Capital One setzt bei Data Science auf Snowflake

Das Ziel von Capital One ist es, das Bankwesen besser zu machen. Wenn wir uns eine Zukunft für das Bankwesen ausmalen, fragen wir uns nicht erst, was andere Banken tun. Wir schauen uns genau an, wie Technologie das Leben der Menschen verändert. 

Ich bin Salim Syed, Engineering Lead. 

Mein Name ist Nagender Gurram, Director, Data Engineering. Ich bin seit 16 Jahren bei Capital One und habe schon mehrere Transformationen miterlebt. Der größte Schritt war die Umstellung auf die Cloud. 

Alles ist sehr schnelllebig und wir mussten uns anpassen und agil bleiben. Die Umstellung auf die Cloud war der erste Schritt. Andere Finanzunternehmen wechseln zwar auch zur Cloud, machen das aber in sehr kleinen Schritten. Wir sind die erste Bank, die komplett zur Public Cloud gewechselt ist. Wir mussten herausfinden, was die Best Practices für unbegrenzte Rechenressourcen und Speicherkapazitäten sind. Wie gewährleistet man Governance unter diesen neuen Umständen? 

Wir hielten Snowflake für ein revolutionäres Konzept.

Snowflake bietet uns die Trennung von Rechenressourcen und Speicher, sodass unsere Data-Engineering-Teams mehr Zeit für Innovationen haben, statt sich um die Verwaltung oder Bereitstellung der Infrastruktur kümmern zu müssen. 

Es geht wirklich um die Menge der Daten, die jetzt hereinkommen, und um die Geschwindigkeit, mit der sie hereinkommen. Haben wir die Infrastruktur, um schnell Erkenntnisse zu unserer Kundschaft zu erhalten? Wenn nun ein Cluster abstürzt, startet Snowflake automatisch neu und macht dort weiter, wo es aufgehört hat. Das ist für unsere Geschäftskontinuität enorm wichtig. 

Mit Snowflake können unsere Data Scientists Algorithmen für maschinelles Lernen entwickeln und die Modelle trainieren, sodass wir viele digitale Produkte anbieten können, wie Eno, unser intelligenter Assistent bei Capital One. Als wir Snowflake eingeführt haben, wussten wir, dass wir Self-Service-Tools entwickeln müssen, um sie unseren Geschäftsbereichen zur Verfügung zu stellen, damit sie das Onboarding von Snowflake-Ressourcen selbst verwalten können. 

Das Ziel war Einfachheit und Transparenz und die Komplexität der Governance zu verbergen. So konnten wir wesentlich schneller vorankommen.

Wir nutzen Amazon Web Services als unseren primären Cloud-Anbieter, womit Snowflake sich sehr gut integrieren lässt. Wir konnten die Daten extrem schnell verschieben, da die Integrationen bereits vorgenommen worden waren. Wir haben Tausende von Analyst:innen, die täglich Millionen von Abfragen durchführen, und manchmal führen wir ein paar hundert Abfragen parallel durch. Die Performance ist vorhersehbar und die Abfragen laufen unverändert schnell, unabhängig davon, wer sonst noch auf der Plattform arbeitet. 

Wir freuen uns über viele neue Funktionen von Snowflake, wie z. B. Snowpark, wo wir unsere Modelle für automatisiertes Lernen besser implementieren können. Snowflake Marketplace lernen wir bei Capital One gerade ebenfalls kennen. Wir führen mehrere PoC-Tests durch und nutzen bereits COVID-19-Daten, die uns sehr helfen, bessere Finanzentscheidungen zu treffen, wenn es um Hotspots und schnell zu ergreifende Maßnahmen geht.

Das revolutioniert die Datenbranche komplett. Wir arbeiten großartig zusammen, Snowflake ist immer offen für Feedback. Ich halte Snowflake für äußerst leistungsstark. Es spart viel Zeit und Geld, beschleunigt die Markteinführung und kann den Anforderungen entsprechend skaliert werden. 

Snowflake erfüllt einfach unseren Anwendungsfall besser als jede andere Technologie.