DL Billing Bloomberg
El Reto
Tras los cambios de facturación de Bloomberg se perdió la vision de consumo y facturación por áreas y departamentos. Se require la optimización y revision de la facturación, contrastando los datos del Data License para poder realizar los cuadres y la distribución de costes según el origen de la consulta.
La Estrategia
El equipo de ARENA Financial Tech diseña y crea una herramienta ad hoc que permite la ingesta de grandes ficheros de datos, para su matching, ordenacion y asignación mediante procesos ligeros. Para conseguirlo se trabaja en el entorno JAVA con Spring boot y Spring Batch. Utilizando una base de datos en memoria optimizada para realizar los cuadres.
We are ARENA Financial Tech
No sueñes con el éxito. Trabajemos juntos para conseguirlo.
El resultado
Con dicha herramienta se ha logrado identificar y clasificar el uso de la información de Bloomberg por departamentos. Se pudo localizar ciertas áreas no controladas de consultas sin necesidad y se pudieron optimizar, reducir y asignar los costes. La generación automática de informes y gráficas comparativas con historicos mensuales hizo replantearse la estrategia de consultas de datos de mercado.
FAQs del proyecto
¿Qué problema se resuelve en este proyecto de DL Billing de Bloomberg?
El proyecto surge tras cambios en la facturación de Bloomberg que provocaron la pérdida de visibilidad sobre el consumo y la facturación por áreas y departamentos, necesitando una mejor trazabilidad y control.
¿Qué hace la herramienta desarrollada por ARENA Financial Tech?
La solución permite la ingesta de grandes ficheros de datos, su procesamiento para matching, ordenación y asignación, facilitando los cuadres y la distribución de costes según el origen de las consultas.
¿Qué tecnologías se han utilizado en el desarrollo de la solución?
El desarrollo se ha realizado en entorno Java, utilizando Spring Boot y Spring Batch, junto con una base de datos en memoria optimizada para procesos de cuadre.