Nem kell új adatplatform. A meglévőt fejlesztjük tovább.
Először friss adatok. Aztán event-driven működés. Végül AI-ready Bank.
Egy modern banki Data Platform olyan data streaming-alapú integrációs réteggel rendelkezik, amely a Kappa architektúra segítségével összeköti a batch-alapú működést a valós idejű döntéshozatallal. Nemcsak új üzleti képességeket, hanem AI automatizációt is lehetővé tesz.
de a meglévő infrastruktúrádat sem kell kicserélned. Építs rá data-streaming réteget, és a platformod napközbeni analitikát és azonnali operatív adatokat szolgáltat.
A riportok sok esetben még mindig T+1 frissítésre épülnek.
Az adat lineage nem minden esetben bizonyítható audithelyzetben.
Az integrációk évek alatt organikusan nőttek, dokumentáltságuk hiányos.
Az AI projektek gyakran nem modelloldalon, hanem adatfrissességen és adatminőségen akadnak el.
perceken belüli adatfrissítés a meglévő adattárházban
teljes auditálhatóság és visszakövethetőség
mérhető, menedzselt integrációs működés
automatizációt és AI működést építhetsz rá
Mindez a meglévő rendszerekre építve, kontrolláltan és fokozatosan.
Fokozatos fejlődési út minden bank számára. Minden lépcső önállóan is értéket teremt – együtt pedig egy stabil, jövőálló banki adatplatformot hoznak létre.
Streaming réteg hozzáadása a meglévő architektúrához. Perceken belüli adatfrissítés, teljes audit trail.
Ez az a pont, ahol a riportálás működési képességgé válik.
A rendszerek eseményeken keresztül kommunikálnak. A szoros függések csökkennek. Az integráció mérhető képességgé válik.
A bank architektúrája rugalmasabbá válik.
Valós idejű feature-ök ML modellek számára. Esemény-alapú döntési automatizáció. Continuous learning architektúra.
Itt válik az adat stratégiai versenyelőnnyé.
Minden problémára konkrét képesség – a megfelelő lépcsőben.
1. A riportom tegnapi adatokra épül.
A banki döntések jelentős része még mindig T+1 vagy napi batch frissítésre támaszkodik. Fraud monitoring, likviditáskezelés és ügyfélinterakciók esetén a percek is számítanak.
Streaming–Batch Bridge — Perceken belüli adatfrissítés a meglévő adatplatformodhoz, a jelenlegi riportkörnyezet megtartásával.
A valós idejű adatelemzés akár 30%-kal növelheti a döntéshozatal sebességét. (McKinsey, 2024)
2. Nem tudom bizonyítani az adat eredetét.
A DORA, az FCA Operational Resilience és a BCBS 239 egyértelmű elvárásokat fogalmaz meg az adat lineage és auditálhatóság terén. Audit helyzetben bizonyítani kell az adat eredetét és útját.
Governed Data Movement — Teljesen visszakövethető adatmozgás, dokumentált transzformációk (OpenLineage, audit trail, validáció).
A Data Governance kezdeményezések 80%-a megbukik 2027-re. (Gartner, 2024)
3. A rendszerek nem beszélnek egymással.
Az évek alatt kialakult point-to-point integrációk törékeny rendszert eredményeznek. Egy core módosítás több downstream rendszert érinthet, ami lassítja a digitális fejlesztéseket.
Event-Driven Architektúra — Publikációs alapú kommunikáció, laza csatolás, domain-alapú események.
Az IT vezetők 95%-a szerint az integrációs kihívások hátráltatják az üzleti innovációt. (MuleSoft, 2025)
4. Fogalmam sincs, ki használja az integrációimat.
Sok banknál az integrációk 30–40%-a nem dokumentált, nincs egyértelmű ownership vagy SLA. Ez Shadow IT-hez vezet, ami működési és biztonsági kockázatot jelent.
Integration as Product + Monitoring — Minden integráció mérhető, tulajdonoshoz rendelt és SLA-val támogatott.
Nagyvállalati környezetben az integrációk akár 30–40%-a nem dokumentált. (Gartner, 2023)
5. Az AI projektünk az adat hiányán bukott el.
Az AI projektek jelentős része nem algoritmikus problémán, hanem az adatok rendelkezésre állásán, frissességén és minőségén akad el. Batch feldolgozás mellett a modellek gyorsan elavulnak.
Real-time Feature Layer + Streaming ML — Valós idejű feature-frissítés, esemény-alapú inference.
Az IT vezetők 95%-a szerint integrációs akadályok hátráltatják az AI-t. (MuleSoft, 2025)
6. Minden döntéshez manuális beavatkozás kell.
Sok működési döntési pont még mindig manuális jóváhagyáson vagy batch riporton alapul. Ez lassítja az ügyfélkiszolgálást és növeli az operációs költséget.
Intelligent automation — Esemény → döntés → akció: esemény-alapú triggerelés, szabálymotor, human-in-the-loop ahol szükséges.
A valós idejű analitika akár 30%-kal gyorsabb döntéshozatalt eredményezhet. (McKinsey, 2024)
Megoldásaink a teljes modernizációs életciklust lefedik – a stratégiai tanácsadástól az implementáción át az üzemeltetési támogatásig.
A modern banki Data Platform alapjainak kiépítése hat stratégiai képesség mentén, a meglévő környezet fokozatos, kontrollált átalakítására építve. Stratégia, architektúra, implementáció és üzemeltetés egy kézben.
A meglévő infrastruktúrába illeszthető, célzott platform képességek, amelyek önállóan is értéket teremtenek: Stream-to-Batch (S2B), Batch-to-Stream (B2S) és Streaming Platform Validation Toolkit (SPVT).
Üzleti tulajdonossal rendelkező, menedzselt Data Productok, amelyek konzisztens és újrafelhasználható adatokat biztosítanak – például Customer 360 vagy domain-alapú data productok formájában.
Az Informula banki környezetben szerzett tapasztalatra építve, Streaming Upgrade-del támogatja a nagy bankokat Data Platformjuk modernizációjában.
Csapatunk olyan komplex adat- és integrációs környezetekkel dolgozik, ahol a megbízhatóság, a skálázhatóság és az üzletmenet folytonossága alapelvárás. Nem kísérleti projekteket valósítunk meg, hanem hosszú távon fenntartható megoldásokat – a meglévő rendszerek stabil működésének megőrzése mellett.
szakértő a csapatban
fejlesztett mikroszolgáltatás
bevezetett streaming platform
év banki IT tapasztalat
platform uptime
bevezetett data product
„Évek óta dolgozunk az Informula csapatával. Megbízható és rugalmas partnerek, akik a modern technológia mellett elkötelezettek, és sikeresen implementáltak magas szakértelmű megoldásokat számunkra.” (2024)
Deputy CEO, Erste Bank Hungary — part of Erste Group, Central Europe’s leading financial services provider
„Working with Informula has really made a difference for us. They fit in like they’re part of our own team, understand the bigger picture, and are reliable, precise and flexible. If you need a software development team that’s easy to work with and really understands your needs, Informula is the way to go.” (2023)
Chief Architect, Erste Bank Hungary
Tudj meg többet arról, hogyan segítjük a bankokat a valódi digitális átalakulás útján.
Elemzések és gyakorlati tapasztalatok a nagyvállalati adatkezelésről, az eseményvezérelt működésről és a valós idejű adatok üzleti alkalmazásáról.
A meglévő adatplatformra építünk egy streaming réteget, amely perceken belüli adatfrissítést, eseményvezérelt működést és AI-ready alapokat biztosít – a rendszerek cseréje nélkül, fokozatosan.
Nem. A modernizáció a meglévő környezetre épül; a streaming réteget kontrolláltan, lépésről lépésre adjuk hozzá.
Az első lépcső (Near-Real-Time) jellemzően 6 hónap alatt élesedik, és már önmagában mérhető üzleti értéket teremt.
Valós idejű, kontextuális adatokkal látja el az ML modelleket, lehetővé téve az esemény-alapú döntési automatizációt.
Eseményvezérelt, lazán csatolt architektúrával: az integrációk dokumentálttá, mérhetővé és SLA-hoz kötötté válnak.
Olyan bankoknak, ahol a működési döntések friss adatot igényelnek, és az AI vagy az integrációs fejlesztések adatfrissességen akadnak el.
