現代のデータ駆動型銀行業界では、膨大な量のデータを効率的に管理および分析する能力は、競争上の優位性を維持する上で非常に重要です。データ レイクハウスは、データ管理に革命をもたらす概念であり、金融部門におけるデータ管理のアプローチを変革しています。この革新的なアーキテクチャは、データ ウェアハウスとデータ レイクの最良の機能を組み合わせ、構造化および非構造化データの両方をストア、処理、分析するための統一されたプラットフォームを提供します。これは、データを戦略的意思決定のために活用しようとする銀行にとって、無価値な資産です。

データ アーキテクチャの進化

データ レイクハウスへの旅は、進化の性質を持っています。従来のデータ ウェアハウスは、銀行分析の背骨であり、構造化データのストレージと高速なクエリ パフォーマンスを提供してきました。しかし、最近のソーシャル メディア、顧客とのやり取り、IoT デバイスなどの非構造化データの爆発的な増加により、データ レイクが現代の解決策として登場しました。
データ レイクハウスは、データ ウェアハウスとデータ レイクの間のギャップを埋める、進化の次のステップを表します。アクバンクのような銀行にとって、これは、データ ウェアハウスの構造とパフォーマンス、およびデータ レイクの柔軟性とスケーラビリティの両方を享受できることを意味します。

データ レイクハウスの重要な概念

ハイブリッド アーキテクチャ

データ レイクハウスの核心は、データ レイクとデータ ウェアハウスの強みを統合することです。このハイブリッド アプローチにより、銀行は大量の生データをストアしながら、データ ウェアハウスのような高速な複雑なクエリを実行する能力を維持できます。

統一データ プラットフォーム

データ レイクハウスの最も重要な利点の 1 つは、構造化および非構造化データを単一のプラットフォームに統合できることです。銀行にとって、これは、従来のトランザクション データと顧客とのやり取りからの非構造化データを分析できることを意味し、ビジネスと顧客に対するより包括的な理解を提供します。

重要な機能と利点

データ レイクハウスは、銀行部門にとって特に貴重ないくつかの重要な利点を提供します。

スケーラビリティ

データ ボリュームが増加するにつれて、レイクハウス アーキテクチャは簡単に拡張できます。これは、銀行では、常に大量のトランザクション データと顧客データを蓄積しているため、非常に重要です。レイクハウスにより、既存の運用を中断せずにストレージと処理能力を拡張できます。

柔軟性

さまざまな種類のデータ、トランザクション レコードから顧客のメールまで、ストアおよび分析できます。これは、ソーシャル メディア、顧客サービスとのやり取り、その他のソースからの非構造化データが、従来の構造化データと組み合わせて豊富な洞察を提供できる今日の銀行業界では、非常に貴重です。

リアルタイム分析

不正検出、リスク評価、パーソナライズされた顧客体験に不可欠です。銀行では、データをリアルタイムで分析する能力は、不正なトランザクションを停止するか、数百万ドルを失うかという違いになります。また、パーソナライズされたサービスを提供し、ローンの承認や投資の勧告について瞬時に決定を下すこともできます。

コスト効率

データ インフラストラクチャを統合することで、全体的なコストを削減できます。データ ウェアハウスとビッグデータ分析のための個別のシステムを維持するのではなく、データ レイクハウスにより、これらの機能を組み合わせることができます。これにより、ハードウェアとソフトウェアのコストが削減され、IT インフラストラクチャも簡素化され、メンテナンスと運用コストが削減されます。

データ ガバナンス

強力なデータ ガバナンスの実践を実装する能力が向上し、厳格に規制されている業界では不可欠です。データ レイクハウスの統一された性質により、データの品質、セキュリティ、プライバシーに対する一貫した措置をすべてのデータに適用しやすくなります。これは、GDPR、PSD2、その他の銀行規制などの厳格な規制に従う必要がある銀行業界では特に重要です。

オンプレミス データ レイクハウス アーキテクチャ

オンプレミス データ レイクハウスは、クラウドではなく、組織の独自のデータセンター内に実装されるデータ レイクハウス アーキテクチャです。アクバンクを含む多くの銀行にとって、オンプレミス ソリューションを選択するのは、規制要件、データ主権の懸念、データ インフラストラクチャの完全な管理の必要性によってしばしば推進されます。
コア コンポーネント
オンプレミス データ レイクハウスには、通常、4 つのコア コンポーネントがあります。

• データ ストレージ レイヤー
• データ プロセッシング レイヤー
• メタデータ管理
• セキュリティとガバナンス

これらのコンポーネントはすべて、堅牢で効率的でセキュアなデータ管理システムを作成する上で重要な役割を果たします。

オンプレミス データ レイクハウスの詳細なアーキテクチャ

データ ストレージ レイヤー

ストレージ レイヤーは、オンプレミス データ レイクハウスの基盤です。Hadoop Distributed File System (HDFS) とオブジェクト ストレージ ソリューションの組み合わせを使用して、膨大なデータ リポジトリを管理します。構造化データ (顧客アカウント情報やトランザクション レコードなど) については、Apache Iceberg を活用します。このオープン テーブル形式は、大規模なデータセットのクエリと更新のパフォーマンスを優れています。よりダイナミックなデータ (リアルタイム トランザクション ログなど) については、Apache Hudi を使用します。これにより、upsert とインクリメンタル処理が可能になります。

データ プロセッシング レイヤー

データ プロセッシング レイヤーは、ここで魔術が起こります。バッチ処理とリアルタイム処理の組み合わせを使用して、さまざまなデータ要件を処理します。

ETL プロセスについては、Informatica PowerCenter を使用して、銀行全体のさまざまなソースからのデータを統合します。さらに、データ ウェアハウスのデータを変換するために dbt (data build tool) を取り入れています。

Apache Spark は、ビッグデータ処理に重要な役割を果たし、大規模なデータセットに対する複雑な分析を可能にします。リアルタイム処理、特に不正検出とリアルタイムの顧客洞察については、Apache Flink を使用します。

クエリと分析

データ サイエンティストとアナリストがデータ レイクハウスから洞察を得るために、Trino を実装しました。これにより、データがどこに保存されているかに関係なく、データ レイク全体に対する高速な SQL クエリが可能になります。

メタデータ管理

データ レイクハウス内のメタデータ管理は非常に重要です。Apache Hive メタストアと Apache Iceberg を組み合わせて、データをカタログ化およびインデックス化します。また、LinkedIn のオープンソース メタデータ エンジンである Amundsen を実装して、データ チームが利用可能なデータを発見し、理解できるようにしています。

セキュリティとガバナンス

銀行業界では、セキュリティとガバナンスが最重要事項です。Apache Ranger を使用して、アクセス制御とデータ プライバシーを確保し、機密性の高い顧客データにのみ承認された人員がアクセスできるようにしています。データの血統と監査については、Apache Atlas を実装して、システム内のデータ フローを追跡し、規制要件に従います。

実装の考慮事項

インフラストラクチャ要件

オンプレミス データ レイクハウスを実装するには、重大なインフラストラクチャ投資が必要です。アクバンクでは、ストレージと処理の要件の増加に対応するために、ハードウェアをアップグレードする必要がありました。これには、高パフォーマンス サーバー、堅牢なネットワーク機器、およびスケーラブルなストレージ ソリューションが含まれます。

既存システムとの統合

私たちが直面した主な課題の 1 つは、データ レイクハウスを既存のシステムと統合することでした。段階的な移行戦略を開発し、レガシ システムから新しいアーキテクチャへのデータとプロセスの移行を段階的に進めました。このアプローチにより、ビジネスを継続しながら新しいシステムに移行することができました。

パフォーマンスとスケーラビリティ

データが増加するにつれて、高パフォーマンスを維持することが重要な焦点となりました。データ パーティショニング戦略を実装し、クエリ エンジンを最適化して、データ ボリュームが増加するにつれて高速なクエリ応答時間を維持しました。

課題とベスト プラクティス

一般的な課題

オンプレミス データ レイクハウスを実装する際に、私たちが直面した課題は以下のとおりです。

• レガシ システムとの統合におけるデータ統合の問題
• データ ボリュームの増加に伴うパフォーマンスの維持
• さまざまなデータ ソース全体でのデータ品質の確保
• 新しいテクノロジーとプロセスへのチームのトレーニング

ベスト プラクティス

以下は、私たちが採用したベスト プラクティスです。

• 最初から強力なデータ ガバナンスを実装する
• データ品質ツールとプロセスへの投資
• チームへの包括的なトレーニングの提供
• 完全な実装前にパイロット プロジェクトから始める
• アーキテクチャを定期的にレビューして最適化する

将来のトレンド

先を見ると、データ レイクハウスの分野では、以下のような興奮するトレンドが見られます。

• データ管理と分析のための AI および機械学習の採用の増加
• エッジ コンピューティングとデータ レイクハウスの統合の増加
• データ ガバナンスと品質管理における自動化の強化
• データ レイクハウス アーキテクチャをサポートするオープンソース テクノロジーの進化の継続

結論

オンプレミス データ レイクハウスは、銀行部門におけるデータ管理の重要な進歩を表します。アクバンクでは、これにより、データ インフラストラクチャを統一し、分析機能を強化し、データのセキュリティとガバナンスの最高レベルの基準を維持することができました。

銀行技術の不断に変化する風景を航海するにつれて、データ レイクハウスは戦略的優位性を得るためにデータを活用する能力において、重要な役割を果たすことになります。デジタル時代に競争力を維持したい銀行にとって、オンプレミスまたはクラウドベースのデータ レイクハウス アーキテクチャを真剣に検討することは、もはや選択肢ではなく、必須です。