Big Data: Optimierte Betrugserkennung auf Microsoft Azure
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Big Data in Bestform: Hadoop & Storm auf Microsoft Azure – „Die Kombination der Microsoft Azure Dienste mit den Open-Source Frameworks Storm und Hadoop zu einer integrierten Cloud-basierten Lösung ist Big Data in Bestform“, sagt Patrick Thoma, Head of Data Management & Analytics bei inovex. Microsoft Azure ist dafür eine ideale Plattform:
Zunächst erfüllt Azure alle Grundvoraussetzungen wie Performance, Skalierbarkeit, internationales Deployment und Datenschutz. Darüber hinaus ermöglicht Microsoft mit standardisierten Diensten wie Azure HDInsight die rasche Entwicklung und Bereitstellung in der Cloud, ohne neue Hardware anzuschaffen oder hohe Investitionen zu tätigen.
Echtzeit-Analyse & Machine Learning kombiniert – „Dank Azure ist man relativ schnell am Start“, so Dominik Benz, technischer Projektleiter bei inovex. Denn Azure HDInsight stellt Apache Hadoop und Storm (sowie andere Frameworks) als verwalteten Cloud-Dienst bereit (Platform-as-a-Service, PaaS). Im Projekt wurde eine moderne Lambda-Architektur implementiert: Der Batch-Strang transformiert auf Basis von Hadoop die bestehenden Daten, um mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen aus vergangenen Betrugsfällen selbstlernend Analysemodelle zur frühzeitigen Erkennung zu entwickeln.
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