Unser Kunde ist eines der drei größten Lebensversicherungsunternehmen und die größte Gegenseitigkeitsgesellschaft für Lebensversicherungen in den Vereinigten Staaten. Der Kunde verfügte über eine Hortonworks-Data-Hub-Plattform, die veraltet war und sich am Ende ihrer Lebensdauer befand. Diese Datenplattform musste auf die neueste Technologie migriert und zukunftssicher gestaltet werden und gleichzeitig bestehende Herausforderungen bewältigen, damit das Unternehmen seine Entscheidungen schneller und effizienter treffen konnte.
Unser Kunde verfügte über eine Data-Hub-Plattform von Hortonworks, die den End-of-Life-Support erreichte und auf eine Plattform migriert werden musste, die zukünftige Anforderungen unterstützt und aktuelle Herausforderungen mit minimalem Entwicklungsaufwand bewältigt. Die bestehende Plattform stand vor vielen Problemen, darunter:
- Leistungsprobleme, insbesondere wenn eine DB-Abfrage und ein Batch Load gleichzeitig ausgeführt werden
- Skalierbarkeitsprobleme bei der Erfüllung der Berichterstattungsanforderungen für BI-Workloads auf Abruf
- Prozesse zur Datenwiederherstellung
- Prozesse zur Datenvalidierung
Unsere oberste Priorität war es, all diese Herausforderungen bei der Entwicklung einer neuen Datenplattformlösung anzugehen und sichere, gut verwaltete, wiederverwendbare Unternehmensdatenressourcen zu erstellen, um geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen und dem Unternehmen eine schnellere und effizientere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Virtusa arbeitete mit den seinen Kunden, kleinen und mittelständischen Unternehmen, zusammen, um eine moderne Datenplattformstrategie zu entwickeln, die verschiedene AWS-Cloud-Funktionen nutzt, hauptsächlich Redshift.
- Virtusa arbeitete als strategischer Technologiepartner mit dem Kunden zusammen, um einen Plan zur Modernisierung der aktuellen Datenplattform zusätzlich zu AWS Cloud Services zu entwickeln.
- Der Technologie-Stack umfasst Datenaufnahmefunktionen, Rohdatenspeicherung und Datenstrukturierung. Es wird außerdem eine Reihe bewährter, branchenführender Tools eingesetzt, die in AWS verfügbar sind.
- Moderne Architektur, die es ermöglicht, Prozesse simultan und konfliktfrei auszuführen
- Compute-Ressourcen, die in einer kontrollierten Umgebung automatisch skaliert werden können, um Nachfragespitzen effizient zu bedienen
- Backup-Strategie für Point-in-Time-Objektwiederherstellung
- Datenreplikation mithilfe von Cloud-Funktionen
- Automatisierung zur Unterstützung der Code-Promotion in allen Umgebungen
- Prozess zur Minimierung der Verwendung von personenbezogenen Klartextdaten und Mandantenzonen durch Anpassung der personenbezogenen Daten an die Data-Governance-Standards vor der Tokenisierung
- 40 % Effizienzsteigerung durch Verwendung eines neuen metadatengesteuerten PySpark-Frameworks zur Anwendung von Data-Governance-Standards