CONFLUENT

Guillaume BRANDENBURG

Area Vice President Southern Europe

 

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Le streaming de données en temps réel met RBC sur la voie pour devenir une organisation axée sur les données

En tant que l’une des plus grandes banques du monde, la Banque Royale du Canada (RBC) accompagne plus de 16 millions de clients dans 35 pays et emploie près de 80 000 personnes. Afin de poursuivre la mission de la banque visant à fournir des solutions de classe mondiale à ses clients, les équipes Data and Analytics (DNA) et Enterprise Cloud de la RBC ont uni leurs efforts pour bâtir une architecture de données en temps réel, évolutive et événementielle pour accompagner les initiatives croissantes de la banque dans les domaines du Cloud, du machine-learning et de l’intelligence artificielle.

 

Les équipes DNA et Cloud sont partenaires de plusieurs divisions de la banque et leur donnent accès à la technologie, au partage des connaissances et aux possibilités de formation au sein de leurs divisions opérationnelles. Ce partenariat permet à RBC de concevoir de nouveaux services plus rapidement et de répondre aux besoins de sa clientèle diversifiée.

Ils sont également à même de mettre de nouveaux services en place plus rapidement tout en aidant les équipes de développement à s’orienter dans un environnement complexe entre l’origine de la donnée, le Cloud, les normes de sécurité et la conformité réglementaire.

 

Afin de mettre en place cette architecture événementielle pour RBC, les équipes DNA et Cloud ont sélectionné la plateforme Confluent et Apache Kafka® comme base d’une architecture de streaming de données en temps réel et scalable. RBC a désormais une équipe pluridisciplinaire qui aide la banque à devenir une organisation technologique et orientée sur les données.

 

Défis

Comme beaucoup de banques avec une longue histoire et une vaste clientèle, les actifs accumulés par RBC sont très complexes, évoluant avec l’activité de la société, l’évolution technologique ou en fonction d’événements majeurs tels que des acquisitions. Le paysage de données de RBC traverse toutes ses divisions et existe dans une infrastructure gérée de façon centralisée. En raison de la réglementation, de la sécurité et de la nécessité de contrôle, les données doivent être traitées de façon réfléchie, avec vigilance pour maximiser leur valeur et leur qualité sans présenter de risques pour les clients ou l’organisation.

 

Une partie du pilier technologique central de la RBC est une infrastructure mainframe qui prend en charge de nombreuses applications. Cette infrastructure est également le système d’enregistrement d’un certain nombre de profils clients et, avant Confluent, l’accès aux données pouvait être tardif, complexe et coûteux pour la banque.

 

L’ordinateur central sert de base de données lorsque les clients recherchent des informations sur leur site Web. Il en résulte une charge de travail élevée en lecture et faible en écriture. De plus, les nouvelles transactions étant traitées à l’aide d’une base de données par lots, la mise à jour en temps réel des soldes des comptes était limitée. Bien qu’il soit nécessaire de maintenir les profils des clients à jour et la fonction “écriture”, la charge de travail élevée liée à la lecture était un candidat à l’élimination.

 

 

Solution

RBC a sélectionné la plateforme Confluent basée sur Apache Kafka et a développé un micro service afin de réduire de façon significative les lectures sur le système informatique central, faisant économiser ainsi à RBC des frais fixes d’infrastructure. RBC est restée en conformité avec les réglementations bancaires et sa logique commerciale, et est maintenant en mesure de créer de nouvelles applications en utilisant cette même architecture événementielle.

Après un nombre important d’autres déploiements d’applications réussis, les équipes DNA et Cloud de RBC ont mis en place la plateforme Confluent pour centraliser leurs données en temps réel afin de soutenir les secteurs d’activité de la banque. Cette architecture événementielle permet aux développeurs, aux opérateurs et à la direction de RBC de réimaginer la façon dont les données sont stockées et analysées.

 

Au cours de cette transformation, RBC a connu l’émergence de quatre modèles technologiques :

  1. Le transfert des actifs accumulés dans une architecture de microservices cloud-native sans réécrire les systèmes d’enregistrement de base. RBC a ainsi pu découper d’importantes applications monolithiques en composants plus petits et agiles, en s’assurant de la synchronisation des données en temps réel.
  2. Grâce aux microservices, RBC a créé de nouvelles fonctionnalités avec des processeurs d’événements plutôt qu’une base de données ou des modèles ETL, bénéficiant donc de systèmes plus flexibles et découplés sans avoir eu à en réécrire l’ensemble.
  3. Les équipes métiers de la RBC se sont trouvées à même d’analyser leurs données plus rapidement pour une meilleure compréhension de leur activité, que cela concerne les transactions, l’aide à la décision ou les interactions en temps réel.
  4. RBC peut désormais découpler son infrastructure pour accélérer l’innovation et créer de nouveaux flux de données sans affecter les systèmes opérationnels, ce qui est possible grâce à la capacité d’orchestration des flux métiers complexes de la plateforme Confluent.

 

Résultats

Depuis la mise en place de la plateforme Confluent, la RBC a identifié de nombreux résultats positifs pour ses équipes et son activité :

  • Efficacité accrue dans la construction d’applications. RBC a créé des milliers d’applications dans tous ses domaines d’activité et a des centaines de projets en cours d’exécution à tout moment à l’échelle de la Banque.
  • Réduction du temps de détection des anomalies de plusieurs semaines au temps réel. Avant Kafka, RBC passait des semaines à identifier les anomalies dans ses données.
  • Réutilisation des données dans l’ensemble des équipes afin d’obtenir des informations commerciales pertinentes.

 

« RBC est une entreprise axée sur les gens. En tant qu’institution financière, nous dépendons de la confiance de nos clients et la protection de leurs renseignements et de leur argent est constamment une priorité absolue », déclare Kerry Joel, Sr. Director, Product Innovation, Data and Analytics. « Pour cela, nous nous concentrons sur le développement de produits et de services qui reflètent la façon dont les clients veulent que nous interagissions avec eux et que nous les soutenions. »