17 Big Data en la transformación del sector financiero
Palabras Clave: Big Data, Finanzas, Análisis, Herramientas, Transacciones, Predicción.
17.1 Introducción
Big Data es el análisis de enormes cantidades de datos variados y complejos para descubrir patrones y tendencias útiles, ayudando a tomar decisiones más informadas. En el sector financiero, la adopción de esta tecnología ha traído consigo numerosas ventajas que han llevado el manejo y análisis de inmensos volúmenes de datos al siguiente nivel.
En un mercado que genera abundante información sobre clientes, productos financieros, transacciones, entre otros, Big Data ha cambiado las reglas del juego. Las empresas buscan herramientas y modelos que permitan predecir con mayor precisión el comportamiento de inversiones, oportunidades de venta y la satisfacción del cliente, lo que les ayuda a sobrevivir y adaptarse en un entorno altamente competitivo.
17.2 Artículo
Para abordar la predicción y el análisis de mercados financieros utilizando Big Data, es esencial establecer una ruta a seguir, el primer punto de partida es seleccionar adecuadamente las fuentes de datos. A diferencia de los datos tradicionales, que suelen ser estructurados y provienen de fuentes bien definidas como bases de datos transaccionales y registros históricos, las fuentes de Big Data son mucho más variadas y voluminosas. Estas incluyen datos no estructurados, por ejemplo, de redes sociales, noticias, blogs, transacciones en línea y datos generados por sensores, entre otros.
Al seleccionar las fuentes de Big Data, debemos enfocarnos en aquellas que proporcionan información relevante y actualizada, además, es fundamental implementar tecnologías avanzadas para la recolección, almacenamiento y procesamiento de estos datos masivos, permitiendo así su análisis efectivo. Este proceso no solo enriquece la calidad de las predicciones, sino que también complementa los datos tradicionales, ofreciendo una perspectiva integral y robusta para la toma de decisiones financieras.
Teniendo establecidas las fuentes de datos, procedemos a definir las herramientas de Big Data, una de ellas es Apache Kafka, una plataforma distribuida de transmisión de datos que está transformando la forma en cómo se procesan los datos financieros en la nube, su capacidad para manejar volúmenes masivos de datos en tiempo real de forma rápida, segura y con alto rendimiento la está convirtiendo en una de las principales opciones por miles de instituciones financieras que buscan aumentar sus capacidades de procesamiento de datos.
El framework Hadoop también se ha convertido en una de las herramientas preferidas de Big Data en el mercado financiero, especialmente para gestionar algunos de los retos más comunes para cualquier entidad de este tipo como lo es el fraude, los delitos financieros y la corrupción de datos.
Figura 17.1: Tamaño y alcance del mercado mundial de análisis de big data en banca.
El Big Data es un término común, pero a veces difícil de concretar. Sin embargo, su uso por grandes empresas demuestra claramente sus beneficios en los mercados financieros. A continuación, un caso de éxito que ilustra su impacto.
La empresa estadounidense American Express (AmEx) es un claro ejemplo de los beneficios del uso de Big Data en el sector financiero. Al analizar enormes cantidades de datos provenientes de propietarios de tarjetas de crédito, logran detectar y limitar las transacciones fraudulentas, al mismo tiempo que proporcionan un proceso de compra eficiente. Esto es posible gracias a una herramienta creada por la propia empresa, llamada Enhanced Authorization, la cual permite obtener información sobre quién realiza cada transacción, para posteriormente compararla con la almacenada en su base de datos y prevenir el fraude.
17.3 Conclusiones
Es de suma importancia seleccionar adecuadamente las fuentes de datos en el contexto de Big Data, especialmente al incluir datos no estructurados de redes sociales, noticias, blogs y transacciones, lo que enriquece el análisis pero complica su recolección y procesamiento.
El uso de herramientas avanzadas de Big Data, como Apache Kafka y Hadoop, es fundamental para mejorar la toma de decisiones financieras, al manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real y resolver desafíos como la detección de fraudes y la gestión de riesgos.
Los casos de éxito en el uso de Big Data en el sector financiero, como el de American Express, muestran su valor práctico al mejorar la eficiencia operativa y ofrecer ventajas competitivas, optimizando la detección de fraudes y la experiencia del cliente.
17.4 Referencias
[1] Abraham, Facundo, Sergio L. Schmukler y José Tessada. “Using Big Data to Expand Financial Services: Benefits and Risks”. Research & Policy Briefs - World Bank Group, n.º 26 (noviembre de 2019). https://documents1.worldbank.org
[2] Domínguez, Sandra. “Impacto del Big Data en la gestión de riesgos en el sector financiero”. OpenWebinars (septiembre de 2023). Consultado el 31 de julio de 2024. https://openwebinars.net
[3] “Kafka for Cloud-Based Financial Data Processing: A Secure and Scalable Solution Alibaba Cloud”. Alibaba Cloud: Reliable Secure Cloud Solutions to Empower Your Global Business. Consultado el 2 de agosto de 2024. https://www.alibabacloud.com
[4] Dutta, Subhasish. “Big Data in Finance: Benefits, Use Cases, and Examples”. Expert GenAI Solutions & LLM Training | Turing. Consultado el 2 de agosto de 2024. https://www.turing.com