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Caso de éxito. Big Data en la banca de inversión

investment_bankUn reciente estudio de la Universidad de Oxford indica como un 71% de las empresas que operan en sectores de banca y servicios financieros afirman que el uso de la información y analítica representa una ventaja competitiva para sus organizaciones, bastante por encima del resto de sectores donde la cifra no llega al 63%. El número de empresas del sector que ven una ventaja en el big data se ha duplicado en sólo dos años [1].
Morgan Stanley es una firma global de servicios financieros estadounidense, con sede en la ciudad de Nueva York. A través de sus subsidiarias y afiliadas ofrecen sus productos y servicios en 42 países a través de más de 1.300 oficinas. Entre sus clientes se incluyen corporaciones multinacionales, gobiernos, instituciones financieras y particulares. Tienen más de 300 mil millones de dólares en activos bajo su gestión y emplean a más de 60.000 empleados a nivel mundial. Con una empresa tan grande, las bases de datos tradicionales y el grid computing no son suficientes para hacer frente a las enormes cantidades de datos que manejan. Con el fin de ser capaz de hacer frente a las enormes cantidades de datos comenzaron a utilizar la tecnología de base de datos big data Hadoop en 2010. En estos últimos años han recorrido un largo camino y son ahora un referente en big data.

En el artículo en Forbes Gary Bhattacharjee, director ejecutivo de administración de información corporativa de Morgan Stanley, describe los beneficios para la empresa mediante el uso de Hadoop. A pesar de que hay una gran cantidad de datos desconocida por la naturaleza de la empresa, comparte algunas ideas de cómo Hadoop ayudó a crear una solución escalable y compleja para su análisis de la cartera. Lo que solía tomar meses, ahora lo puede ver en tiempo real a medida que los eventos se van desarrollando. Un ejemplo que comparte Gary es que utilizan Hadoop para rastrear toda su web y bases de datos en busca de registros que indiquen la posibilidad de que aparezca cualquier problema. Por ejemplo, cuando se produce un evento inesperado en el mercado, ahora son capaces de comprender en tiempo real cuál es el impacto. Los problemas se descubren en tiempo real y se dispone de la trazabilidad completa sobre quién hizo qué, cómo, cuándo y qué causó el problema.

Cuando empezaron con Hadoop, utilizaban 15 servidores reutilizados del mercado de commodities, los engancharon e instalaron Hadoop. Hoy en día, convencidos de las ventajas de esta tecnología utilizan Hadoop para ayudarles con los proyectos de inversión más importantes. Con sus proyectos de grandes volúmenes de datos, Morgan Stanley apuesta en gran medida por herramientas de código abierto. De acuerdo con Gary el uso de herramientas de código abierto permite a su ecosistema ser muy ágil, con ciclos de producción cortos y las innovaciones se suceden mucho más rápido que cuando se utilizan productos de licencia propietaria que tienen productos con ciclos de vida más largos que siempre dependen del proveedor.

 

Pero, eso no es sólo cómo Morgan Stanley utiliza los grandes volúmenes de datos. Para Morgan Stanley Smith Barney (MSSB), una empresa conjunta entre Morgan Stanley y Citigroup creada en 2009 y que gestiona 1,7 trillón de dólares en activos para los cuatro millones de clientes, se utiliza el análisis predictivo para tomar mejores recomendaciones para sus inversiones en acciones, bonos municipales y renta fija. Para lograr resultados fiables, el software predictivo requiere gran cantidad de datos y MSSB no tiene ese problema. Aparte de los 450 informes de analistas de renta variable de la empresa producen diariamente utilizan grandes cantidades de datos públicos y sociales para llevar a cabo sus análisis. Toda la información se utiliza para recomendaciones en relación con la posibilidad de comprar o vender acciones sobre la base de las posiciones en tiempo real y las condiciones del mercado. El sistema está siendo constantemente mejorado y sus asesores pueden ir enseñando al programa mediante la eliminación de información innecesaria o errónea.

Además, Morgan Stanley decidió empezar a utilizar wire data para encontrar errores en sus aplicaciones. Wire Data son todos los datos que fluyen en los sistemas de entre todas las capas físicas y lógicas. Los análisis en tiempo real de wire data pueden ayudar a detectar y priorizar los problemas a través de sus aplicaciones, ya que analizan cómo se comportan las aplicaciones, y utilizan esos datos para obtener información útil a través de data mining. Para lograr éxito en esto, utilizan el software de ExtraHop, una empresa que ayuda a las organizaciones de TI a aprovechar las cantidades masivas de datos que fluyen a través de sus entornos en busca de inteligencia operativa en tiempo real.

extrahop_bancaA pesar de que Morgan Stanley es una firma global de servicios financieros, entienden que sus datos son uno de sus mayores activos y que pueden ser utilizados para mejorar sus servicios y generar ingresos adicionales a través de los diversos departamentos dentro de su organización.

[1] IBM Institute for Business Value in collaboration with Said Business School at the University of Oxford

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