Pentaho 成功案例：金融服務機構選擇 Hitachi Vantara’s Pentaho 平台

大數據圖譜

金融和銀行組織是大數據（包含 Hadoop ）的早期採用者，因為它對成本控制和大數據集處理時間具有明顯的優勢。然而，Hadoop 本身也面臨著許多挑戰。例如，大規模資料擷取和即時訪問數據時會面臨困難，並且透過理解數據以推動策略是具有挑戰性的。

一家總部位於英國的大型投資銀行大約在四年前開始了其大數據策略，並面臨類似的挑戰。由於需要將 300 多個關鍵數據源輸入到 Hadoop，該銀行努力跟上數據需求的步伐。不同數據源的數量使得擷取過程非常複雜和緩慢。由於擷取資料需要六到九個月的時間，因此無法即時理解這些數據。 顯然，這對企業來說是無法接受的。

該銀行最初透過購買更多的軟體和工具來解決這項挑戰。 不幸的是，這種方法不僅未能緩解還加劇了挑戰，因此銀行被迫為不適用的工具支付更多的金錢。

因此，銀行轉向使用 Hitachi Vantara 的 Pentaho 平台。

Pentaho 的模型驅動 （model-driven）資料擷取功能使銀行能夠在數周而不是數月內將新數據源加載到 Hadoop 內。在初始加載之後，Pentaho 自動化功能允使這些來源能持續擷取。 如今，藉由使用 Pentaho 商業分析，該銀行現在可以建立可操作的資料視圖，以推動該組織的一些關鍵業務計劃，例如：降低每筆交易的成本、檢測風險過高或欺詐交易。

另一個歐洲客戶（ Hadoop 的早期使用者）有 6,000 多個數據源需要載入 Hadoop。 傳統的提取、轉換、加載（ETL）流程每個數據源需要 5 到 10 天，且顧問每天收費約 1,000 美元，銀行使用這些數據源的最終成本高達數百萬，因此它們轉而使用 Pentaho。 透過使用 Pentaho 的模型驅動資料擷取功能，銀行將這 6,000 個數據源的加載時間從幾週縮短至幾天。 

使用產品

Pentaho

挑戰

多年來，金融服務業一直在應對越來越多的監管要求，包括巴塞爾協議 III 的改革。 這讓許多已在努力提高應對監管審查能力、提供準確的風險破口報告和自動化合規流程的金融服務機構面臨挑戰。

由於 2007-2008 年金融危機的影響，金融服務業引入流動性比率作為改革的一部分，流動覆蓋率為其中之一，以避免再次出現信貸崩潰。流動性覆蓋率為銀行保持充足的高品質資產存量，這些資產可以快速變現以滿足短時間內的現金流需求。然而，決定日利率是十分困難和耗時的。

一家大型金融機構運行著 34,000 個任務，這些任務處理了來自 34 個國家的 400 個應用程式的數據。使用手工編碼（hand coding）來建立這些任務是有問題的，原因有兩個：

• 需要處理 24 小時以上的數據。

• 數據呈指數級增長，引起人們對長期有效管理數據的擔憂。

所以此金融機構轉向了 Pentaho。 透過自動化資料編排過程，簡化了冗餘資料饋送的數量，以更快的速度提供企業更精細的數據。 事實上，Pentaho 處理數據的速度提高了 15 倍。 隨著這些訊息的提前交付，金融機構能夠在當天早上決定其流動性比率，以推動更好的資產配置策略以增加收入。

消費者導向

為了在消費者賦權的經濟中競爭，銀行和證券經紀商必須利用其資訊資產來全面了解市場、客戶、產品、競爭和其他渠道。

ABN AMRO Clearing

ABN AMRO Clearing 是歐洲、美洲和亞太地區集中清算服務的供應商，每天在全球 85 個交易所處理超過 1,600 萬筆交易。其客戶關係經理以原始數據和表格的形式發送日終交易對賬。但是，這個方法並未為其客戶提供有效運營業務所需的洞察力和能見度。ABN AMRO Clearing 借助 Pentaho 為其客戶提供自助分析服務，以即時查看他們的持股情況，以便做出更好的交易決策並優化資本利用率。同時，ABN AMRO Clearing 預測運行和維護這些數據的成本每年將減少 60%。

NASDAQ

NASDAQ 為 50 多個國家的 70 多個市場提供支援，每天管理超過 100 億筆財務資料，相當於 1,500 萬筆交易和 10 億條訊息。為了制定 NASDAQ 的月度定價模型，需要這些數據來洞察客戶行為，因此 ABN AMRO Clearing 轉向了 Pentaho。『 有了 Pentaho，一個開發團隊就取代了先前由開發、系統、資料庫管理員共同完成的工作，有助於降低總體成本。』獲得準確資料的速度是 NASDAQ 能夠影響客戶行為以推動其業務收入的方式。

Edo Interactive

Edo Interactive（現在是 Auego 的一部分），它針對信用卡持有人提供個人化的促銷優惠。而它需要 30 個小時處理超過 5TB 的數據（或每天超過 1.5 億筆數據），這影響了它在適當的時間點向目標受眾提供更完善的產品服務的能力。 因此，該公司轉向了 Pentaho。 Pentaho 不僅將數據處理時間縮短了 70%，並且使用情緒分析增強了原數據。Edo Interactive 憑藉著全面了解顧客角度，能夠更好地定位其客戶，以保留現有客戶的同時專注於開發新客戶。