SUCESS CASE – Olé Consignado
Success Case
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Olé Consignado
Jornada Big Data
Olé Consignado
Jornada Big Data
Perfil do cliente
Indústria: Financeiro
Empresa: Olé Consignado
Empresa
Fruto da joint venture entre o Banco Bonsucesso e o Santander, a Olé Consignado nasceu como Bonsucesso Consignado em fevereiro de 2015.
Em 25 de Abril de 2016, a instituição teve seu nome e marca alterados, nascendo a Olé Consignado, com o grande objetivo de oferecer soluções em crédito consignado para
servidores públicos, aposentados e pensionistas do INSS.
Como um importante player no mercado brasileiro, a Olé Consignado oferece os melhores produtos e serviços de crédito consignado.
Com aproximadamente mil correspondentes autorizados e diversas lojas próprias, a Olé está presente em mais de 20 estados brasileiros e no Distrito Federal. Além disso, foi a pioneira em oferecer crédito consignado de uma forma totalmente digital.
O desafio
A Olé Consignado tem como estratégia atualizar seu parque tecnológico, consumir estratégias de Data Lake implementando governança, qualidade e disponibilização dos dados em conjunto, automatizar ingestões de dados em lote e processos streaming
para suporte e agilidade nas tomadas de decisão.
Em integração com a estratégia de dados e seus processos, se faz necessário definir arquiteturas e conceitos de Big Data, Hadoop e Analytics. A união desses fatores levou a Olé Consignado a buscar uma consultoria especializada que pudesse auxiliá-los e que tivesse referência em todos esses itens.
Através de um mapeamento de processos e especificações, foram direcionadas duas soluções, onde podemos detalhar como ingestões Data Lake (Lote) e ingestão contínua de tópicos do Kafka (Streaming).
Solução (Data lake)
Para a solução Data Lake, em ambiente Hadoop, foram implementadas ingestões automatizadas de 5 bases de negócio, oriundas de bases relacionais, havendo processos de enriquecimento, formatações, agregações e sumarizações,
passando por 4 camadas de segregação.
Governança e boas práticas foram base para o desenvolvimento do trabalho de consumo e disponibilidade das informações, habilitando o conceito Fast Data (Self Service de dados) e Analytics.
Solução (Streaming)
Para a solução de ingestão de tópicos provenientes de tecnologia de mensageria, foi implementado um script parametrizável em Python, automatizado e consumindo o motor de execução Spark, para otimizar o paralelismo e performance do projeto.
Ao final, realizamos um direcionamento das melhores práticas e roteiros de manutenção, monitoramento, consumo e evolução dos processos de dados.
Benefícios
Elaboramos soluções e implementações para suportar a estratégia de Data Lake, Big Data e Engenharia de Dados, com foco em Analytics.
Entregando qualidade e valor nos dados e a implantação de processos para a automatização, alavancando um ecossistema analítico e inovador.
Atendemos a expectativa do cliente, direcionando a definição da governança e metodologia de integração de dados, onde estabelecemos processos, padrões, roteiros de consumo, monitoramento e manutenção.
Diego Augusto F. de Paula
CDO na HBSA
Olé Consignado
Depoimento
“Recomendo a Tenbu, em primeiro lugar, pela competência e presteza dos profissionais. Destacamos a qualidade das entregas, o que permite dar continuidade ao trabalho, expandindo para outros casos de uso de diferentes áreas da empresa. “
“A Tenbu demonstrou conhecimento nas metodologias, processos e ferramentas necessáriaspara o desenvolvimento de soluções de Big Data.”
A Tenbu é uma empresa especializada na elaboração e implantação das melhores soluções para o apoio à tomada de decisão de seus clientes.
Nosso negócio é viabilizar decisões inteligentes, bem informadas e que gerem valor. Pesquisamos e integramos soluções de vanguarda de forma criativa e inovadora, agregando e cruzando informações internas e externas com o objetivo de oferecer diferencial estratégico na utilização de dados.
Ajudamos nossos clientes em temas como: identificar produtos e unidades de negócio mais rentáveis, prevenir e identificar fraudes, obter uma visão 360º de informações internas e externas sobre seus clientes, agregar inteligência cognitiva e big data em seus processos de transformação digital, entre diversos outros temas.