Proliferasi data yang luas dan peningkatan kompleksitas teknologi terus mengubah cara industri beroperasi dan bersaing. Selama dua tahun terakhir, 90 persen data di dunia telah diciptakan sebagai hasil penciptaan 2. 5 quintillion byte data setiap hari. Umumnya disebut data besar, pertumbuhan dan penyimpanan yang cepat ini menciptakan peluang untuk pengumpulan, pengolahan dan analisis data terstruktur dan tidak terstruktur.

Mengikuti data besar 3 V, organisasi menggunakan data dan analisis untuk mendapatkan wawasan berharga untuk menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik. Industri yang telah mengadopsi penggunaan data besar meliputi layanan keuangan, teknologi, pemasaran dan perawatan kesehatan, untuk beberapa nama. Adopsi data besar terus mendefinisikan kembali lanskap kompetitif industri. Diperkirakan 89 persen perusahaan percaya bahwa mereka yang tidak memiliki strategi analisis berisiko kehilangan daya saing di pasar.

Jasa keuangan, khususnya, telah banyak mengadopsi analisis data yang besar untuk menginformasikan keputusan investasi yang lebih baik dengan tingkat pengembalian yang konsisten. Dalam hubungannya dengan data besar, perdagangan algoritmik menggunakan data historis yang luas dengan model matematika kompleks untuk memaksimalkan hasil portofolio. Adopsi data besar yang terus berlanjut pasti akan mengubah lansekap layanan keuangan. Namun, seiring dengan manfaatnya yang nyata, tantangan yang signifikan tetap ada dalam hal kemampuan data yang besar untuk menangkap volume data yang meningkat. (Untuk lebih, lihat: Big Play In Big Data .)

3 V dari Big Data

The 3 V adalah fundamental untuk data besar: volume, variasi dan kecepatan. Menghadapi meningkatnya persaingan, kendala peraturan dan kebutuhan pelanggan, lembaga keuangan mencari cara baru untuk memanfaatkan teknologi guna mendapatkan efisiensi. Bergantung pada industri, perusahaan dapat menggunakan aspek tertentu dari data besar untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Kecepatan adalah kecepatan data yang harus disimpan dan dianalisis. New York Stock Exchange menangkap 1 terabyte informasi setiap hari. Pada tahun 2016, akan ada sekitar 18. 9 miliar koneksi jaringan pada tahun 2016, dengan sekitar 2. 5 menghubungkan per orang di Bumi. Lembaga keuangan dapat membedakan diri dari persaingan dengan berfokus pada perdagangan pengolahan yang 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 institusi mengumpulkan informasi mengenai kebutuhan pelanggan. Data terstruktur terdiri dari informasi yang sudah dikelola oleh organisasi dalam database relasional dan spreadsheet.Akibatnya, berbagai bentuk data harus dikelola secara aktif agar bisa menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik.

Meningkatnya volume data pasar merupakan tantangan besar bagi lembaga keuangan. Seiring dengan data historis yang luas, perbankan dan pasar modal perlu mengelola data ticker secara aktif. Demikian juga, bank investasi dan perusahaan manajemen aset menggunakan data penting untuk membuat keputusan investasi yang masuk akal. Perusahaan asuransi dan pensiun dapat mengakses informasi kebijakan dan klaim masa lalu untuk pengelolaan risiko aktif. [ Quants: The Rocket Scientists Of Wall Street . Perdagangan Algoritma

Perdagangan algoritma telah menjadi sinonim dengan data besar karena kemampuan komputer yang berkembang. Proses otomatis memungkinkan program komputer menjalankan perdagangan keuangan dengan kecepatan dan frekuensi yang tidak dimiliki pedagang manusia. Dalam model matematis, perdagangan algoritmik memberikan perdagangan yang dieksekusi pada harga terbaik dan penempatan perdagangan tepat waktu, dan mengurangi kesalahan manual karena faktor perilaku.

Institusi dapat secara lebih efektif mengurangi algoritma untuk menggabungkan data dalam jumlah besar, memanfaatkan sejumlah besar data historis untuk strategi backtest, sehingga menciptakan investasi yang kurang berisiko. Ini membantu pengguna mengidentifikasi data yang berguna agar disimpan dan juga data bernilai rendah untuk dibuang. Mengingat bahwa algoritma dapat dibuat dengan data terstruktur dan tidak terstruktur, menggabungkan berita real-time, media sosial dan data stok dalam satu mesin algoritmik dapat menghasilkan keputusan perdagangan yang lebih baik. Tidak seperti pengambilan keputusan, yang dapat dipengaruhi oleh berbagai sumber informasi, emosi manusia dan bias, perdagangan algoritmik hanya dilakukan pada model dan data keuangan.

Penasihat Robo menggunakan algoritma investasi dan sejumlah besar data pada platform digital. Investasi dibingkai melalui teori Portofolio Modern, yang biasanya mendukung investasi jangka panjang untuk mempertahankan tingkat pengembalian yang konsisten, dan memerlukan interaksi minimal dengan penasihat keuangan manusia. (994) Meskipun demikian, meskipun industri jasa keuangan semakin merangkul data besar, tantangan yang signifikan masih ada di lapangan. [999] Meskipun industri jasa keuangan semakin merangkul data besar, tantangan yang signifikan masih ada di lapangan. Yang terpenting, pengumpulan berbagai data tidak terstruktur mendukung kekhawatiran privasi. Informasi pribadi dapat dikumpulkan tentang pengambilan keputusan individu melalui media sosial, email dan catatan kesehatan.

Dalam layanan keuangan khususnya, sebagian besar kritik jatuh ke analisis data. Volume data yang tipis memerlukan kecanggihan teknik statistik yang lebih besar untuk mendapatkan hasil yang akurat. Secara khusus, kritik menilai sinyal terhadap noise sebagai pola korelasi palsu, yang secara statistik menunjukkan hasil yang murni secara kebetulan. Demikian juga, algoritma berbasis teori ekonomi biasanya menunjukkan peluang investasi jangka panjang karena kecenderungan data historis. Hasil produksi yang efisien yang mendukung strategi investasi jangka pendek merupakan tantangan inheren dalam model prediktif. Garis Bawah Data besar terus mengubah lanskap berbagai industri, terutama jasa keuangan. Banyak lembaga keuangan mengadopsi analisis data yang besar untuk mempertahankan keunggulan kompetitif. Melalui struktur dan data tidak terstruktur, algoritma kompleks dapat mengeksekusi perdagangan menggunakan sejumlah sumber data. Emosi dan bias manusia dapat diminimalisir melalui otomasi; Namun, berdagang dengan analisis data yang besar memiliki rangkaian tantangan tersendiri. Hasil statistik yang dihasilkan sejauh ini belum sepenuhnya dipeluk karena kebaruan relatif di lapangan. Namun, seiring tren layanan keuangan terhadap data dan otomasi yang besar, kecanggihan teknik statistik akan meningkatkan akurasi.