A simple vista, la primera conclusión puede ser inquietante: más del 80% de los directivos de la banca española preguntados, responden no estar involucrados en ningún proyecto de big data. Quizá no sea grave, puesto que el 40% declara su interés en la puesta en marcha de proyectos piloto como primera aproximación antes de acometer grandes inversiones y abordar complejos cambios organizativos. El estudio ´Big Data en el sector financiero español`, que han , promovido en común Ernst & Young y Teradata detecta cautela, cuando no escepticismo, antes de dejarse llevar por la sonoridad del eslogan. Porque Big Data también crea problemas, y empezar por identificarlos es una buena praxis.
Todo el mundo conoce los argumentos mediático-marketinianos acerca de eso que ha dado en llamarse Big Data. A saber. El volumen de datos generados o procesados durante el pasado año superó los 6 zettabytes, y se sextuplicará al iniciarse la próxima década. Y qué decir del auge de los datos no estructurados: cada minuto se suben a Facebook 208.300 fotografías y se espolvorean en el espacio unos 350.000 tuits. Disponer de datos es bueno, y cuantos más se disponga, mejor será. ¿Qué sucede cuando llegan en cascada y desde fuentes variadas a veces insospechadas? El sector bancario no podría ser insensible a estos argumentos tan predicados. Pero, para la banca, Big Data es un dilema encerrado en un enigma.
¿Por qué un dilema? Por un lado, los reguladores exigen a la banca que retengan los datos de sus clientes con el propósito de combatir el lavado de dinero y otros delitos. Por otro, las normativas sobre protección de datos obligan a la banca a usar esos datos sólo con el consentimiento de los clientes. ¿Por qué un enigma? Porque no está debidamente claro que Big Data sea determinante para diseñar mejores productos financieros y monetizar la información competitiva que puede extraerse (o no) del caudal de datos acumulados.
A esa combinación se refería tiempo atrás Dan Higgins, consultor de Ernst & Youg especializado en IT Risk and Compliance: «los reguladores, a través del mundo, exigen niveles de información más granulares, con plazos apremiantes […] estamos aún en una fase adolescente, lo que significa que los bancos tienen urgencia por cambiar sus modelos de diseño y uso de la tecnología […] hay una filosofía diferente acerca de qué datos son relevantes para su análisis, y por lo tanto las arquitecturas convencionales han de perfeccionarse para procesar de manera eficiente un alto volumen de datos muy diversos y cuya conexión no es a priori evidente». Una de las consecuencias es la aparición de la figura de chief data officer.
Del estudio de la filial española de Ernst & Young se confirmaría que este mercado recorre una fase adolescente. Habría que decirlo en pasado, porque el estudio lleva fecha de octubre de 2014 pero se difundió al público en mayo de este año. Quizás esta demora exprese el hecho – del que se deja constancia – de que «no obstante estar convencidas de que la información fiable incrementa sus ingresos, la mayoría [de los entrevistados] no sabe cuantificar la correlación».
Una segunda derivada de la conclusión genérica de Ernst & Young, es que gran parte de las pruebas de concepto y de desarrollo relacionadas con Big Data se hacen a iniciativa individual más que como parte de una planificación detallada que sería aplicable al conjunto de la organización. A menudo, las entidades no saben qué preguntas plantearse y qué problemas propios de su negocio son los que requieren respuestas desde el lado de Big Data. No es infrecuente – se atisba en el informe – que las entidades carezcan de una visión global acerca de las barreras que les impiden maximizar el valor de los datos, como las relacionadas con el volumen a gestionar, las insuficiencias tecnológicas y de conocimientos legales. Aunque el estudio no las reseña, hay iniciativas relevantes de Big Data en la banca española.
Ante esta panorámica, el estudio – como no podía ser de otra forma – llega a la conclusión de que existen oportunidades significativas para la obtención de beneficios gracias a Big Data y sus herramientas analíticas asociadas. Se da a entender que la crisis financiera de 2008 puede haber tenido cierta repercusión positiva en la aceptación de estas herramientas: «la presión regulatoria ha forzado a muchas entidades del sector bancario a invertir en áreas como la gestión de riesgo, cumplimiento normativo y operaciones; una exigencia que ha acelerado la tendencia hacia la gestión corporativa de los datos, y que constituye un buen punto de partida para las nuevas y más avanzadas iniciativas de explotación». Porque en el horizonte asoman nuevos competidores que se apoyan en su dominio de las tecnologías digitales.
Desde el punto de vista de las posibles aplicaciones, tal como las percibe el centenar de ejecutivos de banca entrevistas [representativos de las áreas comercial, de marketing y tecnología], las respuestas desvelan que la más acuciante es la segmentación avanzada de clientes (un tercio) que conlleva la definición de propuestas de valor adaptadas por perfiles y un targeting mas ajustado, con el obvio objetivo de mayor eficiencia en las acciones comerciales.
La fidelización de clientes (15,4%) se perfila como la segunda aplicación en orden de importancia: se trata de hacer análisis predictivos avanzados y detectar el índice de abandono con suficiente antelación para definir las acciones de retención. También destacan con fuerza el scoring de riesgo y la valoración de carteras.
La gestión omnicanal es citada por el 10,3% de los encuestados en un entorno donde las tecnologías multiplican los canales de comunicación, elevan la capacidad e intensidad de las transacciones y multiplican el volumen de información compartida. Al mismo nivel (10,3%) se sitúa la posibilidad de establecer estrategia dinámicas de precios por segmento de cliente, y casi tres puntos menos (7,7%) merece la capacidad de llevar a cabo acciones de marketing mediante detección de alertas y otros tipos de eventos complejos (sic).
Aseguran las premisas del estudio que la combinación de big data y analytics permite al sector financiero convertirse en «más inteligentes [y lograr] un mayor grado de diferenciación en un mercado cambiante y competitivo». Un 28,8% de los entrevistados apoya la tesis al responder que la principal ventaja radica en su aportación a los procesos complejos de toma de decisiones.
A continuación, el informe relaciona otros beneficios, como la capacidad de «extraer inteligencia» de la combinación de fuentes estructuradas y no estructuradas de información (27,3%), la integración de fuentes externas e internas de datos (25,8%), la posibilidad de operar con volúmenes ingentes de información (10,6%) y la de conjugar datos heterogéneos (7,6%).
Por lo que se refiere a las áreas más beneficiadas por el despliegue de este tipo de proyectos, los encuestados de la banca trazan este orden de prelación: asesoramiento de inversiones (33,3%), banca transaccional (25,9%) y medios de pago (18,5%).
Big Data se describe habitualmente en términos de volumen, variedad y velocidad, tres V. Aunque existe un reconocimiento amplio de las ventas que supone convertir los datos en información valiosa para el negocio, hay cuestiones como el concepto de analytics en tiempo real, la veracidad de las fuentes de datos o qué (y cuáles) son las herramientas útiles, que en la práctica son barreras que ralentizan la puesta en marcha de proyectos. Los obstáculos de índole tecnológica son los más citadas en la encuesta (31,3%), seguidos de la dificultad para establecer criterios de rentabilidad sobre las inversiones (21,9%), escasez presupuestaria (18,8%) y la falta de tiempo para abordar iniciativas (9,4%).
En una disciplina tan novedosa como es Big Data, la carencia de talento es un serio problema para muchas entidades financieras: se necesitan – dicen las conclusiones – científicos de datos, expertos en visualización, analistas de negocio, especialistas en tratamiento de datos confidenciales,… y el desarrollo de estos perfiles profesionales no es cosa de corto plazo.
Los autores del estudio rematan la treintena de páginas con la siguiente admonición: «Big Data está listo para despegar. Aquellas entidades que no sean capaces de resolver sus aspectos estratégicos, tecnológicos y de riesgo asociados, y de definit una aproximación global, se quedarán atrás». Alea jacta est.
[informe de Lola Sánchez]