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¿Cómo extrae valor una fintech de los datos de mercado? Así se usa el Big Data

Carlos Serrano Ortega - 10:06 - 19/06/2017
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  • Así gestionan los datos del mercado para orientar su estrategia de negocio

  • Nos adentramos en Ebury para descubrir cómo funciona en el día a día

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El equipo de Ebury compuesto por cinco ingenieros, con una edad media de 25 años.

¿Qué utilidad puede extraer de los datos una fintech? Hasta no hace mucho, la información de que disponían las entidades financieras sobre sus clientes se limitaba a los saldos y operaciones que estos últimos realizaban. La estrategia comercial de estas marcas consistía en estar ahí, como una opción en el mercado, apoyada en todo caso por campañas de publicidad y marketing.

Sin embargo, de unos pocos años a esta parte, las cosas han cambiado de forma radical. La convergencia de tecnologías que responden a nombres como Big Data, Computación en la Nube o Machine Learning han cambiado de forma radical la forma en que las empresas realizan su aproximación al mercado, hasta el punto de que podemos hablar de nuevos modelos de negocio basados exclusivamente en una gestión y análisis inteligente de los datos.

En el caso de Ebury, cuya actividad se dirige a ofrecer servicios financieros relacionados con el intercambio de divisas y la financiación de la importación, la compañía ha configurado en su sede de Madrid el departamento de Data Science, que extiende su capacidad analítica a las oficinas de la empresa en ocho países europeos.

En su seno trabajan cinco ingenieros, con una edad media de 25 años, que tiene como misión el análisis de datos relativos a su público objetivo, pequeñas y medianas empresas con actividad exterior en toda Europa, con el fin de identificar potenciales clientes de sus servicios y mejorar la relación con ellos a partir de un conocimiento acerca de cuáles son sus necesidades reales.

"Los datos son parte central de la actividad de Ebury, y su gestión se encamina a tres esferas principales: la consecución de mayores tasas de efectividad y éxito en la organización comercial, un análisis del riesgo más certero y una mejora de las operaciones financieras que se llevan a cabo desde la firma", explica Enrique Colin, Head of Data Science de Ebury.

"Intentamos ser capaces de preguntar al universo disponible de datos sobre pymes, a partir del uso de las nuevas tecnologías, dos cosas: qué empresas pueden necesitar soluciones financieras como las que ofrece Ebury, enmarcadas en la gestión del riesgo de divisas y la financiación de las importaciones, y saber qué productos y soluciones necesitan que aún no tenemos dentro de nuestro portfolio", explica Colin.

Para lograr estos objetivos, el departamento de Data de Ebury realiza una agregación de datos públicos referidos a ese amplio universo de pymes europeas, una muestra compuesta por más de dos millones de entidades en el Viejo Continente. En todos los casos, se trata de datos públicos, referidos principalmente a la esfera financiera, que ponen a disposición del público agencias oficiales, o bien datos no estructurados o alternativos dispersos en la web y que debidamente consolidados e interpretados configuran la huella digital de estas empresas.

"Nuestro trabajo ayuda a Ebury a determinar con mayor exactitud el riesgo asociado a un cliente y a descubrir nuevas necesidades del mercado, -explica Colin- para esto hemos desarrollado un marco analítico subyacente a los procesos de negocio que desarrolla la compañía en el entorno de los clientes, con el fin de aprender y mejorar de una forma automática para afinar las decisiones que tomamos en cada momento".

Salto cuantitativo y cualitativo en la gestión

"Los campos o aspectos informativos que configuran la huella de cada empresa y que son procesados por Ebury pueden superar el millar, y el reto, una vez hecho acopio de ellos, es entenderlos y conectarlos con el fin de extraer un valor explicativo que oriente nuestra estrategia de negocio", continúa Enrique Colin.

Actualmente, el 50% de las empresas consideradas objetivo de Ebury para proyectar sobre ellas su estrategia comercial han sido identificadas por el algoritmo desarrollado por el departamento de Data Science de la compañía. Asimismo, se ha doblado la tasa de aprobación de créditos de todas las solicitudes recibidas. "Ello se debe a que el análisis de datos nos permite dirigirnos a clientes más afines a nuestros productos y con unos perfiles financieros más robustos, que facilitan la tasación del riesgo y mejoran la tasa de conversión".

Desde el punto de vista tecnológico, Ebury emplea software de código abierto, desarrollado por comunidades de programadores en todo el mundo, e infraestructura Cloud, que es fácilmente escalable en función de las necesidades de computación que se precise en cada momento.

Ebury tiene previsto reforzar en los próximos seis meses el departamento de Data Science mediante la contratación de otros cinco ingenieros, lo que supondría doblar la plantilla actual. 

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