御社のデータの海は安全ですか？主要銀行や資本市場参加企業は、Hortonworks Data Platform と Hortonworks DataFlow を使用して、従来型および非従来型のソースからの大量のデータを処理しています。コンプライアンスチームは、移動中のデータと保存されたデータの両方を分析して、不審な動きをリアルタイムで検出しています。
月に一度、ビッグデータに関する最新のインサイト、トレンド、分析情報、ナレッジをお届けします。
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大規模な小売銀行では、毎日何千もの当座預金口座や普通口座の開設申込書を受け取っています。申込書を受け取った銀行は、口座をを開設する前に第三者リスク・スコアリング・サービスを利用します。銀行が、利用実績の悪い申込者に関する口座開設拒否の勧告を無視することもあります。これらハイリスク口座の多くでは、ずさんな管理や詐欺が原因で当座借り越しや償却が発生し、銀行に数百万ドルもの損失を与えています。そしてそのコストの一部は、責任をもって口座を管理している顧客に転嫁されているのです。
Hortonworks Data Platform では複数のデータストリームを格納、分析することができ、各地方銀行の管理者が予測分析を適用して複数の支店の新規口座のリスクを管理するのを支援します。提示されたリスク情報が銀行家の意思決定に反映され、個人に対する制裁措置をとったり、ポリシーを更新したり、詐欺のパターンを識別したりすることにより、リスクを管理できます。蓄積されたデータから、時間の経過とともにアルゴリズムが構成され、銀行のリスクアナリストも気付かないような、巧妙で危険性の高い行動パターンを検出できるようになります。
銀行では、マクロ経済の動向に関する情報を含んだ、運用、トランザクション、残高についてのデータを大量に保有しています。この情報は、銀行外の投資家や政策立案者にとって価値の高いものですが、規制や内部政策は、これらの情報を利用するにあたって銀行の顧客の匿名性が厳重に守られることを求めています。
リテールバンクは、住宅ローン、当座預金、カードローン、企業向け金融、国庫銀行業務など、異なる業務分野のデータを扱う共通 Data Lake として Hortonwoeks Data Platform を利用し始めました。そして、内部の役員と流通市場の顧客が共にデータの価値を引き出しています。この銀行ではデータ管理だけで、非識別化、マスキング、暗号化、ユーザー認証など、セキュリティとプライバシー対策の実行を可能にしています。
ティッカープラントは株式取引における膨大なデータストリームの収集と処理を行うことで、トレーダーが機会を逃さないよう、瞬時に価格を表示し、コンピュータ化された取引システムをフィードします。予測分析の金融市場への適用はリアルタイムの意思決定に役立ち、市場トレンドの長期分析のために長年にわたる歴史的な市場データを保存することも可能です。
Hortonworks のあるお客様は、HDP を礎石としてティッカープラントを再設計しました。Hadoop 登場前、ティッカープラントは 10 年分を超える取引データを保有することができませんでした。しかし現在は日々、数千ものサーバログフィードからギガバイトクラスのデータが流れ込んでいます。このデータは秒間 3 万回クエリですが、Apache HBase は顧客の SLA ターゲットに対応する超高速クエリを実現しています。さらに、保有範囲は 10 年を超えました。
Hortonworks をご利用されている別のお客様は、1 日に 1,500 万回のトランザクションと 30 万回の売買取引を処理する投資サービスプロセスを提供しています。ストレージに制限があるため、この会社では売買履歴データをアーカイブしていましたが、それによりデータの可用性も制限されていました。また、毎日の売買データをリスク分析に利用できるのは、業務が終了してからでした。そのせいで、マネーロンダリングや不正取引といった、受け入れがたいリスクにさらされる時間帯が生まれてしまいました。
現在、Hortonworks Data Platform は AML ソフトウェアをサポートし、分析までの時間を短縮化すると共に、データ保持期間も拡大させています。また、複数の LOB にまたがる共有データリポジトリが、すべての売買活動により高い可視性を与えています。売買リスクグループは、この共有 Data Lakeにアクセスして、より多くのポジション、実行、残高データを処理できます。彼らは就業日当日のデータを分析することができる上に、以前よりもずっと長く、少なくとも 5 年間は高度に利用可能です。
8.3.16
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7.10.18
4.10.18
4.3.18
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