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Comment CACEIS a simplifié l'accès aux données par les utilisateurs métiers

Abdo Berberry, qui dirige la ligne IT au sein de la division 3D (Digital / Data / Dissemination) de CACEIS, a choisi la solution la plus performante des trois testées.

Après avoir adopté un datalake sous Hadoop, CACEIS a choisi Qlik Replicate pour l'intégration des données de sources multiples.

PublicitéPrésent dans 15 pays dans le monde, CACEIS est un groupe bancaire international qui propose l'ensemble des prestations post-marché (exécution, compensation, conservation, banque dépositaire, administration de fonds, services de middle office, services aux émetteurs etc) aux sociétés de gestion, compagnies d'assurance, fonds de pensions, banques, fonds de private equity et real estate, brokers et grandes entreprises. Les actifs conservés pour le compte de ses clients fonds de pension, banques, etc. représentent environ 4000 milliards d'euros. Filiale à 69,5 % du Crédit Agricole et à 30,5 % de la Banque Santader, sa DSI est organisée essentiellement par lignes métiers. Depuis plus de deux ans, la division transverse 3D (Digital / Data / Dissemination) accompagne la transformation digitale de l'entreprise. Cela concerne l'amélioration de l'expérience client (reporting, dashboarding...), de l'efficience et de la sécurité opérationnelle, de l'innovation produit ainsi que l'adoption d'une architecture data centric. « Il s'agit de mettre la data au centre de notre stratégie » précise Abdo Berberry, qui dirige la ligne IT au sein de 3D.

Le principal besoin exprimé par les clients était de simplifier l'accès aux données, notamment disposer de dashboards et de restitutions personnalisées sur le portail web CACEIS. A cela s'ajoutait la nécessité de mettre à disposition des indicateurs de suivi d'activité dynamiques (Management Indicators Systems - MIS) afin de suivre en temps réel la collaboration avec CACEIS. Pour y parvenir, CACEIS a mis en oeuvre un datalake unique pour simplifier et maîtriser des données issues de sources multiples avec des technologies variées.

Plusieurs technologies testées, une retenue

Pour récupérer les données de ces sources, plusieurs technologies ont été testées sous la forme de démonstrateurs pour retenir in fine Qlik Replicate (ex-Attunity). Abdo Berberry justifie ce choix : « il n'y avait pas besoin d'agents sur les applications sources, agents qui sont sources de pertes de performance. L'interfaçage était également netement plus simple. Par ailleurs, la performance de réplication était particulièrement élevée avec une récupération non seulement des données mais aussi de leur structure, de manière totale ou partielle. Enfin, la technologie comprenait le nécessaire pour la mise en oeuvre d'un PCA/PRA en cas d'arrêt applicatif. »

Les données provenant de sources multiples (sous Oracle, Sybase, etc.) sont donc récupérées par Qlik Replicate. Elles sont injectées dans le datalake sous Hadoop via Kafka. L'exploitation du datalake passe le plus souvent, pour la plupart des rapports, par une réplication dans Vertica (via Spark cette fois). La visualisation elle-même s'opère avec Dig Dash. Le datalake contient environ 36 To de données mais seulement 4 à 5 To sont effectivement exploitées via Vertica.

PublicitéDes usages métiers importants

Dix métiers de CACEIS accèdent à cette solution de dashboarding pour suivre 33 produits en 300 graphiques. En tout, 16 000 utilisateurs accèdent, sur le portail, aux rapports générés par cette solution. CACEIS, accompagné par un cabinet de conseil, a veillé à maîtriser de bout en bout la chaîne des données. « Les produits évoluant très vite, nous avons besoin de suivre avec attention ce qui se passe » ajoute Abdo Berberry.

Avant de mettre en place cette architecture, CACEIS avait tenté de travailler avec des start-ups opérant dans le secteur. Sans réel succès. Mais rien ne dit que cette architecture sera gardée éternellement. Abdo Berberry indique : « peut-être que, demain, nous irons dans le cloud ou que l'on utilisera la virtualisation de données. A suivre. »