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

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

Client

Client bancar

About the project

Our solution

Provocarea: Un data mart on-premise care rămânea fără spațiu de manevră

Data mart-ul analitic al clientului rula on-premise pe Hadoop — și își arăta vârsta în două privințe specifice.

În primul rând, resursele erau partajate între toți stakeholderii care foloseau platforma. Pe măsură ce volumul de lucru de producție și cererea de business continuau să crească, acel pool comun de resurse a devenit un blocaj. În zilele de vârf, sistemul se putea bloca în întregime, degradând simultan serviciul pentru job-urile de producție și pentru stratul de consum — fără nicio modalitate de a le izola unul de celălalt.

În al doilea rând, platforma nu oferea garanții de tranzacții ACID. Fără acest strat de consecvență, fiabilitatea datelor rămânea expusă, un risc tot mai mare pentru o bancă în care echipele de Controlling și management depind de cifre de încredere.

Descoperirea: Un partener tehnic pentru tranziția către cloud

Clientul avea nevoie de mai mult decât un simplu „lift-and-shift” — avea nevoie de un partener capabil să transpună o soluție on-premise existentă într-una cloud-native, fără a pierde ce funcționa deja. IDS Consulting a fost adusă pentru a oferi suport tehnic practic și consultanță pentru migrarea către Databricks.

Soluția: O migrare structurată și validată către Databricks

IDS a început prin analizarea proceselor, cadrului de lucru și nevoilor actuale ale clientului, pentru a se asigura că trecerea la Databricks era coerentă cu modul în care business-ul folosea efectiv platforma — nu doar o portare tehnică.

De acolo, echipa și-a asumat:

  • Migrarea pipeline-urilor.  Reconstruirea și mutarea pipeline-urilor de date existente pe Databricks, folosind PySpark și SparkSQL.
  • Depanare și validare.  Verificarea sistematică a faptului că procesele migrate rulau corect și că datele rezultate corespundeau așteptărilor.
  • Livrare cu control al versiunilor.  Gestionarea migrării prin Git și Bitbucket, menținând tranziția trasabilă și colaborativă.

Bătălia: Demonstrarea faptului că datele pot fi de încredere

Cea mai mare provocare a proiectului a fost validarea datelor — confirmarea, pas cu pas, că datele migrate în cloud sunt pe deplin consecvente cu ce producea soluția on-premise. Pentru un client bancar, această reconciliere nu este opțională; este condiția prealabilă pentru a avea încredere în noua platformă. Nu au apărut până acum alte constrângeri neașteptate.

Rezultatele: Construită pentru scalare, construită pentru consecvență

Migrarea către Databricks vizează direct cele două probleme structurale ale configurației on-premise:

  • Scalabilitate elastică și izolarea workload-urilor.  Databricks separă resursele între workload-uri, eliminând conflictul care permitea cererii din zilele de vârf să blocheze atât producția, cât și stratul de consum.
  • Tranzacții ACID.  O capabilitate pe care soluția on-premise nu a avut-o niciodată, acum integrată în platformă — oferind Controlling-ului și managementului o garanție de consecvență pe care vechiul data mart nu o putea oferi.
  • O echipă de livrare suplă și concentrată.  Doi consultanți IDS conduc migrarea, susținând clientul pe parcursul analizei, reconstrucției pipeline-urilor și validării.

Proiectul este în prezent în desfășurare, cu validarea datelor ca flux de lucru activ. Nu au apărut obstacole neașteptate, iar angajamentul rămâne conform planificării.

„IDS nu a mutat doar codul nostru pe o nouă platformă — și-au făcut timp să înțeleagă mai întâi logica din spatele lui. Asta le-a oferit Controlling-ului și managementului încredere reală în cifrele care ies din Databricks, chiar și în timp ce migrarea este încă în desfășurare.”

— Head of Data & Controlling, client bancar

Facebook
LinkedIn
Trimite pe E-mail

Mai multe studii de caz

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

Client: Grup bancar de top
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.

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 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.