09:15 04.04.2018 |
7917 просмотров
Национальный Клиринговый Центр (входит в группу «Московская Биржа») в сотрудничестве с компанией «Неофлекс» реализовал проект по автоматизации обязательной и налоговой отчетности с помощью системы Neoflex Reporting Big Data Edition.
Благодаря использованию технологий Big Data НКЦ существенно ускорил процесс подготовки отчетности и, кроме того, получил готовое хранилище для аналитики больших данных (DataLake) с финансовой информацией, которое может быть использовано для задач по развитию аналитики.
Высокая скорость работы автоматизированной системы подготовки отчетности обеспечивается за счет использования принципиально новых для данного класса задач технологий и инструментов: для хранения данных используется HDFS (Hadoop), а для обработки — платформа Spark, поддерживающая распределенные in-memory вычисления. Возможности Hadoop и Spark по параллельной обработке данных обеспечивают высокую надежность и отказоустойчивость системы, при этом позволяют снизить затраты на серверное оборудование и программное обеспечение.
Как рассказал Сергей Поляков, управляющий директор по информационным технологиям Московской биржи, основной целью было ускорение процесса подготовки обязательной и налоговой отчетности НКЦ, которому в соответствии со статусом квалифицированного центрального контрагента на рынках Московской биржи предъявляются повышенные регуляторные требования. Базирующаяся на технологиях Hadoop, система Neoflex Reporting Big Data Edition может легко и без особых финансовых затрат масштабироваться при дальнейшем развитии компании. Разработанный функционал также планируется использовать и для развития аналитики, необходимой для принятия управленческих решений.
Теги: Автоматизация предприятий
Большие данные
Hadoop
Neoflex
На ту же тему:
ПЭК использует Big Data в планировании логистики
Крупнейший грузоперевозчик ПЭК запустил Центр управления перевозками на базе решений Big Data. Решение, созданное при помощи «Неофлекс», позиционируется как уникальное для рынка отечественной логистики. Оно позволило существенно повысить точность планирования грузоперевозок и установить новые стандарты качества работы в индустрии сборных грузов.
«Сбер»: персональные предложения на импортонезависимой платформе
Игорь Зарубинский, директор дивизиона развития платформы рекомендательного бизнеса и коммуникаций от потребности клиента «Сбера», и Алексей Смирнов, управляющий директор этого дивизиона, - о миграции платформы персонализации, давшей новые технологические возможности.
Tele2 увеличила емкость платформы big data на 40%
Оператор связи Tele2 завершил расширение существующего кластера хранения и обработки больших данных за счет решения RT.DataLake. Это позволило на 40% нарастить полезную емкость платформы big data Tele2 и увеличить производительность для расчетов задач машинного обучения. Благодаря этому компания сократила зависимость от иностранного ПО, получила возможность увеличивать вычислительные мощности и масштабировать текущее решение без ограничений.
Клиенты в озере данных
В чем разница между «озером данных» и традиционным хранилищем? Какие задачи решают эти два подхода и можно ли их объединить для построения мощной аналитической платформы? Своими взглядами делится Сергей Сотниченко, руководитель управления хранилищ данных и отчетности банка «Тинькофф Кредитные Системы».
