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Científico de State Street ve gran futuro en bases de datos semánticas

Bases de datos semánticas están a punto de revolucionar la forma en que las instituciones financieras realicen evaluaciones del riesgo, de acuerdo con David Saúl, el Científico en Jefe del gigante de servicios financieros State Street Corp. en Boston, Massachusetts.

Saul - Vicepresidente Senior de State Street, que asumió el papel de Director Científico Adjunto hace aproximadamente un año - considera que las evaluaciones de riesgo más rápidas representan sólo uno de los muchos beneficios que la tecnología semántica puede ofrecerá  las organizaciones de servicios financieros.

La frase “base de datos semántica” se refiere a un modelo de datos que permite a los usuarios evaluar y analizar información de fuentes dispares. Las bases de datos semánticas medir las relaciones entre los datos para ayudar a los usuarios a  identificar y analizar escenarios de “qué pasaría si”. La habilidad de las bases de datos para medir las relaciones semánticas que los hace especialmente adecuados para la industria delos  servicios financieros, de acuerdo con Saul.

SearchDataManagement.com habló con Saúl recientemente para aprender más acerca de su investigación en curso sobre las bases de datos semánticas. Habló sobre la definición y los beneficios de la tecnología semántica y ofreció una visión de propio programa semántico State Street con su programa  piloto de base de datos. Él también tenía un consejo para organizaciones que estén considerando un proyecto similar. Estos son algunos extractos de esa conversación:

¿Cómo describe el concepto de la tecnología de base de datos semántica?

David a Saúl: El primer contacto que tuve con este en un nivel conceptual fue hace mucho tiempo - probablemente más de lo que me gusta recordar. En los primeros días a medida que Internet se está iniciando, la gente hablaba acerca de los hipervínculos y cómo se conectaría un sitio a otro. Hoy en día, ni siquiera pensar en ello. Vamos a un sitio. Vemos un enlace e ir a otro lugar. La razón de que somos capaces de [lograr esa conectividad] es que no hay un estándar que existe. Esa norma, que es HTTP, es realmente la misma base conceptual para bases de datos semánticos. [Mi opinión] de tecnología semántica es que nos va a proporcionar el mismo tipo de conectividad para los datos que tenemos hoy en día en la World Wide Web entre localidades.

La tecnología semántica ha estado alrededor por un tiempo bastante largo, pero parece que hemos estado escuchando más sobre él últimamente. ¿Por qué es eso?

Saúl: Una de las razones es que, como muchas de las tecnologías, que ha madurado. Pero también estamos llegando a un punto donde los costos de hardware [para almacenamiento y procesadores] se han reducido y ahora podemos empezar a hacer algunas de las ventajas y desventajas que pueden haber sido demasiado caro antes.

¿Podría darme un ejemplo de cómo las bases de datos semántica puede resultar útil a las empresas de servicios financieros?

Saúl: Hay un montón de ejemplos, si usted utiliza su imaginación. Uno tiene que ver con la evaluación de riesgos. Hoy en día tenemos una gran cantidad de evaluaciones de riesgo internas que hacemos. Estamos buscando información sobre el riesgo que podría venir de múltiples sistemas transaccionales, ya que podría estar llegando a nosotros desde fuentes externas, y que incluso podría considerarse integrado en una comunicación por correo electrónico. Ahora [supongamos] que quiere verse y [saber] nuestra exposición total al riesgo a un entorno geográfico particular. [Una de las formas] para hacerlo es tirar de los informes de todos estos sistemas, con toda la información sobre los riesgos y entonces alguien se sienta y lo hace de forma manual. O tal vez tomar todas estas cosas y construir una hoja de cálculo que contiene información de todos ellos. Esto es un proceso lento y que podría ser un proceso incorrecto. Para una exigencia mayor, lo que podríamos hacer es tomar los extractos de datos de riesgo de múltiples sistemas, de fuentes externas y entonces podríamos construir un repositorio de riesgo, que es otra base de datos, y de que íbamos a desarrollar una serie de informes que requiere aún prolongadas.

¿Cómo la tecnología de base de datos semántica acelera este proceso?

Saúl: ¿Qué haría una base de datos semántica? En ese caso es dejar los datos de dónde está. No vale la extracción y la creación de una nueva base de datos. Cuenta con un mapa completo de exactamente lo que los datos y la herramienta semántica le permite tener una visión en todas las piezas, lo puso juntos y producir la respuesta a esa pregunta de riesgo que estaban pidiendo. Se ofrece la posibilidad de realizar estas evaluaciones de riesgo automatizados de una manera que nunca habíamos tenido antes. [Se ofrece a] capacidad de hacer esto mucho más rápidamente y adaptarse a los requisitos cambiantes mucho más rápidamente que en el pasado.

¿Es State Street haciendo esto ahora?

Saúl: Estamos haciendo esto en una fase experimental y lo estamos haciendo con una visión con mucho de hacer, lo mismo con nuestros clientes, ya que los clientes tienen exactamente el mismo tipo de problemas. El siguiente paso es entrar en producción a mayor escala y también para ir tan pronto como nos sea posible para trabajar conjuntamente con algunos de nuestros clientes en la integración de algunos de nuestros datos con sus datos. [Veamos bases de datos semánticas] como un terreno muy fértil para la colaboración con nuestros clientes, donde estamos aplicando la tecnología semántica a los problemas que están [experimentando].

En resumen, ¿cuál cree usted que son las principales ventajas de las bases de datos semánticas?

Saúl: El tiempo es uno de los beneficios que se podría poner en la parte superior de la lista [ya que la tecnología semántica ofrece usuarios] la posibilidad de integrar una serie de fuentes de datos muy rápidamente. Veo que es el principal beneficio. El segundo es la exactitud. Vamos a ser capaces de hacer estas integraciones sin duda mucho mejor que cualquier proceso manual. Estamos resolviendo un problema que todo el mundo en la industria de servicios financieros ha tenido. Tenemos lotes y lote4s de datos y si nos volvemos más capaces de integrar y correlacionar esos datos y convertirlos en información realmente útil, entonces vamos a ser capaces de tomar mejores decisiones más rápidamente.

¿Qué consejo daría a alguien considerando un proyecto de base semántica?

Saúl: Mi consejo podría ser que empezaran pronto porque es una de esas cosas donde se puede empezar poco a poco. La otra pieza de consejo es pensar en esto no sólo como un proyecto de TI, ya que la mayor parte de los beneficios van a venir de los usuarios de negocios, los consumidores de estos datos. Haga que participen desde el principio porque ellos son los que mejor entienden la semántica de los datos en el primer lugar. Son dueños de los datos y que van a hacer el mejor trabajo de describirlos. ¿Cómo describe el concepto de la tecnología de base de datos semántica?

David a Saúl: El primer contacto que tuve con este en un nivel conceptual fue hace mucho tiempo - probablemente más de lo que me gusta recordar. En los primeros días a medida que Internet se está iniciando, la gente hablaba acerca de los hipervínculos y cómo se conectaría un sitio a otro. Hoy en día, ni siquiera pensar en ello. Vamos a un sitio. Vemos un enlace e ir a otro lugar. La razón de que somos capaces de [lograr que la conectividad] es que no hay un estándar que existe. Esa norma, que es HTTP, es realmente la misma base conceptual para bases de datos semánticos. [Mi opinión] de tecnología semántica es que nos va a proporcionar el mismo tipo de conectividad para los datos que tenemos hoy en día en la World Wide Web entre localidades.

La tecnología semántica ha estado alrededor por un tiempo bastante largo, pero parece que hemos estado escuchando más sobre él últimamente. ¿Por qué es eso?

Saúl: Una de las razones es que, como muchas de las tecnologías, que ha madurado. Pero también estamos llegando a un punto donde los costos de hardware [para almacenamiento y procesadores] se han reducido y ahora podemos empezar a hacer algunas de las ventajas y desventajas que pueden haber sido demasiado caro antes.

¿Podría darme un ejemplo de cómo las bases de datos semántica puede resultar útil a las empresas de servicios financieros?

Saúl: Hay un montón de ejemplos, si usted utiliza su imaginación. Uno tiene que ver con la evaluación de riesgos. Hoy en día tenemos una gran cantidad de evaluaciones de riesgo internas que hacemos. Estamos buscando información sobre el riesgo que podría venir de múltiples sistemas transaccionales, ya que podría estar llegando a nosotros desde fuentes externas, y que incluso podría incluirse en una comunicación por correo electrónico. Ahora [supongo] que quiere verse y [saber] nuestra exposición total al riesgo a un entorno geográfico particular. [Una de las formas] para hacerlo es tirar de los informes de todos estos sistemas, con toda la información sobre los riesgos y entonces alguien se sienta y lo hace de forma manual. O tal vez tomar todas estas cosas y construir una hoja de cálculo que contiene información de todos ellos. Esto es un proceso lento y que podría ser un proceso incorrecto. Para una exigencia mayor, lo que podríamos hacer es tomar los extractos de datos de riesgo de múltiples sistemas, de fuentes externas y entonces podríamos construir un repositorio de riesgo, que es otra base de datos, y de que íbamos a desarrollar una serie de informes que requiere aún prolongadas.

¿Cómo la tecnología de base de datos semántica acelerar este proceso?

Saúl: ¿Qué haría una base de datos semántica en ese caso? Dejar los datos de dónde está. No vale la extracción y la creación de una nueva base de datos. Cuenta con un mapa completo de exactamente lo que los datos y la herramienta semántica le permite tener una visión en todas las piezas, lo puso juntos y producir la respuesta a esa pregunta de riesgo que estaban pidiendo. Se ofrece la posibilidad de realizar estas evaluaciones de riesgo automatizados de una manera que nunca habíamos tenido antes. [Se ofrece a] capacidad de hacer esto mucho más rápidamente y adaptarse a los requisitos cambiantes mucho más rápidamente que en el pasado.

¿Es State Street haciendo esto ahora?

Saúl: Estamos haciendo esto en una fase experimental y lo estamos haciendo con una visión muy mucho de hacer lo mismo con nuestros clientes, ya que los clientes tienen exactamente el mismo tipo de problemas. El siguiente paso es entrar en producción a mayor escala y también para ir tan pronto como nos sea posible para trabajar conjuntamente con algunos de nuestros clientes en la integración de algunos de nuestros datos con sus datos. [Vemos bases de datos semánticas] como un terreno muy fértil para la colaboración con nuestros clientes, donde estamos aplicando la tecnología semántica a los problemas que están [experiencia].

En resumen, ¿cuál cree usted que son las principales ventajas de las bases de datos semánticas?

Saúl: El tiempo es uno de los beneficios que iba a poner en la parte superior de la lista [ya que la tecnología ofrece a los usuarios semántico] la posibilidad de integrar una serie de fuentes de datos muy rápidamente. Lo veo como el principal beneficio. La segunda es la exactitud. Vamos a ser capaces de hacer estas integraciones sin duda mucho mejor que cualquier proceso manual. Estamos resolviendo un problema que todo el mundo en la industria de servicios financieros ha hecho. Tenemos montones y montones de datos y si nos volvemos más capaces de integrar y correlacionar esos datos y convertirlos en información realmente útil, entonces vamos a ser capaces de tomar mejores decisiones más rápidamente.

¿Qué consejo daría a alguien considerando un proyecto de base semántica?

Saúl: Mi consejo es que para empezar pronto porque es una de esas cosas donde se puede empezar poco a poco. La otra pieza de consejo es pensar en esto no sólo como un proyecto de TI, ya que la mayor parte de los beneficios van a venir de los usuarios de negocios, los consumidores de estos datos. Haga que participen desde el principio porque ellos son los que mejor entienden la semántica de los datos en el primer lugar. Son dueños de los datos y que van a hacer el mejor trabajo de describir los datos.


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