Cada vez oigo más a menudo esta pregunta en mis conversaciones con bancos, aseguradoras y entidades de servicios financieros: «Ya contamos con Snowflake y Databricks, así que, ¿por qué seguimos necesitando la gestión de datos maestros?».
Es una pregunta lógica. Y también muy comprensible.
La respuesta breve: las plataformas de datos modernas facilitan el acceso y el análisis de los datos, pero no responden a quién o qué representan realmente esos datos. Esa es la función de la gestión de datos maestros (MDM), la base sobre la que se asienta la plataforma de inteligencia de confianza de Stibo Systems.
Lo que resuelven Snowflake y Databricks
Las entidades financieras han realizado importantes inversiones en plataformas de datos modernas. Snowflake ha ayudado a las organizaciones a centralizar, compartir y analizar datos a gran escala. Databricks ha contribuido a acelerar el análisis de datos, la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Ambas son componentes importantes de la arquitectura de datos moderna.
Pero no eliminan la necesidad de la gestión de datos maestros (MDM).
Lo que no resuelven
Piénsalo como si fuera fútbol. Puedes tener un estadio magnífico, analistas de talla mundial, tácticas ingeniosas y las mejores instalaciones de entrenamiento. Pero si la alineación es errónea, hay jugadores por duplicado, nadie sabe quién ocupa cada posición y la mitad de la plantilla está utilizando la formación de la temporada pasada, las cosas se complican rápidamente.
La gestión de datos empresariales es similar.
Una plataforma de datos moderna puede facilitar el acceso a los datos, agilizar su procesamiento y aumentar su disponibilidad para la elaboración de informes, el análisis y la inteligencia artificial. Pero no responde automáticamente a las preguntas empresariales que más preocupan a los directivos:
- ¿De qué cliente se trata?
- ¿Cuál es la versión correcta del producto?
- ¿Qué entidad jurídica es la titular de esta relación?
- ¿Qué agente, asesor o intermediario está involucrado?
- ¿Quién es el propietario de los datos?
- ¿Podemos confiar en ellos lo suficiente como para utilizarlos a la hora de tomar una decisión?
Ahí es donde surge la brecha.
Dónde se manifiestan las lagunas en los servicios financieros
Aunque muchas organizaciones cuentan ya con modernas plataformas en la nube, siguen enfrentándose a los mismos puntos débiles de siempre:
- Clientes duplicados
- Definiciones de productos incoherentes
- Jerarquías poco claras
- Datos fragmentados sobre las entidades jurídicas
- Identificadores contradictorios
- Conciliación manual entre sistemas
Aunque la arquitectura tecnológica parezca moderna, el problema empresarial no ha desaparecido. Es el equivalente, en el ámbito de los datos, a disponer de un árbitro asistente de vídeo, localizadores GPS y un equipo completo de análisis que evalúe el rendimiento de los jugadores, mientras se sigue discutiendo sobre la alineación oficial del equipo.
Las repercusiones varían según el sector:
- En el sector bancario, esto puede afectar a la incorporación de nuevos clientes, al proceso «Conoce a tu cliente» (KYC), a las decisiones crediticias, a la exposición frente a contrapartes, a la presentación de informes reglamentarios y a la experiencia del cliente.
- En el sector de los seguros, puede afectar al reconocimiento de los asegurados, las relaciones con los corredores, las reclamaciones, la gobernanza de productos y la gestión de la exposición.
- En la gestión de patrimonios y activos, puede afectar a la agrupación de cuentas, las relaciones con los asesores, la idoneidad, la presentación de informes y la experiencia del cliente.
Cómo el MDM subsana esta brecha
La gestión de datos maestros (MDM) crea registros maestros fiables, resuelve duplicados, regula las relaciones, gestiona jerarquías, aplica reglas de negocio y define la titularidad. Proporciona los datos fiables y el contexto empresarial que las plataformas de datos, las herramientas de análisis y los modelos de IA necesitan para generar resultados fiables.
La diferencia clave es que Snowflake y Databricks ayudan a las organizaciones a sacar más partido a los datos. El MDM ayuda a garantizar que lo hagan con los datos correctos.
Por qué esto cobra mayor importancia a medida que se acelera la adopción de la IA
La IA no soluciona por arte de magia la fragmentación de los datos. En muchos casos, simplemente la pone de manifiesto. Si los datos de clientes, productos, pólizas, cuentas o personas jurídicas son incoherentes, la IA puede generar respuestas más rápidas, pero no necesariamente mejores.
Para los directivos, se trata de una cuestión de valor empresarial, no de un debate sobre arquitectura técnica. Unos datos maestros fiables ayudan a mejorar la experiencia del cliente, reducir el trabajo manual, reforzar la confianza en el cumplimiento normativo, mejorar la calidad de las decisiones y hacer que las inversiones en IA sean más seguras y eficaces.
Y para los sectores regulados, esto no es opcional. Marcos normativos como DORA exigen cada vez más a las empresas de servicios financieros que demuestren el linaje y la gobernanza que hay detrás de los datos que alimentan sus sistemas de IA.
Mientras que Snowflake puede ampliar el acceso a los datos y Databricks puede acelerar el análisis y la IA, la gestión de datos maestros (MDM) ayuda a garantizar que los datos de los que disponen Snowflake y Databricks sean precisos, coherentes, estén controlados y se basen en definiciones empresariales compartidas.
Se necesitan ambos porque realizan funciones diferentes.
La pregunta más acertada que hay que plantearse
En cambio, las empresas deberían preguntarse: «¿Cómo nos aseguramos de que los datos que alimentan nuestras plataformas, informes, análisis e inteligencia artificial sean lo suficientemente fiables como para tomar decisiones críticas para el negocio?»
En la segunda parte de esta serie de entradas del blog, analizaré cómo esto genera un valor empresarial real en ámbitos que van desde la incorporación de clientes y la experiencia del cliente hasta la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo, la preparación para la IA y el crecimiento de las entidades bancarias, las aseguradoras y las gestoras de patrimonios y activos.
Preguntas frecuentes
¿Snowflake reemplaza la necesidad de gestión de datos maestros?
No. Snowflake centraliza y escala el acceso a los datos, pero no resuelve los registros duplicados, no define la propiedad ni gobierna las relaciones. Eso es lo que hace MDM.
¿Databricks reemplaza la necesidad de gestión de datos maestros?
No. Databricks acelera el análisis y la IA, pero aún depende de datos confiables y bien gobernados de MDM para producir resultados fiables.
¿Cuál es la diferencia entre una plataforma de datos y la gestión de datos maestros?
Una plataforma de datos hace que los datos sean accesibles y procesables. MDM se asegura de que los datos sean precisos, estén desduplicados y sean confiables antes de ser utilizados.
