La capacidad de integrar y analizar datos de múltiples fuentes en tiempo real, o casi en tiempo real, se convierte en una ventaja competitiva, requiriendo inversiones sustanciales en tecnología y análisis de datos.
Durante una visita al Mercado Ver-o-Peso, en Belém do Pará, uno de los más antiguos de Brasil, es imposible no reflexionar sobre cómo han evolucionado las prácticas comerciales a lo largo de los siglos. Tradicionalmente, «ver el peso» de los productos era un método directo para determinar su valor y calcular los impuestos debidos. Sin embargo, esta práctica sencilla contrasta con el desafío que enfrentan hoy las organizaciones al intentar determinar el valor de los datos.
A diferencia del acto tangible de pesar bienes físicos, evaluar datos en un entorno corporativo es una tarea compleja, que refleja la dinámica de los escenarios empresariales modernos—especialmente en el sector financiero, donde los datos son la espina dorsal de operaciones, decisiones de crédito, estrategias de inversión, mitigación de riesgos y cumplimiento regulatorio.
La creciente complejidad de los datos financieros
La diversidad y volumen de los datos en el sector financiero—incluyendo transacciones financieras, indicadores económicos, informes de análisis de mercado, comportamiento del consumidor y flujos de medios—requieren un enfoque sofisticado para su gestión.
Cada tipo de dato proporciona una perspectiva única, a través de la cual las instituciones financieras pueden anticipar tendencias, evaluar el desempeño del mercado y ajustar sus estrategias.
Sin embargo, el valor de estos datos está significativamente influenciado por su calidad, actualidad y aplicabilidad. Los datos financieros requieren un alto grado de precisión e integridad, ya que las decisiones basadas en información inexacta pueden llevar a pérdidas financieras y daños reputacionales.
La capacidad de integrar y analizar datos de múltiples fuentes en tiempo real o casi en tiempo real se convierte en un diferencial competitivo, exigiendo inversiones sustanciales en tecnología y análisis de datos.
Desafíos regulatorios y de cumplimiento
Gestionar y extraer valor de los datos financieros conlleva numerosos desafíos.
✔ La precisión y relevancia de los datos son fundamentales.
✔ Además, el cumplimiento de regulaciones de privacidad de datos añade una complejidad adicional.
✔ Leyes como la LGPD (Ley General de Protección de Datos) imponen estrictos requisitos sobre cómo los datos pueden ser recopilados, procesados y almacenados.
Además, la velocidad del mercado financiero exige que las instituciones no solo recopilen y analicen grandes volúmenes de datos en tiempo real, sino que también respondan dinámicamente a ellos.
La tecnología como solución y desafío
La adopción de tecnologías emergentes como la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático ofrece nuevas oportunidades para mejorar el análisis de datos y la seguridad.
Sin embargo, también introduce desafíos técnicos y de adaptación organizacional.
Conclusión
Está claro que, en el sector financiero, «ver el peso» de los datos va mucho más allá de una simple medición. Se trata de una gestión estratégica y un análisis cuidadoso de los datos para extraer información valiosa, que puede informar decisiones empresariales críticas, estrategias de inversión y prácticas de cumplimiento regulatorio.
📌 Artículo publicado originalmente en Época Negócios.