Finansta gerçek zamanlı analitik için daha ne bekliyorsunuz?

Finansta gerçek zamanlı analitik için daha ne bekliyorsunuz?

Büyük veri finans endüstrisi için yeni değil. Fakat gerçek zamanlı veri çoğunluk için henüz makul hale geliyor ve bu da endüstri içinde dalgalanmalara neden oluyor. Gerçek zamanlı analitikleri benimseyen bankalarda hızlı bir dönüşüm kaçınılmaz görünüyor.
Daha derinlemesine dalmadan evvel hakiki gerçek zamanlı analitiklerin ne olduğunu konuşalım. Verilerinizin gerçek zamanlı olarak güncellendiğini varsayabilir hatta havalı bir sanallaştırmaya dahi sahip olabilirsiniz ama bu analitiklerinizin gerçek zamanlı olduğu anlamına gelmez.
Sayısız finans organizasyonu HBase, Spark vs. gibi Hadoop veya Hadoop ekosisteminin bileşenlerini kullanıyor. Bunlar toplu işlemler (tüm verilerin tek seferde işlendiği) kullanılarak büyük verinin makul biçimde işlenmesi için harika araçlar. Ancak bu analitikler için tasarlanmadı. Yeni teknolojiye uyarlanmış olsa dahi Hadoop üzerinde gerçek karmaşık analitikleri çalıştırmak yavaş ve elverişsiz; modern finansın gerçek zamanlıya yakın gereksinimlerinden çok uzak.
Bunun yerine veri belirli aralıklarla güncelleniyor; size anlık görüntüler sağlıyor, kesintisiz akışlar değil. Bu bir arabayı gözlerinizi sık sık kapatıp açarak kullanmaya benziyor. Ortamınızdaki hızlı değişimlere kolaylıkla hazırlıksız yakalanabilirsiniz.

Diğer taraftan gerçek zamanlıya yakın ve gerçek zamanlı analitikler hemen hemen kesintisiz bir veri akışı sağlar. Bu da önemli olaylara anında yanıt verilebilmesine imkân tanır. Satış fırsatları, siparişler, müşteri hizmet çağrıları ve hatta dolandırıcılık önlemeyi düşünün. Bu güncelleme aralığının bağıl uzunluğu gerçek zamanlı, gerçek zamanlıya yakın ya da sadece “toplu işlem”i tanımlayan şey.

Dolandırıcılığı önleme
Dolandırıcılık 190 milyar dolarlık bir problem ve her ne kadar finansal kurumlar onu önlemek için adımlar atmış olsa da, halen hüküm sürüyor. Dolandırıcılığın gerçekleşebildiğini gösteren işaretler olsa da finansal bir kurum sıklıkla onu çözmeye dönük yeterince hızlı verilere sahip değil.
Dolandırıcılığın azaltıldığı büyük veriyle bile bir ya da iki dolandırıcılık saldırısı veriler güncellenmeden ve bu ortaya çıkmadan evvel her zaman ilerleyebilir.
Diğer yandan gerçek zamanlı analitiklerle dolandırıcılık saniyeler içinde tespit edilebilir. Bu da bankalara bir yılda milyonlar kazandırarak kaybedilen para miktarının azaltılmasına yardımcı olabilir. Daha hızlı analitiklere sahip olacak şekilde gelişmeyen bankalar sonuç itibariyle daha düşük kar marjları görecek.

Gerçek zamanlı büyük veri analitikleriyle bir ay süren dolandırıcılık saldırısı, daha geniş bir zaman çerçevesine bakılarak tespit edilebilir.
Veri kalitesi hiçbir zaman iş başarısı için daha hayati olmamıştı. Bilgi kaynaklarının yönetimi ve kullanımının tüm yaşam döngüsü boyuncu mükemmelliği yakalamasında SAP’nin organizasyonunuza yardımcı olabileceği bazı yollara bakalım.

Risk yönetimi
Bir müşterinin kredi ya da kredi kartı için elverişli olduğunu belirlemek halen angarya. Bir dizi etkenin kontrol edilmesi gerekiyor ve müşteri verisinin alınması zaman alıcı bir süreç olabilir. Verilerin güncel olmayabileceğinden bahsetmedik bile.
Gerçek zamanlı analitiklerle birikim bilgisi, müşteri hizmet e-postaları, kredi kartı satın alma geçmişi ve dahası size müşterinize dair bütüncül bir görünüm sağlayabilir. Bu da bir bankanın risk değerlendirmesini daha hızlı ve doğru biçimde yerine getirebilmesine imkân sağlar.

Artırılmış müşteri sadakati
Belki de en büyük değişimler satış, pazarlama ve müşteri hizmetleri gibi müşteriye dönük ortamlarda gerçekleşiyor. Söz konusu alanlarda gerçek zamanlı analitikler çok büyük fark yaratıyor.
Hizmet çok daha hızlı ve daha etkin biçimde yerine getirilebilir, potansiyel satışlar ilgili ürünler üzerinde önceliklendirilebilir ve pazarlama daha kesin hedeflendirilebilir.
Bunların tümü yeni müşterilerde artış ve kaybedilen müşterilerdeki azalmayla sonuçlanmak üzere birleşiyor. Diğer bir ifadeyle gerçek zamanlı analitikleri kullanan bankalar buna sahip olmayanlara nazaran daha hızlı büyüyor.

O zaman neden bekleyelim?
Yakın zamana dek büyük veri için gerçek zamanlı ve gerçek zamanlıya yakın teknolojiler yaygın bir benimsenme için yeterince ekonomik değildi. İşlem gücü ve yazılım bu noktada değildi.
Gerçek zamanlıya yakın analitikler için en büyük katalizör çok büyük hacimlerdeki verilerin gerçek zamanlıya yakın olarak analiz edilmesini küçük ve büyük işletmeler için makul hale getiren GPU veri tabanlarının yaratılması oldu. Söz gelimi SQream yüzlerce terabyte’ı işleyebilen bir GPU veri tabanı; bu bellek için veri tabanlarının ya da Spark gibi uygulama iskeletlerinin kolaylıkla yapamayacağı bir şey.

Benimsemenin tam zamanı
Gerçek zamanlı analitikleri benimsemeyen bankalar tam anlamıyla geçmişte kalacak. İvedi kararlar vermek için parmaklarının ucunda veriye sahip olmayacaklar.
Diğer yandan gerçek zamanlı analitikleri benimseyen bankalar çevik olmak için gereken veriye sahip olacak. Pazar değişimlerine neredeyse anında cevap verecekler, müşteri hizmetleri sorunlarını daha çabuk yanıtlayacaklar ve rakiplerine göre daha fazla müşteri (daha yüksek kaliteden) kazanacaklar. Bunların tümü daha hızlı büyüme ve daha iyi bir gelire yöneltiyor.
Daha ne bekliyorsunuz?

Categories: TEKNOLOJİ

About Author

Write a Comment

Your e-mail address will not be published.
Required fields are marked*