Qu'est-ce que le Big Data?
La vaste prolifération des données et les complexités technologiques croissantes continuent de transformer la façon dont les industries fonctionnent et sont concurrentielles. Au cours des dernières années, 90 pour cent des données dans le monde ont été créées grâce à la création de 2, 5 quintillions d'octets de données sur une base quotidienne. Communément appelé big data, cette croissance et ce stockage rapides créent des opportunités de collecte, de traitement et d'analyse de données structurées et non structurées.
Fonctionnement du Big Data
À la suite des 4 V du Big Data, les organisations utilisent les données et les analyses pour obtenir des informations précieuses afin de prendre de meilleures décisions commerciales. Les industries qui ont adopté l'utilisation des mégadonnées comprennent les services financiers, la technologie, le marketing et les soins de santé, pour n'en nommer que quelques-uns. L'adoption des mégadonnées continue de redéfinir le paysage concurrentiel des industries. On estime que 84% des entreprises estiment que celles qui n'ont pas de stratégie d'analyse courent le risque de perdre un avantage concurrentiel sur le marché.
Les services financiers, en particulier, ont largement adopté l'analyse des mégadonnées pour éclairer de meilleures décisions d'investissement avec des rendements cohérents. En conjonction avec le Big Data, le trading algorithmique utilise de vastes données historiques avec des modèles mathématiques complexes pour maximiser les rendements du portefeuille. L'adoption continue des mégadonnées transformera inévitablement le paysage des services financiers. Cependant, en plus de ses avantages apparents, des défis importants demeurent en ce qui concerne la capacité des mégadonnées à capturer le volume croissant de données.
4 V de Big Data
Les 4 V sont fondamentaux pour les mégadonnées: volume, variété, véracité et vitesse. Face à la concurrence croissante, aux contraintes réglementaires et aux besoins des clients, les institutions financières cherchent de nouvelles façons de tirer parti de la technologie pour gagner en efficacité. Selon l'industrie, les entreprises peuvent utiliser certains aspects des mégadonnées pour obtenir un avantage concurrentiel.
La vitesse est la vitesse à laquelle les données doivent être stockées et analysées. La Bourse de New York capture 1 téraoctet d'informations chaque jour. En 2016, il y avait environ 18, 9 milliards de connexions réseau, avec environ 2, 5 connexions par personne sur Terre. Les institutions financières peuvent se différencier de la concurrence en se concentrant sur le traitement efficace et rapide des transactions.
Les mégadonnées peuvent être classées comme des données non structurées ou structurées. Les données non structurées sont des informations non organisées et qui n'entrent pas dans un modèle prédéterminé. Cela comprend les données collectées à partir de sources de médias sociaux, qui aident les institutions à recueillir des informations sur les besoins des clients. Les données structurées sont constituées d'informations déjà gérées par l'organisation dans des bases de données relationnelles et des feuilles de calcul. En conséquence, les différentes formes de données doivent être activement gérées afin de prendre de meilleures décisions commerciales.
L'augmentation du volume des données de marché pose un grand défi pour les institutions financières. Parallèlement à de vastes données historiques, les marchés bancaires et financiers doivent gérer activement les données de téléscripteur. De même, les banques d'investissement et les sociétés de gestion d'actifs utilisent des données volumineuses pour prendre de bonnes décisions d'investissement. Les sociétés d'assurance et de retraite peuvent accéder aux informations sur les polices et les réclamations antérieures pour une gestion active des risques.
Trading algorithmique
Le trading algorithmique est devenu synonyme de big data en raison des capacités croissantes des ordinateurs. Le processus automatisé permet aux programmes informatiques d'exécuter des transactions financières à des vitesses et à des fréquences qu'un commerçant humain ne peut pas. Dans les modèles mathématiques, le trading algorithmique fournit des transactions exécutées au meilleur prix possible et un placement de transaction en temps opportun et réduit les erreurs manuelles dues à des facteurs de comportement.
Les institutions peuvent réduire plus efficacement les algorithmes pour incorporer des quantités massives de données, en exploitant de grands volumes de données historiques pour des stratégies de backtest, 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, l'incorporation de nouvelles en temps réel, de médias sociaux et de données boursières dans un moteur algorithmique peut générer de meilleures décisions commerciales. Contrairement à la prise de décision, qui peut être influencée par diverses sources d'information, l'émotion humaine et les biais, les transactions algorithmiques sont exécutées uniquement sur des modèles et des données financiers.
Les conseillers Robo 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 approuve généralement les investissements à long terme pour maintenir des rendements cohérents, et nécessite une interaction minimale avec les conseillers financiers humains.
Défis
Bien que le secteur des services financiers adopte de plus en plus les mégadonnées, d'importants défis subsistent dans le domaine. Plus important encore, la collecte de diverses données non structurées répond aux préoccupations concernant la confidentialité. Des informations personnelles peuvent être recueillies sur la prise de décision d'un individu via les réseaux sociaux, les e-mails et les dossiers de santé.
Au sein des services financiers en particulier, la majorité des critiques portent sur l'analyse des données. Le volume même de données nécessite une plus grande sophistication des techniques statistiques afin d'obtenir des résultats précis. En particulier, les critiques surestiment le signal au bruit en tant que modèles de corrélations parasites, représentant des résultats statistiquement robustes purement par hasard. De même, les algorithmes basés sur la théorie économique indiquent généralement des opportunités d'investissement à long terme en raison des tendances des données historiques. La production efficace de résultats à l'appui d'une stratégie d'investissement à court terme est un défi inhérent aux modèles prédictifs.
The Bottom Line
Les mégadonnées continuent de transformer le paysage de diverses industries, en particulier les services financiers. De nombreuses institutions financières adoptent l'analyse des mégadonnées afin de conserver un avantage concurrentiel. Grâce à des données structurées et non structurées, des algorithmes complexes peuvent exécuter des transactions en utilisant un certain nombre de sources de données. Les émotions et les préjugés humains peuvent être minimisés grâce à l'automatisation; cependant, le commerce avec l'analyse des mégadonnées a son propre ensemble de défis spécifiques Les résultats statistiques produits jusqu'à présent n'ont pas été pleinement pris en compte en raison de la relative nouveauté du domaine. Cependant, à mesure que les services financiers tendent vers les mégadonnées et l'automatisation, la sophistication des techniques statistiques augmentera la précision.
