Tecnología

Retail y banca son los negocios en Perú donde debería entrar con más fuerza el Big Data

Gan@Más

Redacción digital

redaccion@revistaganamas.com.pe

21 Abril, 2015 / 11:52 am

Aunque el mercado bancario peruano es menor en comparación con los de países como Brasil o Estados Unidos, las necesidades y complejidades de sus empresas son similares. Por eso, la tendencia es que el Big Data y, sobre todo, las soluciones analíticas se apliquen principalmente en áreas como marketing y retail, así como para prevenir fraudes a nivel bancario, sostuvo Douglas Montalvao, gerente de Soluciones y Desarrollo de Negocios de SAS Chile-Perú.

“El Big Data ha servido generalmente para llevar la cuenta de transacciones y realizar análisis de regresión. Pero ahora está llevando sus capacidades hacia las manos de los directivos de primera línea, que luego pueden utilizar datos no transaccionales para tomar decisiones empresariales estratégicas a largo plazo”, sostiene el ejecutivo.

Según un informe de Forbes, del 2014 a 2020 todos los negocios vinculados a esta tendencia crecerán un promedio de 20 por ciento al año y seis veces más que cualquier otra solución vinculada al mercado TI.

Y es que una solución de este tipo permite a las empresas manejar millones de eventos por segundo con tiempos de procesamiento de sólo un par de milisegundos. ¿En qué se traduce esto? Por ejemplo, en el mercado del retail significa millones de dólares en ahorro.

Fraude y Riesgos

A nivel de la banca, el cálculo de riesgos es una de las principales áreas donde interviene el Big Data, por ejemplo, para determinar el tamaño del fondo de provisión de riesgo que cada entidad debe mantener. Se trata de una reserva de dinero para ser utilizada en caso de peligros como una crisis financiera y que se calcula a partir del riesgo que posee cada banco.

Ese dinero, al quedar estático, se transforma en una pérdida económica para la institución, porque no se invierte ni genera nuevos recursos y mientras más expuesto esté el banco, mayor es la suma que debe guardar, por lo que es clave calcular de forma exacta su nivel de riesgo.

“Antes, estos procedimientos se realizaban de forma muy básica y tomaban mucho tiempo. Ahora gracias a Big Data y la aplicación de soluciones analíticas, en un día se puede lograr un cálculo más preciso que lo que antes se hacía en una semana”, explica.

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