Comment le Big Data transforme les services financiers

Qu’est-ce que le Big Data ?

La disponibilité généralisée des données et la complexité technologique croissante continuent de modifier la manière dont les industries fonctionnent et sont compétitives. Au cours des dernières années, 90 % des données mondiales ont été créées grâce à la création 2,5 millions d’octets de données au quotidien. Souvent appelée big data, cette croissance et ce stockage rapides créent des opportunités pour la collecte, le traitement et l’analyse de données structurées et non structurées.

Comprendre l’impact du Big Data sur les industries

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Suivant les 4V du Big Data, les organisations utilisent les données et les analyses pour obtenir des informations précieuses afin de prendre de meilleures décisions commerciales. Les secteurs qui ont adopté l’utilisation du Big Data comprennent les services financiers, la technologie, le marketing et la santé, etc. L’adoption du Big Data continue de redéfinir le paysage concurrentiel des secteurs. UN estimation 84 % des entreprises estiment que celles qui ne disposent pas d’une stratégie d’analyse risquent de perdre leur avantage concurrentiel sur le marché.

En particulier, les services financiers ont largement appliqué l’analyse des mégadonnées pour prendre de meilleures décisions d’investissement avec des bénéfices stables. Combiné au Big Data, le trading algorithmique utilise de nombreuses données historiques avec des modèles mathématiques complexes pour maximiser les rendements du portefeuille. L’adoption continue du Big Data va certainement changer le paysage des services financiers. Cependant, outre ses avantages évidents, il reste des défis importants liés à la capacité du Big Data à capturer des volumes de données toujours croissants.

Quatre caractéristiques clés du Big Data

Les 4 V sont fondamentaux pour le Big Data : volume, variété, authenticité et rapidité. Confrontées à une concurrence croissante, aux contraintes réglementaires et aux demandes des clients, les institutions financières recherchent de nouvelles façons de tirer parti de la technologie pour gagner en efficacité. Selon le secteur, les entreprises peuvent utiliser certains aspects du Big Data pour obtenir un avantage concurrentiel.

La vélocité est la vitesse à laquelle les données doivent être stockées et analysées. La Bourse de New York collecte chaque jour 1 téraoctet d’informations. En 2016, il y avait environ 18,9 milliards de connexions réseau, soit environ 2,5 connexions par personne sur Terre.Les institutions financières peuvent se différencier de leurs concurrents en se concentrant sur le traitement efficace et rapide des transactions.

Les mégadonnées peuvent être classées en données non structurées ou structurées. Les données non structurées sont des informations qui ne sont pas organisées et n’appartiennent pas à un modèle prédéfini. Cela inclut les données collectées à partir de sources de médias sociaux, qui aident les organisations à recueillir des informations sur les besoins des clients. Les données structurées comprennent des informations qui ont été gérées par une organisation dans des bases de données relationnelles et des feuilles de calcul. Par conséquent, différentes formes de données doivent être gérées activement pour prendre de meilleures décisions commerciales.

Le volume croissant de données de marché constitue un défi majeur pour les institutions financières. Parallèlement aux nombreuses données historiques, les banques et les marchés de capitaux doivent gérer activement les données sur les actions. De même, les banques d’investissement et les sociétés de gestion d’actifs utilisent d’énormes quantités de données pour prendre des décisions d’investissement judicieuses. Les compagnies d’assurance et de retraite peuvent accéder aux informations historiques sur les polices et les réclamations pour une gestion active des risques.

Explorez le rôle du Big Data dans le trading algorithmique

Le trading algorithmique est devenu synonyme de big data en raison des capacités croissantes des ordinateurs. Les processus automatisés permettent aux programmes informatiques d’effectuer des transactions financières à une vitesse et à une fréquence que les humains ne peuvent pas effectuer. Dans les modèles mathématiques, le trading algorithmique permet d’exécuter des transactions au meilleur prix possible et d’effectuer des transactions en temps opportun, tout en réduisant les erreurs manuelles dues à des facteurs comportementaux.

Les organisations peuvent réduire plus efficacement leurs algorithmes pour combiner de grandes quantités de données, en exploitant de grands volumes de données historiques pour tester leurs stratégies, créant ainsi des investissements moins risqués. Cela aide les utilisateurs à identifier les données utiles à conserver ainsi que les données de faible valeur à supprimer. Étant donné que les algorithmes peuvent être créés avec des données structurées et non structurées, la combinaison d’actualités en temps réel, de médias sociaux et de données boursières dans un moteur algorithmique peut permettre de prendre de meilleures décisions commerciales. Contrairement à la prise de décision, qui peut être influencée par diverses sources d’informations, émotions humaines et préjugés, le trading algorithmique s’effectue uniquement sur la base de modèles et de données financiers.

Les robots-conseillers utilisent des algorithmes d’investissement et d’énormes quantités de données sur une plateforme numérique. Les investissements sont encadrés par la théorie du portefeuille moderne, qui soutient généralement les investissements à long terme pour maintenir des rendements stables et nécessiter une interaction minimale avec des conseillers financiers humains.

Résoudre les défis du Big Data pour la finance

Bien que le secteur des services financiers adopte de plus en plus le Big Data, défi existe toujours sur le terrain. Plus important encore, la collecte de diverses données non structurées soulève des problèmes de confidentialité. Des informations personnelles peuvent être collectées sur la prise de décision d’un individu via les réseaux sociaux, le courrier électronique et les dossiers de santé.

Dans le secteur des services financiers en particulier, une grande partie des critiques portent sur l’analyse des données. D’énormes volumes de données nécessitent des techniques statistiques plus complexes pour obtenir des résultats précis. En particulier, les critiques surestiment le rapport signal/bruit en le considérant comme de faux modèles de corrélation, qui présentent des résultats statistiquement robustes uniquement par hasard. De même, les algorithmes basés sur la théorie économique pointent souvent vers des opportunités d’investissement à long terme en raison des tendances des données historiques. Générer des résultats efficaces qui soutiennent les stratégies d’investissement à court terme est un défi inhérent aux modèles prédictifs.

Conclusion

Le Big Data continue de transformer le paysage de nombreux secteurs différents, notamment les services financiers. De nombreuses institutions financières adoptent l’analyse du Big Data pour conserver un avantage concurrentiel. Grâce à des données structurées et non structurées, des algorithmes complexes peuvent exécuter des transactions en utilisant plusieurs sources de données. Les émotions et les préjugés humains peuvent être minimisés grâce à l’automatisation ; cependant, le trading utilisant l’analyse du Big Data comporte ses propres défis. Les résultats statistiques produits jusqu’à présent n’ont pas été pleinement acceptés en raison de la relative nouveauté du domaine. Cependant, en raison des services financiers s’orienter En évoluant vers le big data et l’automatisation, la complexité des techniques statistiques augmentera la précision.