O singură platformă, două lumi de date: un data mart de Big Data Analytics pentru Controlling-ul unui grup bancar

IDS a proiectat și construit un nou data mart analitic, dedicat Controlling-ului, construit în întregime pe tehnologii de big data, nu pe stack-ul Oracle al clientului.

Client

Grup bancar de top

Servicii prestate

About the project

Our solution

Provocarea: Un data mart care nu mai făcea față

Clientul — un grup bancar cu operațiuni atât la nivel de grup, cât și locale — avea nevoie, mai presus de orice, de un singur lucru: acces rapid și centralizat la date pentru analitică avansată și raportare. Ce avea în schimb erau date împrăștiate între un Data Lake de grup bazat pe Hadoop și un data mart separat, bazat pe Oracle, cu probleme reale de integrare între cele două.

Raportarea și analitica avansată pentru funcția de Controlling aveau de suferit ca urmare. Procesele manuale făceau raportarea lentă și predispusă la erori, iar problemele de performanță de pe partea Oracle însemnau că, de multe ori, chiar și nevoile analitice de rutină rămâneau neîndeplinite.

Descoperirea: Construind pe un parteneriat existent

IDS Consulting era deja integrată în mediul de date al clientului, oferind integrare de date și suport tehnic pe platforma de Big Data Analytics a grupului. Când limitările data mart-ului bazat pe Oracle au devenit un blocaj pentru Controlling, extinderea acestei expertize de big data într-o soluție dedicată a fost pasul următor firesc — în loc să se continue cu petice aplicate configurației Oracle existente.

Soluția: Un data mart dedicat de Big Data Analytics pentru Controlling

IDS a proiectat și construit un nou data mart analitic, dedicat Controlling-ului, construit în întregime pe tehnologii de big data, nu pe stack-ul Oracle al clientului. Noua platformă a mutat mart-ul de pe Oracle pe Hadoop, consolidând datele de grup și cele locale într-un mediu centralizat și scalabil, capabil să susțină atât procesare la scară largă, cât și raportare avansată.

Soluția a fost construită pe:

  • Procesare & interogare.  PySpark, Python, SparkSQL, Hive și Impala, rulând pe Hadoop.
  • Operațiuni & automatizare.  Scripturi shell pentru orchestrare și gestionarea pipeline-urilor.
  • Dezvoltare & colaborare.  JupyterHub pentru analiză, Git și Bitbucket pentru controlul versiunilor, și GitHub Copilot cu mai multe modele AI pentru a accelera dezvoltarea.

Bătălia: Stabilitate sub sarcină mare

Migrarea unui data mart critic pentru Controlling de pe Oracle pe Hadoop, menținându-l în funcțiune, este o provocare; menținerea lui stabil sub o utilizare continuă și intensivă este alta. Cel mai mare test pentru echipa IDS a fost exact acesta — asigurarea că noua platformă face față unei utilizări zilnice intense și identificarea și rezolvarea erorilor apărute în stratul de consum, punctul în care Controlling-ul și managementul își extrag efectiv datele.

Niciun blocaj extern major nu a încetinit proiectul; provocarea a fost strict tehnică, rezolvată prin activitatea continuă de depanare și stabilizare a echipei.

Rezultatele: O singură platformă pentru analitica de grup și locală

  • Acces consolidat, pe o singură platformă.  Datele de grup și cele locale se află acum pe o singură platformă de big data, scalabilă, înlocuind separarea fragmentată Oracle/Data Lake.
  • Producție și raportare semnificativ mai rapide.  Rulările de producție care obișnuiau să dureze ore întregi pe mart-ul bazat pe Oracle se finalizează acum într-o fracțiune din timp — o reducere estimată de 50–60% a timpului de procesare end-to-end, unele rapoarte care rulau anterior peste noapte fiind acum disponibile în aceeași zi.
  • Analitica avansată, în sfârșit deblocată.  Nevoile de raportare și analitică pe care problemele de performanță și integrare le făceau anterior imposibile sunt acum susținute integral.
  • Echipă suplă, integrată.  O echipă IDS de 2 persoane proiectează, construiește și susține platforma.
  • Construită pentru a continua să evolueze.  Platforma este în prezent în curs de migrare către Databricks (dbx), cu îmbunătățiri continue adăugate peste aceasta.
Facebook
LinkedIn
Trimite pe E-mail

Mai multe studii de caz

O migrare fără sincope: o nouă fundație de Data Warehouse pentru echipa de Controlling a unei bănci

Client: Instituție bancară de top
Când a început migrarea către noul DWH, IDS și-a asumat sarcina de a duce acel Datamart — și logica de business din spatele lui — pe noua platformă.

De la Hadoop la Databricks: scalarea unei platforme de date bancare dincolo de limitele sale

Client: Client bancar
IDS Consulting a fost adusă pentru a oferi suport tehnic practic și consultanță pentru migrarea către Databricks.

De la zile la minute: o transformare de 8 ani a Data Warehouse-ului pentru un operator telecom de top

Client: Operator telecom de top
IDS Consulting a fost adusă nu pentru o singură intervenție, ci ca extensie continuă a echipei de Data Warehouse a clientului. Mandatul: modernizarea modului în care datele circulau prin platformă și menținerea evoluției acesteia în siguranță, pe măsură ce business-ul — și infrastructura de bază — continuau să se schimbe în jurul ei.

Platformă de date full-stack, cu testare integrată și transfer de cunoștințe

Client: O companie de servicii IT de dimensiune medie
IDS a livrat platforma de la un capăt la altul (servicii Python și .NET, acoperire automată de testare încă din prima zi), rulând în paralel un traseu structurat de transfer de cunoștințe — asociind ingineri IDS cu echipa internă a clientului pe tot parcursul proiectului, nu doar într-o săptămână de predare la final.

O platformă de date pentru comerț full-stack, construită și testată de la un capăt la altul

Client: Un lanț de retail omnichannel
IDS a livrat dezvoltare full-stack (backend Java, front end React), cu un flux dedicat de QA rulând în paralel încă de la început — testare funcțională, de regresie și de performanță integrată în fiecare sprint — sub coordonarea unui singur program manager, responsabil deopotrivă de scop, termene și calitate.

Strategie multi-cloud și optimizarea costurilor

Client: O companie SaaS / de servicii IT în creștere
IDS a realizat o evaluare a costurilor și a arhitecturii în ambele medii, AWS și Azure, apoi a proiectat o strategie multi-cloud raționalizată — păstrând fiecare furnizor pentru sarcinile de lucru la care excela, eliminând pipeline-urile duplicate și aplicând rightsizing și planificare de capacitate rezervată acolo unde risipa era cea mai mare.