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Innowise ha desarrollado un repositorio centralizado para almacenar, procesar y proteger grandes cantidades de datos relacionados con clientes corporativos, cuentas bancarias y transacciones de pago.
Nuestro cliente es una destacada institución financiera que ofrece servicios de banca minorista, banca corporativa, gestión de patrimonios, seguros, corretaje y mucho más. Fundada a principios del siglo XX, ha evolucionado significativamente a lo largo de las décadas, adoptando nuevas tecnologías y prácticas para mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa.
La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.
Nuestro cliente se enfrentaba a retos a la hora de gestionar y extraer valor de los enormes y crecientes volúmenes de datos de clientes corporativos, cuentas bancarias y operaciones de pago. Con los datos dispersos en múltiples sistemas heredados, el banco se enfrentaba a importantes retos de procesamiento y análisis de datos, y luchaba por obtener información oportuna para la toma de decisiones. Además, la infraestructura existente carecía de escalabilidad y el mantenimiento de varios sistemas obsoletos resultaba insostenible.
Otro problema derivado de este reto central era la dificultad de cumplir los estrictos requisitos reglamentarios relacionados con la banca. Los sistemas de almacenamiento y gestión de datos estaban dispersos, lo que dificultaba el seguimiento, la notificación y la auditoría eficaz de los datos. Esto aumentaba el riesgo de infracciones involuntarias, ya que los representantes bancarios tenían que dedicar mucho tiempo a recopilar y verificar los datos.
Como resultado, el cliente encargó a Innowise la construcción de una sólida arquitectura de lago de datos que pudiera consolidar sus diversos conjuntos de datos en un entorno único, escalable y seguro para gestión de datos en banca. Buscaban una solución práctica para hacer un seguimiento de la información sobre clientes, cuentas y transacciones y cumplir las normas reglamentarias, acelerando el ciclo que va de la entrada de datos brutos a la información empresarial práctica.
Desarrollamos una base de datos centralizada para almacenar e integrar flujos de datos procedentes de diversas fuentes, como la banca electrónica, las aplicaciones móviles y las redes sociales. Nuestros experimentados especialistas implementaron una arquitectura medallion lakehouse, centrándose en un enfoque multicapa basado en ACID para construir una única fuente de verdad para el almacenamiento de datos bancarios.
La base del lago de datos, la capa de bronce, contiene datos sin procesar procedentes de diversas fuentes, como archivos JSON, RDBMS, etc., almacenados de forma segura en su forma original. Basándose en la capa de bronce, la capa de plata refina estos datos, limpiándolos y normalizándolos para análisis avanzados. Por último, la cúspide de la estructura de datos, la capa dorada, contiene agregados a nivel empresarial para la elaboración de informes y cuadros de mando de alto nivel, lo que permite al banco generar información procesable.
Nuestro equipo de proyecto identificó todas las posibles fuentes de datos, incluidos los sistemas transaccionales, las bases de datos de clientes, los portales en línea y otros. Nuestros especialistas mapearon cada fuente de datos, comprendiendo su formato, frecuencia de actualización y relevancia. Como paso fundamental, desarrollamos canales automatizados de ingesta de datos utilizando herramientas ETL (extracción, transformación y carga) para manejar diferentes formatos de datos como CSV, JSON, XML y RDBMS. En función de la naturaleza de la fuente de datos, establecimos canales de procesamiento en tiempo real o por lotes.
Las canalizaciones en tiempo real se utilizaban para flujos de datos que requerían un procesamiento inmediato (como los datos transaccionales), mientras que el procesamiento por lotes se reservaba para datos menos sensibles al tiempo. Cuando los datos entraban en la capa de bronce, se sometían a un proceso de validación inicial, en el que se comprobaba su integridad, la coherencia de su formato y la existencia de registros corruptos o incompletos.
En esta fase, nuestro equipo de proyecto se centró en enriquecer los datos brutos de la capa de bronce y transformarlos en un formato más estructurado y utilizable. Nuestros desarrolladores identificaron y corrigieron errores tipográficos, incoherencias en el formato de los datos y discrepancias, y eliminaron registros duplicados para evitar ideas erróneas. Aplicamos estrategias de imputación y marcado de datos para los conjuntos de datos con valores perdidos, enviando estos registros para su revisión posterior en función de la naturaleza y la importancia de los datos perdidos.
A continuación, nuestro equipo de proyecto mejoró los datos añadiendo contexto relevante o información adicional. Por ejemplo, ampliamos los datos de las transacciones con información demográfica de los clientes, lo que permitió realizar un análisis más exhaustivo. Una vez depurados y agregados los datos, aplicamos técnicas de indexación para agilizar su consulta y recuperación. Por último, los datos de distintas fuentes se cruzan y enlazan, mientras que la información similar procedente de diversas fuentes se consolida en conjuntos de datos unificados, lo que facilita la realización de análisis holísticos. Al garantizar que los datos están limpios, son coherentes y están bien estructurados, allanamos el camino para la analítica avanzada y la inteligencia empresarial en la capa de oro.
La capa dorada es la cúspide de nuestra arquitectura de lago de datos, donde los datos se transforman en información lista para el análisis, específicamente diseñada para el análisis de alto nivel, la elaboración de informes y la toma de decisiones. Los datos de la capa plateada se agregan para crear resúmenes completos de alto nivel. Nos hemos centrado en resumir los datos de forma que se ajusten a las métricas y objetivos empresariales clave, como las evaluaciones del riesgo crediticio, las tendencias del mercado o la segmentación de clientes.
Nuestros desarrolladores diseñaron e implantaron cuadros de mando e informes interactivos que proporcionaron a los responsables de la toma de decisiones del banco información y visualizaciones en tiempo real. Centrándonos en la seguridad, establecimos un sólido marco de gobernanza de datos para gestionar la calidad, usabilidad y seguridad de los datos. Nuestros ingenieros garantizaron una arquitectura escalable, adaptada a los crecientes volúmenes de datos y complejidad sin degradar el rendimiento y manteniendo la integridad y fiabilidad de los resultados analíticos.
En la capa de oro, convertimos los datos en un activo estratégico, permitiendo al banco tomar decisiones informadas, comprender mejor las necesidades de los clientes y mantenerse a la cabeza del competitivo sector bancario.
De este modo, basándose en datos refinados relacionados con la banca, Innowise permitió al cliente aplicar las metodologías Next Best Action (NBA) y Next Best Offer (NBO). NBA prioriza un enfoque centrado en el cliente, analizando las interacciones recientes para sugerir las acciones más adecuadas, incluido el envío de mensajes de cumpleaños, la mejora de la calidad del servicio, la recopilación de comentarios, la provisión de instrucciones de incorporación, etc. Aprovechando el análisis predictivo, NBA selecciona acciones adaptadas a la situación actual del cliente, con el objetivo de obtener resultados positivos. A su vez, NBO optimiza la selección de ofertas personalizadas a partir de la amplia gama de productos del cliente. NBO evalúa y sugiere automáticamente productos con probabilidades de resonar entre los clientes, ofreciendo ofertas en el momento y al precio adecuados y a través de los canales más eficaces.
Además, nuestros desarrolladores consolidaron datos de diferentes tablas y modelos almacenados en el almacén de datos para crear perfiles completos, cohesivos y prácticos para cada cliente, lo que permite tomar decisiones y acciones mejor informadas. El enfoque integral y reflexivo de la gestión de datos listos para el análisis garantiza que el banco pueda aprovechar sus datos al máximo, aumentando las tasas de conversión e impulsando el crecimiento.
Ingeniería de datos
Cloudera Data Platform, Hadoop, Spark, Airflow
Back-end
Python, API rápida, Scala, Akka
Base de datos
MS SQL Server, Oracle
Herramientas BI
Power BI, SSRS, QlickView
Innowise ganó una licitación competitiva antes de sumergirse en el proyecto. Tras nuestro éxito en la licitación, nos embarcamos en el proceso de desarrollo de software, demostrando nuestras habilidades y alineación con la visión del cliente.
Creamos una PoC, con el objetivo de utilizar Kubernetes y alejarnos de los sistemas existentes basados en Cloudera. Sin embargo, debido a las limitaciones del centro de datos actual del cliente, mostraron dudas sobre la implementación y el soporte de Kubernetes.
Durante la fase de descubrimiento, nuestro equipo de proyecto llevó a cabo una investigación exhaustiva para comprender el panorama actual de los datos e identificar las fuentes de datos y los requisitos clave. Posteriormente, creamos un diseño detallado que incorporaba las capas bronce, plata y oro para el procesamiento y refinamiento de datos, garantizando que los datos fluyeran sin problemas de acuerdo con los principios ACID. A continuación, realizamos pruebas exhaustivas para garantizar la integridad y el rendimiento del lago de datos, implementando un mecanismo de retroalimentación para la mejora continua. Por último, nuestro equipo de proyecto desplegó con éxito el lago de datos, integrándolo con los sistemas existentes del banco y proporcionando formación y apoyo a los empleados del banco.
2
Business Analysts
1
Jefe de proyecto
1
Desarrollador BI
3
Ingenieros de datos
2
Ingeniero DevOps
1
Ingeniero de calidad de datos
La implantación del lago de datos para nuestro cliente bancario ha dado resultados transformadores en varias dimensiones de sus operaciones. Antes luchaban con información fragmentada y desestructurada repartida entre múltiples fuentes, ahora acceden sin esfuerzo a datos de clientes corporativos, cuentas bancarias e información sobre transacciones de pago con previsibilidad y facilidad. Los equipos del banco manejan ahora datos fiables y coherentes, lo que allana el camino para realizar análisis e informes más precisos. La consolidación de los datos en una única arquitectura lakehouse escalable ha supuesto un importante ahorro de costes en almacenamiento y gestión de datos como resultado de la eliminación de sistemas redundantes y la racionalización de los procesos de datos.
La integración de canales de datos automatizados y capas de datos racionalizadas ha reducido significativamente el tiempo de procesamiento de datos, lo que permite una toma de decisiones más rápida y un servicio al cliente con mayor capacidad de respuesta.
Además, nuestro cliente ha mejorado la gestión de las relaciones con los clientes y el rendimiento empresarial mediante la entrega de acciones y ofertas personalizadas, oportunas y pertinentes basadas en datos refinados y estandarizados. Este enfoque ha aumentado las conversiones y los ingresos y ha optimizado los presupuestos de marketing al dirigir ofertas personalizadas solo a los clientes potenciales interesados.
Además, con el nuevo lago de datos, los informes de cumplimiento son ahora más eficaces en un sector en el que las infracciones legales pueden tener consecuencias importantes.
34%
reducción del tiempo de tratamiento de datos
26%
mejora de los informes de cumplimiento
Una vez recibida y procesada su solicitud, nos pondremos en contacto con usted para detallar las necesidades de su proyecto y firmar un acuerdo de confidencialidad que garantice la confidencialidad de la información.
Después de examinar los requisitos, nuestros analistas y desarrolladores elaboran una propuesta de proyecto con el alcance de las obras, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costos.
Concertamos una reunión con usted para discutir la oferta y llegar a un acuerdo.
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