Las organizaciones enfrentan un desafío cada vez más relevante: transformar la abundancia de información en decisiones ágiles, precisas y eficientes. Según datos de Experian, para el 55 % de las empresas, invertir en nuevas fuentes de datos alternativas para alimentar sus modelos analíticos se ha convertido en una prioridad estratégica. Sin embargo, muchas descubren que integrar esa información representa un proceso complejo, que demanda tiempo y recursos valiosos.
Esta dificultad se intensifica cuando se trata de desarrollar modelos analíticos para la gestión de riesgo o la detección de fraude. Tradicionalmente, estos procesos podían tardar más de un año, debido a la fragmentación entre sistemas, equipos y metodologías. Los científicos de datos dedicaban entre el 40% y el 60% de su tiempo exclusivamente a preparar y limpiar datos, lo que retrasaba significativamente la entrega de valor al negocio.
Hoy, gracias a plataformas unificadas que integran datos, analítica y software en un entorno colaborativo, ese ciclo se ha reducido a semanas. Esta transformación no solo optimiza la operación, sino que redefine la capacidad de reacción ante riesgos emergentes, fraudes cada vez más sofisticados y cambios acelerados en el mercado.
“En un entorno donde los datos crecen más rápido que la capacidad para procesarlos, el verdadero desafío no está en tener más información, sino en saber cómo integrarla de forma eficiente para tomar decisiones oportunas. En Experian, hemos identificado que acortar el ciclo entre el dato y la acción es fundamental para responder con agilidad a los desafíos del mercado. Por eso, desarrollamos plataformas que simplifican procesos complejos y permiten a las organizaciones reaccionar con mayor velocidad y precisión en casos de exposición o fraude”, señaló Damián Ramos, Vicepresidente de Decision Analytics, Hub Head – Spanish Latam en Experian.
La integración como ventaja competitiva
Según lo observado por Experian en su trabajo con distintas industrias, las empresas que logran integrar sus fuentes de datos de manera eficiente tienden a:
- Desarrollar modelos predictivos de riesgo y fraude en menos tiempo.
- Incorporar datos alternativos para mejorar la precisión del scoring crediticio.
- Acelerar la aprobación de créditos sin comprometer la seguridad.
- Reducir pérdidas por fraude mediante alertas tempranas y analítica en tiempo real.
Más que una cuestión tecnológica, se trata de una evolución en la forma de abordar el riesgo y la toma de decisiones. El desafío ya no es solo acceder a más datos, sino convertirlos rápidamente en información útil que permita actuar con precisión y agilidad en un entorno cada vez más dinámico.
La capacidad de integrar datos de manera eficiente se ha convertido en un diferenciador clave para las organizaciones que buscan anticiparse al riesgo y tomar decisiones con mayor precisión. Desde la experiencia de Experian, esta evolución transforma la forma en que se entienden y utilizan los datos en el día a día.
“Lo que hemos visto en nuestra experiencia trabajando con empresas de distintos sectores es que la velocidad para convertir datos en decisiones marca una diferencia real. No se trata solo de tener más información, sino de saber cómo conectarla, interpretarla y actuar sobre ella en el momento adecuado. En ese proceso, cuidar la calidad de los datos y fortalecer los mecanismos de prevención del fraude se vuelve esencial para proteger tanto a las organizaciones como a sus clientes”, señaló Damián Ramos, Vicepresidente de Decision Analytics, Hub Head – Spanish Latam en Experian.
