First Hawaiian Bank desbloquea reportes en tiempo real y customer 360

“En First Hawaiian Bank, todo lo que hacemos comienza con nuestros clientes y comunidades. Fivetran nos ayuda a unir nuestros datos de clientes, operativos y financieros de forma más rápida y confiable, para que nuestros equipos puedan tomar decisiones más inteligentes y crear experiencias más personalizadas para las personas a las que servimos.”
— Rosemary Peh, Head of Data & Analytics en First Hawaiian Bank

Fundado en 1858, First Hawaiian Bank (FHB) es la institución financiera más antigua y grande de Hawái, que atiende a individuos y empresas en Hawái, Guam y Saipán. Con un legado de confianza y liderazgo en la comunidad, FHB ofrece servicios financieros diversificados que abarcan depósitos, préstamos y gestión patrimonial.

Hoy, el banco está evolucionando la forma en que usa los datos para impulsar una toma de decisiones más inteligente, profundizar las relaciones con sus clientes y acelerar experiencias personalizadas. Para lograr su visión, FHB se propuso modernizar su infraestructura de datos y analítica, reemplazando procesos obsoletos que ralentizaban las decisiones y limitaban la capacidad de la organización para escalar.

Los desafíos

Pipelines lentos y manuales retrasaban el acceso a datos críticos

Los procesos por lotes (batch jobs) ejecutados en entornos on-premise, las consultas SQL desarrolladas manualmente y los rígidos procesos basados en SFTP eran lentos, propensos a errores y requerían una supervisión e intervención manual intensivas. La incorporación de nuevas fuentes de datos solía tomar semanas o incluso meses, retrasando el acceso a la información de clientes, operaciones y finanzas necesaria para generar reportes oportunos y respaldar la toma de decisiones. Además, la falta de automatización confiable generaba brechas de gobernanza de datos y dificultaba el seguimiento de cambios, así como la aplicación consistente de estándares y controles.

Escalabilidad limitada restringía el análisis a largo plazo

Las bases de datos on-prem alcanzaban con frecuencia sus límites de almacenamiento, lo que obligaba a los equipos a purgar datos históricos, limitando el modelado financiero a largo plazo y el análisis de series de tiempo. Las integraciones rígidas basadas en archivos también dificultaban adaptarse rápido o agregar nuevos campos sin involucrar al proveedor, lo cual tenía un costo elevado. Los procesos de ingesta inconsistentes hacían difícil mantener datos limpios y gobernados a escala.

Sistemas fragmentados creaban vistas de cliente en silos

Los sistemas core de banca (incluyendo préstamos, depósitos, hipotecas, tarjetas de crédito y gestión patrimonial) operaban de forma independiente, sin una vista unificada del cliente que fuera fácil de obtener. Esta fragmentación limitaba las oportunidades de venta cruzada, reducía la visibilidad del impacto entre áreas, obstaculizaba la eficiencia operativa en toda la empresa y se traducía en pérdida de ingresos por oportunidades no aprovechadas.

Alta sobrecarga operativa para un equipo reducido

Anteriormente, la ingesta de datos se manejaba a través de capacidades tradicionales de ETL, más apropiadas para integración de aplicaciones por lotes. Pasaban un tiempo desproporcionado manteniendo y solucionando fallas en los pipelines, lo que impactaba la confiabilidad de los datos, el compliance y la capacidad del banco para soportar reportes casi en tiempo real o avanzar en iniciativas de IA/ML. Necesitaban una forma más confiable y automatizada de manejar las tareas cotidianas de los pipelines para poder enfocarse en construir mejores experiencias para el cliente.

En busca de la solución correcta: Fivetran, dbt y Snowflake

Para modernizar su ecosistema de datos y analítica, First Hawaiian Bank seleccionó Fivetran como la base para el movimiento de datos automatizado y gobernado entre sistemas on-prem y en la nube, específicamente para cargas de trabajo de datos y analítica. Fivetran ahora maneja el movimiento y la gestión de datos de extremo a extremo para Oracle, SQL Server, Salesforce, Amazon S3 y otras aplicaciones core, eliminando los flujos de trabajo frágiles y manuales que antes ralentizaban el acceso a los datos críticos.

Con conectores totalmente administrados, manejo automatizado de schema drift y horarios de ingesta consistentes, Fivetran asegura que los datos críticos del negocio (de clientes, operativos y financieros) fluyan de forma confiable hacia Amazon S3 y, finalmente, a Snowflake. Una vez que Fivetran carga los datos crudos, el equipo de datos de FHB usa dbt para transformar, armonizar y modelar los datasets en una vista única, confiable e integrada del cliente y sus transacciones sobre Snowflake.

“Antes pasábamos semanas configurando nuevas fuentes de datos; con Fivetran, ahora lo hacemos en días. Los pipelines simplemente corren, incluso mientras dormimos. Ese tipo de automatización nos da tranquilidad y nos permite enfocarnos en entregar valor.”
— Michael Lawrence Gallagher, Data Product Delivery Manager en First Hawaiian Bank

Para fortalecer la gobernanza y la reproducibilidad, los ingenieros de datos despliegan todos los conectores como código con Terraform, asegurando consistencia entre entornos, auditabilidad completa y una sobrecarga operativa significativamente reducida.

En conjunto, este stack modernizado permite a FHB entregar datos confiables y casi en tiempo real a las herramientas internas de BI, dando a los equipos de negocio acceso rápido y de autoservicio a los insights.

El equipo de Fivetran brindó soporte práctico a lo largo de la transición, dando a FHB la confianza y la base para construir una plataforma de datos escalable, gobernada y lista para analítica.

“El equipo de Fivetran se siente como una extensión del nuestro. Cuando nos topamos con un obstáculo, intervienen de inmediato. Esa alianza ha sido clave para mantenernos en curso y avanzar rápido.”
— Michael Lawrence Gallagher, Data Product Delivery Manager en First Hawaiian Bank

El impacto: insights más rápidos y customer 360

Al automatizar la ingesta desde Salesforce, los sistemas core de banca y otras aplicaciones, Fivetran asegura que todos los datos upstream que alimentan los modelos de dbt sean confiables, oportunos y completos. Esa consistencia permite a FHB construir vistas unificadas del cliente, acelerar los reportes y empoderar a los equipos con insights que antes estaban fuera de su alcance.

Con datos confiables e integrados disponibles en Snowflake:

• Los equipos designados de dirección y analítica ahora acceden a los datos y dashboards un 66% más rápido, lo que mejora la visibilidad sobre leads, oportunidades, conversiones y desempeño operativo.
• Los tiempos de ingeniería de datos se redujeron: la construcción de pipelines para nuevas fuentes de datos pasó de 12 semanas a 1 semana, y fuentes complejas como Salesforce pasaron de 6 meses a 1 semana.
• Los equipos de banca retail, marketing, banca mayorista y banca patrimonial ahora pueden explorar los datos de forma independiente, hacer seguimiento del desempeño casi en tiempo real y descubrir insights sin depender de ingeniería de datos para cada paso del camino.

Estas mejoras ya están transformando la forma en que FHB opera:

• Una infraestructura de datos unificada y gobernada habilita reportes financieros operativos más rápidos y flexibles.
• Mayor velocidad de respuesta a las solicitudes del negocio y mejor coordinación entre equipos.
• Pipelines consistentes y automatizados que reducen el mantenimiento manual, el riesgo operativo y la sobrecarga de compliance.
• Los ingenieros de datos pueden poner en marcha nuevos conectores en días, acelerando el time-to-insight en toda la organización.

Para finales de 2025, Fivetran consolidó en Snowflake el 80% de los datos first-party de FHB en 7 dominios centrales de datos (clientes, digital, hipotecas, servicios de negocio, tarjetas, banca patrimonial y finanzas), apoyando la analítica empresarial y las iniciativas futuras de IA.

Con buena parte de la carga operativa reducida, los equipos de datos de FHB ahora pueden enfocarse más en analítica avanzada e IA (incluyendo modelado predictivo, segmentación de clientes, modelado de riesgo crediticio y recomendaciones personalizadas de productos), todo construido sobre los pipelines confiables que Fivetran habilita.

Mirando hacia adelante

Como uno de los primeros adoptantes del servicio Managed Data Lake de Fivetran, FHB está evaluando nuevas formas de preparar su arquitectura para el futuro mediante la ingesta directa de datos en Amazon S3 utilizando tablas Iceberg, con el fin de lograr una mayor interoperabilidad. Este enfoque permitiría al banco mantener el control total sobre sus datos en bruto (raw data), reducir los costos de almacenamiento en Snowflake y habilitar el acceso a los datos bajo demanda (query-on-read) para necesidades de retención a largo plazo y auditoría. Además, fortalece la soberanía de los datos y ayuda a evitar la dependencia de un proveedor específico (vendor lock-in), un aspecto especialmente relevante para una institución financiera regulada.

Estas iniciativas ayudarán a FHB a profundizar las relaciones con los clientes, mejorar la gestión de riesgos y entregar experiencias más personalizadas en las comunidades a las que sirve.

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