Планы по наращиванию клиентской базы и возросшие требования к скорости обработки накопленной информации вызвали необходимость применения специализированных средств работы с Большими Данными и адаптации аналитической инфраструктуры Банка к работе в режиме реального времени.
В ходе проекта был осуществлен комплексный реинжиниринг более 350 процессов загрузки и преобразования данных, разработана библиотека ELT-трансформаций, оптимизированная для работы с Greenplum и SAS, создана инфраструктура прямого доступа бизнес-аналитиков Банка к детальному слою данных для проведения data mining исследований без привлечения ресурсов внутреннего ИТ, разработаны процедуры резервного копирования и аварийного восстановления данных.
Таким образом, Банк запустил платформу, готовую к загрузке данных в хранилище и обновлению аналитических витрин в режиме реального времени, что для компании, использующей знания о клиентах, как конкурентное преимущество, является приоритетным направлением. В дальнейшем Банк планирует развивать не только инструмент Greenplum , адаптированный для массивно-параллельных вычислений, но также и Hadoop, предназначенный для обработки неструктурированных данных, и платформу Chorus, которая предоставляет возможность совместной работы с корпоративными данными, получаемыми из разных источников.