HPE Investigative Analytics soll Compliance-Risiken aufspüren

Hewlett Packard Enterprise hat die Verfügbarkeit von HPE Investigative Analytics bekanntgegeben. Über maschinelles Lernen und Big-Data-Analysen sollen Unternehmen Betrug und andere Risiken erkennen und abwehren können. Die Lösung richtet sich vor allen an Anwender aus hochregulierten Branchen wie dem Finanzsektor.

Laut Morgan Stanley stehen Unternehmen aus der Finanzbranche heute unter einem großen regulatorischen Druck: Nichtbeachtung könne Strafverfolgung oder Strafzahlungen nach sich ziehen. Globale Finanzunternehmen hätten seit dem Jahr 2009 Strafen in Höhe von 260 Milliarden US-Dollar entrichten müssen.

Bei täglich generierten Milliarden von Transaktionen können laut HPE Unregelmäßigkeiten aufgrund der Vielfältigkeit der Daten von herkömmlichen Analyselösungen nicht erkannt werden. Mit Investigative Analytics sei dies aber möglich. Die Software setzt HPE-Lösungen für Big Data, Archivierung, Compliance und maschinelles Lernen ein, um automatisch Muster und Anomalien in strukturierten und unstrukturierten Daten zu erkennen. Dazu gehören HPE Digital Safe, HPE Supervisor, sowie HPE IDOL (Autonomy) und HPE Vertica.

Laut Hersteller erreicht die Lösung eine 200-mal höhere Trefferquote bei Risikoinformationen als andere Compliance- oder Risiko-Management-Systeme. Laut Laura DuBois, Group Vice President für Enterprise Storage, Server und Infrastructure Software bei IDC, können Firmen das gestiegene Risiko aufgrund heterogener Daten nicht länger ignorieren. Eine Softwarelösung, die Einsichten in sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten liefert, um Risiko-Ereignisse zu finden, zu analysieren und sie auch zu verhindern, werde zur „Pflicht“ für betroffene Unternehmen.

[mit Material von Martin Schindler, silicon.de]

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Kai Schmerer @KaiSchmerer

Kai ist seit 2000 Mitglied der ZDNet-Redaktion, wo er zunächst den Bereich TechExpert leitete und 2005 zum Stellvertretenden Chefredakteur befördert wurde. Als Chefredakteur von ZDNet.de ist er seit 2008 tätig.

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