En esta era de la banca digital en que parece que todo está inventado, aún hay un eje sobre el que queda mucho por hacer: en palabras de Sergio Fidalgo, Head de CIB Engineering en BBVA, el mayor gap de la transformación digital no es otro que el tratamiento del dato.
El Grupo BBVA se encuentra inmerso en pleno proceso de evolución hacia una organización data-driven, todo un reto para adaptarse a un entorno donde el dato tiene un valor incalculable.
Este ambicioso proyecto, establecido como prioritario en 2018 por el propio Consejero delegado de BBVA, Carlos Torres, promete dar una vuelta de tuerca a las organizaciones financieras en el largo plazo.
¿Cuál son las implicaciones de este nuevo modelo?
Data-driven supone el cambio de una cultura organizacional tradicional a una cultura de datos, es decir, una empresa donde la toma de decisiones viene determinada por los datos, más que por la intuición, la experiencia o las actuaciones de los competidores. El dato en sí es el núcleo del proceso creativo, la fuente para la generación y adaptación de productos y servicios financieros.
A nivel organizativo, supone la creación de nuevos equipos: a día de hoy, las unidades de Data Portfolio Manager y Data Domain Office. Dentro de ellas destaca la Oficina de Gobierno del Dato, una línea estratégica clave de la agenda de datos de BBVA.
En relación al modelo tecnológico, BBVA opta por Datio como la nueva infraestructura de big data del grupo, el sustento del modelo data-driven.
Nuevos roles
El nuevo modelo organizacional también lleva consigo la creación de ciertos roles específicos:
- Data Scientists: perfil encargado de estudiar la inteligencia del dato, de desarrollar las herramientas y destrezas necesarias para el estudio de la analítica avanzada, y de asegurar que la información esté disponible en los nuevos entornos analíticos.
- Data Owners: un interesante rasgo del nuevo modelo de gobierno del dato es la descentralización, de tal forma que se traslada a los trabajadores la responsabilidad del correcto uso y almacenamiento del dato, el cual debe cumplir una serie de principios:
- Contenido correcto.
- Calidad: información fiable.
- Linaje: conocimiento y documentación del ciclo de vida de los datos, su linaje.
- Disponibilidad: accesibilidad de toda la organización a dichos datos.
“Asegurar la calidad, veracidad y almacenamiento de los datos”; un objetivo casi utópico que promete un antes y un después en la organización financiera tras la implementación de este exigente proyecto global.
De este proyecto emanarán otros muchos enfocados a la mejora de los datos y Nfq sin duda estará ahí.
Este artículo ha sido escrito por Rosa Losada Díaz
Senior Consultant at Nfq