La transformación digital en los datos es parte fundamental de los procesos de digitalización que las empresas deben abordar si quieren ser más competitivas. En el ámbito corporativo, estamos evolucionando; de un desempeño sustentado en procesos, a un desempeño basado en datos. El empresario que no lo entienda de esta manera corre el riesgo de limitar la digitalización de su compañía a la simple incorporación de tecnologías.

En efecto, la transformación digital agiliza los procedimientos, automatiza las tareas rutinarias y permite a los trabajadores dedicar tiempo a actividades más productivas. De esta manera, los procesos se transforman en soluciones informáticas que reciben y generan datos.

Sin embargo, el tratamiento de datos mediante herramientas digitales y dispositivos debe mantener criterios unificados y de calidad en todas las áreas de la organización. Sólo así la información será fiable y contribuirá a incrementar la eficiencia y a mejorar la experiencia del cliente con las marcas.

Transformación digital en los datos, ver el negocio desde otra perspectiva

Como dijimos, la digitalización de las compañías transforma los procesos de la empresa en datos. En consecuencia, la percepción de las organizaciones cambia: ya no ven el negocio desde la perspectiva de los procesos, ahora lo ven desde la perspectiva de los datos. Gracias a este cambio, las empresas pueden apreciar mejor la importancia del cliente y su experiencia con la marca.

Un soporte para el consumidor

A modo de ilustración, el soporte al cliente dejará de entenderse como un procedimiento iniciado por el usuario o la compañía. A diferencia de eso, comprenderán que los datos generados por el consumidor serán útiles para cambiar y mejorar la experiencia del cliente. En otras palabras, al incrementarse la cantidad de datos y la capacidad de vincularlos a problemas e indicadores específicos, la empresa será más eficiente. Pero además, podrá conocer mejor a los clientes para personalizar sus estrategias de comunicación con ellos. De esta forma, tendrá fundamentos y objetivos para predecir y anticiparse a las expectativas del consumidor en función de los cambios en la oferta y en los servicios.

También para el bienestar de los empleados

Lo mismo ocurre con el desempeño de los departamentos de recursos humanos. Aún existen compañías que limitan la experiencia de sus empleados con dicha área a los servicios tradicionales de nómina, beneficios, comunicación, reclutamiento y selección. Mientras que las organizaciones que implementan la digitalización en la gestión del talento enfocan su atención en la experiencia del empleado, gracias a los datos.

De esta forma no necesitan preguntarse qué puede hacer la compañía para motivar a los trabajadores, ni toman decisiones al respecto en base a supuestos empíricos. Porque los datos les aclaran de forma objetiva qué ocurre con los colaboradores, cuáles son sus necesidades y expectativas. Lo que permite poner en práctica las políticas más adecuadas para estimularlos y aumentar su productividad.

La velocidad como paradigma

En el entorno de negocios actual, la velocidad es una ventaja competitiva clave. Las organizaciones que no son rápidas en la toma de decisiones para cumplir con las expectativas de sus clientes y trabajadores, pierden credibilidad y oportunidades. En este punto, el mercado es implacable: la reacción tanto de consumidores como de empleados es buscar otra opción más efectiva para solucionar sus problemas.

Cuando las empresas centran su transformación digital en los datos, son capaces de proporcionar experiencias de cliente completas, de calidad e inmediatas. Pero tal inmediatez no tiene que ver tanto con la rapidez de un operador para responder a una llamada sino con la facilidad que des a tu cliente para completar una compra o formular una reclamación. Del mismo modo ocurre con la gestión de RRHH. Por ejemplo, es mucho mejor que un comercial pueda monitorizar sus comisiones en la interfaz de una app, que esperar al cálculo final de la compañía.

Mejorar la relación con los clientes

Mejorar la relación con los clientes para ofrecer una experiencia satisfactoria con la marca e incrementar las oportunidades de venta suelen justificar la digitalización. De esta idea surge que los procesos de transformación digital en los datos de muchas organizaciones comiencen por los canales de venta y/o por la gestión de las relaciones con el cliente. El desarrollo de Internet y de las conexiones móviles cambiaron los comportamientos de compra del consumidor y su manera de relacionarse con las marcas. La respuesta de las empresas fue establecer canales online (webs, portales de ecommerce, apps) adicionales a sus canales físicos. También aumentaron su presencia en redes sociales e incorporar soluciones de CRM.

Todos estos recursos suministran datos importantes para conocer mejor a los clientes y comprender sus expectativas. En este sentido, los datos estructurados suministrados por los recursos de CRM aportan información en base a históricos de compras y búsquedas. Aun con datos no estructurados, como los que provienen de la interacción en redes sociales, las empresas obtienen información e insights valiosos de los consumidores.

Está claro que esta variedad de datos permiten a las organizaciones plantear estrategias y tomar decisiones acertadas para incrementar las ventas. Bien sea personalizando las ofertas o empleando recursos como las ventas cruzadas o cross-selling. Más aún, esta información es esencial para las compañías en función de fortalecer una adecuada percepción sobre sus marcas.

Data Quality, indispensable en la digitalización

Por todo lo anterior, los datos son uno de los bienes básicos para las empresas que quieren abrirse paso en este entorno de negocios tan cambiante y complejo. No obstante, la calidad y exactitud de los datos influye en el éxito de las estrategias de marketing. También en la gestión de clientes y del talento humano, así como en el desempeño empresarial global. En resumen, la calidad de los datos contribuye de manera determinante en el alcance de los objetivos de la transformación digital en las organizaciones.

Desde esta perspectiva, soluciones como MyDataQ, de DEYDE, permiten a empresarios y personas vinculadas a la empresa tener mayor confianza en la información suministrada por los datos provenientes de diversos canales. MyDataQ es un recurso integral que facilita la normalización, deduplicación, calidad y unificación de datos adaptada a las necesidades de cada cliente. Por lo tanto, la transformación digital en la gestión de los datos, es un recurso indispensable en la implementación del Data Governance en tu compañía. Si requieres más información, ¡no dudes en ponerte en contacto con nosotros!

La calidad de datos en el sector financiero tiene gran importancia debido al volumen de información personal y sensible que se gestiona en este sector. Por ello, la exactitud y complejidad de la información influyen tanto en la seguridad de las transacciones como en la toma de decisiones directivas.

De ello también dependerá la confianza de los usuarios de las entidades financieras en cuanto al manejo de cuentas y operaciones de pagos y banca electrónica en general. A continuación, ampliaremos un poco más sobre la importancia del data quality en el ámbito financiero, su situación actual y los retos que debe afrontar en un futuro inmediato.

Importancia de la calidad de los datos en banca y finanzas

En efecto, uno de los problemas a los que se enfrentan las entidades financieras es el uso de los datos que tienen una calidad deficiente. Este problema, ocasiona costes y hace más difícil la incorporación de sistemas de información avanzados. De forma paralela, esto genera información poco fiable para la toma de decisiones. Por esta razón, cuando las empresas de este segmento asumen un proceso de data quality no pueden limitarse a cumplirlo como un proyecto corriente. Más bien debe entenderse como un plan continuo y a largo plazo, para asegurar la calidad de la información proveniente de diversas fuentes.

La calidad deficiente de datos era usual y hasta justificada en los primeros años de la informática debido a que la mayoría de los datos se transcribían manualmente. A medida que las TI evolucionaban, el data quality adquiría mayor relevancia. Al día de hoy, para captar y anticiparse a las necesidades y expectativas del consumidor, las empresas financieras cuentan con plataformas avanzadas. Éstas recaban innumerables datos de las interacciones compañía-usuario (Big Data) para su análisis posterior en analítica avanzada (machine learning), con el propósito de personalizar la oferta. En función de ello, la calidad de la información marca la diferencia entre las organizaciones que poseen soluciones informáticas y estrategias ad hoc, hechas con un fin determinado y las que no.

Ventajas de los datos cualificados en el ámbito financiero

En banca y finanzas, activar soluciones informáticas y procedimientos de calidad de datos en el marco de un proceso de data governance proporciona ventajas relevantes. Entre ellas:

• Operaciones más eficientes que mejoran la experiencia de los usuarios de las entidades. Asimismo permite que los clientes participen en el desarrollo del data quality, aportando datos completos y precisos que harán más sencillas y seguras sus transacciones. Incluso podrán adquirir productos y emplear servicios personalizados.
• Las empresas financieras obtienen mecanismos para administrar y analizar los datos. Esto les permite reaccionar a tiempo ante el impacto de la calidad de la información en sus procesos de negocio.
• En este sentido, las herramientas informáticas para corregir y depurar las inconsistencias reducen al mínimo o eliminan los procesos manuales de depuración. Por tanto, reducen la carga de los administradores de los datos.
• Las acciones y recursos tecnológicos para la calidad de datos otorgan a las organizaciones un mayor control sobre sus activos de datos. Esto repercute en un mayor retorno de la inversión (ROI) en TI de las compañías. Específicamente en big data, machine learning y analítica avanzada, aumentando su nivel de competitividad.
• Y como hemos dicho, los datos de calidad reducen considerablemente los riesgos, identificando, corrigiendo y evitando errores antes de que estos impacten negativamente.

Situación y perspectivas del data quality en el sector

El reciente estudio Herramientas de calidad de datos: trayectoria y análisis del mercado global, de ResearchAndMarkets.com aporta datos contundentes. Entre ellos, que en el contexto de la pandemia del COVID-19, el mercado global de herramientas de calidad de datos obtuvo 827.7 millones de dólares durante 2020. También pronostica que las ganancias podrían llegar a 2.500 millones en 2027, con un crecimiento interanual de 17,4%.

El mismo informe, indica que  el sector banca y finanzas concentra un 22,8% de participación en la inversión global de recursos de data quality. Sin embargo, proyecta que los datos financieros aumentarán en un porcentaje interanual cercano al 18,3%. En consecuencia, esto facilitará las inversiones de hasta 1.100 millones de dólares dentro de siete años. Todo ello demuestra la gran preocupación de las empresas del segmento por lograr que los datos obtenidos sean veraces y completos, e incluso que puedan ser enriquecidos.

Por otro lado, Estados Unidos concentró casi el 30% del mercado global de soluciones de calidad de datos en 2020. Mientras que China probablemente logre una tasa de crecimiento interanual del 16,7% durante el periodo 2020-2027. Lo que corresponderá a una inversión aproximada de 437,8 millones de dólares al término del mismo.

En el caso de Europa, el citado informe prevé que Alemania alcance una tasa de crecimiento anual de aproximadamente 12,7%. Al mismo tiempo, las empresas del resto del continente europeo seguramente llegarán a los 437,8 millones de dólares de inversión en data quality en 2027.

Retos de la calidad de datos en el sector financiero

Para que estas inversiones en calidad de datos en el sector financiero resulten productivas, es preciso que las organizaciones asuman una serie de retos:

• Garantizar la privacidad. En el contexto de explotación masiva de datos de usuario/empresa, la privacidad adquiere una pertinencia vital, más allá de las exigencias del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). La correcta gestión de los datos y la garantía de su empleo legítimo, transparente y justificado incrementan la confianza del usuario en la institución. Sin duda, esta última constituye un activo muy valioso para la organización.
• Gobierno de datos. En esta misma línea, el tratamiento correcto de los datos fundamentado en el cumplimiento de una política sólida de data governance garantizará la integridad de los datos. Y dentro de esa gestión es prioritario incluir el tratamiento de la información con herramientas de normalización, deduplicación y enriquecimiento como las ofrecidas por DEYDE.
• Ciberseguridad. De forma paralela al avance de Internet y las herramientas digitales, crece la exposición de los datos propios de las entidades financieras así como la de sus clientes. Por ello, es imprescindible monitorizar constantemente la efectividad de las estrategias y los recursos tecnológicos de seguridad que garanticen la protección de la información. Los hackers no dejan de buscar la manera de vulnerar los sistemas de seguridad más avanzados, por lo que siempre es importante ir un paso por delante.

Para finalizar, cabe recordar que DEYDE ha proporcionado soluciones de calidad de datos a empresas del segmento banca y finanzas con excelentes resultados. Te invitamos a conocer nuestros casos de éxito con BBVA y Bankinter, entre otros.