بیگ دیتا

بیگ دیتا (داده‌های کلان) چیست؟
تکثیر گسترده داده‌ها و افزایش پیچیدگی‌های فناوری همچنان روش صنعت و رقابت را دگرگون می‌کند. در طی چند سال گذشته، 90 درصد از داده‌های جهان درنتیجه ایجاد 2.5 کوینتیلیون بایت داده به‌صورت روزانه ایجاد شده است. این رشد و ذخیره‌سازی سریع که معمولاً به‌عنوان بیگ دیتا شناخته می‌شود، فرصت‌هایی را برای جمع‌آوری، پردازش و تجزیه‌وتحلیل داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار ایجاد می‌کند.

داده‌های بزرگ چگونه کار می‌کنند:
با استفاده از تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ، سازمان‌ها ، بینش ارزشمندی را برای اطلاع از تصمیمات بهتر تجاری کسب می‌کنند. صنایعی که استفاده از داده‌های بزرگ را پذیرفته‌اند شامل خدمات مالی، فناوری، بازاریابی و مراقبت‌های بهداشتی است. پذیرش بیگ دیتا همچنان برای تعریف مجدد فضای رقابتی صنایع ادامه دارد. حدود 84 درصد شرکت‌ها معتقدند کسانی که فاقد استراتژی تجزیه‌وتحلیل هستند خطر از دست دادن یک رقابت رقابتی در بازار را دارند.

به‌طور خاص خدمات مالی، تجزیه‌وتحلیل داده‌های کلان را به‌طور گسترده‌ای اتخاذ کرده‌اند تا تصمیمات بهتر سرمایه‌گذاری را با بازده مداوم آگاه کنند. در رابطه با داده‌های کلان ، تجارت الگوریتمی از داده‌های تاریخی گسترده با مدل‌های پیچیده ریاضی برای به حداکثر رساندن بازده سهام استفاده می‌کند. ادامه استفاده از داده‌های کلان ، ناگزیر چشم‌انداز خدمات مالی را متحول خواهد کرد. بااین‌وجود، همراه با مزایای آشکار آن، چالش‌های مهمی در رابطه با توانایی کلان داده در پردازش حجم زیاد داده‌ها باقی مانده است.

4 اصل از بیگ دیتا:

4  اصل برای داده‌های بزرگ اساسی هستند: حجم، تنوع، صحت و سرعت. مؤسسات مالی که با افزایش رقابت، محدودیت‌های نظارتی و نیازهای مشتری روبرو هستند، به دنبال راه‌های جدیدی برای استفاده از فناوری برای به دست آوردن کارایی هستند. بسته به صنعت، شرکت‌ها می‌توانند از جنبه‌های خاصی از بیگ دیتا برای دستیابی به مزیت رقابتی استفاده کنند.
سرعت، سرعتی است که باید داده‌ها ذخیره و تحلیل شوند. بورس اوراق بهادار نیویورک هر روز 1 ترابایت اطلاعات را به دست می‌آورد. تا سال 2016، تخمین زده شده است که 18.9 میلیارد اتصال شبکه با تقریباً 2.5 اتصال برای هر نفر در کره زمین وجود داشته باشد. 3 مؤسسات مالی می‌توانند با تمرکز بر پردازش کارآمد و سریع معاملات، خود را از رقابت متمایز کنند.

بیگ دیتا را می‌توان به‌عنوان داده‌های غیر ساختاری یا ساختاری طبقه‌بندی کرد. داده‌های بدون ساختار، اطلاعاتی است که غیر سازمان‌یافته است و در یک مدل از پیش تعیین شده قرار نمی‌گیرد. این شامل داده‌های جمع‌آوری شده از منابع رسانه‌های اجتماعی است که به مؤسسات کمک می‌کند تا اطلاعات مربوط به نیاز مشتری را جمع‌آوری کنند. داده‌های ساختاریافته شامل اطلاعاتی است که قبلاً توسط سازمان در پایگاه داده‌های رابطه‌ای و صفحات گسترده مدیریت شده است. درنتیجه، اشکال مختلف داده باید فعالانه مدیریت شود تا تصمیمات بهتر کسب‌وکار اطلاع‌رسانی شود.

افزایش حجم داده‌های بازار یک چالش بزرگ برای مؤسسات مالی است. همراه با داده‌های گسترده تاریخی، بازارهای بانکی و سرمایه باید به‌طور فعال داده‌ها را مدیریت کنند. به همین ترتیب، بانک‌های سرمایه‌گذاری و شرکت‌های مدیریت دارایی از داده‌های گسترده برای تصمیم‌گیری مناسب در مورد سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند. شرکت‌های بیمه و بازنشستگی می‌توانند به اطلاعات بیمه‌نامه و مطالبات گذشته برای مدیریت ریسک فعال دسترسی پیدا کنند.

تجارت الگوریتمی:
تجارت الگوریتمی به دلیل رشد روزافزون توانایی‌های رایانه‌ها، با بیگ دیتا مترادف شده است. فرایند خودکار برنامه‌های رایانه‌ای را قادر می‌سازد تا معاملات مالی را با سرعت و فرکانس‌هایی انجام دهند که یک تاجر انسانی قادر به انجام آن‌ها نیست. در مدل‌های ریاضی، معاملات الگوریتمی معاملات انجام شده با بهترین قیمت و جایگزینی به‌موقع تجارت را انجام می‌دهد و خطاهای دستی ناشی از عوامل رفتاری را کاهش می‌دهد.

مؤسسات می‌توانند الگوریتم‌های مؤثرتری را برای ترکیب مقدار زیادی داده، با استفاده از حجم زیادی از داده‌های تاریخی برای استراتژی‌های پس‌آزمون، کاهش دهند، بنابراین سرمایه‌گذاری‌های کم‌خطرتر را ایجاد می‌کنند. این به کاربران کمک می‌کند تا داده‌های مفید را از بین داده‌های کلان برای نگهداری و همچنین داده‌های کم‌ارزش را برای دور انداختن شناسایی کنند. با توجه به اینکه الگوریتم‌ها را می‌توان با داده‌های ساختاریافته و غیر ساختاری ایجاد کرد، ترکیب اخبار در زمان واقعی، شبکه‌های اجتماعی و داده‌های سهام در یک موتور الگوریتمی می‌تواند تصمیمات تجاری بهتری ایجاد کند. برخلاف تصمیم‌گیری، که می‌تواند تحت تأثیر منابع مختلف اطلاعاتی، احساسات انسانی و تعصب قرار گیرد، معاملات الگوریتمی فقط بر اساس مدل‌ها و داده‌های مالی انجام می‌شود. مشاوران روبو از الگوریتم‌های سرمایه‌گذاری و حجم گسترده‌ای از داده‌های کلان در یک بستر دیجیتال استفاده می‌کنند. سرمایه‌گذاری‌ها از طریق نظریه مدرن پرتفلیو انجام می‌شود، که معمولاً سرمایه‌گذاری‌های بلندمدت را برای حفظ بازده ثابت تأیید می‌کند و نیاز به حداقل تعامل با مشاوران مالی انسان دارد.

چالش‌ها:
علی‌رغم افزایش استقبال صنعت خدمات مالی از داده‌های کلان، هنوز چالش‌های مهمی در این زمینه وجود دارد. از همه مهم‌تر، جمع‌آوری داده‌های مختلف بدون ساختار، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی را پشتیبانی می‌کند. اطلاعات شخصی را می‌توان در مورد تصمیم‌گیری فرد از طریق رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها و سوابق بهداشتی جمع‌آوری کرد. در خدمات مالی به‌طور خاص، اکثر انتقادها به تجزیه‌وتحلیل بیگ دیتا منجر می‌شود. حجم گسترده داده‌ها برای دستیابی به نتایج دقیق به پیچیدگی بیشتر تکنیک‌های آماری نیاز دارد. به‌طور خاص، منتقدان سیگنال به سروصدا را به‌عنوان الگوهای همبستگی جعلی، که نتایج کاملاً آماری کاملاً تصادفی است نشان می‌دهند. به همین ترتیب، الگوریتم‌های مبتنی بر تئوری اقتصادی به‌طورمعمول به فرصت‌های سرمایه‌گذاری بلندمدت به دلیل روند داده‌های تاریخی اشاره می‌کنند. تولید مؤثر نتایج پشتیبانی از یک استراتژی سرمایه‌گذاری کوتاه‌مدت، چالش‌های ذاتی در مدل‌های پیش‌بینی است.

بیگ دیتا همچنان فضای صنایع مختلف، به‌ویژه خدمات مالی را دگرگون می‌کند. بسیاری از مؤسسات مالی برای حفظ برتری رقابتی، تجزیه‌وتحلیل داده‌های کلان را در پیش گرفته‌اند. از طریق داده‌های ساخت‌یافته و بدون ساختار، الگوریتم‌های پیچیده می‌توانند معاملات را با استفاده از تعدادی منبع داده انجام دهند. احساس و تعصب انسانی را می‌توان از طریق اتوماسیون به حداقل رساند. بااین‌حال، معاملات با تحلیل داده‌های کلان مجموعه خاص چالش‌های خاص خود را دارد. نتایج آماری تولید شده تاکنون به دلیل تازگی نسبی این حوزه، به‌طور کامل پذیرفته نشده است. بااین‌حال، به‌عنوان گرایش خدمات مالی به بیگ دیتا و اتوماسیون، پیچیدگی تکنیک‌های آماری باعث افزایش دقت می‌شود.

https://www.investopedia.com/articles/active-trading/040915/how-big-data-has-changed-finance.asp