Modernización del almacén de datos Enterprise en el sector de servicios financieros

Por qué es hora de dejar atrás las plataformas heredadas

¿Qué tendencias y transformaciones del mercado le quitan el sueño? Para las instituciones de servicios financieros (ISF), la lista fluctúa tan vertiginosamente como un vendaval. Y las necesidades, desde las expectativas de los clientes hasta las exigencias de los reguladores, pasando por la gestión de riesgos de fraude aún más complejos, no dejan de aumentar.

Lamentablemente, muchos bancos, aseguradoras, empresas de mercados de capitales y emisores de tarjetas de crédito no logran adaptarse con la suficiente rapidez. Una razón importante: sus sistemas de análisis principales aún se ejecutan en almacenes de datos empresariales (EDW) obsoletos, diseñados hace décadas. Estas plataformas se crearon para generar informes predecibles y por lotes, no para el entorno actual de servicios financieros, caracterizado por su gran volumen de datos y su funcionamiento en tiempo real.

¿Qué medidas está tomando para modernizarse y mantenerse al día? Una función crucial en la que debe centrarse es su almacén de datos empresariales (EDW). Esto ya no es simplemente una actualización de TI; es un imperativo estratégico para el negocio.

Las desafortunadas limitaciones de los almacenes de datos heredados en FSI

Los almacenes de datos empresariales heredados se construyeron para una era diferente, definida por el procesamiento por lotes, los datos estructurados y los informes estáticos. Si bien siguen siendo compatibles con los informes regulatorios y financieros básicos, cada vez están más desfasados ​​con el funcionamiento de los servicios financieros modernos. Piense en un teléfono móvil antiguo. Funciona, pero…

A medida que el volumen, la variedad y la velocidad de los datos se disparan y el análisis se vuelve en tiempo real y basado en IA, las instituciones financieras se enfrentan a limitaciones fundamentales:

• Cuellos de botella de rendimiento a gran escala
  Los cálculos de riesgo, el análisis de fraude, las pruebas de estrés y el análisis de clientes ahora abarcan miles de millones o incluso billones de registros. Los sistemas EDW tradicionales dependen en gran medida de preagregados, índices y optimización, lo que provoca una degradación del rendimiento de las consultas (hasta un 30 % en algunos estudios) a medida que los datos crecen y las preguntas se vuelven más complejas.
   
• Los costos aumentan más rápido que el valor.
  Los modelos de licenciamiento vinculados a núcleos o nodos, junto con el sobredimensionamiento para cargas de trabajo máximas, hacen que escalar los almacenes de datos empresariales (EDW) heredados sea costoso. Las ineficiencias de almacenamiento incrementan aún más los costos, ya que las instituciones conservan años, o incluso décadas, de datos históricos.
   
• Las arquitecturas rígidas limitan la agilidad.
  El análisis moderno de datos financieros requiere trabajar con datos semiestructurados, entradas en tiempo real y esquemas en constante evolución. Las plataformas heredadas tienen dificultades para adaptarse, lo que obliga a los equipos a añadir sistemas adicionales y fragmentar su arquitectura de datos.
   
• Los gastos operativos ralentizan a los equipos.
  Mantener el rendimiento de los almacenes de datos empresariales (EDW) heredados requiere ajustes constantes, optimización manual y conocimientos especializados de administradores de bases de datos (DBA). Gartner estima que este gasto innecesario puede llegar al 40 %. Esta carga operativa retrasa la obtención de información valiosa y desvía a los equipos cualificados de iniciativas analíticas de mayor valor.
   
• La IA y el análisis avanzado son aspectos secundarios.
  La mayoría de los almacenes de datos heredados nunca fueron diseñados para el aprendizaje automático ni el análisis avanzado. Como resultado, los datos deben extraerse y transferirse a plataformas externas, lo que genera latencia, riesgos de seguridad y complejidad en la gobernanza.

Para las instituciones financieras que compiten en velocidad, conocimiento y confianza, estas limitaciones impactan directamente en los ingresos, la gestión de riesgos y la experiencia del cliente.

Qué significa realmente la modernización del EDW para los servicios financieros

La modernización del almacén de datos Enterprise no se trata solo de migrar datos de una plataforma a otra. Para las instituciones financieras, significa:

• Permite realizar análisis en tiempo real y casi en tiempo real en conjuntos de datos masivos.
• Compatibilidad con la elaboración de informes regulatorios y análisis ad hoc en la misma plataforma.
• Ejecutar análisis avanzados e IA directamente donde residen los datos.
• Reducir el coste total de propiedad (TCO) sin sacrificar el rendimiento ni el control.
• Mantener la seguridad, la gobernanza y la auditabilidad a nivel empresarial.

Para reflexionar adicionalmente: A Un análisis de Nucleus Research muestra que las organizaciones obtienen 3,44 dólares en beneficios por cada dólar invertido en tecnologías de almacenamiento de datos, con un retorno de la inversión promedio de aproximadamente 7,2 meses.

Aquí es donde Vertica^® se diferencia de los almacenes de datos tradicionales e incluso de muchas alternativas más recientes basadas exclusivamente en la nube.

Vertica: Una base de datos analítica moderna diseñada para el sector financiero a gran escala.

Vertica es una base de datos analítica de alto rendimiento diseñada específicamente para análisis a gran escala y de misión crítica. Durante años, las principales instituciones financieras han confiado en ella para la detección de fraudes, el análisis de riesgos, la supervisión de operaciones y el cumplimiento de las normativas.

1. Rendimiento de consulta extremo en datos financieros masivos.

El procesamiento masivamente paralelo (MPP) de la plataforma y su arquitectura columnar avanzada están diseñados para consultas analíticas complejas en billones de filas. Los FSI pueden:

• Realizar cálculos de riesgo y exposición intradiarios sin reagregaciones.
• Analice años de historial de transacciones en segundos.
• Admite miles de usuarios simultáneos sin degradación del rendimiento de las consultas.

Este rendimiento se consigue sin necesidad de ajustes constantes, lo que permite a los equipos centrarse en obtener información valiosa en lugar de en la infraestructura.

2. Coste total de propiedad (TCO) más bajo y predecible para cargas de trabajo analíticas a largo plazo.

Los sistemas EDW heredados suelen convertirse en centros de costes a medida que aumentan los datos. Vertica cambia la economía del análisis de datos:

• La alta compresión reduce drásticamente los costos de almacenamiento.
• La utilización eficiente de los recursos informáticos minimiza la proliferación de infraestructuras.
• Menos índices y agregados reducen los gastos operativos.

Para las organizaciones financieras que manejan grandes conjuntos de datos persistentes, como transacciones, operaciones o interacciones con clientes, Vertica ofrece un costo total de propiedad (TCO) significativamente menor a lo largo del tiempo.

3. Análisis preparados para IA sin movimiento de datos

Las instituciones financieras están incorporando cada vez más la IA en sus flujos de trabajo principales: detección de fraude, calificación crediticia, monitoreo de prevención de lavado de dinero y personalización. Vertica lo hace posible mediante:

• Compatibilidad con el aprendizaje automático en la base de datos y el análisis avanzado.
• Permitir que los científicos de datos trabajen directamente en datos de producción controlados.
• Eliminar el costoso y arriesgado movimiento de datos a plataformas externas.

Esto acorta el camino desde el desarrollo del modelo hasta la producción, algo fundamental en los mercados financieros que cambian rápidamente.

4. Flexibilidad de despliegue que se adapta a la realidad de FSI.

A diferencia de los almacenes de datos tradicionales y exclusivamente en la nube, Vertica ofrece una verdadera flexibilidad de implementación, lo que permite a las FSI ejecutar la carga de trabajo adecuada en el entorno adecuado:

• En las instalaciones para cumplir con estrictos requisitos normativos o de residencia de datos.
• Nube privada o pública para mayor elasticidad y modernización.
• Arquitecturas híbridas para dar soporte a migraciones por fases y repatriación a la nube.

Las instituciones financieras pueden modernizarse según sus propios términos, sin estar sujetas a un único modelo de implementación.

5. Seguridad y gobernanza de nivel empresarial

La seguridad y el cumplimiento normativo son imprescindibles en los servicios financieros. Vertica está diseñada con:

• Control de acceso robusto basado en roles
• Cifrado en reposo y en tránsito
• Auditoría detallada y soporte para el linaje de datos

Esto garantiza que los datos financieros confidenciales permanezcan protegidos al tiempo que siguen siendo accesibles para su análisis.

De los sistemas EDW heredados a las plataformas de análisis modernas: una ruta práctica.

Las instituciones financieras no necesitan un enfoque disruptivo de "reemplazo total". Muchas instituciones se modernizan de forma gradual:

1. Descargue análisis de alto volumen y rendimiento intensivo de los sistemas EDW heredados.
2. Consolide las cargas de trabajo de riesgo, fraude y regulación en Vertica.
3. Habilite la IA y el análisis avanzado directamente en el almacén de datos.
4. Retirar gradualmente las plataformas heredadas a medida que crece la confianza y el valor.

Este enfoque reduce el riesgo al tiempo que genera un impacto empresarial cuantificable desde el principio.

En resumen: la modernización del EDW es una ventaja competitiva.

En el sector de los servicios financieros, los datos no son solo un activo, sino un factor diferenciador. Los almacenes de datos tradicionales ya no pueden seguir el ritmo de la velocidad, la escala y la inteligencia que exige la industria.

Al modernizar el EDW con Vertica, las instituciones financieras obtienen:

• Análisis más rápido de conjuntos de datos masivos (hasta 25 veces más rápido en algunos casos).
• Costes de análisis más bajos y predecibles
• Infraestructura preparada para IA para la próxima generación de casos de uso.
• Flexibilidad para adaptarse a los cambios regulatorios y del mercado.
• Seguridad y gobernanza de nivel empresarial para proteger los datos financieros confidenciales.

La modernización del EDW no se trata de mantener las luces encendidas, sino de impulsar el futuro del análisis de datos en los servicios financieros.