La firma señaló que la globalización y los diferentes procesos realizados por las compañías hipotecarias, bancos de consumo y de inversión, compañías de seguros, así como los fondos de cobertura, obligan a contar con soluciones que analicen de manera más veloz los altos volúmenes de información generada.

Las diferentes instituciones financieras requieren de información relacionada con los riesgos que enfrentan de manera cotidiana, así como informes consolidados y oportunos de las operaciones que realizan cada día, explicó la compañía tecnológica.

Añadió que de acuerdo con el tipo de servicio que presten las citadas compañías son necesarias distintas herramientas, como es el caso de los bancos, que necesitan saber el impacto de cada una de sus transacciones y conocer la exposición total de los riesgos a los que se enfrentan.

Sin embargo, los actuales sistemas de análisis de amenazas se han vuelto obsoletos para cumplir con ese propósito, subrayó.

En este contexto, Teradata consideró necesario contar con programas de gestión de riesgos que puedan escalar servidores en mayor volumen y permitir a las firmas afrontar los retos del incremento de datos de manera efectiva.

Lo anterior implica una arquitectura flexible que crezca con las necesidades de cada institución y que no requiera una inversión representativa en el largo plazo, puntualizó la firma.

Señaló que los programas diseñados para analizar terabytes y petabytes de datos son económicamente más viables debido a que gestionan datos de manera masiva, lo que elimina el costo inicial de la adquisición.

En algunas ocasiones, las restricciones y requerimientos de las instituciones financieras impiden hacer un análisis tradicional debido a los altos volúmenes de información que manejan, por lo que soluciones que verifiquen los datos de manera más rápida proveerían a esas compañías de una mayor seguridad.

Otra característica con la que deberían contar los sistemas de gestión de riesgos con las que operan las instituciones financieras, abundó, es una amplia disponibilidad, debido a que los análisis se deben realizar de manera constante y con tiempos de entrega reducidos. Notimex