Data engineering Use Cases in financial industry.pdf

Join us as we unravel the mysteries of data engineering and uncover the secrets to success in the digital age. Our newsletter is your go-to resource for exploring the top 5 use cases that are driving innovation across industries and transforming the way businesses harness the power of data. With a blend of expert analysis, real-world examples, and practical advice, we empower data enthusiasts to tackle complex challenges and unleash the full potential of their data ecosystem. Whether you're a data scientist, engineer, analyst, or business leader, our newsletter provides valuable insights and actionable strategies to help you stay ahead of the curve and drive meaningful change in your organization.

1. Top 5 data engineering use cases that CFOs
need to look for in 2024 and beyond

2. The financial industry generates vast amounts of data from various sources, 
including transactions, market movements, and customer interactions. This data 
holds immense potential for unlocking valuable insights and driving informed 
decision making.
Data engineering plays a crucial role in harnessing this potential by building and 
maintaining the infrastructure that collects, processes, and analyzes this data. 
This document explores how data engineering empowers various functionalities 
within the financial industry, outlining the challenges associated with each use 
case, the data engineering solutions employed, and the resulting benefits. By 
understanding these applications, you can gain a deeper appreciation for the 
transformative role of data engineering in the financial landscape.
Gartner predicts that 90% of corporate 
strategies will specifically reference 
information as a critical business asset and 
analytics as a critical competency.
How data engineering will reshape the
financial industry in 2024?

© 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 2

3. 1.Risk management:
© 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 3
Challenges faced by financial firms:
•Data quality and consistency: Ensuring data from diverse sources is accurate, 
complete, and standardized.
•Model interpretability and explainability: Understanding how risk models 
arrive at their decisions for regulatory compliance and fairness.
•Model bias and fairness: Avoiding biases that can disadvantage certain groups 
in loan approvals or investment opportunities.
Data engineering solutions:
•Data cleansing and transformation: Cleaning and standardizing data to 
ensure consistency and eliminate errors.
•Feature engineering: Creating new data points relevant to risk assessment 
based on domain knowledge.
•Data lineage tracking: Tracing the origin and transformation of data 
throughout the processing pipeline for better understanding and 
troubleshooting.

4. © 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 4
At JP Morgan Chase, data engineering enables the integration of market data and transaction histories, empowering the bank to perform 
sophisticated risk management analysis. By combining these diverse data sources, data engineering pipelines fuel real-time dashboards 
that provide efficient visibility into evolving risk profiles, allowing for timely and informed decision making.


Benefits of implementing data engineering for risk management
Improved credit
risk assessment
Reduced
financial losses
Enhanced
regulatory compliance
How JP Morgan chase used data engineering for risk management

5. © 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 5

2. Fraud detection and prevention:
Challenges faced by financial institutes:
•Evolving fraud techniques: Keeping pace with new and sophisticated methods 
employed by fraudsters.
•False positives and negatives: Balancing the need to detect fraud without 
generating too many false alarms or missing legitimate transactions.
•Data privacy concerns: Ensuring compliance with data privacy regulations 
while collecting and utilizing data for fraud detection.
Data engineering solutions:
•Real-time data processing: Enabling analysis of large volumes of data in 
real-time to identify suspicious activity quickly.
•Machine learning model training: Continuously training and updating models 
with new data and fraud patterns to improve accuracy.
•Data anonymization and pseudonymization: Protecting sensitive customer 
information while still enabling effective fraud detection.

6. Minimal
financial losses
Improved customer
trust and satisfaction
Enhanced
brand reputation
© 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com
6
PayPal harnesses data engineering and machine learning algorithms to bolster its fraud detection capabilities. By analyzing user spending 
patterns and establishing behavioral profiles, their data pipelines identify anomalies that could signify fraudulent activities. This proactive 
approach, facilitated by robust data integration and advanced analytics models, enables PayPal to minimize fraudulent transactions 
effectively, safeguarding both the company and its customers.
Benefits of implementing data engineering for fraud detection
How PayPal implemented data engineering for fraud detection

7. © 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 7
3. Customer relationship management (CRM):
Challenges faced by financial companies:
•Data silos and integration: Integrating data from various sources across the 
organization to create a holistic customer view.
•Data privacy regulations: Complying with regulations like GDPR and CCPA 
regarding customer data collection, storage, and usage.
•Customer churn: Identifying and addressing the root causes of customer churn 
to improve retention rates.
Data engineering solutions:
•Data lake and data warehouse development: Centralized storage and 
organization of data from various sources for easy access and analysis.
•Customer data platform (CDP) implementation: Creating a unified customer 
profile by integrating data from all touchpoints.
•Data quality monitoring and improvement: Continuously monitoring and 
improving data quality to ensure accurate customer insights.

8. Personalized
customer experience
Improved
customer engagement
Increased customer
lifetime value
© 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com
8

As a leading multinational financial corporation, American Express employs data engineering practices to synthesize customer behavioral 
data and demographic profiles. This integrated customer view, enabled by robust data pipelines, allows American Express to tailor financial 
offerings, rewards programs, and loyalty initiatives to each individual customer's unique needs and preferences. By harnessing the power of 
consolidated customer insights, the company can deliver highly personalized experiences that foster long-term engagement and loyalty.
Benefits of data engineering for customer relationship management
How American Express improved customer experience with data engineering

9. © 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 9

4. Algorithmic trading:
Challenges faced by financial firms:
•Market volatility and complexity: Adapting models to handle unpredictable 
market conditions and complex financial instruments.
•High-frequency data processing: Managing and analyzing large volumes of 
streaming market data in real-time.
•Model explainability and regulatory compliance: Ensuring models are 
interpretable and meet regulatory requirements for transparency.
Data engineering solutions:
•Scalable data infrastructure: Building and maintaining infrastructure that can 
handle the high volume and velocity of market data.
•Real-time data pipelines: Developing pipelines to ingest, process, and analyze 
streaming data in real-time for immediate decision-making.
•Backtesting and model validation: Rigorously testing models on historical 
data to assess performance and identify potential risks.

10. Faster and more
efficient execution of
trading strategies
Reduced
transaction costs
Enhanced
risk management
© 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com
10
At GTA, data engineering plays a pivotal role in driving their quantitative trading strategies. The firm ingests massive volumes of real-time and 
historical market data feeds including trades, quotes, news and social media signals across multiple asset classes. Highly optimized data 
pipelines built on distributed streaming platforms process this torrential data flow. Complex event processing engines identify tradeable 
patterns and opportunities, which are fed into predictive models. These models, aided by machine learning over the normalized, cleaned 
data, generate trade signals that are executed by automated trading systems.
Benefits of data engineering for algorithmic trading
How Global Trade Alert is leveraging data engineering for trading

11. © 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 11
5. Regulatory compliance:
Challenges faced by financial organizations:
•Keeping up with evolving regulations: Adapting data management practices 
to comply with constantly changing regulatory requirements.
•Data security and privacy: Protecting sensitive customer data from 
unauthorized access or breaches.
•Data auditability and traceability: Ensuring data lineage is clear and all actions 
are documented for regulatory audits.
Data engineering solutions:
•Data governance framework implementation: Establishing clear policies and 
procedures for data management, access, and security.
•Automated data reporting: Building systems to automate the generation of 
reports required by regulatory bodies.
•Secure data storage and access controls: Implementing robust security 
measures to protect sensitive data and ensure access is granted only to 
authorized personnel.

12. Reduced risk of regulatory
fines and penalties
Increased transparency
and accountability
Improved efficiency
and cost savings
© 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com
12
Wells Fargo has implemented a comprehensive regulatory data platform enabled by robust data engineering. Orchestrated pipelines move 
data from source systems into a centralized data lake, where it is cleansed, transformed, and mapped to compliance reporting templates. This 
allows automated generation of reports mandated by regulations, while machine learning models identify risks proactively. 
With immutable data storage and full lineage, the platform ensures Wells Fargo meets compliance obligations comprehensively while 
reducing costs - made possible by treating data as strategic infrastructure through data engineering best practices.
Benefits of data engineering for algorithmic trading
How Wells Fargo ensured regulatory compliance with data engineering

13. © 2024 Softweb Solutions Inc. (An Avnet Company) All rights reserved.www.softwebsolutions.com 13
Summary
Data engineering capabilities are proven to unlock business value from modern 
analytics across the financial sector. From real-time fraud detection to personalized 
marketing and automated regulatory compliance, advanced use cases are able to 
thrive only on robust data architectures. 
By leveraging scalable cloud data platforms, flexible data pipelines, and a modular, 
repeatable approach to infrastructure - financial enterprises are overcoming 
traditional data access challenges. The result is accelerated analytics and AI, reliable 
risk insights, and compliant yet frictionless customer experiences. Treating data as a 
core strategic asset for competitiveness, rather than a one-time project, underpins 
success - enabling sustainable data-driven transformation.
About Us
Dallas Office: 7950 Legacy Drive, TX 75024
Chicago Office:
 2531 Technology Drive, St. 312 Elgin, IL 60124
Phone: [phone] | Email: [email protected]
Website: www.softwebsolutions.com 
50+
Data engineers
1630+
Projects Delivered
20+
Years of Experience
1020+
Satisfied Clients