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Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1800+ professionnels de l'informatique qui développent des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.
À propos de nous
Innowise est une société internationale de développement de logiciels à cycle complet fondée en 2007. Nous sommes une équipe de plus de 1600+ professionnels de l'informatique développant des logiciels pour d'autres professionnels dans le monde entier.

Gestion des données dans le secteur bancaire: réduction de 34% du temps de traitement des données

Innowise a développé un référentiel centralisé pour stocker, traiter et sécuriser de grandes quantités de données relatives aux entreprises clientes, aux comptes bancaires et aux transactions de paiement.

Client

Industrie
Banking
Région
UE
Client depuis
2021

Notre client est une institution financière de premier plan qui propose des services de banque de détail, de banque d'entreprise, de gestion de patrimoine, d'assurance, de courtage, etc. Fondée au début du XXe siècle, elle a évolué de manière significative au fil des décennies, adoptant de nouvelles technologies et pratiques pour améliorer l'expérience client et l'efficacité opérationnelle.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Des données bancaires disparates provenant de diverses sources qui ont entravé la prise de décision

Notre client était confronté à des difficultés de gestion et d'exploitation de volumes importants et croissants de données concernant les entreprises clientes, les comptes bancaires et les opérations de paiement. Les données étant dispersées dans plusieurs systèmes existants, la banque a dû faire face à d'importants défis en matière de traitement et d'analyse des données, s'efforçant d'obtenir en temps voulu des informations utiles à la prise de décision. En outre, l'infrastructure existante manquait d'évolutivité, tandis que la maintenance de divers systèmes obsolètes devenait insoutenable. 

Un autre problème découlant de ce défi central était la difficulté de se conformer à des exigences réglementaires strictes en matière bancaire. Les systèmes de stockage et de gestion des données étaient dispersés, ce qui rendait difficile le suivi, l'établissement de rapports et l'audit des données de manière efficace. Cela augmentait le risque de violations involontaires, car les représentants des banques devaient passer beaucoup de temps à collecter et à vérifier les données.

En conséquence, le client a demandé à Innowise de construire une architecture de lac de données robuste qui pourrait consolider leurs divers ensembles de données dans un environnement unique, évolutif et sécurisé pour les besoins de l'entreprise Gestion des données dans le secteur bancaire. Elles recherchaient une solution pratique pour suivre les informations sur les clients, les comptes et les transactions et se conformer aux normes réglementaires, en accélérant le cycle qui va des données brutes aux informations commerciales exploitables.

Solution

Développement d'un lac de données pour stocker des données bancaires nettoyées et structurées

Nous avons développé une base de données centralisée pour stocker et intégrer des flux de données provenant de diverses sources, y compris la banque électronique, les applications mobiles et les médias sociaux. Nos spécialistes expérimentés ont mis en œuvre une architecture de type medallion lakehouse, en se concentrant sur une approche multicouche pilotée par ACID afin de construire une source unique de vérité pour le stockage des données bancaires.  

Couche de données

La base du lac de données, la couche de bronze, contient des données brutes provenant de diverses sources telles que des fichiers JSON, des SGBDR et autres, stockées en toute sécurité dans leur forme d'origine. Sur la base de la couche de bronze, la couche d'argent affine ces données, en les nettoyant et en les normalisant pour des analyses avancées. Enfin, le summum de la structure de données, la couche d'or, contient des agrégats au niveau de l'entreprise pour des rapports et des tableaux de bord de haut niveau, permettant à la banque de générer des informations exploitables.

Notre équipe de projet a identifié toutes les sources de données potentielles, y compris les systèmes transactionnels, les bases de données clients, les portails en ligne, etc. Nos spécialistes ont cartographié chaque source de données, en comprenant son format, sa fréquence de mise à jour et sa pertinence. L'étape principale a consisté à développer des pipelines d'ingestion de données automatisés à l'aide d'outils ETL (extraction, transformation, chargement) pour traiter différents formats de données tels que CSV, JSON, XML et RDBMS. En fonction de la nature de la source de données, nous avons mis en place des pipelines de traitement en temps réel ou par lots. 

Les pipelines en temps réel étaient utilisés pour les flux de données nécessitant un traitement immédiat (comme les données transactionnelles), tandis que le traitement par lots était réservé aux données moins sensibles au temps. Lorsque les données entrent dans la couche de bronze, elles sont soumises à un processus de validation initial, qui vérifie l'intégrité, la cohérence du format et l'existence d'enregistrements corrompus ou incomplets.

Couche argentée : traitement et affinage des données

À ce stade, notre équipe de projet s'est concentrée sur l'enrichissement des données brutes de la couche de bronze et sur leur transformation en un format plus structuré et utilisable. Nos développeurs vérifiés ont identifié et corrigé les erreurs typographiques, les incohérences dans le format des données et les divergences, et ont supprimé les enregistrements en double afin d'éviter les idées fausses. Nous avons mis en œuvre des stratégies d'imputation et de signalisation des données pour les ensembles de données comportant des valeurs manquantes, en envoyant ces enregistrements pour un examen plus approfondi en fonction de la nature et de l'importance des données perdues.

Ensuite, notre équipe de projet a amélioré les données en ajoutant un contexte pertinent ou des informations supplémentaires. Par exemple, nous avons complété les données de transaction par des informations démographiques sur les clients, ce qui a permis une analyse plus complète. Une fois les données affinées et agrégées, nous avons appliqué des techniques d'indexation pour accélérer la recherche et l'extraction. Enfin, les données provenant de différentes sources sont croisées et liées, tandis que les informations similaires provenant de diverses sources sont consolidées dans des ensembles de données unifiés, ce qui facilite la réalisation d'une analyse holistique. En veillant à ce que les données soient propres, cohérentes et bien structurées, nous avons ouvert la voie à l'analyse avancée et à l'intelligence économique dans la couche d'or.

Couche d'or : données prêtes pour l'analyse

La couche d'or est le sommet de notre architecture de lac de données, où les données sont transformées en informations prêtes à l'analyse, spécifiquement adaptées à l'analyse de haut niveau, au reporting et à la prise de décision. Les données de la couche argentée sont ensuite agrégées pour créer des résumés complets de haut niveau. Nous nous sommes attachés à résumer les données de manière à les aligner sur les mesures et les objectifs clés de l'entreprise, tels que l'évaluation du risque de crédit, les tendances du marché ou la segmentation de la clientèle.

Nos développeurs ont conçu et mis en œuvre des tableaux de bord et des rapports interactifs, offrant aux décideurs de la banque des informations et des visualisations en temps réel. En mettant l'accent sur la sécurité, nous avons établi un cadre solide de gouvernance des données pour gérer la qualité, la convivialité et la sécurité des données. Nos ingénieurs ont veillé à l'évolutivité de l'architecture, en s'adaptant aux volumes de données croissants et à leur complexité sans dégradation des performances et en maintenant l'intégrité et la fiabilité des résultats analytiques. 

Dans la couche d'or, nous avons transformé les données en un atout stratégique, permettant à la banque de prendre des décisions éclairées, de mieux comprendre les besoins des clients et de rester en tête dans le secteur bancaire concurrentiel. 

Ainsi, sur la base de données bancaires affinées, Innowise a permis au client de mettre en œuvre les méthodologies Next Best Action (NBA) et Next Best Offer (NBO). La NBA privilégie une approche centrée sur le client, en analysant les interactions récentes pour suggérer les actions les plus appropriées, y compris l'envoi de messages d'anniversaire, l'amélioration de la qualité du service, la collecte de commentaires, la fourniture d'instructions d'embarquement, et plus encore. En s'appuyant sur l'analyse prédictive, NBA sélectionne des actions adaptées à la situation actuelle du client, en visant des résultats positifs. À son tour, NBO optimise la sélection d'offres personnalisées à partir de la vaste gamme de produits d'un client. NBO évalue et suggère automatiquement des produits susceptibles d'intéresser les clients en proposant des offres au bon moment, au bon prix et par le biais des canaux les plus efficaces.

En outre, nos développeurs ont consolidé les données provenant de différents tableaux et modèles stockés dans l'entrepôt de données afin de créer des profils complets, cohérents et pratiques pour chaque client, ce qui permet de prendre des décisions et des mesures mieux informées. L'approche globale et réfléchie de la gestion des données analytiques permet à la banque de tirer le meilleur parti de ses données, d'augmenter les taux de conversion et de stimuler la croissance.

Technologies

Data Engineering

Cloudera Data Platform, Hadoop, Spark, Airflow

Back-end

Python, Fast API, Scala, Akka

Base de données

MS SQL Server, Oracle

Outils de BI

Power BI, SSRS, QlickView

Processus

Innowise a remporté un appel d'offres avant de se lancer dans le projet. Après avoir remporté l'appel d'offres, nous nous sommes lancés dans le processus de développement du logiciel, démontrant ainsi nos compétences et notre alignement sur la vision du client.

Nous avons créé un PoC, visant à utiliser Kubernetes et à s'éloigner des systèmes existants basés sur Cloudera. Cependant, en raison des limites du centre de données actuel du client, il a montré des signes d'hésitation concernant la mise en œuvre et le support de Kubernetes.

Au cours de la phase de découverte, notre équipe de projet a mené des recherches approfondies pour comprendre le paysage actuel des données et identifier les sources de données clés et les exigences. Ensuite, nous avons créé une conception détaillée qui intègre les couches bronze, argent et or pour le traitement et le raffinement des données, en veillant à ce que les données circulent de manière transparente conformément aux principes ACID. Ensuite, nous avons effectué des tests approfondis pour garantir l'intégrité et la performance du lac de données, en mettant en œuvre un mécanisme de retour d'information pour une amélioration continue. Enfin, notre équipe de projet a déployé avec succès le lac de données, en l'intégrant aux systèmes existants de la banque et en fournissant une formation et un soutien aux employés de la banque.

Équipe

2

Analystes d'affaires

1

Chef de projet

1

Développeur BI

3

Ingénieurs en données

2

Ingénieur DevOps

1

Ingénieur qualité des données

Résultats

Rationalisation des processus de données et de la conformité réglementaire après le développement du lac de données

La mise en œuvre du lac de données pour notre client bancaire a produit des résultats transformateurs dans diverses dimensions de ses opérations. Auparavant confrontés à des informations fragmentées et non structurées réparties entre de multiples sources, ils accèdent désormais sans effort aux données des entreprises clientes, aux comptes bancaires et aux informations sur les transactions de paiement, avec prévisibilité et facilité. Les équipes de la banque exploitent désormais des données fiables et cohérentes, ce qui ouvre la voie à des analyses et des rapports plus précis. La consolidation des données dans une architecture Lakehouse unique et évolutive a permis de réaliser d'importantes économies en matière de stockage et de gestion des données grâce à l'élimination des systèmes redondants et à la rationalisation des processus de données.

L'intégration de pipelines de données automatisés et de couches de données rationalisées a considérablement réduit le temps de traitement des données, permettant une prise de décision plus rapide et un service à la clientèle plus réactif.

Notre client a également amélioré la gestion de la relation client et les performances de l'entreprise en proposant des actions et des offres personnalisées, opportunes et pertinentes, basées sur des données affinées et normalisées. Cette approche a permis d'augmenter les conversions et le chiffre d'affaires et d'optimiser les budgets marketing en ciblant des offres sur mesure uniquement pour les prospects intéressés.

En outre, grâce au nouveau lac de données, les rapports de conformité sont devenus plus efficaces dans un secteur où les violations de la loi peuvent avoir des conséquences importantes.

Durée du projet
  • Mars 2021 - En cours

34%

réduction du temps de traitement des données

26%

 amélioration des rapports de conformité

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