Como a integração automatizada de dados financeiros simplifica a detecção de fraudes

Você sabia que a detecção e prevenção proativa de fraudes poderia economizar às organizações até impressionantes US$ 5.9 bilhões anualmente? Contudo, recolher dados relevantes para este fim não é tarefa fácil. A integração de dados financeiros desempenha um papel crucial na luta contra a fraude, permitindo que as organizações fundam dados de várias fontes e formatos numa visão unificada e consistente.

Contudo, recolher dados relevantes para este fim não é tarefa fácil. A integração de dados financeiros enfrenta muitos desafios que dificultam a sua eficácia e eficiência na detecção e prevenção de fraudes.

Desafios da integração de dados financeiros

Qualidade e Disponibilidade de Dados

A qualidade e a disponibilidade dos dados são cruciais para o projeto de integração de dados financeiros, especialmente na detecção de fraudes. Os fraudadores muitas vezes exploram problemas de qualidade de dados, como valores ausentes, erros, inconsistências, duplicatas, valores discrepantes, ruído e corrupção, para evitar a detecção e executar seus esquemas.

Além disso, algumas fontes de dados podem ser de difícil acesso, não confiáveis ​​ou desatualizadas, o que pode comprometer a integridade e a oportunidade do processo de integração de dados financeiros.

Portanto, o gerenciamento da qualidade dos dados é essencial para garantir que os dados sejam precisos, consistentes e confiáveis. O gerenciamento da qualidade dos dados envolve várias técnicas, como limpeza, validação, verificação e reconciliação de dados, para identificar e resolver problemas de qualidade dos dados. O gerenciamento da qualidade dos dados pode trazer benefícios significativos para as organizações, como:

• Reduzir o desperdício de recursos, perda de receitas e aumento do risco. De acordo com uma pesquisa da Experian, 95% das organizações veem impactos negativos da má qualidade dos dados, como aumento de custos, menor eficiência e redução da satisfação do cliente.
• Economizando dinheiro e impulsionando a economia. De acordo com um relatório da IBM, a má qualidade dos dados custa à economia dos EUA 3.1 biliões de dólares por ano, o que equivale a 17% do PIB dos EUA. Melhorar a qualidade dos dados pode ajudar a reduzir estas perdas e aumentar a produtividade e a inovação.
• Aprimorando a governança de dados e as percepções do cliente. De acordo com um estudo da SAS, apenas 35% das organizações têm uma estrutura de governança de dados bem estabelecida e apenas 24% têm uma visão única e integrada dos dados dos clientes. A governança de dados é o processo de definição e implementação de políticas, padrões e funções para gerenciamento de dados. A governança de dados pode ajudar a melhorar a qualidade, a segurança e a conformidade dos dados, bem como permitir uma melhor tomada de decisões e melhor atendimento ao cliente.

Integração e transformação de dados

O processo de integração de dados financeiros consiste em duas tarefas principais: extrair dados de múltiplas fontes e convertê-los em uma visão unificada e consistente. Essas tarefas são desafiadoras, pois envolvem diversas questões, como:

• Heterogeneidade de dados: As fontes de dados podem ter diferentes estruturas, formatos e semânticas, que precisam ser reconciliadas e alinhadas.
• Mapeamento de dados: As fontes de dados podem ter diferentes identificadores, valores e unidades, que precisam ser traduzidos e padronizados.
• Transformação de dados: As fontes de dados podem ter qualidade, granularidade e complexidade diferentes, que devem ser limpas, validadas, agregadas, filtradas ou transformadas de qualquer outra forma.
• Consolidação de dados: As fontes de dados podem conter dados redundantes, conflitantes ou ausentes, que precisam ser resolvidos e integrados.
• Teste de integração de dados: fontes de dados e transformações podem conter erros, bugs ou anomalias, que precisam ser detectados e corrigidos.

Essas tarefas também exigem alto desempenho e eficiência, pois podem lidar com grandes volumes e variedades de dados. De acordo com um relatório do Gartner, a integração e a transformação de dados representam 60% do tempo e do custo dos projetos de data warehouse.

Como os pipelines de dados automatizados auxiliam na integração de dados financeiros para detecção de fraudes

Pipelines de dados automatizados permitem a criação, execução e gerenciamento de fluxos de trabalho de integração de dados financeiros sem exigir codificação extensa ou intervenção manual. Eles oferecem muitos recursos que facilitam a integração de dados financeiros para detecção de fraudes:

• Interface de arrastar e soltar: Os pipelines de dados automatizados fornecem uma interface de arrastar e soltar fácil de usar e intuitiva que permite aos usuários projetar e configurar fluxos de trabalho de integração de dados financeiros com facilidade e flexibilidade. Os usuários podem simplesmente arrastar e soltar fontes de dados, transformações, destinos e outros componentes pré-construídos em uma tela gráfica e fazer mapeamentos para criar pipelines de dados personalizados. Os usuários também podem personalizar as propriedades e parâmetros de cada componente e visualizar os resultados de cada etapa.
• Conectividade com uma ampla gama de fontes: pipelines de dados automatizados oferecem suporte à conectividade com uma ampla variedade de fontes de dados, como bancos de dados, arquivos estruturados e não estruturados, serviços da Web, plataformas em nuvem e aplicativos. Os usuários podem acessar e extrair facilmente dados de diversas fontes, independentemente de sua localização, formato ou estrutura. Os usuários também podem usar conectores pré-construídos ou criar conectores personalizados para integração com qualquer fonte de dados.
• Transformações pré-construídas: Os pipelines de dados automatizados oferecem um rico conjunto de transformações pré-construídas que podem executar várias tarefas de manipulação e processamento de dados, como limpeza de dados, validação de dados, conversão de dados, agregação de dados, filtragem de dados, classificação de dados, junção de dados, divisão de dados, dados pivotamento e enriquecimento de dados. Estas transformações ajudam a resolver erros, garantir a conformidade, facilitar a interoperabilidade, fornecer resumos, concentrar-se em subconjuntos relevantes, organizar dados, integrar diversas fontes, extrair informações específicas, reestruturar para diferentes perspetivas e aumentar os conjuntos de dados com contexto adicional. Os usuários também podem criar transformações personalizadas, escrever expressões ou usar linguagens de script para realizar transformações de dados complexas ou específicas.
• Gestão de qualidade de dados: pipelines de dados automatizados facilitam o gerenciamento da qualidade dos dados, que é o processo de garantir que os dados sejam precisos, completos, consistentes e confiáveis. O gerenciamento da qualidade dos dados envolve várias tarefas, como criação de perfil de dados, limpeza de dados, validação, verificação, reconciliação e auditoria.
• Automação: pipelines de dados automatizados permitem a automação do fluxo de trabalho. Isso permite que os usuários não apenas criem pipelines de dados autorregulados, mas também automatizem tarefas que normalmente exigem interferência manual.
• Alterar captura de dados (CDC): pipelines de dados automatizados oferecem suporte à captura de dados de alterações (CDC), que é o processo de capturar e transferir apenas as alterações feitas nas fontes de dados, em vez de todos os conjuntos de dados. O CDC é útil para integração de dados financeiros para detecção de fraudes, pois permite a detecção de fraudes quase em tempo real e reduz o volume e a latência de dados.
• Transferência gerenciada de arquivos (MFT): pipelines de dados automatizados oferecem suporte à transferência gerenciada de arquivos (MFT), que é o processo de transferência segura e confiável de arquivos entre diferentes sistemas e locais. A MFT é útil para integração de dados financeiros para detecção de fraudes, pois permite a troca de dados com diversas partes interessadas, como clientes, parceiros, fornecedores e reguladores.
• Segurança: pipelines de dados automatizados garantem a segurança, permitindo proteger os dados e os fluxos de trabalho de integração de dados contra acesso, uso, modificação, divulgação ou destruição não autorizados. A segurança é vital para a integração de dados financeiros, pois envolve dados sensíveis e confidenciais que podem ter implicações legais ou regulamentares.

Melhores práticas e dicas para otimizar e solucionar problemas de integração de dados financeiros

Otimize fontes de dados

Você deve tomar algumas medidas estratégicas para melhorar suas fontes de dados. Primeiro, você deve refinar seu processo de seleção e optar apenas por campos de dados relevantes. Segundo, você deve usar filtros para excluir informações irrelevantes e reduzir o volume geral de dados.

Por exemplo, na análise de transações de cartão de crédito, você deve se concentrar em campos de dados essenciais, como valor da transação, data, hora, local, comerciante e cliente. Para simplificar ainda mais, você deve considerar a exclusão de transações abaixo de um limite específico ou de fontes confiáveis ​​por meio da aplicação de filtros direcionados.

Isto não apenas elimina dados desnecessários, mas também direciona a atenção para transações com maior probabilidade de serem fraudulentas. Terceiro, você deve empregar técnicas como indexação e particionamento das tabelas de dados com base na data, hora ou local da transação. Isso pode aumentar o desempenho da recuperação de dados e agilizar a detecção de fraudes.

Aproveite as transformações de dados com eficiência

Você precisa fazer escolhas criteriosas tanto no método quanto no modo para aproveitar com eficiência as transformações de dados. Você pode considerar opções de processamento na memória, empilhamento, em massa e paralelo. Para agilizar o processo, você deve evitar transformações desnecessárias ou redundantes e melhorar o desempenho implementando técnicas de cache e buffer durante o processamento de dados.

Por exemplo, se você estiver consolidando dados de múltiplas fontes, é aconselhável realizar transformações dentro do sistema de origem ou de destino, optando pelo processamento pushdown/ELT. Isso minimiza a movimentação de dados, reduz a latência e aumenta a velocidade geral de processamento.

Além disso, se os seus tipos de dados, formatos ou unidades já forem consistentes entre as fontes, você deverá pular transformações desnecessárias. Para melhorar ainda mais o desempenho e evitar operações redundantes, você deve armazenar os resultados intermediários da transformação na memória ou no disco usando técnicas de cache e buffer.

Automatize o mapeamento de dados

Automatizar o mapeamento de dados pode ajudá-lo a economizar tempo e esforço consideráveis ​​e a criar expressões complexas para mapeamento de dados. Um desses recursos é o recurso de mapeamento automático, que pode mapear automaticamente seus elementos de dados se eles tiverem nomes iguais ou semelhantes. Esse recurso ajuda a reduzir erros humanos e acelerar o processo.

Você também pode aproveitar o recurso de mapeamento de expressão para criar expressões complexas para mapeamento de dados, como concatenação, divisão ou cálculo de elementos de dados. Isso pode ajudá-lo a criar elementos de dados novos e úteis. Por exemplo, você pode criar um identificador exclusivo para o cliente concatenando seu nome e sobrenome.

Além disso, você pode usar alguns recursos que podem ajudá-lo a mapear seus elementos de dados com base em uma tabela de pesquisa ou pontuação de similaridade. Um desses recursos é o recurso de mapeamento de pesquisa, que pode mapear seus elementos de dados com base em uma tabela de referência que contém a lista de comerciantes ou clientes válidos ou inválidos. Isso pode ajudá-lo a identificar e sinalizar transações que envolvem partes suspeitas.

Outro recurso é o recurso de mapeamento difuso, que pode ajudar a combinar strings semelhantes. Isso pode ajudá-lo a lidar com elementos de dados que não são iguais, mas próximos o suficiente, como nomes com erros ortográficos ou abreviados.

Melhore a qualidade dos dados

A qualidade dos dados é importante para a detecção de fraudes, pois afeta a precisão, consistência e confiabilidade dos dados. Para otimizar a qualidade dos dados, você pode usar diversas ferramentas e técnicas, como:

• Regras de qualidade de dados: são regras que verificam e aplicam os padrões de qualidade dos dados, como integridade, exclusividade, validade, consistência e precisão. É possível usar as regras de qualidade de dados predefinidas ou criar suas próprias regras de qualidade de dados usando o assistente de qualidade de dados ou o editor de qualidade de dados. Por exemplo, você pode criar uma regra de qualidade de dados que verifique se o valor da transação está dentro de um intervalo razoável e, caso contrário, rejeite ou sinalize a transação como potencialmente fraudulenta.
• Relatórios de qualidade de dados: esses relatórios ilustram a integridade dos dados de um conjunto de dados específico. Você pode usar os relatórios de qualidade de dados para visualizar e comunicar o status e as tendências da qualidade dos dados e para apoiar a análise de qualidade dos dados e a tomada de decisões.
• Alertas de qualidade de dados: são alertas que recebem notificações e alertas quando as regras de qualidade dos dados são violadas e tomam as ações apropriadas, como corrigir ou descartar os dados ou notificar os proprietários dos dados ou partes interessadas. Você pode usar os alertas de qualidade de dados para garantir a conformidade e a responsabilidade da qualidade dos dados e para prevenir ou mitigar riscos de qualidade dos dados.

Carregue e sincronize dados de maneira ideal

O destino dos dados é importante para a detecção de fraudes, pois afeta a entrega e o armazenamento dos dados. Para otimizar o destino dos dados, você pode escolher as opções mais adequadas e eficientes, como:

• Tipo e formato de destino: são o tipo e o formato do destino dos dados, como o banco de dados, o arquivo, serviços da web como APIs, a plataforma de nuvem ou o aplicativo. Você pode escolher o tipo e formato de destino dependendo do uso e consumo de dados. Por exemplo, você pode consumir APIs como fonte de dados para acessar dados em tempo real necessários para detecção de fraudes.
• Modo de carga: este é o modo de carregamento dos dados no destino de dados, como carregamento completo, carregamento incremental, upsert ou inserção. Você pode escolher o modo de carregamento dependendo do volume e frequência dos dados. Por exemplo, se quiser carregar os dados completos da origem ao destino, você pode escolher carregamento completo. Se quiser carregá-lo de forma incremental desde o último carregamento, você pode escolher o carregamento incremental. Se desejar inserir novos registros no banco de dados de destino, escolha inserir. Se você deseja inserir novos registros caso eles não existam no banco de dados e atualizar os registros caso existam, escolheríamos upsert. Observe que carga incremental/carga completa não são alternativas de upsert/insert. A escolha entre carga incremental e completa é separada daquela de inserção e inserção ascendente.
• Alterar captura de dados (CDC): este é um recurso que captura e transfere apenas as alterações feitas nas fontes de dados, em vez de todos os conjuntos de dados. Você pode usar o recurso CDC para reduzir os custos de transferência e armazenamento de dados e para melhorar a atualização e a pontualidade dos dados para detecção de fraudes.

Configurar automação de fluxo de trabalho

O aprimoramento da automação do fluxo de trabalho garante que o fluxo de trabalho do pipeline de dados seja otimizado para detecção de fraudes. Você pode configurar gatilhos de fluxo de trabalho com base em frequências ou eventos predefinidos, como chegadas de dados, alterações, violações de qualidade ou alertas de fraude. Esse recurso ajuda você a ativar e responder a alterações que afetam os processos de detecção de fraudes. Por exemplo, você pode usar esse recurso para iniciar um fluxo de trabalho quando um novo arquivo chega em uma pasta, quando uma regra de qualidade de dados é violada ou quando um alerta de fraude é gerado por outro sistema ou aplicativo.

Depois que o fluxo de trabalho for estabelecido, você deverá monitorar o pipeline. Você precisa configurar métricas para avaliar o desempenho do seu pipeline. Por exemplo, você deve monitorar quanto tempo leva para executar o fluxo de trabalho do pipeline de dados, quantos registros ele processa, quantos erros ou avisos ele encontra e quantas ações ele executa. Você também pode usar esse recurso para otimizar o fluxo de trabalho do pipeline de dados, alterando os parâmetros, variáveis ​​ou configurações, conforme necessário, para melhorar a velocidade, a precisão e a confiabilidade do processamento de dados para detecção de fraudes.

Configurar log de fluxo de trabalho

Se você estiver criando um fluxo de trabalho de detecção de fraudes, é essencial configurar, visualizar e exportar o log do seu pipeline de dados usando filtros, visualização e funções de exportação. Isso ajuda você a revisar e analisar os detalhes e o histórico do fluxo de trabalho do pipeline de dados e a oferecer suporte à auditoria e avaliação do fluxo de trabalho do pipeline de dados. Por exemplo, você pode usar esse recurso para ver a hora de início e término do fluxo de trabalho do pipeline de dados, os parâmetros e variáveis ​​usados, os conjuntos de dados de entrada e saída, as regras de qualidade de dados aplicadas e os detalhes do destino dos dados.

Você também pode usar esse recurso para otimizar o fluxo de trabalho do pipeline de dados, verificando a execução e os resultados do fluxo de trabalho do pipeline de dados e encontrando e corrigindo quaisquer problemas de qualidade de dados para detecção de fraudes.

Configurar Alertas

Seu pipeline de dados precisa enviar notificações e alertas quando o fluxo de trabalho for concluído ou falhar, usando email, SMS ou notificações push. Isso garante que o fluxo de trabalho do pipeline de dados seja concluído e bem-sucedido e que tome as ações apropriadas, como corrigir ou descartar os dados ou notificar os proprietários dos dados ou partes interessadas em caso de falhas ou erros.

Por exemplo, você pode usar esse recurso para receber um e-mail, um SMS ou uma notificação push quando seu pipeline de dados for executado com êxito ou ocorrer um erro e para ver o resumo e o status do seu pipeline de dados.

Você também pode usar esse recurso para otimizar seu pipeline de dados, reduzindo a latência e o tempo de inatividade do pipeline de dados e melhorando a capacidade de resposta e a confiabilidade do pipeline de dados para detecção de fraudes.

Otimize o tratamento de exceções

O tratamento de exceções ajuda a resolver erros e exceções que ocorrem durante o pipeline de dados usando códigos de erro, mensagens de erro e ações de erro.

Você pode usar esse recurso para solucionar problemas e corrigir erros e exceções e para prevenir ou reduzir os riscos e impactos do pipeline de dados. Por exemplo, você pode usar esse recurso para ver os códigos de erro e as mensagens de erro que explicam a causa e o tipo dos erros e exceções e para executar as ações de erro que informam as etapas e soluções para resolver os erros e exceções.

Você também pode usar esse recurso para otimizar seu pipeline de dados, evitando ou minimizando falhas e erros no pipeline de dados e melhorando a qualidade e a segurança do pipeline de dados para detecção de fraudes.

Recuperação de fluxo de trabalho

Esse recurso permite recuperar e retomar o fluxo de trabalho do pipeline de dados a partir do último ponto bem-sucedido usando pontos de verificação, instantâneos e funções de reversão. Você pode usar esse recurso para restaurar e continuar o fluxo de trabalho do pipeline de dados e evitar a perda ou repetição de quaisquer dados ou trabalho. Por exemplo, você pode usar esse recurso para ver os pontos de verificação e os instantâneos que salvam o estado e o progresso do fluxo de trabalho do pipeline de dados e usar a função de reversão para voltar ao último ponto bem-sucedido. Você também pode usar esse recurso para otimizar o fluxo de trabalho do pipeline de dados, preservando e recuperando os dados e o trabalho do fluxo de trabalho do pipeline de dados e melhorando a eficiência e a continuidade do fluxo de trabalho do pipeline de dados para detecção de fraudes.

Como funciona o dobrador de carta de canal Astera Permite integração de dados financeiros

A integração de dados financeiros para detecção de fraudes requer planejamento e execução cuidadosos. Com a ajuda de pipelines de dados automatizados, como Astera Construtor de pipeline de dados automatizado, você pode obter integração de dados para detecção de fraudes com facilidade e eficiência.

Os pipelines de dados automatizados auxiliam na integração de dados financeiros para detecção de fraudes de diversas maneiras, como uma interface de arrastar e soltar, conectividade com uma ampla gama de fontes, transformações pré-construídas, mapeamento de dados, gerenciamento de qualidade de dados, automação de fluxo de trabalho, CDC, Complemento MFT, segurança e análise.

Astera O construtor automatizado de pipeline de dados é uma ferramenta poderosa que pode ajudá-lo a agilizar a integração de dados financeiros. Com Astera, você pode:

• Conecte-se a diversas fontes e destinos de dados, como bancos de dados, arquivos, APIs, serviços em nuvem e muito mais, sem escrever nenhum código.
• Transforme e enriqueça seus dados com funções, expressões e regras de negócios integradas usando uma interface de arrastar e soltar.
• Automatize e programe seus pipelines de dados para execução sob demanda ou em intervalos regulares com recursos avançados de gerenciamento e monitoramento de erros.
• Monitore e gerencie seus pipelines de dados com insights e alertas em tempo real.

Se você precisa integrar seus dados financeiros para relatórios, análises, conformidade ou outros fins, Astera pode ajudá-lo a atingir seus objetivos com mais rapidez e facilidade.

Se você quer ver como Astera pode funcionar para seu caso de uso específico, você pode se inscrever em um Teste gratuito do dia 14 or agende uma demonstração personalizada com nossos especialistas. Não perca esta oportunidade de levar a sua integração financeira para o próximo nível com Astera!