Als eine der weltweit führenden Wirtschaftsprüfungsgesellschaften ist die globale Organisation KPMG in 143 Ländern und Gebieten weltweit tätig und bietet Wirtschaftsprüfungs-, Steuer- und Beratungsdienstleistungen an. KPMG LLP betreut mehr als 82 % der Fortune Global 500 und mehr als 80 % der Forbes Global 1000 und hat es sich zur Aufgabe gemacht, seinen Kunden qualitativ hochwertige, zeitnahe und relevante Erkenntnisse zu liefern. Als datengesteuertes Unternehmen, das sich im Zeitalter der KI befindet, erkannte KPMG schnell, dass seine Legacy-Hadoop-Infrastruktur mit steigenden Anforderungen an die Geschwindigkeit der Markteinführung und unerschwinglichen Kosten aufgrund der schnell wachsenden Datenmengen zu kämpfen hatte. KPMG entschied sich für die Databricks Data Intelligence Platform als Kernmodul für die Datentransformation, Analyse und Modellentwicklung. Seit dem Wechsel zu Databricks konnte KPMG die Produktivität steigern, die Markteinführungszeit beschleunigen und die Skalierbarkeit und Performance steigern.
Legacy-Hadoop-Architektur verlangsamt Innovation
Als professionelles Dienstleistungsunternehmen mit Niederlassungen in über 143 Ländern ist KPMG International ein vertrauenswürdiger Partner für Unternehmen aller Branchen und bietet Wirtschaftsprüfungs-, Steuer- und Beratungsdienstleistungen an. KPMG LLP, die amerikanische Mitgliedsfirma von KPMG International, beschäftigt mehr als 40.000 Mitarbeiter und ist in allen 50 US-Bundesstaaten tätig. KPMG ist stolz darauf, bei allem, was wir tun, Qualität und Service zu bieten. Dennoch behinderte eine alternde Hadoop-Infrastruktur die Fähigkeit, die Anforderungen an eine schnelle Markteinführung zu erfüllen und die Kosten bei rasch wachsenden Datenmengen und -vielfalt niedrig zu halten. Darüber hinaus erkannte KPMG die wachsenden Anforderungen an KI und benötigte eine Lösung, die flexibel, offen und agil genug war, um den Anforderungen eines sich schnell entwickelnden Marktes gerecht zu werden. Da KPMG die Notwendigkeit
erkannte, seine Datenplattform zukunftssicher zu machen, leitete sie 2021 einen entscheidenden Übergang ein, um seine Datenabläufe von lokalen relationalen Datenbanken auf Microsoft Azure zu verlagern. Azure Databricks ist eine zentrale Säule der Clouddatenstrategie von KPMG LLP. Dennis Tally, der als Teil des Chief Digital Office die Bereitstellung einer modernen Datenplattform leitet, erklärte: "Mit Databricks konnte KPMG eine skalierbare und robuste Lakehouse-Architektur aufbauen, die Datentransformation, Analysen und KI-Workloads unterstützt, um unsere neuen KI-Anforderungen im gesamten Unternehmen zu erfüllen und gleichzeitig die Komplexität und Kosten der Datenintegration zu reduzieren."
Derzeit verfügt KPMG über eine starke Basis von über 850 aktiven Power-Usern, die Databricks erfolgreich einsetzen und Anwendungsfälle innerhalb des Chief Digital Office und im gesamten Unternehmen in Bereichen wie Finanzen, Risikoprognose und Personalwesen unterstützen. "Wir nutzen Databricks wirklich als Grundlage für alles, was wir tun", sagte Tally.
Nahtlose Verbund- und Datenverwaltung im modernen Zeitalter
Seit der Entscheidung für die Modernisierung seiner Plattform mit Databricks konnte KPMG seine Daten zusammenführen, um nachgelagerte Analyse- und maschinelles Lernanforderungen problemlos zu unterstützen. Mit Unity Catalog und Delta Sharing konnte KPMG Datensilos aufbrechen, die im gesamten Unternehmen vorhanden waren, und so die Datenvereinigung aus einer Vielzahl von Quellen ermöglichen, darunter lokale SQL-Server, Cloud-Data Warehouses und Azure Data Lake Storage. Diese Vielseitigkeit ermöglicht eine schnellere Wertschöpfung für Geschäftsprojekte, da eine manuelle Datenintegration entfällt. Durch die Hinzufügung automatisch erfasster und aktualisierter Produktlinien wird der Prozess weiter vereinfacht, da die Quellen für Datenressourcen und deren nachgelagerte Nutzung leichter identifiziert werden können. "Die Föderation ist ein wichtiger Bestandteil unserer Strategie, und wir verwenden derzeit Unity Catalog, um verschiedene Datenquellen in der Produktion in unseren Umgebungen an einem Ort zusammenzuführen. Der kontrollierte Austausch von Daten war noch nie einfacher“, so Tally. Die Governance von Unity Catalog bietet KPMG einen zentralen Ort zur Verwaltung von Datenzugriffsrichtlinien, die für alle Workspaces gelten. KPMG kann nun seine Richtlinien einmal definieren, und diese werden im gesamten Seehaus durchgesetzt. Dadurch wird das Management der Zugriffskontrolle vereinfacht, was dazu beiträgt, gesetzliche Vorschriften einzuhalten und seine Kunden besser zu unterstützen. Die Menge der im Databricks Unity Catalog verwalteten Daten übersteigt derzeit 500 TB und steigt weiter. Mit mehr als 850 aktiven Benutzern auf der Plattform wächst der geschaffene Wert weiter. Tausende weitere Plattformkunden verwenden Power BI-Dashboards, die auf Daten basieren, die in das Lakehouse eingegeben wurden.
Databricks bietet nicht nur eine ideale Governance-Lösung für KPMG, sondern ermöglicht es Benutzern im gesamten Unternehmen, BI- und ETL-Workloads skalierbar auszuführen und gleichzeitig problemlos in Power BI für Dashboards zu integrieren. Durch serverlose Datenverarbeitung muss KPMG seine Azure-Cloudinfrastruktur im Lakehouse nicht mehr verwalten, konfigurieren oder skalieren, da die elastische SQL-Datenverarbeitung Databricks SQL Serverless – entkoppelt vom Speicher – automatisch für die Anwendungsfälle von KPMG LLP mit hoher Gleichzeitigkeit skaliert wird. MLflow bietet eine End-to-End-MLOps-Plattform, die den Prozess der Übernahme von ML-Modellen in die Produktion sowie der anschließenden Wartung und Überwachung dieser Modelle optimiert. Mit Unity Catalog und MLflow kann KPMG die Leistungsfähigkeit von KI nutzen, um die Überwachung zu automatisieren, Fehler zu diagnostizieren und die Qualität von Daten und ML-Modellen aufrechtzuerhalten. Dadurch können sich Datenwissenschaftler auf Innovationen in Bereichen wie Risikoeinschätzung, Next-Best-Service und Prognosen konzentrieren.
Neben den Kernaufgaben für Data Engineering und KI unterstützt Databricks auch Data Scientists und Analysten in anderen Abteilungen von KPMG mit Anwendungsbeispielen in den Bereichen Finanzen, Wachstum und Strategie sowie Risiko. KPMG verwendet Databricks SQL, um die Entwicklung von Finanz- und Buchhaltungs-Dashboards mit Power BI zu unterstützen, die über die Grenzen älterer Data Warehouse-Systeme hinaus zu skalieren und den verfügbaren Nutzen für das Unternehmen zu erhöhen. Auf Wachstums- und Strategieseite ermöglicht Databricks Clean Rooms KPMG Zugriff auf Produktionsdaten in vollem Umfang sowie eine Reihe von Privilegien und Engineering-Tools für die verteilte Entwicklung von Analysen und KI. Beispielsweise setzt das CDO-Team Databricks mit der Risikoabteilung von KPMG ein, um Modelle zu entwickeln, die das Risiko im Zusammenhang mit den Engagements von KPMG LLP bewerten und vorhersagen und feststellen, wann Engagements nicht richtig auf den Erfolg des Kunden ausgerichtet sind. Databricks bietet den Data-Science- und Engineering-Teams von KPMG LLP eine gemeinsame Spielfeld, die die nächste Generation von KI entwickeln möchte.
Mit Daten und AI
Today in die Zukunft vorwärts geht KPMG eine erstklassige moderne Datenplattform aufgebaut, die stark auf Azure Databricks als zugrunde liegende Engine für die Ausführung von Geschäftslogik im gesamten Unternehmen basiert. Mit Databricks hat KPMG alle Daten und KI im gesamten Unternehmen vereinheitlicht. Tally sagte: "Zum ersten Mal haben wir eine echte Enterprise-Plattform geschaffen, die die dynamischen Anforderungen sowohl unserer Front- als auch Backoffice-Mitarbeiter bei KPMG erfüllt." Mithilfe von Databricks konnte KPMG die Produktivität steigern, die Markteinführungszeit verkürzen und die Skalierbarkeit und Leistung steigern. Mit
Databricks konnte KPMG außerdem zu einem Branchenführer im Bereich Daten und künstliche Intelligenz werden, indem es dem Unternehmen ermöglicht, mit modernsten generativen KI-Technologien wie Databricks Assistant zu experimentieren, einem kontextsensitiven KI-Assistenten, der vollständig in die Databricks-Plattform integriert ist. Mit Databricks Assistant können KPMG-Entwickler Daten mithilfe natürlicher Sprache über die Konversationsschnittstelle abfragen. Anschließend werden die entsprechenden SQL- oder Python-Abfragen generiert, die den Kontext aus Codezellen, Bibliotheken, Tags, gängigen Tabellen und Unity-Katalogschemas nutzen.
Im Zeitalter neuer Technologien wie GenAI wird KPMG weiterhin führend bei der Nutzung neuer Technologien sein, um die besten Ergebnisse für seine Kunden zu gewährleisten. Tally erklärte: "KI wird unser Geschäft weiterhin dominieren, von der Art und Weise, wie wir uns intern führen, bis hin zur Nutzung der richtigen Tools, um Auswirkungen auf unsere Engagement-Teams und letztendlich auf unsere Kunden zu erzielen." Mit Blick auf die Zukunft plant KPMG kontinuierliche Innovationen in der gesamten Organisation mit der Databricks Data Intelligence Platform. "Wir sind ein professionelles Dienstleistungsunternehmen, das andere auf ihrem Weg zur KI führt, und es ist unerlässlich, dass wir in diesem Bereich hervorragend arbeiten", schloss Tally.