{"id":54299,"date":"2019-09-30T13:00:41","date_gmt":"2019-09-30T11:00:41","guid":{"rendered":"https:\/\/openexpoeurope.com\/?p=54299"},"modified":"2019-10-01T22:01:54","modified_gmt":"2019-10-01T20:01:54","slug":"monetizacion-de-datos-una-gran-oportunidad-sin-explorar-para-el-legacy-de-los-servicios-financieros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/openexpoeurope.com\/es\/monetizacion-de-datos-una-gran-oportunidad-sin-explorar-para-el-legacy-de-los-servicios-financieros\/","title":{"rendered":"Monetizaci\u00f3n de datos \u2013 una gran oportunidad sin explorar para el legacy de los Servicios Financieros"},"content":{"rendered":"

El concepto de monetizaci\u00f3n de datos no es nuevo. Hace alrededor de 400 a\u00f1os surgieron las compa\u00f1\u00edas aseguradoras sobre la base de monetizar el env\u00edo de datos. La ciencia actuarial aplicada a la longevidad y la salud constituye la espina dorsal de las Industrias de Seguros de Vida y Salud y es algo que existe desde hace d\u00e9cadas. Monetizar datos no es sin\u00f3nimo de venderlos, sino de aprovechar la informaci\u00f3n para obtener un beneficio econ\u00f3mico para la empresa. Otro ejemplo de monetizaci\u00f3n de datos es utilizar la informaci\u00f3n de la previsi\u00f3n meteorol\u00f3gica para rentabilizar el intercambio de bienes. De esto pueden derivarse importantes ahorros de costes minimizando las p\u00e9rdidas derivadas de incidencias log\u00edsticas. Desde esta \u00f3ptica podemos darnos cuenta de que en nuestra vida cotidiana hay varios ejemplos de monetizaci\u00f3n de datos.<\/p>\n

\u00bfEntonces? \u00bfD\u00f3nde est\u00e1 la novedad? \u00bfY c\u00f3mo las compa\u00f1\u00edas que siguen trabajando con sistemas Legacy tratan de ponerse al d\u00eda y sumarse a la ola de la monetizaci\u00f3n de datos?<\/p>\n

En primer lugar, el coste de computaci\u00f3n y almacenamiento de datos ha ca\u00eddo significativamente; incluso los costes de conectividad. El coste de computaci\u00f3n es aproximadamente una cent\u00e9sima de mill\u00f3n de lo que era en los a\u00f1os 1970s y el coste por megabyte de almacenamiento en 1956 ha ca\u00eddo de $85,000 a $0.00002 en d\u00f3lares constantes. Adem\u00e1s, por unas decenas de d\u00f3lares al mes hoy es posible conectarse a velocidad >100 megabits por segundo. (Fuente: The Economist). Consecuentemente las organizaciones han implantado varios miles de sistemas, aplicaciones y software para mejorar sus servicios tratando de capturar y almacenar enormes vol\u00famenes de datos \u2013 en la mayor\u00eda de los casos infrautilizados.<\/p>\n

En segundo lugar, ahora est\u00e1n disponibles t\u00e9cnicas de anal\u00edtica avanzada para procesar y analizar datos. Con la irrupci\u00f3n del Open-source esta tendencia se ha acelerado, poniendo a disposici\u00f3n herramientas muy sofisticadas, de forma global y a bajo coste. Y cada d\u00eda se siguen lanzando m\u00e1s y mejores herramientas.<\/p>\n

El plazo medio en el que una empresa deber\u00eda ser capaz de beneficiarse de las ventajas de la monetizaci\u00f3n de datos no deber\u00eda superar los 3 meses desde que decidieron embarcarse en la iniciativa; y en un horizonte temporal de 6 meses a 1 a\u00f1o, los beneficios alcanzados deber\u00edan seguir aumentando de forma estable. Pero esto implica algunos ajustes en la organizaci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 hacer al respecto?<\/p>\n

    \n
  1. Desacoplar la Monetizaci\u00f3n de Datos del concepto de Transformaci\u00f3n Digital.<\/strong>\u00a0No son lo mismo. La mayor\u00eda de las compa\u00f1\u00edas legacy han incurrido inversiones importantes en transformaci\u00f3n digital, pero muy pocas se han enfocado en la monetizaci\u00f3n de datos. La monetizaci\u00f3n de datos no precisa la transformaci\u00f3n digital para generar impactos significativos. Por supuesto que cuantos m\u00e1s datos, y m\u00e1s estructurados y mejor organizado su almacenamiento, mejor. No obstante, con las herramientas que hoy est\u00e1n disponibles, pr\u00e1cticamente todos los datos capturados por las instituciones financieras se pueden monetizar.<\/li>\n
  2. Impulso desde arriba.<\/strong>\u00a0Hay que situar a un miembro respetado y de alto nivel en la organizaci\u00f3n al frente del Programa de Monetizaci\u00f3n de datos y empoderarle para liderar el cambio. Al mismo tiempo, hay que incentivar al resto del Comit\u00e9 Ejecutivo para apoyar el \u00e9xito del programa y garantizar la colaboraci\u00f3n inter e intra departamentos.<\/li>\n
  3. Plantear objetivos alcanzables pero retadores,<\/strong>\u00a0con entregables en meses \u2013 no a\u00f1os.<\/li>\n
  4. Reducir la complejidad de la Monetizaci\u00f3n de datos.<\/strong>\u00a0Mientras que la complejidad derivada de los controles asociados al Governance y la Regulaci\u00f3n es estructural, es posible reducir otros niveles de complejidad a trav\u00e9s de la simplificaci\u00f3n de variables. Los factores que introducen complejidad interact\u00faan de forma exponencial – #iniciativas, #partes involucradas, #fuentes de datos, #herramientas de monetizaci\u00f3n, #plataformas que generan datos, etc. A medida que avanza la transformaci\u00f3n digital, IoT (Internet de las cosas), … se generan todav\u00eda m\u00e1s datos, y las herramientas se vuelven a\u00fan m\u00e1s sofisticadas. La complejidad intr\u00ednseca no apunta a que vaya a disminuir a menos que las organizaciones tomen consciencia y est\u00e9n dispuestas a afrontar un cambio cultural y apostar por la simplificaci\u00f3n, eliminando variables de complejidad innecesarias.<\/li>\n<\/ol>\n

    En este escenario, la Monetizaci\u00f3n de datos puede ser una oportunidad r\u00e1pida, segura y certera para mejorar los beneficios econ\u00f3micos de las organizaciones, en particular las del sector financiero, inmersas en una din\u00e1mica de cambio constante, volatilidad de los mercados, entorno econ\u00f3mico agitado y que desde el punto de vista tecnol\u00f3gico a\u00fan trabajan con sistemas Legacy. La reflexi\u00f3n es: \u00bfest\u00e1n las empresas preparadas para sumarse al reto?<\/p>\n

    Autores:<\/strong><\/p>\n

    Amparo Marin de la Barcena<\/a>. PhD Candidate. Modelos Cuantitativos aplicados al entorno estrat\u00e9gico financiero. Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid.@amarinbg<\/p>\n

    Peter Cummings<\/a>. CEO & Co-founder. Essex Lake Group, LLC<\/p>\n

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    \nAntes de imprimir este<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    El concepto de monetizaci\u00f3n de datos no es nuevo. Hace alrededor de 400 a\u00f1os surgieron las compa\u00f1\u00edas aseguradoras sobre la base de monetizar el env\u00edo de datos. La ciencia actuarial aplicada a la longevidad y la salud constituye la espina dorsal de las Industrias de Seguros de Vida y Salud y es algo que existe… <\/p>\n

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Perfil internacional y cuenta con una trayectoria profesional en Banca, Finanzas Corporativas, Fusiones y Adquisiciones y Consultor\u00eda estrat\u00e9gica. Ha publicado art\u00edculos en revistas y congresos. Colaboradora en 2 libros relacionados con gesti\u00f3n del Riesgo y Digitalizaci\u00f3n. Apasionada de las nuevas tecnolog\u00edas y modelos de negocio para cambiar los h\u00e1bitos con un enfoque m\u00e1s digital y orientado al cliente.\",\"url\":\"https:\/\/openexpoeurope.com\/es\/author\/amparo-marin\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Monetizaci\u00f3n de datos \u2013 una gran oportunidad sin explorar para el legacy de los Servicios Financieros - OpenExpo Europe 2025","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/openexpoeurope.com\/es\/monetizacion-de-datos-una-gran-oportunidad-sin-explorar-para-el-legacy-de-los-servicios-financieros\/","og_locale":"es_ES","og_type":"article","og_title":"Monetizaci\u00f3n de datos \u2013 una gran oportunidad sin explorar para el legacy de los Servicios Financieros - OpenExpo Europe 2025","og_description":"El concepto de monetizaci\u00f3n de datos no es nuevo. 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