Modernização da plataforma de dados impulsiona o crescimento da empresa de investimentos
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Data de publicação
Modernização da Plataforma de Dados: Como uma empresa de investimentos alcançou 99,9% de uptime e economizou $1M
Desafio
Uma empresa líder global em gerenciamento de investimentos buscou modernizar sua plataforma de dados após uma migração recente para um modern data stack (MDS). A nova liderança reconheceu lacunas no desempenho, na confiabilidade e na eficiência de custos, o que levou à busca de um parceiro de dados confiável. A plataforma de dados da empresa enfrentava dificuldades com a governança de dados, observabilidade limitada dos dados e os gargalos de desempenho, restringindo sua capacidade de apoiar a tomada de decisões em escala.
A organização precisava de conhecimento mais específico sobre o modern data stack para atender às suas necessidades em evolução. A empresa buscava um provedor de serviços de engenharia de dados capaz de entregar em escala, mantendo a flexibilidade necessária para se adaptar às demandas voláteis inerentes às operações de um hedge fund.
Solução
A Indicium entrou no projeto como parceira especializada em serviços de engenharia de dados para resolver preocupações imediatas com confiabilidade da plataforma, qualidade dos dados e eficiência de custos. Com uma abordagem estratégica, otimizamos o uso do Databricks, ajudando a empresa a extrair valor real da plataforma que havia sido recentemente adotada, mas ainda não era utilizada de forma eficaz.
Os serviços abrangentes de engenharia de dados da Indicium permitiram que a empresa consolidasse fornecedores e eliminasse ineficiências. O modelo de entrega Data-Squads-as-a-Service proporcionou flexibilidade, eficiência de custos e colaboração contínua, garantindo resultados de alta qualidade.
O projeto começou com uma abordagem de modernização da plataforma de dados para eliminar gargalos de performance e garantir confiabilidade contínua dos dados. Em seguida, a empresa ampliou o escopo para incluir a migração de dashboards de business intelligence e novas iniciativas de data science. Com o suporte da Indicium, a organização consolidou uma base de dados escalável e otimizada em custos, com maior observabilidade e práticas aprimoradas de governança de dados.
Resultados
Time to Market: Desenvolvimento 50-60% mais rápido de novos pipelines de dados, melhorando o acesso aos dados para os tomadores de decisão.
Confiabilidade: Alcançou 99,9% de tempo de atividade, garantindo a disponibilidade consistente dos dados para a tomada de decisões.
Eficiência de custos: Reduziu os custos operacionais em 20 a 35% por meio da utilização otimizada de recursos da nuvem. Alcançou uma economia de custos anual de US$ 1 milhão.
Qualidade dos dados: Minimizou as inconsistências, aumentando a confiança na análise e nos relatórios.
Escalabilidade: Infraestrutura aprimorada para suportar demandas de dados de pico sem degradação do desempenho.
Por que a Indicium
A Indicium se destaca por sua expertise profunda em todo o ecossistema de dados, estruturas de equipe adaptáveis e capacidade de escalar sem as limitações de um integrador de sistemas tradicional. A empresa valorizou a capacidade da Indicium de atuar como parceira estratégica e garantir o sucesso a longo prazo nas iniciativas de modernização de dados.
O framework IndiMesh introduziu metodologias estruturadas que melhoram a confiabilidade da plataforma de dados, garantem a transferência contínua de conhecimento e mantêm o controle de qualidade. Os modelos de treinamento incorporados, os modelos de arquitetura e os processos de validação automatizados da Indicium fortalecem essa base, aumentando a eficiência, acelerando o sucesso do projeto e reduzindo os riscos operacionais.
A empresa obteve uma base de dados mais sólida e confiável por meio de melhorias mensuráveis e uma abordagem personalizada que evoluiu de acordo com suas necessidades. O foco no controle de qualidade, o treinamento estruturado e as soluções de dados escalonáveis garantiram o valor a longo prazo, fortalecendo e protegendo a infraestrutura de dados para o futuro.
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