Mario nos mostró la lista de las principales compañías del ámbito financiero en España que están abordando proyectos BigData.

Las principales áreas en las que se están llevando a cabo estos proyectos son:

Ámbito Regulatorio: las entidades tienen que realizar un análisis de los potenciales clientes antes de que empiecen a trabajar con ellos, para evitar que provengan del ámbito de la delincuencia, el blanqueo de capitales, etc. Hasta ahora, algunas utilizaban técnicas muy rudimentarias y poco fiables, como pegar en la ficha del cliente el pantallazo que le devuelve Google al poner su nombre. Tal vez tengamos a un cliente como público objetivo óptimo de una campaña, pero no estemos validando cuál es su nivel de riesgo.

Data&Beers - Proyectos BigData reales en españa - Mario Renau

IFRS9, una normativa, como continuación de Basilea II, que pretende establecer unas pautas de control para evitar la posible caída de determinados bancos, que pueden suponer el colapso de un país o incluso de un continente entero.

Plataforma estratégica de contabilidad, donde cargan y almacenan todos los movimientos contables para poder realizar análisis adicionales a los propios de contabilidad, detectar desviaciones, comportamientos erróneos, etc.

Visión 720º de un cliente. Hay un 10% de clientes que se van y no sabemos por qué. Quizá no estemos cruzando bien toda la información de las distintas áreas y no nos demos cuenta de que podemos estar dando un mal servicio al cliente, ni nos estemos fijando en el impacto que este cliente tiene sobre su comunidad, familia, empresa o seguidores. Una visión 720º del cliente exige tener la visión 360º dentro de nuestra entidad y de otros 360º fuera de ella: 720º.

Data&Beers - Proyectos BigData con Mario Renau

Por lo general son proyectos BigData con un impacto estratégico en las entidades, por lo que requieren la participación de un Program Manager. No utilizan las últimas versiones, dado que son proyectos con un cierto recorrido y las entidades necesitan certificar el software que utilizan. El ir certificando las nuevas versiones que salen es un proceso largo.

Los resultados son fabulosos, como demuestra uno de los casos concretos que Mario Renau expuso, donde un proceso PL/SQL, cuyo código llegaba desde Madrid a Vigo, pasó de tardar en ejecutarse 23 horas a hacerlo en 23 minutos, a lo que hay que sumar los notables ahorros en software e infraestructura, lo que hace que los proyectos se financien solos.

En general, hay una tendencia a realizar el almacenamiento en Data Lakes multicapa o SandBoxes, donde se almacenan los datos en crudo. Luego hay distintas capas de negocio: analítica, datos agregados y procesados y así sucesivamente. Se incluye la lógica de negocio en todas las capas. De momento, la mayoría de proyectos BigData, va en esa línea.

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