История Ивана Капкова: эмиграция, внутренний кризис и трагический финал «Ставка на любовь»: кто участвовал в первом выпуске третьего сезона и какая пара ушла ITMS объявила о смене названия на BFT Александр Цыпкин представил «Файл Надежды» — историю любви в эпоху нейросетей Николай Басков отметил 50-летие двумя концертами в Live Арене Цена нефти Brent впервые с сентября превысила $107 за баррель Семья Ивана Гудкова предупредила о мошенническом сборе денег на похороны Британский актер погиб после падения в вольер с тиграми Дженнифер Лопес и Кит Урбан сблизились после разводов, утверждают инсайдеры Том Уэллинг стал героем вирусного обсуждения после публикации фото из отеля Кабардино-Балкарский высокогорный заповедник: ледники, экотропы и Дыхтау Россияне готовы тратить на готовый обед или ужин в среднем 307 рублей Кая Гербер впервые появилась на публике после смерти брата Модель OnlyFans рассказала о трех поклонниках с татуировками в ее честь В Кемерово продолжается расследование смерти Татула Петросяна На фестивале «Маяк» показали фильмы Тимы Анисимова, Никиты Троценко и Павла Лунгина Арина Савастру рассказала о планах пройти программу «12 шагов» «Яндекс» восстановил работу такси, доставки, кикшеринга и других сервисов Россияне поддержали право фотографировать товары в магазинах, но снимают их в основном ситуативно В аэропорту Шереметьево у турагента украли рюкзак в бизнес-зале
Лента новостей
Технологии

СДМ-Банк и «Диасофт» завершили пилот по развитию клиентской аналитики

СДМ-Банк и «Диасофт» протестировали платформу Digital Q.DataFactory для объединения банковских данных, построения витрин и анализа поведения клиентов.

СДМ-Банк и компания «Диасофт» завершили пилотный проект по тестированию платформы «Фабрика данных» (Digital Q.DataFactory). Решение использовали для объединения банковских данных и развития клиентской аналитики. По итогам проекта стороны оценили применимость технологии и подготовили основу для дальнейшего развития направления, включая возможный перенос отдельных процессов из основной банковской системы.

Единый контур для работы с данными

В рамках пилота была развернута аналитическая платформа, на которой специалисты банка проверили сценарии загрузки и обработки данных из основной банковской системы. Информация собиралась в единое хранилище с поддержкой транзакционности и версионности. Это позволило сохранять целостность данных и отслеживать их историю на протяжении всего жизненного цикла.

Обработка и трансформация информации, создание витрин и агрегатов, а также управление последовательностью аналитических процессов выполнялись с помощью компонентов Digital Q.DataFactory. Встроенный каталог данных обеспечивал сквозное отслеживание происхождения информации — от исходной системы до готовой витрины, а также поддерживал управление качеством данных и ведение бизнес-глоссария.

Какие сценарии протестировали

На основе подготовленных данных в банке создали дашборды для анализа поведения клиентов. С их помощью можно отслеживать динамику остатков и оборотов, активность пользователей, длительные периоды неактивности и отдельные аномалии.

Отдельным направлением стал анализ клиентского пути: от приобретения первого продукта до формирования устойчивых отношений с банком либо появления признаков возможного оттока. Кроме того, специалисты протестировали инструменты оценки эффективности банковских продуктов и автоматического выявления отклонений.

«Для нас было важно не просто протестировать отдельные технологии, а понять, как они могут применяться для решения конкретных задач банка. В рамках пилота мы получили практический опыт использования современных инструментов для развития клиентской аналитики, которые отсутствуют в классической core-системе», — отметил Олег Илюхин, заместитель председателя правления и директор по информационным технологиям СДМ-Банка.

По его словам, результаты проекта дают банку основу для дальнейшей проработки направления и принятия решений о переносе отдельных процессов из основной банковской системы.

Возможности масштабирования

Руководитель решения «Фабрика данных» в «Диасофт» Илья Шуйков отметил, что микросервисный подход позволяет развивать отдельные функциональные области постепенно, без немедленной замены существующей банковской системы. Организация пилота на конкретном сценарии помогает сначала проверить технологию и оценить эффект, а затем принять решение о масштабировании.

В дальнейшем аналитический контур можно расширить за счет подключения CRM, систем колл-центров и онлайн-банка, а также интеграции с корпоративным хранилищем данных. Среди потенциальных сценариев также называются ML-модели для прогнозирования оттока, оценки пожизненной ценности клиента (LTV) и автоматической категоризации транзакций.

«Фабрика данных» предназначена для объединения разрозненной информации, аналитической обработки данных, автоматизации подготовки признаков для ML-моделей, машинного обучения предиктивных моделей и визуализации результатов. Решение входит в экосистему low-code разработки микросервисных программных продуктов Digital Q.

Источник