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El BigData como motor de mejora para las Fintech

La cantidad de información digital creada a nivel mundial en 2005 fue inferior a 0,2 de zettabyte. En 2020, se espera que el mundo produzca totalmente más de 34 zettabytes de información digital.

Es obvio que la creciente cantidad de datos impulsará el gran mercado de datos y, en consecuencia, causará un crecimiento de las grandes empresas de datos.

Mientras tanto, las últimas tendencias en el mercado de fintech muestran que las grandes soluciones de datos permitirán a las compañías de fintech mantenerse por encima de la curva en el mundo financiero. Las grandes compañías de datos podrían ayudar a crear nuevas fuentes de beneficios y mejores experiencias para los clientes.

Muchas compañías de fintech tratan de usar el bigdata de manera independiente, recolectando y analizando un amplio rango de puntos de datos incluyendo datos no estructurados de medios sociales como Twitter, blogs, Facebook, actualizaciones de estado, pines, etc. Reunir todos estos datos podría ayudar a las empresas a crear una imagen más grande y nítida de sus necesidades y habilidades.

Sin embargo, el análisis del bigdata no es algo fácil. Por lo general, las compañías de fintech se enfrentan a una serie de problemas comunes.

El BigData no son grandes percepciones

Los datos por sí mismos no proporcionan a un tomador de decisiones la información necesaria para tomar una decisión adecuada.

Es un punto en el que una compañía de fintech necesita un conjunto de herramientas analíticas y, además, un buen científico de datos (o un par de ellos) que sepa cómo trabajar bien con grandes volúmenes de datos y grandes conjuntos de datos, y que tenga altas habilidades para aplicar el análisis predictivo a los grandes datos.

Cada empresa necesita las personas adecuadas para ayudar a dar sentido a los datos que se recogen. Estos datos deben transformarse correctamente en un formulario que permita sacar conclusiones útiles y aplicarlas correctamente;

¿Cómo almacenar los datos?

Incluso pequeñas y medianas cantidades de datos pueden ser difíciles de manejar en términos de almacenamiento. Cuantos más datos tenga una empresa, más complejos serán los problemas que debe resolver.

¿Comprar o no comprar hardware especial para el almacenamiento (HDD vs SSD)? ¿Almacenar o no almacenar en una nube?

Estas y muchas otras cuestiones deben ser resueltas antes de que una empresa tome la decisión de gestionar grandes datos de forma independiente;
Mantener la privacidad – este tema tiene en realidad dos caras. Por un lado, una empresa debe mantener los datos recopilados seguros, por otro lado, las acciones de las empresas en orden de análisis del bigdata pueden violar la privacidad de alguien y conducir a las respectivas consecuencias legales.

Por lo tanto, las empresas que manejan el bigdata deben tener un fuerte apoyo legal y de seguridad cibernética.

Recientemente hemos publicado la lista de los mejores cursos de fintech presenciales y online

Todos los factores mencionados anteriormente persuaden a muchas compañías de fintech a utilizar los servicios de las grandes compañías de datos que proveen a las empresas soluciones llave en mano relacionadas con el uso del bigdata.

Mejores empresas de BigData del mundo

A continuación encontrará algunas de las mejores compañías de bigdata que pueden ayudar a las empresas de fintech a utilizar el bigdata de la manera más conveniente y efectiva.

Personetics

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Personetics es una de las grandes empresas de datos con sede en Tel Aviv que ofrece una solución de interacción predictiva diseñada específicamente para el sector de los servicios financieros.

Intenta predecir las intenciones de un cliente aprovechando un motor de análisis en tiempo real. La empresa ayuda a todo tipo de instituciones financieras a ofrecer una experiencia de cliente más personalizada en todos los canales de servicio, especialmente en línea, móvil y tablet.

Personetics aprovecha lo que una empresa sabe sobre sus clientes (incluyendo el comportamiento histórico y las actividades esperadas), y luego lo combina con fuentes de datos externas. El sistema es de autoaprendizaje, cuanto más se utiliza, más precisas son sus predicciones.

Al cliente, Personetics le ofrece gestión del tiempo, orientación bancaria relevante, retornos económicos tangibles, opciones de ahorro de dinero, etc. Para una institución financiera, reduce los costes operativos, mejora el compromiso con el cliente, la utilización de productos cruzados, el reparto de carteras y lo diferencia de la competencia.

El monto total de las inversiones recaudadas por la empresa es de 18 millones de dólares.

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ZestFinance

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ZestFinance es una de las grandes empresas de bigdata con sede en Los Ángeles que tiene la intención de revolucionar el proceso de toma de decisiones de crédito. Utiliza el aprendizaje automático y la ciencia de los datos para hacer ese proceso justo y transparente.

La compañía afirma que su modelo de suscripción de grandes datos proporciona un 40% de mejora sobre el actual mejor puntaje de la industria. Eso se traduce en decisiones de crédito más precisas, lo que lleva a una mayor disponibilidad de crédito para los prestatarios y mayores tasas de reembolso para los prestamistas.

Este nuevo enfoque de la suscripción podría permitir a los prestamistas ampliar su base de clientes, quitarles negocios a sus competidores y servir mejor a los prestatarios existentes.

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RevolutionCredit

RevolutionCredit es una de las grandes empresas de bigdata con sede en California que ofrece soluciones para el proceso de toma de decisiones crediticias que afectan tanto a los prestamistas como a los consumidores. Ha creado una plataforma para que los acreedores y los consumidores se comprometan y una base de datos de datos de comportamiento económico del consumidor única.

La solución mencionada anteriormente permite a los acreedores comprometerse con sus clientes en el punto de transacción para adquirir datos de comportamiento únicos.

Utilizando datos no financieros como la actividad de los medios sociales y los patrones de uso de los teléfonos móviles, los grandes análisis de datos ofrecen una evaluación crediticia más rápida, más barata y más eficaz de los consumidores que carecen de historial de crédito y que antes eran invisibles para los prestamistas.

El monto total de las inversiones recaudadas por la compañía es de 5,7 millones de dólares.

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Centrifuge

 

Centrifuge es una de las grandes empresas de datos con sede en Virginia que resuelve problemas de análisis de datos en las áreas de fraude y blanqueo de dinero, prevención de pérdidas en tiendas, análisis de inteligencia, ciberseguridad, etc.

Utiliza el análisis visual de redes (VNA) para ayudar a las organizaciones a descubrir conocimientos, patrones y relaciones ocultas en los datos públicos, de la nube, de las redes sociales y de las empresas.

El enfoque de Centrifuge combina una ágil integración de datos, un mapeo de relaciones dinámicas y un análisis visual interactivo para revelar las percepciones de los grandes datos. Esto incluye análisis de enlaces, análisis de redes sociales, visualización interactiva y descubrimiento colaborativo.

En términos generales, funciona a través de un descubrimiento visual basado en patrones en grandes trozos de datos.

La compañía afirma que su análisis visual de redes también se utiliza en algunas de las aplicaciones más exigentes del mundo, como el antiterrorismo, la defensa nacional y el análisis de delitos financieros.

El monto total de las inversiones recaudadas por la compañía es de 6,5 millones de dólares.

“Tenemos una tecnología ligera y barata”, dice la directora general de Centrifuge, Renee Lorton.

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EidoSearch

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EidoSearch es una de las grandes empresas de bigdata con sede en Nueva York que ofrece análisis predictivo a la comunidad inversora. Utiliza la tecnología de búsqueda de patrones para transformar cantidades masivas de datos en valiosos análisis y proyecciones para los inversores.

EidoSearch utiliza un gran rastreador histórico que permite a los usuarios buscar rápidamente variables y descubrir relaciones, como el precio y el volumen de las acciones.

Este año, Bank of America Merrill Lynch ha anunciado la incorporación de EidoSearch Predictive Analytics a su plataforma de investigación alternativa BofA Merrill Open Minds.

La plataforma complementa la investigación patentada de la firma que cubre áreas como el riesgo de integridad corporativa, la legislación y la regulación federal. La adición de EidoSearch debería ampliar el conjunto de investigaciones especializadas actualmente disponible en la plataforma.

“Como fundador de First Call y StreetEvents, y ex Presidente y Director General de Thomson Financial, construí mi carrera en la entrega de soluciones tecnológicas que mejoran la eficiencia de los gestores de activos y los fondos de cobertura a través de una mejor organización de los datos”, dice Jeffrey Parker, Presidente de EidoSearch.

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Digital Reasoning

empresa de bigdata

Digital Reasoning es una de las grandes empresas de bigdata con sede en Tennessee que desarrolla software que puede leer y entender el texto como los humanos.

Recientemente, la compañía ha ganado el premio KMWorld Promise Award 2015. Es una especie de prueba de calidad para su plataforma de computación cognitiva Synthesys®, que demuestra su éxito en el trabajo con los clientes para integrar tanto la tecnología como el conocimiento en los procesos de trabajo para lograr resultados comerciales positivos.

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