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Big Data en el sector financiero. Pasos previos y objetivos a cumplir. - CTI Soluciones

Big Data en el sector financiero. Pasos previos y objetivos a cumplir.

Cada vez más empresas (independientemente del sector, tamaño y localización geográfica) eligen soluciones Big Data para aprovechar al máximo los recursos. En un contexto globalizado cobra una importancia crucial la optimización del tiempo y del capital disponible, máxime en las empresas pertenecientes al sector financiero.

Desde la crisis económica global sucedida en 2008, las entidades bancarias activaron diversos procesos de mejora con la finalidad de adaptarse a los cambios que requiere una sociedad ultra competitiva. Gracias al Big Data, la gestión empresarial de las corporaciones financieras ha ido mejorando alcanzándose diversos objetivos como son los siguientes:

Segmentación avanzada de clientes. La incorporación paulatina de novedosas fuentes de datos permite mejores opciones para obtener una segmentación más ampliada. De esta forma, puede darse una comunicación fluida con el cliente, además de crear acciones y estrategias comerciales específicas.

Fidelización. Sin lugar a dudas, todas las empresas quieren segmentar sus productos al mismo tiempo que fidelizan al cliente hasta convertirlo en un elemento crucial para la corporación. Con Big Data, las entidades financieras consiguen anticiparse a las posibles situaciones de abandono de clientes consiguiendo que estos permanezcan durante más tiempo.

Onmicanalidad de los clientes. Las nuevas tecnologías y sobre todo la adaptación de Big Data han permitido que el usuario pueda interactuar cada vez más por diversos canales de comunicación, mientras que la empresa segmenta el contenido consiguiendo resultados óptimos. El Big Data facilita algunos datos y claves que son importantísimos para las empresas al conocer elementos como el volumen de gasto, la frecuencia o el tipo de consumo que practican los clientes.

A pesar de todas las ventajas que ofrece Big Data en las empresas del sector financiero todavía hay reticencias en la implantación de este método. Muchas organizaciones se sienten frustradas porque no saben aprovechar al 100% todo el potencial que tiene Big Data. Entre los motivos más comunes de hartazgo está la lenta adaptación al nuevo sistema o incluso el limitado progreso obtenido tras varios meses de puesta en marcha de Big Data.

Sin embargo, este fenómeno no es nuevo si tenemos en cuenta que otras empresas de diversos sectores pasan por el mismo proceso de adaptación y asimilación. En el ámbito financiero, es conveniente que el sistema Big Data sea interpretado como una gran solución y un reto de auto-evaluación, más que como una imposición a la modernidad de los nuevos tiempos.

Precisamente una de las grandes barreras que tienen las empresas para implantar Big Data es la percepción que tienen sobre la adaptación al creer que deben hacer una inversión de capital importantísima. Lejos de lo pensado, es cierto que una empresa debe invertir dinero para adaptarse a Big Data pero la inversión de capital no es tan alta en comparación a los múltiples beneficios, ahorro de tiempo y capital que consiguen las empresas tras su puesta en marcha.

Las entidades financieras también consideran que hay pocos especialistas en Big Data existiendo muchos riesgos y pocas salidas o respuestas ante posibles escenarios problemáticos. No es de extrañar que precisamente la profesión de Big Data esté considerada como uno de los empleos del futuro. Después de conocer cuáles son los principales problemas o hándicaps que encuentran las empresas del sector financiero en la implantación de Big Data aportamos varias soluciones y respuestas que puedan ser útiles para derribar las barreras existentes.

Preparación y asimilación del cambio. El primer consejo es que las empresas deben ser conscientes de los beneficios y ventajas que reporta Big Data, pero a cambio tienen que prepararse para dar ese salto cualitativo y cuantitativo de la mejor forma posible.

Es necesario que los consejos directivos, presidentes y socios ejecutivos de las empresas lideren esta transformación, identificando los potenciales talentos presentes en cada una de las entidades y homogeneizando el mensaje distribuido entre todos los niveles productivos de la corporación.

Definir qué, cómo y cuándo mejorar los resultados. Es clave trazar un calendario de objetivos esenciales, una hoja de ruta que servirá para establecer prioridades en la creación de métricas aplicadas a la medición de resultados. Por este motivo, es muy importante identificar los problemas de negocio que presenta la empresa.

Como ves, la aplicación de Big Data en empresas del sector financiero no tiene por qué ser complicada o difícil si sabes cómo hacerlo y que pasos dar. Confía en CTI, expertos en ofrecer soluciones personalizadas y en la implantación de Big Data.

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