Что такое большие данные?
Огромное распространение данных и растущая технологическая сложность продолжают изменять методы работы и конкуренции отраслей. За последние несколько лет 90 процентов данных в мире создавалось в результате ежедневного создания 2, 5 квинтиллионных байтов данных. Этот быстрый рост и хранение, обычно называемые большими данными, создают возможности для сбора, обработки и анализа структурированных и неструктурированных данных.
Как работают большие данные
Следуя 4 V больших данных, организации используют данные и аналитику, чтобы получить ценную информацию для принятия лучших бизнес-решений. Отрасли, которые приняли использование больших данных, включают финансовые услуги, технологии, маркетинг и здравоохранение, чтобы назвать некоторых. Принятие больших данных продолжает пересматривать конкурентную среду отраслей. По оценкам, 84 процента предприятий считают, что те, у кого нет стратегии анализа, рискуют потерять конкурентное преимущество на рынке.
В частности, финансовые службы широко применяют аналитику больших данных для принятия более обоснованных инвестиционных решений с постоянной доходностью. В сочетании с большими данными алгоритмическая торговля использует обширные исторические данные со сложными математическими моделями для максимизации доходности портфеля. Продолжающееся принятие больших данных неизбежно изменит ландшафт финансовых услуг. Однако, наряду с очевидными преимуществами, остаются значительные проблемы в отношении способности больших данных захватывать растущий объем данных.
4 В больших данных
4 V имеют основополагающее значение для больших данных: объем, разнообразие, достоверность и скорость. Столкнувшись с растущей конкуренцией, нормативными ограничениями и потребностями клиентов, финансовые учреждения ищут новые способы использования технологий для повышения эффективности. В зависимости от отрасли компании могут использовать определенные аспекты больших данных для получения конкурентного преимущества.
Скорость - это скорость, с которой данные должны храниться и анализироваться. Нью-Йоркская фондовая биржа захватывает 1 терабайт информации каждый день. К 2016 году было около 18, 9 миллиардов сетевых подключений, примерно 2, 5 подключения на человека на Земле. Финансовые учреждения могут отличаться от конкурентов, сосредоточившись на эффективной и быстрой обработке сделок.
Большие данные могут быть классифицированы как неструктурированные или структурированные данные. Неструктурированные данные - это информация, которая неорганизована и не попадает в заранее определенную модель. Это включает в себя данные, собранные из социальных сетей, которые помогают учреждениям собирать информацию о потребностях клиентов. Структурированные данные состоят из информации, уже управляемой организацией в реляционных базах данных и электронных таблицах. В результате необходимо активно управлять различными формами данных, чтобы принимать более обоснованные бизнес-решения.
Увеличение объема рыночных данных представляет собой серьезную проблему для финансовых учреждений. Наряду с обширными историческими данными, банковским рынкам и рынкам капитала необходимо активно управлять данными тикеров. Аналогичным образом, инвестиционные банки и фирмы по управлению активами используют объемные данные для принятия обоснованных инвестиционных решений. Страховые и пенсионные компании могут получить доступ к информации о прошлых полисах и претензиях для активного управления рисками.
Алгоритмический трейдинг
Алгоритмическая торговля стала синонимом больших данных из-за растущих возможностей компьютеров. Автоматизированный процесс позволяет компьютерным программам совершать финансовые сделки на скоростях и частотах, которые не могут совершать люди. В рамках математических моделей алгоритмическая торговля обеспечивает сделки, совершаемые по наилучшим возможным ценам, и своевременное размещение сделок, а также уменьшает ручные ошибки из-за поведенческих факторов.
Учреждения могут более эффективно сокращать алгоритмы для включения огромных объемов данных, используя большие объемы исторических данных для стратегий обратного тестирования, тем самым создавая менее рискованные инвестиции. Это помогает пользователям идентифицировать полезные данные для хранения, а также данные с низким значением для отбрасывания. Учитывая, что алгоритмы могут быть созданы со структурированными и неструктурированными данными, объединение новостей в реальном времени, социальных сетей и биржевых данных в одном алгоритмическом движке может генерировать лучшие торговые решения. В отличие от принятия решений, на которые могут влиять различные источники информации, человеческие эмоции и предвзятость, алгоритмические сделки выполняются исключительно на финансовых моделях и данных.
Консультанты Robo используют инвестиционные алгоритмы и большие объемы данных на цифровой платформе. Инвестиции основаны на теории современного портфеля, которая обычно поддерживает долгосрочные инвестиции для поддержания стабильной доходности и требует минимального взаимодействия с финансовыми консультантами.
проблемы
Несмотря на то, что индустрия финансовых услуг расширяет охват больших данных, в этой области все еще существуют серьезные проблемы. Что наиболее важно, сбор различных неструктурированных данных поддерживает озабоченность по поводу конфиденциальности. Личная информация может быть собрана о принятии решения человеком через социальные сети, электронную почту и медицинские записи.
В частности, в сфере финансовых услуг большая часть критики приходится на анализ данных. Огромный объем данных требует большей сложности статистических методов для получения точных результатов. В частности, критики переоценивают отношение сигнал / шум как паттерны ложных корреляций, представляющие статистически устойчивые результаты исключительно случайно. Аналогично, алгоритмы, основанные на экономической теории, обычно указывают на возможности долгосрочных инвестиций из-за тенденций в исторических данных. Эффективное получение результатов в поддержку краткосрочной инвестиционной стратегии является неотъемлемой частью прогнозных моделей.
Суть
Большие данные продолжают преобразовывать ландшафт различных отраслей, особенно финансовых услуг. Многие финансовые учреждения внедряют аналитику больших данных, чтобы сохранить конкурентное преимущество. С помощью структурированных и неструктурированных данных сложные алгоритмы могут совершать сделки с использованием нескольких источников данных. Человеческие эмоции и предвзятость могут быть минимизированы с помощью автоматизации; однако, торговля с анализом больших данных имеет свой специфический набор проблем. Полученные до настоящего времени статистические результаты не были полностью охвачены из-за относительной новизны месторождения. Однако, поскольку финансовые услуги стремятся к большим данным и автоматизации, сложность статистических методов повысит точность.
