Aplicaciones del Big Data en Fintech

| Última modificación: 17 de abril de 2024 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

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Vivimos en una marea de datos. Son el corazón de nuestra realidad económica. Empleamos y generamos información continuamente y para todo. Por ello, se han convertido en un elemento clave en la mayoría de los sectores. El mundo financiero no es excepción y, justamente, del Big Data en Fintech hablamos en este webinar. Para explicarnos cómo funciona este área de la tecnología financiera, hemos invitado a Daniel García Acosta, Fintech lead en Sync y Data Architect. A través de la historia de su propia empresa, una reciente aplicación de Digital Banking, nos demuestra cómo se puede aplicar la ciencia de macrodatos al sector financiero. Sync, la aplicación en cuestión, nació de la necesidad de ofrecer a cualquier persona un espacio que englobe toda su actividad financiera. Mediante la aplicación del Big Data en Fintech, la plataforma sincroniza los datos de los usuarios con el fin de ofrecer una visión global de sus movimientos y agregar valor.

¿Qué es Fintech?

Antes de adentrarnos en el funcionamiento de esta tecnología, entendamos primero a lo que nos referimos cuando hablamos de Fintech. Este término acuña todas aquellas actividades financieras que hacen uso de los últimos avances tecnológicos para ofrecer sus servicios. Por ejemplo, cuando pagamos con el móvil, consultamos la aplicación de nuestro banco o invertimos en dinero electrónico, estamos haciendo uso de herramientas de la industria Fintech.  En este contexto, y con el progreso incesante de las posibilidades tecnológicas, cada vez son más numerosas las startups que nacen ofreciendo este único tipo de servicio. Es el caso de Sync, la aplicación de nuestro invitado. Asimismo, todas las aplicaciones y actividades financieras que engloba esta industria no son posibles sin la obtención y procesamiento de grandes cantidades de datos. Aquí es donde entra en juego el Big Data.

¿Cómo  aplicar el Big Data en Fintech?

El Big Data es el tratamiento de conjuntos de datos masivos y complejos a través de herramientas informáticas. Esta tecnología permite grabar, almacenar y clasificar esta información para identificar, posteriormente, patrones y procesos para su uso inteligente.  Este es el modelo que siguen las aplicaciones digitales de procesamiento de datos bancarios de la industria Fintech. De esta manera, el Big Data permite optimizar la eficiencia de los servicios financieros, ya que posibilita el tratamiento de una mayor cantidad y variedad de información, a una mayor velocidad. A modo de ejemplo, en el caso de la plataforma de nuestro ponente, uno de los beneficios de la aplicación del Big Data ha sido el ahorro de tiempo en la fase de extracción de datos. Mientras que antes se hacía en diferido, gracias a esta tecnología, ahora se hace en tiempo real, lo que supone una mejora de todo el proceso, lo que se traduce en un mejor resultado para el usuario. En conclusión, tanto el Big Data como su aplicación en el sector Fintech son una necesidad indispensable en el panorama económico actual. En este post hemos comentado algunas, pero las posibilidades que ofrecen los macrodatos y su procesamiento para el mundo financiero son infinitas.  

Si has llegado hasta aquí, probablemente sea porque te interesan las últimas tendencias tecnológicas como el Big Data en Fintech, la inteligencia artificial y el Machine Learning. Si es así, échale un vistazo al webinar y conoce el Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp, la formación de referencia en el sector impartida por KeepCoding para convertirte en un especialista.
Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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