Dan Power, director general de gobernanza de datos en State Street, se une a BigIDeas en movimiento Hablar de IA y ML en programas de gobernanza de datosEl panorama de la gestión de datos en servicios financieros, y por qué es necesaria la automatización.
Durante su trayectoria en el mundo de la gobernanza de datos, Dan Power ha prestado servicios a varias empresas de Fortune 500: primero en el ámbito corporativo, luego como consultor en su propia empresa y ahora como director del State Street Bank en Boston.
Al reflexionar sobre su puesto actual, dijo: «Me gustó mucho la idea de que los servicios financieros implican mucha complejidad, muchas regulaciones y muchos sistemas. No pensé que se volverían aburridos pronto, y no lo han sido. Me ha entusiasmado mucho formar parte de su transformación digital [al estilo de State Street]».
Uso de IA en la gestión de datos maestros (MDM)
¿Qué hace un? transformación digital ¿Qué implica para una gran empresa financiera como State Street? Para empezar, un análisis detallado de sus prácticas actuales de gestión de datos maestros. «Deberíamos tener una única fuente de información veraz para datos de clientes, entidades legales, proveedores y productos».
“Tenemos una gran parte de nuestros procesos que aún son manuales, pero el problema es que las personas que realizan esos procesos eventualmente se van y tenemos que poner un programa o un robot. Estamos en el proceso de actualizar una gran parte de nuestros pila de tecnología en torno a la gestión de datos y BigID “Es parte de eso.”
Eliminar procesos obsoletos y sustituirlos por otros que aporten un valor claro ha sido un principio rector de la transformación de State Street. "Hoy en día", dice Power, "estamos intentando automatizar todo eso para que la excavación sea automática y todo aparezca en el escritorio de los administradores de datos, quienes luego tienen que procesarlo y organizarlo".
“Lo que estamos descubriendo es que estamos empezando a alejarnos de ese proceso manual donde hay mucha ingeniería inversa e incluso lectura de código”.
Conciliar la calidad de los datos con la automatización
Power se describe a sí mismo como un "adicto a la calidad de datos". Él y su equipo han estado cambiando su enfoque sobre la calidad de datos y su impacto en la probabilidad dentro de su organización.
Incluso con los sistemas heredados, no se sabe con certeza si los datos estaban mal o no dentro de la aplicación, pero al acceder a ellos, es bastante deficiente, faltan datos o están mal codificados. La capacidad de armonizar los sistemas ha sido crucial para optimizar su funcionamiento.
Dan cree que la calidad de los datos es una función inherente, por lo que en lugar de que los propietarios de aplicaciones y los equipos de TI desarrollen y mantengan esas aplicaciones desde cero, Power ha implementado sistemas para ayudar.
“Esencialmente, es un cambio radical respecto del método muy distribuido con el que gestionamos la calidad de datos hoy en día, que funciona, pero requiere mucho esfuerzo, hacia un enfoque más centralizado basado en herramientas de calidad de datos, donde podremos gestionar ese catálogo de verificaciones y controles de calidad de datos”.
Escucha el podcast completo para conocer más sobre las ideas de Dan sobre el panorama de los datos financieros y las innovaciones que están cambiando la industria.
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