Hadoop hiện diện trong tất cả các ngành công nghiệp hiện nay và là đòn bẩy đưa phân tích big data đến với các tổ chức để họ có thể giành được lợi thế cạnh tranh. Với hàng petabyte dữ liệu sinh ra từ các giao dịch được tích lũy hàng ngày, Một số tổ chức tài chính ngân hàng đã chuyển sang sử dụng Hadoop.
Những tổ chức chưa ứng dụng Hadoop cũng đang ưu tiên việc chuyển đổi bởi họ không muốn bị mất một phần lớn thị phần. Sau đây là những ứng dụng thiết yếu và thú vị của phân tích big data mà các tổ chức cần phải áp dụng để tối thiểu hóa rủi ro dẫn trước các đối thủ cạnh tranh trong ngành tài chính-ngân hàng.
Ngành dịch vụ tài chính đã trải qua những biến động khó lường trong vòng thập kỷ qua. Các rào cản của ngành tài chính đã và đang được phá bỏ bằng các công nghệ mới và tiến bộ hơn để phân tích big data và đảm bảo các giao dịch anh toàn, không sử dụng tiền mặt như internet banking, giao dịch bằng thẻ và chuyển tiền qua thiết bị di động.
Mặt khác, chính phủ của các quốc gia đang phát triển cũng tìm mọi cách để thu hút người dân vào hệ thống ngân hàng-tài chính bằng cách giới thiệu các kế hoạch tiếp cận tài chính.
Ngành tài chính, cùng với tính nhạy cảm của big data, cần phải cùng phối hợp với các ngành khác (chứng khoán, ngân hàng trung ương, các cơ quan an ninh, cơ quan thuế, v..v.). Ngành tài chính cũng cần phải cùng chấp hành quy định của các chính phủ trên khắp thế giới và thường xuyên giới thiệu các phương pháp giao dịch an toàn và nhanh chóng hơn đến với người dùng.
.jpg)
Các tổ chức tài chính cần phải phân tích big data và nó yêu cầu phải có sự tự động hóa ở mức cao nhất. Sự cấp thiết của Big Data trong tài chính đã phát sinh nhu cầu phát triển phần mềm đủ khả năng để có thể xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Để bạn có thể hình dung một cách rõ hơn, các tổ chức về Tài chính và An ninh phải xử lý khối khoảng 3.8 petabyte mỗi hãng (3.8 triệu Gb). Con số của ngành Ngân hàng cũng không hề nhỏ, trung bình khoảnh 1.9 petabyte dữ liệu.
Sự cần thiết của Big Data trong ngành Dịch vụ tài chính
Dự liệu tài chính nằm trong cơ sở dữ liệu của các tổ chức tài chính-ngân hàng là một mỏ vàng thông tin nếu có công cụ phù hợp để khai thác. Tất cả các bộ phận của một tổ chức tài chính, bao gồm marketing, bán hàng, nghiệp vụ, sản phẩm, công nghệ, v..v. cần phải thực hiện tính toán với khối lượng lớn, theo thời gian thực để phân tích các xu thế của ngành tài chính-ngân hàng để đưa ra các phân tích dự đoán.
Ví dụ như nhóm marketing, khi được cung cấp số liệu nhân khẩu học về các xu thế doanh số bán hàng trong một vài năm gần đây, họ có thể dùng thông tin đó để vạch ra các chiến lược phù hợp để định vị sản phẩm kế tiếp và điều chỉnh nó theo vị trí địa lý, nhóm tuổi và vùng miền. Tương tự, nếu nhóm công nghệ có các insight về mức độ mở rộng của dữ liệu thì họ sẽ có sự chuẩn bị để mở rộng cơ sở hạ tầng và tránh các yếu tố bất ngờ có thể gây tổn hại đến danh tiếng của công ty.
Dưới đây là các ứng dụng cốt yếu của Big data trong ngành tài chính và lý do tại sao mà các công ty tài chính không được phép tụt hậu trong cuộc chơi Big data:
Điều chỉnh và Gợi ý
Đã có một sự chuyển đổi mô hình rõ rệt từ ngân hàng cá nhân sang online banking, một phương thức đơn giản và dễ dàng hơn để các khách hàng và hộ kinh doanh có thể truy cập giao diện và tương tác với các tổ chức tài chính. Có một sự thật là sự giao tiếp với các cá nhân đã bị mất đi và đây là lúc mà Big data và Hadoop đóng vai trò chủ chốt.
Các tương tác của khách hàng có thể được theo dõi trong thời gian thực và các nhà phân tích có thể cung cấp cho khách hàng các sản phẩm dựa trên sở thích, độ ưa thích rủi ro và cam kết vốn.
Chống các hành vi rửa tiền
Việc theo dấu các nguồn tiền đang được quan tâm hơn bao giờ hết. Các tổ chức tài chính cần phải thiết lập một framework giúp phát hiện các nguồn tiền bẩn và loại bỏ chúng ra khỏi hệ thống. Cũng cần thiết phải duy trì và cập nhật thường xuyên danh sách toàn bộ các cá nhân không có khả năg trả nợ để hạn chế khoản nợ xấu cho các ngân hàng trên toàn thế giới.
Điều này cho phép các quy tình tự động của big data quản lý hàng triệu khách hàng và các giao dịch tương ứng của họ theo thời gian thực đển đánh dấu các giao dịch đáng nghi ngờ.
Phân tích hồ sơ và Định giá tài sản
Ngành BFSI (Ngân hàng, Dịch vụ tài chính và Bảo hiểm) khái niệm hóa việc tiếp thị, bán hàng và duy trì một số lượng các công cụ đầu tư mà cần phải có các tính toán phức tạp dựa trên các con số của thị trường – giá trị này thay đổi theo từng giây.
Điều này sé phát sinh nhu cầu phân tích và cập nhật hồ sơ của mọi khách hàng và cung cấp dữ liệu cho họ nếu được yêu cầu. Hơn nữa, hồ sơ lịch sử của khách hàng cũng cần phải được phân tích và duy trì sau khi đã tổng hợp từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.
Đòn bẩy cho Hadoop trong mảng Dữ liệu tài chính
Hiển nhiên rằng, mảng tài chính cần phải tối đa hóa cơ hội và thu nhập cùng với việc theo dõi các khoản đầu tư và các rủi ro liên quan.
Một công ty bảo hiểm phải nắm rõ về các khoản yêu cầu bồi thường trước khi đưa ra kết luận về phương thức thanh toán phí bảo hiểm. Các công ty đầu tư biết được các doanh nghiệp trong hồ sơ của họ sẽ mất dần giá trị, tuy nhiên họ vẫn đưa ra các khoản thu hấp dẫn dựa trên hồ sơ đó.Một ngân hàng đi sâu vào dữ liệu tài chính sẽ đánh giá khả năng giữ một khoản tiền cụ thể dưới dạng tiền gửi trước khi đưa ra cho khách hàng tài khoản miễn phí
Hadoop là một phần mềm mã nguồn mở cho phép các tổ chức tài chính phân tích big data tài chính và có insight sâu sắc hơn về cơ hội và rủi ro của họ. Một số ngân hàng đã chuyển sang sử dụng Hadoop cho các giải pháp phân tích dữ liệu để tích hợp và phân tích dữ liệu từ các đơn vị nội bộ như vay thế chấp, vay nợ, phòng khách hàng và ngân hàng bán lẻ, vay cá nhân và vay doanh nghiệp và kho bạc.
Mặc dù đã có nhiều phần mềm cung cấp giải pháp phân tích big data trên khắp các nền tảng, Hadoop trong ngành tài chính vẫn đang phát triển một cách nhanh chóng. Là sự lựa chọn được ưa thích cho phân tích big data tài chính, Hadoop có những lợi thế sau:
Phân tách dữ liệu và điện toán để tiết kiệm băng thông và tăng tốc độ tính toán
Big data tài chính cần đến hàng ngàn, hàng triệu phép toán trong vòng vài giây. Giải pháp truyền thống đó là nhập dữ liệu về máy chủ sẽ gây nghẽn cổ chai không cần thiết đối với hệ thống mạng và cản trở các quy trình khác.
Hadoop có thể thực hiện các phép toán một cách cục bộ và chỉ sử dụng mạng để truyền kết quả và tiết kiệm băng thông mạng cho các quy trình quan trọng khác.
Thực hiện tác vụ một cách biệt lập
Trong Hadoop, các tác vụ có thể được chia thành các phần nhỏ hơn và hoạt động độc lập. Điều này sẽ tăng khả năng xử lý lỗi, bởi khi một node tác vụ gặp lỗi thì nó có thể được khởi động lại thay vì phải khởi động lại cả cây tác vụ. Kết quả là sẽ tiết kiệm được đáng kể thời gian, công sức và sử dụng cơ sở hạ tầng.
Mở rộng theo đường thẳng
Một tổ chức tài chính có thể sử dụng Hadoop ở bất kỳ quy mô nào họ muốn. Sử dụng Hadoop cho phép lựa chọn mở rộng quy mô tùy theo nhu cầu sử dụng. Nó có một mô hình lập trình thẳng mà yêu cầu các nhà phân tích phải viết các tác vụ MapReduce.
Hadoop có một đường cong mở rộng khá phẳng, nghĩa là bạn đang dùng chương trình Hadoop trên node và muốn mở rộng thêm từ đó thì sẽ cần rất ít tác vụ. Độ tăng trưởng và nhu cầu có thể dễ dàng được bù đắp bằng việc ít phải sửa đổi lại ứng dụng.
Các ông lớn ngành Tài chính sử dụng Hadoop như thế nào
Một công cụ phần mềm, dù tính năng có tốt đến đâu, cũng chỉ hữu dụng khi được đưa vào áp dụng trong thực tế. Hadoop là một trong những công cụ như vậy. Trong phần này chúng ta sẽ làm nổi bật cách mà các tổ chức tài chính hàng đầu sử dụng Hadoop.
Morgan Stanley, một trong những tổ chức cung cấp dịch vụ tài chính lớn nhất thế giới quản lý hơn 350 tỷ đô la tài sản và họ sử dụng the Hadoop framework như một thử nghiệm nhỏ ở một bộ phận vào một vài năm trước. Thử nghiệm này đã tạo được đà và hiện nay cụm Hadoop nhỏ đã được mở rộng và trở thành chỗ dựa cho rất nhiều dự án đầu tư quan trọng. Gary Bhattacharjee, Tổng giám đốc điều hành thông tin doanh nghiệp của Morgan Stanley, đã phát biểu tại hội nghị Fountainhead về Hadoop trong ngành Tài chính tại New York, “Sự khác biệt mà Hadoop mang lại đó là bạn có thể làm cùng một công việc trên một quy mô lớn hơn rất nhiều và đạt được những kết quả tốt hơn. Nó cho phép bạn quản lý hàng petabyte dữ liệu, việc mà chưa từng có trước đây trong thế giới của cơ sở dữ liệu truyền thống.”
Một ông lớn khác của ngành tài chính, Bank of America, là một trong những ngân hàng lớn nhất tại Mỹ, cũng chủ động sử dụng Hadoop trong tài chính để quản lý khối dữ liệu Xử lý giao dịch trực tuyến (On – Line Transaction Processing - OLTP) đồ sộ. Abhishek Mehta, Giám đốc điều hành về Big Data và và Phân tích của Bank of America cũng đã có khá nhiều ý kiến về Big Data trong ngành Tài chính và so sánh sự nổi lên của nó với một Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ hai. Ông cho biết, “Hadoop cũng mang tính đột phá như vậy, không chỉ với các hệ thống đang tồn tại, mà nó sẽ còn cho phép làm những việc mà không thể trước đây. Hãy là người ngồi ghế đầu hàng và người dẫn đầu về nó.”
Khả năng chịu lỗi là một trong những lợi thế lớn của Hadoop. Trên một cấp độ căn bản, big data tài chính sẽ được chuyển qua các node riêng rẽ và trong khi được truyền đi, nó cũng sẽ được sao chép vào các node khác trong cụm. Việc này đảm bảo rằng trong trường hợp hệ thống gặp sự cố, một bản sao của dữ liệu sẽ luôn sẵn dàng để sử dụng. Hơn nữa, kiến trúc phân tán No NameNode sẽ bảo hiểm trước cả lỗi đơn và đa lỗi.
Kết luận
Tóm lại, Hadoop và Big Data trong ngành Dịch vụ tài chính đã được công nhận bởi các tổ chức tài chính hàng đầu thế giới là một trong những công nghệ hướng đến tương laivà nếu bạn chưa ứng dụng nó thì còn chờ gì nữa, hãy tham gia ngay cùng các doanh nghiệp trong ngành và đứng trên vai người khổng lồ trước khi quá muộn!
---
HỌC VIỆN ĐÀO TẠO CNTT NIIT - ICT HÀ NỘI
Học Lập trình chất lượng cao (Since 2002). Học thực tế + Tuyển dụng ngay!
Đc: Tầng 3, 25T2, N05, Nguyễn Thị Thập, Cầu Giấy, Hà Nội
SĐT: 02435574074 - 0383.180086
Email: hello@niithanoi.edu.vn
Fanpage: https://facebook.com/NIIT.ICT/
#niit #icthanoi #niithanoi #niiticthanoi #hoclaptrinh #khoahoclaptrinh #hoclaptrinhjava #hoclaptrinhphp #python #java #php