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L'automatisé, Pas de code Pile de données

Apprener comment Astera Data Stack peut simplifier et rationaliser la gestion des données de votre entreprise.

Comment l'intégration automatisée des données financières rationalise la détection de la fraude

16 février 2024

Savez-vous que la détection et la prévention proactives de la fraude pourraient économiser aux organisations jusqu'à la somme colossale de 5.9 milliards de dollars annuellement? Cependant, rassembler des données pertinentes à cette fin n’est pas une tâche facile. L'intégration des données financières joue un rôle crucial dans la lutte contre la fraude, en permettant aux organisations de fusionner des données provenant de diverses sources et formats dans une vue unifiée et cohérente.

Cependant, rassembler des données pertinentes à cette fin n’est pas une tâche facile. L'intégration des données financières est confrontée à de nombreux défis qui entravent son efficacité et son efficience dans la détection et la prévention de la fraude.

Les défis de l'intégration des données financières

Qualité et disponibilité des données

La qualité et la disponibilité des données sont cruciales pour le projet d'intégration de données financières, notamment pour la détection de la fraude. Les fraudeurs exploitent souvent les problèmes de qualité des données, tels que les valeurs manquantes, les erreurs, les incohérences, les doublons, les valeurs aberrantes, le bruit et la corruption, pour échapper à la détection et mettre en œuvre leurs stratagèmes.

intégration de données financières

Selon Gartner, 60 % des experts en données estiment que la qualité des données à travers les sources et les paysages de données constitue le plus grand défi en matière de gestion des données.

De plus, certaines sources de données peuvent être difficiles d'accès, peu fiables ou obsolètes, ce qui peut compromettre l'exhaustivité et la rapidité du processus d'intégration des données financières.

Par conséquent, la gestion de la qualité des données est essentielle pour garantir que les données sont exactes, cohérentes et fiables. La gestion de la qualité des données implique diverses techniques, telles que le nettoyage, la validation, la vérification et le rapprochement des données, pour identifier et résoudre les problèmes de qualité des données. La gestion de la qualité des données peut présenter des avantages significatifs pour les organisations, tels que :

  • Réduire le gaspillage des ressources a entraîné une perte de revenus et un risque accru. Selon une enquête d'Experian, 95 % des organisations constatent des impacts négatifs liés à une mauvaise qualité des données, tels qu'une augmentation des coûts, une efficacité moindre et une satisfaction client réduite.
  • Économiser de l’argent et stimuler l’économie. Selon un rapport d'IBM, la mauvaise qualité des données coûte à l’économie américaine 3.1 17 milliards de dollars par an, ce qui équivaut à XNUMX % du PIB américain. L'amélioration de la qualité des données peut contribuer à réduire ces pertes et à accroître la productivité et l'innovation.
  • Améliorer la gouvernance des données et la connaissance des clients. Selon une étude de SAS, seules 35 % des organisations disposent d’un cadre de gouvernance des données bien établi, et seulement 24 % disposent d’une vue unique et intégrée des données clients. La gouvernance des données est le processus de définition et de mise en œuvre de politiques, de normes et de rôles pour la gestion des données. La gouvernance des données peut contribuer à améliorer la qualité, la sécurité et la conformité des données, ainsi qu'à permettre une meilleure prise de décision et un meilleur service client.

Intégration et transformation des données

Le processus d'intégration des données financières comprend deux tâches principales : extraire des données de plusieurs sources et les convertir en une vue unifiée et cohérente. Ces tâches sont difficiles, car elles impliquent divers problèmes, tels que :

  • Hétérogénéité des données : les sources de données peuvent avoir des structures, des formats et une sémantique différents, qui doivent être réconciliés et alignés.
  • Mappage des données : les sources de données peuvent avoir différents identifiants, valeurs et unités, qui doivent être traduits et standardisés.
  • Transformation des données : les sources de données peuvent avoir une qualité, une granularité et une complexité différentes, qui doivent être nettoyées, validées, agrégées, filtrées ou transformées de toute autre manière.
  • Consolidation des données : les sources de données peuvent contenir des données redondantes, conflictuelles ou manquantes, qui doivent être résolues et intégrées.
  • Tests d'intégration de données : les sources de données et les transformations peuvent contenir des erreurs, des bogues ou des anomalies qui doivent être détectées et corrigées.

Ces tâches nécessitent également des performances et une efficacité élevées, car elles peuvent traiter de grands volumes et une grande variété de données. Selon un rapport de Gartner, l'intégration et la transformation des données représentent 60 % du temps et du coût des projets d'entrepôt de données.

Comment les pipelines de données automatisés contribuent à l'intégration des données financières pour la détection de la fraude

Les pipelines de données automatisés permettent la création, l'exécution et la gestion de flux de travail d'intégration de données financières sans nécessiter de codage approfondi ni d'intervention manuelle. Ils offrent de nombreuses fonctionnalités qui facilitent l'intégration des données financières pour la détection des fraudes :

  • Interface glisser-déposer: Les pipelines de données automatisés fournissent une interface glisser-déposer conviviale et intuitive qui permet aux utilisateurs de concevoir et de configurer des flux de travail d'intégration de données financières avec facilité et flexibilité. Les utilisateurs peuvent simplement faire glisser et déposer des sources de données, des transformations, des destinations et d'autres composants prédéfinis sur un canevas graphique et effectuer des mappages pour créer des pipelines de données personnalisés. Les utilisateurs peuvent également personnaliser les propriétés et les paramètres de chaque composant et prévisualiser les résultats de chaque étape.
  • Connectivité à une large gamme de sources: Les pipelines de données automatisés prennent en charge la connectivité à une large gamme de sources de données, telles que des bases de données, des fichiers structurés et non structurés, des services Web, des plateformes cloud et des applications. Les utilisateurs peuvent facilement accéder et extraire des données de diverses sources, quels que soient leur emplacement, leur format ou leur structure. Les utilisateurs peuvent également utiliser des connecteurs prédéfinis ou créer des connecteurs personnalisés à intégrer à n'importe quelle source de données.
  • Transformations prédéfinies: Les pipelines de données automatisés offrent un riche ensemble de transformations prédéfinies qui peuvent effectuer diverses tâches de manipulation et de traitement des données, telles que le nettoyage des données, la validation des données, la conversion des données, l'agrégation des données, le filtrage des données, le tri des données, la jointure des données, le fractionnement des données, le traitement des données. pivotement et enrichissement des données. Ces transformations aident à corriger les erreurs, à garantir la conformité, à faciliter l'interopérabilité, à fournir des résumés, à se concentrer sur des sous-ensembles pertinents, à organiser les données, à intégrer diverses sources, à extraire des informations spécifiques, à restructurer pour différentes perspectives et à augmenter les ensembles de données avec un contexte supplémentaire. Les utilisateurs peuvent également créer des transformations personnalisées, écrire des expressions ou utiliser des langages de script pour effectuer des transformations de données complexes ou spécifiques.
  • Gestion de la qualité des données: Les pipelines de données automatisés facilitent la gestion de la qualité des données, qui consiste à garantir que les données sont exactes, complètes, cohérentes et fiables. La gestion de la qualité des données implique diverses tâches, telles que le profilage des données, le nettoyage des données, la validation, la vérification, le rapprochement et l'audit.
  • Automatisation du workflow: Les pipelines de données automatisés permettent l'automatisation des flux de travail. Cela permet aux utilisateurs non seulement de créer des pipelines de données autorégulés, mais également d'automatiser des tâches qui nécessitent généralement une intervention manuelle.
  • Capture de données modifiées (CDC): Les pipelines de données automatisés prennent en charge la capture des données modifiées (CDC), qui est le processus de capture et de transfert uniquement des modifications apportées aux sources de données plutôt que de l'ensemble des ensembles de données. CDC est utile pour l’intégration des données financières pour la détection des fraudes, car il permet la détection des fraudes en temps quasi réel et réduit le volume et la latence des données.
  • Transfert de fichiers géré (MFT): Les pipelines de données automatisés prennent en charge le transfert de fichiers géré (MFT), qui est le processus de transfert sécurisé et fiable de fichiers entre différents systèmes et emplacements. MFT est utile pour l'intégration de données financières pour la détection des fraudes, car il permet l'échange de données avec diverses parties prenantes, telles que les clients, les partenaires, les fournisseurs et les régulateurs.
  • Sécurité: Les pipelines de données automatisés assurent la sécurité, vous permettant de protéger les données et les flux de travail d'intégration de données contre tout accès, utilisation, modification, divulgation ou destruction non autorisés. La sécurité est vitale pour l'intégration des données financières, car elle implique des données sensibles et confidentielles pouvant avoir des implications juridiques ou réglementaires.

Meilleures pratiques et conseils pour optimiser et dépanner l’intégration des données financières

Optimiser les sources de données

Vous devez prendre des mesures stratégiques pour améliorer vos sources de données. Tout d’abord, vous devez affiner votre processus de sélection et opter uniquement pour les champs de données pertinents. Deuxièmement, vous devez utiliser des filtres pour exclure les informations non pertinentes et réduire le volume global de données.

Par exemple, lors de l'analyse des transactions par carte de crédit, vous devez vous concentrer sur les champs de données essentiels tels que le montant de la transaction, la date, l'heure, le lieu, le commerçant et le client. Pour rationaliser davantage, vous devriez envisager d'exclure les transactions tombant en dessous d'un seuil spécifique ou celles provenant de sources fiables grâce à l'application de filtres ciblés.

Cela supprime non seulement les données inutiles, mais attire également l’attention sur les transactions présentant un risque plus élevé de fraude. Troisièmement, vous devez utiliser des techniques telles que l'indexation et le partitionnement des tables de données en fonction de la date, de l'heure ou du lieu de la transaction. Cela peut améliorer les performances de récupération des données et accélérer la détection des fraudes.

Tirer parti efficacement des transformations de données

Vous devez faire des choix réfléchis en termes de méthode et de mode pour exploiter efficacement les transformations de données. Vous pouvez envisager des options de traitement en mémoire, par refoulement, en masse et parallèle. Pour rationaliser le processus, vous devez éviter les transformations inutiles ou redondantes et améliorer les performances en mettant en œuvre des techniques de mise en cache et de mise en mémoire tampon pendant le traitement des données.

Par exemple, si vous consolidez des données provenant de plusieurs sources, il est conseillé d'effectuer des transformations au sein du système source ou cible, en optant pour le traitement pushdown/ELT. Cela minimise le mouvement des données, réduit la latence et augmente la vitesse de traitement globale.

De plus, si vos types, formats ou unités de données sont déjà cohérents entre les sources, vous devez ignorer les transformations inutiles. Pour améliorer encore les performances et éviter les opérations redondantes, vous devez stocker les résultats de transformation intermédiaires en mémoire ou sur disque à l'aide de techniques de mise en cache et de mise en mémoire tampon.

Automatiser le mappage des données

L'automatisation du mappage de données peut vous aider à économiser beaucoup de temps et d'efforts et à créer des expressions complexes pour le mappage de données. L'une de ces fonctionnalités est la fonction de mappage automatique, qui peut automatiquement mapper vos éléments de données s'ils portent des noms identiques ou similaires. Cette fonctionnalité vous aide à réduire les erreurs humaines et à accélérer le processus.

Vous pouvez également exploiter la fonctionnalité de mappage d'expression pour créer des expressions complexes pour le mappage de données, telles que la concaténation, le fractionnement ou le calcul d'éléments de données. Cela peut vous aider à créer de nouveaux éléments de données utiles. Par exemple, vous pouvez créer un identifiant unique pour le client en concaténant son prénom et son nom.

De plus, vous pouvez utiliser certaines fonctionnalités qui peuvent vous aider à mapper vos éléments de données en fonction d'une table de recherche ou d'un score de similarité. L'une de ces fonctionnalités est la fonction de mappage de recherche, qui peut mapper vos éléments de données sur la base d'une table de référence contenant la liste des commerçants ou clients valides ou invalides. Cela peut vous aider à identifier et à signaler les transactions impliquant des parties suspectes.

Une autre fonctionnalité est la fonction de mappage flou, qui peut aider à faire correspondre des chaînes similaires. Cela peut vous aider à traiter des éléments de données qui ne sont pas identiques mais suffisamment proches, tels que des noms mal orthographiés ou abrégés.

Améliorer la qualité des données

La qualité des données est importante pour la détection des fraudes, car elle affecte l'exactitude, la cohérence et la fiabilité des données. Pour optimiser la qualité des données, vous pouvez utiliser divers outils et techniques, tels que :

  • Règles de qualité des données: Il s'agit de règles qui vérifient et appliquent les normes de qualité des données, telles que l'exhaustivité, l'unicité, la validité, la cohérence et l'exactitude. Vous pouvez utiliser les règles de qualité des données prédéfinies ou créer vos propres règles de qualité des données à l'aide de l'assistant de qualité des données ou de l'éditeur de qualité des données. Par exemple, vous pouvez créer une règle de qualité des données qui vérifie si le montant de la transaction se situe dans une fourchette raisonnable et, dans le cas contraire, rejette ou signale la transaction comme potentiellement frauduleuse.
  • Rapports sur la qualité des données: Ces rapports illustrent l’état des données d’un ensemble de données particulier. Vous pouvez utiliser les rapports sur la qualité des données pour visualiser et communiquer l'état et les tendances de la qualité des données et pour prendre en charge l'analyse de la qualité des données et la prise de décision.
  • Alertes sur la qualité des données: Il s'agit d'alertes qui reçoivent des notifications et des alertes lorsque les règles de qualité des données sont violées et prennent les mesures appropriées, telles que la correction ou la suppression des données ou la notification aux propriétaires de données ou aux parties prenantes. Vous pouvez utiliser les alertes de qualité des données pour garantir la conformité et la responsabilité en matière de qualité des données et pour prévenir ou atténuer les risques liés à la qualité des données.

Charger et synchroniser les données de manière optimale

La destination des données est importante pour la détection des fraudes, car elle affecte la livraison et le stockage des données. Pour optimiser la destination des données, vous pouvez choisir les options les plus adaptées et les plus efficaces, telles que :

  • Type et format de destination: Il s'agit du type et du format de la destination des données, comme la base de données, le fichier, les services web comme les API, la plateforme cloud ou l'application. Vous pouvez choisir le type et le format de destination en fonction de l'utilisation et de la consommation des données. Par exemple, vous pouvez utiliser des API comme source de données pour accéder aux données en temps réel nécessaires à la détection des fraudes.
  • Mode de chargement: Il s'agit du mode de chargement des données vers la destination des données, comme le chargement complet, le chargement incrémentiel, l'upsert ou l'insertion. Vous pouvez choisir le mode de chargement en fonction du volume et de la fréquence des données. Par exemple, si vous souhaitez charger les données complètes de la source vers la destination, vous pouvez choisir le chargement complet. Si vous souhaitez le charger progressivement depuis le dernier chargement, vous pouvez choisir un chargement incrémentiel. Si vous souhaitez insérer de nouveaux enregistrements dans la base de données de destination, choisissez insérer. Si vous souhaitez insérer de nouveaux enregistrements au cas où ils n'existeraient pas dans la base de données et mettre à jour les enregistrements s'ils existent, nous choisirions upsert. Notez que le chargement incrémentiel/le chargement complet ne sont pas des alternatives à upsert/insert. Le choix entre la charge incrémentielle et complète est distinct de celui de l'insertion et de l'insertion.
  • Capture de données modifiées (CDC): Il s'agit d'une fonctionnalité qui capture et transfère uniquement les modifications apportées aux sources de données plutôt que l'ensemble des ensembles de données. Vous pouvez utiliser la fonctionnalité CDC pour réduire les coûts de transfert et de stockage des données, et pour améliorer la fraîcheur des données et la rapidité de la détection des fraudes.

Configurer l'automatisation du flux de travail

L'amélioration de l'automatisation du flux de travail garantit que votre flux de travail de pipeline de données est optimisé pour la détection des fraudes. Vous pouvez configurer des déclencheurs de flux de travail en fonction de fréquences ou d'événements prédéfinis, tels que des arrivées de données, des modifications, des violations de qualité ou des alertes de fraude. Cette fonctionnalité vous aide à activer et à répondre aux changements qui affectent les processus de détection de fraude. Par exemple, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour démarrer un flux de travail lorsqu'un nouveau fichier arrive dans un dossier, lorsqu'une règle de qualité des données est violée ou lorsqu'une alerte de fraude est générée par un autre système ou application.

Une fois le workflow établi, vous devez surveiller le pipeline. Vous devez configurer des métriques pour examiner les performances de votre pipeline. Par exemple, vous devez surveiller la durée d'exécution de votre flux de travail de pipeline de données, le nombre d'enregistrements qu'il traite, le nombre d'erreurs ou d'avertissements qu'il rencontre et le nombre d'actions qu'il effectue. Vous pouvez également utiliser cette fonctionnalité pour optimiser votre flux de travail de pipeline de données en modifiant les paramètres, variables ou paramètres, selon vos besoins, afin d'améliorer la vitesse, la précision et la fiabilité du traitement des données pour la détection des fraudes.

Configurer le journal du flux de travail

Si vous créez un workflow de détection de fraude, il est essentiel de configurer, afficher et exporter le journal de votre pipeline de données à l'aide de filtres, de fonctions de prévisualisation et d'exportation. Cela vous aide à examiner et analyser les détails et l'historique de votre flux de travail de pipeline de données, et à prendre en charge l'audit et l'évaluation de votre flux de travail de pipeline de données. Par exemple, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour voir l'heure de début et de fin de votre flux de travail de pipeline de données, les paramètres et variables utilisés, les ensembles de données d'entrée et de sortie, les règles de qualité des données appliquées et les détails de la destination des données.

Vous pouvez également utiliser cette fonctionnalité pour optimiser votre flux de travail de pipeline de données en vérifiant l'exécution et les résultats du flux de travail de pipeline de données et en recherchant et corrigeant tout problème de qualité des données pour la détection des fraudes.

Configurer des alertes

Votre pipeline de données doit vous envoyer des notifications et des alertes lorsque le flux de travail est terminé ou a échoué, par e-mail, SMS ou notifications push. Cela garantit que votre flux de travail de pipeline de données est terminé et réussi, et prend les mesures appropriées, telles que la correction ou la suppression des données ou la notification aux propriétaires de données ou aux parties prenantes en cas d'échec ou d'erreur.

Par exemple, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour recevoir un e-mail, un SMS ou une notification push lorsque votre pipeline de données s'est exécuté avec succès ou a rencontré une erreur et pour voir le résumé et l'état de votre pipeline de données.

Vous pouvez également utiliser cette fonctionnalité pour optimiser votre pipeline de données en réduisant la latence et les temps d'arrêt du pipeline de données et en améliorant la réactivité et la fiabilité du pipeline de données pour la détection des fraudes.

Optimiser la gestion des exceptions

La gestion des exceptions vous aide à résoudre les erreurs et les exceptions qui se produisent au cours de votre pipeline de données à l'aide de codes d'erreur, de messages d'erreur et d'actions d'erreur.

Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour dépanner et corriger les erreurs et exceptions et pour prévenir ou réduire les risques et les impacts du pipeline de données. Par exemple, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour afficher les codes d'erreur et les messages d'erreur qui expliquent la cause et le type des erreurs et des exceptions et pour effectuer les actions d'erreur qui vous indiquent les étapes et les solutions pour résoudre les erreurs et les exceptions.

Vous pouvez également utiliser cette fonctionnalité pour optimiser votre pipeline de données en évitant ou en minimisant les pannes et les erreurs du pipeline de données et en améliorant la qualité et la sécurité du pipeline de données pour la détection des fraudes.

Récupération du flux de travail

Cette fonctionnalité vous permet de récupérer et de reprendre votre flux de travail de pipeline de données à partir du dernier point réussi à l'aide de points de contrôle, d'instantanés et de fonctions de restauration. Vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour restaurer et poursuivre votre flux de travail de pipeline de données et pour éviter de perdre ou de répéter des données ou des travaux. Par exemple, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour voir les points de contrôle et les instantanés qui enregistrent l'état et la progression de votre flux de travail de pipeline de données et pour utiliser la fonction de restauration pour revenir au dernier point réussi. Vous pouvez également utiliser cette fonctionnalité pour optimiser votre flux de travail de pipeline de données en préservant et en récupérant les données et le travail du flux de travail du pipeline de données et en améliorant l'efficacité et la continuité du flux de travail du pipeline de données pour la détection des fraudes.

Comment Astera Permet l'intégration des données financières

L'intégration des données financières pour la détection des fraudes nécessite une planification et une exécution minutieuses. À l'aide de pipelines de données automatisés, tels que Astera Générateur de pipeline de données automatisé, vous pouvez réaliser l’intégration des données pour la détection des fraudes avec facilité et efficacité.

Les pipelines de données automatisés facilitent l'intégration des données financières pour la détection des fraudes de plusieurs manières, telles qu'une interface glisser-déposer, la connectivité à un large éventail de sources, des transformations prédéfinies, le mappage des données, la gestion de la qualité des données, l'automatisation des flux de travail, le CDC, Module complémentaire MFT, de sécurité et d'analyse.

Astera Le générateur automatisé de pipelines de données est un outil puissant qui peut vous aider à rationaliser l'intégration des données financières. Avec Astera, vous pourrez :

  • Connectez-vous à diverses sources et destinations de données, telles que des bases de données, des fichiers, des API, des services cloud, etc. sans écrire de code.
  • Transformez et enrichissez vos données avec des fonctions, des expressions et des règles métier intégrées à l'aide d'une interface glisser-déposer.
  • Automatisez et planifiez vos pipelines de données pour qu'ils s'exécutent à la demande ou à intervalles réguliers grâce à des fonctionnalités avancées de gestion des erreurs et de surveillance.
  • Surveillez et gérez vos pipelines de données avec des informations et des alertes en temps réel.

Que vous ayez besoin d'intégrer vos données financières à des fins de reporting, d'analyse, de conformité ou à d'autres fins, Astera peut vous aider à atteindre vos objectifs plus rapidement et plus facilement.

Si vous voulez voir comment Astera peut fonctionner pour votre cas d'utilisation spécifique, vous pouvez vous inscrire à un essai 14-day gratuit or planifier une démo personnalisée avec nos experts. Ne manquez pas cette opportunité de faire passer votre intégration financière au niveau supérieur avec Astera!

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