Quatro etapas para um melhor gerenciamento de dados

Ao tratar os dados como um produto, os bancos podem manter a sua qualidade, utilidade e relevância.

Por Young Pham

No marketing, por exemplo, quase metade dos líderes precisa de ajuda para coletar e organizar dados de clientes, sem falar no tratamento de análises, relatórios e acompanhamento do progresso. Como resultado, os dados muitas vezes são difíceis de usar, impactando atividades como a segmentação de clientes e a análise comportamental.

No entanto, com a abordagem certa, os líderes bancários podem ajudar as equipas a gerir os seus dados de forma mais eficiente. Aqui, oferecerei quatro etapas que podem ajudar.

Muitos bancos abordam os dados dos clientes com uma mentalidade de “quanto mais, melhor”. Eles estão correndo para coletar o máximo de informações possível de todas as fontes disponíveis, desde registros de transações até mídias sociais. Mas suponha que você esteja coletando dados apenas pelos dados. Nesse caso, o seu banco provavelmente terá de alinhar as suas necessidades de dados com um objetivo de negócio específico (como melhorar os modelos de risco de crédito). E se você acabar com muitos dados, ingeri-los pode sobrecarregar as equipes e desperdiçar recursos. O impacto: dados caros de trabalhar e talvez inutilizáveis.

Em vez disso, adapte seu processo de ingestão de dados aos resultados de negócios desejados. Pergunte a si mesmo:

• Que resultado desejo alcançar? • Que estratégias baseadas em dados me ajudarão a chegar lá? • Que tipo de dados – e quantos deles – preciso para ter sucesso?

Por exemplo, digamos que seu banco esteja enfrentando dificuldades na detecção de fraudes. Você pode começar concentrando-se em um único resultado desejado (por exemplo, reduzir fraudes no processo de subscrição de novas contas de cartão de crédito). Então você pode identificar a estratégia analítica certa.

Se quiser análises em tempo real, você precisará de uma maneira eficiente de ingerir diversas fontes de dados financeiros, geográficos e demográficos. Mas, em comparação com uma estratégia baseada em amostragem, você poderá limitar a quantidade de dados e fontes de dados. Como resultado, você ingerirá apenas dados suficientes para alcançar o resultado desejado. Isso significa coleta de dados de maior impacto sem esgotar funcionários e recursos.

Conclusão: ao permitir que os resultados desejados orientem a ingestão de dados, você pode otimizar melhor sua base de dados.

Mesmo os bancos com objetivos claros em termos de dados muitas vezes ignoram um fator crucial de sucesso: a qualidade dos dados. Talvez um conjunto de dados de clientes inclua endereços duplicados, informações residenciais desatualizadas ou dígitos ausentes em seus números de telefone. Esses dados de baixa qualidade não são apenas difíceis de manejar. Isso pode levar a insights imprecisos que impactam seu banco e seus clientes.

É por isso que pensar nos dados como um produto é essencial. Assim como os smartphones ou os produtos embalados, os dados bancários precisam de verificações regulares de qualidade antes de estarem prontos para aplicações de funcionários e clientes. Para adotar uma mentalidade de produto, sugiro verificar regularmente três aspectos de seus dados:

Precisão: Verifique se cada ponto de dados está formatado corretamente para sua finalidade (dez dígitos para cada número de telefone, etc.) e evite duplicatas no mesmo conjunto de dados.

Oportunidade: Mantenha todos os dados atualizados. Certifique-se de que existam processos para lembrar os clientes de atualizar informações que podem mudar com frequência (como residência principal ou número de telefone).

Consistência: Cada fonte de dados deve fornecer regularmente dados de qualidade. Caso contrário, procure maneiras de garantir a qualidade no ponto de entrada (como sinalizar automaticamente as entradas do formulário com informações faltantes antes do envio).

Ao tratar os dados como um produto, os bancos podem manter a sua qualidade, utilidade e relevância.

Visualizar o armazenamento de dados em preto e branco é fácil: aposte tudo na tecnologia de nuvem mais recente ou opte por um sistema local legado.

Mas o gerenciamento eficaz de dados requer uma abordagem mais diferenciada. Muitos provedores de armazenamento em nuvem oferecem capacidade de armazenamento escalável e permitem análises preditivas avançadas. Esses serviços, porém, podem ser caros e excessivamente ricos em recursos.

Por outro lado, os sistemas locais dão aos bancos mais controle do servidor e maximizam a segurança dos dados, chaves para informações confidenciais (como números de segurança social). Mas esses sistemas são difíceis de escalar e acessar fora do local.