Nasdaq
Nasdaq sorgt für mehr Datentransparenz im gesamten Geschäftsbereich
BRANCHE
LÖSUNGEN
SOFTWARE
Herausforderung:
Eine skalierbare, cloudbasierte Plattform mit Big Data-Integration und Analytics erschaffen.
Lösung:
Älteres, bestehendes System mithilfe von Pentaho Data Integration und Pentaho Business Analytics modernisieren und leistungsfähiger machen.
Ergebnisse
- Effektive Datentransformation und Analyse von Milliarden Datenreihen täglich
- Ermöglicht Nasdaq, mit den Aktienhandelsanforderungen des 21. Jahrhunderts Schritt zu halten
- Schafft eine Datenumgebung, die trotz geringerer Kosten wirtschaftlich besser genutzt werden kann
- Um 50 % reduzierte Gesamtbetriebskosten
Nasdaq Inc. ist als Finanzdienstleistungsunternehmen Betreiber der Nasdaq-Börse und acht weiterer europäischer Wertpapierbörsen.
Die Herausforderung: Eine cloudbasierte Plattform mit Big Data-Integration und Analytics zu erschaffen
Das Unternehmen suchte nach einer Möglichkeit, großen Datenmengen aus mehreren Quellen und unterschiedlichen Formaten schnell zu transformieren und zu verarbeiten, um verschiedene Geschäftsbereiche schnell und effizient zu analysieren. Angesichts der Datenmengen war dies keine leichte Aufgabe.
Die Lösung: Pentaho Data Integration und Pentaho Business Analytics
Das Unternehmen entschied sich für eine auf Amazon Redshift und Pentaho basierende Lösung.
Amazons Redshift bot die geforderte Leistung und entsprach den Vorgaben in preislicher Hinsicht. Außerdem ließ sich die Lösung schnell skalieren.
Die Pentaho Produkt-Suite bot mit ETL, Visualisierung und Erweiterungsmöglichkeiten genau die Kombination von Leistungsmerkmalen, die Nasdaq sich vorstellte.
Das Ergebnis: Eine Datenumgebung, die trotz geringerer Kosten wirtschaftlich besser genutzt werden kann
Die Lösung verkürzte die für die Datenverarbeitung benötigte Zeit und verbesserte die geschäftliche Transparenz.
Analytics steht dem Management jetzt auf einer T+1-Basis zur Verfügung.
Die Manager sind nun in der Lage, all die Faktoren zu identifizieren und zu verstehen, die sich umsatzmindernd auswirken, wie zum Beispiel Änderungen im Benutzer- bzw. Kundenverhalten.
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