Co to jest Big Data?
Ogromne rozpowszechnianie 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 quillillionów bajtów. Ten szybki wzrost i przechowywanie danych, zwany często dużymi zbiorami danych, stwarza możliwości gromadzenia, przetwarzania i analizy danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.
Jak działa Big Data
Po 4 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 84 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 spójnych zyskach. 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.
4 V z Big Data
4 V mają fundamentalne znaczenie dla dużych zbiorów danych: objętości, różnorodności, prawdziwości 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 podzielić na kategorie danych nieuporządkowanych lub ustrukturyzowanych. Dane nieustrukturyzowane to informacje, które są niezorganizowane i nie mieszczą się we wcześniej ustalonym modelu. Obejmuje to dane zebrane ze źródeł mediów społecznościowych, które pomagają instytucjom gromadzić informacje o potrzebach klientów. Dane ustrukturyzowane 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.
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 prędkościami i częstotliwościami, których nie jest w stanie zrobić przedsiębiorca. W ramach modeli matematycznych handel algorytmiczny zapewnia transakcje przeprowadzane po najlepszych możliwych cenach i terminowym lokowaniu transakcji oraz zmniejsza liczbę ręcznych błędów spowodowanych czynnikami behawioralnymi.
Instytucje mogą skuteczniej ograniczyć 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 z danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi, 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.
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 zwykle 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 wciąż zmienia krajobraz różnych branż, zwłaszcza usług finansowych. Wiele instytucji finansowych stosuje analizy dużych zbiorów danych w celu utrzymania przewagi konkurencyjnej. Dzięki uporządkowanym i nieustrukturyzowanym danym skomplikowane 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 jednak usługi finansowe zmierzają w kierunku dużych zbiorów danych i automatyzacji, wyrafinowanie technik statystycznych zwiększy dokładność.
