{"id":72950,"date":"2023-08-23T13:51:33","date_gmt":"2023-08-23T12:51:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=72950"},"modified":"2024-09-20T17:45:59","modified_gmt":"2024-09-20T16:45:59","slug":"demystifying-the-data-mesh-accelerating-business-value-for-financial-services","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/blog\/demystifying-the-data-mesh-accelerating-business-value-for-financial-services\/","title":{"rendered":"Desmitificando la malla Data: Acelerar el valor empresarial de los servicios financieros"},"content":{"rendered":"

Autor<\/h2><\/div>\"Image\"

Athena Sharma<\/h3><\/div>

Director Senior de Consultor\u00eda en Artefact Reino Unido<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

A pesar de que la malla data se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en una palabra de moda en el sector de los servicios financieros, sigue rodeada de misterio. Las organizaciones quieren adoptarla, pero pocas tienen una comprensi\u00f3n hol\u00edstica de lo que es. Menos a\u00fan se dan cuenta de que los componentes de una malla data no son conceptos totalmente nuevos, lo que significa que muchas instituciones financieras ya dispondr\u00e1n de algunos elementos b\u00e1sicos. Pero adoptar e integrar eficazmente los principios de la malla data en toda una organizaci\u00f3n depende de una s\u00f3lida comprensi\u00f3n de los retos empresariales data y de c\u00f3mo los diferentes aspectos de la malla data los abordan para lograr un impacto empresarial tangible.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Tres retos fundamentales Data para los servicios financieros<\/h2><\/div>

A trav\u00e9s de nuestra experiencia de trabajo con grandes instituciones financieras mundiales, hemos observado tres retos data fundamentales. \u00c9stos siguen siendo end\u00e9micos y comunes en todas las organizaciones de servicios financieros, ya sean bancos, aseguradoras o gestoras de activos.<\/p>\n<\/div>

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    La compleja arquitectura heredada provoca inflexibilidad<\/strong>: La arquitectura heredada representa un obst\u00e1culo importante para alcanzar la madurez data y la digitalizaci\u00f3n en el sector de los servicios financieros. Los bancos, en particular, dependen en gran medida de una tecnolog\u00eda obsoleta, lo que se traduce en una falta de flexibilidad en su infraestructura actual. Esta limitaci\u00f3n obstaculiza su capacidad para escalar los procesos digitales y trabajar eficazmente en el panorama moderno.<\/p>\n<\/div><\/li>

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    Data Silos que limitan la toma de decisiones estrat\u00e9gicas<\/strong>: Las divisiones y l\u00edneas de negocio operan de forma independiente, lo que impide compartir conocimientos, mientras que los dominios data suelen alinearse con las unidades de negocio en lugar de con conceptos empresariales m\u00e1s amplios, creando as\u00ed silos. Esto se ve agravado por una arquitectura heredada compleja unida a un exceso de gobernanza de los procesos data; el efecto neto es que se obstaculiza el intercambio de conocimientos en toda la organizaci\u00f3n y se limita la toma de decisiones estrat\u00e9gicas. Como resultado, los l\u00edderes empresariales poseen a menudo una visi\u00f3n limitada del mundo y luchan por tomar decisiones estrat\u00e9gicas habilitadas por la data.<\/p>\n<\/div><\/li>

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    Centralizaci\u00f3n Bloqueo Democratizaci\u00f3n<\/strong>: Las organizaciones de servicios financieros suelen considerar necesarios los equipos data centralizados para mantener unas normas estrictas de data governance, acceso y cumplimiento. Pero una centralizaci\u00f3n r\u00edgida puede impedir que cualquier otro equipo tenga acceso al data, y la acumulaci\u00f3n de solicitudes resultante crea cuellos de botella; esta falta de democratizaci\u00f3n del data no se ajusta a la evoluci\u00f3n de las necesidades empresariales y puede bloquear la innovaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>

    Malla Data: Qu\u00e9 es y c\u00f3mo puede a\u00f1adir valor<\/h2><\/div>

    La malla Data es un marco de gesti\u00f3n data que permite a la empresa ser propietaria de la data que crea y ponerla a disposici\u00f3n de los consumidores de toda la empresa, al tiempo que garantiza la existencia de los controles y acuerdos adecuados para que esta data permanezca en las manos correctas. La malla Data comprende cuatro elementos clave: La propiedad de data; el tratamiento de data como un producto; el establecimiento de un data platform de autoservicio; y la implantaci\u00f3n de una gobernanza federada. La aplicaci\u00f3n de estos componentes significa que la data puede utilizarse de forma responsable en todos los dominios data y permite una toma de decisiones data descentralizada.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Cada pilar de la malla data se une para gestionar y resolver de forma integral los problemas data m\u00e1s comunes a los que se enfrentan las empresas de servicios financieros, todos los cuales inhiben la transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n<\/div>

    Plataforma de autoservicio Data<\/h3><\/div>

    Un data platform de autoservicio suele ser el fundamento b\u00e1sico necesario para permitir la democratizaci\u00f3n y superar los retos de la arquitectura heredada. Un cloud alimentado por data platform permite el acceso selectivo a data, al tiempo que mantiene controles de cumplimiento transparentes, y proporciona la arquitectura flexible y escalable que se necesita para desarrollar aplicaciones y productos data. (El Artefact tiene un historial probado de entrega r\u00e1pida de data platforms, con una clara orientaci\u00f3n al valor empresarial, la usabilidad y la seguridad de la informaci\u00f3n).<\/p>\n<\/div>

    Propiedad Data<\/h3><\/div>

    Definir la propiedad de data entre data, la empresa y TI es esencial porque permite compartir data de forma gobernada y mejorar los resultados empresariales. Adem\u00e1s, adoptar una visi\u00f3n de toda la empresa de los dominios y subdominios data ayuda a evitar cuellos de botella y garantiza la alineaci\u00f3n con las necesidades empresariales en evoluci\u00f3n. Un Modelo Data Empresarial (EDM), que rompa los silos y establezca una propiedad y comprensi\u00f3n claras de la data, es por tanto el siguiente paso importante para sentar las bases de la propiedad empresarial de la data.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Data como producto<\/h3><\/div>

    Un enfoque orientado a los productos data hace tangible la transformaci\u00f3n data para los usuarios empresariales, garantiza un camino claro hacia el valor y permite una mayor democratizaci\u00f3n de la data. Los productos Data pueden concebirse como servicios empaquetados que se ofrecen a los \u2018clientes internos\u2019: data-as-a-service proporciona data estandarizado y limpio; analytics-as-a-service ofrece c\u00e1lculos estad\u00edsticos avanzados o de aprendizaje autom\u00e1tico; y KPI-as-a-service proporciona indicadores cruciales de rendimiento empresarial. El mantenimiento de estos productos data corre a cargo de brigadas de productos interfuncionales que combinan recursos empresariales y t\u00e9cnicos para satisfacer las necesidades de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Gobernanza federada<\/h3><\/div>

    DataLa transformaci\u00f3n debe sustentarse en un modelo operativo y una estructura de gobierno que permitan un grado adecuado de descentralizaci\u00f3n, manteniendo al mismo tiempo los requisitos de seguridad y cumplimiento. Aunque la estructura operativa \u2018adecuada\u2019 variar\u00e1 en funci\u00f3n de la empresa de servicios financieros de que se trate, todas las organizaciones necesitan pasar de la centralizaci\u00f3n a la democratizaci\u00f3n controlada, un cambio que debe estar dirigido por las empresas, y no por las TI.<\/p>\n<\/div>

    Consideraciones y conclusiones<\/h2><\/div>

    Adoptar un enfoque de malla data en el sector de los servicios financieros requiere varios cambios significativos: de sistemas heredados a una infraestructura cloud escalable, de una gesti\u00f3n data centralizada a una democratizaci\u00f3n data controlada, y de una data dirigida por las TI a una data dirigida por las empresas. Todos ellos requieren cambios tanto t\u00e9cnicos como organizativos, que pueden plantear retos a cualquier organizaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\"Image\"

    Sin embargo, la adopci\u00f3n de un enfoque de malla data bien implementado que abarque los cambios necesarios puede permitir a las empresas de servicios financieros aprovechar su data de forma eficaz, rompiendo silos y tomando decisiones data-driven que impulsen el crecimiento y la innovaci\u00f3n del negocio. Y al hacerlo, ayudan a transformarse en organizaciones orientadas al futuro.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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