Bluetab

Reporte de dirección con reparto de costes

by

Reporte de dirección con reparto de costes

Construcción de plataforma Global para uno de los bancos más relevantes del mercado Español. El sistema debe permitir la generación de reports (pdfs, ppts, msgs) a la capa ejecutiva de la entidad Bancaria a partir de un pipeline basado en una aplicación monolítica con Django como Framework.

Principalmente el proyecto consiste en el diseño e implantación de una solución de micro-servicios que cumpla los requisitos de escalabilidad, flexibilidad, versatilidad definidos bajo los requisitos del cliente para la creación de un producto que mediante la ejecución de una ETL parametrizable genere la información de costes de la entidad.

Bluetab ha realizado el Análisis de información de costes del grupo a nivel mundial, extrayendo indicadores de interés para la alta dirección y detectar áreas en las que reducir dichos costes, proporcionando informes gráficos en ppts, con una solución multiusuario, escalable y generalizada para poder adaptarse rápidamente a nuevas analíticas o nuevos cambios de requerimientos. 

green plant in clear glass vase

Se implementa una solución vanguardista, que reduce el tiempo de desarrollo del proceso de desarrollo de nuevas analíticas y algoritmos por parte del usuario, planteando una App en la cual el usuario tenga un catálogo de funciones a utilizar y que pueda combinarlas para formar una pipeline con el procesamiento que el desee. 

Nuestra arquitectura, totalmente integrable, utiliza contenedores con Docker y Kubernetes (OpenShift) de forma que pueda escalar horizontalmente fundamentada en microservicios que exponen los datos a través de diferentes API y, con una BBDD basada en documentos y escalables para salvar el problema de la mutabilidad de los datasets y la concurrencia. La persistencia está basada en Indexación de la información; realizamos una refactorización del código utilizando una atomización de funciones y parametrización de las mismas, y para en los ámbitos de Devops se crean y configuran pipelines de despliegues.

Las principales tecnologías aplicadas son: Python, django, Apache Airflow, mongoDB, postgreSQL y RabbitMQ como protocolo de mensajería.

CASOS DE ÉXITO

Escritorio remoto virtual

by

Escritorio remoto virtual

Al no existir un CRM integrado de Banca Empresas que contengan datos de clientes, oportunidades, visitas y toda la información de la relación con el cliente, genera la necesidad de este proyecto con ambición de dar cobertura global multi-entidad.


Bluetab desarrolla la parte correspondiente de persistencia, transformaciones y cesiones desde la plataforma big data al CRM Salesforce de la Entidad. Este proyecto nace con la capacidad de movilidad para estar cerca al cliente, entorno colaborativo donde varias personas puedan ayudar a gestionar la oportunidad (Ejecutivo + Especialistas de productos).

Soporta los procesos de inicio a fin registrando la trazabilidad de las oportunidades en cada parte del proceso

white samsung galaxys 7 edge

CASOS DE ÉXITO

Infraestructura Omnichannel

by

Infraestructura Omnichannel

Un grupo bancario multinacional español nos propone proporcionar a las diferentes entidades del grupo una infraestructura con los datos necesarios para construir “el journey” del cliente. Esta solución se podrá analizar el journey del cliente de principio a fin, es decir, desde el momento en que el cliente muestra un anuncio o una campaña publicitaria hasta que adquiere un producto bancario.

En este proyecto se realizan ingestas de datos de orígenes externos tales como: Salesforce Marketing Cloud (herramienta de marketing que le permite administrar campañas de marketing a través de múltiples canales), Adobe Analytics ( herramienta analítica que recopila toda la información relacionada con la actividad del usuario en la web o en aplicaciones móviles) y Canales de marketing (Facebook, Sizmek, Google AdWords, Search Console, etc.)

person working on blue and white paper on board

El desarrollo se basa en el análisis preliminar y diseño del modelo de datos para las fuentes externas; un exhaustivo análisis de seguridad que determina la información sensible del modelo que deberá encriptarse; la asignación de namings en el diccionario corporativo con el alta de modelo físico referencial en RAW y Master para las fuentes externas. Igualmente se realiza un análisis de masterización y generación del documento guía para el desarrollo de masterización.
Las principales tecnologías en este entorno son bases de datos HDFS, avro y parquet; procesamiento bajo ETL en Scala/Spark en el data-lake corporativo, con explotación en el CRM-Salesforce corporativo y Microstrategy.

CASOS DE ÉXITO

Modelo de visión cliente 360º

by

Modelo de visión cliente 360º

Somos el principal partner de la plataforma de Big Data de una de las entidades financieras globales líderes en tecnología. En el marco de nuestra colaboración se proporciona a las distintas entidades del grupo una infraestructura con los datos necesarios para construir la relación Gestor – Cliente. Con esta solución se podrá analizar una visión 360º de la relación del cliente-gestor de principio a fin, es decir, desde el momento en que el gestor web muestra un anuncio o una campaña publicitaria a un cliente hasta que adquiere un producto bancario.

Realizamos el desarrollo del proyecto partiendo de una definición de variables ,alineación de conceptos, importancia relación cliente y contactabilidad por medios presenciales y digitales; con la posterior asignación de namings en el diccionario corporativo y con el consiguiente alta de modelo físico referencial en RAW y Master para las fuentes externas. Ejecutamos un análisis de masterización y generación del documento guía para el desarrollo de masterización.

man standing behind flat screen computer monitor

Las principales tecnologías en este entorno son bases de datos HDFS, avro y parquet; procesamiento bajo ETL en Scala/Spark en el data-lake corporativo, realizando las planificaciones en Control-M.

CASOS DE ÉXITO

Sistema unificado de Riesgos​

by

Sistema unificado de Riesgos​

Dentro de las Entidades Financieras las Unidades del Dato o áreas de Sistemas informacionales desarrollan reportes y cuadros de mando para facilitar el trabajo a las áreas usuarias. Una vez productivos los reportes debe establecerse un marco de seguridad y gobierno que defina los permisos de

En este contexto Bluetab desarrolla el modelo de acceso a la información, determinando los criterios para controlar el acceso a los datos:

  • barra-bluetab Restricción de acceso. Establece qué usuarios pueden acceder a qué reportes. (Ej. El usuario de riesgos puede acceder al Cuadro de Mandos de RDA.)
  • barra-bluetab Restricción de dato. Dentro de un reporte indica qué datos pueden ser accedidos. (Ej, Un gestor de oficina solo puede ver los datos de su oficina)
person holding iPhone

En este contexto Bluetab desarrolla el modelo de seguridad de los reportes de una Entidad Financiera referente en España implementando dos tipos de niveles de seguridad, y permitiendo que el mismo de cobertura a las diferentes entidades del grupo:

  • barra-bluetab Seguridad de Acceso: gestionada a través de Grupos de Catálogo, como método de organización al cual se pueden asignar usuarios y a la vez dar acceso a los distintos elementos del cuadro de mando. Por lo tanto, éstos grupos permitirán a un usuario o usuarios acceder o no a un reporte. Los usuarios están asociados a un grupo de catálogo de la herramienta que tienen acceso a un conjunto de reportes determinado.
  • barra-bluetab Seguridad de Datos: gestionada a través los Roles de Aplicación, como característica que permite controlar qué datos puede o no consultar un usuario o usuarios asignados al rol. Por lo tanto, éstos roles permitirán a un usuario poder visualizar o no información de detalle sobre datos a nivel de cliente u oficina. Sin embargo, los usuarios siempre podrán ver información agregada.

Este proyecto se ha realizado dentro del stack tecnológico de la entidad, implementando el modelo de seguridad en OBIEE.

CASOS DE ÉXITO

Sistema unificado de Riesgos

by

Sistema unificado de Riesgos

El escenario de concentración bancaria a nivel europeo y nacional, con las consiguientes fusiones y adquisiciones, ha obligado a las Entidades Financieras a revisitar sus sistemas de métricas de riesgos. En este contexto, Bluetab ha acompañado a uno de los bancos líderes del mercado español realizando un informe que reporta el Sistema Unificado de Riesgo de la Entidad. El proyecto surge ante la necesidad realizar una redefinición del sistema informacional actual asociado a las nuevas métricas de riesgos, que permita tanto la integración de la información de España y Otras geografías, como la inclusión y adaptación de dicha información a la nueva arquitectura informacional definida para el futuro.

El alcance del proyecto incluye tanto la toma de requerimientos y análisis técnico-funcional previo que darán lugar al Diseño y construcción de un Datamart que aprovisiona los informes que exige el departamento de Riesgos aplicables al nuevo Sistema unificado definido. 

green and black rope

Los procesos de extracción, transformación y carga que aprovisionan en la BBDD se realizan en Datastage, con la construcción de los cuadros de mando para el reporte y validación de la información en OBIEE.

CASOS DE ÉXITO