Redefinición de la administración de datos para una institución financiera líder: visión del cliente de 360 grados, 40% de detección de riesgos mejorada
Resumen:
Un banco internacional líder tuvo problemas con el procesamiento y análisis de datos rentables debido a la falta de un repositorio centralizado. Esto impidió el análisis avanzado y el reporting preciso. Buscaron una solución integral para centralizar los datos, permitir análisis avanzados y mejorar la eficiencia de la administración de datos.
Desafíos:
Ausencia de Ubicación Centralizada de Datos:
La falta de un repositorio centralizado para los datos de la empresa planteó desafíos significativos.
Procesamiento de datos rentable:
El volumen diario de aproximadamente 10 TB y un tamaño total de base de datos de 400 TB debían ser ingeridos y procesados para reporting y análisis, lo que dificultaba el procesamiento de datos rentable.
Plataforma Unificada para Analítica Avanzada:
La ausencia de una plataforma fundamental central dificultó la capacidad de realizar análisis exploratorios avanzados y avanzados adaptados al propósito en conjuntos de datos grandes y diversos.
Objetivos:
- Objetivo principal: centralizar los datos para permitir un procesamiento y análisis eficientes y rentables
- Objetivo secundario: crear una plataforma unificada para análisis avanzados y reporting preciso
Solución sugerida:
Relanto brindó una solución con visión de futuro mediante la creación de un modelo de datos personalizado diseñado específicamente para satisfacer las necesidades cambiantes del banco. El centro de esta solución fue el desarrollo de un Enterprise Data Lake (EDL), un repositorio integral que integra diversas fuentes de datos en un entorno unificado. Este EDL se construyó en cumplimiento de los estándares estratégicos de data lake de la empresa, asegurando que cumpliera con estrictos criterios operativos y de gobierno, incluidos aspectos de mantenibilidad y auditoría.
Para mejorar la efectividad y eficiencia de la EDL, Relanto implementó marcos automatizados avanzados. Estos marcos incluían creadores de tablas, instaladores y herramientas de automatización del flujo de trabajo, que optimizaron los procesos de administración de datos y aseguraron la robustez y escalabilidad de la solución. Al automatizar estos componentes, Relanto no solo optimizó la integración y el procesamiento de datos, sino que también facilitó un mantenimiento más fácil y expansiones futuras, alineándose con los objetivos estratégicos a largo plazo del banco.
Resultado:
- Vista 360 del cliente: Datos integrados de varios puntos de contacto para proporcionar una perspectiva unificada sobre las interacciones y preferencias de los clientes, mejorando la toma de decisiones y el servicio al cliente mediante la consolidación de toda la información relevante en un solo perfil.
- Oferta de Productos Personalizada y Predictiva: Utilizó análisis de datos para adaptar las recomendaciones y ofertas de productos a las necesidades y comportamientos individuales de los clientes. El modelado predictivo anticipó las preferencias de los clientes, impulsando el marketing dirigido y una mayor participación.
- Fraude y Administración de Riesgos: Implementó análisis avanzados y aprendizaje automático para detectar y mitigar actividades fraudulentas y evaluar los factores de riesgo. Este enfoque proactivo mejoró la seguridad y minimizó las posibles pérdidas financieras.
- Servidor de agregación de datos de riesgo: Sirvió como la infraestructura fundamental para las soluciones contra el lavado de dinero (AML) al consolidar los datos relacionados con el riesgo en un servidor central. Esta agregación respaldó un análisis integral y una detección efectiva de actividades sospechosas.
- Optimización y optimización de datos y flujos de trabajo: Mayor eficiencia al automatizar y refinar el procesamiento de datos y la administración del flujo de trabajo. Las operaciones optimizadas redujeron los errores manuales, mejoraron la productividad y aseguraron el manejo oportuno y preciso de los datos.
