Bei dem Kunden handelte es sich um ein führendes Finanzdienstleistungsunternehmen, dessen Aktivitäten von Hypotheken bis hin zu Versicherungen reichen und das mehr rationale Entscheidungen treffen wollte, indem es datengesteuert wird. Daher wollte er die derzeitige Architektur in eine datengesteuerte Unternehmensplattform umwandeln.
Über den Kunden
Problemstellung
Das Unternehmen wollte die verschiedenen Finanzdienstleistungen besser miteinander verknüpfen, um die Betriebskosten durch die Verringerung von Datenwidersprüchen zu senken. Dies war vor allem darauf zurückzuführen, dass mehrere Übernahmen zu Inkonsistenzen und Vertrauensproblemen hinsichtlich der zugrunde liegenden Daten geführt hatten. Infolgedessen musste eine standardisierte, unternehmensweite Datenplattform geschaffen werden.
Die derzeitige Lösung war mit folgenden Problemen verbunden:
- Datenbezogene Geschäftsprozesse waren langsam und starr
- Harmonisierte Definitionen von Geschäftsobjekten fehlten und führten zu kostspieligen Redundanzen
- Die derzeitige Lösung konnte nicht effizient mit Big Data umgehen und verursachte höhere Kosten
Die Herausforderung
Neben der Bewältigung dieser Probleme sah sich der Kunde auch mit einigen Herausforderungen konfrontiert:
- Es wurde tiefgreifendes technisches Wissen über Data Vault 2.0 benötigt, und keine internen Ressourcen waren in der Lage, dies zu bieten.
- Die Zuständigkeiten zwischen verschiedenen Abteilungen waren unklar
- Das Entwicklungsteam konnte sich nicht für eine geeignete Architekturlösung entscheiden, um die Probleme zu lösen
Um diese Punkte zu klären, war das Unternehmen auf der Suche nach einem erfahrenen Beratungspartner mit Erfahrung in Data Vault 2.0 und der Implementierung von Managed Self-Service BI.
Die Lösung
Scalefree präsentierte dem Kunden eine Lösung, die Folgendes umfasste:
- Eine standardgesteuerte Umwandlung in eine Data Vault 2.0-Implementierung
- Einfache Integration mehrerer Quellsysteme durch Data Vault 2.0-Definition
- Bereitstellung eines Datenmodells, das standardisiertes Managed Self Service BI ermöglicht
- Verbesserung und Vervollständigung eines Azure-basierten Tech-Stacks
- Übertreffen der Anforderungen an Skalierbarkeit und Leistung
- Aufzeigen der Vorteile des Einsatzes eines kommerziellen Automatisierungstools und Identifizierung von Punkten, an denen es die aktuelle Lösung des Kunden übertreffen würde
Konkrete Ergebnisse für den Kunden
Die Überprüfung beschleunigte und unterstützte die Lösung wichtiger Probleme, mit denen der Kunde konfrontiert war, hauptsächlich:
- Beschleunigung datenbezogener Prozesse durch Einführung eines Data Vault 2.0-basierten agilen Workflows und damit Senkung prozessbezogener Kosten
- Ermöglichung der Harmonisierung verschiedener Datenquellen, um die Daten zuverlässiger zu machen und eine rationale Entscheidungsfindung zu unterstützen
Vorgeschlagene Architektur:
Verwendete Technologien
- Azure Polybase
- Azure Data Lake Speicher
- Azure-Synapse
