Abriendo camino con la gestión de datos de nueva generación

Democratizar los datos de confianza para aumentar la colaboración y profundizar en la información

Para las empresas de servicios financieros, la analítica y los modelos predictivos se han convertido en una importante herramienta de primera línea para comprender y atender a los clientes e identificar las tendencias del mercado y de la competencia. A medida que aumentan los volúmenes de datos, las organizaciones se esfuerzan por gestionar, preparar y entregar los datos a las partes interesadas del negocio, que a menudo tienen una necesidad urgente de utilizarlos para desarrollar ideas. Como resultado, los informes de los analistas muestran que la velocidad de obtención de valor con la analítica empresarial está disminuyendo.

Para abordar este problema, las empresas de servicios financieros pueden adoptar un nuevo paradigma basado en una arquitectura de gestión de datos distribuida. Este enfoque alternativo entre iguales descentraliza la gestión y la propiedad de los datos que, en última instancia, utilizan las partes interesadas de la empresa, lo que acorta drásticamente el tiempo necesario para obtener, procesar y publicar los activos de datos. A su vez, esto puede reducir el tiempo de obtención de valor para los grupos empresariales que utilizan análisis para crear nuevas ofertas, mejorar la experiencia del cliente y aumentar los ingresos.

Conoce nuestro último punto de vista sobre la gestión de datos de próxima generación para servicios financieros para ver cómo las organizaciones pueden:

• Reducir el coste total de propiedad de TI eliminando la necesidad de que TI actúe como intermediario entre los productores y los consumidores de datos.
• Impulsar la innovación facilitando rápidamente a las partes interesadas el acceso a los datos que necesitan para experimentar, desarrollar soluciones y obtener información.
• Aumentar el conocimiento de los datos y la colaboración mediante descripciones transparentes de los productos de datos, revisiones por pares y conjuntos de datos de muestra.