Как автоматическая интеграция финансовых данных упрощает обнаружение мошенничества

Знаете ли вы, что превентивное обнаружение и предотвращение мошенничества может сэкономить организациям до ошеломляющих 5.9 миллиардов долларов США ежегодно? Однако сбор соответствующих данных для этой цели – непростая задача. Интеграция финансовых данных играет решающую роль в борьбе с мошенничеством, позволяя организациям объединять данные из различных источников и форматов в единое и последовательное представление.

Однако сбор соответствующих данных для этой цели – непростая задача. Интеграция финансовых данных сталкивается со многими проблемами, которые снижают ее эффективность и результативность в обнаружении и предотвращении мошенничества.

Проблемы интеграции финансовых данных

Качество и доступность данных

Качество и доступность данных имеют решающее значение для проекта интеграции финансовых данных, особенно для выявления мошенничества. Мошенники часто используют проблемы качества данных, такие как пропущенные значения, ошибки, несоответствия, дубликаты, выбросы, шум и повреждение, чтобы избежать обнаружения и реализовать свои схемы.

Кроме того, некоторые источники данных могут быть труднодоступными, ненадежными или устаревшими, что может поставить под угрозу полноту и своевременность процесса интеграции финансовых данных.

Поэтому управление качеством данных имеет важное значение для обеспечения точности, согласованности и надежности данных. Управление качеством данных включает в себя различные методы, такие как очистка, проверка, проверка и согласование данных, для выявления и решения проблем с качеством данных. Управление качеством данных может иметь значительные преимущества для организаций, такие как:

• Сокращение потраченных впустую ресурсов привело к потере доходов и увеличению рисков. По данным исследования Experian95% организаций видят негативные последствия плохого качества данных, такие как увеличение затрат, снижение эффективности и снижение удовлетворенности клиентов.
• Экономия денег и стимулирование экономики. Согласно отчету IBMНизкое качество данных обходится экономике США в 3.1 триллиона долларов в год, что эквивалентно 17% ВВП США. Улучшение качества данных может помочь сократить эти потери и повысить производительность и инновации.
• Улучшение управления данными и понимание клиентов. По данным исследования SAS, только 35% организаций имеют хорошо отлаженную систему управления данными и только 24% имеют единое интегрированное представление данных о клиентах. Управление данными — это процесс определения и внедрения политик, стандартов и ролей в области управления данными. Управление данными может помочь улучшить качество данных, безопасность и соответствие требованиям, а также улучшить процесс принятия решений и обслуживания клиентов.

Интеграция и преобразование данных

Процесс интеграции финансовых данных состоит из двух основных задач: извлечение данных из нескольких источников и преобразование их в единое и последовательное представление. Эти задачи сложны, поскольку включают в себя различные вопросы, такие как:

• Неоднородность данных. Источники данных могут иметь разные структуры, форматы и семантику, которые необходимо согласовать и согласовать.
• Сопоставление данных: источники данных могут иметь разные идентификаторы, значения и единицы измерения, которые необходимо перевести и стандартизировать.
• Преобразование данных. Источники данных могут иметь различное качество, степень детализации и сложности, которые необходимо очищать, проверять, агрегировать, фильтровать или преобразовывать любым другим способом.
• Консолидация данных. Источники данных могут содержать избыточные, противоречивые или отсутствующие данные, которые необходимо разрешить и интегрировать.
• Тестирование интеграции данных. Источники данных и преобразования могут содержать ошибки, ошибки или аномалии, которые необходимо обнаружить и исправить.

Эти задачи также требуют высокой производительности и эффективности, поскольку они могут иметь дело с большими объемами и разнообразными данными. Согласно отчету GartnerНа интеграцию и преобразование данных приходится 60% времени и затрат проектов хранилищ данных.

Как автоматизированные конвейеры данных помогают интегрировать финансовые данные для обнаружения мошенничества

Автоматизированные конвейеры данных позволяют создавать, выполнять и управлять рабочими процессами интеграции финансовых данных без необходимости тщательного кодирования или ручного вмешательства. Они предлагают множество функций, которые упрощают интеграцию финансовых данных для обнаружения мошенничества:

• Интерфейс перетаскивания: Автоматизированные конвейеры данных предоставляют удобный и интуитивно понятный интерфейс с возможностью перетаскивания, который позволяет пользователям легко и гибко проектировать и настраивать рабочие процессы интеграции финансовых данных. Пользователи могут просто перетаскивать предварительно созданные источники данных, преобразования, места назначения и другие компоненты на графическое полотно и создавать сопоставления для создания настраиваемых конвейеров данных. Пользователи также могут настраивать свойства и параметры каждого компонента и просматривать результаты каждого шага.
• Возможность подключения к разнообразным источникам: Автоматизированные конвейеры данных поддерживают подключение к разнообразным источникам данных, таким как базы данных, структурированные и неструктурированные файлы, веб-сервисы, облачные платформы и приложения. Пользователи могут легко получать доступ и извлекать данные из различных источников независимо от их местоположения, формата или структуры. Пользователи также могут использовать готовые соединители или создавать собственные соединители для интеграции с любым источником данных.
• Готовые преобразования: Автоматизированные конвейеры данных предлагают богатый набор предварительно созданных преобразований, которые могут выполнять различные задачи манипулирования и обработки данных, такие как очистка данных, проверка данных, преобразование данных, агрегирование данных, фильтрация данных, сортировка данных, объединение данных, разделение данных, обработка данных. поворот и обогащение данных. Эти преобразования помогают устранять ошибки, обеспечивать соответствие, облегчать взаимодействие, предоставлять сводные данные, фокусироваться на соответствующих подмножествах, организовывать данные, интегрировать различные источники, извлекать конкретную информацию, реструктурировать для разных точек зрения и дополнять наборы данных дополнительным контекстом. Пользователи также могут создавать собственные преобразования, писать выражения или использовать языки сценариев для выполнения сложных или специфических преобразований данных.
• Управление качеством данных: Автоматизированные конвейеры данных облегчают управление качеством данных, то есть процесс обеспечения точности, полноты, согласованности и надежности данных. Управление качеством данных включает в себя различные задачи, такие как профилирование данных, очистка данных, проверка, проверка, сверка и аудит.
• Автоматизация рабочего процесса: Автоматизированные конвейеры данных позволяют автоматизировать рабочие процессы. Это позволяет пользователям не только создавать саморегулируемые конвейеры данных, но и автоматизировать задачи, которые обычно требуют ручного вмешательства.
• Сбор измененных данных (CDC): Автоматизированные конвейеры данных поддерживают систему отслеживания измененных данных (CDC), то есть процесс сбора и передачи только изменений, внесенных в источники данных, а не всех наборов данных. CDC полезен для интеграции финансовых данных для обнаружения мошенничества, поскольку он позволяет обнаруживать мошенничество практически в реальном времени и уменьшает объем данных и задержку.
• Управляемая передача файлов (MFT): Автоматизированные конвейеры данных поддерживают управляемую передачу файлов (MFT), которая представляет собой процесс безопасной и надежной передачи файлов между различными системами и местами. MFT полезен для интеграции финансовых данных для обнаружения мошенничества, поскольку он позволяет обмениваться данными с различными заинтересованными сторонами, такими как клиенты, партнеры, поставщики и регулирующие органы.
• Безопасность: Автоматизированные конвейеры данных обеспечивают безопасность, позволяя защитить данные и рабочие процессы интеграции данных от несанкционированного доступа, использования, изменения, раскрытия или уничтожения. Безопасность жизненно важна для интеграции финансовых данных, поскольку она включает в себя конфиденциальные данные, которые могут иметь юридические или нормативные последствия.

Лучшие практики и советы по оптимизации и устранению неполадок интеграции финансовых данных

Оптимизация источников данных

Вы должны принять некоторые стратегические меры для улучшения ваших источников данных. Во-первых, вам следует уточнить процесс выбора и выбрать только соответствующие поля данных. Во-вторых, вам следует использовать фильтры, чтобы исключить ненужную информацию и уменьшить общий объем данных.

Например, при анализе транзакций по кредитным картам вам следует сосредоточиться на таких важных полях данных, как сумма транзакции, дата, время, местоположение, продавец и клиент. Для дальнейшей оптимизации вам следует рассмотреть возможность исключения транзакций, которые ниже определенного порога или транзакций из надежных источников, посредством применения целевых фильтров.

Это не только отсекает ненужные данные, но и привлекает внимание к транзакциям с более высокой вероятностью мошенничества. В-третьих, вам следует использовать такие методы, как индексирование и секционирование таблиц данных на основе даты, времени или местоположения транзакции. Это может повысить производительность поиска данных и ускорить обнаружение мошенничества.

Эффективно используйте преобразования данных

Вам необходимо сделать продуманный выбор как метода, так и режима, чтобы эффективно использовать преобразования данных. Вы можете рассмотреть варианты обработки в памяти, с выталкиванием вниз, массовой и параллельной обработки. Чтобы упростить процесс, вам следует избегать ненужных или избыточных преобразований и повысить производительность за счет реализации методов кэширования и буферизации во время обработки данных.

Например, если вы консолидируете данные из нескольких источников, желательно провести преобразования внутри исходной или целевой системы, выбрав обработку pushdown/ELT. Это сводит к минимуму перемещение данных, уменьшает задержку и повышает общую скорость обработки.

Более того, если ваши типы данных, форматы или единицы измерения уже согласованы во всех источниках, вам следует пропустить ненужные преобразования. Для дальнейшего повышения производительности и предотвращения избыточных операций следует хранить промежуточные результаты преобразования в памяти или на диске, используя методы кэширования и буферизации.

Автоматизируйте сопоставление данных

Автоматизация сопоставления данных может помочь вам сэкономить значительное время и усилия и создать сложные выражения для сопоставления данных. Одной из этих функций является функция автоматического сопоставления, которая может автоматически сопоставлять элементы данных, если они имеют одинаковые или похожие имена. Эта функция помогает уменьшить количество человеческих ошибок и ускорить процесс.

Вы также можете использовать функцию сопоставления выражений для создания сложных выражений для сопоставления данных, таких как объединение, разделение или вычисление элементов данных. Это может помочь вам создать новые и полезные элементы данных. Например, вы можете создать уникальный идентификатор клиента, объединив его имя и фамилию.

Кроме того, вы можете использовать некоторые функции, которые помогут вам сопоставить элементы данных на основе таблицы поиска или показателя сходства. Одной из этих функций является функция сопоставления поиска, которая может сопоставлять элементы данных на основе справочной таблицы, содержащей список действительных или недействительных продавцов или клиентов. Это может помочь вам выявить и пометить транзакции, в которых участвуют подозрительные стороны.

Еще одна функция — функция нечеткого сопоставления, которая может помочь сопоставить похожие строки. Это может помочь вам справиться с элементами данных, которые не совпадают, но достаточно близки, например, с ошибками в написании или сокращенными именами.

Повышение качества данных

Качество данных важно для обнаружения мошенничества, поскольку оно влияет на точность, согласованность и надежность данных. Для оптимизации качества данных можно использовать различные инструменты и методы, такие как:

• Правила качества данных: это правила, которые проверяют и обеспечивают соблюдение стандартов качества данных, таких как полнота, уникальность, достоверность, согласованность и точность. Вы можете использовать готовые правила качества данных или создать свои собственные правила качества данных с помощью мастера качества данных или редактора качества данных. Например, вы можете создать правило качества данных, которое проверяет, находится ли сумма транзакции в разумном диапазоне, и, если нет, отклоняет транзакцию или помечает ее как потенциально мошенническую.
• Отчеты о качестве данных: эти отчеты иллюстрируют состояние данных определенного набора данных. Отчеты о качестве данных можно использовать для визуализации и передачи состояния и тенденций качества данных, а также для поддержки анализа качества данных и принятия решений.
• Оповещения о качестве данных: это оповещения, которые получают уведомления и оповещения, когда правила качества данных нарушаются, и предпринимают соответствующие действия, такие как исправление или удаление данных или уведомление владельцев данных или заинтересованных сторон. Вы можете использовать оповещения о качестве данных, чтобы обеспечить соответствие качества данных и подотчетность, а также предотвратить или снизить риски, связанные с качеством данных.

Оптимальная загрузка и синхронизация данных

Назначение данных важно для обнаружения мошенничества, поскольку оно влияет на доставку и хранение данных. Чтобы оптимизировать назначение данных, вы можете выбрать наиболее подходящие и эффективные варианты, такие как:

• Тип и формат назначения: это тип и формат назначения данных, например база данных, файл, веб-службы, такие как API, облачная платформа или приложение. Вы можете выбрать тип и формат назначения в зависимости от использования и потребления данных. Например, вы можете использовать API в качестве источника данных для доступа к данным в реальном времени, необходимым для обнаружения мошенничества.
• Режим загрузки: это режим загрузки данных в место назначения данных, например полная загрузка, добавочная загрузка, обновление или вставка. Вы можете выбрать режим загрузки в зависимости от объема и частоты данных. Например, если вы хотите загрузить полные данные из источника в пункт назначения, вы можете выбрать полную загрузку. Если вы хотите загружать его постепенно с момента последней загрузки, вы можете выбрать дополнительную загрузку. Если вы хотите вставить новые записи в целевую базу данных, выберите «Вставить». Если вы хотите вставлять новые записи, если они не существуют в базе данных, и обновлять записи, если они существуют, мы бы выбрали upsert. Обратите внимание, что дополнительная загрузка/полная загрузка не являются альтернативой upsert/insert. Выбор между инкрементальной и полной загрузкой не зависит от выбора вставки и увеличения.
• Сбор измененных данных (CDC): это функция, которая фиксирует и передает только изменения, внесенные в источники данных, а не все наборы данных. Вы можете использовать функцию CDC, чтобы снизить затраты на передачу и хранение данных, а также повысить актуальность и своевременность данных для обнаружения мошенничества.

Настройка автоматизации рабочих процессов

Улучшение автоматизации рабочих процессов гарантирует, что ваш рабочий процесс конвейера данных будет оптимизирован для обнаружения мошенничества. Вы можете настроить триггеры рабочего процесса на основе заранее определенных частот или событий, таких как поступление данных, изменения, нарушения качества или предупреждения о мошенничестве. Эта функция помогает активировать и реагировать на изменения, влияющие на процессы обнаружения мошенничества. Например, вы можете использовать эту функцию для запуска рабочего процесса при поступлении нового файла в папку, при нарушении правила качества данных или при генерации предупреждения о мошенничестве другой системой или приложением.

После того как рабочий процесс установлен, вы должны контролировать конвейер. Вам необходимо настроить показатели для анализа производительности вашего конвейера. Например, вы должны отслеживать, сколько времени занимает рабочий процесс конвейера данных, сколько записей он обрабатывает, сколько ошибок или предупреждений он встречает и сколько действий он выполняет. Вы также можете использовать эту функцию для оптимизации рабочего процесса конвейера данных, изменяя параметры, переменные или настройки по мере необходимости, чтобы повысить скорость, точность и надежность обработки данных для обнаружения мошенничества.

Настройка журнала рабочего процесса

Если вы создаете рабочий процесс обнаружения мошенничества, важно настроить, просмотреть и экспортировать журнал вашего конвейера данных с помощью фильтров, функций предварительного просмотра и экспорта. Это помогает вам просматривать и анализировать детали и историю рабочего процесса вашего конвейера данных, а также поддерживать аудит и оценку рабочего процесса вашего конвейера данных. Например, вы можете использовать эту функцию, чтобы увидеть время начала и окончания рабочего процесса конвейера данных, используемые параметры и переменные, наборы входных и выходных данных, применяемые правила качества данных и сведения о месте назначения данных.

Вы также можете использовать эту функцию для оптимизации рабочего процесса конвейера данных, проверяя выполнение и результаты рабочего процесса конвейера данных, а также находя и исправляя любые проблемы с качеством данных для обнаружения мошенничества.

Настроить оповещения

Ваш конвейер данных должен отправлять вам уведомления и оповещения о завершении или сбое рабочего процесса по электронной почте, SMS или push-уведомлениям. Это гарантирует, что рабочий процесс конвейера данных завершен и успешен, а также позволяет предпринять соответствующие действия, такие как исправление или удаление данных или уведомление владельцев данных или заинтересованных сторон в случае каких-либо сбоев или ошибок.

Например, вы можете использовать эту функцию для получения электронного письма, SMS или push-уведомления, когда ваш конвейер данных выполнился успешно или возникла ошибка, а также для просмотра сводной информации и состояния вашего конвейера данных.

Вы также можете использовать эту функцию для оптимизации конвейера данных за счет сокращения задержки и времени простоя конвейера данных, а также за счет повышения скорости реагирования и надежности конвейера данных для обнаружения мошенничества.

Оптимизация обработки исключений

Обработка исключений помогает устранять ошибки и исключения, возникающие в конвейере данных, с помощью кодов ошибок, сообщений об ошибках и действий при ошибках.

Вы можете использовать эту функцию для устранения неполадок и исправления ошибок и исключений, а также для предотвращения или уменьшения рисков и воздействий на конвейер данных. Например, вы можете использовать эту функцию для просмотра кодов ошибок и сообщений об ошибках, которые объясняют причину и тип ошибок и исключений, а также для выполнения действий при ошибках, которые сообщают вам шаги и решения для устранения ошибок и исключений.

Вы также можете использовать эту функцию для оптимизации конвейера данных, избегая или сводя к минимуму сбои и ошибки конвейера данных, а также повышая качество и безопасность конвейера данных для обнаружения мошенничества.

Восстановление рабочего процесса

Эта функция позволяет восстановить и возобновить рабочий процесс конвейера данных с последней успешной точки, используя контрольные точки, снимки и функции отката. Вы можете использовать эту функцию для восстановления и продолжения рабочего процесса конвейера данных, а также во избежание потери или повторения каких-либо данных или работы. Например, вы можете использовать эту функцию для просмотра контрольных точек и снимков, которые сохраняют состояние и ход рабочего процесса конвейера данных, а также использовать функцию отката для возврата к последней успешной точке. Вы также можете использовать эту функцию для оптимизации рабочего процесса конвейера данных путем сохранения и восстановления данных и работы рабочего процесса конвейера данных, а также повышения эффективности и непрерывности рабочего процесса конвейера данных для обнаружения мошенничества.

Как Astera Обеспечивает интеграцию финансовых данных

Интеграция финансовых данных для обнаружения мошенничества требует тщательного планирования и исполнения. С помощью автоматизированных конвейеров данных, таких как Astera Автоматизированный построитель конвейеров данных, вы можете легко и эффективно добиться интеграции данных для обнаружения мошенничества.

Автоматизированные конвейеры данных помогают интегрировать финансовые данные для обнаружения мошенничества несколькими способами, такими как интерфейс перетаскивания, подключение к разнообразным источникам, заранее созданные преобразования, сопоставление данных, управление качеством данных, автоматизация рабочих процессов, CDC и т. д. Надстройка MFT, безопасности и аналитики.

Astera автоматизированный конструктор конвейеров данных — это мощный инструмент, который поможет вам оптимизировать интеграцию финансовых данных. С AsteraВы можете:

• Подключайтесь к различным источникам и местам назначения данных, таким как базы данных, файлы, API, облачные сервисы и т. д., без написания кода.
• Преобразуйте и обогатите свои данные с помощью встроенных функций, выражений и бизнес-правил с помощью интерфейса перетаскивания.
• Автоматизируйте и планируйте запуск конвейеров данных по требованию или через регулярные промежутки времени с помощью расширенных функций обработки ошибок и мониторинга.
• Отслеживайте и управляйте своими конвейерами данных с помощью аналитики и оповещений в режиме реального времени.

Если вам нужно интегрировать свои финансовые данные для отчетности, анализа, соблюдения требований или других целей, Astera поможет вам достичь ваших целей быстрее и проще.

Если вы хотите увидеть, как Astera может работать для вашего конкретного случая использования, вы можете подписаться на Бесплатная пробная версия 14 or запланировать индивидуальную демонстрацию с нашими экспертами. Не упустите возможность вывести свою финансовую интеграцию на новый уровень с помощью Astera!