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La nueva transformación digital del sector bancario

La nueva transformación digital del sector bancario

En la era digital actual, los datos se han convertido en el activo más valioso para las empresas. Los tecnólogos llevamos años repitiendo lemas tipo “data is the new gold”.

15-sept-2025Pablo García Corzo

El valor de los datos

En la era digital actual, los datos se han convertido en el activo más valioso para las empresas. Los tecnólogos llevamos años repitiendo lemas tipo “data is the new gold”.

Sin embargo, el negocio quiere tener los pies en el suelo y a algunas organizaciones aún les cuesta ver dónde está ese valor. Es más, cuando lo ven, no saben realmente por dónde empezar para aprovechar al máximo su potencial. Uno de los principales motivos que ha provocado esta situación es la persistencia de los silos de datos.

La banca, una gestión tradicional

Si nos fijamos específicamente en el sector de banca, de manera generalizada se mantiene aún una gestión tradicional de los datos. Estas entidades siguen contando con departamentos de TI centralizados donde se integran los equipos de analítica de datos. Una práctica que promueve, en muchas ocasiones, la creación de "monolitos de datos" que ralentizan la toma de decisiones y dificultan la innovación desde las diferentes áreas de negocio.

Frente a esta situación, la metodología Data Mesh propone descentralizar la propiedad de los datos hacia los dominios de negocio, permitiendo que equipos autónomos generen valor a partir de ellos. De esta forma, la ruptura del monolito de datos bajo el paradigma Data Mesh, más allá de ser una necesidad para competir en los nuevos mercados, puede revelarse como una herramienta para ganar competitividad en el corto plazo.

Las claves para descentralizar la propiedad de los datos

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Para conseguirlo hay tres claves fundamentales a tener en cuenta:

  1. Adoptar una mentalidad "data driven": 
    La transformación comienza con un cambio cultural. Es fundamental fomentar una cultura donde los datos sean el centro de la toma de decisiones, promoviendo la alfabetización de datos en toda la organización. Toda área de negocio e incluso todo equipo de producto debe tener a su alcance el conocimiento y las herramientas necesarias para poder exprimir el valor de sus datos. Esto no significa que deba haber un analista o un científico de datos en cada equipo de desarrollo, pero sí perfiles transversales capaces de identificar productos de datos, entender cómo ponerlos en valor y cómo disponibilizarlos correctamente y con la calidad necesaria en un entorno productivo. El rol catalizador que los perfiles DevOps cobraban en el desarrollo de software “tradicional” lo toman ahora los perfiles de DataOps, coordinando esfuerzos para equilibrar la rapidez y agilidad en la generación de valor con la calidad y las buenas prácticas en la gestión y gobernanza de los datos a través de la automatización de tareas y plataformación.
     
  2. Medir el coste de mantenimiento de productos de datos con FinOps: 
    No sólo es esencial aplicar principios de FinOps para optimizar los costes asociados a la infraestructura y gestión de datos -costes que en muchas ocasiones se disparan por los grandes volúmenes que se manejan y la necesidad de hardware especializado-, sino que además es imprescindible conocer en detalle los costes asociados a la generación de un producto de datos para poder analizar el retorno de inversión de un determinado caso de uso… y ponerle precio. Y es que aquí está la clave, en ser capaces de valorar los recursos que manejamos.
     
  3. Innovar buscando nuevos modelos de negocio basados en productos de datos:
    Los espacios de datos son ecosistemas colaborativos que facilitan el intercambio y la monetización de productos de datos. Si bien estos nuevos modelos de mercados aún están en fases tempranas de madurez, están teniendo una rápida evolución en los tiempos recientes. Explorar estos espacios permite a las empresas descubrir nuevas oportunidades de negocio, crear alianzas estratégicas y generar valor a partir de sus activos de datos, y hacerlo de forma temprana les permitirá posicionarse como pioneros con una ventaja competitiva.

La adopción de Data Mesh y la orientación a productos de datos no es solo una tendencia, sino una necesidad para las empresas que desean ser competitivas en la era digital. Al romper el monolito de datos, las organizaciones pueden comenzar a liberar su verdadero potencial. Con ello, podrán impulsar la innovación y crear nuevos modelos de negocio que les posicionen frente a la competencia para liderar esos nuevos mercados de datos en un futuro que cada vez se ve más claro en el horizonte.
Nadie dijo que fuera fácil y como toda revolución este proceso implica cambios disruptivos que afectan a la propia cultura de compañía; pero sin cambios no puede haber evolución y no evolucionar sólo conduce a la extinción.

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Información sobre el autor
Pablo García Corzo, T-Systems Iberia

Pablo García Corzo

Experto en Datos e Inteligencia Artificial en T-Systems Iberia

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