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Con los costes del mercado data disparados -algunas empresas informan de aumentos de hasta 50%-, controlar estos gastos se ha convertido en una prioridad estrat\u00e9gica para las organizaciones de servicios financieros. Para los gestores de inversiones, los bancos y otras instituciones, el data de mercado es esencial, pero tambi\u00e9n se ha convertido en una de las \u00e1reas presupuestarias m\u00e1s dif\u00edciles de gestionar. Los proveedores introducen a menudo nuevos modelos de precios y justifican las subidas de precios bas\u00e1ndose en la evoluci\u00f3n de los \u201cest\u00e1ndares del mercado\u201d, lo que deja a las empresas con pocas opciones para negociar. Como resultado, las organizaciones soportan una carga financiera cada vez mayor para mantenerse al d\u00eda con la escalada de los costes.<\/p>\n<\/div>
Entonces, \u00bfc\u00f3mo pueden las instituciones financieras mantener bajo control estos costes crecientes sin dejar de acceder a la data de alta calidad que impulsa la toma de decisiones informadas?<\/p>\n<\/div>
Adoptando un enfoque disciplinado de la optimizaci\u00f3n de costes data del mercado, las empresas pueden recuperar el control sobre sus presupuestos data. Aqu\u00ed destacar\u00e9 los retos clave y algunas soluciones pr\u00e1cticas -incluido el papel de la IA Generativa (Gen AI)- que pueden impulsar ahorros cuantificables sin sacrificar la calidad data.<\/p>\n<\/div>
Los principales retos en la gesti\u00f3n de costes del mercado Data<\/h2><\/div>- <\/i><\/span>\n
Aumentos incontrolados de los precios de los proveedores<\/strong>
\nLos principales proveedores de data han introducido subidas de precios que a menudo resultan inevitables para las empresas que dependen de fuentes completas de data para el comercio, el an\u00e1lisis y el cumplimiento. Sin una gesti\u00f3n cuidadosa, estas subidas se disparan r\u00e1pidamente, dificultando a las empresas alinear su gasto en data con el valor real del negocio.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Data redundancia y abastecimiento fragmentado<\/strong>
\nEs habitual que las empresas se abastezcan de data similares de varios proveedores. Esta redundancia suele derivarse de negociaciones entre departamentos independientes y de una falta de supervisi\u00f3n consolidada. El resultado es el solapamiento de suscripciones que inflan los costes sin a\u00f1adir un valor \u00fanico.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Arquitectura data ineficiente y patrones de uso<\/strong>
\nA medida que las empresas crecen, tambi\u00e9n lo hace la complejidad de su arquitectura data. Sin sistemas racionalizados y centralizados, el data se almacena a menudo en formatos fragmentados, lo que conduce a un acceso ineficaz e incluso a un uso excesivo del data. Esto contribuye a aumentar los costes sin que se recupere la inversi\u00f3n en eficacia o calidad.<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
D\u00e9bil gobernanza sobre el uso del data<\/strong>
\nUna gobernanza deficiente significa que muchas empresas carecen de una imagen clara de qui\u00e9n utiliza qu\u00e9 data y por qu\u00e9. Sin una supervisi\u00f3n centralizada, el uso de la data crece sin control, lo que conduce a una sobrecarga del presupuesto y a la p\u00e9rdida de oportunidades para renegociar o consolidar contratos.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Soluciones para una optimizaci\u00f3n eficaz de los costes del mercado Data<\/h2><\/div>Para combatir estos retos, un enfoque estrat\u00e9gico que combine la optimizaci\u00f3n tradicional con tecnolog\u00edas avanzadas, como Gen AI, puede proporcionar un ahorro de costes tangible e impulsar la eficacia operativa. He aqu\u00ed c\u00f3mo:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>\n
Consolidaci\u00f3n de proveedores y racionalizaci\u00f3n de contratos<\/b>
\n<\/b>Empiece por auditar las fuentes actuales de data y consolidar los contratos con unos pocos proveedores principales. Este enfoque no s\u00f3lo refuerza su posici\u00f3n negociadora, sino que tambi\u00e9n simplifica la gesti\u00f3n. Con informaci\u00f3n sobre el uso de data, las empresas pueden dirigirse a los proveedores con datos concretos sobre los servicios data infrautilizados, solicitando condiciones personalizadas que se ajusten mejor al uso real.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Uso racionalizado del data mediante la automatizaci\u00f3n y las solicitudes centralizadas<\/b>
\n<\/b>La automatizaci\u00f3n puede reducir las solicitudes data redundantes y agilizar el acceso data. Por ejemplo, las empresas de servicios de activos pueden pasar de las solicitudes de data espec\u00edficas de un cliente a una visi\u00f3n basada en las tenencias de todos los clientes para eliminar las solicitudes duplicadas. La automatizaci\u00f3n tambi\u00e9n admite la supervisi\u00f3n centralizada, lo que ofrece a las empresas una imagen clara de qu\u00e9 data se est\u00e1 utilizando y d\u00f3nde pueden reducir el despilfarro.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Aprovechar la IA Generativa (Gen AI)\/ML y la PNL para obtener conocimientos predictivos y detectar anomal\u00edas :<\/b>
\n<\/b>La IA Generativa aporta una nueva dimensi\u00f3n a la gesti\u00f3n de costes data. He aqu\u00ed tres aplicaciones pr\u00e1cticas de la IA Generativa:<\/span><\/p>\n- An\u00e1lisis automatizado del uso del data<\/b>: Gen AI puede evaluar el uso hist\u00f3rico data y proporcionar informaci\u00f3n sobre ineficiencias o redundancias, identificando \u00e1reas en las que el uso data podr\u00eda reducirse o consolidarse.<\/span><\/p>\n- Data previsi\u00f3n de la demanda<\/b>: Los modelos de Gen AI entrenados a partir de patrones hist\u00f3ricos data pueden predecir las necesidades futuras, lo que permite a las empresas ampliar o reducir los recursos data seg\u00fan sus necesidades, evitando el compromiso excesivo en los contratos con los proveedores.<\/span><\/p>\n- Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en el uso del data<\/b>: Con la supervisi\u00f3n de Gen AI en marcha, las empresas pueden recibir alertas cuando el uso de data se desv\u00eda de la norma, abordando r\u00e1pidamente posibles ineficiencias o accesos no autorizados.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Por qu\u00e9 las empresas de servicios financieros deben actuar ahora<\/h2><\/div>Optimizar los costes data del mercado no es s\u00f3lo una medida reactiva, es un movimiento estrat\u00e9gico. A medida que la demanda de data siga creciendo, las organizaciones que aborden de forma proactiva las ineficiencias de data, consoliden los contratos con proveedores y adopten soluciones tecnol\u00f3gicas avanzadas estar\u00e1n en una posici\u00f3n m\u00e1s fuerte para controlar los costes y mejorar la rentabilidad. Mientras tanto, las empresas financieras que retrasen la adopci\u00f3n de medidas seguir\u00e1n viendo c\u00f3mo los costes del mercado data se comen sus presupuestos operativos, limitando los fondos para la innovaci\u00f3n y el crecimiento.<\/p>\n<\/div>
Adoptar un enfoque disciplinado y data-driven para la gesti\u00f3n del mercado data no s\u00f3lo reduce los costes; tambi\u00e9n mejora la gobernanza, la escalabilidad y la resistencia. Combinando las medidas tradicionales de optimizaci\u00f3n de costes con los conocimientos impulsados por Gen AI, las empresas de servicios financieros pueden reducir los gastos innecesarios, mejorar la accesibilidad data y preparar sus operaciones para el futuro en un panorama data-driven.<\/p>\n<\/div>
Reflexiones finales<\/h2><\/div>Los costes del mercado data son un reto importante pero manejable. Abordando de frente los problemas del aprovisionamiento redundante, la arquitectura data ineficaz y la gobernanza deficiente, las instituciones financieras pueden recuperar el control de sus presupuestos data. Para quienes est\u00e9n dispuestos a adoptar la tecnolog\u00eda y la gesti\u00f3n proactiva de los costes, el camino hacia la optimizaci\u00f3n est\u00e1 claro.<\/p>\n<\/div>
\u00bfEst\u00e1 preparada su empresa para acabar con la complejidad y optimizar los costes del mercado data?
\nHablemos de c\u00f3mo puede empezar a aplicar estas soluciones hoy mismo.<\/p>\n<\/div>
Aumentos incontrolados de los precios de los proveedores<\/strong> Data redundancia y abastecimiento fragmentado<\/strong> Arquitectura data ineficiente y patrones de uso<\/strong> D\u00e9bil gobernanza sobre el uso del data<\/strong> Para combatir estos retos, un enfoque estrat\u00e9gico que combine la optimizaci\u00f3n tradicional con tecnolog\u00edas avanzadas, como Gen AI, puede proporcionar un ahorro de costes tangible e impulsar la eficacia operativa. He aqu\u00ed c\u00f3mo:<\/p>\n<\/div> Consolidaci\u00f3n de proveedores y racionalizaci\u00f3n de contratos<\/b> Uso racionalizado del data mediante la automatizaci\u00f3n y las solicitudes centralizadas<\/b> Aprovechar la IA Generativa (Gen AI)\/ML y la PNL para obtener conocimientos predictivos y detectar anomal\u00edas :<\/b> - An\u00e1lisis automatizado del uso del data<\/b>: Gen AI puede evaluar el uso hist\u00f3rico data y proporcionar informaci\u00f3n sobre ineficiencias o redundancias, identificando \u00e1reas en las que el uso data podr\u00eda reducirse o consolidarse.<\/span><\/p>\n - Data previsi\u00f3n de la demanda<\/b>: Los modelos de Gen AI entrenados a partir de patrones hist\u00f3ricos data pueden predecir las necesidades futuras, lo que permite a las empresas ampliar o reducir los recursos data seg\u00fan sus necesidades, evitando el compromiso excesivo en los contratos con los proveedores.<\/span><\/p>\n - Detecci\u00f3n de anomal\u00edas en el uso del data<\/b>: Con la supervisi\u00f3n de Gen AI en marcha, las empresas pueden recibir alertas cuando el uso de data se desv\u00eda de la norma, abordando r\u00e1pidamente posibles ineficiencias o accesos no autorizados.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Optimizar los costes data del mercado no es s\u00f3lo una medida reactiva, es un movimiento estrat\u00e9gico. A medida que la demanda de data siga creciendo, las organizaciones que aborden de forma proactiva las ineficiencias de data, consoliden los contratos con proveedores y adopten soluciones tecnol\u00f3gicas avanzadas estar\u00e1n en una posici\u00f3n m\u00e1s fuerte para controlar los costes y mejorar la rentabilidad. Mientras tanto, las empresas financieras que retrasen la adopci\u00f3n de medidas seguir\u00e1n viendo c\u00f3mo los costes del mercado data se comen sus presupuestos operativos, limitando los fondos para la innovaci\u00f3n y el crecimiento.<\/p>\n<\/div> Adoptar un enfoque disciplinado y data-driven para la gesti\u00f3n del mercado data no s\u00f3lo reduce los costes; tambi\u00e9n mejora la gobernanza, la escalabilidad y la resistencia. Combinando las medidas tradicionales de optimizaci\u00f3n de costes con los conocimientos impulsados por Gen AI, las empresas de servicios financieros pueden reducir los gastos innecesarios, mejorar la accesibilidad data y preparar sus operaciones para el futuro en un panorama data-driven.<\/p>\n<\/div> Los costes del mercado data son un reto importante pero manejable. Abordando de frente los problemas del aprovisionamiento redundante, la arquitectura data ineficaz y la gobernanza deficiente, las instituciones financieras pueden recuperar el control de sus presupuestos data. Para quienes est\u00e9n dispuestos a adoptar la tecnolog\u00eda y la gesti\u00f3n proactiva de los costes, el camino hacia la optimizaci\u00f3n est\u00e1 claro.<\/p>\n<\/div> \u00bfEst\u00e1 preparada su empresa para acabar con la complejidad y optimizar los costes del mercado data?
\nLos principales proveedores de data han introducido subidas de precios que a menudo resultan inevitables para las empresas que dependen de fuentes completas de data para el comercio, el an\u00e1lisis y el cumplimiento. Sin una gesti\u00f3n cuidadosa, estas subidas se disparan r\u00e1pidamente, dificultando a las empresas alinear su gasto en data con el valor real del negocio.<\/p>\n<\/div><\/li>
\nEs habitual que las empresas se abastezcan de data similares de varios proveedores. Esta redundancia suele derivarse de negociaciones entre departamentos independientes y de una falta de supervisi\u00f3n consolidada. El resultado es el solapamiento de suscripciones que inflan los costes sin a\u00f1adir un valor \u00fanico.<\/p>\n<\/div><\/li>
\nA medida que las empresas crecen, tambi\u00e9n lo hace la complejidad de su arquitectura data. Sin sistemas racionalizados y centralizados, el data se almacena a menudo en formatos fragmentados, lo que conduce a un acceso ineficaz e incluso a un uso excesivo del data. Esto contribuye a aumentar los costes sin que se recupere la inversi\u00f3n en eficacia o calidad.<\/p>\n<\/div><\/li>
\nUna gobernanza deficiente significa que muchas empresas carecen de una imagen clara de qui\u00e9n utiliza qu\u00e9 data y por qu\u00e9. Sin una supervisi\u00f3n centralizada, el uso de la data crece sin control, lo que conduce a una sobrecarga del presupuesto y a la p\u00e9rdida de oportunidades para renegociar o consolidar contratos.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>Soluciones para una optimizaci\u00f3n eficaz de los costes del mercado Data<\/h2><\/div>
\n<\/b>Empiece por auditar las fuentes actuales de data y consolidar los contratos con unos pocos proveedores principales. Este enfoque no s\u00f3lo refuerza su posici\u00f3n negociadora, sino que tambi\u00e9n simplifica la gesti\u00f3n. Con informaci\u00f3n sobre el uso de data, las empresas pueden dirigirse a los proveedores con datos concretos sobre los servicios data infrautilizados, solicitando condiciones personalizadas que se ajusten mejor al uso real.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>
\n<\/b>La automatizaci\u00f3n puede reducir las solicitudes data redundantes y agilizar el acceso data. Por ejemplo, las empresas de servicios de activos pueden pasar de las solicitudes de data espec\u00edficas de un cliente a una visi\u00f3n basada en las tenencias de todos los clientes para eliminar las solicitudes duplicadas. La automatizaci\u00f3n tambi\u00e9n admite la supervisi\u00f3n centralizada, lo que ofrece a las empresas una imagen clara de qu\u00e9 data se est\u00e1 utilizando y d\u00f3nde pueden reducir el despilfarro.<\/span><\/p>\n<\/div><\/li>
\n<\/b>La IA Generativa aporta una nueva dimensi\u00f3n a la gesti\u00f3n de costes data. He aqu\u00ed tres aplicaciones pr\u00e1cticas de la IA Generativa:<\/span><\/p>\nPor qu\u00e9 las empresas de servicios financieros deben actuar ahora<\/h2><\/div>
Reflexiones finales<\/h2><\/div>
\nHablemos de c\u00f3mo puede empezar a aplicar estas soluciones hoy mismo.<\/p>\n<\/div>