この記事では、グローバルの金融業界において、各社がどのようにデータレイクを構築し、ビジネスに活かしているのかを事例として紹介します。
グローバルでは、金融業界が最もPivotalを導入しており、様々な金融機関および保険、証券系で活用されています。

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図1 Pivotalの金融業界導入事例

モルガンスタンレー社

モルガン・スタンレー社では、IBMのDP2のビッグユーザーですが、より高速な処理エンジンを求めて数年前にPivotalのGreenplumDatabaseを採用し、コスト効率、および性能の向上を図りました。これによりPivotalはCTOアワードを受賞しています。

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図2 モルガンスタンレー社

大手クレジットカード会社

大手クレジット会社が、個別のシステムからデータを集め、データレイクを構築してデータを溜め、不正検知のシステムを構築した事例です。今まではルールベースで不正を検知していましたが、不正が巧妙化しているため、様々なデータを集めて検知するシステムを構築しました。
具体的には、直近三ヶ月分のデータを格納、且つ大容量の三年分のデータをアーカイブしてデータレイクを作り、様々な角度から分析をかけることで、不正している人を学習、分析して不正者を導き出していくことが可能になりました。ポイントは、30にもわたる顧客に関わる個別システムからデータを集めて、1ヶ所に溜め、不正検知のアルゴリズムを開発した点です。

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図3 大手クレジットカード会社

保険会社

次の事例は、分析イノベーションを実現する為に、アナリティクスイノベーションセンターを実現したある保険会社の事例です。デジタルトランスフォーメーション時代の現在、新規参入のプレーヤーが市場のポジションを脅かしていますが、この脅威に対し、データレイクを作り、データを溜めて、新しい金融アルゴリズムの開発にチャレンジしました。
効果は、メインで使っている分析のソフトウェアやSASのパフォーマンスが非常に向上し、コストの削減に大きく寄与しました。ビジネス部門は、ITからだけではなく、分析から価値の享受ができるようになり、新たな価値を顧客と社内に展開できました。

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図4 保険会社

導入事例からわかること

事例から、システム的な観点で取り組みを要約すると、紹介した事例は、既存でDWHがあり、分析システムが存在していました。そのようなケースでは、大量のデータをコスト効率良く溜めるビッグデータ基盤を主にHadoopを中心に構築し、一部のデータをHadoopにオフロードしながら分析をします。Hadoopに対して、既存のBI、分析系ツールからシームレスに接続が可能ですので、同じ分析者が、一方では既存のDWHを使い、もう一方では大量のデータを触りにいく場合はHadoopにつなぎに行きます。このような形でシステムを進化しているのがポイントです。

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図5 導入事例からの示唆