Nuestro cliente es una de las tres principales compañías de seguros de vida y la mayor mutua de seguros de vida de Estados Unidos. El cliente contaba con una plataforma Hortonworks Data Hub que estaba obsoleta y se encontraba al final de su vida útil. Esta plataforma de datos tenía que ser migrada a la última tecnología y estar preparada para el futuro, al tiempo que abordaba los retos existentes, ayudando a la empresa a ser más rápida y eficiente en la toma de decisiones.
Nuestro cliente contaba con una plataforma Hortonworks Data Hub, que llegó al final de su vida útil y necesitaba ser migrada a una plataforma que soportara los requisitos futuros y abordara los retos actuales con un mínimo esfuerzo de desarrollo. La plataforma existente tenía muchos retos como:
- Problemas de rendimiento, especialmente cuando se ejecuta simultáneamente una consulta a la base de datos y una carga por lotes
- Problemas de escalabilidad para satisfacer las necesidades de información a la carta de las cargas de trabajo de BI
- Procesos de recuperación de datos
- Procesos de validación de datos
Nuestra principal prioridad era abordar todos estos retos mientras diseñábamos una nueva solución de plataforma de datos y creábamos activos de datos empresariales seguros, bien gestionados y reutilizables para impulsar los conocimientos empresariales y permitir a la empresa tomar decisiones más rápidas y eficientes.
Virtusa colaboró con las pymes del cliente para desarrollar una estrategia de plataforma de datos moderna aprovechando varias capacidades de la nube de AWS, predominantemente Redshift.
- Virtusa, como socio tecnológico estratégico, colaboró con el cliente para desarrollar un plan de modernización de la plataforma de datos actual sobre los servicios en la nube de AWS.
- La pila tecnológica incluye capacidades de ingestión de datos, almacenamiento de datos en bruto y estructuración de datos. Además, aprovechará una serie de herramientas probadas y líderes del sector disponibles en AWS.
- Arquitectura moderna que permite que los procesos se ejecuten simultáneamente sin conflictos
- Recursos informáticos que pueden escalarse automáticamente en un entorno controlado para satisfacer los picos de demanda de forma eficiente
- Estrategia de copia de seguridad para la recuperación de objetos en un momento dado
- Replicación de datos aprovechando las capacidades de la nube
- Automatización para apoyar la promoción del código en todos los entornos
- El proceso para minimizar el uso de datos PII en texto claro y zonas de inquilinos, ajustando los datos PII a las normas de gobernanza de datos antes de la tokenización.
- Aumento de la eficiencia en un 40 % utilizando un nuevo marco PySpark basado en metadatos para aplicar las normas de gobernanza de datos