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Testversion
Nutzt mehrere Datenquellen, um Analytik und Entscheidungsfindung schnell zu verbessern.
Eine Data-Lake-Architektur kann umfangreichere und tiefgreifendere Datenmengen nutzen, um die prädiktive Analytik zu verbessern und zu implementieren. Die FICO-Plattform unterstützt Data-Lake-Architekturen, wodurch die Aufnahme und Analyse von Daten aus einer Vielzahl von Quellen vereinfacht wird. Sie operationalisiert Vorhersagemodelle, die Daten in Echtzeit nutzen, um Entscheidungen zu automatisieren und zu verbessern.
Der FICO® Data Lake and Analytics Technology Blueprint bietet eine komplette End-to-End-Lösung für den Zugriff auf Self-Service-Daten in einer Data-Lake-Architektur. Die FICO-Lösung umfasst ein breites Spektrum an Tools für Datenaufnahme, -aufbereitung, -identifikation, -analytik und -governance. Sie bietet auch eine Grundlage für Authentifizierung, Autorisierung, Distributed Execution Services, Speicherzugriff, Systemüberwachung und hohe Verfügbarkeit.
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Der Data Ingestion Dienst bietet Konnektivität für verschiedene Betriebssysteme und nimmt Daten auf. Er ist dafür konzipiert, Daten zwischen Hadoop und relationalen Datenbanken oder Großrechnern zu übertragen. Sie können damit Daten von einem relationalen Datenbank-Managementsystem (RDBMS) wie MySQL oder Oracle oder einem Mainframe in das Hadoop Distributed File System (HDFS) importieren und die Daten in Hadoop MapReduce umwandeln. Der Prozess ist automatisiert und stützt sich auf die Datenbank, um das Schema für die zu importierenden Daten zu beschreiben. Er verwendet MapReduce, um die Daten zu importieren und exportieren und bietet dadurch Parallelbetrieb und Fehlertoleranz.
Die Anwendererfahrung der Datenverarbeitung nutzt modernste Datenvisualisierungstechniken, Machine Learning und Mensch-zu-Computer-Interaktion, um Anwender durch den Prozess der Untersuchung und Aufbereitung von Daten zu führen. Interaktive Erhebung präsentiert automatische Visualisierungen von Daten basierend auf ihrem Inhalt im überzeugendsten Profil. Prädiktive Transformation wandelt jeden Klick oder jede Auswahl innerhalb der Lösung in eine Prognose um. Das System bewertet intelligent die verfügbaren Daten und empfiehlt Anwendern eine Rangliste vorgeschlagener Umwandlungen zur Bewertung und Bearbeitung. Intelligenz und Kontext werden aus den in der Plattform registrierten Daten gelernt und dadurch, wie Anwender damit interagieren. Allgemeine Aufgaben werden automatisiert und die Anwender erhalten Vorschläge zur Beschleunigung ihrer Verarbeitung. Die Datenverarbeitungslösung kann die Daten ohne Vorbereitung in der Anwendung umwandeln oder in Spark, Google DataFlow oder jeder In-Memory-Maschine kompilieren. Die Plattform unterstützt standardmäßig alle großen Hadoop On-Premise-Lösungen und Cloud-Plattformen. Mit diesem Modell kann die Lösung jede Größe handhaben.
Die Verwaltung von Compliance-Anforderungen in einem breiten Spektrum an Daten und Datenquellen ist eine zunehmend schwierige und kostspielige Herausforderung, der die IT heute gegenübersteht. Neue Regelungen, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa machen es zunehmen schwieriger, in bestimmten Regionen Standorte aufrechtzuerhalten und die Vertraulichkeit und Daten der Kunden zu schützen. Die Fokussierung auf Data-Lake-Kapazitäten und deren Ausnutzung zur Schaffung eines konvergierenden regulatorischen und Risikodaten-Hubs macht es für Unternehmen bedeutend einfacher, die Compliance aufrechtzuerhalten und zu dokumentieren.
Die Lösung bietet eine für Unternehmensanwender konzipierte Internetsuchschnittstelle für die Durchsuchung eines Katalogs vertrauenswürdiger, ausgewählter Daten. Dadurch können diese die benötigten Daten schnell finden und mit Kollegen teilen. Sie vereinfacht die Daten-Governance durch Bereitstellung eines wirklich skalierbaren, automatisierten und wiederholbaren Prozesses zur Identifizierung sensibler Daten. Dabei wird die Datenherkunft erfasst und die ordnungsgemäße Nutzung von Daten sowie der ordnungsgemäße Zugriff darauf sichergestellt.
Anwender können Lösungen erstellen, die eine Vielzahl von Daten von Data Lakes verbrauchen, wodurch sowohl Batch- als auch Stream-Quellen von Daten bedient werden. Eine anwenderfreundliche Schnittstelle umfasst visuell zusammenstellbare Blöcke, die es dem Anwender ermöglichen, eine Vielzahl von Daten aufzunehmen, zu korrelieren und zu analysieren. Die Verarbeitung mit niedrigen Latenzen, kombiniert mit einer Integration in anderen Anwendungen unter Nutzung der FICO® Decision Management Platform, sorgt für eine erhebliche Zeitersparnis beim Aufbau von Echtzeit-Streaming für Entscheidungsfindungslösungen. Die Lösungen unterstützen „Always-on“-, geplante und vorübergehende Verarbeitung. Dies ermöglicht es Anwendern, eine Vielzahl von Lösungen über eine einzige Plattform auszuführen.