Spanish ACAMS Today (Marzo-Mayo 2012) Vol. 11 No. 2 | Página 38

SOLUCIONES PRÁCTICAS De terabyte a petabyte: Encontrando a los malos en la era de la gran cantidad de información L a carga de información se ha convertido en una vía de doble circulación. Estamos expuestos a un flujo constante de información todos los días—consumiéndola de las redes sociales, los teléfonos celulares, los ayudantes personales digitales (PDAs, por sus siglas en inglés), Internet y otras fuentes. Pero también entregamos algo a cambio. La información es obtenida en cada interacción con la tecnología. Estos almacenes masivos de conjuntos de información y datos se han vuelto tan grandes y tan difíciles de manejar que no pueden ser procesados por las herramientas tradicionales de administración de información dentro de un plazo de tiempo aceptable. Bienvenidos a la era de la gran información (“big data”). La gran información es un término general utilizado para describir esta voluminosa cantidad de información semi-estructurada y no estructurada. La información no estructurada, que representa aproximadamente el 80 por ciento de la información de una organización, en su mayoría se encuentra en archivos de texto. La información semiestructurada está disponible electrónicamente en sistemas de bases de datos, en información de la web y en formatos de intercambio de información. Los ejemplos incluyen XML, correo electrónico y EDI. A fin de procesar estos enormes conjuntos de información, las organizaciones se están volcando a tecnologías innovadoras, no tradicionales que puedan capturar, administrar y procesar la información en su totalidad. Las tecnologías que se aplican a la gran información incluyen las bases de datos de procesamiento masivamente paralelo (massively parallel processing, o MPP, por sus siglas en inglés), los sistemas de archivos distribuidos, las bases de datos distribuidas, las plataformas de computación de nube (cloud computing platforms), Internet, los sistemas de almacenamiento escalables, la búsqueda y procesamiento de datos y los análisis avanzados. La definición de gran información es tridimensional: volumen (medido en terabytes y petabytes); velocidad (la velocidad a las cual es obtenida); y la variedad (rangos de tipos y fuentes de datos). La gran información se ha creado por una razón simple—la obtención de datos infunde caso todo lo que hacemos, desde abrir una cuenta en el banco hasta buscar en Google, hasta llamar a su mejor amigo en Texas. A medida que nuestras vidas se basan cada vez más en la tecnología, esto continuará alimentando la explosión de la gran información. sus operaciones comerciales, la conducta del cliente y las interacciones. El valor puede ser aplicado a una gran cantidad de áreas dentro de la institución, incluidas: Extrayendo el valor de la gran información • Administración de las relaciones con el cliente (CRM, por sus siglas en inglés) Walmart registra un millón de transacciones por hora. Twitter registra más de 90 millones de tweets por día. Los usuarios de Facebook crean más de 30.000 millones de piezas de contenido cada mes, que van desde vínculos en la web, noticias y blogs hasta fotos. Cada conexión en un sitio de la web, cada comunicación de dispositivo a dispositivo y cada interacción en los medios sociales contiene información crítica y valiosa. La gran información produce en masa información de negocios. • Vigilancia de operaciones y análisis de patrones Por ejemplo, PayPal y Amazon han tenido años de acumular bases de datos que contienen detalles de transacciones para cientos de millones de clientes con miles de comerciantes. Al utilizar esta información, han desarrollado herramientas de detección de fraude que dependen de enormes conjuntos de información que contienen no solo información financiera para las transacciones, sino las direcciones IP, información de los navegadores y otros datos técnicos para predecir, identificar e impedir la actividad fraudulenta. En un mundo que se ha vuelto cada vez más digital, el acumular y analizar grandes conjuntos de información traerá enormes beneficios a las organizaciones en un amplio espectro de industrias que incluyen a los servicios financieros. Las instituciones financieras que piensan hacia el futuro están explorando soluciones que les ayudarán a analizar la masiva cantidad de información obtenida. Esta información representa detalles granulares de 38 ACAMS TODAY | MARZO–MAYO 2012 | ACAMS.ORG | ACAMSTODAY.ORG • Evaluación y administración del riesgo • Detección de lavado de dinero y fraude • Cumplimiento y reporte regulatorio • Calificación del riesgo crediticio Los departamentos IT enfrentan el desafío técnico de analizar y reportar sobre cantidades de información muy grandes en un plazo de tiempo razonable. Este período de tiempo es dictado por los usuarios del negocio que se basan en el análisis y reporte para dar soporte a las funciones de cumplimiento, administración del riesgo y otras funciones estratégicas. Para obtener el valor máximo, los IT y aquellos que toman las decisiones comerciales deben colaborar en un enfoque holístico para administrar la información de una institución. Al reconocer que las bases de datos, la arquitectura y metodologías tradicionales ya no son suficientes, las instituciones financieras están comenzando a adoptar las nuevas tecnologías necesarias para procesar, descubrir y analizar grandes conjuntos de información. Los análisis avanzados que pueden ser realizados sobre volúmenes, velocidades y variedad de datos cada vez mayores, dan un valor real a la organización. Creación de información puesta en práctica para combatir el crimen financiero El análisis avanzado es una colección de técnicas y herramientas relacionadas basada en la inteligencia artificial, la obtención y análisis de información, estadísticas, análisis predictivo, visualización de información y procesamiento natural del lenguaje. Conocido a menudo como análisis de descu-