Корпоративное хранилище данных

vadarod

Корпоративное хранилище данных

Корпоративное хранилище данных

Разработали единую клиентоцентричную модель хранения информации для банка

Greenplum
Oracle
Teradata
PostgreSQL
Qlik Sense
Apache Airflow
Apache NiFi
Informatica

Что было в начале

  • Большое количество источников с зафиксированными данными о взаимодействии банка с клиентами

  • Большой процент ручного труда при преобразовании разрозненных данных в аналитическую информацию

  • Задействование ресурсов источника, не предназначенного для аналитики

  • Трудности при анализе исторических данных старше одного года

Что сделали

Объединили источники хранения исторических данных

Объединили источники в единое информационное пространство с единой версией правды и долгим сроком хранения

Решили задачи по формированию отчетности

Витрины, то есть данные разных доменных областей, формируются теперь из единой модели, — подразделения банка обмениваются ими с целью принятия бизнес-решений

Построили обширную коллекцию разнообразных отчетов

Доступ к отчетам доступен бизнес-пользователям через BI-инструменты

Обеспечили безопасность данных

Обеспечили безопасность при хранении и интеграции с другими системами, используя такие методы и механизмы, как аутентификация, авторизация, шифрование, маскирование данных и другие меры безопасности

Фрагмент интерфейса

Кому подходит

Крупным компаниям, которые анализируют свою клиентскую базу. Например, банкам или ритейлерам

Функционал и возможности

  1. Визуализация данных с помощью BI- и OLAP-инструментов и доступ к ним через онлайн-запрос excel-форм
  2. Единый профиль клиента
  3. Расчет и распределение затрат по каналам продаж
  4. Ежедневная финансовая аналитика активов и пассивов банка
  5. Витрины, то есть данные разных доменных областей, риск-показателей
  6. Ежедневные витрины показателей продаж по региональной сети банка, риск-показателей
  7. Витрины для обучения Machine Learning моделей
  8. Карточная и транзакционная аналитика клиентской активности

Что изменилось

Сократилось количество информационных систем банка
За счет переноса функционала по подготовке данных и формированию некоторых групп отчетов в корпоративное хранилище данных
Упростились перенос и обработка данных из систем
С помощью ETL-технологий Apache Kafka, Apache Airflow и Informatica
Оптимизировались расходы на обслуживание аналитической инфраструктуры банка
За счет модернизации системы корпоративной управленческой отчетности, работающей на едином источнике данных, и сокращения затрат на разработку нецелевых систем обработки данных
Сократились сроки поставки аналитических отчетов
Сроки поставки сократились с 30 дней до 1 дня, что позволяет руководителям и аналитическим службам оперативно анализировать информацию и принимать решения
Автоматизация процессов на базе Oracle Siebel CRM

Напишите нам Contact us

Расскажите несколько слов о своем бизнесе и проекте — мы подумаем, как решить вашу задачу, и поможем с этим

If you have a question or would like to clarify the details, leave your contacts. We will write to you by mail or messenger