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En la actualidad los datos representan el motor de las empresas de servicios financieros, donde se incluyen bancos, aseguradoras, fondos de coberturas, etcétera. Generalmente, estos datos representan una dificultad al no estar alojados en los mismos silos que los datos de la empresa, ya sean datos estructurados o no estructurados. Así pues, que una empresa tenga la capacidad de agregar y catalogar estos datos puede generar mayor valor para las empresas. Por ejemplo, la identificación de patrones de transacciones, la elaboración de perfiles o la predicción del comportamiento en la compra de los usuarios a partir del histórico de datos.
Llegado este punto, entra en juego AWS con su nuevo producto Amazon FinSpace. Este servicio se encarga de reducir el tiempo que tardan las compañías de la industria de servicios financieros (FSI) en localizar, gestionar y analizar los datos, pudiendo reducir trabajo de meses a escasos minutos. FinSpace trabaja mediante un mecanismo de etiquetación y catalogación de datos en los silos adecuados, facilitando la búsqueda de información.
Como se describirá con detalle más adelante, Amazon FinSpace cuenta con un motor de análisis propiedad de Apache Spark, capaz de realizar multitud de análisis mediante Big Data. Este motor se encarga de preparar los datos para realizar un análisis a escala de petabytes. Por otro lado, FinSpace previene el control de acceso a los datos y realiza un seguimiento de los mismos.
Situación del sector
Para poder entender porque una herramienta como la que ofrece AWS era necesaria con urgencia se debe explicar mejor el contexto de la situación en la que vive este sector. FSI es capaz de generar cientos de petabytes de datos cada día a raíz de sus tareas diarias.
La utilización de los petabytes de datos permite obtener información que ayuda a identificar nuevas fuentes de ingresos, reducción de riesgos y costes, y poder practicar una mejor Customer Experience. Hasta ahora, la búsqueda de esa información requería mucho tiempo, pudiendo extenderse a meses.
Así pues, el tiempo que requieren las compañías FSI para la búsqueda de datos específicos es muy elevado porque se encuentran en silos distribuidos entre departamentos que a su vez generan más datos específicos. Por ejemplo, estos pueden ser monedas, acciones, bonos, fondos, etcétera. A todo esto, hay que sumarle el difícil acceso a los datos que se encuentran controlados por las recientes normativas y políticas de privacidad.
A continuación, una vez el analista tiene un acceso legal a los datos, estos deben prepararlos mediante la realización iterativa de transformaciones de datos para descubrir nueva información dentro de los mismos.
Las herramientas de análisis de datos tradicionales no aprovechaban la escalabilidad de la nube y, por tanto, los analistas no podían analizar grandes conjuntos de datos representativos. En consecuencia, la capacidad predictiva del sector financiero estaba limitada.
También, se ha de valorar la gran inversión por parte de las compañías en entornos Cloud, donde el gasto en la nube sigue subiendo y es una tendencia que no muestra signos de desaceleración. Y, es aquí donde aparece FinSpace, tras la presentación de Amazon Smart Factory para empresas de fabricación y Amazon HealthLake para la gestión de datos de empresas biológicas y atención médica. Amazon FinSpace se suma a la tendencia que se dirige a las compañías con servicios en la nube que trabajan con conjuntos de herramientas diferenciados y adaptados a su sector objetivo específico.
Asimismo, Microsoft ha lanzado una nube industrial para el sector de la salud durante el año pasado y, recientemente, ha anunciado que lanzara nubes industriales para el sector financiero y el sector de la fabricación, entre otros.
¿Qué es Amazon FinSpace?
Amazon FinSpace es un servicio de análisis y gestión de datos totalmente administrado que facilita el almacenamiento, la catalogación y la preparación de datos de la industria financiera a escala. El resultado es una reducción del tiempo de lo que tardan los clientes de la FSI en encontrar y acceder a todo tipo de información del sector financiero, reduciendo este tiempo de meses a minutos.
A grandes rasgos, FinSpace se encarga de minimizar el trabajo pesado de crear y mantener un sistema de gestión de datos dentro del sector financiero. Este servicio tiene la capacidad de recopilar datos en una aplicación de administración de datos segura y, además, los etiqueta y cataloga por conceptos comerciares relevantes, como puede ser una clasificación de riesgos, región geográfica, clase de activos, etcétera. El resultado es una forma de trabajo simplificada y común en toda la organización.
Además, FinSpace brinda de una biblioteca con más de cien funciones, como bandas de Bollinger y barras de tiempo, que sirven para preparar los datos y que, posteriormente, sean analizados. También, los analistas pueden integrar funciones de sus propias bibliotecas y, sobre todo, FinSpace respalda todos los requisitos de política de privacidad de datos que tenga cada empresa mediante la aplicación de control de acceso a los datos y el mantenimiento de registros de auditoría.
Características del servicio
Así pues, este servicio brinda a las empresas de un servicio web simple para el acceso a la información y la capacidad de ejecutar análisis de grandes volúmenes de datos independientemente del área de trabajo.
Como ya se ha mencionado, resuelve los desafíos de las organizaciones FSI, de forma que simplifica la gestión de los datos, reduciendo el tiempo enormemente. En el ámbito de la búsqueda de datos, los usuarios navegan a través de un catálogo visual mediante la búsqueda de términos clave y específicos.
Además, la herramienta permite que los datos se pueden organizar de una forma sencilla y personalizada gracias a los esquemas de clasificación integrados para fuentes de datos comunes como pueden ser las transacciones o los datos económicos, entre otros.
Paralelamente, Amazon FinSpace registra las actualizaciones del conjunto de datos de manera diaria, y procesa esta información para crear vistas puntuales. El resultado es la validación de los modelos y la muestra de datos empleadas para la toma de decisiones histórica. Para estas funciones, la herramienta cuenta con cuadernos Jupyter integrados. Así pues, todo el personal puede acceder a los datos almacenados en la herramienta, utilizar las diferentes funciones que emplea la herramienta y construir funciones propias para el análisis de datos.
Además, este servicio basado en la nube trabaja con Apache Spark que se encarga de facilitar el escalado vertical y horizontal para ahorrar costes. Finalmente, FinSpace permite a las empresas definir la política de acceso de los usuarios, siendo capaz de registrar quien accede a los datos y qué acciones emprende con ellos.
Por ahora, Amazon FinSpace no genera costes iniciales ni compromisos de uso, solo se cobra mediante el sistema de pago por uso. Este sistema realiza el cálculo del coste mediante los datos almacenados, los usuarios habilitados y los recursos de computación consumidos para procesar los datos.
Actualmente, el servicio únicamente está disponible en el Este de EE.UU. (N. Virginia y Ohio), Oeste de EE.UU. (Oregón), Canadá (Central) y Europa (Irlanda). Próximamente estará disponible en otras regiones.
Conclusiones
Las empresas como Amazon o Microsoft brindan diversos servicios basados en la nube y, recientemente, han decidido proporcionar servicios de gestión de datos y análisis de los mismo por sectores. Generalmente, se han iniciado con sectores como la fabricación o la salud, pero ahora han iniciado el salto a sector financiero.
Microsoft ha anunciado sus planes para una nube de la industria financiera que vera la luz próximamente, mientras que Amazon ya ha lanzado su producto FinSpace asegurando aportar servicios integrales con los más altos estándares de seguridad y cumplimiento que vendrán establecidos por cada organización.
Así pues, este servicio de AWS ha revolucionado el sector. Entre sus características destacan la capacidad de reducir el tiempo de trabajo radicalmente y la automatización de alguna de sus tareas. El resultado es la reducción de costes y riesgo, así como el descubrimiento de nuevas áreas de trabajo y poder realizar una mejor Customer Experience.
