El Big Data es, básicamente, el conjunto de datos que los usuarios han dejado en internet, estos indican intereses, gustos, ideologías, comportamientos y muchos otros aspectos de nuestras vidas que quedan registrados gracias a nuestro comportamiento en la red global. Cuando navegamos por internet dejamos datos de todo tipo, estos van a parar a una base de datos inagotable e inabordable denominada “Big Data”.
¿Para qué sirve el Big Data?
Como hemos visto, todo lo que hacemos en internet deja huella y va a parar a la que es quizá la base de datos más grande de la historia. Pero, ¿y luego qué?
Al haber tantos datos crudos, la interpretación de estos se vuelve difícil. Aunque existen cada vez más herramientas que, a partir del Big Data, pueden estudiar patrones de conducta social. Muchas empresas de distintos sectores atesoran esa información ya que les permite entender con mayor profundidad los hábitos de conducta de sus usuarios y potenciales clientes.
Por ejemplo, si Google detecta que aumentan de manera exponencial las búsquedas sobre un determinado tema puede estar anticipando una tendencia. De la misma manera, los servicios de streaming pueden utilizar el Big Data para saber qué tipos de contenidos son los más vistos y ofrecerlos en sus plataformas. Y las ventajas no se quedan ahí, estos datos muchas veces pueden ser más certeros que los resultados que arroja una encuesta y, además, logran que las empresas adapten su oferta de bienes o servicios a los hábitos de consumo de los usuarios, entrando así en un nuevo paradigma de consumo llamado “user first” (el usuario primero).
El Big Data aplicado a las finanzas
El Big Data y las finanzas son grandes aliados por diversos motivos. En principio, el hecho que las compañías tengan más información sobre los hábitos de consumo de los usuarios sumado al nacimiento de las fintech dan lugar a servicios financieros adaptados a las necesidades de los clientes. Además de las fintech, que ya han nacido con y gracias al Big Data, los bancos tradicionales han aprovechado esta tecnología para:
- Detectar fraudes: el análisis de datos permite discernir entre la actividad financiera habitual de un cliente de la actividad sospechosa.
- Asegurar el cumplimiento de los requisitos reglamentarios por parte de las entidades financieras.
- Segmentar clientes: las entidades financieras pueden segmentar a los clientes en diferentes grupos según los hábitos de consumo de estos para ofrecerles servicios más personalizados a cada uno.
- Marketing personalizado: cuanto más se conoce al usuario, más se le puede ofrecer servicios adecuados para este y ofrecerle promociones que le puedan interesar.
- Gestión de riesgo: gracias al análisis de los datos del mercado en tiempo real, los bancos pueden manejar los fondos de inversión de sus clientes con mayor eficiencia.
Sin duda, el Big Data aplicado a las finanzas mejorará los índices de inclusión financiera y le dará más y mejores herramientas al sector fintech y a la industria financiera tradicional para que optimicen sus productos, poniendo el foco siempre en el usuario.