Kapcsolat

Data Platform Streaming Upgrade

A streaming réteg, amire a modern banki adatplatform épül. A banki adatplatformok következő fejlődési lépése a valós idejű, eseményvezérelt és AI-ready működés.

Kérj egy rövid konzultációt

Miért fontos a Data Platform Streaming Upgrade?

Az Informula Data Platform Streaming Upgrade szolgáltatásával megtartjuk a meglévő data platformotokat, és fokozatosan kiegészítjük egy streaming réteggel, amely friss adatokat, event-driven működést és új AI-képességeket tesz elérhetővé.

A banki adatplatformok modernizálása alapvető lépés a gyorsuló digitális világban való helytálláshoz és a FinTech, NeoBank versenytársakkal való lépéstartáshoz. A valós idejű döntéshozatal kulcsfontosságú a versenyképességhez, miközben megfelel a szigorú szabályozói elvárásoknak (DORA, MNB informatikai ajánlások, BCBS 239).

A streaming upgrade révén az adatokat valós időben dolgozzuk fel, és biztosítjuk, hogy az információk azonnal elérhetők legyenek az operatív rendszerek, a kockázatkezelés, az AI bevezetés, a fraud detection és az ügyfélélmény javítása számára.

Miért számít minden másodperc?

Value of Real Time. Az adat értéke az idő függvényében exponenciálisan csökken – minél később használod fel, annál kisebb üzleti értéket képvisel.

Real-Time (másodpercek)

Proaktív döntések — fraud detection, személyre szabott ajánlatok, azonnali értesítések.

Near Real-Time (percek – órák)

Még releváns működés — dashboard frissítés, operational analytics, alerting rendszerek.

Batch (napok – hónapok)

Csak utólagos elemzés — historical reporting, compliance, trend elemzés.

Real-Time Customer 360

Így fejlődik az ügyfélélmény a streaming upgrade folyamata során.

0. Batch működés

Rossz ügyfélélmény — a call center tegnapi adatot lát; a CRM, a Core és az Analytics különböző ügyfélképet mutat.

1. lépés – Near-Real-Time

Az adattárház perceken belül frissül. Friss riportok, naprakész analitika — de a rendszerek még szigetszerűek.

2. lépés – Event-Driven

Egységes 360°-os ügyfélkép. Esemény → minden rendszer frissül. A call center egy helyen látja a tranzakciókat és termékeket.

3. lépés – AI-readiness

Prediktív és személyre szabott működés. Az AI valós idejű adatokon dolgozik: Next Best Action ajánlások, kontextus-alapú chatbotok.

Tudj meg többet blogunkon

Hogyan segíthet a Streaming Upgrade a Data Platform modernizációban?

Valós idejű adatáramlás biztosítása

A streaming platformok lehetővé teszik, hogy az adatokat azonnal feldolgozzuk és megjelenítsük, így a bankok gyorsabban reagálhatnak az üzleti igényekre és a piaci változásokra.

Szabályozói megfelelés

A modern Data Platformok biztosítják a DORA, MNB 1/2025 és MNB 2/2025 megfelelést, az adat lineage és audit trail követhetőségével.

AI-alapú döntéshozatal

A streaming upgrade lehetővé teszi, hogy az AI modellek gyorsan és pontosan dolgozzanak a valós idejű adatokkal, növelve a döntéshozatali sebességet és hatékonyságot.

Jobb ügyfélélmény és személyre szabott szolgáltatások

Az azonnali adatfrissítések lehetővé teszik, hogy az ügyfélszolgálat az ügyfelek legfrissebb tranzakciós adatait lássa, javítva a személyre szabott élményt.

Skálázható és fenntartható megoldás

A meglévő infrastruktúrára építve modernizálunk, elkerülve a nagy költségű rendszercseréket. Az új rendszerek skálázhatóak és könnyen bővíthetőek.

AKIK MÁR MEGBÍZTAK BENNÜNK
Erste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBMErste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBMErste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBMErste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBMErste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBMErste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBMErste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBMErste BankRaiffeisenMBHCIBConfluentIBM

„Évek óta dolgozunk az Informula csapatával. Megbízható és rugalmas partnerek, akik a modern technológia mellett elkötelezettek, és sikeresen implementáltak magas szakértelmű megoldásokat számunkra.” (2024)

Foltányi Tamás

Deputy CEO, Erste Bank Hungary

„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.” (2023)

Béla Erdős

Chief Architect, Erste Bank Hungary

Sikertörténetek

Tudj meg többet arról, hogyan segítjük a bankokat a valódi digitális átalakulás útján.

Retail Credit Calculator Microservice

A bespoke microservice for a retail bank, delivering instant, accurate credit calculations via an intuitive interface.

Real-Time Fraud Detection Platform

An AI-driven anomaly detection system on Confluent that flags suspicious transactions the moment they happen.

Data Streaming Modernization

Replacing brittle batch jobs with a resilient Kafka-based streaming backbone for a major bank.

Enterprise Data Mesh Rollout

Domain-driven data products that enable decentralized ownership across business units.

1/ 4

A Data Platform Streaming Upgrade Lépcsői

Akit érdekel, lépcsőről lépcsőre elolvashatja a részleteket — aki nem, továbbgörgethet.

I
Lépcső I Belépő streaming megoldás

1. Lépcső: Belépő streaming megoldás

Mit tartalmaz?
Friss adatok a meglévő adattárházban

Megoldás: License-fee nélküli streaming réteg hozzáadása a meglévő adattárházi környezethez. Kinek ajánlott: Olyan bankoknál, ahol még nincs real-time képességű lakehouse, és a cél a meglévő adattárház gyorsabb, frissebb kiszolgálása. Mit tartalmaz? A belépő streaming réteg nem csak technológiaváltás — egy banki környezetben architekturálisan, biztonságilag és üzemeltetésileg is továbbépíthető alap.

  • Banking Reference Architecture — Banki környezetre szabott architektúra blueprint a technológiai, üzemeltetési és audit szempontok egységes kezelésére.
  • Security Baseline — TLS, SASL, ACL, encryption és OS-szintű hardening konfigurációs alapok, banki elvárásokhoz igazítva.
  • Banking Runbooks — Incidenskezelési, kapacitástervezési és upgrade-procedúra dokumentációk az üzemeltetési csapatnak.
  • Observability Pack — Monitoring dashboardok és metrika-csomagok az átláthatóbb működésért és operatív kontrollért.
  • Use Case Library — Tipikus banki belépő use case-ek design patternjei a gyors, értékteremtő induláshoz.
  • Migration Playbook — Dokumentált továbbhaladási útvonal, ha az első use case később kritikusabb üzleti funkcióvá válik.
3–6 hónap
II
Lépcső II Platform szintű streaming működés

2. Lépcső: Platform szintű streaming működés

Mit tartalmaz?
Az első use case-ekből újrahasználható, több rendszer által használt banki streaming képesség kialakítása.

Megoldás: A belépő streaming környezet skálázása több banki forrásra és fogyasztóra, kontrollált workloadok mellett. Kinek ajánlott: Ahol az első streaming use case már bizonyított, és a cél a platform szintű működés előkészítése. Mit tartalmaz? Az első use case köré épített környezet fokozatosan platformképességgé válik — több rendszer kapcsolódhat be forrásként és fogyasztóként.

  • Platform scope bővítés — Több banki adatforrás és fogyasztó bekapcsolása, továbbépíthető architektúra mentén.
  • Közös eseménymodell — Egységesebb eseménystruktúra, amely támogatja az újrafelhasználhatóságot.
  • Schema registry standardizálás — Vállalati szintű, szabványos sémakezelés — jobb minőség, követhetőség, kompatibilitás.
  • Observability és runbook skálázás — A monitoring, metrikák és runbookok a nagyobb platformmérethez igazodnak.
  • Use case portfólió tervezés — Mely következő use case-ek teremtenek gyors és fenntartható értéket.
  • Governance alapok erősítése — Átláthatóbb működés az IT, data, compliance és üzleti területek számára.
6–12 hónap
III
Lépcső III Operatív kritikus streaming képességek

3. Lépcső: Operatív kritikus streaming képességek

Mit tartalmaz?
A streaming réteg üzleti szinten is használt platformképességgé válik (valós idejű ügyfélkép, operatív döntések, AI-előkészítés).

Megoldás: Enterprise szintű környezet vendor supporttal, SLA-kkal, auditálhatósággal és magasabb rendelkezésre állással. Kinek ajánlott: Ahol a streaming réteg már közvetlenül támogatja az operatív banki működést. Mit tartalmaz? Megjelennek az ügyfélélményt, fizetési folyamatokat vagy operatív döntéseket közvetlenül érintő use case-ek (pl. real-time fraud, Customer 360, instant notification).

  • Üzleti data productok — Ügyfél-, számla-, tranzakció- vagy termékadatok több rendszer és terület által felhasználható formában.
  • Valós idejű Customer 360 alap — Call center, CRM, digitális csatornák és analitika frissebb, egységesebb ügyfélképre építhetnek.
  • Operatív döntéstámogatás — Real-time fraud, Customer 360, instant notification és hasonló értékteremtő use case-ek.
  • AI-ready alapok — Friss, konzisztens, kontextusban értelmezhető adatok a későbbi prediktív és scoring use case-ekhez.
  • Migration Playbook konkretizálása — Enterprise license alá vonás vagy fokozatos átvezetés banki igények alapján.
  • Governance és auditálhatóság — Adatminőség, lineage, jogosultságkezelés és üzemeltetési kontroll erősítése.
6–12 hónap
IV
Lépcső IV Banki streaming gerinc

4. Lépcső: Banki streaming gerinc

Mit tartalmaz?
A streaming réteg a banki adatplatform központi képességévé válik, több domaint és kritikus folyamatot kiszolgálva.

Megoldás: Kiterjesztés szélesebb banki működésre: standardizált eseménykatalógus, erősebb governance, workload-besorolás. Kinek ajánlott: Ahol a streaming réteg már több use case-ben bizonyított, és a cél a banki szintű újrahasználhatóság. Mit tartalmaz? A fizetési, számlavezetési, hitelezési, kockázati és ügyfél-life-cycle folyamatok közötti adatáramlás egységesebb, átláthatóbb és újrahasználhatóbb lesz.

  • Központi eseménykatalógus — Dokumentált események és adatfolyamok — új use case-ek gyorsabban, kontrolláltabban épülnek.
  • Banki domainek összekapcsolása — Fizetés, számlavezetés, hitelezés, ügyfélkezelés egységes adatáramlási logika mentén.
  • Workload-besorolási modell — Üzleti és kockázati jelentőség szerinti kezelés (nem kritikus / fontos / érzékeny).
  • Enterprise governance — Jogosultságkezelés, auditálhatóság, schema validation, adatminőség és kontrollok erősítése.
  • Skálázható üzemeltetés — Monitoring, incidenskezelés, release és kapacitástervezés nagyobb terhelés mellett is stabilan.
  • Költségtudatos használat — Mely use case-ek igényelnek enterprise szintet, és melyek tarthatók egyszerűbb modellben.
V
Lépcső V Domain-vezérelt adatplatform működés

5. Lépcső: Domain-vezérelt adatplatform működés

Mit tartalmaz?
A banki domainek saját adattermékeket és eseményeket publikálnak, egységes governance mellett, önálló felelősséggel.

Megoldás: Domain-alapú operating model: data product owner, schema contract, SLA és közös platformszabályok. Kinek ajánlott: Ahol a cél már nem csak a technológiai működtetés, hanem az adatplatform szervezeti beépítése. Mit tartalmaz? Működési és szervezeti érettségi szint — a banki domainek aktív szereplőivé válnak az adattermékek létrehozásának és fenntartásának.

  • Domain-alapú data product működés — A területek saját adattermékeket publikálhatnak, világos felelősségi körökkel.
  • Data Product Owner szerepkörök — Minden fontos adattermékhez kijelölt owner felel a jelentésért, minőségért, használhatóságért.
  • Schema contract és SLA modell — Az adattermékek előre definiált szerződések, minőségi elvárások és szolgáltatási szintek mentén.
  • Federated governance — Központi compliance és kockázati elvárások mellett a végrehajtás közelebb kerül a domainekhez.
  • Self-service platformhasználat — A domain csapatok gyorsabban indítanak új adatfolyamokat és use case-eket közös standardok mentén.
  • AI és prediktív use case-ek — Jól strukturált, friss, domain-szintű adattermékek stabil alapot adnak az AI folyamatoknak.

Milyen use case-ekkel érdemes indulni?

Az első use case gyorsan teremtsen értéket, de ne terhelje túl a banki működést — ezért jól kontrollálható, azonnal hasznos területekről indulunk.

1. Adattárház feed és Change Data Capture

A meglévő adattárház frissebb adatokkal dolgozhat, a klasszikus éjszakai batch folyamatok fokozatos kiváltásával vagy kiegészítésével.

2. Marketing event stream és Customer 360 aggregáció

Az ügyfél-interakciók közel valós idejű egységesítése a személyre szabottabb kommunikációért és aktuálisabb ügyfélképért.

3. Operatív log aggregáció és observability

A banki rendszerek működésének átláthatóbb monitorozása, gyorsabb hibafeltárással.

4. AI/ML feature pipeline offline tanuláshoz

Frissebb, strukturáltabb adatáramlás AI/ML modellek előkészítéséhez, kontrollált offline környezetben.

5. Adatminőség-monitoring stream

Folyamatos adatminőség-figyelés a központi banki rendszerek kimenetén — jobb alap riportáláshoz és AI use case-ekhez.

Miért az Informula?

Az Informula a banki szektorra specializálódott data streaming partner.

Banki fókusz

Több mint 25 év tapasztalat banki domainben.

Nem kell lecserélni a legacy rendszert

A meglévő platformokat megtartva modernizáljuk, az üzletmenet megszakítása nélkül.

End-to-end szemlélet

Nem csak technológiát vezetünk be — végigkísérjük a teljes átalakulást az architektúrától az implementációig.

AI-ready alapok

A modernizáció mellett előkészítjük az alapokat az AI automatizációkhoz.

Real-time működés

Egységes, kontextus-alapú adat minden rendszerben.

20+

szakértő a csapatban

70+

fejlesztett mikroszolgáltatás

2

bevezetett streaming platform

30+

év banki IT tapasztalat

99,99%

platform uptime

12+

bevezetett data product

Tudj meg többet rólunk

Tudj meg többet a streaming upgrade-ről

Elemzések és gyakorlati tapasztalatok a nagyvállalati adatkezelésről, az eseményvezérelt működésről és a valós idejű adatok üzleti alkalmazásáról.

További blogok megtekintése