Analítica financiera en tiempo real con Azure Synapse y Power BI

Introducción:

Tema – Inteligencia de negocio y toma de decisiones estratégica 
"Unificar datos y visualizarlos al instante para acelerar decisiones críticas en el sector bancario."

Contexto 
Un banco regional con operaciones en varios países necesita un sistema para monitorear indicadores clave como liquidez, cartera vencida, ingresos por comisiones y proyecciones de riesgo en tiempo real. 
Hasta ahora, los reportes se generan a partir de consultas manuales en múltiples bases de datos y hojas de cálculo, lo que implica: 

• Retrasos de hasta 48 horas en la disponibilidad de información. 

• Diferencias entre cifras de distintas áreas. 

• Falta de visibilidad unificada para la alta dirección. 

 Escenario práctico 

En una reunión de junta directiva, el CEO solicita una proyección de liquidez para los próximos tres meses basada en datos actualizados. El equipo de finanzas tarda horas en consolidar la información, y las cifras entregadas no reflejan operaciones de las últimas 24 horas, generando decisiones basadas en datos incompletos. 

 Problemas identificados 

• Fuentes de datos dispersas (core bancario, CRM, sistemas de riesgo). 

• Procesos manuales para extracción y consolidación de datos. 

• Falta de visualización interactiva y actualizada. 

• Riesgo de tomar decisiones con información desfasada. 

 Enfoque de implementación 

El banco decide integrar Azure Synapse Analytics como plataforma central para consolidar y procesar datos, y Power BI para visualizarlos y distribuir reportes en tiempo real. 

Componentes implementados 

Beneficios para el sector bancario 

• Visibilidad instantánea sobre métricas críticas. 

• Mejora en la toma de decisiones gracias a datos actualizados al minuto. 

• Alineación entre áreas al trabajar sobre un único modelo de datos. 

• Cumplimiento regulatorio con auditoría y trazabilidad de la información. 

 Resultado esperado 

• Reducción del tiempo de generación de reportes de horas/días a segundos. 

• Incremento en la precisión de la información financiera. 

• Capacidad de anticipar riesgos y ajustar estrategias en tiempo real. 

• Mayor confianza en los datos para soportar decisiones estratégicas. 

 Recomendaciones clave 

• Definir indicadores clave (KPIs) antes de implementar la solución. 

• Asegurar calidad y consistencia de los datos desde la ingesta. 

• Capacitar a los usuarios en interpretación y uso de Power BI. 
• Revisar periódicamente la arquitectura de datos para adaptarse a cambios normativos o de negocio.