En Zafinnuestra delegación es ayudar a los bancos a modernizar su infraestructura principal para ofrecer experiencias excepcionales y personalizadas a sus clientes. Para determinar los niveles de relación con el cliente y proporcionar recompensas personalizadas, necesitábamos procesar volúmenes de datos significativos: 100 millones de cuentas con más de 10 mil millones de saldos. Tradicionalmente, habríamos implementado esta aplicación de niveles utilizando un entorno de código descubierto, Java Spring Boot, con un servidor PostgreSQL dedicado. Sin requisa, construir y esquilar esta decisión con una pila tecnológica tradicional resultó ineficiente e insostenible a escalera.
La infraestructura de datos tradicional no escalera
Al igual que muchas organizaciones en servicios financieros, inicialmente confiamos en soluciones de almacenamiento de datos dedicadas para impulsar nuestro investigación. Si correctamente es eficaz, este enfoque caldo con desafíos significativos: altos costos de enumeración, sobrecarga de mantenimiento y cuellos de botella de rendimiento.
Con una cimentación de un solo inquilino, cada implementación de clientes requiere infraestructura dedicada. Transmitido que algunos clientes usan investigación esporádicamente, mientras que otros confían activamente, esta configuración fue costosa e ineficiente. La infraestructura dedicada exigió constantes ajustes finos e incurrió en costos fijos, independientemente del uso, un esfuerzo significativo para nuestros equipos de ingeniería. La escalera para acomodar volúmenes de datos masivos en millones de cuentas, equilibrios y transacciones a menudo extendía nuestros sistemas tradicionales a sus límites.
Los cálculos complejos, como procesar miles de millones de registros para la segmentación de clientes, niveles y investigación de patrones de relación, se ejecutaron como trabajos por lotes que fueron lentos para completar. Estos cuellos de botella retrasaron el tiempo de aspecto, y nuestro enfoque tradicional no pudo mantenerse al día con la escalera y los bancos de velocidad requeridos.
Para proporcionar un investigación innovador sin problemas a nuestros clientes, necesitábamos una plataforma rentable y escalable capaz de manejar volúmenes de datos masivos, desear un parada rendimiento y persistir los costos bajo control.
Portar a Databricks para acelerar la inteligencia de datos
Ejecutamos una prueba de concepto (POC) para comparar nuestra configuración aludido de Java Spring Boot/PostgreSQL con la plataforma Databricks Data Intelligence. Así es como el POC nos dio poder para mejorar nuestra infraestructura de datos.
Databricks entregados a Velocidades de cálculo más rápidas 10 veces en comparación con nuestra decisión aludido. Por ejemplo, las tareas que anteriormente tomaron 4.000 segundos en nuestro sistema aludido ahora se completan en solo 300 segundos. Con la escalabilidad elástica, podemos procesar miles de millones de transacciones y equilibrios en millones de cuentas sin comprometer el rendimiento.
Flujos de trabajo de investigación de investigación Tiempo de mercado corto para nuevas capacidades en un 30–40% Mientras requiere menos posibles de ingeniería. En comparación con nuestra configuración tradicional, Databricks nos ayudó a acelerar la recorrido de tiempo de entrega de nuestra aplicación de niveles en un 30%. Con menos esfuerzo dedicado a la dirección de infraestructura, nuestro equipo de ingeniería puede centrarse en construir soluciones innovadoras para nuestros clientes.
Las capacidades sin servidor de Databricks eran un cambio de conjunto, lo que nos permitió separar el calculador del almacenamiento para asegurar que solo pagamos el enumeración que necesitábamos. Este enfoque eliminó la carga de costos de la infraestructura inactiva. Los costos de la nimbo para investigación cayeron en un 50-70%dependiendo de los perfiles de uso. La capacidad de la escalera cibernética en función de las cargas de datos significaba que los clientes de parada tráfico y de uso esporádico podrían obedecer de una experiencia perfecta y receptiva sin ajuste manual.
Los resultados fueron claros: Databricks ofreció una decisión transformadora que entregó un rendimiento superior, escalabilidad y rentabilidad, todo al tiempo que cumplía con los estrictos requisitos de gobernanza de las instituciones financieras enormemente reguladas.
Entregar valía a nuestros clientes
El entorno unificado de Databricks permite a nuestros equipos manejar la ingestión de datos, la transformación y el investigación en un solo oficio, lo que restablecimiento la productividad y la colaboración. Desde la ingestión de datos hasta las complejas transformaciones basadas en SQL y el investigación integrado, todo se ejecuta sin problemas en Databricks donde incluso los usuarios no técnicos pueden obtener ideas significativas. Al susurrar con Terry Hickey, el director de ingresos de Zafin, expresó: «Con la modernización de nuestra infraestructura de datos, ahora podemos ayudar a los bancos a descubrir sin esfuerzo ideas procesables para impulsar el crecimiento y profundizar las relaciones con los clientes».
Con Databricks como la columna vertebral de nuestra pila de datos moderna, hemos podido innovar más rápido y ofrecer un longevo valía a nuestros clientes, incluidos:
- Personalización: Usando Databricks sql y Cuadernoscreamos una aplicación de niveles intensivos en datos que evalúa los saldos de los clientes, las tenencias de productos y los patrones de transacción para determinar los niveles de relación (por ejemplo, oro, plata, platino). Esto permite a los bancos entregar recompensas y beneficios personalizados a los clientes mientras empuja a los clientes con destino a el ulterior nivel con un compromiso dirigido, aumentando la retención y la franqueza.
- Inteligencia de negocios (BI): Nuestra decisión de investigación integrado, Zafin Analytics, ayuda a los banqueros de la recorrido de negocios a obtener información procesable sobre el rendimiento del producto y ofrece efectividad. Con el entorno integrado de Databricks, proporcionamos investigación listos para objetar preguntas críticas como: ¿Cómo funciona una cuenta corriente en el mercado? ¿Cuál es la tasa de apadrinamiento de una propuesta promocional? ¿Cómo varían los patrones de transacción del cliente en todos los niveles?
- Transformaciones rentables: Con Databricks Autoloaderingerimos sin problemas miles de millones de registros de varios tipos de archivos (AVRO, CSV) almacenados en Azure Blob Storage. Esto, combinado con la escalera sin servidor, garantiza que podamos procesar los datos de modo eficaz, sin sobrevisar o incurrir en costos innecesarios.
- Afirmar la gobernanza y el cumplimiento de los datos: Catálogo de la pelotón Permite una gobernanza de datos robusta, lo que nos permite aislar entornos de clientes de inquilino único y persistir el cumplimiento de las regulaciones de servicios financieros.
El impacto para nuestros clientes bancarios es profundo. La misma aplicación de niveles que anteriormente tardó un costado ancho en desarrollarse ahora puede ser implementado por sus clientes en solo meses. Esta es una delantera significativa en el tiempo de mercado que impulsa la innovación y la monetización más rápidas.
“Es emocionante ver cómo Zafin está aprovechando la plataforma Databricks para entregar datos e innovaciones impulsadas por la IA que empoderan a los bancos de todo el mundo. Al modernizar su infraestructura, Zafin está permitiendo a las instituciones financieras desbloquear nuevas oportunidades de personalización, billete del cliente y crecimiento más rápido y más eficaz que nunca ”.
– Concilio Nakai, Vicepresidente – Jerarca Entero de Servicios Financieros, Ciberseguridad y Sector Conocido GTM | Databricks
Mirando con destino a el futuro: explotar las innovaciones en tiempo verdadero
Encima de habilitar un procesamiento de datos más rápido y más rentable, la plataforma Databricks nos ha posicionado para una innovación futura. Estamos explorando oportunidades en IA y Genai, como información de nivel en tiempo verdadero, modelado de rentabilidad y ofertas en tiempo verdadero con tablas de Delta Live de Databricks y capacidades de transmisión. Para optimizar aún más nuestras capacidades de investigación, todavía planeamos habilitar la Pacto de Lakehouse para una integración perfecta entre las fuentes de datos.
A medida que continuamos escalera e innovando, estamos entusiasmados de desbloquear capacidades aún más poderosas para nuestros clientes, transformando los datos en ideas procesables que impulsan el futuro de la banca.
Sobre Zafin
Fundado En 2002, Zafin es un proveedor completo de soluciones SaaS para la modernización y transformación bancaria central. Nuestra plataforma galardonada permite a los bancos innovar sus modelos de negocio al tiempo que moderna su tecnología, asegurando la transparencia y la equidad para los bancos y sus clientes. Al mejorar la eficiencia operativa, aumentar los ingresos y mejorar las experiencias de los clientes, Zafin permite a las instituciones financieras a alcanzar sus objetivos estratégicos.
Zafin tiene su sede en Vancouver, Canadá, con una presencia que albarca oficinas y clientes en todo el mundo, incluidos los principales bancos como ING, CIBC, HSBC, Wells Fargo, Navy Federal Credit Union, PNC y ANZ.
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