El Banco
Banco Estado, en sus 164 años de existencia, se ha consolidado como una institución de excelencia, con una gestión comercial de alto impacto social. Entre sus hitos más recientes, destacan las más de 12 millones de CuentaRUT y cobertura en todas las comunas del país, incluida la Antartica, a través de sus 410 sucursales, 108 oficinas ServiEstado y más de 30 mil puntos de atención de CajaVecina.
El reto de Banco Estado
Banco Estado se enfrentaba al desafío de unificar datos desde distintos orígenes en un repositorio centralizado para realizar analítica y desarrollo de Modelos con ML y motores de Reglas, y reportería requerida para información interna y dar respuesta a entes reguladores.
Se requería acompañamiento durante el proceso de preparación de datos: Carga, Cleaning, Enriquecimiento, Catalogación, y reportería.
La solución propuesta debía ser escalable, seguro y permita una posterior integración de nuevas fuentes.
La Solución
Se diseñó una solución basada en componentes serverless para el procesamiento, limpieza y calidad de datos en AWS S3 como repositorio principal. Se utilizó Python sobre Lambda, lo cual permitió definir un pipeline de ingesta de datos incremental de forma simple.
Desde la perspectiva del Data Warehouse, se utilizó AWS Redshift lo cual permitió conectar PowerBI al cluster y de esta forma, los analistas del Banco no modificaron sus herramientas de acceso a la información para la generación de informes normativos, y consultas de especialista de análisis de fraudes.
Tecnologías utilizadas
AWS VPC, EC2,Lambda, Redshift,S3, escalamiento de infraestructura, y Phyton
Beneficios
El área de Área Analitica y Datos Corporativos, logró automatizar la generación de informes y los procesos de Data Quality, la reducción de tiempos entre la generación de los datos y la disponibilización de los mismos.
Testimonio: Rodrigo Montaner Guzman
