Büyük veri analizleri hızla ve keskinlikle sonuca dönüşüyor
Tecrübesi, bilgisi ve imkanlarıyla müşterilerine doğru çözümler sunmayı amaçlayan Akbank, büyük verilerin işlenmesinde hızlı aksiyonlar alabilmek için veri oluşturma sürelerini kısaltma ihtiyacı duyuyordu. 2015 sonunda başlanan projeyle birlikte yüksek performanslı çıktıların elde edilebilmesi için, büyük veri analizlerini hızlıca ve yüksek hassasiyetle gerçekleştirebilen SAS High Performance Analytics (HPA) çözümünü tercih eden Akbank, veri oluşturma süresini 10 kat hızlandırmayı, model geliştirme hızını ise %250 oranında artırmayı başardı.
SAS’ın dünya genelinde analitiğe öncülük etmesi, yenilikçi bir yaklaşımla hem ürünlerini hem de algoritmalarını yenileyip geliştirmesi, ihtiyacımızı karşılamak adına SAS’ı öncelikli hale getirdi. Ayrıca bankamızda Bilgi Teknolojileri biriminden iş birimine kadar kullanılan ürünlerin SAS temelli veya SAS ile uyumlu olması, SAS’ın yetkinliği ve servis kalitesiyle birleşince tercih sebebimiz oldu.Aslı Kayabay Bengi Kurum Analitiği Müdürü Akbank
Akbank’ın SAS HPA ile yakaladığı başarıyı ve süreç öncesindeki durumu Akbank Kurum Analitiği Müdürü Aslı Kayabay Bengi anlatıyor. Bengi, “10 yılı aşkın süredir analitik modelleme süreçlerimizde, veri hazırlığı ve manipülasyonu için SAS Enterprise Guide, modelleme için SAS Miner çözümünü kullanıyoruz. SAS High Performance Analytics uygulamasından önce, tüm model şemasının çalıştırılması için harcanan zaman 75 dakikayı bulabiliyordu. Verilerin oluşturulması gibi model geliştirme süreci, iyi sonuçlar alınamaması veya daha iyi istatistikler aranması nedeniyle tüm model şeması tekrar tekrar birkaç kez çalıştırılıyordu.”
Model test adımında yine veri hazırlığı süreci olduğuna değinen Bengi, bu süreçte model verisinin başka bir zaman aralığı için oluşturulduğunu belirterek; test başarıyla tamamlandığında modelin canlıya alınma sürecinin başlatıldığını anlatıyor. Ancak, test başarısızlıkla sonuçlanırsa, modelleme sürecinin baştan veya geliştirme aşamasından itibaren tekrarlandığına dikkat çekiyor.
Bengi sözlerine şöyle devam ediyor, “Mevcut problemlerimizin yanı sıra büyük veri içerisinde daha iyi istatistiksel modeller oluşturmak için daha başarılı algoritmalara ihtiyaç duyuyorduk. SAS HPA uygulamasıyla yeni algoritmalar kullanma şansını yakaladık.”
SAS HPA uygulamasından önce Hadoop sisteminin kurulduğunu anlatan Aslı Kayabay Bengi, Hadoop ile birlikte verileri çok daha hızlı işleyebildiklerini belirterek, ”Hadoop ortamında, SAS HPA’nın nasıl kullanılacağını öğrenmek için bir eğitim dönemi geçirdik. Bu süreç normal ortamdan ve SAS Miner kullanımından farklı bir deneyim sunuyor” diyor.
SAS HPA ile çalışmaya başladıktan sonra, veri madenciliği ve model geliştirme süreci öncesinde daha fazla analiz yapma imkânı yakaladıklarını vurgulayan Bengi, “SAS HPA ile veri yaratım süresini 3-5 saatten, 15-20 dakika seviyesine indirmeyi başardık. Verileri normal ortamlarda yeniden oluşturmak çok fazla kaynak harcarken, SAS HPA’nın uygulaması sayesinde çok hızlı ve kolayca erişim sağlayabiliyoruz. SAS HPA ve Hadoop desteği sayesinde verileri 10 kat daha hızlı oluşturabiliyoruz” dedi.
İhtiyaç
Ortalama veri oluşturma süresi 3-5 saat arasında olan Akbank, veri oluşturma ve analiz sürecinin hızlandırılmasına ihtiyaç duyuyordu.
Çözüm
Hadoop ve SAS HPA kurulumuyla Akbank, büyük veriyi işleyecek yeni bir platforma kavuştu. SAS Enterprise Guide ve SAS Miner desteğiyle birlikte yeni algoritmalar kullanılmaya başlandı. Veri oluşturma süreci saatlerden dakikalara indirildi.
Fayda
Akbank’ın veri madenciliği alt yapı modelini yeniden yapılandırılmasıyla birlikte,
- SAS HPA ile veri yaratma süreci 3-5 saatten 15-20 dakikaya indirildi.
- Yineleyen verilerin oluşturulması ve veri madenciliği süreçleri, beklentinin çok üzerinde zaman kazanılmasını sağladı.
- Yeni gelişmiş algoritmalarla ortalama modelleme hızı ve adedi 2.5 kattan fazla artış gösterdi. ROC, KS istatistikleri, yanlış sınıflandırma gibi istatistiklerde gelişme sağlandı.