Hadoopが金融業の主流に

米調査会社のForesterリサーチと弊社のWebinarの紹介です。Webinarのリプレイは以下で見ることができます。

https://www.brighttalk.com/webcast/11809/134895

最初のスピーカはForesterのJost Hoppermann VP。金融業でのビッグデータ事例を紹介。最初はRisk管理が最重要課題であり、データウェアハウス、インメモリ技術を適用し、これに対応したドイツの銀行の例です。銀行はビッグデータという名前は使わないが、実際はビッグデータであるという一例。次に別の観点からのビッグデータの必要性を指摘している。81%の銀行が2018年までに変革を考えているとの調査結果があり、この実現にはビッグデータが必要。どこからこの変革を起こすかといえば、非定型も含めた顧客データからであり、ビッグデータがこれを支えるのは間違いない。コアバンキングも例えば顧客との組み合せでビッグデータが入り込むチャンスはあるとしている。少し視点が変わるが、クロスボーダーでの可能性が紹介された。個人情報は国外持出し制限、全面禁止となる国もあるが、必要データを切り分け、一つのデータセンタに集めることで統一されたリスク管理ルールを使用して成果をあげた事例が示された。

次のスピーカはLeslie Owen VP。現状は利用可能データの15%しか使われていないことを指摘。従来の整理された高価なデータから、安価で多様なデータを利用して世界の動きを理解する将来の姿に向け、考え方が変わりつつあるのが現在と分析。2014年のビッグデータの定義は「利用可能な大量のデータとそれをビジネスの為に使う能力のギャップを縮める技術と商習慣」としている。2012年の定義は5つV(Volume、Verity, Variability, Velocity, Value)を如何に扱うかとの技術視点であったが、これにビジネス視点が加わりバランスのとれたものになったと見ている。ビジネスおよび技術のデシジョンメーカへのビックデータへの期待に関するアンケートからのこの傾向が見てとれる。次にパラダイムシフトに必要な3C(Culture, Competence, Capability)について触れている。ビッグデータで成功している会社はR&Dとして投資するCultureを持っているとのこと。従業員が、Fact(データ)がどうなっているかを考えるような環境作りが重要。

最後にWANdisco社のRandy Defauwが金融業の3つのイノベーションについて説明。一つ目はアルゴリズムに基づく意思決定。金融業は一過性のデータも使い、遅延ない意思決定を行おうとしている。不正検出がよくある例として挙げられている。2つ目は前述と関連するがData Lakeの話。兎に角、いろいろなデータをため込み顧客・市場を理解すること。3つ目はプロセスのイノベーション。金融業界は特に短期間でのリターンが要求される。伝統的なデータウェアハウスからHadoopに変えて大きなコスト削減を行っている。これらにイノベーションの要求に如何にNon-Stop Hadoopが答えるかについての説明している。

この詳細については次回Whitepaperをベースに紹介します。

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About Kenji Ogawa (小川 研之)

WANdisco社で2013年11月より日本での事業を展開中。 以前は、NECで国産メインフレーム、Unix、ミドルウェアの開発に従事。その後、シリコンバレーのベンチャー企業開拓、パートナーマネージメント、インドでのオフショア開発に従事。

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