Управлять компьютером с помощью языка Управлять компьютером с помощью языка Каршеринг полного цикла Каршеринг полного цикла Японские телевизоры отдадут на аутсорс Японские телевизоры отдадут на аутсорс Сбер выпустил Kandinsky для обучения роботов Сбер выпустил Kandinsky для обучения роботов

Газпромбанк Мобайл создал аналитическую инфраструктуру MVNO

🇷🇺 1 мин

В декабре 2020 года Газпромбанк запустил собственного мобильного оператора ГПБ Мобайл, который работает на сети Tele2. Оператор стал частью розничной экосистемы банка.

Для работы с данными, поступающими со стороны инфраструктуры мобильного оператора в пакетном режиме и режиме реального времени, потребовалось создание системы, предназначенной для обработки данных. Цель создания такой системы — определение качества предоставляемых услуг, автоматический подбор лучшего предложения и повышение лояльности клиентов экосистемы Газпромбанка. Система предоставляет современные средства и сервисы исследования данных и моделирования и построена с использованием открытого ПО в облачном окружении.

Александр Левченко, Директор департамента ИТ-инфраструктуры и аналитики данных, ГПБ Мобайл: «Разработана архитектура аналитической платформы, которая объединяет передовые технологии и методологии работы с данными. Выбранный подход обеспечивает формирование отчетов, интерактивные реакции на события, актуальную предиктивную аналитику и скоринг за счет объединения потоковой обработки данных в режиме реального времени с результатами пакетной аналитики на базе исторических данных.

Создание инфраструктуры в облачном окружении позволяет сократить время внедрения за счет полного или частичного использования готовых SaaS-решений, а трудозатраты — за счет экономии на работах по настройке оборудования, установке и настройке программного обеспечения».

Евгений Вилков, Ведущий Архитектор, GlowByte: «При проектировании Системы одной из основных задач мы видели внедрение подходов, позволяющих, с одной стороны, обеспечить быстрый результат в кратчайшие сроки, с другой — дальнейшее масштабирование без значительной переработки по мере роста абонентской базы и расширения услуг. В технологическом ландшафте было использовано программное обеспечение Open Source стэка, такое как Postgres, Kafka, Kafka Streams, ELK, хорошо зарекомендовавшее себя в решении подобных задач и позволяющее проводить обработку и анализ данных как в режиме реального времени, так и оффлайн».

Дальнейшие планы развития, связанные с ростом абонентской базы и появлением новых услуг, предполагают миграцию на технологическую платформу Cloudera Data Platform с использованием облачного окружения.