CDC para la optimización de procesos ETL en la industria financiera

Cada día, los clientes producen un inmenso volumen de datos a través de cientos de miles, si no millones, de transacciones individuales. Desde la gestión de las transacciones de los clientes y los registros financieros hasta la gestión de los requisitos reglamentarios y la gestión de riesgos, los datos desempeñan un papel crucial en todos los aspectos de las operaciones bancarias. Estos datos se clasifican como big data, un término que denota “conjuntos grandes y diversos de información que crecen a un ritmo cada vez mayor”. Para poner esto en perspectiva, una asombrosa 2.5 quintillones de bytes de datos se genera diariamente.

Los bancos dependen de los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) para dar sentido a los datos y extraer información valiosa. Estos procesos son fundamentales para que los bancos gestionen y utilicen sus grandes cantidades de datos de forma eficaz. Sin embargo, a medida que los volúmenes de datos continúan creciendo y aumenta la necesidad de información en tiempo real, los bancos se ven obligados a adoptar estrategias de gestión de datos más ágiles. La captura de datos modificados (CDC) surge como una solución fundamental que permite la sincronización y el análisis de datos en tiempo real.

Comprender los procesos ETL en la banca

ETL Se refiere a los tres pasos fundamentales en la integración de datos. En primer lugar, los datos se extraen de diversas fuentes, incluidas bases de datos, aplicaciones y sistemas externos. Este proceso de extracción implica identificar puntos de datos relevantes y recuperarlos de manera estructurada. Por ejemplo, los datos de las transacciones de los clientes se pueden extraer de una base de datos mediante consultas SQL, mientras que los datos regulatorios se pueden obtener de sistemas externos a través de API.

A continuación, los datos extraídos se transforman a un formato estandarizado y se limpian de inconsistencias o errores. Esta fase de transformación implica la aplicación de diversas técnicas de manipulación de datos, como validación de datos, limpieza y enriquecimiento. Por ejemplo, si los datos extraídos contienen valores faltantes o valores atípicos, estos problemas se abordan durante el proceso de transformación para garantizar la precisión de los datos.

Finalmente, los datos transformados se cargan en un sistema de destino o almacén de datos para generar informes y análisis. La fase de carga implica almacenar los datos en una estructura que facilite su fácil recuperación y análisis. Por ejemplo, al cargar los datos transformados en un almacén de datos, los bancos pueden realizar análisis en profundidad, generar informes y obtener información valiosa.

Desafíos clave en los procesos ETL actuales

• Volumen y velocidad crecientes de los datos: Con la llegada de la banca digital, los pagos móviles y otros avances tecnológicos, los bancos están generando datos a un ritmo sin precedentes. Este crecimiento exponencial de los datos ha creado demandas significativas en los procesos ETL tradicionales, que luchan por mantenerse al día con la velocidad y la escala necesarias para obtener información en tiempo real.
• CComplejidad de fuentes y formatos de datos: Los bancos tienen que lidiar con datos estructurados y no estructurados de diversas fuentes, como bases de datos transaccionales, archivos de registro, feeds de redes sociales y más. Cada fuente de datos puede tener su propio formato y esquema de datos, lo que requiere un mapeo y una transformación cuidadosos durante el proceso de ETL.
• NNecesita integración de datos casi en tiempo real: Los procesos ETL tradicionales suelen operar por lotes, lo que significa que los datos se extraen, transforman y cargan en intervalos predefinidos (por ejemplo, diario o semanal). Sin embargo, en una era en la que la información oportuna puede marcar una diferencia significativa, los bancos están buscando formas de reducir la latencia en sus procesos ETL.

Introducción a la captura de datos modificados (CDC)

Para abordar los desafíos que enfrentan los bancos al optimizar sus procesos ETL, CDC se ha convertido en una herramienta valiosa.

¿Qué es la captura de datos modificados?

CDC captura los cambios (inserciones, actualizaciones, eliminaciones) realizados en los datos en el nivel del sistema de origen como eventos. Luego, estos eventos se propagan al sistema de destino, donde se aplican, para mantener los datos sincronizados entre los dos sistemas.

Imagine un escenario en el que un cliente actualiza su información de contacto en el portal en línea del banco. Sin CDC, el proceso ETL tradicional extraería todo el conjunto de datos del cliente, lo transformaría y lo cargaría en el sistema de destino. Sin embargo, con CDC, solo se captura y propaga al sistema de destino el cambio específico realizado por el cliente. Este enfoque específico no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también garantiza que los datos permanezcan consistentes en todos los sistemas.

Además, CDC proporciona una vista granular de los cambios realizados en los datos. Cada cambio se captura como un evento, que incluye información como el tipo de operación (insertar, actualizar, eliminar), las filas afectadas y la marca de tiempo del cambio. Este nivel de detalle permite a los bancos tener un seguimiento de auditoría completo de las modificaciones de datos.

¿Cómo funciona CDC en la integración de datos?

CDC opera aprovechando los registros de transacciones o los registros de cambios presentes en los sistemas fuente. Al monitorear continuamente estos registros, la tecnología de los CDC puede identificar y capturar los cambios a medida que ocurren. Además, CDC permite a los bancos elegir entre diferentes métodos de sincronización, como replicación unidireccional o sincronización bidireccional, según sus requisitos específicos. Esta flexibilidad permite a los bancos adaptar su enfoque de integración de datos para satisfacer sus necesidades comerciales únicas.

Mejora de ETL con CDC

Al incorporar CDC en sus procesos ETL, los bancos pueden mejorar sus capacidades de integración de datos. Los procesos ETL tradicionales se pueden complementar con tecnología CDC para capturar y replicar cambios de datos en tiempo real. Esto permite a los bancos tener una visión más precisa y actualizada de sus datos, lo que genera conocimientos más significativos y una mejor toma de decisiones.

Cuando CDC se integra con ETL, el proceso ETL puede activarse mediante los cambios de datos capturados, lo que garantiza que el sistema de destino esté siempre sincronizado con los sistemas de origen. Esto elimina la necesidad de actualizaciones periódicas por lotes y reduce la latencia en la integración de datos.

Además, CDC puede capturar no sólo los datos modificados sino también los metadatos asociados con dichos cambios. Esta información adicional puede ser valiosa para fines de auditoría, cumplimiento y linaje de datos.

Pasos para optimizar los procesos ETL utilizando CDC

La optimización de los procesos de ETL utilizando CDC requiere un enfoque sistemático que considere los requisitos y desafíos únicos de cada banco individual. Los siguientes pasos proporcionan un marco general para que los bancos implementen CDC en sus procesos ETL:

Identificación de oportunidades de optimización

El primer paso para optimizar los procesos ETL es evaluar el estado actual e identificar áreas de mejora. Los bancos deben realizar un análisis exhaustivo de sus flujos de trabajo ETL existentes, fuentes de datos y requisitos de integración para identificar cuellos de botella e ineficiencias.

Esta evaluación ayuda a los bancos a identificar las áreas específicas donde CDC puede aportar el mayor valor. Por ejemplo, los bancos pueden descubrir que ciertas fuentes de datos producen un gran volumen de cambios, lo que las convierte en candidatos ideales para la replicación en tiempo real mediante CDC. Al centrarse en estas áreas de alto impacto, los bancos pueden priorizar sus esfuerzos de optimización y lograr los máximos beneficios.

Durante esta etapa, los bancos también deberían considerar los requisitos de escalabilidad y rendimiento de sus procesos ETL. La tecnología CDC puede abordar estos desafíos al permitir actualizaciones incrementales en lugar de cargas de datos completas, lo que reduce el tiempo general de procesamiento y el consumo de recursos.

Implementación de CDC en procesos ETL

Una vez que se identifican las oportunidades de optimización, los bancos pueden proceder a implementar CDC en sus procesos ETL. Esto implica implementar tecnología CDC que sea compatible con los sistemas de origen y destino de datos del banco.

Al seleccionar una solución CDC, los bancos deben considerar factores como el soporte de fuentes de datos, la escalabilidad, la facilidad de integración y las capacidades de replicación de datos en tiempo real. Es esencial elegir una tecnología CDC que se alinee con los requisitos específicos del banco y que pueda integrarse perfectamente en la infraestructura ETL existente.

Además, los bancos deben establecer reglas de transformación y mapeo de datos para garantizar que los cambios capturados se apliquen correctamente al sistema de destino. Este paso implica definir el mapeo entre las estructuras de datos de origen y de destino, manejar las conversiones de tipos de datos y resolver cualquier conflicto o inconsistencia.

Configurar y configurar correctamente la tecnología CDC es crucial para una perfecta integración y sincronización de datos. Los bancos también deben probar la implementación de CDC para garantizar que cumpla con los requisitos deseados de rendimiento, confiabilidad y calidad de datos.

Además, los bancos deberían considerar implementar mecanismos de validación y conciliación de datos para garantizar la integridad y coherencia de los datos replicados. Esto implica comparar los conjuntos de datos de origen y de destino para identificar y resolver cualquier discrepancia.

Herramientas Automatizadas para ETL y CDC en Operaciones Bancarias

La adopción de herramientas automatizadas para ETL y los procesos de CDC son fundamentales para gestionar y procesar grandes volúmenes de datos con precisión y agilidad. Estas herramientas ofrecen un marco sofisticado para extraer datos de fuentes heterogéneas, transformarlos para cumplir con requisitos bancarios específicos y cargarlos sin problemas en los sistemas de destino. Además, las capacidades de CDC garantizan el seguimiento de modificaciones en tiempo real dentro de conjuntos de datos críticos, lo que permite a los bancos identificar rápidamente cambios en registros transaccionales, perfiles de clientes o estándares de cumplimiento. Al aprovechar las herramientas automatizadas para ETL y CDC, los bancos optimizan la eficiencia operativa, agilizan los flujos de trabajo de datos y mantienen una ventaja competitiva en un panorama financiero cada vez más basado en datos.

Usar Astera para configurar fácilmente una canalización ETL con CDC

AsteraEl enfoque centrado en el usuario, el entorno sin código y la interfaz de usuario intuitiva de le permiten empoderar a los usuarios empresariales en sus esfuerzos basados ​​en datos.

Aquí hay un desglose AsteraCaracterísticas clave para ETL habilitado para CDC:

• Conectividad diversa: Admite una amplia gama de conectores para bases de datos, almacenes de datos y formatos de archivos populares, lo que facilita una integración perfecta en el proceso ETL.
• Gestión unificada de CDC: Consolida la supervisión de CDC para bases de datos relacionales dentro de una única plataforma, eliminando la necesidad de una gestión separada y garantizando un control integral de todas las bases de datos relevantes.
• Transformaciones incorporadas: Ofrece capacidades de transformación integradas, lo que permite a los usuarios limpiar y manipular datos sin esfuerzo, mejorando la calidad y precisión de los datos dentro de los canales habilitados para CDC.
• Elaboración de perfiles de datos y garantía de calidad: Proporciona funciones sólidas de calidad y perfiles de datos, lo que facilita las comprobaciones para garantizar la precisión y la confiabilidad, lo cual es especialmente crucial para escenarios de procesamiento de datos en tiempo real o casi en tiempo real.
• Automatización y programación de trabajos: Acelera la transferencia de datos a través de funciones de automatización y programación, optimizando la eficiencia de los canales ETL habilitados por CDC. Esto incluye la programación de ejecuciones de trabajos casi en tiempo real. Al incorporar opciones de programación como "Continua", Astera garantiza actualizaciones oportunas y sincronización entre fuentes de datos.
• Protocolos de seguridad integrales: Astera prioriza la seguridad de los datos a través de medidas sólidas como autenticación de token de portador, control de acceso de usuarios granular, administración personalizable basada en roles e integración perfecta con Windows Active Directory.

En conclusión, aprovechar CDC es una estrategia fundamental para que los bancos agilicen y optimicen sus procesos ETL. Al capturar y procesar solo datos alterados, CDC minimiza la redundancia, mejora la eficiencia y garantiza la sincronización en tiempo real entre sistemas.

Transforme la gestión de datos de su banco con AsteraLos potentes flujos de trabajo ETL habilitados para CDC. Proteja, optimice y sincronice datos sin esfuerzo. Regístrese para un manifestación o un Prueba gratuita de 14 días ¡ahora!