La carga invisible: cómo la fragmentación de datos afecta los presupuestos y el cumplimiento del CDO

Las cadenas de suministro modernas están dispersas, descentralizadas e intrínsecamente complejas de crear y optimizar. Ya sea debido a factores geográficos, operativos o tecnológicos, la falta de cohesión entre las partes puede crear consecuencias adversas, que incluyen un aumento de los costos y reducción de la capacidad de respuesta, al tiempo que ciega una organización respecto del funcionamiento interno, lo que no permite mitigar el riesgo

Si bien se ajusta a la definición tradicional de una cadena de suministro, la fragmentación en el abastecimiento y suministro de datos a las instituciones financieras es una de las más recientes “cadenas de suministro” que ha sido objeto de escrutinio.

Muchas instituciones financieras enfrentan desafíos a la hora de adquirir y gestionar conjuntos de datos para informar estrategias de inversión y respaldar operaciones comerciales vitales.  En este contexto, la fragmentación de datos ocurre cuando los datos derivan de fuentes diversas, lo que genera rupturas en el linaje de datos. En pocas palabras, la falta de linaje de datos significa que una institución puede tener dificultades para determinar de dónde provienen los datos, cómo se utilizaron o se utilizan y el impacto de los cambios en los datos.

Si bien es un problema que enfrentan muchas industrias, para las empresas de mercados de capitales es particularmente problemático, ya que estas empresas integran vastos volúmenes de datos complejos para facilitar la adopción de decisiones rápidas y precisas. También enfrentan un entorno regulatorio cada vez más complejo y exigente que rige la recopilación, almacenamiento y uso de datos.

La falta de linaje de datos puede afectar la calidad y precisión de las decisiones de una empresa y, por lo tanto, hacer que los clientes y las partes interesadas pierdan confianza y busquen instituciones alternativas. La incapacidad para establecer y mantener el linaje de datos también puede atraer el escrutinio de las autoridades regulatorias. Por lo tanto, ¿cómo pueden las instituciones financieras abordar estos desafíos, y cuál es el papel del Director de Datos (CDO, por sus siglas en inglés)?

Navegar por la fragmentación de datos: riesgos, recompensas y la evolución del CDO

El proceso de adquisición, gestión y distribución de datos influye considerablemente en la calidad, coherencia, costo y valor de los datos posteriores. La eficiencia operativa se vuelve esencial para el éxito futuro de una institución, ya que hay más datos que consumir y más sistemas que alimentar.

Para abordar los problemas de fragmentación de datos, los administradores de datos deben abordar los inherentes desafíos derivados de la insaciable demanda de datos de una institución.

En primer lugar, las simbologías e identificadores varían según las fuentes. Las estructuras y conjuntos de datos básicos son diferentes y requieren tiempo, esfuerzo y capacidad de cálculo analítico para homogeneizarlos.

En segundo lugar, las instituciones financieras notarán inconsistencias y contradicciones en las valoraciones de activos y cálculos de riesgo cuando los datos que alimentan estos modelos son inconsistentes o cuando los conjuntos de datos se incorporan con frecuencias diferentes. Si un operador y un responsable de riesgo difieren en los valores de riesgo, no pueden trabajar juntos de manera efectiva o, lo que es peor, podrían pasar por alto la exposición real al riesgo.

Estos factores pueden crear desconexiones y rupturas entre el front, middle y back office a medida que se resuelven las inconsistencias de múltiples fuentes de datos. En última instancia, los datos de diversas fuentes sin un sólido linaje de datos que los sustente pueden derivar en mayores costos y riesgos operativos.

Un estudio cualitativo de Bloomberg realizado en julio pasado sobre los directores de datos (CDO), que siguen desempeñando un papel formativo en muchas empresas en Asia, reveló que se enfrentaban a la tarea de educar a partes interesadas internas clave sobre la importancia de la calidad de los datos, la gobernanza y el cumplimiento, particularmente ante la extensa regulación a través de Dodd-Frank, MiFID II, GDPR y BCBS239.

El estudio reveló que a medida que el papel del CDO se consolida y las empresas cumplen con los requisitos regulatorios, los CDO suelen centrarse en generar eficiencias, valor y conocimiento a partir de los datos empresariales. Para muchos, esto deriva en la necesidad de abordar la fragmentación de datos.

Los datos en el panorama regulatorio multidimensional de Asia

En todo el sector de servicios financieros, el uso de múltiples fuentes de datos en última instancia deriva en una mayor complejidad, que requiere mayores inversiones en capital humano y tecnológico para crear y mantener un enfoque más sólido para la adquisición y uso de datos. Por ejemplo, múltiples tecnologías de distribución pueden dar lugar a duplicidades en la integración y el mantenimiento. La considerable superposición de datos genera ineficiencias. Las fuentes de datos fragmentadas requieren múltiples relaciones y modelos contractuales, lo que aumenta la complejidad.

En Asia, la fragmentación de datos ha tendido a ser multidimensional, abarcando distintas áreas geográficas, jurisdicciones y regímenes regulatorios. Si bien la UE y EE. UU. están universalmente vinculados por regulaciones como MiFID II y Dodd-Frank, Asia carece de una normativa regulatoria única. Combinado con entornos políticos, económicos, de mercados y negocios radicalmente distintos, la consolidación de datos de alto nivel puede ser difícil de lograr en esta región.

Sin embargo, la convocatoria para comprender mejor e integrar la cadena de suministro de datos está aumentando, entre otras cosas debido al carácter cada vez más transfronterizo de los datos y la prestación de servicios financieros y la necesidad de que las empresas que operan en Asia sigan cumpliendo, o al menos, se ajusten a los requisitos regulatorios de EE. UU. y la UE.

Dicho esto, las empresas asiáticas tienen la oportunidad de superar a sus contrapartes occidentales. Los bancos asiáticos, por ejemplo, han comenzado a desarrollar su propia tecnología y han tenido que adoptar difíciles decisiones en materia de datos, incluida el uso de una o varias fuentes de datos. Cada vez más, el aprendizaje automático y el análisis predictivo están obligando a las empresas a desarrollar sus lagos de datos internamente para que dependan de una sola fuente frente a muchas fuentes de datos de terceros.

La oportunidad de los mercados emergentes: ¿Un dato, una fuente?

Las necesidades de datos de la industria de servicios financieros son amplias y están en constante evolución. Existe una creciente necesidad de cobertura de todos los instrumentos y clases de activos. Esto requiere datos maestros y de referencia fiables, datos de mercado en tiempo real, datos de fijación de precios y valoración, análisis críticos para la empresa y cálculos de riesgos. Los datos en tiempo real son particularmente críticos para las empresas que evalúan la liquidez del mercado, monitorean la volatilidad y gestionan los riesgos.

A pesar de estos factores, una amplia normativa regulatoria y contable exige la creación y el mantenimiento de vínculos de datos creíbles y defendibles. Esto crea una dicotomía. Dado que las necesidades de datos son cada vez más complejas, los CDO, en forma paralela, necesitan simplificar los procesos de datos y de tecnología.

Curiosamente, algunos actores de los servicios financieros en los mercados emergentes podrían tener una ventaja sobre los actores globales establecidos. Ser sensible a los costos y, a menudo, contar con escasos recursos, irónicamente crea una cobertura contra la trampa de los datos fragmentados. Muchas empresas prefieren plataformas tecnológicas más ligeras y listas para la nube que ofrezcan flexibilidad y agilidad. Teniendo en cuenta estos factores, la adquisición de datos de alta calidad de una fuente integral puede ayudar a crear eficiencias en la gestión de costos y cumplimiento al reducir los costos tecnológicos, de energía, legales y operativos asociados con múltiples fuentes de datos.

A largo plazo, muchas instituciones financieras podrían considerar conveniente simplificar su linaje de datos al recurrir a una única fuente de datos para sus necesidades de datos primarios. Una única fuente de datos, proporcionada por un confiable socio tecnológico, crea coherencia de datos en todas las mesas de operaciones, reduce las interrupciones de datos en todos los flujos de trabajo empresariales y reduce los riesgos operativos y los costos generales de datos.

Si bien el costo es el mayor problema que enfrentan los CDO en la actualidad, muchas instituciones estiman que reducir la cantidad de proveedores de datos y depender de una única fuente primaria puede generar importantes ahorros de costos. Con nuestros conjuntos de datos integrales, la mejor distribución de datos de su clase y un modelo de datos unificado, cada vez más empresas recurren a Bloomberg para gestionar todos sus requisitos de datos.  Los administradores de datos con los que hemos trabajado nos dicen que han reducido a la mitad o ahorrado hasta dos tercios de sus costos de gestión de datos.

Un hecho es indiscutible: a medida que los datos, el análisis y el conocimiento del mercado se vuelvan aún más críticos y los requisitos regulatorios evolucionen, el acceso a datos de calidad a través de fuentes menos fragmentadas ocupará un lugar destacado en la agenda de los CDO y líderes de datos globales en Asia.