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Deutsche Bank – Entwicklung Pyspark Transaktion Framework

In der Rolle des Softwarearchitekt/en und Entwickler wurde innerhalb der Pyspark Spezifikation ein Framework entwickelt, das die Transformationen und Transaktionen der Datenprozesse mit der Quelle eines bereits existierenden Datalakes synchronisiert und benötigte AFC Spezifikationsdaten in ein separiertes Datalake transformiert.
Hierfür wurde auf Basis von Pyspark ein konfigurierbares Framework entwickelt, das die Datentransformationsaufgaben automatisiert in das Workflowmanagement integrierte.
AFC ist eine Software zur Bankbetrugserkennung und wurde durch einen externen Hersteller bezogen.

Ziel

Datentransfers von Hadoop/Spark Cluster Daten in die Zielarchitektur der AFC Applikation, um KI Prozesse der AFC Anwendung zur Betrugserkennung zu prozessieren. Die Einführung von AFC entsprach Bank regulatorischen Maßnahmen.

Strategie

  • Softwarearchitekturkonzeption mit Class UML
  • Code Implementierung und Erweiterung der PySpark DSL
  • Testdriven Entwicklungszyklen
  • Coaching weniger erfahrener Softwareprozessentwickler
  • Ermittlung der Datenherkunft
  • Bereinigung der Datastreams während der Extraktionen
  • Beratung zur Skalierung der Spark Prozesse
  • Definition der Customer Streaming Functions
  • Performance Verbesserung der Transaktionen
  • Datenqualitätstests
  • Konzeption der Releasemanagementstrategien

Durchführung

Beratung und Coaching der internen Mitarbeiter, Mitarbeit im Entwicklungsteam, Lead für das Entwicklungsteam, Architekturberatung zum Softwaredesign

Benefits für das Unternehmen

Architektur

Technische Benefits

Kontakt

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