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HISTORIAS DE ÉXITO

Koggi

Bodega de datos para habilitar tableros de analítica en el ecosistema de Koggi

Koggi simplifica la compra más importante de la vida de las personas, su casa. Lo hace facilitando el proceso de solicitud de crédito de vivienda por medio de una plataforma con Inteligencia Artificial y Machine learning que conecta todo el ecosistema de Bienes Raíces (Bancos, constructoras y el comprador). Facilita la búsqueda, aplicación y aprobación de créditos de vivienda para todos los involucrados.

En Davivienda el principal objetivo es generar valor a clientes, accionistas, colaboradores y terceros relacionados, en Davivienda se tiene la firme convicción que a través de la innovación y la tecnología lo es posible lograr esto. Por eso le apuestan día a día a mejorar sus procesos y su sinergia empresarial por medio de la innovación y la tecnología de vanguardia.


El Reto

    La plataforma Koggi crece a medida que se incorporan nuevas constructoras inmobiliarias y bancos. La información de cada una de estas entidades se almacena en una instancia independiente de base de datos SQL. En este sentido, el primer reto era cómo centralizar toda la información de las diferentes entidades involucradas (constructoras inmobiliarias y bancos), teniendo en cuenta que dicha información se encontraba en diferentes BDs. El segundo reto era lograr que la bodega pudiera crecer al mismo ritmo que crecía la plataforma, es decir, se requería que cada vez que una nueva entidad se incorporara al ecosistema (constructora inmobiliaria o banco), los datos debían cargarse automáticamente a la bodega diariamente. El último reto era cómo aprovechar toda la información centralizada para obtener indicadores estadísticos relevantes.

    Solución y resultados

    En primer lugar, para el desarrollo de la bodega de datos, se crea un modelo dentro de BigQuery, donde cada dataset representa una entidad asociada a la plataforma, así, cuando llega un nuevo cliente, se crea un nuevo dataset. En consecuencia, toda la información de la plataforma se centraliza en la bodega de datos.

    Posteriormente se construye una ETL que toma como fuente de entrada cada una de las instancias de base de datos y las lleva a la bodega en Bigquery. Este proceso se realiza mediante un pipeline ejecutado en Dataflow, el cual consulta las credenciales de conexión en el servicio Secret Manager, se conecta a las instancias, extrae la información y la escribe en Bigquery. Antes de realizar este proceso de lectura y escritura, un proceso identifica si se han creado nuevas instancias de bases de datos, si es así, el proceso crea en BigQuery el nuevo dataset que almacenará la información de esa nueva instancia, crea el secreto correspondiente y posteriormente realiza la extracción y carga.

    Las ETLs planteadas se ejecutan periódicamente a través de tareas en Cloud Scheduler, las cuales ejecutan un servicio web en Cloud Run. Este servicio ejecuta los pipelines en Dataflow.

    Parte de la información almacenada en la bodega de datos, posteriormente se utilizaba para alimentar un tablero en Data Studio que da cuenta de los clientes de la plataforma y de cada una de las entidades, número de solicitudes, aprobaciones, embudos de conversión, entre otros indicadores relevantes para el negocio.

    Como resultado de la solución implementada, se obtuvo una bodega de datos con información centralizada proveniente de múltiples instancias de BD que crecen en el tiempo, la cual alimenta un tablero en Data Studio que muestra información relevante acerca de las solicitudes realizadas por parte de los clientes, las aprobaciones por parte de bancos, tiempos promedios de respuesta, insights acerca de porqué una solicitud no llegó a su finalidad y embudos de conversión de clientes de las etapas de la plataforma para entender el desempeño de la misma.

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