Banken und Finanzinstitute sammeln Daten aus verschiedenen Quellen in unterschiedlichen Formaten. Diese Daten sind für die Anpassung von Produktangeboten, die Verbesserung des Kundendienstes und die Gewährleistung einer vollständigen Kundenbetreuung unerlässlich. Um den Wert dieser Erkenntnisse aus dem Cloud Data Warehouse zu erschließen, sind Unternehmen jedoch auf ETL-Tools angewiesen, die große Datenmengen aufnehmen. Diese Tools sind oftmals teuer und nehmen viel Zeit für die Datenaufnahme in Anspruch.
Was wäre, wenn es eine schnellere, einfachere und kostengünstigere Möglichkeit gäbe, Daten in Ihr Data Warehouse aufzunehmen und zu orchestrieren?
Die automatisierte Datenaufnahme von Virtusa ist eine kostengünstige Möglichkeit für Banken und Finanzinstitute, die Zeit, die für die Aufnahme großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen und Formaten benötigt wird, von Monaten auf Tage oder Wochen zu verkürzen.
Unser Framework ermöglicht eine automatisierte, metadatenbasierte Datenaufnahme durch die Erstellung zentraler Metadatenquellen, -ziele und -zuordnungen. Die elektronische Aufnahme und die Orchestrierung von Datenpipelines bieten Banken und Finanzdienstleistern die folgenden Möglichkeiten:
- Kostenreduzierung durch Verringerung oder Abschaffung von ETL-Tools für die Datenaufnahme
- Verringerung der Abhängigkeit von Architektenteams für die Entwicklung von Datenpipelines und Analytik
- Datenerfassung und -organisation in beschleunigtem Tempo
- Validierung und Überwachung von Daten in der Produktion
- Verbessererung von Datenvisualisierungen
Wichtige Funktionen
Wir unterstützen eine Vielzahl von Datenaufnahmeformaten, -quellen und -mechanismen und verfügen über internes Wissen zur Integration mit modernen Cloud-basierten Tools. Mit der Möglichkeit, Python und Open-Source-Tools zu verwenden, beschleunigt unser Framework ETL-Prozesse und schafft Transparenz.
Die Features umfassen:
- Schemaerkennung aus Dateien, Datenbanken oder API-basierten Quellen
- Quell- und Zieldatenprofilierung
- Flexibler Datenvergleich zwischen Quell- und Zieldatensätzen
- Interaktive Einrichtung, Anzeige und Nutzung von Metadaten für andere Zwecke, einschließlich Data Governance und Zugriffsrichtlinien
- Einrichtung der Aufgabe für die Datenaufnahme
- Datenzuordnungen, Validierung, Transformation und Einrichtung von Qualitätsprüfungen
- Orchestrierung von Datenpipelines
- Benutzeroberfläche (UI) zur Einrichtung und Verwaltung von Metadaten in der Zieltabelle (Snowflake, Redshift oder ähnlich)
- Dashboard zur Anzeige des Aufnahmestatus und von Ausnahmen
- Metadatengesteuerte, Low-/No-Code-Datenaufnahme, um einfache bis mittelkomplexe Transformationen durch Metadatendefinition oder Parametrisierung zu verarbeiten
- Hooks für die sicherheitsbezogene Integration, einschließlich Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen im Unternehmen
Virtusas automatisierte Datenaufnahme ist flexibel und lässt sich leicht an Ihre Bedürfnisse anpassen. Sie kann als Lösung oder als Beschleunigercodevorlage verwendet werden und beschleunigt die Produktbereitstellung bei gleichzeitiger Verbesserung der Datenvisualisierung. Sie ermöglicht außerdem eine minimale Herstellerbindung, da sie Python verwendet und verfügbare Open-Source-Bibliotheken integriert.