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Business Reporting

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Business Reporting

Bluetab provides all departments of a telecoms operator’s Corporate Business Area with reporting services and developments with a special focus on the remuneration model of agencies, distributors and internal staff.

The creation of data marts and process automation enables updating and access to information at higher frequency, facilitating monitoring and decision-making. It also improves the reliability of the data due to the standardisation of their sources. As a general rule, the tools used are Teradata, Pentaho and Microsoft Power BI and, to a lesser extent, Talend and Azure cloud publishing.

SUCCESS STORIES

Modelo global de supervisión bancaria

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Modelo global de supervisión bancaria

Los bancos deben cumplir con un volumen creciente de requisitos de informes granulares y complejos. Los métodos utilizados para recopilar datos de informes no están completamente armonizados, lo que a menudo conduce a redundancias, solapamientos e inconsistencias en los conjuntos de datos resultantes. En este contexto existe la necesidad de integrar los requisitos de datos estadísticos existentes, en la medida de lo posible, en un marco de información único y estandarizado que sería aplicable en toda la zona del euro y que también podría ser adoptado por otros países europeos, aliviando de esta forma la carga de informes de los bancos y mejorando la calidad de los datos informados a las autoridades.

El alcance del proyecto abarca los principales reportes de supervisión: la recopilación de datos granulares de crédito y de riesgo crediticio del BCE (AnaCredit), las estadísticas de tenencias de valores del BCE (SHS), las estadísticas de partidas del balance de las instituciones financieras monetarias (BSI) del BCE, así como estadísticas de tipos de interés de las instituciones financieras monetarias del BCE (MIR); igualmente se considera como requerimiento otras necesidades, como la balanza de pagos y las cuentas nacionales

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Nuestro equipo realiza el proyecto basado en la persistencia en un lago de big data, con ingestas y transformaciones de la información en tecnología scala/spark. La reglas de transformación para crear información adicional se han definido basándose en “Lenguaje de Validación y Transformación (VTL)” con pequeñas adaptaciones para mejorar la facilidad de uso y la legibilidad del usuario final .

El sistema generado que sigue este proceso comienza alimentando la capa de entrada desde los sistemas de TI internos de los bancos, siguiendo la estructura de los cubos de la capa de entrada definida. Los procesos de datos se pueden dividir en capas (entrada, capa enriquecida y capa de salida) y tres fases que separan esas capas: transformaciones en la capa de entrada, salida y la aplicación de asignaciones que describen las relaciones entre ellas. Todas las fases pueden comprender validaciones, por ej. validaciones que aseguran la integridad de la capa de entrada, validaciones que aseguran la consistencia de la capa de entrada enriquecida, validaciones que aplican las reglas de validación (externas) en la capa de salida no de referencia.

CASOS DE ÉXITO

Global model of banking supervision

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Global model of banking supervision

Banks must meet a growing volume of complex and granular reporting requirements. The methods used to collect reporting data are not fully harmonized, often leading to redundancies, overlaps, and inconsistencies in the resulting data sets. In this context there is a need to integrate existing statistical data requirements, as far as possible, into a single, standardized reporting framework that would be applicable throughout the euro area and could also be adopted by other European countries, thus easing the burden of bank reports and improving the quality of the data reported to the authorities.

The project scope covers the main supervisory reports: the ECB’s granular credit and credit risk data collection (AnaCredit), the ECB’s stock trend statistics (SHS), the balance sheet items statistics of monetary financial institutions (BSI) of the ECB, as well as statistics of interest rates of the monetary financial institutions of the ECB (MIR); likewise, other needs are considered as a requirement, such as the balance of payments and national accounts.

Our team carries out the project based on persistence in a big data lake, with ingests and transformations of the information in scala / spark technology. The transformation rules to create additional information have been defined based on «Validation and Transformation Language (VTL)» with minor adaptations to improve ease of use and end-user readability.

The generated system that follows this process begins by feeding the input layer from the banks’ internal IT systems, following the structure of the defined input layer cubes. The data processes can be divided into layers (input, enriched layer and output layer) and three phases that separate those layers: transformations in the input layer, output layer and the assignment application that describe the relationships between them. All phases can include validations, for example validations that ensure the integrity of the input layer, validations that ensure the consistency of the enriched input layer, validations that apply the validation rules (external) in the non-reference output layer.

SUCCESS STORIES

Información de proveedores de mercados de banca corporativa

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Información de proveedores de mercados de banca corporativa

Dentro de nuestro contexto como partner tecnológico referente en el ámbito de Data del área de Corporate Investment Banking de una de las principales instituciones financieras españolas que opera en los principales mercados a nivel global; se realiza una enfoque de colaboración tecnológica encaminado a racionalizar el uso de la información adquirida de proveedores externos (Bloomberg,CMA,Markit,S&P,Fitch,Moodys, etc) y repercutir el coste a los consumidores finales en base a la demanda y uso de dicha información. Se obtiene la información de las fuentes originales para proporcionar un dato de la mayor calidad y con el menor coste posible. 

El almacenamiento en el Data-Lake, se realiza a través de la ingesta y normalización de datos desde diversos orígenes, y el modelado y alimentación de la capa de datos Common. La disponibilización de la información se realiza mediante la alimentación de la capa de datos de aplicación (relacional), con el desarrollo de microservicios que exponen estos datos a través de diferentes API (principalmente API Rest convenvional, Bulk y asíncrona para Eventos)

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Nuestro equipo realiza el diseño e implementación de control de acceso y pago por uso de la información, así como Diseño e implementación del sistema de catálogo de identificadores de contrapartidas.

Las principales tecnologías utilizadas son Spark-scala para la ingesta de información y su almacenado en el lago de principal en Scality del área de Transacciones Bancarias globales, la exposición de micro-servicios basados en java y Spring Boot se realiza en un PaaS donde se utiliza a su vez kubernetes y openshift, la gestión de las APIs se realiza a través de IBM apiconnect.

CASOS DE ÉXITO

Corporate banking market supplier information

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Corporate banking market supplier information

Within our context as a benchmark technology partner in the Data field in the Corporate Investment Banking area for one of the leading Spanish financial institutions operating in the principal markets globally; a collaborative technology approach is being developed to rationalise the use of information acquired from external suppliers (Bloomberg, CMA, Markit, S&P, Fitch, Moody’s, etc.) and to impact the cost to final consumers based on the demand for and use of that information. The information is obtained from the original sources to provide the highest quality data at the lowest possible cost. 

Storage in the Data Lake is performed by ingestion and normalization of data from various sources, and modelling and population of the Common data layer. The information is made available by means of the application data layer (relational) feed, with development of microservices that expose this data via various APIs (mainly Rest API, Bulk and asynchronous for Events).

Our team performs the design and implementation of access control and payment for use of the information, as well as the design and implementation of the counterparty identifier catalogue system.

The main technologies used are Spark/Scala for information ingestion and its storage in the main lake in Scality of the Global Banking Transactions area, exposure of Java and Spring Boot-based microservices is performed in a PaaS where Kubernetes and OpenShift are used in turn, with API management performed through IBM API Connect.

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Regulatorio Cálculo del Capital

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Regulatorio Cálculo del Capital

En el contexto de la implementación de una metodología de supervisión basada en riesgos conocida como Marco Integral de Supervisión (MIS) realizamos una colaboración con una de las principales entidades financieras españolas, integrando los riesgos que pueden afectar a  la entidad y permitiendo la construcción y evaluación completa de su perfil de riesgo corporativo aglutinando toda la información propia de las Entidades locales que conforman el grupo financiero.

Con este propósito se realiza un seguimiento mensual de la contribución de los activos del banco, para ello se realizan diferentes procesos corporativos  de extracción, transformación y carga proporcionando una solución a los tiempos de reporting del equipo de presupuestos, debido a la necesidad latente de los usuarios de automatizar su proceso de reporting y traducir su Macro de Excel a un proceso Spark/Scala. 

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Dentro de la evolución destacan las mejoras de rendimiento y actualización de las versiones de la plataforma de Big Data corporativa para una mejor organización y gestión de parámetros, transformación de las tablas de origen a tablones y migración de tablas a un módulo común denominado “common data”.

Este proyecto cuenta con los procesos propios de gobierno de los datos, para lo que se establecen una aprobación previa a la ingesta y una serie de validaciones técnicas y funcionales realizadas en la capa de landing de la plataforma. La capa Business a la que acceden los usuarios se alimenta de dos tablas (como numerador y denominador de los presupuestos). 

El reporte de los datos se realiza con MicroStrategy y el proceso ETL se basa en tecnología Scala/Spark.

CASOS DE ÉXITO

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