Cas client

Banque publique d'investissement

Amélioration du pilotage des financements et de la production des rapports de suivi et réglementaires

Secteur d'activité

Services financiers

Expertise(s)

Data Architecture & Platform
Data Engineering

Contexte

Partenaire de confiance des entrepreneurs, le client est une banque publique d’investissement qui soutient les entreprises, en particulier les PME et les entreprises de taille intermédiaire (ETI), dans leur développement, leur croissance et leur transformation. Elle opère dans le secteur financier et fournit une gamme de services financiers et d’accompagnement, notamment des prêts, des garanties, des investissements en fonds propres et des conseils.

 

Le client adopte une approche de plus en plus axée sur les données pour mieux comprendre les besoins des entreprises qu’elle soutient et pour optimiser ses propres opérations et processus internes. En exploitant les données, le client peut prendre des décisions plus éclairées en matière de financement et d’investissement, identifier les tendances du marché et fournir des services plus adaptés aux besoins spécifiques de ses clients. Cette orientation vers les données lui permet également de renforcer sa capacité à évaluer les risques et à maximiser les chances de réussite des projets soutenus.

Enjeux

Le client soutient le développement d’entreprises innovantes par des financements provenant de divers financeurs. Les entreprises bénéficiaires sont sélectionnées en fonction de critères spécifiques, tels que la taille de l’entreprise, sa localisation, et son secteur d’activité. L’objectif est de soutenir l’innovation et le développement économique.

 

Dans le cadre de ses activités de financement, le client doit faire face de nombreux défis :

  • Assurer un suivi rigoureux de l’activité des financements, depuis l’évaluation des entreprises candidates jusqu’au remboursement des prêts ;
  • Rendre des comptes aux financeurs en fournissant des rapports réguliers sur les différents aspects des financements ;
  • Calculer les commissions et assurer leurs prélèvements à chaque étape du processus ;
  • Respecter le cadre réglementaire imposé par les accords de financement.

 

Afin de relever ces défis, le client doit être capable de collecter, traiter et analyser les données indispensables au pilotage des financements et à la production des rapports de suivi et réglementaires. Pour ce faire, le client doit mettre en place une plateforme Data robuste et constituée de technologies de pointe.

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Démarche et réalisations

Afin de répondre aux besoins spécifiques du client, Aubay Data & AI a détaché plusieurs consultants (dont un Tech Lead) possédant une double spécialité en Cloud Data Engineering et en Finance au sein de la Squad en charge des travaux sur les données de financement.

 

Liste des activités adressées par les Data Engineers de Aubay Data & AI :

  • Automatisation du déploiement et de la gestion des environnement AWS avec Terraform ;
  • Développement d’un framework ETL générique en Python déployé via AWS Glue ;
  • Réalisation des traitements techniques (collecte, uniformisation, …) et métiers (nettoyage, calcul des commissions, …) sur les données de financement ;
  • Ordonnancement des jobs avec Airflow pour les traitements quotidiens et avec Lambda pour les traitements basés sur des événements ;
  • Configuration de tables externes dans Athena pour exposer les données à des fins de valorisation ;
  • Production de visualisations et de rapports (suivi et réglementaires) avec Qlik Sense ;
  • Mise en place de l’intégration continue et du déploiement continu (CI/CD) avec la démarche DevOps.

Bénéfices

  • Disponibilité d’une Data Platform robuste et efficace en termes de gestion des données permettant une prise de décisions éclairées ;
  • Gain d’efficacité et de fiabilité via l’automatisation complète des activités de collecte et de traitements des données ;
  • Amélioration des performances techniques tout en réduisant le coût de maintenance des applicatifs hébergés par la Data Platform ;
  • Optimisation de la consommation des ressources AWS.

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