Banken, Finanzdienstleister und Versicherungen

Transaktionsdaten verarbeiten, schützen und prognostizieren

Überblick
BFSI
CDI/eCommerce
Energie
Behörden
Gesundheitswesen
Konsumgüter
Telefonie/Kabel
Transport
Die Anwender der Branchen Banken, Finanzdienstleister und Versicherungen (BFSI) stellen das größte Kundensegment von IRI dar. IRI unterstützt diese Unternehmen bei der Erweiterung und dem Schutz ihres Produktportfolios mit Software, die ihnen hilft Trends zu erkennen oder Betrug schneller aufzudecken, Datenschutzbestimmungen einzuhalten, Soft- und Hardwarekosten zu senken und die Qualität und Leistung ihrer Anwendungen zu verbessern.
BFSI-Probleme
IRI-Lösung
Sehr große Datenbanken (VLDBs), die Discovery (Profiling), Archivierung, Migration, Reorganisation, Replikation, Subsetting und Sicherheit erfordern.
Big Data Datensätze, typischerweise aus Großrechner-SAM-Dateien, VLDBs, Transaktionsdateien, HDFS und/oder Weblogs, die große Mengen an Finanzdaten enthalten: Kernbank- und Kreditkartenprozesse Kundenwerbung, psychographische und Bindungsinitiativen Kredit- und Unternehmensrisikoberichterstattung Schadenbearbeitung und Analytik Gebühren, Treueprogramm und Kundenbeziehungsmanagement Mobile, Web- und andere Kanalanalysen Steuerlosabrechnung und Compliance-Programme Batch- und ETL-bezogene Operationen unter SLAs erfordern eine schnellere Datenintegration und Bereitstellung unterschiedlicher Quellen für die Übergabe an COBOL-Programme, BI, Daten- und Spread-Mart-Ziele, Datenbanken und Softwarepakete.

Große Data Warehouses laufen auf überkomplexen 6- und 7-stelligen ETL-Tools, die auf Partitionierung angewiesen sind, ineffizienten In-DB- (oder disjunkt Hadoop) Transformationen, DB-Appliances oder mehr.

Mainframe JCL und andere Sortier-/Merge-Dienstprogramme zur Migration auf Client-/Server-Betriebssysteme. COBOL Sortierverb-Ersatz (zur Verbesserung der nativen Sortierleistung im Volumen).
Berichte und Analysen aus großen, unterschiedlichen Datenquellen.
Mainframe-COBOL-Datei- und Datentypkonvertierung sowie RDB-Daten/DDL für Anwendungs- und Plattformmigrationen.
Bankkonto, Kreditkarte, Sozialversicherung/Steuerzahler/Nationale ID-Nummern und andere persönlich identifizierbare Informationen (PII), die eine statische oder dynamische Datenmaskierung, Verschlüsselung oder andere Schutzmaßnahmen erfordern, um den PCI-Standards oder den Datenschutzrichtlinien der Regierung zu entsprechen.
Anwendungen, Abrechnungsvorlagen, Datenbank- und ETL-Prototypen, ausgelagerte Entwicklung und Offsite-Benchmarking benötigen genaue Testdaten, die keinen Zugriff auf (vertrauliche, unzureichende oder noch nicht existierende) Produktionstabellen oder Flat Files erfordern.
IRI FACT (Fast Extract) entlädt Transaktionstabellen in Flat Files. Es läuft mit oder ohne CoSort SortCL und Bulk-Datenbank laden Utility-Operationen. Die Tools kombinieren klassische (Offline-)Reorgs und Data Warehouse ETL-Jobs. Siehe auch IRI NextForm oder CoSort, die Flat File- oder ODBC-Quellen replizieren, zuordnen und berichten. IRI Voracity umfasst alle oben genannten Punkte sowie die Datenerfassung, Unterordnung, Bereinigung, Maskierung und Vereinheitlichung (MDM).

Single-Pass-Datentransformationen im SortCL-Programm in IRI CoSort und IRI Voracity, die Folgendes beinhalten:

  •    filtern und select
  •    sort und merge
  •    join
  •    aggregatieren
  •    rank und segmentieren
  •    lookup
  •    quer-berechnen
  •    pivot
  •    konvertieren und remap

die in benutzerdefinierten Abrechnungs-, Trend- und anderen Berichten ausgeführt werden können:

  •    Batch Jobs
  •    Delta (Change Data Capture) oder Slowly Changing Dimension dimensional (CDC, SCD)
  •    deskriptive Analytik, d.h. Detail- und Übersichtsberichte mit oder ohne BIRT- oder KNIME-Visualisierungen.
  •    Web und XBRL formatierte Ziele

Die erschwingliche IRI Voracity Abonnementsoftware verwendet bewährte, nahtlos integrierte CoSort und Hadoop Engines für effiziente Transformationen, in Verbindung mit Fast Extract und Pre-CoSorted Lasten. Erwin (ehemals AnalytiXDS) CATfx-Technologie stellt ältere ETL-Aufträge automatisch auf ergonomischere Voracity-Workflows um.

CoSort kann z/OS-Sorten in z/Linux- oder LUW-Servern entweder nahtlos durch Proxy-Kopplung oder durch kostenlose Parm-Konvertierungstools ersetzen, die Karten sortieren, fusionieren und auswählen. Das Programm CoSort SortCL kann auch viele FILE-AID- und ICETOOL-Funktionen ersetzen. Die CoSort Bibliotheken „acucosort“ und „mfcosort“ ersetzen Runtime-Sorts in ACUCOBOL-GT, Micro Focus Workbench, netExpress, Server Express und Enterprise Server.
Das Programm CoSort SortCL kann benutzerdefinierte Berichte mit integrierten Transformationen, Masken und sogar statistischen Analysen (z.B. Kreuzkalken, Standardabweichung, Regression) erstellen. Die Integration mit BIRT und KNIME in Eclipse ist besonders nützlich für Voracity ETL-Anwender, die die Ergebnisse ihrer Datenmashups in einem Arbeitsgang visualisieren oder auswerten möchten.

Die IRI Voracity-Plattform oder das mitgelieferte Datenmigrationsprodukt NextForm kann MF-ISAM und Vision in CSV und andere Textdateien migrieren, Felder in EBCDIC in ASCII konvertieren, in numerisch gepackt, Big-zu-Little-Endian, Multibyte-CJK in Unicode und umgekehrt. Sie können auch Felder neu zuordnen und Datensatzlayouts neu formatieren sowie DB2 und andere ältere DB- und Dateiformate (und DDL) migrieren und replizieren.

Das IRI FieldShield Datenmaskierungsprodukt kann PII und andere sensible Daten in Datenbanken und Flat Files mit Verschlüsselung, Redaktion, Hashing, Pseudonymisierung, Randomisierung und anderen Funktionen finden, klassifizieren und schützen, während es gleichzeitig das Re-ID-Risiko bewertet und Job-Audit-Trails erstellt. IRI CellShield kann Daten in Excel-Tabellen finden und maskieren und IRI DarkShield kann dasselbe für unstrukturierte Text- und Bilddateien, NoSQL DBs und PDF/MS Office-Dokumente tun. Die Datenmanagement-Plattform IRI Voracity unterstützt alle drei Produkte.

CoSort SortCL und IRI RowGen erstellen sichere, intelligente und referenzkorrekte Testdaten aus der Erzeugung von Zufallsdatentypen und/oder der zufälligen Auswahl von Realdaten aus Real-Set-Dateien (Lookup-Tabellen). RowGen verfügt über integrierte SortCL-Funktionen zur Manipulation und Vorsortierung von Testdaten, um die Belastung zu beschleunigen.

Nachfolgend finden Sie einige IRI-Kunden in:

ABN AMRO
Ambank
Banco Colpatria
Banco Credicoop
Banque de la Rép. d’Haïti
Banco del Desarollo
Banco Estado
Banco de Mexico
Banco del Bienestar
Banco General
Banco Ripley
Banco Safra
Banco Santander
Bank of Abyssinia
Bank of America
Bank of Egypt
Bank of Montreal
Banque de la Poste
Banque Exterieure d’Algérie
Banque Vernes
Capitec Bank
C6 Bank
Cathay United Bank
Chinae Savings Bank
CitiGroup
Citizens Bank
Commercial Bank of Ethiopia
Credibanco
First National Bank
Friesland Bank
Frost Bank
Green Dot Bank
Hana Bank
Industrial Bank of Korea
IC Banche Popolari Italiane
ING Bank
Kiwi Bank
Korea Development Bank
Korea Exchange Bank
La Caixa
MiBanco
N. American Savings Bank
National Australia Bank
Ned Bank S. Africa
Nonghyup Bank
OTP Bank
RBS
Shinhan Bank
South Africa Reserve Bank
Tesco Bank
TransBank
Wells Fargo
Wesbank
Woori Bank

American Stock Exchange
Charles Schwab
Daishin Securities
Dooson Capital
Fidelity Investments
Goldman Sachs
Korea Investments & Securities
Korea Stock Exchange
Koscom
Kyobo Securities
Mirae Asset
Tel-Aviv Stock Exchange

ADP
Arab Financial Services
Brinks Global Services
Cagemini Services
Conductor Tecnologia
Credit Suisse
CSC
Epsilon
Ernst & Young
Finsiel
Fiserv
First Data Resources
Getnet Adquirênciae
High Tech Systems
KFTC KNET
(KSSC Kuwait)
Paygo
PicPay
Redlink Argentina
Securian
Solomon Financial Group
Sungard (FIS Global)
Windcave

ACI Worldwide
BC Card
Capital One
CartaSi
Equifax
Experian
Hyundai Card
LG Credit
Lotte Card
NH Card
Prorecard
Rakuten Card
Samsung Card
Sopra Banking
Tencnocom/INDRA
Visa

Aegon
Aflac
AIG
Allianz
AXA
Citizens
DB Insurance
Farmer’s Mutual Hail
Generali
Groupe Henner
Guardian Life
Hartford Insurance
IAG
Indianapolis Life
ING
KoreanRe
Kyobo Life Insurance
MunichRe
NRMA
Prudential
Samsung Life
Seoul General
Shinhan Life
The Hartford