Con la cantidad de datos relevantes para el mercado financiero, que está creciendo de forma exponencial, la estructuración de bases de datos y la transformación de estos a información útil que puedan ser interpretados por sistemas imponen múltiples desafíos operativos para las administradoras de recursos en todo el mundo.
En el front office, las administradoras requieren datos referenciales para realizar análisis, modelajes y simulaciones, y de datos en tiempo real para ejecutar sus estrategias de negociación. Si antes sólo necesitaban acceso a datos tradicionales - como precios de instrumentos, estados financieros, eventos corporativos, riesgo de crédito y dividendos - hoy es imperativo que incluyan en sus análisis y decisiones los llamados datos alternativos - como, por ejemplo, la repercusión en redes sociales e imágenes satelitales y los datos presentados en formatos no convencionales, como los relativos a aspectos ambientales, sociales y gubernamentales.
Además de que los datos sean confiables, robustos y organizados, deben ser consistentes y accesibles rápidamente para acelerar el flujo de trabajo, evitar discrepancias y garantizar el buen funcionamiento de la gestión de riesgos, cumplimiento, liquidación y otras operaciones de middle y back office.
Adquirir datos de calidad, organizarlos y distribuirlos de forma rápida, coherente e integrada a la rutina de trabajo brinda un mayor soporte a las decisiones de inversión, favorece la generación de ideas y el desempeño de las carteras, aumenta la eficiencia operativa y facilita el cumplimiento de normas internas y externas.
La tecnología tiene un papel central en este proceso, pero alcanzar el mayor desempeño de la base de datos es otro reto. Cada administradora necesita encontrar la solución de datos que mejor responda a sus necesidades y situación individual --- eligiendo entre la contratación de un servicio totalmente externalizado, la estructuración de una base de datos por cuenta propia (que incluye la extracción, transformación, almacenamiento, gestión y distribución de los datos) o una solución híbrida que combine recursos internos y de terceros.
Esta decisión incluye varios factores, como la infraestructura tecnológica preexistente, la disponibilidad de funcionarios calificados, la inversión en entrenamiento, los costos de equipo y software, la gestión de los derechos de acceso a datos por diferentes grupos de usuarios, la estructura para lidiar con las fallas del sistema, la facilidad de acceso remoto a los datos y —no menos importante— la propia cultura de la institución.
En una etapa posterior, esa decisión termina influyendo la velocidad de inserción de datos en los procesos de inversión, las formas de consumo de datos por las diferentes áreas de la institución, la capacidad de establecer relaciones y coherencia entre los datos y su mantenimiento e integridad a largo plazo.
A continuación, presentaremos las diferentes etapas de estructuración y consumo de las bases de datos, que ayudarán a su administradora a incorporar la ciencia de datos en los procesos internos y aprovechar al máximo este recurso invaluable.
