Construcción de una Plataforma de Procesamiento de Eventos Complejos en Tiempo Real para eCommerce de Inversión

Definimos e implantamos una arquitectura Lambda distribuida que integra Spark y Cassandra para ofrecer recomendaciones de contenido, alertas de comportamiento y analítica en tiempo real dentro de una plataforma global de negociación de valores.

El Cliente

Banco de inversión e institución de servicios financieros global de primer nivel, reconocido como uno de los mayores gestores de patrimonio y activos del mundo. La organización gestiona aproximadamente 7 billones de dólares estadounidenses en activos y atiende a clientes institucionales, corporativos y privados en los principales mercados financieros.

Con más de 100.000 profesionales y presencia en más de 50 países, el banco mantiene centros estratégicos en los principales núcleos financieros del mundo, incluida una importante presencia en la City de Londres. La institución está clasificada como banco de importancia sistémica mundial (G-SIB), reflejo de su escala, complejidad y papel crítico en los mercados internacionales de capitales.

$7T+

Activos Gestionados

100K+

Empleados en Todo el Mundo

50+

Países con Presencia

El Reto

La plataforma digital multiactivo global del banco unificaba investigación, analítica, precios y ejecución en una única interfaz utilizada por clientes, equipos comerciales y traders de todo el mundo. Aunque este entorno generaba grandes volúmenes de eventos de comportamiento, contenido y mercado, carecía de una capacidad específica para analizarlos y reaccionar ante ellos en tiempo real. Las áreas de negocio identificaron cuatro necesidades prioritarias:

Ofrecer recomendaciones de contenido personalizadas según el comportamiento de búsqueda de los usuarios.
Proporcionar a los equipos comerciales alertas contextuales derivadas de la actividad de los clientes.
Detectar eventos knock-in/knock-out de precios barrera y avisar a los usuarios pertinentes.
Generar analítica estructurada sobre lectura e interacción con los contenidos de investigación.

Para responder a estos requisitos era necesario incorporar una capa escalable de procesamiento de eventos complejos (CEP), capaz de correlacionar eventos en tiempo real y por lotes entre sistemas distribuidos e integrarse de forma transparente con el framework global de alertas existente.

Nuestra Solución

Diseñamos e implantamos una arquitectura Lambda distribuida que incorporó capacidades de procesamiento de eventos complejos (CEP) a la plataforma global de valores del banco, permitiendo correlacionar a escala eventos en tiempo real y por lotes.

Arquitectura Orientada a Eventos

Definimos e implantamos un framework CEP escalable basado en Spark Streaming y Cassandra para procesar eventos de mercado y de comportamiento de alta frecuencia. La arquitectura admitía tanto flujos en tiempo real como ingesta y procesamiento por lotes.

Motor de Contenido Personalizado

Implantamos pipelines de streaming para analizar la actividad de búsqueda y los patrones de interacción de los usuarios, generando dinámicamente alertas de contenido adaptadas y recomendaciones contextuales.

Detección de Eventos de Mercado

Integramos feeds de precios de cierre para detectar condiciones knock-in/knock-out de precios barrera y activar automáticamente notificaciones para traders y usuarios comerciales relevantes.

Analítica del Uso de Research

Construimos procesos analíticos por lotes para medir patrones de lectura, agregando métricas de interacción por autor y publicación para respaldar decisiones editoriales y comerciales.

Integración Empresarial y APIs

Integramos la capa CEP con los servicios ESB, de monitorización y REST existentes, garantizando una interoperabilidad fluida con la infraestructura de alertas y los sistemas operativos del banco.

DevOps e Industrialización

Integramos Spark en el framework de despliegue continuo del banco, posibilitando entregas Agile iterativas, el despliegue en producción en siete centros de datos globales y la transferencia de conocimiento a los equipos internos de plataforma.

Secure Kappa architecture for investment event processing

El Valor Aportado

La incorporación de una capacidad de procesamiento de eventos complejos preparada para producción transformó la plataforma en un ecosistema digital en tiempo real y orientado al comportamiento, mejorando la relevancia del contenido, la respuesta ante las condiciones de mercado y la base escalable para futuras innovaciones analíticas.

Casos de Uso CEP

Industrializamos y desplegamos en producción cuatro casos de uso en tiempo real y por lotes.

Centros de Datos Globales

Desplegamos la arquitectura CEP distribuida en siete centros de datos internacionales.

Duración del Proyecto

<6mo

Entregamos la plataforma CEP de extremo a extremo, desde el diseño hasta producción, en menos de seis meses.

Interacción con Usuarios en Tiempo Real

Hicimos posibles recomendaciones de contenido dinámicas y personalizadas, así como alertas contextuales basadas en el análisis en tiempo real de las búsquedas e interacciones de los usuarios.

Mayor Capacidad de Respuesta al Mercado

Permitimos detectar a tiempo eventos clave del mercado y generar notificaciones automáticas, mejorando la velocidad de reacción en los flujos de trading y ventas.

Base Escalable Orientada a Eventos

Establecimos una capa analítica en tiempo real preparada para producción y reutilizable para futuras iniciativas de streaming, personalización y analítica avanzada.

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