O sucesso e a competição entre as instituições financeiras estão diretamente ligados ao acesso sob demanda a dados precisos e dinâmicos atualmente. No modelo tradicional de operação ou no universo das fintechs, em todo o mundo, entregar valor com respostas rápidas e menor risco aos clientes e áreas de negócios nos momentos mais críticos depende de os players terem acesso em tempo real a dados precisos, consistentes e confiáveis, sob demanda e conforme suas necessidades.
A partir daí, deve haver a capacidade de processar as informações e atender as diversas demandas das áreas diversas dos clientes e das áreas de negócios e, assim, entregar valor no momento preciso. É uma tarefa quase impossível se eles não forem capazes de ter uma visão única – macro podemos dizer – de todos os silos de informações relacionadas aos negócios e recebidas dos clientes ao longo de anos de relacionamento.
O volume dos dados não para de crescer e as informações chegam aos sistemas corporativos das mais diversas fontes, de forma descoordenada e em padrões tecnológicos diversos. Diante dessa complexidade, a tomada de decisões acertadas continua a ser um grande desafio. Tratar, gerenciar e fazer uso inteligente de dados, portanto, não pode ser mais negligenciado. O gerenciamento de dados por meio de uma plataforma confiável, interoperável e escalável é essencial para que as instituições aproveitem as informações armazenadas e processadas nas mais diversas aplicações e bases de dados e as integrem às aplicações de missão crítica.
Embora as análises avançadas, a ciência de dados e a inteligência artificial (IA) estejam mais próximas da realidade, o acesso aos dados onde, quando e por quem são necessários ainda não estão tão acessíveis e gerenciadas quanto necessário. Geralmente, as informações estão armazenadas em várias plataformas que foram adotadas para finalidades distintas ao longo da história das instituições financeiras. A questão de inovação e personalização de serviços no mercado de capitais e no setor bancário é que todos os recursos dos endpoints estejam na mesma linguagem de forma inteligente em uma só plataforma intuitiva. Isso está ligado à implementação de um Data Fabric utilizando os recursos proporcionados por um sistema já consagrado no mercado. Na sequência, a plataforma é alimentada pelos dados com procedimentos de governança adequados para garantir que sejam limpos, relevantes, com a linhagem precisa, íntegros e confiáveis.
O Data Fabric conecta todos os dados armazenados em arquiteturas de gerenciamento tradicionais – bancos de dados, data warehouses e data lakes – e oferece suporte a acesso contínuo e facilidade de uso por usuários finais e aplicativos. Um Smart Data Fabric leva isso um passo adiante, incorporando recursos analíticos avançados, como business intelligence, exploração de dados, aprendizado de máquina (ML) e outros recursos diretamente no próprio Data Fabric. Vale lembrar que o Data Fabric não exige que os dados sejam copiados e armazenados fora de sua origem e tem a vantagem de evitar a criação de novos silos de dados. Portanto, é o conceito ideal para alongar a vida de sistemas legados. Os Data Fabrics, muito comentados por grandes institutos como Gartner e Forrester, são uma ótima estratégia para se aproveitar décadas de dedicação, pois permite que sistemas tradicionais e novos coexistam sem conflito.
A coexistência de sistemas pode ser a chave para a manutenção do relacionamento com os clientes, já que possibilita customizar ofertas e recomendações de produtos específicos e relevantes. Para chegarem a esse resultado, as instituições precisam conhecer como a hiperpersonalização é o resultado positivo proporcionado pelo Data Fabric. É um processo que parece complexo, mas não é. A implantação não interrompe o fluxo dos negócios, preserva o histórico de informações, promove a transformação digital e garante a continuidade da relação comercial.
No universo das instituições financeiras, o Data Fabric deve ser encarado como uma arquitetura moderna para integrar, gerir e processar informações dispersas, o que permite a criação de aplicações como a hiperpersonalização. Data Fabric possibilita outras aplicações para o setor, entre elas o Know Your Customer (KYC), a análise de risco, a análise de liquidez ou a gestão dos negócios.
Essas aplicações vão garantir a fidelização dos clientes nessa era em que as ofertas se diversificam exponencialmente e cativam os investidores para serviços financeiros ágeis e vantajosos. Na jornada digital, cheia de chatbots, pagamentos tap-and-go e linhas de crédito “compre agora, pague depois”, a hiperpersonalização se mostra a nova fronteira dos serviços financeiros.
* Odilon Almeida é head de Mercado Financeiro da InterSystems no Brasil
