Grandes volúmenes de datos; ¿Un reto para los Medios de Pago?

La importancia de una buena analítica: un enfoque en el mundo de los medios de pago de adquirencia

El mundo de los medios de pago es muy extenso, por este motivo me centro más en la adquirencia, dado que ha sido el sector donde más he trabajo en estos últimos años; La capacidad de capturar, analizar y utilizar grandes volúmenes de datos se ha convertido en un diferenciador clave para las empresas que desean mantenerse competitivas. En el ámbito de los medios de pago de adquirencia, donde las transacciones económicas son el núcleo de la operación, una buena analítica puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso. Este artículo explora la importancia de una buena analítica en el análisis de negocios para grandes volúmenes de datos, con ejemplos específicos de la industria que demuestran cómo el uso efectivo de estas métricas ha aportado un valor significativo.

La revolución de los datos y su impacto en los negocios

La digitalización ha llevado a una acumulación masiva de datos. Cada transacción, cada clic y cada interacción en línea genera información valiosa. Para los adquirentes, empresas que procesan pagos en nombre de los comerciantes, la cantidad de datos generados es asombrosa. Sin embargo, la verdadera ventaja competitiva radica en la capacidad de convertir estos datos en información útil y, en última instancia, en decisiones estratégicas.

La analítica en el mundo de los medios de pago de adquirencia

Los adquirentes manejan un flujo constante de transacciones financieras. Cada una de estas transacciones contiene una gran cantidad de información, desde detalles del cliente hasta patrones de gasto y comportamientos de compra. La analítica avanzada permite a los adquirentes no solo procesar estas transacciones de manera eficiente, sino también extraer insights valiosos que pueden mejorar la toma de decisiones, optimizar operaciones y ofrecer un mejor servicio a los clientes.

Casos de éxito en la industria

1. 1. MPS en sus servicios de Analítica y procesamiento del dato: Puedo dar fe de que en Minsait Payments hemos conseguido un alto rendimiento en el procesamiento y transformación del dato en entornos de gran volumetría transaccional con éxito y solvencia contrastada, superando miles de millones de registros en esquemas transaccionales dedicados por cliente y geografía. Con productos propios o desarrollos a medida para clientes específicos, la potencia y especialización de la compañía en este segmento asegura un éxito contrastado en un reto al alcance de muy pocos. Siendo un elemento claro diferenciador la capacidad de especialización Ad Hoc para el cliente.
   2. Visa y la detección de fraude en tiempo real: Visa, uno de los líderes mundiales en pagos, ha implementado sistemas de analítica avanzada para detectar fraudes en tiempo real. Utilizando algoritmos de machine learning y big data, Visa puede analizar millones de transacciones por segundo para identificar patrones sospechosos. Este enfoque ha permitido reducir significativamente las tasas de fraude, protegiendo tanto a los consumidores como a los comerciantes. La clave del éxito de Visa radica en su capacidad para procesar y analizar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa.
   3. Mastercard y el análisis predictivo: Mastercard ha desarrollado una plataforma de análisis predictivo que ayuda a los comerciantes a anticipar comportamientos de compra y ajustar sus estrategias de marketing en consecuencia. Al analizar datos históricos y en tiempo real, Mastercard puede predecir cuándo y cómo es más probable que los consumidores realicen compras. Este tipo de análisis no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también aumenta las ventas y la lealtad del cliente.
   4. PayPal y la optimización de la experiencia del cliente: PayPal utiliza la analítica avanzada para optimizar la experiencia del cliente. Analizando datos de transacciones, PayPal puede identificar y resolver problemas rápidamente, mejorar la seguridad de las transacciones y personalizar ofertas para los usuarios. Esta capacidad de analizar grandes volúmenes de datos ha sido crucial para mantener la confianza de los usuarios y expandir su base de clientes a nivel global.

Comparación de herramientas de analítica: Power BI, OAC y Tableau

La elección de herramientas de analítica puede influir significativamente en la capacidad de una empresa para manejar y analizar grandes volúmenes de datos. Power BI, OAC (Oracle Analytics Cloud) y Tableau son tres de las herramientas más utilizadas en la industria. A continuación, se compara su desempeño en el análisis de transacciones económicas.

Power BI

Ventajas:

• Integración con Microsoft ecosystem: Power BI se integra perfectamente con otros productos de Microsoft, como Azure y Office 365, lo que facilita su adopción y uso.
• Interfaz intuitiva: Su interfaz de usuario es intuitiva y fácil de usar, lo que permite a los usuarios crear informes y dashboards rápidamente.
• Coste efectivo: Power BI ofrece una opción de coste relativamente bajo en sus tramos de salida, pero en cuanto se monta un arquitectura en nube un poco más compleja se disparan los precios.

Desventajas:

• Limitaciones de datos: En la versión gratuita, Power BI tiene limitaciones en cuanto al tamaño de los datos que se pueden manejar.
• Curva de aprendizaje: Aunque la interfaz es intuitiva, la creación de informes avanzados puede requerir conocimientos adicionales y requiere de un buen arquitecto de datos o traerá problemas…

OAC (Oracle Analytics Cloud)

Ventajas:

• Integración con Oracle: OAC se integra perfectamente con las bases de datos y aplicaciones de Oracle, lo que facilita el acceso y análisis de grandes volúmenes de datos. (es la más potente en cuanto a procesamiento).
• Análisis avanzado: Ofrece capacidades avanzadas de análisis, incluyendo machine learning y visualización de datos, permitiendo a los usuarios obtener insights profundos.
• Seguridad: OAC ofrece características de seguridad robustas, esenciales para el manejo de datos financieros.

Desventajas:

• Costo: OAC puede ser más costoso en comparación con otras herramientas, lo que puede ser una barrera para pequeñas y medianas empresas. (Está enfocado a la gran empresa)
• Complexidad: La implementación y uso de OAC pueden ser más complejos, requiriendo personal capacitado. (Se recomienda equipos que ya conozcan OCI)

Tableau

Ventajas:

• Visualización avanzada: Tableau es conocido por sus capacidades de visualización de datos avanzadas, permitiendo crear dashboards interactivos y detallados.
• Capacidad de manejo de datos grandes: Tableau puede manejar grandes volúmenes de datos, lo que es ideal para adquirentes que procesan millones de transacciones.
• Comunidad activa: Cuenta con una comunidad activa y numerosos recursos de aprendizaje, lo que facilita la resolución de problemas y el aprendizaje continuo.

Desventajas:

• Costo: Al igual que OAC, Tableau puede ser costoso, especialmente en su versión completa.
• Curva de aprendizaje: Aunque es poderosa, la herramienta puede ser complicada de usar y se requiere equipos especializados.

El valor de los esquemas de datos en Oracle

Por experiencia y si hablamos de grandes volúmenes de datos; mi recomendación es Oracle. No te la puedes jugar aquí.

Oracle es conocido por sus bases de datos robustas y escalables, lo que representa un valor significativo para las empresas que manejan grandes volúmenes de datos. Los esquemas de datos en Oracle ofrecen varias ventajas:

• Escalabilidad: Oracle puede manejar grandes volúmenes de datos sin comprometer el rendimiento, lo que es crucial para los adquirentes que procesan millones de transacciones.
• Seguridad: Ofrece características de seguridad avanzadas que protegen los datos financieros sensibles.
• Integración: Oracle se integra bien con diversas herramientas de analítica, incluyendo Power BI y Tableau, facilitando el flujo de datos y el análisis.
• Soporte y comunidad: Con un soporte robusto y una comunidad activa, Oracle proporciona recursos para resolver problemas y optimizar el uso de sus bases de datos.

¿Por qué jugarsela? Los experimentos con gaseosa… A la hora de apostar por un gran proyecto mejor ir a lo seguro y conocido.

Beneficios de la analítica en los medios de pago de adquirencia

La implementación de una buena analítica en el análisis de negocios para grandes volúmenes de datos ofrece múltiples beneficios:

• Mejora de la seguridad: La capacidad de detectar y prevenir fraudes en tiempo real protege tanto a los consumidores como a los comerciantes.
• Optimización de operaciones: La analítica permite identificar ineficiencias y áreas de mejora, lo que resulta en una mayor eficiencia operativa.
• Personalización de servicios: Al comprender mejor los comportamientos y preferencias de los clientes, los adquirentes pueden ofrecer servicios más personalizados y relevantes.
• Toma de decisiones basada en datos: Las decisiones informadas por datos precisos y análisis avanzados son más estratégicas y efectivas.
• Mejora de la satisfacción del cliente: Una experiencia de usuario optimizada y segura mejora la satisfacción y la lealtad del cliente.

Desafíos y consideraciones

Aunque los beneficios de una buena analítica son claros, implementar estas tecnologías no está exento de desafíos. Las empresas deben considerar factores como la calidad de los datos, la seguridad y privacidad, la escalabilidad de las soluciones analíticas y la necesidad de personal capacitado para interpretar y actuar sobre los insights generados. En el competitivo mundo de los medios de pago de adquirencia, la capacidad de manejar y analizar grandes volúmenes de datos es esencial. Empresas como Minsait Payments (MPS), Visa, Mastercard y PayPal han demostrado que una buena analítica puede transformar sus operaciones, mejorar la seguridad y ofrecer un valor significativo a los clientes. Herramientas como Power BI, OAC y Tableau, junto con esquemas de datos robustos en Oracle, proporcionan las capacidades necesarias para aprovechar al máximo estos datos. A medida que la tecnología sigue avanzando, la analítica de datos se convertirá en una herramienta cada vez más crucial para cualquier adquirente que busque mantenerse a la vanguardia de la industria.