Mi a nagy adat?
Az adatok óriási elterjedése és a növekvő technológiai bonyolultság továbbra is átalakítja az iparágak működését és versenyképességét. Az elmúlt években a világ adatainak 90 százalékát napi 2, 5 kvintillájú byte adatok létrehozásával hozták létre. Ez a gyors növekedés és tárolás, amelyet általában big data-nak neveznek, lehetőséget teremt a strukturált és nem strukturált adatok gyűjtésére, feldolgozására és elemzésére.
Hogyan működik a nagy adat
A nagy adatok 4 V-ját követően a szervezetek adatokat és elemzéseket használnak, hogy értékes betekintést nyerjenek a jobb üzleti döntések meghozatalához. Azon iparágak, amelyek elfogadták a nagy adatok felhasználását, többek között a pénzügyi szolgáltatások, a technológia, a marketing és az egészségügy szolgálják. A nagy adatok elfogadása továbbra is újradefiniálja az iparágak versenyképességét. A becslések szerint a vállalkozások 84 százaléka úgy gondolja, hogy az elemzési stratégiával nem rendelkezők veszélyeztetik a versenyelőny elvesztését a piacon.
Különösen a pénzügyi szolgáltatások széles körben használják a big data elemzéseket annak érdekében, hogy jobb befektetési döntéseket hozzanak a következetes hozammal. A nagy adatokkal együtt az algoritmikus kereskedés hatalmas történelmi adatokat használ összetett matematikai modellekkel a portfólió hozamának maximalizálása érdekében. A nagy adatok folyamatos elfogadása elkerülhetetlenül átalakítja a pénzügyi szolgáltatások környezetét. A látszólagos előnyök mellett azonban továbbra is jelentős kihívások állnak fenn a nagy adatok azon képességével kapcsolatban, hogy képesek legyenek rögzíteni a növekvő adatmennyiséget.
4 V nagy adatok
A 4 V alapvető fontosságú a nagy adatokhoz: mennyiség, változatosság, valódiság és sebesség. A növekvő verseny, a szabályozási korlátok és az ügyfelek igényei miatt a pénzügyi intézmények új módszereket keresnek a technológia kiaknázására a hatékonyság növelése érdekében. Az iparágtól függően a vállalatok a nagy adatok bizonyos aspektusait felhasználhatják versenyelőny elérésére.
Sebesség: az adatok tárolásának és elemzésének sebessége. A New York-i tőzsde minden nap 1 terabyte információt gyűjt. 2016-ra becslések szerint 18, 9 milliárd hálózati kapcsolat jött létre, körülbelül 2, 5 összeköttetéssel személyenként a Földön. A pénzügyi intézmények megkülönböztethetik magukat a versenytől azáltal, hogy az ügyletek hatékony és gyors feldolgozására összpontosítanak.
A nagy adatokat strukturálatlan vagy strukturált adatokként lehet besorolni. A nem strukturált adatok nem szervezett információk, amelyek nem tartoznak egy előre meghatározott modellbe. Ide tartoznak a közösségi média forrásaiból összegyűjtött adatok, amelyek segítenek az intézményeknek az ügyfelek igényeivel kapcsolatos információk gyűjtésében. A strukturált adatok olyan információkból állnak, amelyeket a szervezet már kezdett a relációs adatbázisokban és táblázatokban. Ennek eredményeként az adat különböző formáit aktívan kell kezelni a jobb üzleti döntések megismerése érdekében.
A növekvő piaci adatok nagy kihívást jelentenek a pénzügyi intézmények számára. A hatalmas történelmi adatok mellett a bank- és tőkepiacoknak aktívan kell kezelniük a ticker-adatokat. Hasonlóképpen, a befektetési bankok és vagyonkezelő cégek nagy mennyiségű adatot használnak megalapozott befektetési döntések meghozatalához. A biztosítási és nyugdíjalapú társaságok aktív kockázatkezelési célokra hozzáférhetnek a múltbeli kötvényekkel és követelésekkel kapcsolatos információkhoz.
Algoritmikus kereskedelem
Az algoritmikus kereskedés a nagy adatok szinonimájává vált a számítógépek növekvő képességei miatt. Az automatizált folyamat lehetővé teszi a számítógépes programok számára, hogy olyan pénzügyi ügyleteket hajtson végre olyan sebességgel és gyakorisággal, amelyet az emberkereskedő nem tud. A matematikai modellekben az algoritmikus kereskedés a lehető legkedvezőbb áron és időben történő kereskedelemben történő kereskedelmet biztosítja, és csökkenti a viselkedési tényezők miatti kézi hibákat.
Az intézmények hatékonyabban csökkenthetik az algoritmusokat, hogy hatalmas mennyiségű adatot foglaljanak bele, nagy mennyiségű korábbi adatot felhasználva a backtest stratégiákra, ezáltal kevésbé kockázatos befektetéseket eredményezve. Ez segít a felhasználóknak a hasznos adatok megőrzésében, valamint az alacsony értékű adatok megsemmisítésében. Mivel az algoritmusok strukturált és strukturálatlan adatokkal is létrehozhatók, a valós idejű hírek, a közösségi média és az állományadatok egyetlen algoritmikus motorba történő beépítése jobb kereskedési döntéseket hozhat. A döntéshozataltól eltérően, amelyet a különböző információforrások, az emberi érzelmek és torzítás befolyásolhatnak, az algoritmikus ügyletek kizárólag pénzügyi modellek és adatok alapján kerülnek végrehajtásra.
A Robo tanácsadói befektetési algoritmusokat és hatalmas mennyiségű adatot használnak digitális platformon. A befektetéseket a Modern Portfólió elmélet keretezi, amely tipikusan támogatja a hosszú távú befektetéseket az egységes hozam fenntartása érdekében, és minimális kapcsolatot igényel az emberi pénzügyi tanácsadókkal.
kihívások
Annak ellenére, hogy a pénzügyi szolgáltató iparág növekvő mértékben befogadja a nagy adatokat, jelentős kihívásokkal kell még szembenézni a területen. A legfontosabb, hogy a különféle nem strukturált adatok gyűjtése támogatja a magánélettel kapcsolatos aggodalmakat. Személyes információkat gyűjthetünk az egyén döntéshozataláról a közösségi médián, e-maileken és egészségügyi nyilvántartásokon keresztül.
Konkrétan a pénzügyi szolgáltatások területén a kritika nagy része adatelemzésre vonatkozik. A puszta adatmennyiség a statisztikai technikák kifinomultabbá tételét igényli a pontos eredmények elérése érdekében. Különösen a kritikusok hamis korrelációk mintázataként értékelik a zajt, mint a statisztikailag robusztus eredményeket pusztán véletlenszerűen. Hasonlóképpen, a közgazdasági elméleten alapuló algoritmusok általában a hosszú távú befektetési lehetőségekre mutatnak a történeti adatok alakulása miatt. A rövid távú befektetési stratégiát támogató eredményes eredményes eredmények rejlenek kihívások a prediktív modellekben.
Alsó vonal
A nagy adatok továbbra is átalakítják a különféle iparágak, különösen a pénzügyi szolgáltatások helyzetét. Számos pénzügyi intézmény alkalmaz nagy adatanalitikát a versenyelőny megőrzése érdekében. A strukturált és nem strukturált adatok révén a komplex algoritmusok számos adatforrás felhasználásával végrehajthatják a kereskedelmeket. Az emberi érzelem és elfogultság az automatizálás révén minimalizálható; a nagy adatelemzéssel történő kereskedelemnek azonban saját kihívásai vannak. Az eddig elkészített statisztikai eredményeket a terület viszonylagos újdonsága miatt nem vették át teljes mértékben. Mivel azonban a pénzügyi szolgáltatások a nagy adatok és az automatizálás felé haladnak, a statisztikai technikák kifinomultsága növeli a pontosságot.
