Seberapa besar data telah berubah keuangan – (Keuangan)

Apa Seberapa besar data telah berubah keuangan?

Perkembangan data yang pesat dan kompleksitas teknologi yang meningkat terus mengubah cara industri beroperasi dan bersaing.Selama beberapa tahun terakhir, 90 persen data di dunia telah dibuat sebagai hasil dari pembuatan 2,5 triliun byte data setiap hari.Biasanya disebut sebagai data besar, pertumbuhan dan penyimpanan yang cepat ini menciptakan peluang untuk pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data terstruktur dan tidak terstruktur.

Cara Kerja Big Data

Mengikuti big data 4 V, organisasi menggunakan data dan analitik untuk mendapatkan wawasan berharga guna menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik.Industri yang telah mengadopsi penggunaan data besar antara lain adalahdiperkirakan 84 persen dari perusahaan percaya mereka tanpa strategi analisis menjalankan risiko kehilangan keunggulan kompetitif di pasar.

Layanan keuangan, khususnya, telah mengadopsi analitik data besar secara luas untuk menginformasikan keputusan investasi yang lebih baik dengan pengembalian yang konsisten. Sehubungan dengan data besar, perdagangan algoritmik menggunakan data historis yang luas dengan model matematika yang kompleks untuk memaksimalkan pengembalian portofolio. Adopsi big data yang berkelanjutan pasti akan mengubah lanskap layanan keuangan. Namun, seiring dengan manfaatnya yang nyata, tantangan signifikan tetap ada terkait kemampuan big data untuk menangkap volume data yang semakin meningkat.

4 V dari Big Data

4 V sangat penting untuk big data: volume, variasi, ketelitian, dan kecepatan. Menghadapi persaingan yang semakin ketat, kendala peraturan, dan kebutuhan pelanggan, lembaga keuangan mencari cara baru untuk memanfaatkan teknologi guna mendapatkan efisiensi. Bergantung pada industrinya, perusahaan dapat menggunakan aspek-aspek tertentu dari big data untuk mendapatkan keunggulan kompetitif .

Kecepatan adalah kecepatan di mana data harus disimpan dan dianalisis.New York Stock Exchange menangkap 1 terabyte informasi setiap hari.Pada 2016, diperkirakan ada 18,9 miliar koneksi jaringan, dengan sekitar 2,5 koneksi per orang di Bumi. Lembaga keuangan dapat membedakan dirinya dari pesaing dengan berfokus pada pemrosesan perdagangan secara efisien dan cepat.

Data besar dapat dikategorikan sebagai data tidak terstruktur atau terstruktur. Data tidak terstruktur adalah informasi yang tidak terorganisir dan tidak termasuk dalam model yang telah ditentukan sebelumnya. Ini termasuk data yang dikumpulkan dari sumber media sosial , yang membantu lembaga mengumpulkan informasi tentang kebutuhan pelanggan. Data terstruktur terdiri dari informasi yang telah dikelola oleh organisasi dalam database dan spreadsheet relasional. Akibatnya, berbagai bentuk data harus dikelola secara aktif untuk menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik.

Volume data pasar yang meningkat menjadi tantangan besar bagi lembaga keuangan. Seiring dengan data historis yang luas, perbankan dan pasar modal perlu secara aktif mengelola data ticker. Demikian pula, bank investasi dan perusahaan manajemen aset menggunakan data yang banyak untuk membuat keputusan investasi yang baik. Perusahaan asuransi dan pensiunan dapat mengakses informasi polis masa lalu dan klaim untuk manajemen risiko aktif.

Perdagangan Algoritmik

Perdagangan algoritmik telah menjadi identik dengan data besar karena kemampuan komputer yang berkembang. Proses otomatis memungkinkan program komputer untuk melakukan perdagangan finansial dengan kecepatan dan frekuensi yang tidak dapat dilakukan oleh pedagang manusia. Dalam model matematika, perdagangan algoritmik menyediakan perdagangan yang dieksekusi dengan harga terbaik dan penempatan perdagangan tepat waktu dan mengurangi kesalahan manual karena faktor perilaku.

Institusi dapat lebih efektif membatasi algoritme untuk memasukkan data dalam jumlah besar, memanfaatkan data historis dalam jumlah besar untuk melakukan backtest strategi, sehingga menciptakan investasi yang lebih berisiko. Ini membantu pengguna mengidentifikasi data yang berguna untuk disimpan serta data bernilai rendah untuk dibuang. Mengingat bahwa algoritme dapat dibuat dengan data terstruktur dan tidak terstruktur, menggabungkan berita waktu nyata, media sosial, dan data saham dalam satu mesin algoritmik dapat menghasilkan keputusan perdagangan yang lebih baik. Tidak seperti pengambilan keputusan, yang dapat dipengaruhi oleh berbagai sumber informasi, emosi dan bias manusia, perdagangan algoritmik dijalankan hanya pada model dan data keuangan.

Penasihat Robo menggunakan teori Portofolio Modern , yang biasanya mendukung investasi jangka panjang untuk mempertahankan pengembalian yang konsisten, dan membutuhkan interaksi minimal dengan penasihat keuangan manusia .

Tantangan

Meskipun industri jasa keuangan semakin merangkul big data, tantangan signifikan masih ada di lapangan. Yang terpenting, pengumpulan berbagai data tidak terstruktur mendukung masalah privasi. Informasi pribadi dapat dikumpulkan tentang pengambilan keputusan individu melalui media sosial, email, dan catatan kesehatan.

Khususnya dalam layanan keuangan, sebagian besar kritik jatuh pada analisis data. Volume data yang besar membutuhkan kecanggihan teknik statistik yang lebih tinggi untuk mendapatkan hasil yang akurat. Secara khusus, para kritikus menilai sinyal ke noise sebagai pola korelasi palsu , yang secara statistik menunjukkan hasil yang kuat secara kebetulan. Demikian pula, algoritme yang didasarkan pada teori ekonomi biasanya mengarah pada peluang investasi jangka panjang karena tren dalam data historis. Memberikan hasil yang efisien untuk mendukung strategi investasi jangka pendek merupakan tantangan inheren dalam model prediktif.

Garis bawah

Big data terus mengubah lanskap berbagai industri, khususnya jasa keuangan. Banyak lembaga keuangan mengadopsi analitik data besar untuk mempertahankan keunggulan kompetitif. Melalui data terstruktur dan tidak terstruktur, algoritme kompleks dapat melakukan perdagangan menggunakan sejumlah sumber data. Emosi dan bias manusia dapat diminimalkan melalui otomatisasi; Namun, perdagangan dengan analisis data besar memiliki serangkaian tantangan khusus. Hasil statistik yang dihasilkan sejauh ini belum sepenuhnya diterima karena relatif baru di lapangan. Namun, seiring dengan tren layanan keuangan yang mengarah pada big data dan otomatisasi, kecanggihan teknik statistik akan meningkatkan akurasi.