Для работы с данными, поступающими со стороны инфраструктуры мобильного оператора в пакетном режиме и режиме реального времени, потребовалось создание системы, предназначенной для обработки данных. Цель создания такой системы — определение качества предоставляемых услуг, автоматический подбор лучшего предложения и повышение лояльности клиентов экосистемы Газпромбанка. Система предоставляет современные средства и сервисы исследования данных и моделирования и построена с использованием открытого ПО в облачном окружении.
Александр Левченко, Директор департамента ИТ-инфраструктуры и аналитики данных, ГПБ Мобайл: «Разработана архитектура аналитической платформы, которая объединяет передовые технологии и методологии работы с данными. Выбранный подход обеспечивает формирование отчетов, интерактивные реакции на события, актуальную предиктивную аналитику и скоринг за счет объединения потоковой обработки данных в режиме реального времени с результатами пакетной аналитики на базе исторических данных.
Создание инфраструктуры в облачном окружении позволяет сократить время внедрения за счет полного или частичного использования готовых SaaS-решений, а трудозатраты — за счет экономии на работах по настройке оборудования, установке и настройке программного обеспечения».
Евгений Вилков, Ведущий Архитектор, GlowByte: «При проектировании Системы одной из основных задач мы видели внедрение подходов, позволяющих, с одной стороны, обеспечить быстрый результат в кратчайшие сроки, с другой — дальнейшее масштабирование без значительной переработки по мере роста абонентской базы и расширения услуг. В технологическом ландшафте было использовано программное обеспечение Open Source стэка, такое как Postgres, Kafka, Kafka Streams, ELK, хорошо зарекомендовавшее себя в решении подобных задач и позволяющее проводить обработку и анализ данных как в режиме реального времени, так и оффлайн».
Дальнейшие планы развития, связанные с ростом абонентской базы и появлением новых услуг, предполагают миграцию на технологическую платформу Cloudera Data Platform с использованием облачного окружения.