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¿Qué es Big Data?

La proliferación de datos y las complejidades tecnológicas cada vez mayores continúan cambiando la forma en que las industrias operan y compiten. En los últimos años, el 90 por ciento de los datos del mundo se han creado como resultado de la creación 2.5 billones de medidas de datos diariamente. Comúnmente conocido como big data, este rápido crecimiento y almacenamiento crea oportunidades para la recopilación, procesamiento y análisis de datos estructurados y no estructurados.

Cómo funciona Big Data

Siguiendo las 4 V de big data, las organizaciones utilizan datos y análisis para obtener información valiosa que oriente mejores decisiones comerciales. Las industrias que han adoptado el uso de big data incluyen servicios financieros, tecnología, marketing y atención médica, por nombrar algunas. La adopción de big data continúa redefiniendo el panorama competitivo de las industrias. Un mensta El 84 por ciento de las empresas cree que quienes no cuentan con una estrategia de análisis corren el riesgo de perder una ventaja competitiva en el mercado.

Los servicios financieros, en particular, han adoptado ampliamente el análisis de big data para guiar mejores decisiones de inversión con retornos consistentes. Además del big data, el trading algorítmico utiliza datos históricos enormes con modelos matemáticos complejos para maximizar los resultados de la cartera. La adopción continuada de big data ciertamente cambiará el panorama de los servicios financieros. Sin embargo, junto con sus aparentes ventajas, siguen existiendo desafíos importantes en relación con la capacidad de big data para capturar el volumen creciente de datos.

4 V de datos grandes

Las 4 V básicas para big data son: volumen, variedad, veracidad y velocidad. Ante el aumento de la competencia, las limitaciones regulatorias y las necesidades de los clientes, las instituciones financieras están buscando nuevas formas de aprovechar la tecnología para ganar eficiencia. Dependiendo de la industria, las empresas pueden usar ciertas características de big data para obtener una ventaja competitiva.

La velocidad es la velocidad a la que se deben almacenar y analizar los datos. La Bolsa de Valores de Nueva York captura 1 terabyte de información todos los días. Para 2016, había alrededor de 18,9 mil millones de conexiones de red y alrededor de 2,5 conexiones por persona en la Tierra.Las instituciones financieras pueden diferenciarse de la competencia centrándose en procesar el comercio de manera eficiente y rápida.

Los macrodatos se pueden clasificar como datos estructurados o no estructurados. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se incluye en un modelo predeterminado. Esto incluye datos recopilados de fuentes de redes sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes. Los datos estructurados son información que la organización ya gestiona en bases de datos relacionales y hojas de cálculo. Como resultado, los diferentes tipos de datos deben administrarse activamente para orientar mejor las decisiones comerciales.

El aumento en la cantidad de datos de mercado es un gran desafío para las instituciones financieras. Junto con los datos históricos masivos, la banca de ticker y los mercados de capitales deben gestionar activamente los datos. Del mismo modo, los bancos de inversión y las empresas de gestión de activos utilizan datos voluminosos para tomar decisiones de inversión acertadas. Las empresas de seguros y de jubilación pueden acceder a información sobre reclamaciones y pólizas anteriores para una gestión activa del riesgo.

Trading algorítmico

El comercio algorítmico es sinónimo de big data debido a las crecientes capacidades informáticas. El proceso automatizado permite a los programas informáticos ejecutar operaciones financieras a velocidades y frecuencias que un trader humano no puede. Dentro de los modelos matemáticos, el comercio algorítmico proporciona operaciones realizadas a los mejores precios y la colocación oportuna de operaciones y reduce los errores manuales debidos a factores de comportamiento.

Las instituciones pueden truncar los algoritmos de una manera más eficiente para incorporar grandes cantidades de datos y aprovechar grandes cantidades de datos históricos en estrategias retrospectivas, creando así inversiones menos riesgosas. Esto ayuda a los usuarios a identificar datos útiles para conservar, así como datos de bajo valor para eliminar. Debido a que los algoritmos se pueden crear con datos estructurados y no estructurados, se pueden generar mejores decisiones comerciales incorporando noticias en tiempo real, redes sociales y datos bursátiles en un único motor algorítmico. A diferencia de la toma de decisiones, que puede verse influenciada por diferentes fuentes de información, la emoción humana y el sesgo, las operaciones algorítmicas se ejecutan únicamente en modelos y datos financieros.

Los asesores de Robo utilizan algoritmos de inversión y grandes cantidades de datos en una plataforma digital. Las inversiones se enmarcan a través de la teoría de la cartera moderna, que generalmente respalda las inversiones a largo plazo para mantener rendimientos consistentes y requiere una interacción mínima con asesores financieros humanos.

Desafíos

A pesar de la mayor aceptación de datos importantes y voluminosos por parte de la industria de servicios financieros retos todavía en el campo. Más importante aún, la recopilación de varios datos no estructurados respalda las preocupaciones de privacidad. La información personal sobre la toma de decisiones de una persona se puede recopilar a través de las redes sociales, correos electrónicos y registros médicos.

Específicamente dentro de los servicios financieros, la mayoría de las críticas provienen del análisis de datos. Una mayor sofisticación requiere la sofisticación de las técnicas estadísticas para obtener resultados precisos. En particular, los críticos anulan la señal al ruido como patrones de correlaciones de abeto, lo que indica resultados estadísticamente sólidos solo por azar. De manera similar, los algoritmos basados ​​en la teoría económica tienden a prestar atención a las oportunidades de inversión a largo plazo debido a las tendencias en los datos históricos. La producción efectiva de rendimientos que respalden una estrategia de inversión a corto plazo son desafíos fundamentales en los modelos de pronóstico.

La línea de base

Los macrodatos continúan cambiando el panorama de varias industrias, especialmente los servicios financieros. Muchas instituciones financieras están adoptando el análisis de big data para mantener una ventaja competitiva. A través de datos estructurados y no estructurados, los algoritmos complejos pueden ejecutar operaciones utilizando múltiples fuentes de datos. Las emociones y los prejuicios humanos se pueden minimizar mediante la automatización; sin embargo, operar con análisis de big data tiene su propio conjunto de desafíos. Los resultados estadísticos producidos hasta la fecha no han sido totalmente aceptados debido a la relativa originalidad del campo. Sin embargo, como servicios financieros tendencia hacia el big data y la automatización, la sofisticación de las técnicas estadísticas aumentará la precisión.