Democratizando el Big Data: Soluciones para Cooperativas de Crédito y Sofomes

La implantación de soluciones de big data y el aprovechamiento de la analítica de datos pueden permitir a las cooperativas de crédito obtener una ventaja competitiva, mejorar la satisfacción del cliente, mitigar los riesgos y optimizar sus operaciones aprovechando el poder de los datos, pero varios retos en el panorama financiero en constante cambio, los estrictos requisitos de cumplimiento y las preocupaciones sobre la privacidad hacen que estas instituciones se encuentren en una batalla constante para mantenerse a la vanguardia.

El objetivo del artículo es aclarar el significado de big data y examinar cómo afecta a las Cooperativas de Crédito y Sofomes. Profundizamos en los retos a los que se enfrentan estas instituciones, como la gestión de datos fragmentados, el cumplimiento de las normas y la garantía de la privacidad. A continuación, aprendemos cómo una buena implementación de Big Data puede ayudar a superar estos obstáculos y proporcionar nuevas oportunidades para mejorar la prestación de servicios, la gestión eficaz del cumplimiento y una mayor protección de la privacidad.

El arte de extraer Big Data

En el mundo actual, a menudo se hace referencia a los datos como la nueva moneda. Para las cooperativas de crédito y las Sofomes, aprovechar el poder de los datos es crucial para aumentar la eficiencia operativa, tomar decisiones informadas y garantizar el cumplimiento normativo de forma transparente.

Big Data se caracteriza por ser una vasta colección de información que se presenta en diversos formatos, que llega en volúmenes cada vez mayores y con una gran velocidad de procesamiento, además de tener un alto nivel de veracidad en la información que se procesa (Tiao, 2024). El término se conoce como las 4 V. Big Data se utiliza a menudo cuando las empresas trabajan con conjuntos de datos grandes y complejos.

En el sector financiero se generan y gestionan grandes y diversos conjuntos de datos procedentes de diversas fuentes, como transacciones financieras, operaciones bancarias y fluctuaciones del mercado. Estos conjuntos de datos son como piezas de puzzle que, cuando se ensamblan correctamente, revelan patrones y tendencias, permitiendo una toma de decisiones inteligente. Por eso es importante conocer y clasificar las fuentes de información que implementan los Big Data.

Comprender los distintos formatos de datos

• Datos estructurados: Conjunto de datos que se adhiere a una estructura específica (Bases de Datos). Suelen almacenarse en bases de datos relacionales y puede accederse a ellos mediante un lenguaje de consulta estructurado (SQL) u hojas de cálculo.
• Datos semiestructurados: Este tipo de datos combina características de los datos estructurados y no estructurados. No se adhieren a una estructura específica, pero conservan cierta estructura observable. Ejemplos de datos semiestructurados son los archivos XML, CSV y JSON.
• Datos no estructurados: Este tipo de datos no tiene un formato u organización específicos y suelen presentarse en forma de texto, imágenes, audio, vídeo, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos, etc.

Retos comunes de la implantación de Big Data

Aunque se trata de una tecnología a la que todas las instituciones pueden acceder, es habitual encontrar retos que pueden ralentizar su implantación en los procesos financieros:

1. Calidad e integración de los datos: La gestión de Big Data implica el procesamiento de datos procedentes de diversas fuentes y formatos, lo que plantea retos a la hora de garantizar la precisión, coherencia e integridad de los datos.

2. Privacidad y seguridad de los datos: Gestionar Big Data implica manejar información sensible y personal, lo que abre riesgos potenciales para la privacidad y la ciberseguridad.

3. Escalabilidad: Una implementación de Big Data debe ser capaz de escalar y manejar cantidades cada vez mayores de datos a medida que el volumen crece con el tiempo, así como integrar nuevas fuentes de datos sin añadir complejidad.

4. Procesamiento y análisis de datos: Procesar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real es una tarea compleja que requiere el uso de tecnologías y algoritmos avanzados o sofisticados.

Elimine los problemas de implantación de Big Data con SmartConcil

SmartConcil es una plataforma versátil diseñada para mejorar la gestión y el procesamiento de datos. Se integra a la perfección con diversos formatos y tecnologías de datos, como SFTP, correo electrónico, bases de datos, API y repositorios en la nube. Al automatizar los flujos de trabajo de datos, minimiza el riesgo de errores humanos y garantiza la integridad de los datos. Además, SmartConcil da prioridad a la privacidad y seguridad de los datos, permitiendo la encriptación o tokenización de la información sensible. Su naturaleza colaborativa fomenta un trabajo en equipo eficiente, mientras que su escalabilidad permite ampliar fácilmente las fuentes de datos. Por último, SmartConcil permite a los equipos financieros procesar y analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real utilizando algoritmos y tecnologías avanzadas.

Lograr una correcta implementación de Big Data redunda en importantes Resultados Empresariales

• Mejor conocimiento de los socios. Al disponer de todos los datos en un único lugar, las cooperativas de crédito pueden hacerse una idea completa de las actividades y necesidades financieras de sus socios.  
• Reducción de la carga de cumplimiento. La automatización de las tareas manuales agiliza los procesos de cumplimiento, liberando tiempo del personal para otras actividades vitales. Esto también minimiza los errores y garantiza la presentación de informes precisos a los organismos reguladores.
• Mayor seguridad de los datos. Al utilizar big data con fines de seguridad, las cooperativas de crédito pueden gestionar proactivamente las amenazas y proteger la información confidencial de los socios. Esto genera confianza y fortalece las relaciones con los socios.

Conclusión:

El Big Data es una poderosa herramienta que está transformando el sector financiero. Sin embargo, es importante señalar que no es necesario ser una gran empresa para implantar Big Data. Esto significa que no requiere grandes inversiones ni reestructurar la empresa para hacerlo posible. Las empresas que aprovechan Big Data pueden obtener una ventaja competitiva significativa al mejorar la toma de decisiones, reducir los riesgos y aumentar la eficiencia (IBM, s.f.).

Las Uniones de Crédito y Sofomes ya pueden aprovechar el Big Data en sus procesos contables y financieros para la conciliación financiera con SmartConcil. Al simplificar las decisiones financieras del negocio y eliminar los procesos manuales propensos a errores a través de la automatización, permite a las organizaciones enfocarse en lo que realmente importa: hacer crecer su negocio con control.

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Referencias

Černiauskas, J. (2022, 23 de agosto). Comprender las 4 V de los macrodatos. Obtenido de Forbes Technology Council: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/08/23/understanding-the-4-vs-of-big-data/?sh=127e3b045f0a

IBM. (s.f.). Big data analytics. Obtenido de IBM: https://www.ibm.com/analytics/big-data-analytics

Tiao, S. (2024, 11 de marzo). ¿Qué son los macrodatos? Obtenido de Oracle: https://www.oracle.com/ca-en/big-data/what-is-big-data/#defined

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