Modelo para armar

anco Hipotecario, una entidad argentina fundada en 1886, durante la presidencia de Julio Argentino Roca, hoy opera como sociedad anónima con participación estatal. Tiene el orgullo de haber concedido a lo largo de su historia (hasta diciembre del año pasado) más de 1,8 millones de créditos para viviendas en todo el país. Con 62 sucursales, alrededor de un millón de clientes en su cartera y cerca de 800.000 cajas de ahorro, en 2019 el ingreso operativo neto del banco superó los $15.296 millones (14,4 por ciento más que 2018). “Veníamos encarando un proceso de transformación digital a partir de 2018, de manera similar a lo que está pasando con otros bancos, a lo que se sumaba una profunda renovación tecnológica. Dentro de lo que significó esa renovación y esa transformación, había un área que nos preocupaba: Datos y Análisis de Datos, en primera instancia para sumar a la inteligencia comercial, pero también para el resto de las áreas”, señala Julieta Albala, CIO del Banco Hipotecario. Luego de investigar el tema, y puntualmente lo relacionado con analítica avanzada, surgió la idea de disponibilizar una plataforma para hacer ese tipo de análisis a través de un proyecto corto, de unos pocos meses, en el que participarían el área de negocios (sobre todo Inteligencia Comercial), y el área técnica (Jefatura de Análisis de Datos). Las primeras conversaciones con los proveedores se dieron entre fines de 2018 y principios de 2019. El banco ya tenía herramientas para el análisis descriptivo de los datos (hoy los ejecutivos usan Microstrategy para autoproveerse de dichos reportes), pero las analíticas avanzadas (análisis del tipo predictivo-prescriptivo) hasta ese momento se hacían de forma aislada, artesanal y con herramientas legacy, sobre una infraestructura de cómputo que resultaba precaria (las notebooks de los analistas). Con el impulso de estas analíticas, el área de inteligencia comercial buscaba entender un poco más el comportamiento de los clientes, de forma de llegar a ellos con mejores ofertas y ofertas más personalizadas. Ya en 2017 se había realizado un análisis para desplegar Hadoop sobre Teradata, una opción que satisfacía desde lo técnico pero que, al hablar de inversión, se volvía inviable para el banco. A posteriori surgió la posibilidad de Software y de Plataforma as a Service, que resultaría la más adecuada. “Con muy poca inversión pudimos tener una plataforma de avanzada”, asegura Albala. Y en este contexto, la nube de Microsoft y los servicios que podían montarse sobre ésta, cuadraron perfectamente. Vale aclarar que el banco ya venía utilizando otros servicios de nube de Microsoft, así como software on premises. “En el banco tenemos una política de menos planificación y más acción —cuenta Albala—. Lo bueno es que con estas plataformas llevamos adelante proyectos chicos, que se pueden hacer rápidamente. Y, si no te sirve o te equivocaste, lo sacás y buscás alternativas. Así que no gastamos mucho tiempo en ver cuál podía ser la mega solución, o hacer mil RFPS. Tratamos de tomar rápidamente las decisiones”. La plataforma montada en