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La optimización de un data warehouse impulsa el crecimiento de una empresa de inversión
Procesamiento más rápido
Mejora de la resiliencia y reducción del tiempo de proceso (de 6 horas a 40 minutos).
Unificación y estandarización
La optimización del data warehouse ha permitido reducir el tiempo diario de procesamiento por lotes manual en un 90 %.
Escalabilidad
Creación de las capacidades necesarias para avanzar hacia procesos escalables tanto vertical como horizontalmente, con el fin de satisfacer las necesidades del cliente.
El reto
Aumentar la velocidad y la escalabilidad
El sistema utilizado por una gran empresa de inversiones estadounidense para almacenar datos importantes sobre sus transacciones, valores en cartera, movimientos de los mercados, etc. se actualizaba una vez al día en el marco de un proceso por lotes que tardaba hasta tres horas. Dado que este data warehouse es el encargado de suministrar diariamente los datos que la empresa necesita para generar una gran variedad de informes internos, incluidos importantes análisis de riesgos, la lentitud del procesamiento por lotes se había convertido en un problema.
Además, la compañía necesitaba un sistema de data warehouse escalable que fuera capaz de crecer con la empresa y de gestionar más activos, nuevos negocios y nuevas finalidades de uso de los datos. El volumen de datos y el tiempo necesario para procesarlos aumentaba constantemente, lo que amenazaba con colapsar el sistema en un futuro inmediato. Cada vez era más urgente mejorar el rendimiento del data warehouse y del software de extracción, transformación y carga (ETL).
La empresa también quería aumentar la disponibilidad en tiempo real de una mayor cantidad de datos almacenados para poder utilizarlos con nuevos fines. Esto forma parte de la hoja de ruta que la compañía, con ayuda de GFT, está siguiendo para optimizar sus procesos informáticos, lo cual incluye abordar el problema de la lentitud del procesamiento por lotes.
“La reducción del tiempo de procesamiento por lotes no era una especificación inicial del cliente. Pero enseguida detectamos esta necesidad y empezamos a trabajar de forma proactiva en la mejora del sistema. Al final, todos estos esfuerzos han aportado un valor real a las operaciones de esta empresa de inversiones.”
El compromiso
Optimizar los procesos de datos
Utilizando de forma más eficiente la tecnología que ya tenía la empresa, GFT racionalizó los procesos de trabajo del data warehouse y redujo el tiempo diario necesario para el procesamiento por lotes a alrededor de 15 minutos, lo que supone una reducción de más del 90 %.
Para ello, el equipo de ingenieros de GFT optimizó los patrones lógicos, creó mejores controles y aplicó prácticas estándar para el software ETL, que desde que se implantara el sistema hace años habían quedado abandonadas. Cada ejecución diaria de datos genera más de 44.000 ficheros, pero la racionalización del proceso ha permitido reducir los tiempos.
La optimización de los procesos de datos también ha permitido a la empresa integrar servidores basados en cloud a medida que crece. Hasta la fecha los sistemas existentes se habían escalado únicamente en vertical, es decir, añadiendo más recursos a las máquinas on-site. Con los nuevos procesos mejorados, el sistema de data warehouse podrá responder a la demanda de manera mucho más flexible en el futuro.
El beneficio
Informes más rápidos
Gracias a la optimización del data warehouse —que sirve de central de sincronización de datos—, se puede generar una amplia variedad de informes diarios en mucho menos tiempo. La aceleración del procesamiento por lotes proporciona a los brókers, gestores, analistas y ejecutivos de la empresa datos más actuales de forma más rápida para que puedan tener una perspectiva global clara del estado de sus inversiones.
Para desarrollar este proyecto GFT estudió a fondo la tecnología, los procesos y las necesidades de datos específicas de la empresa de inversión. El equipo de ingenieros de GFT incluso lanzó una prueba de concepto para solucionar el tema de la lentitud del procesamiento por lotes antes siquiera de que el cliente expresara su preocupación por el rendimiento de su data warehouse. El cliente no tuvo que adquirir ninguna tecnología o sistema nuevo innecesario. En su lugar, GFT utilizó la infraestructura que ya tenía la compañía.
Ahora la empresa puede incorporar nuevos negocios y ampliar los requisitos de datos sin tener que preocuparse por la flexibilidad o la escalabilidad de su data warehouse.
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Caso de éxito
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