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Wie die automatisierte Finanzdatenintegration die Betrugserkennung optimiert

16. Februar 2024

Wussten Sie, dass eine proaktive Betrugserkennung und -prävention möglich ist? Sparen Sie Organisationen bis zu unglaubliche 5.9 Milliarden US-Dollar jährlich? Allerdings ist es keine leichte Aufgabe, hierfür relevante Daten zu sammeln. Die Integration von Finanzdaten spielt eine entscheidende Rolle bei der Betrugsbekämpfung und ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten in einer einheitlichen, konsistenten Ansicht zusammenzuführen.

Allerdings ist es keine leichte Aufgabe, hierfür relevante Daten zu sammeln. Die Integration von Finanzdaten steht vor vielen Herausforderungen, die ihre Wirksamkeit und Effizienz bei der Erkennung und Verhinderung von Betrug beeinträchtigen.

Herausforderungen der Finanzdatenintegration

Datenqualität und -verfügbarkeit

Datenqualität und -verfügbarkeit sind für Finanzdatenintegrationsprojekte von entscheidender Bedeutung, insbesondere für die Aufdeckung von Betrug. Betrüger nutzen häufig Datenqualitätsprobleme wie fehlende Werte, Fehler, Inkonsistenzen, Duplikate, Ausreißer, Rauschen und Korruption aus, um der Entdeckung zu entgehen und ihre Machenschaften auszuführen.

Integration von Finanzdaten

Laut Gartner60 % der Datenexperten glauben, dass die Datenqualität über Datenquellen und -landschaften hinweg die größte Herausforderung für das Datenmanagement darstellt.

Darüber hinaus sind einige Datenquellen möglicherweise schwer zugänglich, unzuverlässig oder veraltet, was die Vollständigkeit und Aktualität des Finanzdatenintegrationsprozesses beeinträchtigen kann.

Daher ist ein Datenqualitätsmanagement unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Das Datenqualitätsmanagement umfasst verschiedene Techniken wie Datenbereinigung, Validierung, Verifizierung und Abgleich, um Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu lösen. Datenqualitätsmanagement kann für Unternehmen erhebliche Vorteile haben, wie zum Beispiel:

  • Durch die Reduzierung verschwendeter Ressourcen entgehen Einnahmen und erhöhte Risiken. Laut einer Umfrage von Experian95 % der Unternehmen sehen negative Auswirkungen einer schlechten Datenqualität, wie z. B. höhere Kosten, geringere Effizienz und geringere Kundenzufriedenheit.
  • Geld sparen und die Wirtschaft ankurbeln. Laut einem Bericht von IBMSchlechte Datenqualität kostet die US-Wirtschaft jährlich 3.1 Billionen US-Dollar, was 17 % des US-BIP entspricht. Eine Verbesserung der Datenqualität kann dazu beitragen, diese Verluste zu reduzieren und Produktivität und Innovation zu steigern.
  • Verbesserung der Datenverwaltung und Kundeneinblicke. Laut einer Studie von SASNur 35 % der Unternehmen verfügen über ein gut etabliertes Data-Governance-Framework und nur 24 % verfügen über eine einzige, integrierte Sicht auf Kundendaten. Unter Data Governance versteht man den Prozess der Definition und Umsetzung von Richtlinien, Standards und Rollen für die Datenverwaltung. Data Governance kann dazu beitragen, die Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu verbessern sowie eine bessere Entscheidungsfindung und einen besseren Kundenservice zu ermöglichen.

Datenintegration und -transformation

Der Finanzdatenintegrationsprozess besteht aus zwei Kernaufgaben: der Extraktion von Daten aus mehreren Quellen und deren Umwandlung in eine einheitliche und konsistente Ansicht. Diese Aufgaben sind anspruchsvoll, da sie verschiedene Themen beinhalten, wie zum Beispiel:

  • Datenheterogenität: Datenquellen können unterschiedliche Strukturen, Formate und Semantiken aufweisen, die abgeglichen und ausgerichtet werden müssen.
  • Datenzuordnung: Datenquellen können unterschiedliche Bezeichner, Werte und Einheiten haben, die übersetzt und standardisiert werden müssen.
  • Datentransformation: Datenquellen können unterschiedliche Qualität, Granularität und Komplexität aufweisen und müssen bereinigt, validiert, aggregiert, gefiltert oder auf andere Weise transformiert werden.
  • Datenkonsolidierung: Datenquellen können redundante, widersprüchliche oder fehlende Daten enthalten, die aufgelöst und integriert werden müssen.
  • Datenintegrationstests: Datenquellen und Transformationen können Fehler, Bugs oder Anomalien aufweisen, die erkannt und korrigiert werden müssen.

Auch diese Aufgaben erfordern eine hohe Leistung und Effizienz, da sie möglicherweise große Datenmengen und -arten verarbeiten. Laut einem Bericht von GartnerDatenintegration und -transformation machen 60 % der Zeit und Kosten von Data-Warehouse-Projekten aus.

Wie automatisierte Datenpipelines die Integration von Finanzdaten zur Betrugserkennung unterstützen

Automatisierte Datenpipelines ermöglichen die Erstellung, Ausführung und Verwaltung von Workflows zur Finanzdatenintegration, ohne dass umfangreiche Codierung oder manuelle Eingriffe erforderlich sind. Sie bieten viele Funktionen, die die Integration von Finanzdaten zur Betrugserkennung erleichtern:

  • Drag-and-Drop-Oberfläche: Automatisierte Datenpipelines bieten eine benutzerfreundliche und intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche, die es Benutzern ermöglicht, Arbeitsabläufe zur Finanzdatenintegration einfach und flexibel zu entwerfen und zu konfigurieren. Benutzer können vorgefertigte Datenquellen, Transformationen, Ziele und andere Komponenten einfach per Drag-and-Drop auf eine grafische Leinwand ziehen und Zuordnungen vornehmen, um benutzerdefinierte Datenpipelines zu erstellen. Benutzer können außerdem die Eigenschaften und Parameter jeder Komponente anpassen und eine Vorschau der Ergebnisse jedes Schritts anzeigen.
  • Konnektivität zu einer Vielzahl von Quellen: Automatisierte Datenpipelines unterstützen die Konnektivität zu einer Vielzahl von Datenquellen, wie Datenbanken, strukturierten und unstrukturierten Dateien, Webdiensten, Cloud-Plattformen und Anwendungen. Benutzer können problemlos auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese extrahieren, unabhängig von deren Speicherort, Format oder Struktur. Benutzer können auch vorgefertigte Konnektoren verwenden oder benutzerdefinierte Konnektoren erstellen, um sie in jede Datenquelle zu integrieren.
  • Vorgefertigte Transformationen: Automatisierte Datenpipelines bieten einen umfangreichen Satz vorgefertigter Transformationen, die verschiedene Datenmanipulations- und -verarbeitungsaufgaben ausführen können, wie z. B. Datenbereinigung, Datenvalidierung, Datenkonvertierung, Datenaggregation, Datenfilterung, Datensortierung, Datenverknüpfung, Datenaufteilung, Daten Pivotierung und Datenanreicherung. Diese Transformationen helfen dabei, Fehler zu beheben, Konformität sicherzustellen, die Interoperabilität zu erleichtern, Zusammenfassungen bereitzustellen, sich auf relevante Teilmengen zu konzentrieren, Daten zu organisieren, verschiedene Quellen zu integrieren, spezifische Informationen zu extrahieren, für verschiedene Perspektiven umzustrukturieren und Datensätze mit zusätzlichem Kontext zu erweitern. Benutzer können auch benutzerdefinierte Transformationen erstellen, Ausdrücke schreiben oder Skriptsprachen verwenden, um komplexe oder spezifische Datentransformationen durchzuführen.
  • Datenqualitätsmanagement: Automatisierte Datenpipelines erleichtern das Datenqualitätsmanagement, also den Prozess, der sicherstellt, dass die Daten korrekt, vollständig, konsistent und zuverlässig sind. Das Datenqualitätsmanagement umfasst verschiedene Aufgaben wie Datenprofilierung, Datenbereinigung, Validierung, Verifizierung, Abgleich und Prüfung.
  • Workflow-Automatisierung: Automatisierte Datenpipelines ermöglichen die Automatisierung von Arbeitsabläufen. Dadurch können Benutzer nicht nur selbstregulierende Datenpipelines erstellen, sondern auch Aufgaben automatisieren, die normalerweise manuelle Eingriffe erfordern.
  • Datenerfassung ändern (CDC): Automatisierte Datenpipelines unterstützen Change Data Capture (CDC), bei dem nur die an den Datenquellen vorgenommenen Änderungen und nicht die gesamten Datensätze erfasst und übertragen werden. CDC ist für die Integration von Finanzdaten zur Betrugserkennung nützlich, da es die Erkennung von Betrug nahezu in Echtzeit ermöglicht und das Datenvolumen und die Latenz reduziert.
  • Verwaltete Dateiübertragung (MFT): Automatisierte Datenpipelines unterstützen Managed File Transfer (MFT), also den Prozess der sicheren und zuverlässigen Übertragung von Dateien zwischen verschiedenen Systemen und Standorten. MFT ist für die Integration von Finanzdaten zur Betrugserkennung nützlich, da es den Datenaustausch mit verschiedenen Interessengruppen wie Kunden, Partnern, Lieferanten und Regulierungsbehörden ermöglicht.
  • Sicherheit: Automatisierte Datenpipelines sorgen für Sicherheit und ermöglichen Ihnen, die Daten und die Datenintegrationsworkflows vor unbefugtem Zugriff, unbefugter Verwendung, Änderung, Offenlegung oder Zerstörung zu schützen. Sicherheit ist für die Integration von Finanzdaten von entscheidender Bedeutung, da es sich um sensible und vertrauliche Daten handelt, die rechtliche oder regulatorische Auswirkungen haben können.

Best Practices und Tipps zur Optimierung und Fehlerbehebung bei der Integration von Finanzdaten

Datenquellen optimieren

Sie müssen einige strategische Maßnahmen ergreifen, um Ihre Datenquellen zu verbessern. Zunächst sollten Sie Ihren Auswahlprozess verfeinern und sich nur für relevante Datenfelder entscheiden. Zweitens sollten Sie Filter verwenden, um irrelevante Informationen auszuschließen und das Gesamtdatenvolumen zu reduzieren.

Bei der Analyse von Kreditkartentransaktionen sollten Sie sich beispielsweise auf wesentliche Datenfelder wie Transaktionsbetrag, Datum, Uhrzeit, Ort, Händler und Kunde konzentrieren. Zur weiteren Optimierung sollten Sie erwägen, Transaktionen, die unter einem bestimmten Schwellenwert liegen oder von vertrauenswürdigen Quellen stammen, durch die Anwendung gezielter Filter auszuschließen.

Dies eliminiert nicht nur unnötige Daten, sondern lenkt auch die Aufmerksamkeit auf Transaktionen mit einem höheren Betrugsrisiko. Drittens sollten Sie Techniken wie die Indizierung und Partitionierung der Datentabellen basierend auf Transaktionsdatum, -uhrzeit oder -ort anwenden. Dies kann die Leistung beim Datenabruf steigern und die Betrugserkennung beschleunigen.

Nutzen Sie Datentransformationen effizient

Sie müssen sowohl bei der Methode als auch beim Modus sorgfältige Entscheidungen treffen, um Datentransformationen effizient zu nutzen. Sie können In-Memory-, Pushdown-, Massen- und Parallelverarbeitungsoptionen in Betracht ziehen. Um den Prozess zu optimieren, sollten Sie unnötige oder redundante Transformationen vermeiden und die Leistung durch die Implementierung von Caching- und Puffertechniken während der Datenverarbeitung steigern.

Wenn Sie beispielsweise Daten aus mehreren Quellen konsolidieren, empfiehlt es sich, Transformationen innerhalb des Quell- oder Zielsystems durchzuführen und sich für die Pushdown-/ELT-Verarbeitung zu entscheiden. Dadurch wird die Datenbewegung minimiert, die Latenz verringert und die Gesamtverarbeitungsgeschwindigkeit erhöht.

Darüber hinaus sollten Sie unnötige Transformationen überspringen, wenn Ihre Datentypen, Formate oder Einheiten bereits in allen Quellen konsistent sind. Um die Leistung weiter zu verbessern und redundante Vorgänge zu verhindern, sollten Sie Zwischentransformationsergebnisse mithilfe von Caching- und Puffertechniken im Speicher oder auf der Festplatte speichern.

Automatisieren Sie die Datenzuordnung

Durch die Automatisierung der Datenzuordnung können Sie viel Zeit und Aufwand sparen und komplexe Ausdrücke für die Datenzuordnung erstellen. Eine dieser Funktionen ist die Funktion zur automatischen Zuordnung, mit der Ihre Datenelemente automatisch zugeordnet werden können, wenn sie denselben oder einen ähnlichen Namen haben. Diese Funktion hilft Ihnen, menschliche Fehler zu reduzieren und den Prozess zu beschleunigen.

Sie können die Ausdruckszuordnungsfunktion auch nutzen, um komplexe Ausdrücke für die Datenzuordnung zu erstellen, z. B. zum Verketten, Teilen oder Berechnen von Datenelementen. Dies kann Ihnen dabei helfen, neue und nützliche Datenelemente zu erstellen. Sie können beispielsweise eine eindeutige Kennung für den Kunden erstellen, indem Sie dessen Vor- und Nachnamen verketten.

Darüber hinaus können Sie einige Funktionen verwenden, die Ihnen dabei helfen können, Ihre Datenelemente basierend auf einer Nachschlagetabelle oder einem Ähnlichkeitswert zuzuordnen. Eine dieser Funktionen ist die Lookup-Mapping-Funktion, mit der Sie Ihre Datenelemente auf der Grundlage einer Referenztabelle zuordnen können, die die Liste gültiger oder ungültiger Händler oder Kunden enthält. Dies kann Ihnen helfen, Transaktionen zu identifizieren und zu kennzeichnen, an denen verdächtige Parteien beteiligt sind.

Eine weitere Funktion ist die Fuzzy-Mapping-Funktion, die dabei helfen kann, ähnliche Zeichenfolgen abzugleichen. Dies kann Ihnen beim Umgang mit Datenelementen helfen, die nicht identisch, aber nahe genug sind, wie etwa falsch geschriebene oder abgekürzte Namen.

Verbessern Sie die Datenqualität

Die Datenqualität ist für die Betrugserkennung wichtig, da sie sich auf die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten auswirkt. Um die Datenqualität zu optimieren, können Sie verschiedene Tools und Techniken nutzen, wie zum Beispiel:

  • Regeln für die Datenqualität: Hierbei handelt es sich um Regeln, die die Datenqualitätsstandards wie Vollständigkeit, Einzigartigkeit, Gültigkeit, Konsistenz und Genauigkeit überprüfen und durchsetzen. Sie können die vorgefertigten Datenqualitätsregeln verwenden oder Ihre eigenen Datenqualitätsregeln erstellen, indem Sie den Datenqualitätsassistenten oder den Datenqualitätseditor verwenden. Sie können beispielsweise eine Datenqualitätsregel erstellen, die prüft, ob der Transaktionsbetrag innerhalb eines angemessenen Bereichs liegt, und andernfalls die Transaktion ablehnt oder als potenziell betrügerisch kennzeichnet.
  • Datenqualitätsberichte: Diese Berichte veranschaulichen den Datenzustand eines bestimmten Datensatzes. Mithilfe der Datenqualitätsberichte können Sie den Status und die Trends der Datenqualität visualisieren und kommunizieren sowie die Datenqualitätsanalyse und Entscheidungsfindung unterstützen.
  • Warnungen zur Datenqualität: Hierbei handelt es sich um Benachrichtigungen, die bei Verstößen gegen die Datenqualitätsregeln Benachrichtigungen und Warnungen erhalten und entsprechende Maßnahmen ergreifen, wie z. B. das Korrigieren oder Verwerfen der Daten oder die Benachrichtigung der Dateneigentümer oder Stakeholder. Sie können die Datenqualitätswarnungen verwenden, um die Einhaltung und Verantwortlichkeit der Datenqualität sicherzustellen und Datenqualitätsrisiken zu verhindern oder zu mindern.

Daten optimal laden und synchronisieren

Das Datenziel ist für die Betrugserkennung wichtig, da es sich auf die Übermittlung und Speicherung der Daten auswirkt. Um das Datenziel zu optimieren, können Sie die am besten geeigneten und effizientesten Optionen auswählen, wie zum Beispiel:

  • Zieltyp und -format: Dies sind der Typ und das Format des Datenziels, wie z. B. die Datenbank, die Datei, Webdienste wie APIs, die Cloud-Plattform oder die Anwendung. Sie können den Zieltyp und das Zielformat je nach Datennutzung und -verbrauch auswählen. Beispielsweise können Sie APIs als Datenquelle nutzen, um auf Echtzeitdaten zuzugreifen, die für die Betrugserkennung erforderlich sind.
  • Lademodus: Dies ist der Modus zum Laden der Daten in das Datenziel, z. B. vollständiges Laden, inkrementelles Laden, Upsert oder Einfügen. Den Lademodus können Sie je nach Datenvolumen und -frequenz wählen. Wenn Sie beispielsweise die vollständigen Daten von der Quelle zum Ziel laden möchten, können Sie „Vollladen“ wählen. Wenn Sie es seit dem letzten Ladevorgang inkrementell laden möchten, können Sie inkrementelles Laden wählen. Wenn Sie neue Datensätze in die Zieldatenbank einfügen möchten, wählen Sie Einfügen. Wenn Sie neue Datensätze einfügen möchten, falls diese nicht in der Datenbank vorhanden sind, und Datensätze aktualisieren möchten, falls sie vorhanden sind, würden wir upsert wählen. Beachten Sie, dass inkrementelles Laden/vollständiges Laden keine Alternativen zu Upsert/Insert sind. Die Wahl zwischen inkrementellem und vollständigem Laden ist unabhängig von der von Einfügen und Upsert.
  • Datenerfassung ändern (CDC): Hierbei handelt es sich um eine Funktion, die nur die an den Datenquellen vorgenommenen Änderungen und nicht die gesamten Datensätze erfasst und überträgt. Sie können die CDC-Funktion verwenden, um die Datenübertragungs- und Speicherkosten zu reduzieren und die Aktualität und Aktualität der Daten für die Betrugserkennung zu verbessern.

Konfigurieren Sie die Workflow-Automatisierung

Durch die Verbesserung der Workflow-Automatisierung wird sichergestellt, dass der Workflow Ihrer Datenpipeline für die Betrugserkennung optimiert ist. Sie können Workflow-Trigger basierend auf vordefinierten Häufigkeiten oder Ereignissen konfigurieren, z. B. Dateneingänge, Änderungen, Qualitätsverstöße oder Betrugswarnungen. Mit dieser Funktion können Sie Änderungen aktivieren und darauf reagieren, die sich auf Betrugserkennungsprozesse auswirken. Mit dieser Funktion können Sie beispielsweise einen Workflow starten, wenn eine neue Datei in einem Ordner eintrifft, wenn gegen eine Datenqualitätsregel verstoßen wird oder wenn von einem anderen System oder einer anderen Anwendung eine Betrugswarnung generiert wird.

Sobald der Workflow eingerichtet ist, müssen Sie die Pipeline überwachen. Sie müssen Metriken einrichten, um die Leistung Ihrer Pipeline zu überprüfen. Sie sollten beispielsweise überwachen, wie lange die Ausführung Ihres Datenpipeline-Workflows dauert, wie viele Datensätze er verarbeitet, auf wie viele Fehler oder Warnungen er stößt und wie viele Aktionen er ausführt. Sie können diese Funktion auch verwenden, um Ihren Datenpipeline-Workflow zu optimieren, indem Sie die Parameter, Variablen oder Einstellungen nach Bedarf ändern, um die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, Genauigkeit und Zuverlässigkeit für die Betrugserkennung zu verbessern.

Konfigurieren Sie das Workflow-Protokoll

Wenn Sie einen Workflow zur Betrugserkennung erstellen, ist es wichtig, das Protokoll Ihrer Datenpipeline mithilfe von Filtern, Vorschau- und Exportfunktionen zu konfigurieren, anzuzeigen und zu exportieren. Dies hilft Ihnen, die Details und den Verlauf Ihres Datenpipeline-Workflows zu überprüfen und zu analysieren und die Prüfung und Bewertung Ihres Datenpipeline-Workflows zu unterstützen. Mit dieser Funktion können Sie beispielsweise die Start- und Endzeit Ihres Datenpipeline-Workflows, die verwendeten Parameter und Variablen, die Eingabe- und Ausgabedatensätze, die angewendeten Datenqualitätsregeln und die Datenzieldetails anzeigen.

Sie können diese Funktion auch verwenden, um Ihren Datenpipeline-Workflow zu optimieren, indem Sie die Ausführung und Ergebnisse des Datenpipeline-Workflows überprüfen und etwaige Datenqualitätsprobleme zur Betrugserkennung finden und beheben.

Benachrichtigungen einrichten

Ihre Datenpipeline muss Ihnen Benachrichtigungen und Warnungen per E-Mail, SMS oder Push-Benachrichtigungen senden, wenn der Workflow abgeschlossen ist oder fehlgeschlagen ist. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Datenpipeline-Workflow abgeschlossen und erfolgreich ist, und Sie können geeignete Maßnahmen ergreifen, wie z. B. das Korrigieren oder Verwerfen der Daten oder die Benachrichtigung der Dateneigentümer oder Stakeholder im Falle von Fehlern oder Fehlern.

Mit dieser Funktion können Sie beispielsweise eine E-Mail, eine SMS oder eine Push-Benachrichtigung erhalten, wenn Ihre Datenpipeline erfolgreich ausgeführt wurde oder ein Fehler auftritt, und um die Zusammenfassung und den Status Ihrer Datenpipeline anzuzeigen.

Sie können diese Funktion auch verwenden, um Ihre Datenpipeline zu optimieren, indem Sie die Latenz und Ausfallzeiten der Datenpipeline reduzieren und die Reaktionsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Datenpipeline für die Betrugserkennung verbessern.

Optimieren Sie die Ausnahmebehandlung

Die Ausnahmebehandlung hilft Ihnen, Fehler und Ausnahmen, die während Ihrer Datenpipeline auftreten, mithilfe von Fehlercodes, Fehlermeldungen und Fehleraktionen zu beheben.

Sie können diese Funktion verwenden, um Fehler und Ausnahmen zu beheben und die Risiken und Auswirkungen der Datenpipeline zu verhindern oder zu reduzieren. Mit dieser Funktion können Sie beispielsweise Fehlercodes und Fehlermeldungen anzeigen, die die Ursache und Art der Fehler und Ausnahmen erläutern, und Fehleraktionen ausführen, die Ihnen die Schritte und Lösungen zur Behebung der Fehler und Ausnahmen mitteilen.

Sie können diese Funktion auch verwenden, um Ihre Datenpipeline zu optimieren, indem Sie Ausfälle und Fehler in der Datenpipeline vermeiden oder minimieren und die Qualität und Sicherheit der Datenpipeline für die Betrugserkennung verbessern.

Workflow-Wiederherstellung

Mit dieser Funktion können Sie Ihren Datenpipeline-Workflow vom letzten erfolgreichen Punkt mithilfe von Prüfpunkten, Snapshots und Rollback-Funktionen wiederherstellen und fortsetzen. Mit dieser Funktion können Sie Ihren Datenpipeline-Workflow wiederherstellen und fortsetzen und den Verlust oder die Wiederholung von Daten oder Arbeiten vermeiden. Mit dieser Funktion können Sie beispielsweise die Prüfpunkte und Snapshots anzeigen, die den Status und Fortschritt Ihres Datenpipeline-Workflows speichern, und die Rollback-Funktion verwenden, um zum letzten erfolgreichen Punkt zurückzukehren. Sie können diese Funktion auch verwenden, um Ihren Datenpipeline-Workflow zu optimieren, indem Sie die Daten und die Arbeit des Datenpipeline-Workflows erhalten und wiederherstellen und die Effizienz und Kontinuität des Datenpipeline-Workflows zur Betrugserkennung verbessern.

Ultraschall Astera Ermöglicht die Integration von Finanzdaten

Die Integration von Finanzdaten zur Betrugserkennung erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Mit Hilfe automatisierter Datenpipelines, wie z Astera Automatisierter Daten-Pipeline-Builderkönnen Sie die Datenintegration zur Betrugserkennung einfach und effizient erreichen.

Automatisierte Datenpipelines unterstützen die Finanzdatenintegration zur Betrugserkennung auf verschiedene Weise, z. B. durch eine Drag-and-Drop-Schnittstelle, Konnektivität zu einer Vielzahl von Quellen, vorgefertigte Transformationen, Datenzuordnung, Datenqualitätsmanagement, Workflow-Automatisierung, CDC, MFT-, Sicherheits- und Analyse-Add-on.

Astera Der automatisierte Daten-Pipeline-Builder ist ein leistungsstarkes Tool, das Ihnen bei der Optimierung der Finanzdatenintegration helfen kann. Mit Astera, Sie können:

  • Stellen Sie eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen und -zielen wie Datenbanken, Dateien, APIs, Cloud-Diensten und mehr her, ohne Code schreiben zu müssen.
  • Transformieren und bereichern Sie Ihre Daten mit integrierten Funktionen, Ausdrücken und Geschäftsregeln über eine Drag-and-Drop-Schnittstelle.
  • Automatisieren und planen Sie Ihre Datenpipelines so, dass sie bei Bedarf oder in regelmäßigen Abständen ausgeführt werden, mit erweiterten Fehlerbehandlungs- und Überwachungsfunktionen.
  • Überwachen und verwalten Sie Ihre Datenpipelines mit Einblicken und Warnungen in Echtzeit.

Unabhängig davon, ob Sie Ihre Finanzdaten für Berichts-, Analyse-, Compliance- oder andere Zwecke integrieren müssen, Astera kann Ihnen helfen, Ihre Ziele schneller und einfacher zu erreichen.

Wenn du sehen willst wie Astera für Ihren spezifischen Anwendungsfall funktionieren kann, können Sie sich für a anmelden Kostenlose 14-Tage-Testversion or Vereinbaren Sie eine individuelle Demo mit unseren Experten. Verpassen Sie nicht diese Gelegenheit, Ihre finanzielle Integration auf die nächste Stufe zu heben Astera!

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