L'ottimizzazione del data warehouse favorisce la crescita della società di investimento

L'ottimizzazione del data warehouse favorisce la crescita della società di investimento

Il superamento della lenta elaborazione dei dati giornalieri di posizione, trading e mercati consente all'azienda di scalare i propri sistemi.

Prestazioni più veloci

Migliorare la resilienza e ridurre i tempi di processo (da 6 ore a 40 minuti).

Unificazione e standardizzazione

Semplificare il lavoro di data warehouse e ridurre del 90% il tempo di elaborazione batch manuale giornaliero.

Scalabilità

Capacità integrata di muoversi verso un processo scalabile, sia verticalmente che orizzontalmente, che consenta di soddisfare le esigenze del cliente.

La sfida

Alla ricerca di velocità e scalabilità

Il sistema utilizzato da una grande società di investimento statunitense per immagazzinare dati importanti sulle transazioni, il valore delle sue partecipazioni, i movimenti del mercato e altro ancora veniva aggiornato una volta al giorno in un processo batch che richiedeva fino a tre ore. Dal momento che questo data warehouse forniva ogni giorno input per una serie di report consuntivi interni, comprese importanti analisi dei rischi, la lentezza dell'elaborazione batch era una nota dolente.

Inoltre, l'azienda aveva bisogno di un sistema di data warehouse in grado di offrire la scalabilità necessaria per favorire la crescita: più risorse, nuove attività e nuovi modi di utilizzare i dati. Insieme al volume di dati aumentava anche il tempo necessario per l'elaborazione e ciò significava che presto l'intero sistema poteva diventare insostenibile. Era sempre più urgente migliorare le prestazioni del data warehouse e del software di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).

L'azienda voleva anche rendere disponibili in tempo reale più dati del sistema di magazzino per consentirne nuovi utilizzi. Questo faceva parte della roadmap IT alla cui realizzazione contribuiva anche GFT, e la rimodulazione dei tempi di elaborazione batch sarebbe stato un passo importante.

“GFT inizialmente non aveva ricevuto dal cliente la richiesta di aiutare a ridurre i tempi di elaborazione batch. Siamo stati noi a riconoscere l'esigenza e a iniziare a lavorare in modo proattivo per migliorare questo sistema. Alla fine, questi sforzi hanno portato un valore reale alle operazioni all'interno di questa società di investimento.”

Ed Betts

Client Unit Director

GFT

L'impegno

Semplificazione dei processi di dati

Utilizzando la tecnologia già in possesso dell'azienda in modo più efficiente, GFT ha semplificato il lavoro di data warehouse e abbreviato i tempi di elaborazione dei batch giornalieri a circa 15 minuti, con una riduzione di oltre il 90%.

Per fare ciò, gli ingegneri GFT hanno migliorato i modelli logici e creato controlli migliori. Hanno seguito le pratiche standard del software ETL, che era stato trascurato per anni, fin da quando il sistema era stato installato. Ogni data run giornaliero genera più di 44.000 file, e razionalizzando il processo è stato possibile ridurre le tempistiche.

L'ottimizzazione dei processi di dati aiuta l'azienda a integrare i server basati su cloud man mano che realizza il ridimensionamento. In precedenza ci si era limitati al ridimensionamento verticale, aggiungendo più risorse alle macchine disponibili in loco. Con i processi migliorati in atto, il sistema di data warehouse ha una maggiore flessibilità per rispondere alle esigenze future.

I vantaggi

Report più tempestivi

Come risultato del miglioramento del data warehouse, che funge da hub di sincronizzazione dei dati, ogni giorno è possibile disporre prima di una serie completa di report interni. L'elaborazione batch più rapida offre ai trader, ai manager, agli analisti e ai dirigenti dell'azienda dati più tempestivi, e li aiuta a mantenere una visione completa e chiara dello stato dei loro investimenti.

Il lavoro svolto su questa criticità si è basato sulla profonda comprensione da parte di GFT della tecnologia, dei processi e delle esigenze di dati della società di investimento. Gli ingegneri di GFT avevano iniziato un proof of concept sulle soluzioni per l'elaborazione batch ancora prima che il cliente avesse sollevato dubbi sui problemi di performance del data warehouse. Il cliente non ha dovuto acquisire nuove tecnologie o sistemi non necessari. GFT ha usato ciò che l'azienda aveva già.

L'azienda ora può aggiungere nuove attività ed espandere i requisiti dei dati senza preoccuparsi della flessibilità o della scalabilità del data warehouse.