Sự gia tăng số lượng dữ liệu và sự phức tạp về công nghệ đang gia tăng tiếp tục chuyển đổi cách thức hoạt động và cạnh tranh của các ngành. Trong hai năm qua, 90 phần trăm dữ liệu trên thế giới đã được tạo ra do kết quả của việc tạo ra 2. 5 quintillion byte dữ liệu trên cơ sở hàng ngày. Thường được gọi là dữ liệu lớn, sự tăng trưởng và lưu trữ nhanh chóng này tạo cơ hội thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

AD:

Sau 3 V dữ liệu lớn, các tổ chức sử dụng dữ liệu và phân tích để có được cái nhìn sâu sắc có giá trị để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Các ngành công nghiệp đã thông qua việc sử dụng dữ liệu lớn bao gồm các dịch vụ tài chính, công nghệ, tiếp thị và chăm sóc sức khoẻ, để đặt tên cho một số ít. Việc áp dụng các dữ liệu lớn tiếp tục xác định lại tính cạnh tranh của các ngành công nghiệp. Khoảng 89 phần trăm doanh nghiệp tin rằng những người không có chiến lược phân tích có nguy cơ mất lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Đặc biệt, các dịch vụ tài chính đã áp dụng rộng rãi phân tích dữ liệu lớn để đưa ra các quyết định đầu tư tốt hơn với lợi nhuận nhất quán. Kết hợp với dữ liệu lớn, kinh doanh thuật toán sử dụng dữ liệu lịch sử rộng lớn với các mô hình toán học phức tạp để tối đa hoá lợi nhuận của danh mục đầu tư. Việc tiếp tục áp dụng các dữ liệu lớn chắc chắn sẽ biến đổi cảnh quan của các dịch vụ tài chính. Tuy nhiên, cùng với các lợi ích rõ ràng của nó, những thách thức đáng kể vẫn còn liên quan đến khả năng dữ liệu lớn để nắm bắt lượng dữ liệu gắn kết. (Để biết thêm thông tin, hãy xem:

The Big Play với dữ liệu lớn .)

AD:

3 V của dữ liệu lớn

3 V là cơ bản cho dữ liệu lớn: khối lượng, đa dạng và vận tốc. Đối mặt với cạnh tranh ngày càng gia tăng, những hạn chế về quy định và nhu cầu của khách hàng, các tổ chức tài chính đang tìm kiếm các cách mới để thúc đẩy công nghệ để đạt được hiệu quả. Tùy thuộc vào ngành, các công ty có thể sử dụng một số khía cạnh của dữ liệu lớn để đạt được lợi thế cạnh tranh.

Velocity là tốc độ lưu trữ và phân tích dữ liệu. Sở Giao dịch Chứng khoán New York thu được 1 terabyte thông tin trong mỗi ngày. Đến năm 2016, sẽ có khoảng 18 9 tỷ kết nối vào năm 2016, với khoảng 2,5 kết nối mỗi người trên trái đất. Các tổ chức tài chính có thể phân biệt mình với cạnh tranh bằng cách tập trung vào việc kinh doanh có hiệu quả và nhanh chóng.

Dữ liệu lớn có thể được phân loại là dữ liệu có cấu trúc hoặc có cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không được tổ chức và không thuộc một mô hình xác định trước. Điều này bao gồm dữ liệu thu thập được từ các nguồn phương tiện truyền thông xã hội, giúp các tổ chức thu thập thông tin về nhu cầu của khách hàng. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin đã được quản lý bởi tổ chức trong cơ sở dữ liệu quan hệ và bảng tính.Do đó, các dạng dữ liệu khác nhau phải được quản lý tích cực để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Khối lượng ngày càng tăng của dữ liệu thị trường đặt ra một thách thức lớn cho các tổ chức tài chính. Cùng với dữ liệu lịch sử, ngân hàng và thị trường vốn cần tích cực quản lý dữ liệu mã. Tương tự như vậy, các ngân hàng đầu tư và các công ty quản lý tài sản sử dụng dữ liệu phóng to để đưa ra quyết định đầu tư âm thanh. Các công ty bảo hiểm và hưu trí có thể tiếp cận các chính sách trong quá khứ và thông tin về khiếu nại để quản lý rủi ro hoạt động. Kinh doanh thuật toán

Thương mại thuật toán đã trở thành đồng nghĩa với các dữ liệu lớn do khả năng phát triển của máy tính. Quá trình tự động cho phép các chương trình máy tính thực hiện giao dịch tài chính với tốc độ và tần suất mà thương nhân không thể. Trong mô hình toán học, kinh doanh thuật toán cung cấp các nghiệp vụ được thực hiện ở mức giá tốt nhất và sắp đặt thương mại kịp thời, và giảm các lỗi thủ công do các yếu tố hành vi. Các tổ chức có thể rút ngắn hiệu quả các thuật toán để kết hợp số lượng lớn dữ liệu, tận dụng khối lượng lớn dữ liệu lịch sử cho các chiến lược hậu kiểm, do đó tạo ra các khoản đầu tư ít rủi ro hơn. Điều này giúp người dùng xác định dữ liệu hữu ích để giữ dữ liệu có giá trị thấp để loại bỏ. Cho rằng các thuật toán có thể được tạo ra với dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, kết hợp các tin tức thời gian thực, phương tiện truyền thông xã hội và dữ liệu chứng khoán trong một công cụ thuật toán có thể tạo ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Không giống như việc ra quyết định, có thể bị ảnh hưởng bởi các nguồn thông tin khác nhau, cảm xúc và thiên vị của con người, các hoạt động thuật toán chỉ được thực hiện trên các mô hình tài chính và dữ liệu. Robo cố vấn sử dụng các thuật toán đầu tư và số lượng lớn dữ liệu trên một nền kỹ thuật số. Các khoản đầu tư được bao gồm trong lý thuyết Portfolio hiện đại, thường ủng hộ các khoản đầu tư dài hạn để duy trì lợi nhuận nhất quán, và đòi hỏi sự tương tác tối thiểu với các cố vấn tài chính của con người. Mặc dù ngành công nghiệp dịch vụ tài chính đang ngày càng nắm bắt dữ liệu lớn nhưng những thách thức lớn vẫn tồn tại trong lĩnh vực này. Quan trọng nhất, việc thu thập các dữ liệu phi cấu trúc khác nhau hỗ trợ mối quan tâm về bảo mật. Thông tin cá nhân có thể được tập hợp về quyết định của một cá nhân thông qua phương tiện truyền thông xã hội, email và hồ sơ sức khoẻ.

Trong các dịch vụ tài chính cụ thể, phần lớn các lời chỉ trích rơi vào phân tích dữ liệu. Khối lượng dữ liệu tuyệt đối đòi hỏi sự tinh tế hơn của các kỹ thuật thống kê để có được kết quả chính xác. Đặc biệt, các nhà phê bình overrate tín hiệu để tiếng ồn như mô hình tương quan giả, đại diện cho các kết quả thống kê mạnh mẽ hoàn toàn ngẫu nhiên. Tương tự như vậy, các thuật toán dựa trên lý thuyết kinh tế thường chỉ ra các cơ hội đầu tư dài hạn do xu hướng dữ liệu lịch sử. Hiệu quả tạo ra các kết quả hỗ trợ cho một chiến lược đầu tư ngắn hạn là những thách thức cố hữu trong các mô hình tiên đoán.

Dòng dưới cùng

Dữ liệu lớn tiếp tục chuyển đổi cảnh quan của nhiều ngành công nghiệp khác nhau, đặc biệt là các dịch vụ tài chính. Nhiều tổ chức tài chính đang áp dụng phân tích dữ liệu lớn để duy trì lợi thế cạnh tranh. Thông qua cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, các thuật toán phức tạp có thể thực hiện giao dịch sử dụng một số nguồn dữ liệu. Cảm xúc và thiên vị của con người có thể được giảm thiểu thông qua tự động hóa; tuy nhiên, kinh doanh với phân tích số liệu lớn có những thách thức cụ thể riêng Kết quả thống kê cho đến nay vẫn chưa được chấp nhận đầy đủ do tính mới tương đối của hiện trường. Tuy nhiên, khi xu hướng dịch vụ tài chính hướng tới dữ liệu lớn và tự động hóa, sự tinh tế của các kỹ thuật thống kê sẽ làm tăng độ chính xác.