La importancia vital de los datos se comprende bien en la comunidad de servicios financieros. Los bancos de todo el mundo llevan años invirtiendo fuertemente en un intento de extraer valor de las reservas de información colosales y en constante expansión a su disposición. Convertirse en una organización ‘impulsada por datos’ ha sido y sigue siendo uno de los principales objetivos estratégicos. Los objetivos de este esfuerzo incluyen proporcionar una experiencia de cliente hiperpersonalizada, reducir los costos operativos a través de la optimización basada en datos y la capacidad de los empleados para acceder a datos confiables a través de las mejores herramientas de inteligencia y análisis. posible negocio.

En verdad, la historia de la extracción de valor de los datos ha sido un tanto accidentada. A pesar de las grandes sumas que se han invertido en la creación de plataformas para ofrecer automatización e inteligencia, los resultados a menudo no han sido mejores que medianos.

Los bancos han pasado por varias generaciones de tecnología en su búsqueda. La primera generación consistió en almacenes de datos patentados y plataformas de inteligencia empresarial. Por lo general, la construcción de estas soluciones cuesta grandes sumas de dinero, y a menudo se generan informes que requieren calificaciones avanzadas en ciencia de datos para comprender y son principalmente de naturaleza “retrovisor”. Con la llegada de la segunda generación de plataformas, entramos en la era del big data y el lago de datos. El resultado fue una nueva ola de ecosistemas complejos y monolíticos mantenidos por un equipo central de ingenieros de datos hiperespecializados. Al igual que los almacenes de datos antes que ellos, los lagos de datos en el mejor de los casos dejaron a las organizaciones con focos aislados de análisis utilizables. Una vez más, la segunda generación había prometido demasiado y entregado de manera insuficiente, en particular, todavía carecía de la capacidad de combinar datos estáticos y en tiempo real para obtener una visión real.

Los inconvenientes más obvios de estos dos enfoques fueron su complejidad multifacética, su dependencia de sistemas heredados y una cultura heredada inadecuada para manejar datos a granel, y la idea persistente y, en última instancia, defectuosa de que la mejor manera de tratar los datos es centralizarlos en uno. enorme repositorio.

La tercera generación de plataformas de datos que surgió representó una mejora con respecto a las dos anteriores, capaces de ofrecer, por ejemplo, streaming para disponibilidad de datos en tiempo real. Estas plataformas también estaban mejor equipadas para adoptar servicios gestionados basados ​​en la nube y aprendizaje automático. Pero sufrieron muchas de las características subyacentes que llevaron a los fracasos de generaciones anteriores, ya que todavía se basaban en principios centralizados.

Los bancos ahora están despertando a una forma completamente nueva de tratar con los datos, una que no es centralizada, monolítica ni atada a sistemas heredados inflexibles y costosos. Implica adoptar un enfoque mucho más distribuido llamado malla de datos. Una malla de datos, o estructura de datos, se define como una arquitectura de datos federados que trata los datos como un activo compartido. Este modelo permite a las organizaciones abordar los desafíos de datos actuales de una manera unificada y orgánica y elimina el esfuerzo y el gasto de mover datos a una ubicación centralizada.

La verdad es que los datos no se limitan naturalmente a un lago o un almacén. Los datos, en su multitud de formas, están a nuestro alrededor, son omnipresentes y difusos por su propia naturaleza. La idea de una malla de datos es que, en lugar de recopilar datos de forma centralizada, se crea una arquitectura que permite a las personas utilizarlos dondequiera que estén. También es una base imperativa para la flexibilidad de cualquier organización: un enfoque reciente en las operaciones crediticias y el análisis operativo con el impacto de COVID-19, por ejemplo, ha demostrado qué organizaciones realmente tienen la capacidad de aplicar análisis e informes de clase empresarial. .

La malla de datos es un modelo que reconoce la forma cambiante en que se generan y utilizan los datos. La realidad del panorama empresarial moderno es una mayor proliferación de fuentes de datos y una mayor diversidad de casos de uso de datos y usuarios, junto con, en la mayoría de los casos, una corta vida útil de valor procesable. También se trata de una velocidad de respuesta al cambio mucho más rápida. Se trata de adaptabilidad, flexibilidad y agilidad, con controles y gobernanza. Los datos distribuidos significan que las personas adecuadas pueden acceder a los datos que deseen cuando lo deseen, sin tener que pasar por un filtro de complejos ciclos de TI. Los datos en estos días son un producto y su usuario un consumidor. Mesh respeta eso.

Los beneficios de una malla de datos son numerosos:

• Puede admitir múltiples y diversos usuarios y casos de uso con activos de datos compartidos, al tiempo que ofrece una gestión e integración de datos optimizadas.

• Puede acelerar drásticamente el tiempo que le lleva obtener valor de los datos desbloqueando su poder donde quiera que viva, ya sea en las instalaciones, en la nube o en un híbrido de los dos. Los datos están disponibles para usted al ritmo de su negocio y no al mejor ritmo que permite la tecnología, particularmente con referencia al acceso a datos de mainframe.

• La malla de datos empodera a los empleados al proporcionar información oportuna, consistente y confiable cuando lo deseen. Esta llamada democratización de los datos se trata de armar a las personas frente al carbón con la capacidad de tomar decisiones comerciales más rápidas y precisas.

• Con la malla de datos, su organización puede adoptar nuevas ideas más rápidamente. Puede disfrutar de los avances en tecnología analítica y ciencia de datos antes que la competencia.

• La optimización de los procesos de integración y gestión de datos creará eficiencias y ahorrará dinero, además de permitirle integrar IA, ML y autoservicio del cliente en sus procesos. Obtiene clientes más felices, mejor atendidos y operaciones internas más eficientes.

• Puede disfrutar de una mejor gobernanza y control de los datos para poder entregar los datos correctos en el momento adecuado, de forma segura y de conformidad con un panorama normativo en constante cambio.

• La malla de datos funciona bien con los movimientos para transformar su organización digitalmente, encaja perfectamente con las estrategias de migración de múltiples nubes y lo ayuda a aprovechar todos los beneficios de otras innovaciones como el hermanamiento digital y la resiliencia digital.

Mesh apunta a un futuro donde los datos son fáciles de entender y consumir. Se trata de democratizar los datos a escala para proporcionar información empresarial, acercando a los bancos a una toma de decisiones inteligente totalmente automatizada.