Apoyo Económico acelera sus procesos analíticos de riesgo en Google Cloud
Apoyo Económico, empresa de micropréstamos con más de 170 sucursales, ejecutaba cada mes procesos analíticos críticos sobre grandes volúmenes de información en una base de datos relacional en sitio, limitada por licencias y disco. Amarello migró y rediseñó esos procesos hacia BigQuery: el portafolio de riesgo pasó de varios días a un par de horas y los analistas tienen un universo nuevo de información.
- Cliente
- Apoyo Económico
- Sector
- Servicios financieros
- País
- México
- Proyecto
- Migración y reingeniería de procesos analíticos de riesgo
- Tecnologías
- BigQuery · Data Studio · Google Sheets · Google Cloud
En cifras
- Días → horas
el proceso del portafolio de riesgo pasó de varios días a un par de horas
- Menos licencias
reducción de costos por licenciamiento de bases de datos
- Tiempo real
tableros con BigQuery, Data Studio y Google Sheets para las áreas de negocio
En resumen
Apoyo Económico es una empresa del sector financiero que otorga micropréstamos, con más de 170 sucursales a nivel nacional. Necesitaba migrar bases de datos relacionales basadas en licenciamiento y optimizar procesos analíticos en sitio hacia Google Cloud. Las principales ventajas de adoptar un modelo en la nube fueron la reducción de costos por licenciamiento y mejoras muy significativas en el tiempo de procesamiento de la información.
01 · El problema
Procesos de riesgo que tardaban días sobre una base de datos con licencias
- 01
Procesos críticos mensuales
Cada mes se ejecutan procesos analíticos críticos que utilizan grandes volúmenes de información. Su función es entregar, en el menor tiempo posible, el análisis que requiere el negocio.
- 02
El portafolio de riesgo
El requerimiento central era migrar el proceso analítico que genera como salida el portafolio de riesgo, que procesa un gran volumen de información histórica.
- 03
Limitado por licencias y disco
La mayor parte del proceso corría en una base de datos relacional en sitio, limitada al uso de CPU con licenciamiento y al espacio en disco. Los analistas de riesgo necesitaban flexibilidad para análisis adicionales sobre todo el volumen disponible.
02 · Cómo lo resolvimos
Reingeniería hacia BigQuery como data warehouse empresarial
- 1
Migración y reingeniería
Nuestro equipo de ingenieros de datos certificados en Google Cloud migró y realizó la reingeniería de los procesos analíticos hacia BigQuery como data warehouse empresarial, para reducir el tiempo de procesamiento de varios días a un par de horas y habilitar a los analistas con un nuevo universo de información disponible.
- 2
Tableros en tiempo real
Se habilitó la conexión de BigQuery con Data Studio y Google Sheets para generar tableros de forma eficiente y con datos en tiempo real, lo que facilitó la entrega de reportes a las distintas áreas de negocio de forma controlada y segura.
03 · El beneficio para el cliente
De días a horas, con menos costo y más información para los analistas
Tiempo
- El procesamiento pasó de varios días a un par de horas.
Costo
- Reducción de costos por licenciamiento.
Analistas y áreas de negocio
- Los analistas de riesgo disponen de un nuevo universo de información para procesos adicionales.
- Reportes entregados a las áreas de negocio de forma controlada y segura, con datos en tiempo real.
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