Por qué toda Fintech debería pensar en los datos desde el principio (Zandra Moore)

Fintech es un sector lucrativo en este momento, y se espera que
crecer a $ 31.5 billones para 2026. No es de extrañar que las nuevas empresas quieran participar en la acción. Sin embargo, también es uno de los nichos más desafiantes para ingresar.

Regulaciones interminables, mercados competitivos, nuevas tecnologías riesgosas y desafíos económicos son solo algunas de las cosas que pueden descarrilar incluso las mejores ideas de tecnología financiera.

Pero un desafío clave que a menudo puede ser una ocurrencia tardía son sus datos de BI. Sin embargo, para que una fintech pase con éxito de la etapa de inicio a la etapa de ampliación, debe asegurarse de que el análisis de datos y la BI estén en su lugar. 

Si bien es posible que no tenga muchos datos al comienzo de su viaje de fintech, si tiene éxito (y espero que lo tenga), créame, tendrá muchas cosas. 

Permítanme explicar por qué creo apasionadamente que los directores generales y directores de tecnología de las fintech deberían pensar en los datos desde el principio.

Se sorprenderá (e increíblemente complacido) de lo rápido que puede crecer su número de usuarios.

Por experiencia, se sorprenderá de la velocidad a la que crece el número de usuarios en su plataforma. Y con cada nuevo usuario vienen más y más datos.

Más usuarios = más datos = más demanda de acceso a los datos. 

En resumen, a medida que su base de usuarios continúa creciendo, también lo hace la demanda de acceso a información oportuna en forma de guiones gráficos visuales, informes interactivos y análisis. Esto comenzará a ejercer presión sobre sus equipos de desarrollo y gestión de productos y
en última instancia, aumentará su cartera de pedidos. 

Entonces, la clave es asegurarse de que su plataforma y su equipo estén listos.

Entonces, ¿cuál es la mejor manera de estar preparado para este maremoto? La mejor manera es asegurarse de que está pensando en los datos desde el principio.

Por qué los datos y la inteligencia empresarial son clave desde el principio

No se puede subestimar el valor que los datos pueden aportar a su empresa y a sus clientes. Los datos presentados a los usuarios en el momento adecuado y con el enfoque correcto pueden ser muy poderosos. 

En resumen, si comienza temprano, aprenderá rápidamente.

• Sus equipos de Dev y DevOps aprenderán la mejor manera de diseñar su pila de datos para admitir consultas analíticas, ya sea en tiempo real contra su aplicación o a través de un lago de datos o almacén dedicado. 

• Su equipo de administración de productos comenzará a ver (y con suerte escuchará) cómo los análisis ayudan a sus clientes. Descubrirán cuáles están funcionando, cuáles necesitan perfeccionarse y cómo también comenzarán a obtener más comentarios sobre otros clientes potenciales.
  • Requisitos. 

• Y su equipo de éxito del cliente comenzará a ver la tendencia de sus métricas de éxito del cliente en la dirección correcta.

Como nota al margen interesante, no necesita entregar todo desde el primer día. Podría comenzar con un guión gráfico visual bien ubicado (¡nombre elegante para un tablero!) que se centre en el rol del usuario y esté protegido por sus permisos de datos. 

Incluso un "Número grande" o un "Gráfico de tendencias" bien colocado e integrado en el flujo de trabajo correcto puede proporcionar un gran valor.

En resumen, la ventaja de pensar en sus datos desde el principio es enorme. Cuantos más datos recopile, más podrá analizar, lo que mejora sus productos y servicios, atrae a más clientes y profundiza en los que ya tiene. 

Entonces, ¿cómo piensan las empresas acerca de los datos desde el principio?

Analítica integrada como habilitador clave

El análisis integrado se ha convertido en uno de los habilitadores clave más poderosos y modernos para alterar la forma en que las organizaciones fintech aprovechan los datos masivos producidos día a día. 

Mediante el uso de análisis integrados, las fintech pueden conectar múltiples bases de datos en el origen y mostrar datos en tiempo real dentro de su aplicación. De esa forma, los usuarios ya no necesitan cambiar a otra aplicación, como un tablero o una herramienta de BI en sí misma, para buscar
en datos. En su lugar, las API vinculan análisis integrados a la aplicación host.

Esencialmente, esto les proporciona una solución de inteligencia empresarial de autoservicio, lo que hace que la mayor parte del tiempo del equipo pase de producir informes y administrar datos a realizar análisis complejos.

Y al integrarse en su pila de datos existente, utilizando su marca, nunca mueve los datos de la fuente, lo que garantiza que se mantenga la seguridad y la gobernanza. 

Esto va más allá de las simples herramientas de alerta: los sistemas con análisis incorporado permiten a los usuarios ver visualizaciones y profundizar en datos en vivo. Algunas herramientas incluso le permiten incluir gráficos y datos que se pueden actualizar y personalizar automáticamente para
incluya sus propias anotaciones y programe al minuto, brindando a los usuarios no técnicos la capacidad de interactuar con los datos. 

Brinda acceso a los datos a cientos de personas, a diferencia de cinco o seis analistas en el negocio que luego producen informes para el resto del negocio. 

Envolver

La industria fintech alcanzó grandes alturas desde la llegada de aplicaciones dinámicas y servicios en línea. Las tecnologías disruptivas eran la necesidad del momento y ahí es exactamente donde BI y el análisis de datos entraron en escena.

Las empresas que conocen la importancia de la inteligencia empresarial ya han comenzado a aprovechar sus beneficios. Por ejemplo, la popularidad, el crecimiento y los ingresos de Amazon son el resultado de la experiencia de usuario que brinda a los consumidores; es evidente que se considera
Integración de BI hace mucho tiempo.

Aprovechar los datos y la BI desde el principio lo ayudará a mantenerse a la vanguardia de la curva de crecimiento, acelerando así su balance final.