Entenda o valor dos dados antes de tentar usá-los

A informação é uma das armas mais importantes de qualquer banco. Isso é bem compreendido pela maioria das instituições, como evidenciado pelos enormes investimentos que fizeram na tentativa de usar os oceanos de dados à sua disposição para ganhos comerciais. Nesse caso, nem sempre alcançaram o sucesso que esperavam. Onde eles obtiveram insights de seus dados, muitas vezes demoraram tanto para chegar lá que o uso prático desses dados foi desvalorizado. O momento já passou.

Onde os bancos podem falhar é por não gastar tempo e pensamento suficientes para entender o valor desses dados no contexto de seus objetivos de negócios. Pode parecer óbvio, mas separar uma pequena quantidade de bons dados de uma enorme pilha de dados menos valiosos é uma preliminar importante para colher benefícios significativos disso. Muitos gastam dinheiro em programas caros de implementação de plataforma sem investir a devida diligência na compreensão do valor dos dados no final da operação, de modo que veem pouco ou nenhum benefício.

Vejamos por que isso é tão importante para o sucesso de longo prazo dos bancos. Sem ferramentas para medir o valor do negócio, os bancos carecem de dados de alta qualidade que são essenciais para lucrar com tecnologias críticas como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). IA e ML são essenciais para coisas como aumentar a receita, direcionar clientes, melhorar a eficiência e mitigar ameaças como crimes financeiros e ataques cibernéticos. Eles são importantes quando se trata de analisar tendências, ficar à frente dos concorrentes e acompanhar as pressões regulatórias. Dados de boa qualidade são essenciais para apoiar a IA e a engenharia de máquinas, se quiserem resolver todos esses desafios e cumprir sua promessa como forças verdadeiramente disruptivas.

Um estudo recente descobriu que 53% dos entrevistados identificaram a falta de dados de alta qualidade como uma barreira para a implementação bem-sucedida de IA e ML. Se os bancos desejam desenvolver aplicativos baseados em IA que sejam relevantes, precisos e escaláveis, eles precisam ter certeza de que os dados nos quais esses aplicativos se baseiam sejam de primeira linha e prontamente disponíveis onde forem necessários. Ele precisa estar disponível quase em tempo real dentro das organizações, bem como à disposição do ecossistema mais amplo que inclui parceiros, fornecedores e, é claro, clientes.

Uma maneira óbvia de entender o valor dos dados é como eles podem ser monetizados. Os dados devem ser visualizados em termos de como permitirão ou não que a organização receba benefícios econômicos no futuro. A empresa de consultoria PwC divide as estratégias de monetização de dados em três grupos: primeiro, usando dados para melhorar os negócios atuais, talvez enriquecendo uma oferta existente com uma nova modelagem de dados. Em segundo lugar, os dados podem ser usados ​​para entrar em oportunidades de negócios relacionadas, por exemplo, encontrando novos parceiros da cadeia de valor ou obtendo novas informações para melhorar o ROI. Em terceiro lugar, pode ajudar a aumentar os negócios alavancando novos conjuntos de dados e ferramentas analíticas.

Então, quais métodos e ferramentas os bancos têm à disposição para priorizar o valor dos dados? Com o aumento do gerenciamento ativo de metadados e análise contínua de todos os usuários disponíveis, gerenciamento de dados, sistemas/infraestrutura, combinados com uma arquitetura de dados virtualizada, os bancos podem evitar a armadilha tradicional de implantar muitos casos de uso e tecnologias ao mesmo tempo e, finalmente, obter nenhum deles lucra. Ou pior, ser pego pelos faróis de um veículo e acabar não fazendo nada. O gerenciamento proativo de metadados também pode ajudar a enfrentar o desafio de fornecer uma equipe de desenvolvimento de dados eficaz para capturar valor antecipadamente. Se os bancos conseguirem fazer isso enquanto mantêm patrocínios de nível C, então eles fizeram grandes progressos em direção a lucros mensuráveis ​​baseados em dados.

O provedor de seguros AA Ireland é um grande exemplo de uma empresa de serviços financeiros que reimaginou com sucesso sua abordagem aos dados, abordando seu valor e aplicação prática aos desafios de negócios. O software usado anteriormente para modelar os dados levaria um ano para produzir conclusões utilizáveis. Uma solução substituta leva esse poder dos reinos empoeirados do departamento de TI para as mãos da equipe de campo que entende como os negócios funcionam. Eles podem usá-lo para construir seus próprios modelos e quase em tempo real para conquistar novos negócios e criar valor mensurável para a operação. Os modelos podem ser implantados para identificar tentativas de fraude ou criar serviços integrados ao cliente que podem ser implantados instantaneamente em um ambiente ativo. Oportunidades e riscos são visíveis para todos. Insights de negócios e ações orientadas por dados.

Há muito a ganhar e muito a perder continuando a errar. A PwC estima que as organizações com a abordagem certa aos dados têm duas vezes mais chances de estar no quartil superior de desempenho em seus setores.