Wyzwanie
Startup fintech przetwarzał miliony transakcji B2B miesięcznie, ale dane były rozproszone pomiędzy systemem core banking, gateway płatności, CRM i logami aplikacji. Brak centralnego data lake uniemożliwiał analizę cross-source, a zespół compliance ręcznie generował raporty AML (Anti-Money Laundering) dla regulatora.
Rozwiązanie
Wdrożyliśmy Data Lake na AWS z warstwą analityczną Amazon QuickSight:
- Amazon S3 — Data Lake w architekturze medallion (Bronze / Silver / Gold layers).
- AWS Glue — ETL jobs do ekstrakcji z 6 źródeł, transformacji i ładowania do S3 w formacie Parquet.
- AWS Glue Data Catalog — centralny katalog metadanych — „co mamy, gdzie, w jakim formacie".
- Amazon Athena — serverless SQL queries bezpośrednio na S3 (bez potrzeby ładowania do bazy danych).
- Amazon QuickSight — dashboardy analityczne: wolumen transakcji, przychody, kohorty klientów, anomalie.
- AWS Lake Formation — fine-grained access control (zespół compliance widzi inne dane niż business).
Rezultaty
Efekt: Model pay-per-query (Athena + QuickSight pay-per-session) pozwolił utrzymać koszty analityki poniżej $500/mies. przy 10M+ transakcji — ułamek kosztu tradycyjnej hurtowni danych.
Powiązane usługi i realizacje
Ten projekt zrealizowaliśmy w ramach usługi business intelligence i analityka. Jeśli planujesz podobne wdrożenie, zacznij od artykułu analityka danych i business intelligence.
Business Intelligence i Analityka
Zobacz zakres prac, technologie i model współpracy.
Zobacz usługę → Baza wiedzyAnalityka danych i Business Intelligence
Opracowanie, które warto przeczytać przed decyzją.
Czytaj artykuł → Case studyAnalityka QuickSight dla startupu SaaS
Podobny projekt zrealizowany przez PSLAB.
Zobacz projekt → Case studyPower BI i hurtownia danych w Azure
Podobny projekt zrealizowany przez PSLAB.
Zobacz projekt →Potrzebujesz Data Lake na AWS?
Skontaktuj się — zaprojektujemy architekturę danych dopasowaną do Twojego scale.
Bezpłatna konsultacja →