面向銀行和金融部門的Hadoop

Hadoop 是用 Java 編寫的基於 Apache 的開源框架。它是著名的大資料工具之一，它使用其檔案系統 HDFS（Hadoop 分散式檔案系統）提供分散式儲存和使用 Map-Reduce 程式設計模型的分散式處理功能。Hadoop 使用商品硬體叢集來儲存和執行應用程式。

由於 Hadoop 使用分散式計算模型來處理大資料，因此我們可以將 Hadoop 用於銀行和金融部門。它還提供了許多提高其功能的功能。Hadoop 提供低成本、容錯性、可擴充套件性、速度、資料區域性性、高可用性等 。Hadoop 生態系統 也非常龐大，並提供了許多其他工具以及在 Hadoop 之上工作並使其具有高度功能的工具。 

Hadoop 用於銀行和金融部門的主要功能是什麼？ 

• 可靠——故障安全技術，即使在硬體故障的情況下也能防止資料丟失。 
• 強大——獨特的基於分散式檔案系統的儲存方法，資料處理速度更快。 
• 可擴充套件——儲存和分發資料集以並行執行，允許企業在數千個節點上執行應用程式。 

• 經濟高效——在商用機器和網路上執行 
• 簡單靈活的 API——支援大型解決方案提供商生態系統，例如日誌處理、推薦系統、資料倉儲、欺詐檢測等。 

Hadoop 如何徹底改變銀行業和金融業？ 

銀行部門保護了我們的資金，但 Apache Hadoop 保護了這些銀行的非結構化資料並用於工業目的。銀行和金融公司獲得了大量非結構化資料，只有 Hadoop 才能以流的形式儲存這些資料。許多銀行使用 Hadoop 技術，該技術提供紮根分析以改進安全團隊並保護我們的投資和儲蓄。 

在過去的 20 年裡，由於他們存放在大而堅固的儲物櫃中的存款的安全性，銀行業發生了翻天覆地的變化。因此，為了避免這些危機並提高效率和欺詐檢測，快速查詢和高階警衛是必須的。因此，營銷和金融領域正朝著Apache Hadoop執行，  以實現 100% 正確統計的高度加密和深度分析。 

Hadoop 在銀行和金融領域取得成功的原因在於它能夠以最少的成本和時間解決金融行業面臨的各種問題。儘管 Hadoop 有各種好處，但將其應用於特定問題需要盡職調查。Hadoop 用於銀行和金融行業的一些場景是： 

• 欺詐識別 

Hadoop 有效地解決了最常見的行業挑戰，如欺詐、金融犯罪和資料洩露。通過分析銷售點、授權和交易點以及其他點，銀行可以識別和減少欺詐。大資料還有助於發現異常模式並向銀行發出相同的警報，同時還大大減少了完成這些任務所需的時間和資源。 

• 風險管理 

使用大資料解決方案准確評估風險。Hadoop 提供了一個完整而準確的風險和影響檢視，使公司能夠通過分析交易資料來確定基於市場行為的風險、對客戶和潛在客戶進行評分，從而做出明智的決策。 

• 資料儲存和安全 

保護、易於儲存和訪問金融資料是銀行和金融公司的最佳需求。雖然 Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS) 提供可擴充套件且可靠的資料儲存，旨在跨越大型商用伺服器叢集，但 MapReduce 並行處理每個節點，僅傳輸該節點的包程式碼，這是使用 Hadoop 進行銀行業務的最大優勢之一和金融部門。這意味著資訊儲存在多個叢集中，但具有額外的安全性，以提供更好、更安全的資料儲存選項。 

• 分析 

銀行需要分析駐留在各種來源（如社交媒體資料、電子郵件、電話、投訴日誌、討論論壇等）中的非結構化資料，以及通過交易資料、現金、股權、貿易和貸款等傳統來源的非結構化資料。更好地瞭解他們的客戶。Hadoop 允許金融公司訪問和分析這些資料，並提供準確的見解以幫助做出正確的決策。 

因此，Hadoop 是銀行和金融行業最理想的選擇，也用於其他部門，如客戶細分和體驗分析、信用風險評估、針對性服務等。