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SETTORE

Banking

progetto
SRT Monitoring Report – Monitoraggio Cartolarizzazioni
cliente

Multinazionale Italiana

/

1B€+

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DataManagement
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ApplicationMaintenance

Il progetto prevede lo sviluppo di un flusso di reportistica finanziaria finalizzato ad analizzare i rischi di trasferimento alle cartolarizzazioni di titoli Asset-backed Securities (ABS) che includono  CDO, RMBS e CMBS.

Nel dettaglio, lo strumento mira ad analizzare le cartolarizzazioni del gruppo puntualmente sui singoli titoli e a valutare le performance delle cartolarizzazioni lungo il loro periodo di vita, sfruttando le simulazioni Montecarlo per la previsione .
L’attività in carico ricopre sviluppo, maintenance e supporto all’analisi e al run del flusso di reportistica.

Tecnologie utilizzate: SAS Guide, EventEngine.

SETTORE

Travel

progetto
Migrazione reportistica da SAS Visual Analytics a Microsoft Power BI.
cliente

Media Impresa Italiana

/

10€ - 100M€

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DataManagement
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DataPlatformModernization
#
GeoIntelligence

Obiettivo del progetto è stato la migrazione della reportistica, sia interna che esposta ai clienti finali, dalla tecnologia SAS Visual Analytics verso la soluzione Microsoft PowerBI.

Tutto il processo di ingestion è invece rimasto su tecnologia SAS. Tale obiettivo è stato raggiunto replicando gli attuali layout dei report il più fedelmente possibile su PowerBI, tenendo conto della diversa tecnologia utilizzata. L’aggiornamento automatico della reportistica è garantito da un processo che, mediante l’utilizzo di codice SAS Base, produce una serie di file CSV di output; questi file vengono inviati in modalità FTP a un server remoto Windows avente un installato Power BI. Da qui, utilizzando e configurando il connettore messo a disposizione dalla soluzione (gateway), è stato pianificato l’aggiornamento automatico della reportistica prevista per due volte al giorno. Grande attenzione è stata posta alle rilevanti problematiche di Data Quality.

Principali tecnologie utilizzate: SAS Visual Analytics, SAS Base, Microsoft PowerBI.

7/7/22

Data Integration: quale approccio applicare?

Per mettere in pratica un processo di integrazione dei dati è fondamentale scegliere il giusto approccio architetturale. La configurazione architetturale in silos è stata ormai superata dall’avvento dei Big Data. Per questo, oggi si preferiscono modalità di archivio dei dati più avanzate. Il Data Warehouse è in grado di integrare le informazioni provenienti dai sistemi interni all’azienda con i dati provenienti da sorgenti esterne, mentre nei Data Lake è possibile integrare una grandissima quantità di dati. La terza opzione consiste nel modello integrato che prevede sia un Data Lake che un Data Warehouse che collaborano per rispondere ai diversi bisogni di gestione e analisi dei dati. Se l’approccio integrato non fosse una delle scelte possibili e i dati da integrare fossero di diversi formati e provenienti da numerose fonti, quale approccio sceglieresti? 💡 Data Warehouse 👍🏼 Data Lake
Data Integration: quale approccio applicare?Vedi progettoSCARICA PDF
5/7/22

Congratulazioni Giuseppe e buon lavoro da tutti noi!

Il team di #T4V è felice di annunciare che Giuseppe Longoni è entrato a far parte della squadra Data & Visual Management.
Congratulazioni Giuseppe e buon lavoro da tutti noi!Vedi progettoSCARICA PDF

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