Algunos han entendido por mucho tiempo lo transformador que puede ser el análisis en tiempo real en la nube, especialmente para la industria de servicios financieros. Proporciona la escala y la agilidad que los bancos necesitan para administrar la gran cantidad de datos a los que están expuestos todos los días. También puede ser un catalizador para el cambio que permite nuevas posibilidades en la adopción de tecnología y el desarrollo de aplicaciones.
Del mismo modo, los bancos pueden enfrentarse a desafíos al migrar sus series temporales y datos y análisis relacionales a la nube. Puede ser cierto que la industria de servicios financieros fue posiblemente el primer sector en comprender y aprovechar realmente el potencial del análisis de datos en tiempo real.
Pero eso ha creado una carrera armamentista con los bancos que necesitan reevaluar y actualizar constantemente su pila de análisis y gestión de datos para mantener una ventaja competitiva.
Érase una serie de tiempo
El santo grial para el análisis de datos en el sector de los servicios financieros es un ciclo continuo de análisis, conocimiento y aprendizaje, aunque en la actualidad esto es una aspiración más que una realidad para la mayoría de las empresas. Pero el tiempo y la velocidad son importantes, incluso cuando se aplican al procesamiento por lotes de datos después del cierre de los mercados. En una industria donde un tiempo de decisión más rápido significa la diferencia entre ganancias o pérdidas o una multa regulatoria o cumplimiento legal, los científicos de datos y los analistas cuantitativos necesitan un acceso más rápido a los datos, junto con las herramientas que les permitan identificar rápidamente los patrones y los conocimientos que informará la negociación del día siguiente.
Actualmente, muchas tecnologías de análisis de datos existentes luchan por satisfacer estas demandas en los plazos necesarios para marcar una diferencia comercial positiva. Demasiadas empresas siguen confiando en sistemas y procesos heredados que pueden tardar días y semanas en desarrollar y lanzar nuevos modelos y algoritmos, en lugar de segundos o minutos. Los datos de series temporales tienen, por su propia naturaleza, un valor específico y claro asociado al momento en el tiempo en que se crean y es ese valor el que puede ser transformador para las empresas que pueden desbloquearlo.
La nube juega un papel importante aquí, ya que permite a los bancos adoptar un enfoque por etapas para actualizar sus capacidades analíticas y de gestión de datos, pero que brinde beneficios inmediatos.
¿Análisis en la nube o análisis en la nube?
La mayoría de las organizaciones financieras, si no todas, están de acuerdo con el potencial transformador de la nube. Los beneficios en torno a la escalabilidad y la eficiencia se comprenden bien y se pueden realizar rápidamente, pero las empresas que están al frente ya están optimizando sus cargas de trabajo y aplicaciones para aprovechar al máximo lo que la nube tiene para ofrecer.
Sin embargo, la optimización en la nube no es poca cosa. La mayoría entiende que cuantos más datos de referencia y transacciones comerciales se puedan analizar en estas plataformas, mejor será la calidad de los conocimientos. Es más fácil decirlo que hacerlo, ya que muchas empresas financieras se enfrentan continuamente a enormes cantidades y diversos tipos de datos. La capacidad de analizar datos en tiempo real depende de tener la infraestructura adecuada en la nube para conectar datos en microsegundos. Pero primero los bancos deben tener una estrategia sobre cómo construir estos sistemas. Las preguntas sobre optimización de costos, migración de datos y reconfiguración de aplicaciones deben responderse primero y solo entonces los bancos pueden realmente comenzar a ver el análisis de datos de series temporales en el trabajo.
Otra consideración clave es si la arquitectura de la nube está optimizada para la codificación. Los analistas de datos, los cuantitativos y los científicos de datos deben poder extraer valor de los datos rápidamente en lugar de perder tiempo simplemente administrándolos y procesándolos. Y deben poder usar lenguajes preferidos como SQL y Python para validar nuevos algoritmos en escalas de tiempo para brindar una ventaja competitiva. También es importante que la nube se considere una herramienta clave para rediseñar y, en última instancia, reconstruir los sistemas de gestión y análisis de datos. Sin embargo, antes de comenzar con esto, es importante establecer cómo se ve el viaje y cómo se integrarán las nuevas arquitecturas o las aplicaciones reescritas con el ecosistema más amplio de servicios de su proveedor de nube.
Muchos bancos reconocen el potencial transformador de los datos de series temporales, pero a menudo son sus sistemas los que los están frenando. Probablemente lo que falta es un nuevo enfoque para el análisis de datos, un cambio hacia ver los datos como un flujo continuo de conocimientos. Junto con la capacidad necesaria para que las plataformas de análisis procesen los datos al ritmo necesario para mantener el impulso comercial. Aquí es donde una estrategia de optimización de la nube puede ayudar a las empresas financieras a revisar su arquitectura subyacente y realizar los cambios necesarios para continuar analizando los datos lo más cerca posible del tiempo real.