Aufbau einer Big Data Plattform (IBM BigInsights) mit Fraud Detection

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Ausgangsbasis: Es existieren keine selbstlernenden Betrugserkennungsmechanismen, welche in Echtzeit Transaktionsdaten auf Betrugsmuster untersuchen Big Data und im

Unternehmen

Finanzen, Dienstleister

Ausgangsbasis:

  • Es existieren keine selbstlernenden Betrugserkennungsmechanismen, welche in Echtzeit Transaktionsdaten auf Betrugsmuster untersuchen
  • Big Data und im speziellen Hadoop gelten als Basis für eine moderne Datenbankarchitektur. Der Kunde möchte das Hadoop Ökosystem sinnvoll in seine bestehende Enterprise Architektur integrieren
  • Basis für die Umsetzung ist, das erfolgreiche Pilotprojekt des Anwendungsfalls „Fraud Detection“ welches im Hinblick auf die bestehende Security- und Betriebsinfrastruktur umgesetzt wurde

Vorgehensweise:

  • Schnittstellen mit Hadoop definieren
  • Reporting mit IBM Cognos auf Hadoop Plattform über BigSQL evaluieren und umsetzen
  • Einsatz der Hadoop Streaming-Komponenten für „Fraud Detection“
  • Erarbeitung und Übergabe des IT-Betriebskonzeptes inklusive Hardwarespezifikationen
  • Evaluation und Umsetzung des Hochverfügbarkeits- und Backup Konzeptes
  • Integration der IBM BigInsights Plattform in die bestehende Security-Infrastruktur

Funktionen/Projektergebnis:

  • Bewertung von Finanztransaktionen in Echtzeit anhand eines statistischen Modells; umgesetzt mit Apache Storm und Kafka
  • Modellentwicklung mit Apache Spark und R
  • Unterbrechungsfreie Modifizierung des Bewertungsmodells
  • Ergebnisspeicherung in Apache Hive und HBase für weitere Analysen und Auswertungen

 

 

Rainer Unsöld

Ansprechpartner

Rainer Unsöld


Telefon: +49 89 4626970
E-Mail: infowoodmark.de

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