ข้อมูลขนาดใหญ่เปลี่ยนการเงินได้อย่างไร

ข้อมูลขนาดใหญ่คืออะไร?

การเพิ่มจำนวนข้อมูลและความซับซ้อนทางเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องเพื่อเปลี่ยนวิธีการดำเนินงานของอุตสาหกรรมและแข่งขัน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีการสร้างข้อมูล 90 เปอร์เซ็นต์ในโลกอันเป็นผลมาจากการสร้าง2.5 quintillion bytes ของข้อมูลทุกวัน โดยทั่วไปเรียกว่าเป็นข้อมูลขนาดใหญ่การเติบโตและการจัดเก็บอย่างรวดเร็วนี้สร้างโอกาสในการรวบรวมการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

ข้อมูลขนาดใหญ่ทำงานอย่างไร

หลังจากข้อมูลขนาดใหญ่ 4 V องค์กรใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเพื่อแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น อุตสาหกรรมที่ใช้การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่รวมถึงบริการทางการเงิน, เทคโนโลยี, การตลาดและการดูแลสุขภาพเพื่อตั้งชื่อไม่กี่ การยอมรับข้อมูลขนาดใหญ่ยังคงกำหนดแนวการแข่งขันของอุตสาหกรรมใหม่ หนึ่งโดยประมาณ84 เปอร์เซ็นต์ขององค์กรเชื่อว่าผู้ที่ไม่มีกลยุทธ์การวิเคราะห์มีความเสี่ยงในการสูญเสียความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาด

โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริการทางการเงินได้นำการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อแจ้งการตัดสินใจลงทุนที่ดีขึ้นด้วยผลตอบแทนที่สอดคล้องกัน ร่วมกับข้อมูลขนาดใหญ่การซื้อขายอัลกอริทึมใช้ข้อมูลประวัติศาสตร์มากมายพร้อมแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนเพื่อเพิ่มผลผลงานส่งคืน- การยอมรับอย่างต่อเนื่องของข้อมูลขนาดใหญ่จะเปลี่ยนภูมิทัศน์ของบริการทางการเงินอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ อย่างไรก็ตามพร้อมกับผลประโยชน์ที่ชัดเจนความท้าทายที่สำคัญยังคงเกี่ยวกับความสามารถของ Big Data ในการจับปริมาณข้อมูลการติดตั้ง

4 V ของ Big Data

4 V's เป็นพื้นฐานของข้อมูลขนาดใหญ่:ปริมาณความหลากหลายความจริงและความเร็ว- เผชิญกับการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นข้อ จำกัด ด้านกฎระเบียบและความต้องการของลูกค้าสถาบันการเงินกำลังมองหาวิธีใหม่ ๆ ในการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรม บริษัท สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่บางอย่างเพื่อรับกข้อได้เปรียบในการแข่งขัน-

ความเร็วคือความเร็วที่ต้องจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล ที่ตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์กจับข้อมูล 1 เทราไบต์ในแต่ละวัน ภายในปี 2559 มีการเชื่อมต่อเครือข่ายประมาณ 18.9 พันล้านครั้งโดยมีการเชื่อมต่อประมาณ 2.5 ต่อคนบนโลกสถาบันการเงินสามารถแยกความแตกต่างจากการแข่งขันโดยมุ่งเน้นไปที่การประมวลผลการซื้อขายอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถจัดหมวดหมู่เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้าง ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่ไม่มีการรวบรวมกันและไม่ได้ตกอยู่ในรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงข้อมูลที่รวบรวมจากโซเชียลมีเดียแหล่งข้อมูลซึ่งช่วยให้สถาบันรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า ข้อมูลที่มีโครงสร้างประกอบด้วยข้อมูลที่จัดการโดยองค์กรในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และสเปรดชีต เป็นผลให้ข้อมูลรูปแบบต่าง ๆ ต้องเป็นจัดการอย่างแข็งขันเพื่อแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีขึ้น

ปริมาณข้อมูลตลาดที่เพิ่มขึ้นทำให้เกิดความท้าทายครั้งใหญ่สำหรับสถาบันการเงิน พร้อมกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์มากมายธนาคารและตลาดทุนจำเป็นต้องจัดการข้อมูลทิกเกอร์อย่างแข็งขัน เช่นเดียวกัน,ธนาคารเพื่อการลงทุนและการจัดการสินทรัพย์บริษัท ใช้ข้อมูลจำนวนมากเพื่อทำการตัดสินใจลงทุนที่ดี บริษัท ประกันภัยและการเกษียณอายุสามารถเข้าถึงนโยบายที่ผ่านมาและข้อมูลการเรียกร้องสำหรับการจัดการความเสี่ยงที่ใช้งานอยู่

การซื้อขายอัลกอริทึม

การซื้อขายอัลกอริทึมมีความหมายเหมือนกันกับข้อมูลขนาดใหญ่เนื่องจากความสามารถที่เพิ่มขึ้นของคอมพิวเตอร์ กระบวนการอัตโนมัติช่วยให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถดำเนินการซื้อขายทางการเงินด้วยความเร็วและความถี่ที่ผู้ค้ามนุษย์ไม่สามารถทำได้ ภายในแบบจำลองทางคณิตศาสตร์การซื้อขายอัลกอริทึมให้การซื้อขายที่ดำเนินการในราคาที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และตำแหน่งการค้าที่ทันเวลาและลดข้อผิดพลาดด้วยตนเองเนื่องจากปัจจัยพฤติกรรม

สถาบันสามารถลดลงได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอัลกอริทึมในการรวมข้อมูลจำนวนมากใช้ประโยชน์จากข้อมูลประวัติจำนวนมากในกลยุทธ์การทดสอบย้อนกลับซึ่งจะสร้างการลงทุนที่มีความเสี่ยงน้อยลง สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้ระบุข้อมูลที่เป็นประโยชน์ในการเก็บข้อมูลรวมถึงข้อมูลที่มีมูลค่าต่ำเพื่อทิ้ง เนื่องจากอัลกอริทึมสามารถสร้างขึ้นด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างการรวมข่าวเรียลไทม์สื่อสังคมออนไลน์และข้อมูลสต็อกในเครื่องยนต์อัลกอริทึมเดียวสามารถสร้างการตัดสินใจซื้อขายที่ดีขึ้น ซึ่งแตกต่างจากการตัดสินใจซึ่งอาจได้รับอิทธิพลจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันอารมณ์ของมนุษย์และอคติการซื้อขายอัลกอริทึมจะดำเนินการเพียงอย่างเดียวกับรูปแบบทางการเงินและข้อมูล

Robo Advisors ใช้การลงทุนอัลกอริทึมและข้อมูลจำนวนมากบนแพลตฟอร์มดิจิตอล การลงทุนมีกรอบผ่านทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอที่ทันสมัยซึ่งโดยทั่วไปรับรองการลงทุนระยะยาวเพื่อรักษาผลตอบแทนที่สอดคล้องกันและต้องมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์น้อยที่สุดที่ปรึกษาทางการเงิน-

ความท้าทาย

แม้อุตสาหกรรมบริการทางการเงินจะเพิ่มการโอบกอดข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ก็มีความสำคัญความท้าทายยังคงมีอยู่ในสนาม สิ่งสำคัญที่สุดคือการรวบรวมข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างต่าง ๆ สนับสนุนข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ข้อมูลส่วนบุคคลสามารถรวบรวมเกี่ยวกับการตัดสินใจของแต่ละบุคคลผ่านสื่อสังคมออนไลน์อีเมลและบันทึกสุขภาพ

ภายในบริการทางการเงินโดยเฉพาะการวิพากษ์วิจารณ์ส่วนใหญ่ตกอยู่ในการวิเคราะห์ข้อมูล ปริมาณข้อมูลที่แท้จริงต้องการความซับซ้อนมากขึ้นของเทคนิคทางสถิติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งนักวิจารณ์ส่งสัญญาณเสียงรบกวนเป็นรูปแบบของความสัมพันธ์ปลอมแสดงผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งทางสถิติอย่างหมดจดโดยบังเอิญ ในทำนองเดียวกันอัลกอริทึมตามทฤษฎีเศรษฐศาสตร์มักชี้ไปที่การลงทุนระยะยาวโอกาสเนื่องจากแนวโน้มในข้อมูลประวัติศาสตร์ ให้ผลลัพธ์อย่างมีประสิทธิภาพซึ่งสนับสนุนระยะสั้นกลยุทธ์การลงทุนเป็นความท้าทายโดยธรรมชาติในแบบจำลองการทำนาย

บรรทัดล่าง

Big Data ยังคงเปลี่ยนภูมิทัศน์ของอุตสาหกรรมต่าง ๆ โดยเฉพาะบริการทางการเงิน สถาบันการเงินหลายแห่งกำลังใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรักษาความได้เปรียบในการแข่งขัน ผ่านข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างอัลกอริทึมที่ซับซ้อนสามารถดำเนินการซื้อขายได้โดยใช้แหล่งข้อมูลจำนวนหนึ่ง อารมณ์และอคติของมนุษย์สามารถลดลงผ่านระบบอัตโนมัติ อย่างไรก็ตามการซื้อขายด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่มีชุดของความท้าทายเฉพาะของตัวเองผลลัพธ์ทางสถิติที่ผลิตจนถึงตอนนี้ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างเต็มที่เนื่องจากความแปลกใหม่ของสนาม อย่างไรก็ตามเป็นบริการทางการเงินแนวโน้มสู่ข้อมูลขนาดใหญ่และระบบอัตโนมัติความซับซ้อนของเทคนิคทางสถิติจะเพิ่มความแม่นยำ