Domina la Volatilidad del Mercado: Estrategias Proactivas de Gestión de Datos para Estabilidad y Crecimiento

Las organizaciones líderes adoptan un enfoque proactivo en la gestión de datos, lo que abre nuevas oportunidades para mantener la estabilidad en tiempos impredecibles.

Tiempos volátiles exigen resiliencia

Las instituciones financieras necesitan estabilidad y agilidad para competir, pero la creciente volatilidad del mercado presiona a equipos de front y back-office. Aumentos significativos en volumen de operaciones estresan los sistemas TI actuales; al mismo tiempo, nuevos patrones de trading requieren capacidad de respuesta cada vez más rápida. Aunque el mercado conoce la volatilidad, la escala de eventos recientes, como el repentino aumento en el trading de acciones de GameStop, presenta un nuevo nivel de desafío. La gestión proactiva de datos puede jugar un papel.

La volatilidad e incertidumbre impulsadas por la pandemia empujaron a las organizaciones a aprovechar más profundamente las vastas cantidades de datos disponibles para reforzar resiliencia y adaptabilidad. Las firmas líderes aprovechan nuevas estructuras arquitectónicas de datos para aumentar visibilidad en tiempo real, pero a medida que crece el volumen de datos complejos, se vuelve más difícil cumplir acuerdos de nivel de servicio, requisitos del negocio y expectativas de clientes.

La volatilidad del mercado nunca desaparecerá, pero eso no significa que las empresas deban rendirse. Las organizaciones líderes adoptan un enfoque proactivo en la gestión de datos, abriendo oportunidades para mantener estabilidad en tiempos impredecibles.

Resiliencia en servicios financieros

Las firmas enfrentan retos operativos y estratégicos en tiempos volátiles. Cambios bruscos en volumen de tráfico, picos inesperados en valoraciones, oleadas de consultas de clientes son retos operativos. Firmas que han experimentado respuestas lentas o caídas de sistemas clave durante extrema incertidumbre, a menudo cuando más necesitan estabilidad, reevalúan cómo cumplir SLAs. Nuevas regulaciones y controles internos son también retos operativos. Hay imperativos y oportunidades estratégicas en tiempos volátiles para firmas que pueden «ver más allá», aprovechar situaciones en desarrollo y diferenciarse en servicio y rendimiento cuando los clientes sufren eventos. Las organizaciones han pasado una década incorporando «agilidad empresarial», pero estos desafíos necesitan más: necesitan resiliencia.

Para servicios financieros, la resiliencia tiene dos aspectos principales. En el lado negocio, resiliencia significa tener acceso fácil a insights que ayuden a navegar aguas turbulentas, ajustar sobre la marcha y aprovechar oportunidades. En el lado técnico, resiliencia significa poder manejar cualquier carga, incluso en situaciones altamente volátiles, incluyendo robustez y seguridad para mantener operaciones continuas y seguras.

Mantener el ritmo con la dinámica del mercado

Cuantas más fuentes de datos tienen las organizaciones, más complejas se vuelven sus prácticas de gestión de datos. A medida que crecen los datos, también proliferan los silos, dificultando el acceso a una representación única, confiable, actual y usable de los datos. Cuando los datos no son accesibles entre sistemas, los responsables de negocio no tienen una imagen precisa del mercado y oportunidades basadas en desarrollos de clientes y mercado.

Además, crecientes demandas regulatorias y amenazas de seguridad presionan a las firmas. Cada nueva regulación y reporte requiere acceso a datos y linaje claro hasta la fuente y momento. La tasa de nuevas amenazas de seguridad crece rápidamente. La gestión de datos hoy significa curar datos limpios en muchas fuentes, suministrar demandas de datos de múltiples partes del negocio, y mantener el ritmo del volumen de transacciones, todo mientras se mantienen prácticas estrictas de cumplimiento y seguridad.

Por eso, firmas de mercados de capital adoptan nuevos enfoques para acceder y utilizar datos complejos en tiempo real. Los data fabrics son uno de esos enfoques donde las firmas pueden procesar, transformar, asegurar y orquestar datos de fuentes dispares en tiempo real. Estos nuevos paradigmas arquitectónicos son vitales para impulsar una estrategia de datos más proactiva, integrada y cohesionada para la economía digital.

Aprovechar datos para insights accionables

Cuando eventos estallan repentinamente, las organizaciones financieras necesitan analizar escenarios «what-if» rápido y planificar. La capacidad de hacerlo depende de datos saludables y uso de analíticas para extraer insights rápidamente. Esto ha sido un sueño para muchas organizaciones durante décadas; avances importantes lo hacen alcanzable hoy.

El Machine Learning (ML) puede jugar un papel fuerte en construir resiliencia en el sector financiero. Sin embargo, ML requiere gran volumen de datos actuales, limpios y precisos de diferentes silos de negocio. El acceso fluido a través de múltiples silos de datos de una empresa es extremadamente difícil sin una capa de datos consistente, segura y en tiempo real que entregue la información requerida a stakeholders y aplicaciones relevantes en el momento justo.

Aunque los data lakes se han implementado para resolver muchos retos de gestión de datos, muchos se han convertido en data swamps —pantanos de datos desorganizados que presentan desafíos de accesibilidad y capacidad de aprovechar los datos sin un gran proyecto de calidad de datos. Los Data Lakes se convierten en otro silo más que en solución.

Con cambio rápido de negocio y recopilación de datos empresariales que se espera aumente a un 42% CAGR en los próximos dos años, las organizaciones necesitan agilizar y acelerar operaciones eliminando procesos manuales donde sea posible para automatizar. Para mantener el ritmo con la dinámica volátil del mercado, la resiliencia operacional se vuelve más que un mecanismo de defensa: se convierte en ventaja competitiva.

Lograr resiliencia operacional

Para volverse resilientes, ejecutivos visionarios buscan aprovechar la vasta cantidad de datos recopilados para insights accionables. Gestionar datos proactivamente es clave para responder bien a volatilidad inesperada de volumen y valoración, tomar mejores decisiones de negocio más rápido y mejorar automatización, cumplimiento y seguridad. La capacidad de acceder y procesar una representación única de datos precisos, consistentes, en tiempo real y confiables es prioridad para estos ejecutivos. Desde planificación de escenarios a modelado de riesgo empresarial y liquidez, cumplimiento regulatorio y gestión de patrimonio, el acceso a datos precisos y actuales permite a sus organizaciones tomar decisiones más inteligentes más rápido.

Al agilizar y acelerar operaciones mediante automatización, las organizaciones aumentan velocidad y agilidad y reducen retrasos y errores asociados a procesos manuales. Esto asegura que tengan suficiente margen, capacidades de procesamiento y sistemas para responder a volatilidad inesperada. Con estos sistemas, las organizaciones pueden dar un paso más con gestión proactiva de datos.

Pasar a la ofensiva con gestión proactiva de datos

Es natural jugar a la defensiva en tiempos volátiles. Esto puede ayudar algo con la estabilidad, pero no resulta en resiliencia mejorada. Eso requiere jugar a la ofensiva.

La gestión proactiva de datos dota a las organizaciones de una visión única de datos precisos, consistentes y confiables en tiempo real para enfrentar retos operativos y estratégicos. Algunos patrones tradicionales deben reexaminarse. Por ejemplo, mantener analíticas y procesamiento transaccional separados es práctica estándar, pero resulta en gestión de datos más compleja y frágil. Ahora es posible tener un sistema que haga transacciones y luego las mine para insight. Puede haber una capa intermedia de modelado de datos que facilite a usuarios de negocio obtener insights cuando los necesitan. La gestión proactiva incluye encontrar lugares para probar nuevos patrones más robustos y flexibles. El beneficio es aprovechar datos para generar valor, ingresos y beneficios.

Organizaciones en segmentos financieros, incluyendo mercados de capital, modernizan sus arquitecturas de datos. Las aplicaciones legacy a menudo son el cuello de botella: retirar aplicaciones legacy es costoso y arriesgado, pero ejecutarlas también es costoso, y suelen ser los sistemas más frágiles, difíciles de integrar y mayor obstáculo para la resiliencia.

Las firmas no tienen que quedar atrapadas en este dilema. Organizaciones visionarias aprovechan paradigmas como smart data fabrics para seguir ejecutando sistemas legacy y unir datos distribuidos de toda la empresa para impulsar una amplia variedad de iniciativas críticas. Este enfoque permite pasar de ser reactivos a predictivos y proactivos en su estrategia de gestión de datos.

No es necesario cambiar todo a la vez; de hecho, no es prudente. Empieza pequeño. Mide y cuantifica beneficios de adoptar enfoques modernos a un ritmo que tenga sentido para tu organización y aprende mientras avanzas. Ser proactivo significa avanzar en el camino; aprende, ajusta y obtén valor en cada paso.

Conclusión: Enfócate en la gestión de datos

La inversión en tecnologías modernas de gestión de datos proporciona a las organizaciones una forma superior de lograr una representación única de datos precisos, consistentes, en tiempo real y confiables bajo demanda. Esta inversión dota a instituciones financieras de una visión holística y completa de actividades históricas, actuales y futuras para estar un paso adelante de cambios del mercado versus varios pasos atrás. Al volverse proactivos en su gestión de datos, logran resiliencia operacional.

Es probable que haya más volatilidad antes de recuperarnos totalmente de los efectos de la pandemia, pero con el uso de capacidades modernas de gestión de datos y analíticas, las organizaciones financieras pueden cosechar beneficios de mayor resiliencia y llegar al otro lado con mayor estabilidad.