Sainsbury's Bank Datalabs — una única superficie gobernada para un patrimonio de datos regulado.
Convierte conjuntos de datos bancarios y de socios fragmentados en una sola plataforma gobernada sobre la que analistas, equipos de marketing y de riesgo puedan actuar esa misma semana, no el trimestre siguiente.
El reto
Sainsbury's Bank había dedicado los años anteriores a separar su patrimonio de datos de Lloyds y migrarlo a AWS. El siguiente problema era más difícil: convertir ese patrimonio en algo en lo que analistas, equipos de marketing y modeladores de riesgo pudieran realmente trabajar. Los conjuntos de datos estaban dispersos por todo el banco y en fuentes de socios adyacentes, el gobierno era inconsistente y el costo de cualquier nueva pregunta analítica se medía en semanas de coordinación entre equipos. El encargo era construir una plataforma de datos de nivel productivo que integrara esos conjuntos de datos de forma limpia, soportara cargas de ML/IA de extremo a extremo y diera a los analistas de Datalabs una única superficie gobernada sobre la cual trabajar.
Restricciones
- Entorno altamente regulado: cada pipeline responde ante los estándares de riesgo de PRA, FCA, ICO y los internos del banco
- Integración de conjuntos de datos intersectoriales: banca, comportamiento del cliente y señales de socios, cada uno con su propio contrato y linaje
- Programa de Ciencia de Datos de nivel productivo requerido desde el primer día, no un patrimonio de notebooks de investigación
- Operación dentro del programa de transformación liderado por Accenture, junto a los equipos internos del banco
- Rastro de auditoría y gobierno de modelos requeridos para cualquier resultado que influya en decisiones de cara al cliente
Nuestro enfoque
Plataforma de datos serverless en AWS.
Construimos la plataforma totalmente serverless en AWS para que el banco no cargara con ningún costo de cómputo inactivo, escalando automáticamente con la carga analítica. Los pipelines de ingesta normalizaban fuentes de datos heterogéneas en un lago gobernado, con sólidos controles de identidad, linaje y acceso aplicados desde el aterrizaje.
Pipelines de ML/IA tratados como productos.
Los modelos para analítica de marketing, pronóstico financiero y detección de señales de riesgo/fraude se entregaron como pipelines versionados, monitoreados y desplegados automáticamente. Los datos de entrenamiento, las definiciones de características, los artefactos de modelo y los resultados de evaluación eran cada uno artefactos de primera clase con linaje completo hasta la fuente.
Una superficie de trabajo para los analistas de Datalabs.
La plataforma se diseñó para los analistas, no solo para los ingenieros. Los conjuntos de datos intersectoriales se exponían a través de una interfaz gobernada y consistente, de modo que un analista de marketing, un modelador de riesgo y un equipo de pronóstico pudieran partir todos del mismo sustrato confiable sin tener que volver a derivarlo cada vez.
Gobierno y auditoría por defecto.
El cifrado, el IAM de mínimo privilegio, las verificaciones automatizadas de cumplimiento y el linaje de auditoría completo se incorporaron a la plataforma desde los cimientos. El desmantelamiento de componentes heredados (middleware de hipotecas, traspaso de ETL para la tokenización de Faster Payments) se secuenció de modo que nada saliera de servicio antes de que su reemplazo fuera de nivel productivo y estuviera auditado.
Lo que entregamos
- Plataforma de datos serverless en producción sobre AWS, integrando conjuntos de datos intersectoriales tras una única superficie gobernada
- Pipelines de ML/IA para analítica de marketing, modelado financiero, inteligencia de riesgo y fraude, y pronóstico operativo
- Programa de entrega de Ciencia de Datos de nivel productivo con gobierno de modelos y despliegue automatizado
- Desmantelamiento de componentes heredados de hipotecas y traspaso de ETL de middleware para la tokenización de Faster Payments
- Controles de auditoría, linaje y acceso alineados con los estándares de gobierno internos del banco y de cara al regulador
- Modelo operativo y runbooks traspasados al equipo de Datalabs dentro del banco
Resultado
Sainsbury's Bank Datalabs operaba sobre una base de datos única, gobernada y lista para auditoría, con pipelines de ML/IA que alimentaban la inteligencia de marketing, el modelado de riesgo y fraude, y el pronóstico operativo. Las decisiones que antes requerían coordinación entre equipos solo para plantearse ahora partían de un sustrato compartido y confiable. La plataforma fijó el estándar operativo de cómo deben entregarse los datos y la IA de nivel productivo dentro de un banco regulado.
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