Аналитическая экосистема РСХБ развивается по мере роста бизнес-задач и охватывает различные направления. Ввиду этого появилась потребность объединить отдельные системы анализа и обработки данных. Также переходу на российский стек способствовали необходимость импортозамещения и растущие объёмы, и требования к скорости обработки данных.

Мы смогли создать отказоустойчивую, масштабируемую систему, которая позволяет нашим бизнес-подразделениям работать максимально эффективно. Ключевая актуальность проекта заключается в консолидации разрозненных данных, повышении скорости и качества аналитики. Бизнес-подразделения смогут готовить оперативную отчетность для принятия управленческих решений.

«Лотерея — это магия чисел, а данные помогают эту магию реализовать в реальности. Аналитика данных позволяет нам получать важные инсайды и принимать эффективные решения. Например, благодаря анализу данных мы выяснили, что один из наших ключевых продуктов хорошо работает в розничных точках, но не приносит таких же результатов онлайн. Другой продукт, несмотря на активное продвижение, не привлекает новых клиентов. В то же время соседний продукт оказался успешным, несмотря на более высокую цену. Без сбора информации, её оценки и аналитики узнать эти особенности продуктов было бы крайне сложно».

«Если говорить о том, что могло бы ускорить процесс, то это создание отраслевого центра экспертизы по техсуверенной ИТ-архитектуре для финсектора. А также гибкие механизмы финансирования пилотов для средних банков – гранты, налоговые льготы, инфраструктурная поддержка. Это помогло бы выровнять условия и масштабировать лучшие практики не только в топ-10, но и в широком банковском сегменте». 

Качество данных представляет собой основополагающий элемент, определяющий „здоровье“ бизнес-процессов в финансовом учреждении. Недостаточная полнота либо несогласованность сведений о клиентской базе негативно сказывается на результатах скоринга, адекватности расчётов кредитных рисков, уровне персонализации продуктовых предложений и способности соответствовать внешним регуляторным требованиям. Современный подход к управлению качеством данных предполагает переход к созданию целостной инфраструктуры, автоматизирующей выявление дефектов данных. Речь идёт не только о выполнении норм регулирования, но и о повышении общей операционной эффективности банка.

Cruise Control ориентирован на крупные высоконагруженные кластеры Kafka в инфраструктуре, критичной к отказам. В таких инсталляциях важно свести к минимуму время простоя, автоматизировать динамическую балансировку, восстановление и управление ресурсами для непрерывной работы и высокой производительности.