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El automatizado, Sin código Pila de datos

Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.

Cómo la integración automatizada de datos financieros agiliza la detección de fraudes

16 de febrero de 2024.

¿Sabe que la detección y prevención proactiva del fraude podría ahorre a las organizaciones hasta la asombrosa suma de 5.9 millones de dólares ¿anualmente? Sin embargo, reunir datos relevantes para este fin no es una tarea fácil. La integración de datos financieros desempeña un papel crucial en la lucha contra el fraude, ya que permite a las organizaciones fusionar datos de diversas fuentes y formatos en una vista unificada y coherente.

Sin embargo, reunir datos relevantes para este fin no es una tarea fácil. La integración de datos financieros enfrenta muchos desafíos que obstaculizan su efectividad y eficiencia en la detección y prevención del fraude.

Desafíos de la integración de datos financieros

Calidad y disponibilidad de datos

La calidad y disponibilidad de los datos son cruciales para el proyecto de integración de datos financieros, especialmente para detectar fraude. Los estafadores suelen aprovechar los problemas de calidad de los datos, como valores faltantes, errores, inconsistencias, duplicados, valores atípicos, ruido y corrupción, para evadir la detección y llevar a cabo sus planes.

integración de datos financieros

Según la Gartner, el 60 % de los expertos en datos cree que la calidad de los datos en todas las fuentes y paisajes de datos es el mayor desafío de gestión de datos.

Además, algunas fuentes de datos pueden ser de difícil acceso, poco confiables o desactualizadas, lo que puede comprometer la integridad y puntualidad del proceso de integración de datos financieros.

Por lo tanto, la gestión de la calidad de los datos es esencial para garantizar que sean precisos, coherentes y fiables. La gestión de la calidad de los datos implica varias técnicas, como la limpieza, validación, verificación y conciliación de los datos, para identificar y resolver problemas de calidad de los datos. La gestión de la calidad de los datos puede tener importantes beneficios para las organizaciones, tales como:

  • La reducción de los recursos desperdiciados hizo perder ingresos y aumentó el riesgo. Según una encuesta de Experian, el 95% de las organizaciones ve impactos negativos por la mala calidad de los datos, como mayores costos, menor eficiencia y menor satisfacción del cliente.
  • Ahorrar dinero e impulsar la economía. Según un informe de IBM, la mala calidad de los datos le cuesta a la economía estadounidense 3.1 billones de dólares al año, lo que equivale al 17% del PIB estadounidense. Mejorar la calidad de los datos puede ayudar a reducir estas pérdidas y aumentar la productividad y la innovación.
  • Mejorar la gobernanza de datos y el conocimiento de los clientes. Según un estudio de SAS, solo el 35% de las organizaciones tiene un marco de gobierno de datos bien establecido y solo el 24% tiene una vista única e integrada de los datos de los clientes. La gobernanza de datos es el proceso de definir e implementar políticas, estándares y roles para la gestión de datos. La gobernanza de datos puede ayudar a mejorar la calidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos, además de permitir una mejor toma de decisiones y un mejor servicio al cliente.

Integración y transformación de datos

El proceso de integración de datos financieros consta de dos tareas principales: extraer datos de múltiples fuentes y convertirlos en una vista unificada y consistente. Estas tareas son desafiantes, ya que involucran diversos temas, tales como:

  • Heterogeneidad de los datos: las fuentes de datos pueden tener diferentes estructuras, formatos y semánticas, que deben conciliarse y alinearse.
  • Mapeo de datos: las fuentes de datos pueden tener diferentes identificadores, valores y unidades, que deben traducirse y estandarizarse.
  • Transformación de datos: las fuentes de datos pueden tener diferente calidad, granularidad y complejidad, las cuales deben limpiarse, validarse, agregarse, filtrarse o transformarse de cualquier otra manera.
  • Consolidación de datos: las fuentes de datos pueden tener datos redundantes, contradictorios o faltantes, que deben resolverse e integrarse.
  • Pruebas de integración de datos: las fuentes y transformaciones de datos pueden tener errores, errores o anomalías que deben detectarse y corregirse.

Estas tareas también requieren un alto rendimiento y eficiencia, ya que pueden manejar grandes volúmenes y variedades de datos. Según un informe de Gartner, la integración y transformación de datos representan el 60% del tiempo y el costo de los proyectos de almacenamiento de datos.

Cómo los canales de datos automatizados ayudan en la integración de datos financieros para la detección de fraudes

Los canales de datos automatizados permiten la creación, ejecución y gestión de flujos de trabajo de integración de datos financieros sin requerir una codificación extensa o intervención manual. Ofrecen muchas funciones que facilitan la integración de datos financieros para la detección de fraude:

  • Interfaz de arrastrar y soltar: Los canales de datos automatizados proporcionan una interfaz intuitiva y fácil de usar de arrastrar y soltar que permite a los usuarios diseñar y configurar flujos de trabajo de integración de datos financieros con facilidad y flexibilidad. Los usuarios pueden simplemente arrastrar y soltar fuentes de datos, transformaciones, destinos y otros componentes prediseñados en un lienzo gráfico y realizar asignaciones para crear canales de datos personalizados. Los usuarios también pueden personalizar las propiedades y parámetros de cada componente y obtener una vista previa de los resultados de cada paso.
  • Conectividad a una amplia gama de fuentes: Los canales de datos automatizados admiten la conectividad a una amplia gama de fuentes de datos, como bases de datos, archivos estructurados y no estructurados, servicios web, plataformas en la nube y aplicaciones. Los usuarios pueden acceder y extraer fácilmente datos de diversas fuentes, independientemente de su ubicación, formato o estructura. Los usuarios también pueden utilizar conectores prediseñados o crear conectores personalizados para integrarlos con cualquier fuente de datos.
  • Transformaciones prediseñadas: Los canales de datos automatizados ofrecen un rico conjunto de transformaciones prediseñadas que pueden realizar diversas tareas de procesamiento y manipulación de datos, como limpieza de datos, validación de datos, conversión de datos, agregación de datos, filtrado de datos, clasificación de datos, unión de datos, división de datos, datos. pivotamiento y enriquecimiento de datos. Estas transformaciones ayudan a abordar errores, garantizar la conformidad, facilitar la interoperabilidad, proporcionar resúmenes, centrarse en subconjuntos relevantes, organizar datos, integrar diversas fuentes, extraer información específica, reestructurar para diferentes perspectivas y aumentar conjuntos de datos con contexto adicional. Los usuarios también pueden crear transformaciones personalizadas, escribir expresiones o utilizar lenguajes de secuencias de comandos para realizar transformaciones de datos complejas o específicas.
  • Gestión de la calidad de los datos: Los canales de datos automatizados facilitan la gestión de la calidad de los datos, que es el proceso de garantizar que los datos sean precisos, completos, consistentes y confiables. La gestión de la calidad de los datos implica diversas tareas, como la elaboración de perfiles, la limpieza, la validación, la verificación, la conciliación y la auditoría de los datos.
  • Automatización del flujo de trabajo: Los canales de datos automatizados permiten la automatización del flujo de trabajo. Esto permite a los usuarios no solo crear canales de datos autorregulados, sino también automatizar tareas que normalmente requieren interferencia manual.
  • Cambiar captura de datos (CDC): Los canales de datos automatizados admiten la captura de datos modificados (CDC), que es el proceso de capturar y transferir solo los cambios realizados en las fuentes de datos en lugar de todos los conjuntos de datos. CDC es útil para la integración de datos financieros para la detección de fraude, ya que permite la detección de fraude casi en tiempo real y reduce el volumen y la latencia de los datos.
  • Transferencia de archivos gestionada (MFT): Las canalizaciones de datos automatizadas admiten la transferencia de archivos administrada (MFT), que es el proceso de transferencia de archivos de forma segura y confiable entre diferentes sistemas y ubicaciones. MFT es útil para la integración de datos financieros para la detección de fraudes, ya que permite el intercambio de datos con diversas partes interesadas, como clientes, socios, proveedores y reguladores.
  • Seguridad: Los canales de datos automatizados garantizan la seguridad, lo que le permite proteger los datos y los flujos de trabajo de integración de datos contra el acceso, uso, modificación, divulgación o destrucción no autorizados. La seguridad es vital para la integración de datos financieros, ya que involucra datos sensibles y confidenciales que pueden tener implicaciones legales o regulatorias.

Mejores prácticas y consejos para optimizar y solucionar problemas de integración de datos financieros

Optimizar fuentes de datos

Debe tomar algunas medidas estratégicas para mejorar sus fuentes de datos. En primer lugar, debe refinar su proceso de selección y optar sólo por campos de datos relevantes. En segundo lugar, debe utilizar filtros para excluir información irrelevante y reducir el volumen general de datos.

Por ejemplo, en el análisis de transacciones con tarjeta de crédito, debe centrarse en campos de datos esenciales como el monto de la transacción, la fecha, la hora, la ubicación, el comerciante y el cliente. Para simplificar aún más, debería considerar excluir las transacciones que caigan por debajo de un umbral específico o aquellas de fuentes confiables mediante la aplicación de filtros específicos.

Esto no sólo elimina datos innecesarios sino que también dirige la atención a las transacciones con mayor probabilidad de ser fraudulentas. En tercer lugar, debe emplear técnicas como indexar y particionar las tablas de datos según la fecha, hora o ubicación de la transacción. Esto puede mejorar el rendimiento de la recuperación de datos y acelerar la detección de fraude.

Aproveche las transformaciones de datos de manera eficiente

Debe tomar decisiones bien pensadas tanto en el método como en el modo para aprovechar de manera eficiente las transformaciones de datos. Puede considerar opciones de procesamiento en memoria, pushdown, masivo y paralelo. Para agilizar el proceso, debe evitar transformaciones innecesarias o redundantes y mejorar el rendimiento mediante la implementación de técnicas de almacenamiento en caché y buffer durante el procesamiento de datos.

Por ejemplo, si está consolidando datos de múltiples fuentes, es recomendable realizar transformaciones dentro del sistema de origen o de destino, optando por el procesamiento pushdown/ELT. Al hacerlo, se minimiza el movimiento de datos, se reduce la latencia y se aumenta la velocidad general de procesamiento.

Además, si sus tipos, formatos o unidades de datos ya son consistentes en todas las fuentes, debe omitir transformaciones innecesarias. Para mejorar aún más el rendimiento y evitar operaciones redundantes, debe almacenar los resultados de la transformación intermedia en la memoria o en el disco mediante técnicas de almacenamiento en caché y buffer.

Automatizar el mapeo de datos

La automatización del mapeo de datos puede ayudarlo a ahorrar tiempo y esfuerzo considerables y crear expresiones complejas para el mapeo de datos. Una de estas características es la función de mapeo automático, que puede mapear automáticamente sus elementos de datos si tienen nombres iguales o similares. Esta característica le ayuda a reducir los errores humanos y acelerar el proceso.

También puede aprovechar la función de mapeo de expresiones para crear expresiones complejas para el mapeo de datos, como concatenar, dividir o calcular elementos de datos. Esto puede ayudarle a crear elementos de datos nuevos y útiles. Por ejemplo, puede crear un identificador único para el cliente concatenando su nombre y apellido.

Además, puede utilizar algunas funciones que pueden ayudarle a asignar sus elementos de datos en función de una tabla de búsqueda o una puntuación de similitud. Una de estas características es la función de mapeo de búsqueda, que puede mapear sus elementos de datos en función de una tabla de referencia que contiene la lista de comerciantes o clientes válidos o no válidos. Esto puede ayudarle a identificar y marcar transacciones que involucran a partes sospechosas.

Otra característica es la función de mapeo difuso, que puede ayudar a hacer coincidir cadenas similares. Esto puede ayudarle a lidiar con elementos de datos que no son iguales pero lo suficientemente parecidos, como nombres mal escritos o abreviados.

Mejorar la calidad de los datos

La calidad de los datos es importante para la detección de fraude, ya que afecta la precisión, coherencia y confiabilidad de los datos. Para optimizar la calidad de los datos, puede utilizar diversas herramientas y técnicas, como:

  • Reglas de calidad de datos: Estas son reglas que verifican y hacen cumplir los estándares de calidad de los datos, como integridad, unicidad, validez, coherencia y precisión. Puede utilizar las reglas de calidad de datos prediseñadas o crear sus propias reglas de calidad de datos utilizando el asistente de calidad de datos o el editor de calidad de datos. Por ejemplo, puede crear una regla de calidad de datos que verifique si el monto de la transacción está dentro de un rango razonable y, en caso contrario, rechace o marque la transacción como potencialmente fraudulenta.
  • Informes de calidad de datos: Estos informes ilustran el estado de los datos de un conjunto de datos en particular. Puede utilizar los informes de calidad de los datos para visualizar y comunicar el estado y las tendencias de la calidad de los datos y para respaldar el análisis de la calidad de los datos y la toma de decisiones.
  • Alertas de calidad de datos: Son alertas que reciben notificaciones y alertas cuando se violan las reglas de calidad de los datos y toman las acciones apropiadas, como corregir o descartar los datos o notificar a los propietarios de los datos o a las partes interesadas. Puede utilizar las alertas de calidad de los datos para garantizar el cumplimiento y la responsabilidad de la calidad de los datos y para prevenir o mitigar los riesgos de calidad de los datos.

Cargue y sincronice datos de manera óptima

El destino de los datos es importante para la detección de fraudes, ya que afecta la entrega y el almacenamiento de los datos. Para optimizar el destino de los datos, puede elegir las opciones más adecuadas y eficientes, como por ejemplo:

  • Tipo y formato de destino: Son el tipo y formato del destino de los datos, como la base de datos, el archivo, los servicios web como las API, la plataforma en la nube o la aplicación. Puede elegir el tipo y formato de destino según el uso y consumo de datos. Por ejemplo, puede consumir API como fuente de datos para acceder en tiempo real a los datos necesarios para la detección de fraude.
  • Modo de carga: Este es el modo de cargar los datos en el destino de los datos, como la carga completa, la carga incremental, la inserción o la inserción. Puede elegir el modo de carga según el volumen y la frecuencia de los datos. Por ejemplo, si desea cargar los datos completos desde el origen hasta el destino, puede elegir carga completa. Si desea cargarlo de forma incremental desde la última carga, puede elegir carga incremental. Si desea insertar nuevos registros en la base de datos de destino, elija insertar. Si desea insertar nuevos registros en caso de que no existan en la base de datos y actualizar registros en caso de que existan, elegiríamos upsert. Tenga en cuenta que la carga incremental/carga completa no son alternativas de upsert/insert. La elección entre carga incremental y carga completa es independiente de la de inserción y inserción.
  • Cambiar captura de datos (CDC): Esta es una característica que captura y transfiere solo los cambios realizados en las fuentes de datos en lugar de los conjuntos de datos completos. Puede utilizar la función CDC para reducir los costos de almacenamiento y transferencia de datos, y para mejorar la actualización y puntualidad de los datos para la detección de fraude.

Configurar la automatización del flujo de trabajo

Mejorar la automatización del flujo de trabajo garantiza que el flujo de trabajo de su canal de datos esté optimizado para la detección de fraude. Puede configurar activadores de flujo de trabajo basados ​​en frecuencias o eventos predefinidos, como llegadas de datos, cambios, violaciones de calidad o alertas de fraude. Esta función le ayuda a activar y responder a cambios que afectan los procesos de detección de fraude. Por ejemplo, puede utilizar esta función para iniciar un flujo de trabajo cuando llega un nuevo archivo a una carpeta, cuando se viola una regla de calidad de datos o cuando otro sistema o aplicación genera una alerta de fraude.

Una vez que se establece el flujo de trabajo, debe monitorear la canalización. Debe configurar métricas para revisar el rendimiento de su canalización. Por ejemplo, debe controlar cuánto tiempo tarda en ejecutarse el flujo de trabajo de su canalización de datos, cuántos registros procesa, cuántos errores o advertencias encuentra y cuántas acciones realiza. También puede utilizar esta función para optimizar el flujo de trabajo de su canalización de datos cambiando los parámetros, variables o configuraciones, según sea necesario, para mejorar la velocidad, precisión y confiabilidad del procesamiento de datos para la detección de fraude.

Configurar el registro de flujo de trabajo

Si está creando un flujo de trabajo de detección de fraude, es esencial configurar, ver y exportar el registro de su canal de datos mediante filtros, vista previa y funciones de exportación. Esto le ayuda a revisar y analizar los detalles y el historial de su flujo de trabajo de canalización de datos y respaldar la auditoría y evaluación del flujo de trabajo de su canalización de datos. Por ejemplo, puede utilizar esta función para ver la hora de inicio y finalización de su flujo de trabajo de canalización de datos, los parámetros y variables utilizados, los conjuntos de datos de entrada y salida, las reglas de calidad de datos aplicadas y los detalles del destino de los datos.

También puede utilizar esta función para optimizar el flujo de trabajo de su canalización de datos verificando la ejecución y los resultados del flujo de trabajo de la canalización de datos y encontrando y corrigiendo cualquier problema de calidad de los datos para la detección de fraude.

Configurar Alertas

Su canal de datos debe enviarle notificaciones y alertas cuando el flujo de trabajo se complete o falle, mediante correo electrónico, SMS o notificaciones automáticas. Esto garantiza que el flujo de trabajo de su canalización de datos esté finalizado y sea exitoso, y que se tomen las acciones adecuadas, como corregir o descartar los datos o notificar a los propietarios de los datos o a las partes interesadas en caso de fallas o errores.

Por ejemplo, puede utilizar esta función para recibir un correo electrónico, un SMS o una notificación automática cuando su canalización de datos se haya ejecutado correctamente o se haya producido un error y para ver el resumen y el estado de su canalización de datos.

También puede utilizar esta función para optimizar su canalización de datos reduciendo la latencia y el tiempo de inactividad de la canalización de datos y mejorando la capacidad de respuesta y confiabilidad de la canalización de datos para la detección de fraude.

Optimizar el manejo de excepciones

El manejo de excepciones lo ayuda a resolver errores y excepciones que ocurren durante su canalización de datos mediante códigos de error, mensajes de error y acciones de error.

Puede utilizar esta función para solucionar problemas y corregir errores y excepciones y para prevenir o reducir los riesgos e impactos de la canalización de datos. Por ejemplo, puede utilizar esta función para ver los códigos de error y los mensajes de error que explican la causa y el tipo de errores y excepciones y para realizar las acciones de error que le indican los pasos y soluciones para resolver los errores y excepciones.

También puede utilizar esta función para optimizar su canalización de datos evitando o minimizando las fallas y errores de la canalización de datos y mejorando la calidad y seguridad de la canalización de datos para la detección de fraude.

Recuperación del flujo de trabajo

Esta característica le permite recuperar y reanudar el flujo de trabajo de su canalización de datos desde el último punto exitoso mediante puntos de control, instantáneas y funciones de reversión. Puede utilizar esta función para restaurar y continuar el flujo de trabajo de su canalización de datos y evitar perder o repetir datos o trabajo. Por ejemplo, puede usar esta función para ver los puntos de control y las instantáneas que guardan el estado y el progreso de su flujo de trabajo de canalización de datos y usar la función de reversión para volver al último punto exitoso. También puede utilizar esta función para optimizar el flujo de trabajo de su canalización de datos preservando y recuperando los datos y el trabajo del flujo de trabajo de la canalización de datos y mejorando la eficiencia y continuidad del flujo de trabajo de la canalización de datos para la detección de fraude.

Cómo Astera Permite la integración de datos financieros

La integración de datos financieros para la detección de fraude requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Con la ayuda de canales de datos automatizados, como Astera Generador de canalización de datos automatizado, puede lograr la integración de datos para la detección de fraude con facilidad y eficiencia.

Los canales de datos automatizados ayudan en la integración de datos financieros para la detección de fraude de varias maneras, como una interfaz de arrastrar y soltar, conectividad a una amplia gama de fuentes, transformaciones prediseñadas, mapeo de datos, gestión de la calidad de los datos, automatización del flujo de trabajo, CDC, Complemento MFT, seguridad y análisis.

Astera El generador de canalización de datos automatizado es una herramienta poderosa que puede ayudarlo a optimizar la integración de datos financieros. Con Astera, usted puede:

  • Conéctese a diversas fuentes y destinos de datos, como bases de datos, archivos, API, servicios en la nube y más sin escribir ningún código.
  • Transforme y enriquezca sus datos con funciones, expresiones y reglas comerciales integradas mediante una interfaz de arrastrar y soltar.
  • Automatice y programe sus canalizaciones de datos para que se ejecuten bajo demanda o en intervalos regulares con funciones avanzadas de monitoreo y manejo de errores.
  • Supervise y administre sus canales de datos con información y alertas en tiempo real.

Ya sea que necesite integrar sus datos financieros para informes, análisis, cumplimiento u otros fines, Astera puede ayudarle a alcanzar sus objetivos más rápido y más fácilmente.

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