Luis Gómez
Chief Sales Officer LATAM de Novacomp
Luis Gómez
Chief Sales Officer LATAM de Novacomp
Los datos estaban en AS400, en Oracle, en SQL Server y en Excel. Nadie los había unificado. Y cada vez que el regulador pedía un reporte, el equipo pasaba 2 o 3 días construyéndolo manualmente — expuesto a errores, retrasos y sanciones.
Hay una ironía que afecta a muchas entidades financieras en América Latina: son organizaciones que procesan millones de transacciones, generan datos constantemente y toman decisiones críticas todos los días, pero cuando necesitan una visión consolidada de esa información, no tienen cómo obtenerla sin un proceso manual que toma días.
El problema no es la falta de datos. Es la fragmentación. Cada sistema acumuló datos en su propio formato, con su propia lógica, a lo largo de años. Y cuando alguien necesita cruzar información entre sistemas, el trabajo recae en personas que extraen, transforman y concilian manualmente — con todo el riesgo de error que eso implica.
En el sector financiero, la fragmentación de datos no es solo un problema operativo — es un riesgo regulatorio. Un reporte entregado fuera de plazo o con errores puede derivar en multas significativas.
El caso: reportería regulatoria en crisis
Una entidad financiera regional operaba con datos distribuidos en cuatro sistemas heterogéneos: AS400, Oracle, SQL Server y hojas de Excel. Cada vez que el ente regulador exigía un reporte, el equipo de tecnología pasaba entre 2 y 3 días extrayendo, consolidando y validando información manualmente para generar los archivos XML con el formato exacto que requería la regulación.
El riesgo era permanente: cualquier error en la consolidación, cualquier retraso en la entrega, podía derivar en multas. Y mientras tanto, esa misma fragmentación de datos impedía que el equipo comercial tuviera visibilidad sobre el comportamiento transaccional de los clientes — una ventaja competitiva que la entidad simplemente no podía aprovechar.
La solución: una célula de Big Data con Microsoft y Azure
Novacomp conformó una célula especializada de Big Data que diseñó e implementó una arquitectura de integración utilizando el ecosistema de Microsoft — SSIS para la integración de datos, SSRS para la reportería y SSAS para el análisis multidimensional — con una evolución progresiva hacia Microsoft Azure para escalar las capacidades en la nube.
El trabajo se ejecutó en dos fases. La primera resolvió el problema urgente: automatizar completamente la generación de reportes regulatorios, eliminando el proceso manual y garantizando la entrega en el formato XML exacto que exigía el regulador, sin intervención humana en el proceso.
La segunda fase aprovechó la misma infraestructura para algo más estratégico: construir modelos de análisis de comportamiento transaccional que permitieran a los equipos comerciales identificar patrones de consumo y ofrecer productos financieros personalizados en tiempo real.
Resultados
La entidad eliminó por completo los ciclos de 2 a 3 días en la reportería regulatoria. Los reportes ahora se generan automáticamente, en el formato correcto y en el tiempo requerido.
El riesgo de sanciones desapareció. Y sobre la misma infraestructura construyeron una ventaja competitiva real: la capacidad de conocer a sus clientes mejor que la competencia y ofrecerles soluciones antes de que las pidan.
Lo que empezó como un problema de cumplimiento se convirtió en una plataforma de crecimiento comercial. Esa es la diferencia entre resolver el síntoma y resolver el problema de raíz.
Caso completo: Descargá la historia de éxito en crnova.com/historias-de-exito/celula-de-big-data-para-entidad-financiera
