En 2025, Data Analytics será un elemento indispensable para la gestión de patrimonios. En un mercado saturado con un número creciente de proveedores, la capacidad de explotar eficientemente los datos para obtener insights se convierte en una característica distintiva. Los sistemas heredados, por otro lado, mantienen los datos aislados, reduciendo la capacidad de las empresas para optimizarlos. A medida que estas empresas enfrentan desafíos para mejorar sus servicios mediante la integración de tecnologías modernas, el uso de Data Analytics marca una clara diferencia.
La Relevancia de Data Analytics en la Gestión de Patrimonios
Cada vez más, Data Analytics se destaca no solo como un habilitador operativo, sino también como un diferenciador estratégico en el competitivo mercado de gestión de patrimonios. Fredrik Davéus, CEO y cofundador de Kidbrooke, afirma que la analítica de datos ha pasado de ser una herramienta operativa a un elemento vital para la diferenciación en el mercado. Hazal Sabah, Senior Product Manager de ByAllAccounts en Morningstar Wealth, indica que la fragmentación y el acceso deficiente a los datos son desafíos significativos para muchas empresas dentro del sector.
Impacto de la Tecnología Moderna en la Gestión de Datos
El avance de la inteligencia artificial en la gestión de patrimonios depende críticamente de la calidad y accesibilidad de los datos. Según un informe reciente de PwC, el 59% de los gerentes de activos y patrimonios están considerando o ya están adoptando la analítica de grandes datos. Este cambio hacia la tecnología moderna es una respuesta directa a la necesidad de mejorar el control y escalabilidad de los datos, además de reducir la dependencia de proveedores externos.
Desafíos Clave en el Uso de Data Analytics
Un desafío significativo en la integración de Data Analytics es la limpieza de los datos. Los científicos de datos dedican hasta el 80% de su tiempo a esta tarea debido a la naturaleza desordenada de los datos que reciben. El proceso de limpieza es crucial para asegurar que los datos procesados sean de alta calidad, permitiendo así conclusiones más precisas y decisiones más informadas.
Recomendaciones para Aprovechar Data Analytics Eficazmente
Para que las empresas puedan beneficiarse completamente de las soluciones de analítica de datos, deben considerar ciertos factores críticos al evaluar sus opciones. La funcionalidad integral, el tiempo al mercado, la escalabilidad y el historial de entrega son criterios esenciales. También es vital evitar soluciones que tengan un alcance limitado, requieran personalización costosa, o carezcan de experiencia en el dominio específico.
Riesgos Potenciales al Implementar Soluciones de Datos
Es crucial estar alerta ante las soluciones de Data Analytics que ofrezcan solo un alcance limitado para casos de uso avanzados. Además, el bloqueo de proveedor es un riesgo que podría dificultar la propiedad de los datos y su integración con sistemas existentes. Para evitar problemas en el futuro, las empresas deben buscar soluciones que permitan una integración fácil y eficaz con sus infraestructuras actuales.
En conclusión, la gestión de patrimonios en 2025 no puede permitirse ignorar la importancia de Data Analytics. Adoptar adecuadamente estas soluciones no solo ayudará a las empresas a enfrentar los desafíos actuales, sino que además, les proporcionará herramientas industriales para crecer y evolucionar en el futuro cercano.
