Wyzwanie
Startup fintech przetwarzał miliony transakcji B2B miesięcznie, ale dane były rozproszone pomiędzy systemem core banking, gateway płatności, CRM i logami aplikacji. Brak centralnego data lake uniemożliwiał analizę cross-source, a zespół compliance ręcznie generował raporty AML (Anti-Money Laundering) dla regulatora.
Rozwiązanie
Wdrożyliśmy Data Lake na AWS z warstwą analityczną Amazon QuickSight:
- Amazon S3 — Data Lake w architekturze medallion (Bronze / Silver / Gold layers).
- AWS Glue — ETL jobs do ekstrakcji z 6 źródeł, transformacji i ładowania do S3 w formacie Parquet.
- AWS Glue Data Catalog — centralny katalog metadanych — „co mamy, gdzie, w jakim formacie".
- Amazon Athena — serverless SQL queries bezpośrednio na S3 (bez potrzeby ładowania do bazy danych).
- Amazon QuickSight — dashboardy analityczne: wolumen transakcji, przychody, kohorty klientów, anomalie.
- AWS Lake Formation — fine-grained access control (zespół compliance widzi inne dane niż business).
Amazon S3AWS GlueAthenaQuickSightLake FormationParquetGlue Data CatalogTerraformCloudWatch
Rezultaty
10M+
transakcji w data lake
-90%
czas generowania raportów AML
$0.02
koszt zapytania Athena / GB
6>1
źródła w jednym data lake
Efekt: Model pay-per-query (Athena + QuickSight pay-per-session) pozwolił utrzymać koszty analityki poniżej $500/mies. przy 10M+ transakcji — ułamek kosztu tradycyjnej hurtowni danych.
Potrzebujesz Data Lake na AWS?
Skontaktuj się — zaprojektujemy architekturę danych dopasowaną do Twojego scale.
Bezpłatna konsultacja >