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En un evento reciente de FinTech North, tuve la oportunidad de hablar en un panel y profundizar en uno de mis temas favoritos: el valor de los datos inteligentes.
¿Qué es esto exactamente? Los datos no son intrínsecamente inteligentes o no, pero la forma en que se utilizan puede serlo. Solo una vez que construyas los procesos y tuberías adecuados a su alrededor. Datos Entonces eso se convierte en un activo comercial estratégico.
Libere el valor de los datos inteligentes mediante la limpieza y la estandarización
La primera parte de cualquier proceso que involucre datos es comprenderlos. La limpieza de los datos sin procesar garantiza coherencia y precisión, lo que permite una comparación más sencilla entre múltiples fuentes para extraer información significativa. Luego, las empresas utilizan estos datos en varios informes, ya sea para uso interno o para cumplir con requisitos regulatorios externos.
Cuando se implementan los procesos de calidad de datos adecuados, el proceso de conciliación y generación de informes se vuelve más efectivo. Sin él, los equipos estarían demasiado ocupados con trabajos relacionados con datos que consumirían mucho tiempo (y serían evitables). Las empresas deberían aspirar a la capacidad de unificar datos de muchas fuentes diferentes en un lenguaje común.
En Kani Payments, obtenemos datos de múltiples fuentes, generalmente procesadores que trabajan con emisores de tarjetas Mastercard o Visa. Sus datos de transacciones son los que ingresamos en nuestro sistema. generalmente, Via de pago Proporcionar los datos en un formato propio para uso de nuestros clientes que acuden a nosotros.
Jefe de ciencia de datos en Kani Payments.
Tomamos datos de múltiples archivos proporcionados en diferentes formatos y los importamos a… Base de datos, que organiza los datos. Esta capa adicional de consolidación nos permite utilizar todos los datos de transacciones disponibles para generar informes. Ponerlo a disposición a través de paneles fáciles de usar brinda a nuestros clientes una vista unificada para que puedan consultar todos sus datos en un solo lugar.
Obtener esta visión integral debería ser el objetivo principal de su estrategia de datos, especialmente si trabaja con varios procesadores de pagos. Un asistente puede proporcionarle un archivo CSV, otro un archivo XML y otro un archivo CSV. PDF O archivo de texto. Los equipos de finanzas internos generalmente no tienen conocimientos tecnológicos: no comprenden estos diferentes formatos de archivos ni cómo abrirlos y obtener la información que realmente desea. La solución adecuada lo hace todo por usted.
Cómo los estándares de datos impulsan la eficiencia empresarial
Un marco sólido de gobernanza de datos significa que los equipos financieros no necesitan pasar todo el día comprendiendo sus datos mediante tareas manuales de análisis de datos que consumen mucho tiempo. Una plataforma como Kani importa archivos en unos segundos, los vincula a un único gráfico y produce un análisis ejecutable. Los equipos no tienen que revisar miles de archivos antes de que sus datos sean utilizables y, en cambio, pueden centrarse en la funcionalidad que agrega valor comercial real.
Gracias a las operaciones inteligentes, nuestros clientes pueden examinar sus datos y las tendencias subyacentes en el comportamiento de los titulares de tarjetas. Ejemplos de esto incluyen investigaciones para ver qué gastan los titulares de tarjetas, dónde gastan y el método que utilizan (chip y PIN, pago sin contacto, compras en línea, etc.). Tener datos consolidados proporciona una mayor flexibilidad a la hora de informar sobre estas métricas.
Una vez que sea fácil trabajar con los datos, podrá crear informes personalizados para obtener información empresarial personalizada. Uno de los informes que desarrollamos analizó el gasto en supermercados, donde el cliente podía ver el impacto de los cierres a medida que la gente pasaba de tiendas más pequeñas y más frecuentes a tiendas semanales más importantes. Crear estos informes personalizados solía ser una tarea tediosa que utilizaba recursos internos.
Los procesos eficaces de estandarización de datos ayudan a acelerar las investigaciones y corregir anomalías en los procesos de conciliación. Con tantos archivos y conjuntos de datos diferentes en múltiples fuentes, es común que falten algunos campos de datos. O un procesador puede generar columnas de datos con nombres determinados (como fecha de transacción, moneda y monto de la transacción), mientras que otro procesador puede usar un código aleatorio para la misma columna. Estas diferencias causan problemas en los procesos de emparejamiento.
Si los clientes intentaran verificar estas diferencias, tendrían que revisar el documento de especificaciones de cada procesador y ver cada columna en cada conjunto de datos para encontrar lo que estaban buscando. Las prácticas de estandarización avanzada resuelven este problema buscando elementos específicos de las transacciones, como fechas, montos o cómo se autorizó la transacción.
Los datos inteligentes pueden volverse más inteligentes
Todo nuestro trabajo en la industria de pagos gira en torno a brindar soluciones para que nuestros clientes aprovechen al máximo sus datos, y estamos entusiasmados de que nuestro trabajo aquí esté avanzando en otras áreas. Hemos comenzado a vincular los datos de los clientes con datos económicos más amplios, como cifras del PIB u otros datos macroeconómicos, para proporcionar información más inteligente y compararlos con la industria en general.
Internamente, hacemos algunos análisis realmente interesantes de tendencias en países y tendencias de pagos. Permitimos a los clientes ver esto desde un nivel visual. Si los clientes quieren ingresar a un nuevo mercado, podemos observar sus datos, analizar tendencias regionales de otras fuentes de datos y determinar qué es lo mejor para ellos.
De cara al futuro, planeamos aplicar diferentes modelos estadísticos o de aprendizaje automático para obtener predicciones más precisas. Es posible que los titulares de tarjetas tengan una gran cantidad de gastos en un momento determinado, pero ¿cómo será eso dentro de seis meses? Este es el siguiente paso para obtener más información útil de sus datos y luego utilizarla para ayudar a tomar decisiones de gestión.
A menudo me hacen preguntas sobre el futuro de la ciencia de datos. En una palabra: ¡ocupado!
La ciencia de datos seguirá atrayendo más contrataciones simplemente porque tiene mucho potencial para aprender al hacerlo. La ciencia de datos se generalizará a medida que la gente sea más consciente de técnicas como el aprendizaje automático y, especialmente, a medida que se generalice el uso de la tecnología. chat gbt Y otros modelos lingüísticos importantes. A medida que la gente se interesa más en estas áreas, se ayuda a generar más investigación y desarrollo e interés en aplicaciones potenciales.
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Este artículo se produjo como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde destacamos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no reflejan necesariamente los puntos de vista de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/news/Envíe su historia a techradar-pro
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