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

  • Stream Graph, flusso temporale suddiviso per categoria

  • Map, distribuzione geografica

  • Graph, rappresentazione delle relazioni

  • 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

  • migliore interazione col dato

  • migliore personalizzazione delle visualizzazioni

 

Ottimizzazione condivisione insights con stakeholders

  • maggiore velocità nella trasmissione di informazioni

  • maggiore efficienza nella ricezione di warning

 

Maggiore rapidità nel riconoscimento di nuove tendenze e anomalie

Tech

Sono state utilizzate le seguenti tecnologie:

  • Client: TypeScript + Angular + D3

  • Server: JavaScript + NodeJS

  • Database: ElasticSearch

  • 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