Más allá del lado comprador: Tus datos de mainframe no están bloqueados. Tu estrategia sí. (Una perspectiva sobre la crisis de datos financieros)

Seamos realistas con respecto a los datos en los servicios financieros.

Acabo de leer un excelente informe técnico de una importante empresa del sector financiero de gestión de activos que confirma lo que ya sabíamos: la gestión de datos supone una carga operativa enorme y costosa, cuando debería ser tu arma estratégica.

Las cifras son desalentadoras: el 58 % de las empresas tienen problemas con los metadatos* ; el 48 % se enfrentan a constantes pesadillas de calidad* ; y solo el 25 % están realmente preparadas para la IA* .

Estamos totalmente de acuerdo. Pero esto no es solo un problema de la banca de inversión. Todo el sector de los servicios financieros, la banca, los seguros y las tecnologías financieras (FinTech) se enfrenta al mismo problema fundamental y frustrante de los datos; solo difiere el caso de uso final.

No hacer nada ya no es una opción.

Ya sea que se trate de un banco que lucha contra el fraude o de una aseguradora que fija precios, la carga operativa es la misma:

• Los datos de alto valor se encuentran almacenados en sistemas centrales complejos (como el ordenador central).
• Las transferencias por lotes, al ser frágiles, generan datos obsoletos y riesgosos en lugar de información novedosa.
• El cumplimiento normativo es una pesadilla porque no se puede rastrear el origen de los datos de principio a fin.

Para liberarte y convertir tus datos en una ventaja, debes seguir tres imperativos estratégicos innegociables.

Imperativo n.° 1: Gobernar los datos desde el primer día (El linaje es innegociable)

El cumplimiento normativo y el riesgo de auditoría son innegociables. Si no se puede demostrar de inmediato el origen de los datos, se genera un riesgo. Confiar en la documentación manual o en la esperanza no es una estrategia viable.

La solución: Gobernanza automatizada e integrada. Su tecnología debe:

• Analizar metadatos de forma nativa: leer automáticamente estructuras de origen complejas (libros de copias COBOL de mainframe, por ejemplo) para crear metadatos precisos.
• Linaje continuo: Proporciona un seguimiento rápido, automatizado y completo desde el panel de control hasta el registro de transacciones de origen.
• Aplicación de políticas: Aplicar reglas de calidad y seguridad de datos al propio flujo de datos, de modo que la entrega de datos conformes sea la configuración predeterminada.

Imperativo nº 2: Detenga el caos del copiar y pegar (sin copiar cuando sea posible, sincronización en tiempo real cuando sea necesario).

Necesitas transferir datos a la nube, pero el ciclo tradicional de "copiar y pegar" es costoso, frágil y genera latencia. El peligro no reside en el movimiento en sí, sino en el método.

La solución: una estrategia de dos frentes:

• Virtualización primero (el ideal de cero copias): Cuando solo necesita acceso de lectura (para análisis o modelado de riesgos), utilice la Data Virtualization para consultar datos en tiempo real y gobernados directamente desde la fuente. Reduzca los costos de almacenamiento y elimine el riesgo de duplicación al instante.
• Sincronización en tiempo real (imprescindible): Cuando la replicación de datos sea absolutamente necesaria (para recuperación ante desastres o modernización de aplicaciones), olvídese de los procesos por lotes. Utilice la captura bidireccional de cambios de datos (CDC) para transmitir cada cambio de forma instantánea y continua. Esto permite una sincronización controlada en tiempo real, en lugar de la replicación unidireccional, que conlleva riesgos.

Imperativo nº 3: Acabar con el impuesto a la complejidad (¡Adoptarse al low-code o abandonar el proyecto!)

La escasez de talento es real. Pedir a tus arquitectos que escriban miles de líneas de código para gestionar las integraciones supone un "impuesto a la complejidad" que repercute en la velocidad y el presupuesto.

La solución: Un proceso de entrega simplificado. Las herramientas que utilice deben:

• Acelere la obtención de valor: utilice una interfaz visual de bajo código para la transformación y la creación de flujos de datos, implementando nuevos flujos de datos en días, no en meses.
• Democratizar el acceso: capacite a sus equipos de ingeniería existentes para conectar los sistemas centrales heredados con destinos modernos en la nube, reduciendo la dependencia perjudicial de un puñado de expertos especializados.

Conclusión: Cómo convertir su sistema central en una ventaja en inteligencia artificial

El plan para convertir tus datos en una ventaja estratégica —y estar realmente preparado para la IA— es claro: gobernar sin descanso, acceder a ellos y actuar con inteligencia, y eliminar la complejidad innecesaria.

Aquí es donde Rocket DataEdge entra en acción. Está diseñado para cumplir con estos tres imperativos. Unificando el linaje, el acceso y la gobernanza de sus datos más complejos (sí, incluso ese núcleo central masivo), estamos aquí para solucionar su cadena de suministro de datos antes de que llegue a las plataformas estratégicas de las que depende. Rocket DataEdge garantiza que todo su patrimonio de datos esté preparado para convertirse en la ventaja estratégica que su negocio necesita.

*Libro blanco de SimCorp, 2025: El imperativo de la transformación de datos: de una carga operativa a una ventaja estratégica.