O volume de dados disponível para bancos, fintechs, seguradoras e demais players financeiros explodiu com a digitalização de pagamentos, Open Finance e canais móveis.
E foi assim que o Big Data no setor financeiro deixou de ser uma buzzword e virou base de vantagem competitiva: quem trata e analisa grandes volumes, variedade e velocidade de dados decide melhor, opera com menos fricção e desenvolve produtos mais relevantes.
No Brasil, a escala de dados cresce em ritmo acelerado com Pix e Open Finance, dois motores que mudaram a infraestrutura do sistema financeiro e ampliaram a inclusão.
Neste artigo, entenda melhor sobre as oportunidades e desafios do Big Data no setor financeiro. Boa leitura!
O que é Big Data no setor financeiro?
Big Data no mercado financeiro é um conjunto de práticas de tratamento e análise de um grande volume de informações, com variedade (transações, eventos antifraude, logs, CRM, dados de consentimento do Open Finance) e velocidade.
Nessa área, esse tratamento orienta decisões de crédito, detecção de anomalias, precificação dinâmica, onboarding seguro e jornadas personalizadas.
O contexto brasileiro amplia essa oportunidade: o Pix já supera cartões em transações e inaugura novos fluxos (como o Pix Automático), enquanto o Open Finance cria um arranjo padronizado de compartilhamento de dados sob consentimento, ampliando cobertura e potencial analítico.
Oportunidades do Big Data no setor financeiro
Quando a instituição trata e analisa grandes volumes de dados com qualidade, libera eficiência, reduz perdas e eleva a relevância das ofertas.
Abaixo, vão três alavancas que impactam diretamente experiência do cliente, risco e P&L:
1. Eficiência operacional e automação
O tratamento de dados em escala reduz atividades manuais, elimina reconciliações extensas e acelera rotinas de backoffice (conciliação de recebíveis, liquidações, KYC/KYB contínuo).
Com dados organizados e pipelines confiáveis, os SLAs melhoram, os prazos encurtam e os times passam a focar análise e decisão.
2. Melhoria na avaliação de risco e prevenção a fraudes
Padrões transacionais e sinais comportamentais alimentam modelos que identificam anomalias e antecipam inadimplência.
A escala do problema pede sofisticação: estimativas apontam US$ 485,6 bi em perdas globais com fraudes em 2023 e trilhões em fluxos ilícitos. É uma pressão direta por analytics mais robustos e colaboração entre times de risco, compliance e dados.
3. Personalização de produtos e serviços
Dados contextuais, como transações, perfil financeiro, jornada digital e consentimentos do Open Finance permitem ofertas mais relevantes, limites ajustados ao contexto e experiências sob medida em crédito, pagamentos e investimentos.
Desafios na adoção do Big Data por instituições financeiras
Mesmo com uma tese clara de valor, operacionalizar Big Data no mercado financeiro, ou seja, em ambientes regulados exige base técnica consistente, integrações bem-feitas e governança madura.
Os pontos abaixo geralmente travam escala e tempo de retorno:
Infraestrutura e integração de dados
Grandes volumes, baixa latência e múltiplos formatos pedem arquiteturas escaláveis e interoperáveis. Legados impõem silos e dificultam streaming, catálogos, APIs e observabilidade. Sem integração consistente, casos de uso emperram.
Qualidade, governança e confiabilidade
Dados incompletos ou inconsistentes distorcem análises. A instituição precisa de políticas de governança, linhagem, padrões de validação, dicionários e responsáveis claros por cada domínio. Sem isso, os modelos degradam e os relatórios perdem credibilidade.
Segurança, privacidade e conformidade regulatória
A LGPD no mercado financeiro está mais ativa quando se fala sobre fiscalização, com normas recentes para transferências internacionais e atribuições do DPO.
O recado é claro: controles robustos, transparência e acordos adequados ao fluxo de dados, inclusive quando há cloud e provedores globais.
Ao mesmo tempo, custos médios de violação seguem elevados no setor financeiro e cresceram no Brasil, o que reforça a urgência por segurança baseada em dados.
Escassez de talentos e custos de implementação
Há uma lacuna global de profissionais em segurança e dados (gap estimado em 4,8 milhões), o que eleva custo e tempo de projetos, especialmente para fintechs e bancos menores. Sem planejamento de capacitação e parcerias especializadas, iniciativas de dados acabam patinando.
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Caminhos para aproveitar o Big Data no setor financeiro sem comprometer segurança
Para avançar com segurança e ROI, a recomendação é combinar modernização tecnológica com governança e desenvolvimento de pessoas.
Três movimentos práticos ajudam a sair do ciclo de prova de conceito e escalar:
Investimento em plataformas escaláveis e cloud
Arquiteturas em nuvem com camadas desacopladas reduzem CAPEX, absorvem picos (ex.: datas recorde de pagamentos) e facilitam integração com APIs e parceiros. Catálogo central, data contracts e métricas de confiabilidade aumentam produtividade.
Estrutura de governança e cultura orientada a dados
Defina políticas claras de qualidade, privacidade, acesso, retenção e uso: alinhe com LGPD e diretrizes do regulador.
Além disso, estabeleça papéis e ritos (data owners, comitês de risco e segurança, revisão de métricas). A confiança interna e externa cresce quando regras valem para todos.
Parcerias estratégicas e capacitação
Finalmente, combine equipes internas com parceiros especializados para acelerar casos de uso críticos, com antifraude em tempo real, engenharia para Open Finance, observabilidade, MDM.
Em paralelo, crie trilhas de capacitação para risco, produto, dados e segurança, reduzindo dependências e ampliando autonomia.
Dados geram valor quando chegam com qualidade, segurança e latência adequada aos fluxos de decisão.
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