Calidad de datos: el talón de Aquiles en la gestión de riesgos

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Investigación de riesgos SAS y soluciones cuantitativas.

Prepárese para realizar más cambios solo operativos, especialmente los relacionados con los riesgos. Si la información no es buena o suficiente, no disponible para usar y tomar buenas decisiones en el sondeo, no importa los analistas que pueden contratar.

Las mejoras en la calidad de los datos son llevadas por una variedad de factores:

  • Requisitos reglamentarios en evolución como Basilea III
  • La necesidad de aumentar ganancias, reducir costos y genera nuevos negocios.
  • Gestión de crecimiento rápido, más datos financieros adecuados en los que confían.
  • Nuevos desarrollos en tecnología enfocados al mejoramiento del manejo de datos.

Al respecto, tome en cuenta 5 buenas prácticas para la mejora de la calidad de los datos.

 

  • Alinear datos con el manejo de riesgos y requisitos regulatorios.

Alta actuación del manejo de la calidad de los datos y optimización del proceso de almacenamiento, que hacen los estándares internos y reportes externos de riesgos posibles. Es crítico para su organización moverse hacia la meta y crear una simple fuente alternativa para el control del riesgo, así como las actividades de atesoramiento. Esto implica que la investigación en la limpieza de los datos antes de la operación de los mismos.

  1. Haga la calidad de los datos en el manejo de riesgos. Los

datos perdidos, incompletos e inconsistentes pueden causar problemas masivos para las instituciones financieras, especialmente cuando viene un control de riesgos y toma de decisiones. Los bancos dependen de la actualización de datos consistentes. Cuando usted tiene muchos datos incompletos (con conexiones al centro del sistema del banco) es difícil establecer una completa y precisa revisión de datos. Lo que necesita es una manera para adaptarse a un paquete de datos rápido y eficiente para conocer los estándares de calidad, solo puede ser utilizado en negocios predefinidos, industrializados, estandarizados y regulados con una base de requerimientos.

  • Crear reglas de negocio para una mejora sostenible de la calidad de los datos.

El continuo monitoreo de los datos es esencial (aunque los bancos pueden actualizarse rápidamente en las reglas del negocio).

Un riesgo de datos de mercado (calidad asegurada, almacenamiento y estandarización de datos) proporciona una base uniforme para cada maestro en manejo de datos, reportes y control de riesgos. Antes de construir uno, necesita crear un elemento predeterminado, términos relevantes, fuente de datos y responsabilidades para las fuentes seleccionadas. Este glosario sirve como un inventario inicial de todas las fuentes de datos disponibles y hace más fácil identificar la relevancia del manejo de riesgos.

  • Establezca monitoreos constantes para medir el éxito.

Actualizar la calidad del proceso de datos puede significar reducir costos y mejorar la exactitud de los reportes regulatorios.

Para realizar estos beneficios en la valoración de la calidad de los datos, ambos deben ser continuos. Los resultados de estas pruebas pueden ser para partes interesadas regulatorias a través de paneles, pueden ser sencillos para las partes interesadas y entendidas si los niveles de calidad de los datos están cayendo; profundizar para determinar las causas de la raíz, correr análisis retroactivo y pronosticar resultados futuros.

  • Implementar análisis exhaustivos del proceso de riesgos.

Mediante la realización continua, en el análisis exhaustivo de los procesos de riesgo, puede identificar problemas tempranos. En muchos casos, los análisis revelan que el banco puede acceder a los datos en el lugar de los sistemas de front office, estos sistemas son muchos según el proveedor y el tiempo de producción, crea un parche de datos que alimenta formatos y contenidos. Para mejorar la calidad de los datos, se trata de preguntas para el proceso de entrada inicial de datos en cada sistema, no solo como un movimiento de datos en el mercado de riesgos. Esto elimina la necesidad de completar la reconstrucción de un enfoque interno al manejo de calidad.

Dando estrechamente la regulación del ambiente que los bancos encaran hoy, la importancia de la calidad de los datos no debe ser exagerado. Más allá de los beneficios beneficios de un paso delante de los mandos regulatorios, tener la precisión, integridad y transparencia, los datos conducen seguros para soportar el manejo de riesgos.

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About Author

Iván López

Experto en Data Management, SAS México

Ivan López es Data Management Domain Expert siendo su responsabilidad el brindar soporte tecnológico y de negocio a las propuestas en esta disciplina, gracias a que ha sido el experto en la implementación de soluciones para el soporte de toma de decisiones durante casi 10 años en la industria de Tecnologías de la Información. En su trayectoria profesional, ha realizado implementaciones exitosas de Master Data Management, Data Quality y diseño de soluciones con diferentes componentes de la plataforma SAS. En los años recientes ha participado en la implementación de soluciones en proyectos de Fraude en México y Estados Unidos. Asimismo, cuenta con experiencia en la creación de repositorios de datos para soporte a estrategias utilizando técnicas analíticas para interpretar datos operacionales que se conviertan en resultados de negocio.

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