Modernisierung einer Kreditdatenplattform mit nativen Snowflake-Funktionen, Governance und KI-Bereitschaft
Über den Kunden
Ein führendes Unternehmen im Bereich Digital Lending, das Daten aus Kreditvergabe, Kreditverwaltung und Kundeninteraktionen verwaltet, wollte den Nutzen seiner modernen Cloud-Datenplattform maximieren. Obwohl das Unternehmen operative Daten bereits erfolgreich in Snowflake zentralisiert und dabei dbt für Transformationen sowie Apache Airflow für die Orchestrierung eingesetzt hatte, wollte die Unternehmensleitung über traditionelles Data Warehousing hinausgehen und ein Governance-konformes, KI-fähiges Analytics-Ökosystem schaffen.
Ziel war es, die regulatorische Governance zu verbessern, die Datenverfügbarkeit zu beschleunigen, die Plattformleistung zu steigern und eine skalierbare Architektur zu schaffen, die Advanced Analytics, Machine Learning und sicheren Datenaustausch unterstützt, ohne unnötige operative Komplexität einzuführen.
Projektübersicht
Der Kunde arbeitete mit Sigma Infosolutions zusammen, um eine strategische Roadmap für die Erweiterung seiner bestehenden Snowflake-Plattform zu entwickeln. Dabei sollten native Snowflake-Funktionen für Governance, Sicherheit, Performance-Optimierung, Datenverarbeitung nahezu in Echtzeit, künstliche Intelligenz und unternehmensweite Datennutzung eingesetzt werden.
Anstatt den bestehenden Daten-Stack zu ersetzen, entwickelte Sigma eine schrittweise Modernisierungsstrategie auf Basis der vorhandenen Snowflake-, dbt- und Airflow-Infrastruktur. Die Roadmap führte native Snowflake-Services wie Horizon, Dynamic Data Masking, Row Access Policies, Streams and Tasks, Snowpipe, Cortex AI, Snowpark und Snowflake ML ein, um eine sichere, skalierbare und KI-fähige Datenplattform für Kreditprozesse zu schaffen.
Das Projekt definierte außerdem architektonische Leitlinien für eine ausgewogene Aufgabenverteilung zwischen Snowflake, dbt und Airflow und bereitete die Plattform gleichzeitig auf zukünftige KI-Initiativen und die Zusammenarbeit mit Partnern vor.