Jak duże zbiory danych zmieniły finanse

Ogromne rozprzestrzenianie się danych i rosnące złożoności technologiczne nadal zmieniają sposób funkcjonowania i konkurowania branż. W ciągu ostatnich kilku lat 90 procent danych na świecie powstało w wyniku codziennego tworzenia 2, 5 quillillion bajtów danych. Ten szybki wzrost i przechowywanie danych, zwany często dużymi zbiorami danych, stwarza możliwości gromadzenia, przetwarzania i analizy danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Po 3 V dużych zbiorów danych organizacje wykorzystują dane i analizy, aby uzyskać cenny wgląd w lepsze decyzje biznesowe. Branże, które przyjęły stosowanie dużych zbiorów danych, to między innymi usługi finansowe, technologia, marketing i opieka zdrowotna. Zastosowanie dużych zbiorów danych w dalszym ciągu redefiniuje krajobraz konkurencyjny branż. Szacuje się, że 89 procent przedsiębiorstw uważa, że ​​bez strategii analitycznej istnieje ryzyko utraty przewagi konkurencyjnej na rynku.

Zwłaszcza usługi finansowe powszechnie stosują analizę dużych zbiorów danych, aby podejmować lepsze decyzje inwestycyjne przy zachowaniu spójnych zwrotów. W połączeniu z big data handel algorytmiczny wykorzystuje rozległe dane historyczne ze złożonymi modelami matematycznymi, aby zmaksymalizować zwroty z portfela. Dalsze przyjmowanie dużych zbiorów danych nieuchronnie zmieni krajobraz usług finansowych. Jednak wraz z widocznymi korzyściami pozostają duże wyzwania dotyczące zdolności dużych zbiorów danych do przechwytywania rosnącej ilości danych.

3 V z Big Data

3 V mają zasadnicze znaczenie dla dużych zbiorów danych: objętości, różnorodności i prędkości. W obliczu rosnącej konkurencji, ograniczeń regulacyjnych i potrzeb klientów instytucje finansowe szukają nowych sposobów wykorzystania technologii w celu zwiększenia wydajności. W zależności od branży firmy mogą wykorzystywać pewne aspekty dużych zbiorów danych w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej.

Prędkość to prędkość, z jaką dane muszą być przechowywane i analizowane. Giełda Nowojorska przechwytuje 1 terabajt informacji każdego dnia. Do 2016 r. Było około 18, 9 miliarda połączeń sieciowych, z około 2, 5 połączeniami na osobę na Ziemi. Instytucje finansowe mogą wyróżnić się na tle konkurencji, koncentrując się na wydajnym i szybkim przetwarzaniu transakcji.

Duże dane można zaklasyfikować jako dane nieustrukturyzowane lub ustrukturyzowane. Dane nieustrukturyzowane to informacje niezorganizowane i nie mieszczące się we wcześniej ustalonym modelu. Obejmuje to dane zebrane ze źródeł mediów społecznościowych, które pomagają instytucjom gromadzić informacje o potrzebach klientów. Dane strukturalne obejmują informacje już zarządzane przez organizację w relacyjnych bazach danych i arkuszach kalkulacyjnych. W związku z tym należy aktywnie zarządzać różnymi formami danych, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe.

Rosnąca ilość danych rynkowych stanowi duże wyzwanie dla instytucji finansowych. Wraz z ogromnymi danymi historycznymi, bankowość i rynki kapitałowe muszą aktywnie zarządzać danymi giełdowymi. Podobnie banki inwestycyjne i firmy zarządzające aktywami wykorzystują obszerne dane do podejmowania trafnych decyzji inwestycyjnych. Firmy ubezpieczeniowe i emerytalne mogą uzyskać dostęp do informacji o polisach i roszczeniach w celu aktywnego zarządzania ryzykiem. (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz: Quants: The Rocket Scientists Of Wall Street .)

Handel algorytmiczny

Handel algorytmiczny stał się synonimem dużych zbiorów danych ze względu na rosnące możliwości komputerów. Zautomatyzowany proces umożliwia programom komputerowym wykonywanie transakcji finansowych z szybkościami i częstotliwościami, których nie jest w stanie zrobić handlowiec. W ramach modeli matematycznych handel algorytmiczny zapewnia transakcje przeprowadzane po najlepszych możliwych cenach i terminowym lokowaniu transakcji, a także redukuje błędy ręczne wynikające z czynników behawioralnych.

Instytucje mogą skuteczniej ograniczać algorytmy w celu włączenia ogromnych ilości danych, wykorzystując duże ilości danych historycznych do strategii weryfikacji historycznej, tworząc w ten sposób mniej ryzykowne inwestycje. Pomaga to użytkownikom zidentyfikować przydatne dane do przechowywania, a także dane o niskiej wartości do odrzucenia. Biorąc pod uwagę, że algorytmy mogą być tworzone ze strukturalnymi i nieustrukturyzowanymi danymi, włączenie wiadomości w czasie rzeczywistym, mediów społecznościowych i danych giełdowych w jednym silniku algorytmicznym może generować lepsze decyzje handlowe. W przeciwieństwie do podejmowania decyzji, na które mogą wpływać różne źródła informacji, ludzkie emocje i uprzedzenia, transakcje algorytmiczne wykonywane są wyłącznie na modelach finansowych i danych.

Doradcy Robo wykorzystują algorytmy inwestycyjne i ogromne ilości danych na platformie cyfrowej. Inwestycje opierają się na teorii nowoczesnego portfela, która zazwyczaj wspiera długoterminowe inwestycje w celu utrzymania spójnych zwrotów i wymaga minimalnej interakcji z ludzkimi doradcami finansowymi. (Aby uzyskać więcej informacji, zobacz: Podstawy handlu algorytmicznego: pojęcia i przykłady .)

Wyzwania

Mimo że branża usług finansowych coraz częściej korzysta z dużych zbiorów danych, nadal istnieją poważne wyzwania w tej dziedzinie. Co najważniejsze, gromadzenie różnych nieustrukturyzowanych danych potwierdza obawy dotyczące prywatności. Dane osobowe mogą być gromadzone na temat podejmowania decyzji przez osoby za pośrednictwem mediów społecznościowych, e-maili i dokumentacji medycznej.

W przypadku usług finansowych większość krytyki dotyczy analizy danych. Sama ilość danych wymaga większego zaawansowania technik statystycznych w celu uzyskania dokładnych wyników. W szczególności krytycy przeceniają sygnał do szumu jako wzorce fałszywych korelacji, reprezentujących statystycznie solidne wyniki wyłącznie przez przypadek. Podobnie, algorytmy oparte na teorii ekonomicznej zazwyczaj wskazują na długoterminowe możliwości inwestycyjne ze względu na trendy w danych historycznych. Skuteczne uzyskiwanie wyników wspierających krótkoterminową strategię inwestycyjną jest nieodłącznym wyzwaniem w modelach predykcyjnych.

Dolna linia

Big data nieustannie zmienia krajobraz różnych branż, zwłaszcza usług finansowych. Wiele instytucji finansowych stosuje analizy dużych zbiorów danych w celu utrzymania przewagi konkurencyjnej. Dzięki strukturze i nieustrukturyzowanym danym złożone algorytmy mogą wykonywać transakcje przy użyciu wielu źródeł danych. Ludzkie emocje i uprzedzenia można zminimalizować poprzez automatyzację; handel z analizą dużych zbiorów danych ma jednak swój własny zestaw wyzwań. Dotychczasowe wyniki statystyczne nie zostały w pełni uwzględnione ze względu na względną nowość w tej dziedzinie. Ponieważ usługi finansowe zmierzają w kierunku dużych zbiorów danych i automatyzacji, wyrafinowanie technik statystycznych zwiększy dokładność.