Үлкен деректер қаржыны қалай өзгертті

Үлкен деректер дегеніміз не?

Деректердің ауқымды көбеюі және технологиялық күрделенудің артуы өндірістердің бәсекеге қабілеттілігін өзгертеді.Соңғы бірнеше жыл ішінде әлемдегі деректердің 90 пайызы күн сайын2,5 квинтиллион байт деректерді жасау нәтижесінде құрылды .Әдетте үлкен деректер деп аталатынбұл жылдам өсу және сақтау құрылымдалған және құрылымдалмаған деректерді жинауға, өңдеуге және талдауға мүмкіндіктер туғызады.

Үлкен деректер қалай жұмыс істейді

4 V үлкен деректерден кейін ұйымдар бизнес шешімдері туралы ақпарат беру үшін құнды түсінік алу үшін деректер мен аналитиканы пайдаланады.Үлкен деректерді қолданған салаларғасметалық кәсіпорындардың 84 пайызы нарығында бәсекеге қабілеттілігін жоғалту қаупін іске аналитика стратегиясын жоқ адамдарға сенемін.2018-04-21 Аттестатта сөйлеу керек

Қаржылық қызметтер, атап айтқанда, тұрақты кірістілікпен жақсы инвестициялық шешімдер туралы ақпарат беру үшін үлкен деректерді талдауды кеңінен қолданды. Үлкен деректермен бірге алгоритмдік сауда портфолионың кірісін арттыру үшін күрделі математикалық модельдермен үлкен тарихи деректерді пайдаланады. Үлкен деректерді қабылдаудың жалғасуы қаржылық қызмет көрінісін өзгертеді. Алайда, оның артықшылықтарымен бірге үлкен деректердің деректердің жинақталу көлемін жинау қабілетіне қатысты маңызды проблемалар сақталуда.

4 V үлкен деректер

4 V үлкен деректер үшін маңызды: көлем, әртүрлілік, шындық және жылдамдық. Қаржы институттары бәсекелестіктің артуына, заңнамалық шектеулерге және тұтынушылардың қажеттіліктеріне байланысты тиімділікке жету үшін технологияны пайдаланудың жаңа әдістерін іздейді. Салаға байланысты, компаниялар бәсекелестік артықшылыққа ие болу үшін үлкен деректердің кейбір аспектілерін қолдана алады.

Жылдамдық – бұл деректерді сақтау мен талдаудың жылдамдығы. Нью-Йорк қор биржасы күн сайын ақпарат 1 терабайт түсіреді.2016 жылға қарай шамамен 18,9 миллиард желілік байланыс болды, олардың бір адамда Жердегі 2,5 қосылымы бар.  Қаржы институттары сауда-саттықты тиімді және жылдам өңдеуге баса назар аудара отырып, бәсекелестіктен ерекшелене алады.

Үлкен деректерді құрылымданбаған немесе құрылымдалған мәліметтер ретінде жіктеуге болады. Құрылымданбаған мәліметтер дегеніміз – бұл ұйымдастырылмаған және алдын-ала анықталған модельге жатпайтын ақпарат. Бұған мекемелерге тұтынушылардың қажеттіліктері туралы ақпарат жинауға көмектесетін әлеуметтік медиа көздерінен жиналған мәліметтер кіреді. Құрылымдық мәліметтер реляциялық мәліметтер базасында және электрондық кестелерде ұйым басқаратын ақпараттан тұрады. Нәтижесінде, бизнес-шешімдерді жақсарту үшін әртүрлі мәліметтер формаларын белсенді басқару қажет.

Нарықтық мәліметтер көлемінің ұлғаюы қаржы институттары үшін үлкен қиындықтар тудырады. Үлкен тарихи деректермен қатар, банктік және капитал нарықтары анықталған деректерді белсенді басқаруы қажет. Сол сияқты, инвестициялық банктер мен активтерді басқарушы фирмалар инвестициялық шешімдер қабылдау үшін көлемді деректерді пайдаланады. Сақтандыру және зейнетақы компаниялары тәуекелдерді белсенді басқару үшін бұрынғы саясат пен талап ету туралы ақпаратқа қол жеткізе алады.

Алгоритмдік сауда

Алгоритмдік сауда компьютерлердің өсіп келе жатқан мүмкіндіктеріне байланысты үлкен мәліметтермен синоним болды. Автоматтандырылған процесс компьютерлік бағдарламаларға адам сауда-саттығы жасай алмайтын жылдамдық пен жиіліктегі қаржылық сауданы жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Математикалық модельдер шеңберінде алгоритмдік сауда-саттық мүмкіндігінше жақсы бағамен жүзеге асырылатын сауда-саттықты және сауданы уақытында орналастыруды қамтамасыз етеді және мінез-құлық факторларының әсерінен қолмен болатын қателіктерді азайтады.

Институттар үлкен көлемдегі деректерді қосу үшін алгоритмдерді тиімді түрде қысқартуы мүмкін, тарихи деректердің үлкен көлемін артқы тестілеу стратегияларына қолдана отырып, онша қауіпті емес инвестицияларды жасайды. Бұл пайдаланушыларға пайдалы деректерді анықтауға, сондай-ақ жою үшін аз мәні бар деректерді анықтауға көмектеседі. Алгоритмдерді құрылымдалған және құрылымдалмаған деректермен жасауға болатындығын ескере отырып, нақты уақыт режиміндегі жаңалықтарды, әлеуметтік медианы және қор деректерін бір алгоритмдік қозғалтқышқа қосу жақсы сауда шешімдерін тудыруы мүмкін. Әр түрлі ақпарат көздері, адамның эмоциясы мен біржақты көзқарастары әсер етуі мүмкін шешім қабылдаудан айырмашылығы, алгоритмдік сауда-саттық тек қаржылық модельдер мен мәліметтер бойынша жүзеге асырылады.

Робо-кеңесшілер сандық платформада инвестициялық қазіргі заманғы портфолио теориясының шеңберінде құрылады, ол әдетте кірісті қолдау үшін ұзақ мерзімді инвестицияларды қолдайды және адамның қаржылық кеңесшілерімен минималды өзара әрекеттесуді талап етеді.

Қиындықтар

Қаржы қызметтері индустриясының үлкен деректерді кеңейтуіне қарамастан, бұл салада маңызды проблемалар әлі де бар. Ең бастысы, әртүрлі құрылымдық емес деректерді жинау жеке өмірге қатысты мәселелерді қолдайды. Жеке ақпаратты әлеуметтік медиа, электрондық пошта және денсаулық жазбалары арқылы жеке адамның шешімі туралы жинауға болады.

Қаржылық қызмет шеңберінде сынның көп бөлігі деректерді талдауға түседі. Мәліметтердің үлкен көлемі нақты нәтижелерге қол жеткізу үшін статистикалық әдістердің жетілдірілуін қажет етеді. Атап айтқанда, сыншылар шудың сигналын статистикалық сенімді нәтижелерді кездейсоқ түрде көрсететін жалған корреляцияның заңдылығы ретінде бағалайды. Дәл сол сияқты экономикалық теорияға негізделген алгоритмдер тарихи деректер тенденцияларына байланысты ұзақ мерзімді инвестициялық мүмкіндіктерге нұсқайды. Қысқа мерзімді инвестициялық стратегияны қолдайтын тиімді нәтижелер болжамды модельдерге тән қиындықтар болып табылады.

Төменгі сызық

Үлкен мәліметтер әртүрлі салалардың, әсіресе қаржылық қызметтердің ландшафтын өзгертуді жалғастыруда. Көптеген қаржы институттары бәсекеге қабілеттілікті қолдау үшін үлкен деректерге талдау жасайды. Құрылымдалған және құрылымданбаған мәліметтер арқылы күрделі алгоритмдер бірқатар деректер көздерін пайдаланып сауда-саттық жүргізе алады. Автоматтандыру арқылы адамның эмоциясы мен біржақты болуын азайтуға болады; дегенмен, үлкен мәліметтерді талдаумен сауда-саттықтың өзіндік ерекше қиындықтары бар, осы уақытқа дейін шығарылған статистикалық нәтижелер кен орнының салыстырмалы жаңалығына байланысты толығымен қабылданған жоқ. Алайда, қаржылық қызмет ретінде тренд үлкен деректер және автоматтандыру бағытында, статистикалық әдістерін жетілдіру дәлдігін арттыруға мүмкіндік береді.