Das weltweite Datenaufkommen wächst rasant – nicht zuletzt in der Finanzbranche. Verwendung finden die Daten unter anderem zur Betrugsprävention, zum Schutz vor Identitätsdiebstahl, zur Risikoanalyse oder für den algorithmischen Handel. Als vor diesem Hintergrund die bestehende Data Lake-Architektur einer renommierten US-amerikanischen Investmentbank an ihre Grenzen stieß, begann die Suche nach einer effizienten Lösungsmöglichkeit, die schließlich in der Datenplattform InterSystems IRIS gefunden wurde. Der überzeugende Vorteil des InterSystems-Ansatzes: Als dynamische Datenschicht zwischen dem Data Lake und den Produktionsanwendungen hilft InterSystems IRIS der Bank nicht nur dabei, die wachsende Liste der Anforderungen zu erfüllen. Da bereits vorhandene Hardware weiter genutzt werden kann, punktet die Lösung auch mit hoher Kosteneffizienz.
Eine neue Datenmanagement-Lösung war bei dem Finanzhaus deshalb gefragt, weil der Petabyte-große Hadoop Data Lake erhebliche Leistungsdefizite aufwies, die das tägliche Arbeiten mit der Kundenmanagement-Anwendung enorm beeinträchtigten. Die Kapazitäten des Hadoop Data Lake waren für Analysen historischer Daten ausreichend, doch konnten keine Echtzeit-Datenströme verarbeitet werden und es war auch nicht möglich, Daten (kosten-)effizient zu skalieren.
Somit konnten die analytischen Anforderungen der Investmentbanker nicht länger befriedigend erfüllt werden. Abfragen benötigten mehrere Sekunden bis zur Ausführung, statt wie mit zeitgemäßen Systemen schon nach wenigen Millisekunden Ergebnisse zu liefern. Betroffen waren davon sowohl die Prozesse zur Prüfung des Kundenvermögens als auch zum Nachweis, dass die Geschäfte den aufsichtsrechtlichen Anforderungen entsprechen. Zudem ließen sich häufig verwendete Abfrageergebnisse nicht gezielt speichern, was doppelten Aufwand und ineffizientes Arbeiten zur Folge hatte. Entsprechend eingeschränkt war die Bank in ihrer Analyseberichterstattung.
Die Verantwortlichen wünschten sich dementsprechend eine Lösung, die den bestehenden Data Lake ergänzt und gleichzeitig Echtzeitdaten aufnehmen, anspruchsvollere Queries ermöglichen sowie große Datenmengen zu geringen Kosten verarbeiten kann.
Nahtlose Integration von InterSystems IRIS
Die Datenplattform InterSystems IRIS, die sich problemlos in bestehende Systeme und Anwendungen integrieren lässt, konnte die Leistungsanforderungen der Bank mit Leichtigkeit erfüllen.
Die neue Architektur umfasst eine Datenzugriffsschicht, die den Data Lake performant mit historischen und transaktionalen Daten speist. InterSystems IRIS speichert die Abfragehistorie von einigen Tagen für die Wiederverwendung und bedient wiederum die Programmierschnittstelle für die Datenanalyse. Darüber hinaus kombiniert sie bei Bedarf Shared-Nothing- und Shared-Everything-Architekturen für eine verbesserte Leistung.
Besonderer Pluspunkt in Sachen Kosten: Aufgrund der umfassenden Interoperabilitätsfunktionalitäten und der Cloud-freundlichen Architektur der Datenplattform, kann die Bank ihre bestehende Hardware-Infrastruktur weiter nutzen und muss keine Altsysteme ablösen.
„Die IRIS-Datenplattform von InterSystems ist ein großartiges Produkt, das die Skalierbarkeit und Leistung einer In-Memory-Datenbank zu wesentlich geringeren Kosten für sehr große Datensätze mit mehreren Terabyte bietet“, fasst ein Vice President der Bank das Ergebnis zusammen.
Schnelle und umfassende Analysen
Mit einer leistungsstarken transaktionsanalytischen Datenbank-Engine, einer vollständigen Integrationsplattform und einer Vielzahl von eingebetteten Analysefunktionen ließ sich InterSystems IRIS nahtlos in den Data Lake integrieren. Nun kann die Investmentbank historische Daten mit aktuellen Transaktionen kombinieren und verarbeiten – und das mit einer Geschwindigkeit von 50 Megabyte pro Sekunde sowie einer Antwortzeit von unter 100 Millisekunden. Die Lösung ermöglicht mehr als hundert gleichzeitige Verbindungen. Ob bei der Portfolioanalyse, dem Risikomanagement oder zur Erfüllung der Compliance-Anforderungen: Der Analysebedarf der Bank wird mit InterSystems IRIS heute über alle Geschäftsbereiche hinweg vollständig gedeckt.
SCHLAGWÖRTER: BIG DATA, DATA GOVERNANCE, DATENMANAGEMENT, DATENPLATTFORM, FINANZBRANCHE, SKALIERBARKEIT
