STOCK DATA VISUALIZATION PLATFORM
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Context
Il contesto nel quale il progetto nasce è quello del banking, finance & insurance e dei servizi per gli investitori istituzionali. Il settore è in continua trasformazione per effetto dei cambiamenti del mercato ma soprattutto della profonda innovazione tecnologica che ha portato alla digitalizzazione delle attività economiche e, con l'accesso ai Big Data e le relative tecnologie di elaborazione, ha creato nuove opportunità di sviluppo.
Il cliente si occupa di consulenza e soluzioni Fintech a supporto dell'innovazione dei modelli di business del mercato BFSI. Tra i leader di settore, risponde alle principali sfide del business offrendo soluzioni software innovative di analytics, reporting e data management per il Risk Assessment.
Challenge
Fornire soluzioni innovative che permettano un'interpretazione rapida di grandi quantità di dati in maniera da rendere l'attività decisionale più efficace è la principale sfida che il cliente si ritrova ad affrontare.
Nel caso specifico l'esigenza è quella di strutturare uno strumento di analisi dell'andamento dei titoli azionari basato su un sistema di monitoraggio e aggregazione di una notevole quantità di informazioni proveniente da diverse fonti.
Focus particolare richiesto dal cliente è su un sistema efficiente e personalizzato di visualizzazione dei dati che permetta un'interpretazione efficace di trend, outliers e pattern.
Solution
Per rispondere all'esigenza espressa è stata realizzata una piattaforma web in grado di aggregare le informazioni secondo diverse modalità e visualizzarle attraverso molteplici rappresentazioni grafiche personalizzate come
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Stream Graph, flusso temporale suddiviso per categoria
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Map, distribuzione geografica
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Graph, rappresentazione delle relazioni
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Tag Cloud, distribuzione per keyword
Ogni rappresentazione è stata resa interattiva e configurabile.
Le informazioni presenti nella base dati sono state caratterizzate su diversi parametri come categoria e azienda e filtrabili tramite un motore di ricerca e delle rappresentazione ad albero.
E' stato inoltre integrato un sistema di notifica e condivisione dati via email.
Value
Miglioramento efficienza nell'interpretazione dei dati
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migliore interazione col dato
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migliore personalizzazione delle visualizzazioni
Ottimizzazione condivisione insights con stakeholders
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maggiore velocità nella trasmissione di informazioni
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maggiore efficienza nella ricezione di warning
Maggiore rapidità nel riconoscimento di nuove tendenze e anomalie
Tech
Sono state utilizzate le seguenti tecnologie:
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Client: TypeScript + Angular + D3
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Server: JavaScript + NodeJS
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Database: ElasticSearch
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Pipeline di processing dati
Il client web si è occupato di richiedere i dati al server e di visualizzarli in maniera corretta nelle varie schermate, il server di esporre delle API Rest al client e di eseguire le query su ElasticSearch.
Project details
Team: Project Manager, Business Analyst, Front-end Developer, Back-end Developer
Metodologia: Scrum
Durata: 3 mesi