Produtificação de dados para evoluir esteira de Big Data e Analytics utilizando arquitetura Data Mesh

Contexto

Considerado pelo ranking do Banco Central como um dos maiores bancos privados do Brasil, o banco BV, Sendo fiel ao seu propósito, buscou na PowerOfData a tecnologia e o conhecimento necessários para modernizar, acelerar e melhorar os resultados de sua esteira de Data Analytics, avançando ainda mais seu processo de Transformação Digital e diminuindo o time-to-market de suas iniciativas em analytics e Machine Learning.

Desafio e objetivos

Foi necessário compreender profundamente as particularidades dos seus principais objetivos de negócios. Além disso, para produtificar dados em escala, foi necessário utilizar os mais modernos paradigmas de modelagem e alta tecnologia em automação e aceleração, utilizando nossa tecnologia inovadora, que explora o Data Lake e descobrir indicadores preditivos, encontrando dezenas de milhares de variáveis.

“A solução da PowerOfData ajudou a maximizar o poder dos dados no BV, contribuindo com a performance dos nossos algoritmos de Machine Learning e também permitindo maior agilidade na substituição e evolução de modelos já implantados”

  • Fábio Jabur | Superintendente de Dados BV

Solução 

Utilizamos a PoD Platform para criar um laboratório de usuário conectado ao sistema corporativo do Banco BV. Com o PoD Data Fabric, construímos 10 books de variáveis totalizando 34.649 indicadores preditivos, contemplando os mais diversos assuntos, de acordo com os objetivos de negócio do cliente.

“O grande avanço nas origens e disponibilidade dos dados viabilizou uma evolução importante para o BV, fortalecendo a tomada de decisão de Crédito em um cenário bastante desafiador.”

  • Roberto Jabali | Diretor de Crédito e Cobrança BV

Resultados

Todo este esforço de produtificação de dados gerou mais de 34.000 features preditivas, com o potencial de reduzir drasticamente o tempo gasto para treinamento de novos modelos, desafio de modelos atuais e criação de novos produtos, reduzindo custos e aumentando a recuperação, por meio de cobranças mais assertivas. 

 

Além da diminuição de time-to market e da melhoria dos resultados, é notável a disseminação de informações na empresa. Aceleração da esteira de dados, melhoria de resultados e fortalecimento de uma cultura data-driven. Tudo isso em escala. 

Detalhes do Projeto

  • Melhoria expressiva na performance de modelos de crédito e cobrança
  • Criação de 10 books de variáveis auto feature
  • Mais de 34.000 variáveis preditivas criadas
  • Utilização do PoD Data Fabric aderente à arquitetura Data Mesh