• Los datos se han convertido en el alma de la industria bancaria. Con el crecimiento exponencial de los datos, garantizar su adecuada gestión, seguridad y utilización es crucial para los bancos. Aquí es donde entra en juego la gobernanza de datos.
  • La gobernanza de datos para la industria bancaria se refiere al marco y los procesos que rigen la gestión, privacidad e integridad de los datos dentro del sector bancario.
  • La gobernanza de datos es un proceso continuo, especialmente en organizaciones como las instituciones financieras, donde los conjuntos de datos son complejos y están altamente regulados.

La gobernanza de datoses el proceso de gestionar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos en los sistemas empresariales, basándose en estándares internos y políticas que también controlan el uso de datos. Una gobernanza de datos eficaz asegura que los datos sean fiables, consistentes y no se utilicen de forma indebida. Se está volviendo cada vez más importante a medida que las empresas enfrentan leyes de privacidad de datos más estrictas y dependen cada vez más del análisis de datos para optimizar operaciones e informar decisiones estratégicas.

La gobernanza de datos en la banca es la gestión, control y acceso de los datos financieros. Implica establecer procesos, políticas y controles para garantizar la precisión, integridad y seguridad de los datos bancarios a lo largo de su ciclo de vida. En este artículo, exploraremos cómo la gobernanza de datos aporta valor en la banca y la implementación de una estrategia de gobernanza de datos en la banca.

4 formas en que la gobernanza de datos aporta valor en la banca

1. Cumplimiento normativo

Es un requisito para los bancos mantener seguros todos los datos que poseen, según una variedad de regulaciones de cumplimiento federales y estatales. Los requisitos regulatorios continúan presionando a la industria bancaria para que controle la gobernanza de datos, ya que las consecuencias de las violaciones de datos se vuelven más costosas.

Con el plan adecuado de gobernanza de datos, los bancos siempre saben exactamente a qué datos tienen acceso. También saben siempre dónde se encuentran los datos, lo que garantiza que puedan aplicar los controles adecuados, incluso durante proyectos complicados como las migraciones a la nube.

2. Reducción de costes

La gestión manual de datos es tediosa, ineficiente y costosa. La responsabilidad de la gestión manual de datos a menudo recae en los equipos de TI, lo que significa que las instituciones financieras frecuentemente asumen los costos de mantener equipos de TI activos.

3. Información del mercado

El sector financiero se caracteriza ahora por una competencia incesante entre instituciones y la saturación para los recién llegados. Como resultado, la información del mercado se ha convertido en una necesidad para obtener una ventaja competitiva. A través de iniciativas de análisis de datos, los bancos pueden abordar sus datos con confianza y obtener información procesable.

4. Cultura basada en datos

Los modelos basados en datos están transformando cada vez más la forma en que las organizaciones manejan sus metas y objetivos empresariales. Una cultura basada en datos está demostrando ser de gran beneficio para las organizaciones, ya que mejora intuitivamente los enfoques de reducción de costes, innovación y conocimiento del cliente. La gobernanza de datos apoya y fomenta una cultura basada en datos para que los bancos puedan ejecutar sus operaciones de manera más efectiva y tomar decisiones centradas en la experiencia del cliente.

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Implementación de una estrategia de gobernanza de datos en la banca: Una guía paso a paso

La implementación de una estrategia de gobernanza de datos requiere un enfoque sistemático. Aquí hay una guía paso a paso que describe las acciones clave a tomar al implementar una estrategia de gobernanza de datos en una organización bancaria:

Establecer metas y objetivos claros: Esto podría incluir garantizar el cumplimiento normativo, mejorar el servicio al cliente o impulsar la eficiencia operativa. Por ejemplo, un banco de tamaño mediano podría fijar el objetivo de reducir los errores de procesamiento de datos en un 20% en el próximo trimestre financiero como medio para aumentar la eficiencia operativa.

Realizar una evaluación del inventario de datos: Antes de establecer una estrategia de gobernanza de datos, es crucial saber qué datos tiene, dónde se almacenan, quién los usa y cómo se usan. Por ejemplo, en un banco regional, el equipo de datos podría realizar un inventario de todas las bases de datos y conjuntos de datos utilizados en sus operaciones, anotando detalles específicos sobre el uso, almacenamiento y gestión de datos.

Identificar dominios de datos, propietarios de dominios y consumidores: Un paso crucial en la gobernanza de datos implica categorizar sus datos en dominios (por ejemplo, datos de clientes, datos de transacciones), designar propietarios de dominios e identificar consumidores para cada dominio. Por ejemplo, en un banco, el propietario del dominio de datos de clientes podría ser el Jefe de Servicios al Cliente, y los consumidores podrían ser los equipos de marketing, ventas y servicio al cliente.

Definir roles y responsabilidades de gobernanza de datos: Esto incluye identificar propietarios de datos, administradores, custodios y usuarios. Por ejemplo, el Director de Datos (CDO) podría ser responsable de supervisar la iniciativa general de gobernanza de datos, mientras que los administradores de datos garantizan la calidad, precisión y cumplimiento de los datos dentro de sus respectivos dominios.

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Desarrollar un marco de gobernanza de datos: Esto implica crear una estructura que dicte cómo se manejarán los datos, quién es responsable de los diferentes dominios de datos y los procesos involucrados en el mantenimiento y protección de datos. Leer más → Cómo simplificar la gobernanza de datos

Implementar herramientas y tecnologías de gobernanza de datos: Adoptar las herramientas y tecnologías adecuadas, como catálogos de datos, herramientas de linaje de datos, herramientas de calidad de datos y herramientas de protección de datos, es vital para el éxito de su estrategia de gobernanza de datos. Estas herramientas ayudan en el descubrimiento de datos, la gestión de calidad de datos, la protección de datos y la gobernanza general.

Definir métricas para medir la adopción y efectividad del marco de gobernanza de datos: Definir métricas claras le ayudará a medir la efectividad de su estrategia y marco de gobernanza de datos. Estas métricas podrían incluir puntuaciones de calidad de datos, uso de datos, métricas de cumplimiento y resultados empresariales vinculados a las iniciativas de datos.

Desarrollar un programa de formación y educación continua: La gobernanza de datos no es un proyecto único, sino un programa a largo plazo que requiere aprendizaje y adaptación continuos para su éxito.

Monitorear y medir el progreso: Monitoree regularmente sus métricas de gobernanza de datos para realizar un seguimiento del progreso y realizar los ajustes necesarios. Esto podría implicar auditorías periódicas de la calidad de los datos, verificaciones de cumplimiento y monitoreo del uso e impacto de los datos. Por ejemplo, el equipo de gobernanza de datos del banco podría realizar evaluaciones periódicas para identificar áreas de mejora, como mejorar los controles de calidad de datos o actualizar las medidas de seguridad de datos, e implementar los cambios necesarios para impulsar la mejora continua.

Fomentar una cultura basada en datos: Esto implica garantizar que los empleados de toda la organización comprendan el valor de los datos, tengan acceso a información basada en datos y se les anime a tomar decisiones basadas en datos. Requiere comunicación efectiva, capacitación y apoyo de los altos directivos para incorporar una mentalidad basada en datos dentro de la organización.

La gobernanza de datos en la banca juega un papel fundamental en todo, desde el cumplimiento normativo hasta el aumento del valor de los datos. La implementación de la gobernanza de datos requiere objetivos claros, un marco sólido, una cultura basada en datos y aprendizaje y adaptabilidad continuos.