¿Qué es la Orquestación de Datos? Conceptos y Beneficios Clave

La orquestación de datos es el proceso automatizado de recolectar, integrar, transformar y gestionar datos de múltiples fuentes en uno o más flujos de trabajo unificados. Normaliza datos fragmentados y reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para probar, evaluar y poner en funcionamiento nuevas fuentes de datos, una capacidad crítica cuando la velocidad es esencial, como en la prevención del fraude o en las verificaciones de cumplimiento.

Piensa en la orquestación de datos como el director de una sinfonía de datos compleja: atrayendo flujos de docenas (o cientos) de fuentes, armonizando formatos, activando flujos de trabajo y entregando información al lugar correcto en el momento adecuado.

Los datos impulsan la inteligencia en la inteligencia artificial, y la orquestación de datos hace que la IA sea confiable y efectiva, asegurando que las decisiones se tomen con base en datos limpios, oportunos y ricos en contexto. Esto es especialmente vital en sectores de alto riesgo como los servicios financieros, donde las malas decisiones basadas en datos pueden llevar a pérdidas por fraude, fallas de cumplimiento y daños a la reputación.

El mercado ve lo que está en juego. Valorado en $1,2 mil millones en 2023, se espera que el mercado global de herramientas de orquestación de datos se dispare a $4,3 mil millones para 2034, un reflejo de cuán vital se ha vuelto para romper los silos y abordar delitos financieros cada vez más sofisticados. Mientras tanto, la mala calidad de los datos le cuesta a la economía de EE. UU. la asombrosa cifra de $3,1 billones cada año, prueba de que ignorar el problema de la orquestación no es una opción.

Para los líderes empresariales, especialmente en riesgo y fraude, los datos orquestados no son solo algo bueno de tener, son fundamentales para seguir siendo competitivos, cumpliendo con las normativas y confiando en cada decisión.

Puntos clave: Orquestación de Datos

• La orquestación de datos automatiza la recolección, transformación y entrega de datos de diversas fuentes, unificando la información fragmentada en flujos de trabajo accionables.
• Es esencial para que los modelos de IA y aprendizaje automático sean confiables y efectivos, especialmente en áreas críticas como la prevención del fraude y el cumplimiento.
• La orquestación de datos mejora significativamente la eficiencia operativa, reduce el esfuerzo manual y ayuda a superar desafíos como los silos de datos y los formatos inconsistentes.
• Un caso de uso poderoso es la apertura de cuentas, donde la orquestación permite la verificación rápida de identidad y una evaluación de riesgo holística al acceder a múltiples fuentes de datos internas y externas en tiempo real.
• Permite a los bancos e instituciones financieras probar, evaluar y poner en funcionamiento rápidamente nuevas fuentes de datos, lo que aumenta la agilidad y permite una rápida adaptación a los patrones de fraude en evolución y a los cambios del mercado.
• La orquestación de datos apoya la seguridad y el cumplimiento de los datos al minimizar la exposición de los mismos, proporcionar flujos de trabajo listos para auditoría y utilizar integraciones seguras.
• Facilita la toma de decisiones informadas en tiempo real a lo largo de todo el recorrido del cliente, desde la apertura de la cuenta hasta el monitoreo de transacciones y la resolución de alertas.

¿Cómo funciona la Orquestación de Datos? Pasos clave explicados

Imagina que trabajas en el equipo de incorporación de un banco importante. Un nuevo cliente acaba de solicitar la apertura de una cuenta de cheques y necesitas determinar rápidamente si el solicitante es legítimo y si cumple con tus requisitos de riesgo y cumplimiento. Así es como la orquestación de datos ayuda:

1. Recolección/Ingestión de Datos

Esto implica la recolección automática de datos relevantes de varias fuentes, incluidos sistemas internos, proveedores de terceros, API, data lakes e información relacionada con los dispositivos o documentos del solicitante. En lugar de recolectar manualmente datos de lugares dispares, la orquestración centraliza esta información, proporcionando una vista completa. La orquestación es clave para que sea realmente fácil obtener estas piezas dispares de datos, normalizarlas y hacerlas útiles.

2. Transformación de Datos

Una vez recolectados, los datos de diferentes fuentes a menudo necesitan ser procesados en un formato consistente adecuado para el análisis. Este paso puede implicar limpiar los datos para eliminar errores o duplicados, normalizar formatos (como monedas o marcas de tiempo) y enriquecer los datos agregando contexto (por ejemplo, marcando ubicaciones inusuales o vinculando metadatos del dispositivo a intentos de fraude pasados). Esto garantiza la precisión, consistencia y relevancia para los sistemas de detección.

3. Automatización del flujo de trabajo y entrega/activación de datos

La orquestación automatiza la secuencia de tareas de procesamiento de datos y luego entrega los datos procesados a los sistemas o partes interesadas apropiadas para la toma de decisiones y la acción. Esto significa alimentar los datos a los modelos de detección de fraude (IA/ML o basados en reglas), activar alertas en tiempo real para patrones sospechosos y actualizar los sistemas relevantes o notificar a los equipos para una acción inmediata. Este proceso automatizado permite respuestas rápidas, reduciendo las pérdidas y mejorando la confianza. La orquestación no solo entrega a un solo lugar; puede hacer que los datos estén disponibles y sean fácilmente expuestos a modelos, reglas y otras partes del banco o múltiples motores de riesgo.

Este enfoque orquestado garantiza que los datos fluyan sin problemas por toda la organización, lo que permite tomar decisiones oportunas e informadas. Se trata de la facilidad y flexibilidad de introducir datos en el sistema que se estructuran en torno a este proceso.

¿Cuáles son los beneficios de implementar la Orquestación de Datos?

La implementación de la orquestación de datos ofrece numerosas ventajas, particularmente para los equipos de fraude, pagos y riesgo:

• Eficiencia mejorada: Automatiza tareas repetitivas, lo que reduce el esfuerzo manual y la posibilidad de errores. Elimina los gastos generales de ingeniería y los costos asociados con el desarrollo y mantenimiento de conectores de datos externos.
• Calidad de los datos mejorada: Garantiza la consistencia y precisión en todos los conjuntos de datos al limpiar, normalizar y enriquecer los datos. Esto permite que las decisiones se basen en datos limpios, oportunos y ricos en contexto.
• Información en tiempo real: Facilita el acceso inmediato a los datos procesados, lo que permite una toma de decisiones rápida, algo crítico en sectores de alto riesgo como los servicios financieros y la prevención del fraude.
• Escalabilidad: Se adapta a los crecientes volúmenes de datos y a las necesidades comerciales en evolución. Las plataformas de orquestación pueden escalarse para implementaciones empresariales.
• Ahorro de costos: Reduce los costos operativos asociados con el manejo y procesamiento manual de datos. Esto incluye un ahorro potencialmente significativo al decidir de forma inteligente qué fuentes de datos llamar, especialmente en procesos como la apertura de cuentas.
• Mayor agilidad: Permite la rápida prueba, evaluación y puesta en funcionamiento de nuevas fuentes de datos y tecnologías. Esto permite a los bancos intercambiar datos rápidamente a medida que cambian los patrones de fraude o surgen nuevos proveedores, superando el desafío de los largos proyectos de integración. Esta capacidad de activar y desactivar fácilmente nuevas fuentes de datos es poderosa.
• Evaluación holística del riesgo: Permite combinar datos de varias fuentes (sistemas internos, proveedores externos, señales de dispositivos, datos de comportamiento) para crear un perfil de riesgo unificado. Esto es crucial para tomar decisiones informadas en puntos como la apertura de cuentas, donde la información inicial sobre un cliente es limitada.
• Experiencia del cliente mejorada: Al automatizar procesos y permitir decisiones más rápidas y precisas, la orquestación puede reducir la fricción para los clientes legítimos, como acelerar la apertura de cuentas.

¿Qué desafíos puede ayudar a superar la Orquestación de Datos?

Las organizaciones a menudo se enfrentan a desafíos importantes en la gestión eficaz de los datos, que la orquestación de datos está diseñada para abordar:

• Silos de datos: Sistemas de datos aislados que obstaculizan el análisis completo. La orquestración unifica los datos de múltiples fuentes en un solo flujo de trabajo.
• Formatos de datos inconsistentes: Variaciones en las estructuras de datos que complican la integración y el análisis. La orquestración transforma y normaliza los datos en un formato consistente y utilizable.
• Procesos manuales: Tareas que consumen mucho tiempo y son propensas a errores humanos. La orquestración automatiza estas tareas, mejorando la eficiencia y reduciendo los errores.
• Información retrasada: Los retrasos en el procesamiento de datos conducen a información desactualizada. La orquestración permite el procesamiento y la entrega de datos en tiempo real, lo que permite tomar decisiones oportunas e informadas.
• Dificultad para cuantificar el valor: Desafíos para medir el impacto de las nuevas fuentes de datos. La orquestración, especialmente cuando se combina con un motor de análisis o de riesgo, puede facilitar la prueba y la medición del valor de los nuevos datos.
• Integración lenta de proveedores: El tiempo y el esfuerzo significativos (posiblemente años) necesarios para integrar o cambiar proveedores de datos externos utilizando métodos tradicionales. La orquestración reduce drásticamente el tiempo necesario para probar e integrar nuevas fuentes, lo que permite una mayor agilidad.
• Riesgos de incorporación: La apertura de cuentas es una etapa vulnerable para los estafadores que usan identidades robadas o sintéticas. La orquestración proporciona la capacidad de acceder y verificar rápidamente la información de identidad de múltiples fuentes, mejorando la seguridad en esta coyuntura crítica.

La orquestración de datos aborda estos problemas al proporcionar un marco unificado para la gestión de datos, asegurando que la información sea precisa, oportuna y procesable. Permite a las organizaciones enfocar recursos valiosos en lograr los resultados correctos para el cliente en lugar de una compleja recolección de datos.

Orquestación de Datos vs. Integración de Datos: ¿Cuál es la diferencia?

Aunque están relacionadas, la integración de datos y la orquestación de datos tienen propósitos diferentes. La integración de datos se trata principalmente de combinar datos de varias fuentes en una sola vista unificada. Se enfoca en mover y consolidar datos.

La orquestración de datos implica gestionar y coordinar la compleja secuencia de flujos de datos entre diferentes sistemas y procesos. No se trata solo de mover datos; se trata de automatizar el flujo de trabajo, determinar el orden de las operaciones, manejar las dependencias y garantizar que los datos lleguen al lugar correcto en el momento adecuado y en el formato correcto. La orquestración se basa en la integración al agregar capas de control, automatización y secuenciación para crear flujos de trabajo procesables.

¿Qué herramientas se usan comúnmente para la Orquestación de Datos?

Varias herramientas facilitan la orquestación de datos, ofreciendo diversas características adaptadas a las diferentes necesidades organizativas, lo que permite una orquestación de datos eficiente y escalable:

• Apache Airflow: Una plataforma de código abierto para la creación, programación y monitoreo de flujos de trabajo de forma programática.
• Prefect: Un sistema de gestión de flujos de trabajo que permite a los desarrolladores crear, ejecutar y monitorear pipelines de datos.
• Luigi: Un módulo de Python que ayuda a construir pipelines complejos de trabajos por lotes.
• Dagster: Una plataforma de orquestación diseñada para desarrollar y mantener activos de datos.

Estas herramientas ayudan a gestionar la complejidad de coordinar los procesos de datos en sistemas distribuidos. A través de la adquisición de Demyst, Feedzai ahora ofrece una plataforma de orquestación de datos diseñada específicamente para las complejidades de los datos externos en la prevención del fraude y los delitos financieros. El manejo de fuentes de datos externas presenta desafíos únicos en términos de matices, costo e integración. Nuestra plataforma está hecha a medida para abordar estas consideraciones adicionales, lo que permite a los bancos incorporar y gestionar de manera eficiente los datos externos para evaluaciones de riesgo precisas y oportunas.

¿Por qué es importante la Orquestación de Datos? Garantizando la seguridad de los datos en la apertura de cuentas

La apertura de cuentas (AC) es una de las etapas más vulnerables en el ciclo de vida del cliente, especialmente para los bancos e instituciones financieras sin conocimiento del solicitante. Este momento presenta tanto una oportunidad como un riesgo: si bien es una oportunidad para incorporar a un nuevo cliente, también es un objetivo principal para los estafadores que usan identidades robadas o sintéticas.

La orquestación de datos desempeña un papel crítico en esta etapa al permitir el acceso en tiempo real a múltiples fuentes de datos internas y externas, lo que permite a las instituciones tomar decisiones de riesgo informadas y de alta confianza en segundos, no en horas o días.

Por qué la apertura de cuentas necesita Orquestación de Datos

En el momento de la solicitud, los bancos deben responder al instante a preguntas críticas para gestionar el riesgo de manera efectiva y proporcionar una experiencia de cliente fluida que impulse la adquisición:

• ¿Es este un solicitante legítimo o un estafador, y cómo podemos verificar su identidad rápidamente?
• ¿Es el dispositivo confiable y podemos evaluar su riesgo sin añadir fricción?
• ¿Aparece esta persona en listas de sanciones o PEP, y podemos verificarlo de manera eficiente?
• ¿Coinciden los datos de identidad en varias fuentes y podemos confirmar esto en tiempo real para agilizar la incorporación?

La orquestación de datos automatiza la recolección, transformación y activación de esta información de una amplia gama de entradas (sistemas internos, proveedores de datos externos, inteligencia de dispositivos, agencias de crédito, listas de vigilancia y materiales proporcionados por el solicitante) para lograr este equilibrio.

Al unificar y normalizar estos puntos de datos en tiempo real, la orquestación empodera a los equipos de fraude, riesgo y de incorporación para:

• Detectar anomalías y posibles fraudes mientras minimizan los falsos positivos para los clientes legítimos.
• Verificar identidades con múltiples capas de evidencia sin causar un retraso indebido.
• Evaluar el riesgo de manera integral en la identidad, el comportamiento y el dispositivo para tomar decisiones informadas rápidamente.

Este enfoque permite un proceso de incorporación con la fricción correcta y consciente del riesgo que es tanto amigable para el cliente como resistente al fraude, impulsando la adquisición de clientes sin comprometer la gestión del riesgo.

Fortaleciendo la seguridad de los datos a través de la orquestación

Además de tomar mejores decisiones de riesgo, la orquestación de datos contribuye directamente a la seguridad de los datos y al cumplimiento normativo:

• Exposición de datos minimizada: Solo se accede y se transmite la información necesaria, lo que reduce el área de superficie para posibles violaciones.
• Flujos de trabajo listos para auditoría: Cada paso en el flujo de datos (desde la recolección hasta la decisión) se registra y es rastreable, lo que apoya el cumplimiento de KYC (Conoce a tu cliente), AML (Anti-lavado de dinero) y otras regulaciones.
• Integración segura: Las herramientas de orquestación utilizan API cifradas y protocolos seguros para conectarse a los proveedores de datos, lo que garantiza que la información sensible se mantenga protegida durante todo el proceso.

Tendencias emergentes en la Orquestación de Datos

La orquestación de datos está en continua evolución para satisfacer las demandas del procesamiento de datos moderno y la prevención de delitos financieros. Varias tendencias clave están dando forma a su futuro:

1. Orquestación impulsada por IA: Más plataformas están integrando inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar la toma de decisiones dentro de los pipelines. Esto permite ajustes más inteligentes y en tiempo real en los flujos de datos basados en condiciones cambiantes, lo que reduce la intervención manual y aumenta la eficiencia.
2. Soporte híbrido y multi-nube: A medida que las organizaciones utilizan múltiples proveedores de la nube y sistemas locales, las herramientas de orquestación se están creando para funcionar sin problemas en estos diversos entornos. Esto proporciona a las empresas una mayor flexibilidad y resiliencia en la gestión de los flujos de datos.
3. Orquestación en tiempo real: Hay un cambio significativo hacia el soporte de pipelines de procesamiento y transmisión de datos en tiempo real. Esto permite obtener información inmediata y respuestas más rápidas, cruciales para aplicaciones como la detección de fraudes, la personalización y la optimización de la cadena de suministro. La capacidad de tomar decisiones de riesgo en tiempo real es un beneficio principal.
4. Interfaces de bajo código/sin código: Para hacer que la orquestación sea accesible para una gama más amplia de usuarios, incluidos los equipos no técnicos, las plataformas ofrecen cada vez más interfaces de bajo código o sin código. Esto simplifica la configuración y la gestión de los flujos de datos.
5. Gobernanza de datos y privacidad por diseño: Con el crecimiento de las regulaciones de privacidad de datos (como GDPR y CCPA), las herramientas de orquestación incorporan características de cumplimiento para proteger los datos sensibles durante todo su ciclo de vida. La capacidad de la orquestación para proporcionar flujos de trabajo auditables apoya el cumplimiento.
6. Integración con herramientas de observabilidad de datos: Comprender el estado y la confiabilidad de los pipelines de datos es vital. La orquestación se está combinando cada vez más con plataformas de observabilidad de datos que rastrean el linaje, el rendimiento y los posibles problemas en tiempo real. La integración con herramientas que permiten cuantificar el valor de las fuentes de datos también es esencial.

Estas tendencias indican la creciente sofisticación e importancia de la orquestación de datos en un mundo orientado a la IA.

Los beneficios de implementar la Orquestación de Datos para equipos de fraude y riesgo

La complejidad y la velocidad del crimen financiero moderno exigen un enfoque unificado y ágil para la gestión de datos. La orquestación de datos empodera a los equipos de fraude, pagos y riesgo para:

• detectar y prevenir el fraude en tiempo real durante la apertura de cuentas y más allá.
• obtener acceso inmediato a fuentes de datos externas para mejorar la toma de decisiones sobre el fraude.
• probar nuevas fuentes de datos a medida que surgen y evaluar su impacto en tu estrategia de riesgo.
• eliminar los gastos generales y los costos de ingeniería asociados con el desarrollo y mantenimiento de conectores de datos externos.
• abordar los riesgos de fraude y delitos financieros en rápida evolución mientras se simplifican los procesos de datos complejos.

Orquestación de Datos para la apertura de cuentas: una perspectiva de fraude, pagos y riesgo

La orquestación de datos es fundamental para una apertura de cuenta segura y eficiente para los equipos de fraude, pagos y riesgo en bancos e instituciones financieras. El proceso de apertura de cuentas es un objetivo principal para los estafadores, que explotan las lagunas en la integración y verificación de datos. La orquestación aborda estos desafíos al proporcionar:

• Verificación de identidad en tiempo real: Agrega y analiza instantáneamente los datos de identidad de múltiples fuentes para verificar a los solicitantes, lo que reduce el riesgo de fraude de identidad sintética y de apropiación de cuentas.
• Evaluación de riesgo holística: Combina la inteligencia del dispositivo y los datos de terceros para crear un perfil de riesgo unificado para cada solicitante, lo que permite una toma de decisiones más precisa.
• Incorporación de clientes sin fricción: Automatiza la validación de datos y reduce las revisiones manuales, lo que permite a los clientes legítimos abrir cuentas rápidamente mientras se señalan los casos de alto riesgo para un mayor escrutinio.
• Cumplimiento normativo: Garantiza que los procesos de incorporación de clientes sean auditables y cumplan con los requisitos de KYC, AML y otras regulaciones al mantener flujos de trabajo consistentes y transparentes.

Preguntas frecuentes sobre la orquestación de datos

¿Qué es un ejemplo de orquestación?

Escenario: Apertura de una nueva cuenta bancaria en línea

• • Paso 1: El cliente inicia la solicitud. Un cliente envía una solicitud digital para abrir una nueva cuenta de cheques.
  • Paso 2: La orquestación de datos entra en acción. La capa de orquestación del banco reúne datos en tiempo real de múltiples fuentes internas y externas:
    • Sistemas internos: Historial de clientes anterior, CRM y comportamiento transaccional si el solicitante es un cliente existente.
    • Fuentes externas: Servicios de verificación de identidad (por ejemplo, validación de identificación del gobierno), agencias de crédito, datos de operadores de telefonía móvil, proveedores de reputación de dispositivos y fuentes de datos alternativas, como la verificación de facturas de servicios públicos o la consistencia en las redes sociales.
  • Paso 3: Prevención de fraude en tiempo real. A medida que fluyen los datos, el motor de orquestación los envía a los sistemas de prevención de fraude:
    • La huella digital del dispositivo indica si el dispositivo ha estado vinculado a fraudes conocidos.
    • La biometría de comportamiento evalúa los patrones de pulsación de teclas o el comportamiento de copiar/pegar.
    • Las verificaciones de velocidad determinan si se está usando la misma identidad para abrir varias cuentas en un período corto en diferentes zonas geográficas.
    • La detección de identidad sintética utiliza la IA para detectar discrepancias en los patrones de datos (por ejemplo, un número de seguro social que no coincide con la fecha de nacimiento o el historial de direcciones).
  • Paso 4: Toma de decisiones. Todos los datos recolectados se califican en tiempo real:
    • Si el riesgo es bajo, la cuenta se abre al instante.
    • Si el riesgo es alto, la solicitud se marca para revisión manual o se rechaza.
    • Si es incierto, se activan pasos de verificación adicionales (por ejemplo, selfie con identificación, verificación de vivacidad).

• Paso 5: Bucle de retroalimentación. El sistema aprende de los resultados (fraude confirmado, falsos positivos, buenos clientes) y ajusta las reglas, los modelos y la lógica de orquestación para mejorar las decisiones futuras.

Sin la orquestación, estos pasos estarían aislados, serían lentos y propensos a errores, lo que conduciría a:

• Fricción para los buenos clientes (abandono)
• Lagunas que explotan los estafadores
• Aumento del costo operativo para las revisiones manuales

Con la orquestación, el banco crea un proceso de incorporación con la fricción correcta y consciente del riesgo que es tanto amigable para el cliente como resistente al fraude.

¿Cuál es la diferencia entre la ingestión de datos y la orquestación de datos?

Ingestión de Datos

La ingestión de datos es el proceso de recolectar e importar datos de varias fuentes a un sistema para su procesamiento o almacenamiento.

Enfoque: Obtener los datos.

Características clave:

• Introduce datos sin procesar de API, bases de datos, archivos, sensores, proveedores de terceros, etc.
• A menudo implica el procesamiento por lotes o en tiempo real.

Típicamente maneja:

• Conversión de formato (por ejemplo, JSON a CSV)
• Validación inicial
• Transporte (por ejemplo, de la nube al local, o viceversa)

Ejemplo en la banca: Extraer datos de identidad de una base de datos del gobierno o de una agencia de crédito durante un proceso de incorporación de clientes.

Orquestación de Datos

Como se explicó anteriormente, la orquestación de datos es el proceso coordinado de gestionar los flujos de trabajo de datos, decidiendo cómo, cuándo y en qué secuencia se mueven, enriquecen, analizan o enrutan a diferentes sistemas los datos.

Enfoque: Hacer que los datos sean útiles.

Características clave:

• Conecta múltiples puntos de ingestión, transformación y decisión.
• Controla las dependencias y la lógica del flujo de trabajo.

A menudo implica:

• Enrutamiento condicional (por ejemplo, “Si el puntaje de crédito < 600, marcar para revisión”)
• Activación de sistemas posteriores (calificación de fraude, verificación de identidad)
• Monitoreo y recuperación de fallas

Ejemplo en la banca: Coordinar una verificación de identidad en tiempo real, una búsqueda de puntaje de fraude y una evaluación de crédito en secuencia, y decidir si aprobar o escalar una solicitud de cuenta.

Consideraciones finales sobre la Orquestación de Datos

La orquestación de datos está transformando la forma en que las instituciones financieras detectan y previenen el fraude y los delitos financieros. Al unificar los datos fragmentados, permitir el análisis en tiempo real y apoyar la seguridad y el cumplimiento robustos, las plataformas de orquestación empoderan a los equipos de fraude para mantenerse a la vanguardia de las amenazas cada vez más sofisticadas. A medida que el ecosistema de servicios financieros cambia, invertir en la orquestación de datos no es solo una actualización tecnológica, es un imperativo estratégico para salvaguardar los activos, mantener la confianza del cliente y cumplir con las expectativas regulatorias.

Recursos relacionados:

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