En el sector financiero, la analítica de datos se ha vuelto indispensable debido a la creciente complejidad de los mercados y la necesidad de servicios personalizados. En este sentido, utilizar herramientas avanzadas, algoritmos y machine learning, permite extraer insights valiosos de grandes volúmenes de datos, mejorando la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la detección de fraudes.
Así lo dio a conocer ekatena, startup mexicana dedicada a proporcionar soluciones de análisis y prevención de riesgos para entidades financieras que compartió también que, entre sus beneficios, destaca la capacidad de procesar información en tiempo real, optimizar carteras de inversión y prevenir ciberataques mediante la identificación de patrones anómalos.
Además, los modelos predictivos ayudan a anticipar tendencias del mercado y comportamientos de los consumidores.
Asimismo, indicó que un factor crítico es la calidad de los datos. Los desafíos principales incluyen el volumen, la variedad, la velocidad y la veracidad de la información, que pueden impactar en la precisión de los modelos analíticos. Invertir en herramientas y procesos para garantizar datos de alta calidad es esencial para reducir riesgos y tomar decisiones informadas.
La analítica de datos seguirá siendo un motor de innovación, permitiendo a las instituciones financieras adaptarse a un entorno competitivo, mejorar la eficiencia y obtener ventajas estratégicas.