Iniciativas de gobernanza de datos
El mundo financiero tradicional está atravesando una era de transformación digital en respuesta a un mercado en el que el cambio y la evolución ya no se consideran una fase transitoria, sino que se han convertido en la nueva normalidad. La difusión generalizada de dispositivos móviles para acceder a información cada vez más en tiempo real, el acceso a una competencia en línea cuya amplitud no tiene precedentes, junto con fuertes fuerzas exógenas, como la aceleración de la virtualización provocada por la pandemia y el tsunami de reglamentos de cumplimiento que ha sumergido a productores y consumidores a todos los niveles, han generado nuevas exigencias para bancos y aseguradoras. Por último, las nuevas oportunidades tecnológicas, como el cambio de época hacia las arquitecturas en la nube y la llegada real de la inteligencia artificial, son factores decisivos que complican el escenario evolutivo.
El resultado, desde el punto de vista de las TIC, ha sido el cambio de enfoque de la gestión de los "datos" a su gobernanza y de la simple verificación y lectura de la información resultante a la analítica avanzada, con fines predictivos y prescriptivos y cada vez más hacia la automatización inteligente. Exprivia, que nació hace 30 años con el propósito, por un lado, de investigar la inteligencia artificial y, por el otro, de integrar sistemas de gran empresa, ha acumulado desde sus orígenes una amplia experiencia en las arquitecturas de datos de sus clientes, prestando especial atención a la innovación.
Hoy en día es capaz de apoyar a sus clientes del ámbito financiero en los modernos retos de cambio continuo con la agilidad necesaria para poner a su disposición, a la velocidad requerida, datos fiables, protegidos y tratarlos de manera muy avanzada.
La oferta de Exprivia:
Una sólida estrategia de gobernanza de datos debe ser flexible y adaptarse a los cambios en las políticas internas y en las normativas externas, impulsando la ola de innovación para perseguir la optimización en todos los procesos empresariales.
El objetivo de una buena estrategia de gobernanza de datos es infundir "confianza" en los propios datos, estableciendo la base para obtener resultados utilizables y fiables a partir de análisis avanzados, basados en enfoques y metodologías eficaces e innovadores, como por ejemplo a través de la inteligencia artificial.
La experiencia plurianual de los servicios ofrecidos por Exprivia puede resumirse en las siguientes macroáreas:
- Integración e incorporación de datos - Adquisición y gestión de datos nativos (datos estructurados, semiestructurados y no estructurados) para su preparación con vistas a la posterior transformación de forma independiente de las aplicaciones y la lógica empresarial.
- Diseño de la capa de datos - Diseño y desarrollo de almacén de datos/Data Lake/fábrica de datos alimentados a través de la incorporación de datos procedentes de fuentes diversificadas y heterogéneas (sistemas heredados como CRM y ERP, feeds, IdC, redes sociales, bases de datos, etc.) con el objetivo de conseguir una visión unificada de los mismos.
- Gobernanza de datos - Gestión de datos destinada a garantizar el uso eficaz de la información. Incluye actividades de calidad de datos (limpieza, depuración...), gestión de datos, seguridad de datos, gestión de metadatos hasta las técnicas más avanzadas de virtualización de datos.
- Virtualización de datos - Integración lógica de los datos empresariales que residen en silos en los distintos sistemas sin duplicación, y ofrecen una visión centralizada y permitiendo vistas de una sola entidad, promoviendo así la gobernanza y la seguridad. También permite la representación gráfica para crear informes operativos y cuadros de mando, transformando los datos en información útil para el negocio y la toma de decisiones.
- Gestión del riesgo de datos - La capacidad de establecer una estrategia de gobernanza de datos junto con la experiencia de Factory Cybersecurity permite a Exprivia abordar los diferentes contextos del riesgo de datos (brecha, pérdida, anonimización...) para prestar un servicio cada vez más completo.
- Análisis avanzado de datos - Análisis de grandes cantidades de datos mediante el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, análisis predictivo, minería de datos, etc., con el objetivo de descubrir relaciones y correlaciones, desarrollar análisis predictivos y recomendaciones.
