“Nossas invenções costumam tornar-se bonitos brinquedos que distraem nossa atenção das coisas sérias.” Henry Thoreau (1854)
Um denominador comum existe nos temas que estão na agenda das instituições financeiras. Seja para atender as novas e cada vez mais complexas regulamentações de gestão de risco e alocação de capital, seja para melhorar o resultado através de relatórios gerenciais mais precisos e entendimento mais granular dos clientes, os dados estão na fundação dos modelos, painéis gerenciais e relatórios que circulam nas organizações financeiras.
Historicamente, os dados foram tratados como subprodutos dos principais eventos no dia a dia de um banco. De forma geral, as esteiras de produção dos bancos terminam ou em contratos – de crédito, conta corrente, investimentos – ou em transações – saques, depósitos, pagamentos. Os processos e sistemas que sustentam a operação financeira foram construídos no contexto destes eventos. O sistema de conta-corrente, o sistema de ativos, de passivos, etc. capturam as intenções dos clientes e as convertem nas instruções que serão executadas e registradas nos livros contábeis. E os dados originados nestes eventos são guardados isoladamente, cada um em seu sistema, seu limitado mundo.
Porém o universo bancário não é formado por um único evento, mas pela agregação destes eventos em torno de clientes, produtos, canais e outras dimensões que permitem aos gestores operarem o negócio buscando criar valor e aos reguladores controlarem o ambiente financeiro. Neste momento, os dados ganham relevância, pois cruzamos a fronteira do mundo transacional para o mundo analítico.
No mundo analítico, o elemento primordial, o átomo da matéria informacional, é o dado. Dados e mais dados e mais dados. Esta é a era do Big Data e a tecnologia evoluiu tanto que, como disse Henry Thoreau na frase citada acima, somos tentados a usá-la tão intensamente que perdemos o objetivo final, ou seja, permitir que os executivos da instituição receba a agregação analítica que necessitam para manejar o negócio.
Tradicionalmente pensamos em extrair, transformar, carregar e agregar os dados partindo das fontes, os sistemas de produto, empurrando estes dados até as calculadoras (engines) e relatórios que necessitam deles. Por esta abordagem, corrigimos os dados na entrada e usando pesadas ferramentas de extração (ETLs) e armazenagem disponibilizamos os dados necessários para a operação. Em um primeiro momento, há uns dez anos atrás, o objetivo era armazenar tudo em um grande Data Warehouse. Como este sonho se mostrou imenso, quase impossível, mudamos algumas de nossas abordagens e ao invés de um único banco, temos vários sincronizados por ferramentas, chamadas de Master Data Management, altamente complexas.
Porém, a linha mestra de pensamento permanece a mesma, da fonte para o relatório.
Esta abordagem busca fundamentalmente arrumar a arquitetura dos sistemas origem e sua integração com os ambientes analíticos no longo prazo. Como consequência imediata, temos a estruturação de programas complexos cujo foco é Tecnologia da Informação. Nossa experiência mostra que apesar de correta, esta abordagem não é suficiente para garantir o sucesso da transformação que os bancos necessitam com relação à forma como trabalha seus dados. Se não conseguirmos entregar resultados que realmente importam para as áreas usuárias, estas se desinteressam pelo programa, deixam de patrociná-lo e buscam soluções caseiras que pioram o contexto informacional da organização.
Propomos uma abordagem que complementa a visão clássica, partindo dos relatórios e outros usos necessários da informação e puxando os dados desde a sua base de dados. Mas esta abordagem requer cuidados para que seja convergente com o desenho que se quer obter no longo prazo. Um trabalho coordenado entre mudanças nos sistemas onde os dados se originam, os sistemas legados, e os ambientes de armazenagem e tratamento de dados, os sistemas analíticos, permitirão que a organização estruture uma nova arquitetura de informação e também traga os benefícios necessários ao longo da jornada de transformação. Isto é necessário pois transformações nos sistemas legados devem ser cuidadosas, uma vez que, como dito por um executivo sênior de um grande banco, “… sistema legado é tudo aquilo que funciona. Os outros foram descontinuados …”. De forma esquemática, propomos também pensar da direita para a esquerda, isto é, do consumo para o dado!
Desta forma, buscamos corrigir uma deficiência que os programas de data warehouse incorreram no passado, a visão de que os consumidores de informação são todos iguais. Quando pensamos no consumo, preparamos nossa solução para atender diversos tipos de consumidores de informação, dos executivos que querem dashboards com alto nível de agregação até os gestores que precisam de informações altamente granulares (por cliente, por região, por produto, etc.). E incluímos outro tipo de consumidor, os “modeleiros”, aquele que quer as informações abertas para poder mastigar os números e extrair os insights que permitem pensar diferente. No mundo analítico, cada um quer a informação a sua moda.
Quando pensamos no consumo da informação e chegamos ao dado, permitimos que a organização explore todo o potencial do Big Data e também damos eficácia ao programa, pois nem tudo que existe no legado precisa estar disponível em um primeiro momento.
(*) Rafael Dean Schur é sócio de consultoria para mercado financeiro da EY
Site: CIO
Data: 19/11/2013
Hora: 8h51
Seção: Opinião
Autor: Rafael Dean Schur
Link: http://cio.uol.com.br/opiniao/2013/11/19/lidando-com-a-febre-do-big-data-nas-instituicoes-financeiras/