Données clients en temps réel pour la banque commerciale
Le secteur bancaire est celui que je connais le mieux. Avant de fonder HNZ Consulting, j’ai passé six ans dans une grande banque canadienne, d’abord comme développeuse Salesforce senior, puis comme lead technique. J’y ai fait évoluer, dirigé et bâti les intégrations et le monitoring qui relient sa plateforme Salesforce bancaire commerciale aux systèmes centraux et au lac de données (data lake) de la banque.
Le défi
Une seule vue du client, à travers plusieurs systèmes
Salesforce devait devenir un carrefour d’intégration sécurisé pour les équipes bancaires commerciales, sans perturber les systèmes bancaires qui détiennent les données clients de référence.
Extractions manuelles
Les administrateurs exportaient à la main les données CRM pour chaque équipe qui en avait besoin, et les demandes ne cessaient d’augmenter.
De nombreux consommateurs
Les systèmes en aval avaient besoin des changements CRM rapidement, sans liens fragiles de point à point.
Difficile à diagnostiquer
Les défaillances d’intégration devaient être visibles au même endroit, rapidement.
Automatisations héritées
Des années de workflows et de Process Builders s’étaient accumulées, rendant la plateforme plus difficile à maintenir.
Tri manuel
Les cas commerciaux arrivaient par courriel et devaient être triés et acheminés à la main.
Données clients incohérentes
Les adresses, moyens de contact et identifiants des clients devaient rester alignés sur les dossiers de référence de la banque, dans tous les systèmes.
Ce que j’ai bâti et dirigé
Des intégrations que j’ai fait évoluer, dirigées et bâties
Synchronisation des données de référence
Évolution de la synchronisation Salesforce–MDM avec mes collègues, pour garder les adresses, moyens de contact et identifiants des clients alignés sur les dossiers de référence de la banque.
Diffusion d’événements
Intégration Kafka dirigée de zéro : les changements CRM publiés par Platform Events vers le lac de données et les systèmes en aval, en remplacement des extractions manuelles. Une base réutilisable que l’équipe a ensuite étendue à 10 objets Salesforce.
Monitoring des intégrations
Monitoring Splunk et Datadog bâti de zéro, pour repérer et diagnostiquer les défaillances d’intégration au même endroit, avant que les utilisateurs ne les signalent.
Lead technique
Encadrement de 3 autres développeurs dans une squad avec administrateurs et product owner : normes de code, revues de code et déploiements avec AutoRABIT.
J’ai aussi contribué à la gestion des cas, aux processus d’opportunités, aux automatisations Flow et à la sécurité.
Valeur d’affaires
Un CRM sur lequel les systèmes de la banque peuvent compter
Des données clients cohérentes
Le CRM reste aligné sur les dossiers clients de référence.
Fini les extractions manuelles
Les équipes obtiennent les données CRM du lac de données au lieu d’attendre des exports, même quand la demande augmente.
Des systèmes découplés
Les applications en aval consomment les événements sans dépendre directement de Salesforce.
Un diagnostic plus rapide
Les problèmes d’intégration apparaissent au même endroit, en temps réel.
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