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Building data governance frameworks in financial services: What’s working and what needs to change

Construyendo marcos de gobernanza de datos en servicios financieros: ¿Qué está funcionando y qué necesita cambiar?

La gobernanza de datos es uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones en todas las industrias hoy en día. Pero para aquellas en servicios financieros, es un problema especialmente complejo.

 

Con una gama cada vez mayor de regulaciones nacionales e internacionales para cumplir, enormes cantidades de sistemas heredados para mantener y una gran cantidad de datos sensibles para operacionalizar de manera segura, la gobernanza de datos es un problema con el que cada organización de servicios financieros está trabajando arduamente para mantenerse al tanto.

 

A través de nuestro trabajo continuo con instituciones financieras de todos los tamaños, Thoughtworks ha desarrollado una sólida comprensión de qué estrategias de datos están funcionando para las organizaciones actuales, así como de los aspectos de la gobernanza de datos con los que están luchando. En este artículo, exploraremos ambos aspectos.

 

Reto #1: Adquirir datos y hacerlos visibles y disponibles a gran escala

 

Para muchos bancos, adquirir, combinar y visualizar datos en sus diversos sistemas sigue siendo una barrera importante para una gobernanza y cumplimiento sólidos.

 

Durante una reciente conversación con uno de los bancos internacionales más grandes del mundo, nos informaron que gestionan datos en más de 20,000 sistemas únicos. En entornos como ese, es fácil ver cómo pueden formarse compartimentos, limitando la accesibilidad de los datos y dificultando enormemente mantener la gobernanza a gran escala.

 

Con datos compartimentados, equipos y sistemas carentes de transparencia, las organizaciones a menudo son impotentes para aplicar una gobernanza consistente. Ese es un desafío fundamental que debe resolverse antes de que puedan adoptar nuevas plataformas de datos y estrategias para impulsar una transformación más amplia.

 

Reto #2: Gestionar la gobernanza de datos sin sofocar la innovación

 

Con el aumento significativo del uso de la inteligencia artificial en el sector, otro problema que enfrentan los líderes de servicios financieros hoy en día es equilibrar eficazmente la gobernanza de datos con la libertad para innovar.

 

En las estrategias y arquitecturas de datos tradicionales, lograr un equilibrio entre el empoderamiento y el control sigue siendo muy difícil. Algunas organizaciones están utilizando controles de acceso avanzados para facilitar el acceso a los datos pero dentro de límites definidos. Otros, por otro lado, han tenido que retroceder para gobernar y controlar nuevos casos de uso de datos como la inteligencia artificial después de que sus equipos ya han comenzado a utilizarlos.

 

Debido a que es tan difícil encontrar ese equilibrio perfecto, muchas instituciones han tenido que optar por la precaución y construir prácticas robustas que reconocen pueden obstaculizar la innovación y dificultar el acceso a datos relevantes para algunos dominios.

 

Reto #3: Ayudar a toda la organización a evolucionar al mismo ritmo

 

Quizás el desafío más grande que enfrentan los líderes de servicios financieros hoy en día es la inconsistencia en la aplicación y mantenimiento de la gobernanza. Si bien la mayoría de los líderes reconocen la importancia de construir una cultura de datos consistente en diversos dominios, muchos han descubierto que es difícil construir y mantenerla en la práctica.

 

Cada dominio tiene sus propias prioridades de datos únicas y, a menudo, niveles muy diferentes de madurez en datos. La única forma de construir una cultura consistente en ellos es llevar a todos consigo a medida que transforman su estrategia de datos.

 

Sin embargo, debido a la naturaleza compartimentada de muchos dominios y su tecnología, esto sigue siendo una gran barrera para la transformación efectiva y consistente de datos en instituciones financieras de todos los tamaños.

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La buena noticia: la mayoría de líderes tienen una idea clara de cómo deben evolucionar los enfoques de datos

 

Frente a estos desafíos, muchos líderes parecen estar evolucionando sus estrategias de datos de manera similar al invertir activamente en una o más de tres áreas clave:

 

  • Facilitar el autoservicio: Con más dominios ansiosos por acceder y operacionalizar una mayor variedad de conjuntos de datos, los bancos están explorando formas de empoderar a los dominios para que se ayuden a sí mismos con los datos que necesitan. Aunque esto crea nuevos desafíos de gobernanza, ayuda a abordar los cuellos de botella de datos centralizados.
  • Mejorar la alfabetización de datos: Una parte fundamental de la gobernanza de datos es asegurar que las personas en toda la organización comprendan cómo acceder y utilizar adecuadamente los datos. Muchos bancos están invirtiendo en capacitación generalizada para avanzar en la alfabetización de datos y proporcionar a las personas el conocimiento que necesitan para convertirse en custodios responsables de los datos.
  • Aumentar la visibilidad de datos: En general, los bancos están buscando formas de hacer que sus datos sean más descubribles y visibles para equipos en diversos dominios. Una mayor visibilidad ayudará a que los usuarios finales actúen más rápidamente sobre información valiosa, al tiempo que ayudará a los interesados en datos a aplicar y combinar datos de nuevas y innovadoras maneras.

 

Los bancos se están moviendo hacia un nuevo paradigma de datos: Data Mesh es perfectamente adecuado para ayudar.

 

Al observar esas prioridades, es evidente ver la dirección hacia la que quieren moverse los bancos actuales. Están cambiando hacia un enfoque de datos centrado en el usuario y el dominio, donde los equipos tienen el poder de aprovechar los datos de maneras únicas y aplicarlos para crear valor a gran escala.

 

Pero si su enfoque de gobernanza no evoluciona para respaldar ese nuevo paradigma, no solo seguirán enfrentando los mismos problemas de gobernanza que intentan abordar hoy en día, sino que también los aumentarán. Es ahí donde Data Mesh se vuelve extremadamente valioso para las organizaciones de servicios financieros actuales.

Data Mesh no es solo una solución puntual diseñada para abordar desafíos de datos específicos. Es una combinación de principios sociotécnicos que ayudaron a escalar organizaciones de ingeniería, aplicados a los datos. Se unen para abordar desafíos fundamentales en torno a la accesibilidad, escalabilidad y gobernanza de datos
Danilo Sato
Head of Data & AI, Thoughtworks Reino Unido

En un Data Mesh, los dominios tienen el poder de acceder a los datos que necesitan, construir sus propios productos de datos personalizados y descubrir conjuntos de datos valiosos de toda la empresa. Pero crucialmente, la libertad y la flexibilidad son respaldadas por un nuevo enfoque federado y computacional para la gobernanza. La gobernanza se mantiene en toda la malla mediante roles, responsabilidades y límites que están claramente definidos. Además, son respaldados por automatización, que puede hacer cumplir o monitorearlos a nivel de código y plataforma. Esto proporciona una vista en tiempo real de cómo se está manteniendo la gobernanza en toda la organización.

 

Cuando Saxo Bank quiso aumentar la visibilidad, accesibilidad y calidad de los datos, al tiempo que mejoraba la gobernanza, les ayudamos a adoptar su propia malla de datos personalizada. La malla facilitó la búsqueda de activos de datos y ofreció transparencia sobre sus orígenes, brindando a los usuarios claridad, construyendo confianza y mejorando la gobernanza.

Data Mesh está ayudando simultáneamente a bancos como Saxo a resolver desafíos de gobernanza que han persistido durante décadas, al tiempo que fomenta e impulsa la innovación orientada a los dominios. Por lo tanto, no es sorprendente que muchos líderes estén explorando activamente Data Mesh como un concepto, o que ya estén invirtiendo en él hoy en día.
Prashant Gandhi
Director of Financial Services, Thoughtworks Reino Unido

Aviso legal: Las declaraciones y opiniones expresadas en este artículo son las del autor/a o autores y no reflejan necesariamente las posiciones de Thoughtworks.

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