Удивительно, что предприятия, включая банки, в большинстве своем упустили эту возможность – с очевидными последствиями. Инновации на предприятиях развивались крайне медленно по сравнению с Интернетом. В конце концов, обычные инструменты демонстрируют высокий уровень гибкости и удобства для пользователя, в то время как бизнес-инструменты остаются закостенелыми и трудны для обучения.
К сожалению, прямое использование не будет простым и ясным; тем не менее огромная часть отрасли программного обеспечения участвует в том, чтобы адаптировать технологии больших данных на предприятиях. Адаптация к нуждам предприятий неуклонно предлагает программное обеспечение для бизнеса с теми же уровнями гибкости и эргономики, которые уже существуют в интернет-отрасли.
Это началось вначале 2010-х гг. с заметного успеха Salesforce.com, но развитие идет медленно и занимает больше времени, чем планировалось, из-за влияния следующих факторов:
• архитектура больших данных – это радикальное изменение парадигмы, внедрение требует новых знаний и новых людей;
• варианты использования в интернет-отрасли значительно отличаются от использования на предприятиях;
• уровень достоверности технологии, используемой в мире Интернета, ниже (зачастую ошибочно), чем в любой другой отрасли, особенно в сфере банковских услуг.
Большинство банков внедрило технологию больших данных с разными результатами, зачастую зависящими от бизнес-процесса, для которого требовалась технология. Самые близкие к миру Интернета и самые простые для внедрения:
• маркетинг;
• знай своего клиента (ЗСК);
• выявления мошенничества.
Системы надзора за правовым соответствием выполняемых операций нуждаются как в целостности данных, так и в работе в режиме реального времени, чтобы отвечать действующему законодательству. Устаревшие технологии были способны управлять данными на основе системного подхода и в режиме реального времени на протяжении последних 30 лет – к сожалению, с сильными ограничениями. Технология больших данных не предоставляет готовую к использованию целостность данных, полученных в режиме реального времени, что и становится проблемой.
Совмещение актуальности и целостности данных для больших данных – задание для инженеров, которое было решено при помощи технологий Scaled Risk. Технологии больших данных как предложение новой архитектуры основывается на прорывных вычислениях с открытым подходом (т. е. распределенная система недопустима). Открытая парадигма – это цена, которую необходимо заплатить за почти неограниченную расширяемость системы, что означает неограниченность:
• хранилища;
• вычислительных мощностей;
• возможностей кэширования.
Синхронизация времени по всему кластеру – это секрет своевременного предоставления полностью открытой последовательности данных. Этот подход, во многом вдохновленный технологией Spanner от Google (http://research.google.com/archive/spanner.html), предоставляет информацию на любую дату, начиная с одной секунды, прошедшей с настоящего момента. Эта задержка может быть сокращена при помощи аппаратного обеспечения для особой синхронизации времени.
Стандартные актуальные большие данные тоже нуждаются в улучшении, потому что они имеют разное значение в мире Интернета и в сфере банковских услуг. Если «интерактивный» – это хороший синоним для предыдущего «управляемый событиями» и «способный оповещать», это то, чего ожидают последние. Технологии Scaled Risk внедряют как последние инновации из сферы больших данных, так и старые рецепты, которые использовались с начала 1990-х гг. для получения актуальных каналов финансовых данных.
По определению система надзора за соответствием нуждается в сборе данных как из внутренних, так и из внешних источников, которыми могут стать:
• трейдинговая система;
• данные о рынке;
• вспомогательные данные и СУОК;
• внешние финансовые данные;
• актуальные и исторические новости;
• данные о правительстве [Управление по контролю над иностранными активами казначейства США, Акт о добросовестном и точном проведении кредитных операций, Правила регулирования инфраструктуры европейского финансового рынка, закон Додда – Фрэнка (Dodd – Frank)] и многие другие.
Данные, необходимые для надзора за нормативно-правовым соответствием, не только увеличиваются в объеме, но и становятся все более сложными. Вкратце, технология больших данных устраняет два главных недостатка устаревших технологий: отсутствие гибкости и эластичности, а также возможности расширения сети.
