Fraud detection
ขนาดและจำนวนของธุรกรรมออนไลน์กำลังขยายตัว ส่งผลให้ระดับการฉ้อโกงเพิ่มสูงขึ้นและเทคนิคต่างๆ ที่ใช้ในการกระทำนั้นมีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ
Clearsale ซึ่งเป็นบริษัทตรวจจับการฉ้อโกงชั้นนำในบราซิล ใช้ Azure Synapse Analytics เพื่อปรับปรุงให้ทันสมัยแพลตฟอร์มข้อมูลการวิเคราะห์การดำเนินงาน Clearsale ช่วยให้ลูกค้าตรวจสอบธุรกรรมโดยเฉลี่ยครึ่งล้านรายการต่อวันโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงทั่วโลก พวกเขารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการซื้อตลอดจนพฤติกรรมของลูกค้าและจุดข้อมูลอื่นๆ ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าประกอบด้วยข้อสังเกตมากมายเกี่ยวกับลูกค้า เช่น จำนวนบัตรเครดิตที่ใช้ ขนาดของธุรกรรม และตำแหน่งโดยประมาณ
Clearsale เรียกใช้ข้อมูลนี้ผ่านโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ตลอดจนกฎทางธุรกิจและข้อมูลประวัติจากอุตสาหกรรมต่างๆ ทั้งหมดนี้ต้องวิ่งเข้ามาวินาที และจากผลลัพธ์ Clearsale จะคาดการณ์ว่าธุรกรรมนี้เป็นการฉ้อโกงหรือไม่
Business challenges and requirements
ชุดข้อมูล Clearsale มีขนาดเพิ่มขึ้นสองเท่าทุกๆ 2 ปี พวกเขามีเซิร์ฟเวอร์ SQL ในสถานที่หลายตัวที่อนุญาตเพื่อนำเข้าข้อมูล และพวกเขายังรันปริมาณงานการวิเคราะห์บนเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ด้วย เนื่องจากข้อจำกัดของพวกเขาในบางครั้งโครงสร้างพื้นฐานจำเป็นต้องสร้างเซิร์ฟเวอร์ SQL ใหม่พร้อมข้อมูลที่จำลองเพื่อให้สามารถประมวลผลได้ไปป์ไลน์การวิเคราะห์เมื่อมีความต้องการสูง เห็นได้ชัดว่าสิ่งนี้ไม่มีประสิทธิภาพและทำให้เกิดความล่าช้าในการฉ้อโกงการตรวจจับ
การตรวจจับการฉ้อโกงจะต้องเกิดขึ้นในไม่กี่วินาที โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถตรวจจับธุรกรรมได้ถึง 99% ว่ามีกิจกรรมที่น่าสงสัยหรือไม่ ส่วนที่เหลืออีก 1% ทีมสืบสวนจะเข้ามาดำเนินการการทำธุรกรรมที่เหลืออยู่
การฉ้อโกงยังมีพลังมากเช่นกัน การรั่วไหลของข้อมูลในอุตสาหกรรมหนึ่งอาจส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมอื่นอย่างรวดเร็วและสร้างการฉ้อโกงมากมายธุรกรรมเพื่อให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูล Clearsale กับข้อมูลจากการรั่วไหลของข้อมูลอื่น ๆ ได้อย่างทันท่วงทีเป็นสิ่งสำคัญ ทีมข้อมูลต้องการที่จะนำเข้าชุดข้อมูลภายนอก เช่น ข้อมูลจากข้อมูลหลักการละเมิดหรือชุดข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็วและง่ายดาย แทบจะเป็นไปไม่ได้เพราะระบบของพวกเขาถูกจำกัดด้วยการประมวลผลภายในองค์กรและความจุของพื้นที่จัดเก็บที่มีอยู่แล้ว
Solution review
เพื่อตอบสนองความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลในการปฏิบัติงาน Clearsale ได้นำ Azure SQL Database Hyperscale มาช่วยพวกเขาปรับขนาดการคำนวณเชิงปฏิบัติการ ที่เก็บข้อมูลนี้ใช้เพื่อตอบสนองความต้องการในการดำเนินงาน เช่น การให้บริการแอพและการป้อนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
สำหรับข้อกำหนดด้านคลังข้อมูล ตอนนี้ Clearsale ใช้ Azure Synapse Analytics เพื่อนำการดำเนินงานและข้อมูลทางประวัติศาสตร์เข้าด้วยกัน พวกเขาใช้ Azure Data Lake Storage Gen2 เป็นที่เก็บข้อมูลสำรอง โดยการนำ Azure Synapse Analytics, Clearsale สามารถค้นหาและสำรวจข้อมูลของพวกเขาได้ในเวลาใกล้เคียงเรียลไทม์ สิ่งนี้เพิ่มความเร็วอย่างมากใช้เวลาในการทำความเข้าใจและทำให้ง่ายต่อการสำรวจข้อมูลขั้นสูงโดยไม่ส่งผลกระทบต่อการปฏิบัติงานที่เก็บข้อมูล
Clearsale ยังใช้ Azure Synapse Analytics เพื่อฝึกฝนและปรับปรุงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นระยะๆฝึกอบรมพวกเขากับชุดข้อมูลทั้งหมดในคลังข้อมูล ก่อนที่จะส่งผลลัพธ์ไปยัง Azure SQL Database Hyperscale เพื่อปรับปรุงความสามารถในการตรวจจับการฉ้อโกง
รูปที่ 3 แสดงสถาปัตยกรรมระดับสูงของโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลเฉพาะของ Clearsale ประกอบด้วยสารสกัดไปป์ไลน์การแปลงและโหลด (ETL) เพื่อโหลดข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ SQL ภายในองค์กรไปยัง Azure (SQL Hyperscale และ Azure Synapse):
Outcome
ตอนนี้ Clearsale กำลังใช้ประโยชน์จากสเกลที่ไร้ขีดจำกัดและฟีเจอร์นอกกรอบของ Azure Synapse Analytics เพื่อปรับปรุงให้ทันสมัยอสังหาริมทรัพย์ข้อมูลของพวกเขา โดยรวมแล้ว ผลลัพธ์ของการนำ Azure Synapse Analytics มาใช้ในช่วงแรกนี้เป็นไปในเชิงบวกอย่างมาก ผลประโยชน์ ที่ Clearsale รับรู้โดยการย้ายไปยัง Azure Synapse Analytics สามารถสรุปได้ดังนี้
- ทีมข้อมูลของ Clearsale ลดเวลาที่ใช้ในการฝึกโมเดลใหม่เพื่อปรับปรุงการฉ้อโกงได้อย่างมากความสามารถในการตรวจจับ เมื่อใช้แพลตฟอร์มในองค์กรเดิม พวกเขาเคยใช้เวลาเกือบหนึ่งสัปดาห์ในการย่อย เตรียม และและฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เมื่อใช้ Azure Synapse Analytics ตอนนี้ได้ลดลงเหลือน้อยกว่า 6 ชั่วโมงนี่คือการปรับปรุงครั้งใหญ่ที่เพิ่มขีดความสามารถ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และลดการดำเนินงานค่าใช้จ่าย
- ตอนนี้ทีมสามารถนำเข้าชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็วโดยใช้ Azure Synapse เป็นคลังข้อมูลด้วยAzure Data Lake Gen2 เป็นที่เก็บข้อมูล ซึ่งรวมถึงข้อมูลการดำเนินงานและข้อมูลในอดีตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงชุดข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับความสามารถในการตรวจจับการฉ้อโกง
- ความรู้และประสบการณ์เกี่ยวกับระบบอื่นถ่ายโอนไปยัง Azure Synapse ทีมข้อมูลของ Clearsale สามารถดำเนินการต่อได้ความรู้และประสบการณ์ทั้งหมดในการทำงานกับ SQL, Spark และ Azure Synapse Studio เมื่อพวกเขาเปลี่ยนไปใช้ Azureการวิเคราะห์ไซแนปส์ ทำให้ง่ายต่อการนำ Azure Synapse มาใช้สำหรับทีมที่ลงทุนในชุดทักษะของตนและเครื่องมือของพวกเขา Azure Synapse Analytics เป็นแพลตฟอร์มที่ทันสมัยพร้อมสถาปัตยกรรมใหม่ แต่สร้างขึ้นจากที่มีอยู่มาตรฐานอุตสาหกรรม เทคโนโลยีโอเพ่นซอร์ส และภาษาที่คุ้นเคย (เช่น SQL) สิ่งนี้ทำให้การเปลี่ยนเป็นAzure Synapse Analytics ง่ายมาก
- คุณลักษณะด้านความปลอดภัยใหม่พร้อมใช้งานสำหรับธุรกิจ เนื่องจาก Clearsale เกี่ยวข้องกับธุรกรรมทางการเงิน พวกเขาจึงมีให้ความสำคัญกับความปลอดภัยในทุกด้านของธุรกิจเสมอมา ด้วยการใช้ Azure Synapse Analytics ตอนนี้พวกเขาสามารถใช้งานได้คุณลักษณะด้านความปลอดภัยของ Azure Synapse เช่น การปิดบังข้อมูลแบบไดนามิก และการเข้ารหัสระดับแถวและคอลัมน์
- ตอนนี้ Clearsale สามารถจัดการทรัพยากรและควบคุมลำดับความสำคัญของปริมาณงานบน Azure Synapse ได้ง่ายขึ้นวิธีที่มีประสิทธิภาพ ทีมข้อมูลสร้างกลุ่มการจัดการภาระงานต่างๆ เช่น กลุ่มนักวิเคราะห์ BI ข้อมูลวิศวกร และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เมื่อใช้กลุ่มการจัดการเหล่านี้ พวกเขาสามารถกำหนดลำดับความสำคัญที่แม่นยำให้กับสิ่งที่ส่งมาได้ปริมาณงาน สิ่งนี้ทำให้มีการใช้ทรัพยากรอย่างเหมาะสมยิ่งขึ้น ประสิทธิภาพที่ดีขึ้น และต้นทุนที่ลดลง
MICROSOFT INTELLIGENT DATA PLATFORM
Microsoft Intelligent Data Platform เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ชั้นนำที่ผสานรวมฐานข้อมูล การวิเคราะห์ และการกำกับดูแลอย่างสมบูรณ์ ในฐานะส่วนหนึ่งของแพลตฟอร์มที่รวมเป็นหนึ่งเดียว Azure Synapse Analytics นำการรวมข้อมูล คลังข้อมูลองค์กร และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เรียนรู้วิธีที่ Azure Synapse Analytics ทำงานภายใน Microsoft Intelligent Data เพื่อมอบข้อมูลเชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องในโซลูชันแบบครบวงจร
