Cliente: Banco Macro | Industria: Banca Digital · Argentina | Tecnología: GCP · Pub/Sub · BigQuery · Looker

Cuando lanzar una app bancaria no admite errores ni demoras

Lanzar una aplicación mobile bancaria no es como lanzar cualquier producto digital. Cada login, cada transferencia, cada pago que ocurre en la app genera datos que el equipo necesita ver, entender y actuar sobre ellos en tiempo real. No al día siguiente. No en el próximo batch. Ahora.

Banco Macro lo entendía bien cuando inició el desarrollo de su nueva app mobile, integrada al core bancario provisto por Topaz, una plataforma SaaS especializada en soluciones financieras. La experiencia del usuario dependía no solo de que la app funcionara, sino de que el equipo detrás pudiera monitorearla, optimizarla y tomar decisiones informadas desde el primer día de producción.

El problema es que construir esa capacidad de observabilidad en tiempo real, sobre un ecosistema complejo y regulado, es tan exigente como construir la app misma.

El desafío: datos confiables desde el minuto cero

El requerimiento era preciso: diseñar e implementar una solución de ingesta de datos en streaming, operativa 24×7, capaz de capturar eventos clave (logins, transferencias, pagos, recargas) con trazabilidad completa y mínima latencia.

No se trataba de un proyecto a futuro. La solución debía estar disponible con la puesta en producción de la app, lo que significaba que el equipo de negocio y UX tenía que poder acceder a métricas reales desde el primer sprint en producción.

Dos condiciones que pocas veces conviven: velocidad de entrega y confiabilidad operativa en un entorno bancario regulado.

La solución: arquitectura streaming desacoplada sobre Google Cloud Platform

COA Data trabajó junto al equipo de Banco Macro para construir una arquitectura SaaS escalable y desacoplada sobre GCP, diseñada para entregar valor desde el primer sprint y crecer sin fricciones a medida que la app escale.

La clave del diseño fue el desacoplamiento: cada componente cumple una función específica y puede evolucionar de forma independiente sin afectar al resto del sistema.

• Pub/Sub opera como el sistema nervioso central, capturando cada evento de la app en tiempo real y distribuyéndolo hacia los procesos downstream sin pérdida ni latencia acumulada.
• Dataflow (Python) toma esos eventos crudos y los transforma, enriquece y estructura para que sean analíticamente útiles, aplicando las reglas de negocio necesarias en el camino.
• BigQuery recibe los datos procesados y los almacena en un formato optimizado para consultas analíticas a escala, sin importar el volumen de eventos que genere la app.
• Cloud Storage garantiza el respaldo automatizado de todos los eventos, asegurando que ningún dato se pierda y que exista un registro auditable de todo lo que ocurrió.
• Looker transforma los datos en dashboards accionables para los equipos de negocio y UX, permitiendo monitorear la experiencia del usuario y detectar fricciones desde el día uno.
• Cloud Logging cierra el circuito con trazabilidad y monitoreo operativo completo, un requisito no negociable en cualquier solución bancaria.

Los resultados

• Disponibilidad de datos en tiempo real con mínima latencia desde la puesta en producción de la app. El equipo no tuvo que esperar semanas para tener su primera visión del comportamiento real de los usuarios.
• Dashboards operativos desde el día uno, orientados a optimizar la experiencia de usuario y detectar problemas antes de que se conviertan en quejas o abandonos.
• Arquitectura modular, escalable y extensible, diseñada para crecer con la app sin requerir rediseños estructurales cada vez que se agrega un nuevo evento o funcionalidad.
• Respaldo automático y trazabilidad completa de todos los eventos, con capacidad de auditoría y replay ante cualquier incidencia.
• Reducción significativa del time-to-market digital, al tener la capacidad analítica lista en paralelo con el lanzamiento del producto, no como un proyecto posterior.

Lo que este caso ilustra sobre datos en tiempo real en banca

La banca digital cambió las reglas. En un modelo de sucursales, los reportes del día siguiente eran suficientes. En un canal mobile que opera 24×7 y compite con fintechs nativas digitales, la latencia en los datos es latencia en la capacidad de respuesta del negocio.

Lo que COA Data construyó para Banco Macro no es solo una pipeline de datos. Es la infraestructura que le permite al equipo aprender sobre sus usuarios al mismo ritmo en que esos usuarios interactúan con el producto.

Esa capacidad de ver, entender y actuar en tiempo real es hoy una ventaja competitiva. En poco tiempo, será un estándar mínimo para cualquier banco que quiera operar en el canal digital con seriedad.

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En COA Data transformamos requerimientos complejos en soluciones simples, robustas y accionables. Desde arquitecturas de streaming hasta gobierno y analítica avanzada, acompañamos a organizaciones financieras en cada etapa de su transformación de datos.