Kredfeed

Los datos de Kredfeed estaban almacenados en múltiples fuentes, incluyendo su base de datos AWS RDS Postgres, pero faltaba centralización y escalabilidad para su análisis. Los principales desafíos enfrentados por Kredfeed incluían:

• Dificultad para manejar grandes volúmenes de datos para informes y análisis eficientes.
• Falta de visibilidad en métricas clave e información para decisiones críticas de negocio.
• El proceso manual y que consume mucho tiempo de preparación, limpieza e informes de datos, lo que dificultaba la toma de decisiones en tiempo real.

Kredfeed necesitaba una solución para:

• Centralizar el almacenamiento y análisis de datos en una plataforma escalable.
• Optimizar la integración y procesamiento de datos para obtener información en tiempo real.
• Empoderar a los equipos con potentes herramientas de inteligencia empresarial para tomar mejores decisiones.

Semantiks inició el proyecto con una fase de descubrimiento exhaustiva para alinearse con los objetivos de Kredfeed y comprender sus requisitos únicos de datos. Después de identificar sus puntos críticos, propusimos una solución utilizando Google Cloud Platform, que incluía:

• Usar BigQuery como el almacén de datos central para alojar todos los datos clave de negocio de Kredfeed.
• Implementar Looker para la visualización de datos e inteligencia empresarial, creando paneles personalizados para rastrear métricas clave.
• Configurar un robusto pipeline ETL para extraer datos de la base de datos AWS RDS Postgres de Kredfeed, limpiarlos y transformarlos, y cargarlos en BigQuery para su posterior análisis.

Esta solución fue diseñada para proporcionar a Kredfeed un sistema altamente escalable, seguro y eficiente para manejar sus crecientes necesidades de datos.

La solución implementada abordó los desafíos de datos de Kredfeed mediante:

• Integración de Datos: Establecer un pipeline ETL automatizado utilizando Fivetran para extraer datos de AWS RDS Postgres y cargarlos en BigQuery. Esto garantizó una transferencia fluida de datos y minimizó la necesidad de intervención manual.
• Transformación de Datos: Crear vistas en BigQuery para limpiar y estructurar los datos, asegurando que estuvieran listos para los informes. Por ejemplo, los datos en formato JSON fueron analizados y transformados en tipos nativos de BigQuery para facilitar las consultas y análisis.
• Integración de Looker: Implementar Looker para crear paneles personalizados de inteligencia empresarial. Los paneles clave incluyeron:some text
  • Panel de Completitud de Perfil para rastrear el porcentaje de perfiles de usuario completados.
  • Panel de Análisis de Retención para analizar las tasas de retención de usuarios en diferentes períodos.
  • Métricas de Solicitudes de Crédito para rastrear datos de solicitudes de crédito, aprobaciones y tendencias.

Esta integración proporcionó un flujo continuo de datos limpios y estructurados hacia Looker para facilitar la visualización y toma de decisiones en tiempo real.

El proyecto PoC entregó resultados significativos para Kredfeed:

• Mejora en la Accesibilidad de Datos: El almacén de datos centralizado en BigQuery permitió que el equipo de Kredfeed tuviera fácil acceso a datos limpios y estructurados, reduciendo el tiempo dedicado a la preparación manual de datos.
• Inteligencia Empresarial Mejorada: Los paneles de Looker ofrecieron visibilidad en tiempo real de las métricas clave, lo que permitió a Kredfeed tomar decisiones basadas en datos rápidamente.
• Mayor Eficiencia Operativa: El proceso ETL automatizado redujo el esfuerzo manual requerido para la integración de datos y los informes, liberando recursos para tareas más estratégicas.

Escalabilidad para el Crecimiento: Al aprovechar la infraestructura escalable de GCP, Kredfeed está bien posicionado para manejar volúmenes crecientes de datos a medida que su negocio sigue creciendo.

A medida que Kredfeed sigue escalando, planea mejorar aún más sus capacidades analíticas:

• Informes Avanzados: Kredfeed incorporará características más avanzadas de Looker, como análisis predictivos y métricas personalizadas, para obtener una visión más profunda del comportamiento de los usuarios y el rendimiento del negocio.
• Transmisión de Datos en Tiempo Real: Los planes futuros incluyen la implementación de soluciones de transmisión de datos en tiempo real, como Google Datastream, para obtener información aún más rápida y mejorar la agilidad operativa.
• Perspectivas Impulsadas por IA: Kredfeed también está explorando la integración de modelos de aprendizaje automático en sus pipelines de datos para obtener perspectivas predictivas más avanzadas y optimizar las evaluaciones de riesgo crediticio.

Semantiks continuará apoyando a Kredfeed en la expansión y refinamiento de su infraestructura analítica para garantizar que sigan a la vanguardia en la toma de decisiones basadas en datos.

La colaboración entre Semantiks y Kredfeed destaca el poder de las herramientas de Google Cloud Platform, como BigQuery y Looker, para ofrecer una solución escalable, eficiente y fácil de usar para la inteligencia empresarial. Al optimizar la integración de datos, habilitar análisis en tiempo real y empoderar a Kredfeed con información útil, este proyecto subraya el compromiso de Semantiks de ayudar a las organizaciones a aprovechar los datos para el crecimiento y el éxito.