El Big Data, la última frontera de la banca

Los representantes del sector apuestan por emplear los datos para optimizar procesos internos de las entidades como la toma de decisiones o la gestión de riesgos. El 64% de las compañías está invirtiendo en el Big Data.

El Big Data ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad. Tras el éxito de la primera transición a la banca online, las entidades se enfrentan ahora a un nuevo desafío: explotar y sacar rentabilidad de la gran cantidad de datos que manejan de sus clientes. Una información que abarca desde los movimientos que un usuario realiza en sus cuentas cada mes, hasta los productos y servicios que tiene contratados o las operaciones que realiza en los cajeros. Una radiografía de sus clientes que permite a las entidades ofrecer servicios más personalizados, que se ajusten mejor a sus necesidades y que, en consecuencia, mejoren la experiencia de los usuarios.

Con el objetivo de conocer qué oportunidades y desafíos representa el Big Data para el sector financiero y analizar las iniciativas que han puesto en marcha las principales entidades, EXPANSIÓN y HP, organizaron un desayuno de trabajo bajo el título: Big Data, impacto y aplicaciones para el sector financiero. Un evento que contó con la presencia de destacados representantes del sector bancario como Elena Alfaro, CEO de Data Analitics de BBVA; Santiago Villar, gerente de Sistemas de Bankinter; Joan Ramón Pujol, responsable de Big Data de Banco Sabadell; Tomás Arteaga, manager de Análisis Comercial de Deutsche Bank; Ana López, directora de Customer Intelligence de ING Direct España; Luis Pascual, responsable del Sector Financiero para el Sur de Europa de HP; y Antonio Torrado, responsable para España y Portugal de los Servicios de Analytics y Data Management de HP.

“La revolución del Big Data no ha llegado todavía al sector financiero, pero está en un proceso de transformación”, subrayó Pascual. Y es que pese a que cada vez son más las entidades que apuestan por trabajar con Big Data, e incluso incorporarlo a su proceso de toma de decisiones, todavía queda mucho camino por recorrer para que se convierta en una herramienta diferenciadora en el mercado. Según los datos de una encuesta realizada por HP Analytics and Data Management, el 64% de las organizaciones están invirtiendo en este tipo de tecnología y el 45% de los ejecutivos afirman que “el Big Data será el mayor diferenciador competitivo para su compañía en el futuro”.

En este sentido, avanzar hacia un modelo en el que las decisiones se basen en la información y el valor de los datos es, según manifestaron los ponentes, una de las grandes prioridades de los departamentos de Big Data de las entidades. “Nuestro objetivo es intentar convertir a BBVA en una empresa cuyas decisiones siempre estén basadas en datos y que sea capaz de construir nuevos servicios gracias a esta información”, destacó Elena Alfaro. Una opinión compartida por el manager de Análisis Comercial de Deutsche Bank, para quien “el principal objetivo es ayudar a la toma de decisiones y detectar oportunidades de negocio”.

Experiencia

Se estima que cada día, según cifras de la Unión Europea (UE), se generan 1.700 nuevos billones de bytes por minuto. Lo que equivale, dicen, a más de 360.000 DVD. Una ingente cantidad de información que hay que almacenar, limpiar y analizar para obtener datos útiles, y que en el caso concreto del sector bancario tiene especial valor ya que, en opinión de los expertos, se trata del dato que mejor describe la realidad de los consumidores.

Sin embargo, no siempre está claro cuál es la mejor manera de explotarlo. Para Juan Ramón Pujol el principal reto “es saber qué hacer con todos estos datos. Crear un activo con nuestros datos y ofrecérselo a otras empresas para que puedan explotarlo, o bien centrar nuestros esfuerzos en mejorar la experiencia del usuario”. “Nosotros por el momento no pensamos en monetizar nada, lo enfocamos más a la experiencia del cliente”, añadió.

Otra de las áreas en la que la banca está comenzando a trabajar con los datos es en la gestión de riesgos. El Big Data puede ser un gran aliado para las entidades financieras en la gestión y optimización de todos los riesgos implícitos en su negocio: como los crediticios, de mercado, de liquidez u operacionales. “Nosotros estamos aplicando el Big Data principalmente a las áreas de riesgo y de márketing. El principal cambio que traen los datos es el poder analizar la información que tenemos de una manera distinta a como lo estábamos haciendo”, destacó Santiago Villar.

Perfiles

Según explicaron los ponentes, el principal problema que están encontrando las entidades a la hora de poner en marcha programas e iniciativas de Big Data es la falta de profesionales relacionados con este campo. “Capturar talento analítico de calidad es un reto y los entornos de la banca no siempre son los idóneos para estos nuevos perfiles”, indicó Alfaro. Se trata de equipos conformados “en su mayoría por licenciados en matemáticas”, como explicó Ana López, aunque “también hay gente con un perfil más técnico que es la que se encarga del soporte y la infraestructura”. Sin embargo, y pese a sus capacidades para trabajar con datos, estos profesionales suelen arrastrar un importante déficit: no están familiarizados con el negocio bancario. “A este tipo de perfiles les suele faltar conocimiento del negocio y si no conoces lo que estás buscando no vas a encontrar nada”, concluyó el representante de Sabadell.

Visión de 360 grados

“Las entidades financieras son capaces de tener una visión única de todas las interacciones que está teniendo el cliente en cualquier canal y en cualquier formato”, indicó Antonio Torrado. Una enorme cantidad de información que permite a las entidades tener una visión holística del cliente para ofrecerle servicios personalizados, enfocados a sus necesidades y, en definitiva, mejorar su experiencia como usuario.

Fuente: Expansión

Datos masivos impulsando al seguro

Ernst & Young, FrontQuery y Teradata presentan un análisis conjunto.

Los datos masivos, conocidos como ‘Big Data’, y su análisis han llegado para quedarse en la gestión empresarial. Alrededor del 30% de las empresas del sector financiero –banca y seguros– en España aprovecha ya, en mayor o menor medida, las oportunidades que ofrecen estas soluciones para impulsar el crecimiento y la innovación, así como para gestionar el nuevo y exigente entorno regulatorio y mejorar la eficiencia y la productividad.
En resumen, la combinación de una ingente explosión de datos y el rápido desarrollo tecnológico para almacenar y procesar la información que proporcionan está provocando una auténtica transformación en la gestión de los negocios. Un nuevo enfoque que aún tiene ante sí el reto de cuantificar el valor que es capaz de aportar realmente.

Estas son algunas de las conclusiones del primer informe, y su comparativa 2014-15, ‘Big Data en el sector financiero español’, de Ernst&Young (EY), FrontQuery y Teradata.

En lo referido a las utilidades percibidas por ambos sectores en este campo, un 33,3% de las entidades consultadas resaltó las generadas en la segmentación y el ciclo de vida de sus clientes, así como en el ‘targeting’ –o clasificación– avanzado, traducidas en mayor rendimiento y eficiencia de las acciones comerciales. Además, en 2015 aparecen con fuerza la estratificación del riesgo y la valoración de carteras. Un 15,4% resalta la posibilidad de fidelizar clientes a través de análisis predictivos avanzados, lo que señalan en especial las entidades aseguradoras. Y a un 10,3% le resulta crucial la gestión de la llamada multicanalidad, en un entorno donde las tecnologías multiplican los canales de comunicación y elevan la capacidad de transacción y la información a compartir.

La combinación de los datos masivos y su análisis permite a bancos y aseguradoras aprovechar las nuevas y variadas fuentes de información y convertirse en entidades más inteligentes, logrando una mayor diferenciación en un mercado competitivo tan cambiante.

Así, entre las oportunidades que proporciona, el 28,8% de los encuestados destaca la ayuda que presta en los procesos complejos de toma de decisiones. Una ventaja que repercute positivamente en los resultados de negocio. No obstante, el 40,6% de las aseguradoras resaltan la oportunidad de extraer inteligencia de la combinación de fuentes estructuradas y no estructuradas de información.

Por lo que se refiere a las áreas más beneficiadas, los directivos del sector asegurador destacan: los seguros de Autos (32,5%), los planes de pensiones y otros instrumentos de previsión social (30%) y los seguros de salud (25%).

Sin embargo, aún se perciben algunas barreras: de tipo tecnológico (un obstáculo para el 40,6%), presupuestario (11,8%), de falta de conocimiento especializado (47,1%) y de criterio dentro de las entidades, que actualmente preocupa al 23,5%.

Fuente: Ausbanc Revista

¿Conoces a tus clientes?

Perseguir el éxito en el actual entorno empresarial obliga a las compañías a replantearse su actual modelo de negocio, que avanzará hacia un entorno basado en el conocimiento del cliente más que en el producto o servicio ofrecido. Ya en el siglo XVI Francis Bacon dijo “El conocimiento se adquiere leyendo la letra pequeña del contrato…”. Para obtener el conocimiento del cliente hay que analizar exhaustivamente las BBDD* de cliente (leer letra pequeña del contrato), en la que se encuentra oculta información muy valiosa sin explotar, con la que podrás entre otras las siguientes respuestas:

  • ¿Quiénes son mis mejores clientes?
  • ¿Con que frecuencia adquieren mis servicios?
    • Poca frecuencia e inversión alta
    • Muchas frecuencia e inversión baja
  • ¿Qué tipos de productos adquiere cada cliente?
  • ¿Cuánto tipo hace que no adquieren mis servicios?

Sigue leyendo

Técnicas de minería de datos aplicadas al diagnóstico de entidades clínicas

La Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI), posee varios centros de desarrollo de software. El Centro de Informática Médica (CESIM) es uno de ellos, encargado del desarrollo de aplicaciones para el sector de la salud; entre estas se encuentra el Sistema Integral para la Atención Primaria de la Salud (alas SIAPS), el cual posee un componente de tipo Sistema Clínico de Soporte para la Toma de Decisiones (CDSS), para que facilite el procesamiento analítico en línea y la minería de datos y que servirá además al resto de los ambientes bajo un escenario tecnológicamente sólido. Actualmente en el Centro de Toma de Decisiones se está manejando la información con técnicas estadísticas; sin embargo, con estas técnicas no se está aprovechando al máximo la información almacenada.

Las Historias Clínicas Electrónicas (HCE) pertenecientes al alas SIAPS, se encuentran almacenadas en un gran repositorio y su información se envía periódicamente a un Datamart. Dado el gran volumen de datos acumulado en él, y la incapacidad de los especialistas de identificar patrones de comportamiento y extraer conocimiento oculto en los datos almacenados para apoyar sus decisiones, surge la necesidad de aplicar la minería de datos.

En la actualidad, la Hipertensión Arterial se ha convertido en una de las primeras causas de muertes en el mundo. Según el reporte de la Organización Mundial de la Salud (OMS) del 2012 1 de cada 3 personas en el mundo padece de Hipertensión Arterial; además agrega que 1 de cada 10 personas es diabética. Algunos autores como Cumbá, coinciden que anualmente existen 7.2 millones de muertes por enfermedades del corazón. La hipertensión arterial es la segunda causa de muerte a nivel mundial, se reconoce internacionalmente como “muerte silenciosa” pues en la mayoría de los casos los pacientes tienden a ser asintomáticos.

Debido al gran volumen de datos existentes en el datamart, se dificulta la toma de decisiones de los especialistas para realizar un análisis rápido y efectivo y de esta manera encontrar información útil y valiosa oculta en ellos; por otra parte, la no predicción del comportamiento futuro de algunos problemas de salud presentes en las HCE con un alto porcentaje de certeza, basado en el entendimiento del pasado.

La minería de datos es un área de la inteligencia artificial que permite darle solución al problema descrito, la misma se basa en varias disciplinas, algunas de ellas más tradicionales, se distingue de ellas en la orientación más hacia el fin que hacia el medio. Y el fin lo merece: ser capaces de extraer patrones, de describir tendencias y regularidades, de predecir comportamientos y, en general, de sacar partido a la información computarizada que nos rodea hoy en día y que permite a los individuos y a las organizaciones comprender y modelar de una manera más eficiente y precisa el contexto en el que deben actuar y tomar decisiones.

En este artículo se propone exponer, mediante la combinación de dos modelos matemáticos, cómo se puede contribuir al diagnóstico de enfermedades, usando técnicas de minería de datos. Sigue leyendo

La Mina de Oro escondido por los Datos Durmientes

Después de los estragos de proyecto CRM de principios del siglo, una segunda ola irrigó la informática de empresa, a base de cloud, sencillez y de informática analítica. Un fenómeno que revuelve el papel y las atribuciones del DSI. Flashback y prospectiva.

Al principio de los años 2000, la informática decisoria estalló, permitiéndoles a los responsables explotar el yacimiento de datos que “dormían” sobre sus servidores: análisis de los historiales clientes, detección de los productos más apreciados, análisis de márgenes, los resultados por zona comercial… La informática se convertía en una ayuda a la decisión. Sigue leyendo

La Era de la Capacidad Predictiva en el Sector Sanidad

A lo largo y ancho del mundo, la industria de la Sanidad está viviendo una transformación trascendental. Se está pasando de una era caracterizada por la recopilación de información y la generación de informes a un tiempo en el que priman el análisis de datos y la capacidad predictiva.

Los gigantescos desafíos que enfrenta la Salud hoy son más que suficientes para forzar un mejor uso de la analítica de datos. Se requiere que los gerentes estén mejor informados para tomar decisiones más inteligentes. Hace falta entablar una batalla campal a la ineficiencia arraigada en el sector, donde, históricamente, se produce un altísimo porcentaje de errores prevenibles. Algunos de los cuales, cuestan vidas. En España, por ejemplo, 8 de cada 10.000 personas mueren prematuramente en condiciones que podrían evitarse con atención médica oportuna y eficaz (OCDE, 2011). Probablemente, casi todas esas muertes prematuras pueden atribuirse al ineficiente manejo de la información médica.

Sigue leyendo

Analítica Predictiva para Casinos

Los casinos generan una enorme cantidad de información: desde qué salón prefieren ciertos clientes, hasta cuáles son los jugadores más rentables. En vez de acumular polvo electrónico, los petabytes de datos que acumulan los modernos casinos en la actualidad pueden ser bien aprovechados. La analítica puede descomponer el almacén de datos para volver esa información más significativa. La técnica predictiva aplicada a los juegos de casino permite extrapolar tendencias, validar hipótesis y predecir comportamientos de los apostadores.

Sigue leyendo

El Vértigo de usar el “Big DATA”

Expansión 20 de mayo 2015

El big data nos está volviendo locos, pero no en el sentido negativo de la palabra. Este concepto está revolucionando las empresas, su forma de trabajar, de relacionarse con el cliente, incluso está transformando los equipos directivos de la compañías. Todos los expertos coinciden en que es el futuro y que todo lo que no se haga ahora pasará factura en la cuenta d resultados de las empresas.

Pero para que el big data se convierta en un futuro prometedor, las compañías tienen que empezar a pensar en el presente, preguntarse qué quieren obtener y cómo van a implementar todas las oportunidades que ofrece la tecnología en el desarrollo de su negocio ¿Lo están haciendo? “Las compañías están probando y algunas están dando palos de ciego por temor  a equivocarse e invertir millones de euros sin garantía de éxito” señala Enrique Serrano, director general de Tinámica, firma especializada en Big Data y business intelligence.

En su opinión, “muchas están analizando indicadores y adelantándolos en el tiempo” Por ejemplo, algunas hacen ya una aproximación a los gustos de sus clientes o a su forma e comprar cada día y no cada mes como sucedía antes. Básicamente, las empresas lo que están haciendo ahora es acumular información y cruzar datos. Es una forma de probar estrategias, adoptar decisiones sin que sea una situación real “están jugando con los datos y viendo qué impacto tienen sobre la cuenta de resultados” señala dicho experto.

“Equivocarse cuesta millones de euros y hay mucho miedo a tomar la decisión incorrecta. El 60% de los proyectos de big data está fracasando pero hay que asumir esos riesgos. Es inevitable, aunque dé un poco de vértigo. Es hacia dónde va el mercado. Hay empresas que han formado la estructura de big data, implementado toda la tecnología, los datos que obtienen son a tiempo real pero las decisiones las adoptan comités de dirección que se reúnen una vez al mes. E error es seguir actuando como una empresa tradicional cuando la tecnología ya nos permite adoptar decisiones en el momento”, explica Serrano, que apunta que hay mucho “espionaje en este sentido y las empresas se cuidan mucho de decir lo que están haciendo”

El big data es la principal revolución que se adoptará en las compañías en los próximos años. La forma de trabajar va a dar un giro radical y los directivos tendrán que prepararse para lo que se les viene encima “Tendrán que asumir la democratización de las decisiones”, concluye, algo que ya no se hace en multinacionales como Apple o Facebook, que se han adelantado a esta revolución y ya son más flexibles. “Ya no es necesario que alguien trabaje en un sitio determinado y con una hora de entrada y otra de salida, precisa.

American Express está analizando las operaciones que hacen sus clientes VIP con la tarjeta para ofrecerles productos relacionados con su estilo de vida. Por ejemplo, si hay una persona que gasta mucho dinero en gastronomía puede invitarle a reservar en lugares concretos.

Carrefour ha impuesto un sistema para invermentar la periodicidad de las visitas a sus centros y el volumen de la cesta de la compra. El proyecto consiste en analizar los datos de la compra de sus clientes y ofrecerles descuentos que caducan en días concretos.

Beneficios del Análisis de Grandes Datos en la Salud

El análisis estadístico ayuda a aprender hoy del pasado para diseñar un mejor futuro. En el caso de los centros de salud, eso se traduce en mejor atención al paciente y mayor rentabilidad. Pero, a menos que se cuente con un probado sistema de análisis de grandes datos, extraer información hoy en día ya no es tan sencillo como hace unos años.

A  medida que los médicos han ido adoptando las tecnologías de registros de sanidad electrónicos, los datos relativos al cuidado de la salud fueron creciendo exponencialmente en todo el mundo desarrollado. La información no sólo es más abundante en la década actual que en toda la historia  de la Humanidad, sino que, encima, se ha vuelto mucho más compleja. Veamos el porqué.

Sigue leyendo

Beneficios de Medir y Pronosticar en Turismo

Tarde o temprano, todo operador turístico tiene que tomar decisiones estratégicas basándose en una simple cuestión: adónde irán los turistas.

Cuando los turistas visitan un país, traen consigo expectativas de lo mas variadas. Algunos llegan con un itinerario trazado de antemano por ellos mismos; otros, confían en la oferta de los paquetes ya armados; y otros, desean dejarse sorprender sin agenda fija. Hasta hace poco, los operadores turísticos sólo podían recurrir a su experiencia e intuición para cuantificar a las multitudes. Estrategia vaga e imprecisa, en el mejor de los casos.

Con la proliferación de bases de datos —deductivas, multidimensionales, relacionales, jerárquicas, transaccionales—, en vez de adivinar, las empresas turísticas pueden tener diagnósticos certeros. Ahora es posible saber qué querrá el turista antes que él mismo. Con rigurosidad y precisión.

Tal vez el itinerario se adivine, en función del patrimonio arquitectónico y cultural del país anfitrión, pero, ¿qué pasa cuando se desea saber más de los turistas que acaban de pisar la aduana?

Sigue leyendo