Abstract
Vor 4 Jahren wurde erfolgreich innerhalb von wenigen Monaten ein erster erfolgreicher Wurf eines Fraud Detection Systems für eine Bank entwickelt. Zu der Zeit waren die heute verfügbaren Technologien wie z.B. Spark noch nicht allgemein bekannt. Auch Konzepte, wie Big Data Science waren als Begriff noch weit verbreitet.
Der Vortrag stellt das Projekt kurz vor und geht insbesondere auf folgende Fragestellungen ein:
- Wie hat sich das System im Verlauf dieses Zeitraums, der für die heutige Geschwindigkeit der technologischen Weiterentwicklung immens ist, weiterentwickelt?
- Wie können neue Technologien und neue Ansätze in ein laufendes, erfolgreich produktiv eingesetztes System integriert werden? Wie entwickelt man zusammen mit dem dafür zuständigen Fachbereich ein solches System konzeptionell weiter?
- Wie können hybride Analytics Modelle geschaffen werden, bei denen es jederzeit möglich wäre, neue Data Science Ansätze aus dem Maschine Learning und Predictive Analytics zu integrieren?
- Welche Datenmodelle eignen sich für solch ein Vorgehen? Welche Technologien haben sich als stabil genug erwiesen?
Michael Scheuner – Widas Concepts