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Referenzcases Smart Big Data

Smart Big Data – Risikoanalyse

Finanzdienstleister für 3 Großbanken

 

Business Need

Risikobewertungen von Kundenportfolios bilden eine wichtige Grundlage für Banken und Versicherungen. Allerdings benötigen die komplexen Berechnungen für das Risiko bezüglich stetig wachsender Daten mehrere Tage. Zusätzlich müssen den Banken schnellstmöglich Aktualisierungen in der Risikobewertung bereit gestellt werden, damit auf Risikoänderungen in den Portfolios rechtzeitig reagiert werden kann.

Solution

Konzeption und Entwicklung einer skalierbaren Umgebung, die komplexe Algorithmen in Realtime berechnen kann. Die Ergebnisse der Berechnungen müssen den Kunden schnell und visuell aufbereitet dargestellt werden. Weiterhin wurde eine Gesamtarchitektur konzipiert mit einer effizienten und kostengünstigen Big Data-Struktur auf Basis von Hadoop und SAP Hana. Diese berechnet komplexe Algorithmen in kürzester Zeit, die bisher sehr zeitaufwendig waren. Die Architektur und das System können in Kombination von mehreren Big Data-Komponenten und Herstellern in Realtime den Kunden bereitgestellt werden.

Benefit

Kontinuierliche Senkung der Risiken bei den Banken und eine Unterstützung bei den richtigen Investitionsstrategien sowie kostengünstige und schnelle Bereitstellung der Infrastruktur und Analyse.

Finance

Smart Big Data - Collaboration & Access Governance

Automotive

 

Business Need

Unternehmen haben oft gewachsene Datenstrukturen und mehrere Systeme im Petabyte-Bereich. Problematiken wie zeitaufwendige Dokumentensuche sowie Verlust von Dokumenten sind häufig zu finden. Außerdem wird der Austausch sowie die Zusammenarbeit mit Zulieferern komplexer und entspricht nicht immer der erforderlichen Compliance-Konformität.

Solution

Entwicklung einer kollaborativen Sicherheitsarchitektur für einen konzernenweiten Austausch von Dokumenten, die insbesondere privilegierte Zugriffsrechte auf kritische Anwendungen und Daten einschränkt bzw. systematisch überwacht, um den Governance Anforderungen gerecht zu werden. Außerdem wird die Suche durch Big Data auf ein Minimum reduziert. Intelligente Vorschläge ermöglichen eine zeitgemäße und innovative Form der Zusammenarbeit zwischen den Mitarbeitern. Einsatz und Integration von Big Data-Technologien, wie zum Beispiel Hadoop und NoSQL, um schnelle Analysen zu garantieren und eine Skalierbarkeit in Petabyte zu realisieren.

Benefit

Reduzierung der Suchzeiten durch schnelle Volltextsuche und ein intelligentes Vorschlagswesen, Einhalten der Governance und Compliance sowie Reduzierung der Datenhaltungskosten.

Automotive

Infrastrukturoptimierung durch Big Data

Telco

 

Business Need

Marketinginformationen, die regionale Umsatzpotentiale berechnen können, wurden bisher nicht mit der Sendemastplanung abgestimmt. Dies führte zu Fehlinvestitionen, da die Auslastung teilweise suboptimal in Relation zur realisierten Nutzung bzw. Umsatz ermittelt wurde. Die Kapazitätsplanung sollte mit den Marketingdaten verknüpft werden können, um das Risiko der Investitionen für die Marktbearbeitung zu verringern.

Solution

Design einer smarten Big Data-Lösung auf Basis von Hortonworks / Hadoop für die Big Data Infrastruktur und Datameer als Analysetool. Über diese Plattform wurde die Auswertung von Netzwerklogs, die die Auslastung bis auf einen kleinsten Umkreis ermitteln und eine Korrelation mit den Marketinginformationen auswerten. Zudem werden diese Informationen genutzt, um präziser und aussagekräftiger Kundenpotentiale zu evaluieren. Durch diese Big Data-Technologien können Daten aufgrund einer kostengünstigen Infrastruktur, längere Zeiträume gespeichert und ausgewertet werden.

Benefit

Senkung von Investitionsrisiken, Optimierung der Sendemast-Infrastrukturen, sowie effizientere Rolloutplanung durch präzisere und realistischere Auswertungen der Netzwerklogdateien.

 

Telco
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