چگونه کلان داده ها امور مالی را تغییر داده اند

Trevir Nath دارای پنج سال تجربه به عنوان یک نویسنده مالی است که با استارتاپ های مختلف، شرکت های خدمات مالی و نشریات خبری کار می کند. Trevor متخصص تجارت، امور مالی شخصی و تجارت است.

به روز شده در 24 اکتبر 2021 بازبینی شده بوسیله بررسی شده توسط Doretha Clemon

دورتا کلمونز، دکترا، MBA، PMP، به مدت 34 سال مدیر اجرایی و استاد فناوری اطلاعات شرکت بوده است. او استاد کمکی در کالج ها و دانشگاه های ایالتی کانکتیکات، دانشگاه مریویل و دانشگاه ایندیانا وسلیان است. او یک سرمایه گذار املاک و مستغلات و مدیر اصلی در تراست مستغلات مسکن Bruised Reed، و دارنده مجوز بهبود خانه در ایالت کنتیکت است.

کلان داده چیست؟

تکثیر گسترده داده ها و افزایش پیچیدگی های تکنولوژیکی همچنان شیوه عملکرد و رقابت صنایع را تغییر می دهد. در طول چند سال گذشته، 90 درصد از داده های جهان در نتیجه ایجاد 2. 5 کوئینتیلیون بایت داده به صورت روزانه ایجاد شده است. این رشد و ذخیره سازی سریع که معمولاً به آن داده های بزرگ گفته می شود، فرصت هایی را برای جمع آوری، پردازش و تحلیل داده های ساختاریافته و بدون ساختار ایجاد می کند. است

کلان داده چگونه کار می کند

به دنبال 4 V از داده های بزرگ، سازمان ها از داده ها و تجزیه و تحلیل ها برای به دست آوردن بینش ارزشمند برای تصمیم گیری های تجاری بهتر استفاده می کنند. صنایعی که استفاده از داده های بزرگ را پذیرفته اند شامل خدمات مالی، فناوری، بازاریابی و مراقبت های بهداشتی می شود. پذیرش کلان داده همچنان به تعریف مجدد چشم انداز رقابتی صنایع ادامه می دهد. تخمین زده می شود 84 درصد از شرکت ها بر این باورند که کسانی که استراتژی تحلیلی ندارند، در معرض خطر از دست دادن مزیت رقابتی در بازار هستند. است

خدمات مالی، به ویژه، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را به طور گسترده ای اتخاذ کرده اند تا تصمیمات سرمایه گذاری بهتر با بازده ثابت را ارائه دهند. در ارتباط با کلان داده، معاملات الگوریتمی از داده های تاریخی گسترده با مدل های پیچیده ریاضی برای به حداکثر رساندن بازده پرتفوی استفاده می کند. پذیرش مداوم داده های بزرگ به ناچار چشم انداز خدمات مالی را متحول خواهد کرد. با این حال، همراه با مزایای ظاهری آن، چالش های مهمی در رابطه با توانایی داده های بزرگ برای گرفتن حجم فزاینده داده ها باقی می ماند.

4 V از داده های بزرگ

4 V برای داده های بزرگ اساسی است: حجم ، تنوع ، صحت و سرعت. در مواجهه با افزایش رقابت ، محدودیت های نظارتی و نیازهای مشتری ، موسسات مالی به دنبال راه های جدیدی برای بهره برداری از فناوری برای به دست آوردن کارآیی هستند. بسته به صنعت ، شرکت ها می توانند از جنبه های خاصی از داده های بزرگ برای به دست آوردن یک مزیت رقابتی استفاده کنند.

سرعت سرعتی است که داده ها باید در آن ذخیره و تجزیه و تحلیل شوند. بورس اوراق بهادار نیویورک هر روز 1 ترابایت اطلاعات را ضبط می کند. تا سال 2016 ، حدود 18. 9 میلیارد اتصال شبکه وجود داشت که تقریباً 2. 5 اتصال برای هر نفر در زمین وجود داشت. موسسات مالی می توانند با تمرکز بر پردازش کارآمد و سریع پردازش معاملات ، خود را از رقابت متمایز کنند.

داده های بزرگ را می توان به عنوان داده های بدون ساختار یا ساختار یافته طبقه بندی کرد. داده های بدون ساختار اطلاعاتی هستند که سازمان یافته نیستند و در یک مدل از پیش تعیین شده قرار نمی گیرند. این شامل داده های جمع آوری شده از منابع رسانه های اجتماعی است که به موسسات کمک می کند تا اطلاعات مربوط به نیاز مشتری را جمع آوری کنند. داده های ساخت یافته شامل اطلاعاتی است که قبلاً توسط سازمان در پایگاه داده های رابطه ای و صفحات گسترده مدیریت شده است. در نتیجه ، اشکال مختلف داده ها باید به طور فعال مدیریت شوند تا تصمیمات بهتر تجاری را آگاه سازند.

حجم فزاینده داده های بازار چالش بزرگی را برای موسسات مالی ایجاد می کند. همراه با داده های گسترده تاریخی ، بازارهای بانکی و سرمایه باید به طور فعال داده های تیک را مدیریت کنند. به همین ترتیب ، بانک های سرمایه گذاری و شرکت های مدیریت دارایی از داده های حجمی برای تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری صحیح استفاده می کنند. شرکت های بیمه و بازنشستگی می توانند به سیاست های گذشته دسترسی پیدا کنند و اطلاعات مربوط به مدیریت ریسک فعال را مطرح کنند.

تجارت الگوریتمی

تجارت الگوریتمی به دلیل قابلیت رشد رایانه ها با داده های بزرگ مترادف شده است. فرآیند خودکار برنامه های رایانه ای را قادر می سازد تا معاملات مالی را با سرعت و فرکانس هایی که یک معامله گر انسانی نمی تواند اجرا کند. در مدلهای ریاضی ، معاملات الگوریتمی معاملات را با بهترین قیمت ممکن و قرار دادن به موقع تجارت انجام می دهد و خطاهای دستی را به دلیل عوامل رفتاری کاهش می دهد.

موسسات می توانند به طور مؤثرتر الگوریتم ها را برای گنجاندن مقادیر گسترده داده ها محدود کنند ، و از حجم زیادی از داده های تاریخی به استراتژی های پشتی استفاده می کنند ، بنابراین سرمایه گذاری های کم خطر ایجاد می کنند. این به کاربران کمک می کند تا داده های مفید را برای نگه داشتن و همچنین داده های کم ارزش برای دور انداختن شناسایی کنند. با توجه به اینکه الگوریتم ها می توانند با داده های ساختاری و بدون ساختار ایجاد شوند ، شامل اخبار در زمان واقعی ، رسانه های اجتماعی و داده های سهام در یک موتور الگوریتمی می توانند تصمیمات تجاری بهتری ایجاد کنند. بر خلاف تصمیم گیری ، که می تواند تحت تأثیر منابع مختلف اطلاعات ، احساسات انسانی و تعصب باشد ، معاملات الگوریتمی فقط بر روی مدل ها و داده های مالی اجرا می شود.

مشاوران Robo از الگوریتم های سرمایه گذاری و مقادیر گسترده ای از داده ها در یک بستر دیجیتال استفاده می کنند. سرمایه گذاری ها از طریق تئوری مدرن نمونه کارها ساخته می شوند ، که به طور معمول سرمایه گذاری های بلند مدت را برای حفظ بازده مداوم تأیید می کند و به حداقل تعامل با مشاوران مالی انسان نیاز دارد.

چالش ها

علیرغم افزایش صنعت خدمات مالی ، در آغوش داده های بزرگ ، چالش های قابل توجهی در این زمینه وجود دارد. از همه مهمتر ، مجموعه داده های مختلف بدون ساختار از نگرانی های مربوط به حریم خصوصی پشتیبانی می کند. اطلاعات شخصی را می توان در مورد تصمیم گیری فرد از طریق رسانه های اجتماعی ، ایمیل و سوابق بهداشتی جمع آوری کرد.

در خدمات مالی به طور خاص ، اکثر انتقادات بر روی تجزیه و تحلیل داده ها قرار می گیرد. حجم کامل داده ها برای به دست آوردن نتایج دقیق نیاز به پیچیدگی بیشتری از تکنیک های آماری دارد. به طور خاص ، منتقدین سیگنال را به عنوان الگوهای همبستگی های فریبنده به سر و صدا می پردازند ، و نتایج آماری قوی را به طور اتفاقی نشان می دهند. به همین ترتیب ، الگوریتم های مبتنی بر تئوری اقتصادی به طور معمول به فرصت های سرمایه گذاری بلند مدت به دلیل روند در داده های تاریخی اشاره دارند. تولید کارآمد نتایج پشتیبانی از یک استراتژی سرمایه گذاری کوتاه مدت ، چالش های ذاتی در مدل های پیش بینی کننده است.

خط پایین

داده های بزرگ همچنان به تغییر چشم انداز صنایع مختلف ، به ویژه خدمات مالی می پردازند. بسیاری از موسسات مالی به منظور حفظ یک رقابت رقابتی ، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را اتخاذ می کنند. از طریق داده های ساختاری و بدون ساختار ، الگوریتم های پیچیده می توانند با استفاده از تعدادی از منابع داده ، معاملات را انجام دهند. احساسات و تعصب انسان از طریق اتوماسیون به حداقل می رسد. با این حال ، تجارت با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مجموعه ای از چالش های خاص خود را دارد که نتایج آماری تولید شده تاکنون به دلیل تازگی نسبی این زمینه کاملاً مورد استقبال قرار نگرفته است. با این حال ، به عنوان گرایش خدمات مالی به سمت داده های بزرگ و اتوماسیون ، پیچیدگی تکنیک های آماری دقت را افزایش می دهد.