Étude de cas Banque Nationale du Canada

La Banque Nationale du Canada est l'une des institutions financières de premier plan du Canada. Avec ses filiales, l'entreprise dispose de plus de 219 millions de dollars CAD d'actifs. Le groupe Global Equity Derivatives Group de la banque est une figure de proue dans l'offre de solutions boursières qui gèrent les titres négociés en bourse, tels que les actions, les capitaux, les marchés à terme et les options. Le groupe GED offre des services de facilitation du commerce à un groupe de plus en plus important d'organisations mondiales.

La GED de la Banque nationale du Canada recueille et traite un volume à forte croissance de données financières boursières, telles que des informations sur l'historique des transactions et des cotes. Cependant, l'organisation rencontrait des difficultés pour dimensionner sa plate-forme d'analyse des données avec son environnement informatique sur site. « Notre environnement matériel traditionnel et nos bases de données relationnelles n'arrivaient pas à suivre la croissance de nos données, explique Pascal Bergeron, directeur du trading algorithmique pour le groupe GED. Nous avions besoin d'un environnement plus évolutif pour nous permettre d'analyser les données plus efficacement, afin de fournir des données utiles à la banque ».

Le groupe GED cherchait également une façon plus efficace de traiter les données financières. « Nous avons besoin de traiter et d'analyser des données structurées et non structurées, ajoute Pascal Bergeron. Par exemple, nous disposons d'un grand nombre de fichiers journaux qui doivent être comparés aux données à jour du marché ».

De plus, le groupe GED souhaitait trouver une solution analytique plus performante. « L'application que nous utilisions n'était pas efficace. Nous ne réussissions à répondre qu'à 10 % des questions souhaitées, ajoute Pascal Bergeron. Nous ne pouvions pas traiter de données d'historique, ce que nous avions besoin de faire pour obtenir plus de contexte ».

Le groupe Global Equity Derivatives a décidé d'utiliser Cloudera, une distribution complète du cadre Hadoop d'Apache de traitement du Big Data en open source. « Nous avons choisi Hadoop, car cette solution est évolutive et elle peut prendre en charge les données structurées et non structurées », explique Pascal Bergeron. Afin de prendre en charge Cloudera et la solution Hadoop, le groupe GED souhaitait mettre en place des technologies cloud. « Nous savions qu'il serait très facile de réaliser un pilote dans le cloud, en activant des machines virtuelles et en les arrêtant si le pilote ne fonctionnait pas », renchérit-il. Après avoir étudié les technologies cloud de premier plan, le groupe GED a opté pour Amazon Web Services (AWS). « AWS était bien plus simple en termes de déploiement et offrait le plus de services, déclare Pascal Bergeron. « AWS prend également en charge Cloudera que nous avions choisi pour notre distribution Hadoop. »

Le groupe GED a ensuite décidé de travailler avec TickSmith, un fournisseur de logiciels canadien spécialisé dans les technologies de gestion et d'analyse du Big Data pour les données financières. « TickSmith dispose d'une grande expérience du Cloud AWS et de Cloudera », ajoute Pascal Bergeron. Le groupe GED a mis en place l'application TickVault de TickSmith, basée sur Hadoop. Ainsi, il peut cumuler et reconstruire toute l'activité boursière canadienne et l'utiliser pour l'analyse post-transaction et pour l'analyse post-transaction et le back-testing.

Une fois installé sur AWS, TickVault tire tire parti des nombreuses instances Amazon Amazon Elastic Cloud Compute (Amazon EC2). L'application utilise également Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) pour le fonctionnement et le dimensionnement de la base de données du groupe GED. De plus, TickVault repose sur n Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour la sauvegarde des données. Le groupe GED peut stocker jusqu'à 500 To de données financières dans TickVault, ce qui consolide les données des activités boursières dans un référentiel central, et permet aux employés du groupe GED d'y accéder en utilisant les outils de visualisation et d'API.

Le groupe GED a pu mettre en place et exécuter TickVault en un peu moins de deux semaines. « Concevoir un cluster Hadoop sur site nous aurait pris plusieurs mois, mais nous avons commencé à utiliser cette solution bien plus rapidement grâce au Cloud AWS, explique Pascal Bergeron. Cet aspect primordial a validé notre décision de migrer vers le cloud ».

Le groupe GED peut facilement dimensionner TickVault pour utiliser et analyser des données financières. « En utilisant TickVault sur le Cloud AWS, nous pouvons facilement traiter et analyser des centaines de téraoctets de données boursières et d'historiques de cotation, explique Pascal Bergeron. Nous n'aurions pas été capables de le faire sans l'évolutivité d'AWS. À présent, nous pouvons consulter des données vieilles de 10 ans si nécessaire, car nous ne dépendons plus de notre solution sur site ».

Les analystes économiques de l'entreprise peuvent maintenant réaliser des analyses post-transaction bien plus rapidement qu'auparavant. « La vitesse et la performance d'AWS sont impressionnantes. Les processus de manipulation de données qui demandaient des jours sont maintenant réalisés en une minute, ajoute Pascal Bergeron. Les analyses post-transaction prenaient auparavant des semaines, alors nous n'en réalisions pas souvent. Aujourd'hui, en nous reposant sur TickVault et AWS, nous pouvons consulter les données actuelles et historiques en seulement quelques heures ».

Le groupe GED peut à présent offrir de meilleurs services à ses clients. « Nous avons accéléré et amélioré nos capacités d'analyse post-transaction grâce à TickVault et AWS, affirme Pascal Bergeron. Par conséquent, nous pouvons améliorer et optimiser nos opérations commerciales, et générer plus de chiffre d'affaires pour la Banque Nationale du Canada. Nous pouvons également utiliser les données pour savoir comment réaliser des transactions au meilleur prix pour nos clients ».

Le groupe GED étendra son utilisation de TickVault pour inclure la conformité et la gestion des données des risques. « Ce n'est que le début de notre utilisation du Cloud AWS et de TickVault, explique Pascal Bergeron. Nous savons que nous pourrons accomplir bien plus avec nos données financières, à mesure que notre plate-forme poursuit sa croissance rapide ».