Die enorme Verbreitung von Daten und die zunehmende technologische Komplexität verändern weiterhin die Art und Weise, wie Industrien funktionieren und konkurrieren. In den letzten zwei Jahren wurden weltweit 90 Prozent der Daten durch die Erzeugung von täglich 2, 5 Quintillionen Byte Daten erzeugt. Gemeinhin als Big Data bezeichnet, schafft dieses schnelle Wachstum und Speichern Möglichkeiten zur Sammlung, Verarbeitung und Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten.

Nach den 3 V großen Datenmengen nutzen Unternehmen Daten und Analysen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Zu den Branchen, die den Einsatz von Big Data übernommen haben, gehören Finanzdienstleistungen, Technologie, Marketing und Gesundheitswesen, um nur einige zu nennen. Die Einführung von Big Data definiert die Wettbewerbslandschaft der Industrien weiterhin neu. Geschätzte 89 Prozent der Unternehmen glauben, dass diejenigen ohne eine Analysestrategie Gefahr laufen, einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verlieren.

Vor allem Finanzdienstleister haben eine Big-Data-Analyse eingeführt, um bessere Investitionsentscheidungen mit konsistenten Renditen zu treffen. In Verbindung mit Big Data verwendet der algorithmische Handel umfangreiche historische Daten mit komplexen mathematischen Modellen, um die Portfolio-Rendite zu maximieren. Die fortgesetzte Einführung von Big Data wird unweigerlich die Landschaft der Finanzdienstleistungen verändern. Neben den offensichtlichen Vorteilen bleiben jedoch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf die Fähigkeit von Big Data, das wachsende Datenvolumen zu erfassen. (Weitere Informationen finden Sie unter: Das große Spiel in Big Data .)

3 V Big Data

Die 3 V sind für Big Data von grundlegender Bedeutung: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs, der regulatorischen Zwänge und der Kundenbedürfnisse suchen Finanzinstitute nach neuen Wegen, um die Technologie zur Effizienzsteigerung zu nutzen. Je nach Branche können Unternehmen bestimmte Aspekte von Big Data nutzen, um sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.

Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten gespeichert und analysiert werden müssen. Die New York Stock Exchange erfasst täglich 1 Terabyte an Informationen. Bis 2016 wird es schätzungsweise 18.9 Milliarden Netzwerkverbindungen bis 2016 geben, mit ungefähr 2. 5 Verbindungen pro Person auf der Erde. Finanzinstitute können sich von der Konkurrenz differenzieren, indem sie sich auf die effiziente und schnelle Abwicklung von Trades konzentrieren.

Big Data können als unstrukturierte oder strukturierte Daten kategorisiert werden. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht organisiert sind und nicht in ein vorbestimmtes Modell fallen. Dazu gehören Daten aus sozialen Medien, die Institutionen helfen, Informationen über Kundenbedürfnisse zu sammeln. Strukturierte Daten bestehen aus Informationen, die bereits von der Organisation in relationalen Datenbanken und Tabellen verwaltet werden.Infolgedessen müssen die verschiedenen Datenformen aktiv verwaltet werden, um bessere Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.

Das steigende Volumen an Marktdaten stellt die Finanzinstitute vor eine große Herausforderung. Zusammen mit umfangreichen historischen Daten müssen die Bank- und Kapitalmärkte Ticker-Daten aktiv verwalten. Ebenso nutzen Investmentbanken und Vermögensverwalter umfangreiche Daten, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Versicherungs- und Rentenversicherungsunternehmen können auf vergangene Richtlinien und Schadeninformationen für ein aktives Risikomanagement zugreifen. (Mehr dazu unter: Quants: Die Rocket-Wissenschaftler der Wall Street .)

Algorithmisches Handeln

Das algorithmische Trading ist aufgrund der wachsenden Fähigkeiten von Computern zum Synonym für Big Data geworden. Der automatisierte Prozess ermöglicht es Computerprogrammen, Finanzgeschäfte mit Geschwindigkeiten und Frequenzen auszuführen, die ein menschlicher Händler nicht ausführen kann. Innerhalb der mathematischen Modelle ermöglicht der algorithmische Handel Trades, die zu den bestmöglichen Preisen und einer rechtzeitigen Handelsplatzierung ausgeführt werden, und reduziert manuelle Fehler aufgrund von Verhaltensfaktoren.

Institutionen können Algorithmen effektiver einschränken, um riesige Datenmengen zu integrieren und große Mengen historischer Daten für Backtest-Strategien zu nutzen, wodurch weniger risikoreiche Investitionen entstehen. Auf diese Weise können Benutzer nützliche Daten identifizieren, die aufbewahrt und Daten mit geringem Wert verworfen werden. Angesichts der Tatsache, dass Algorithmen mit strukturierten und unstrukturierten Daten erstellt werden können, kann die Integration von Echtzeitnachrichten, sozialen Medien und Bestandsdaten in eine algorithmische Engine bessere Handelsentscheidungen generieren. Im Gegensatz zur Entscheidungsfindung, die durch unterschiedliche Informationsquellen, menschliche Emotionen und Verzerrungen beeinflusst werden kann, werden algorithmische Transaktionen ausschließlich anhand von Finanzmodellen und Daten ausgeführt.

Robo-Berater nutzen Investmentalgorithmen und riesige Datenmengen auf einer digitalen Plattform. Die Investitionen werden durch die moderne Portfoliotheorie gestützt, die in der Regel langfristige Investitionen unterstützt, um konsistente Renditen zu erzielen, und die eine minimale Interaktion mit menschlichen Finanzberatern erfordern. (Mehr dazu unter: Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele .)

Herausforderungen

Trotz der zunehmenden Verbreitung von Big Data durch die Finanzdienstleistungsbranche bestehen in diesem Bereich nach wie vor erhebliche Herausforderungen. Am wichtigsten ist, dass die Sammlung verschiedener unstrukturierter Daten Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre aufwirft. Persönliche Informationen über die Entscheidungsfindung einer Person können über soziale Medien, E-Mails und Gesundheitsakten gesammelt werden.

Im Bereich der Finanzdienstleistungen fällt der größte Teil der Kritik auf die Datenanalyse. Die schiere Menge an Daten erfordert eine höhere Komplexität der statistischen Techniken, um genaue Ergebnisse zu erhalten. Insbesondere überbewertet Kritiker Signal zu Rauschen als Muster von Störkorrelationen, die rein zufällig statistisch robuste Ergebnisse darstellen. Ebenso weisen Algorithmen, die auf der ökonomischen Theorie basieren, typischerweise auf langfristige Investitionsmöglichkeiten aufgrund von Trends in historischen Daten hin. Die effiziente Erzielung von Ergebnissen, die eine kurzfristige Anlagestrategie unterstützen, sind in Vorhersagemodellen inhärente Herausforderungen.

The Bottom Line

Große Daten verändern weiterhin die Landschaft verschiedener Branchen, insbesondere Finanzdienstleistungen. Viele Finanzinstitute greifen auf Big Data-Analysen zurück, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Durch Struktur und unstrukturierte Daten können komplexe Algorithmen Trades unter Verwendung einer Anzahl von Datenquellen ausführen. Menschliche Emotionen und Voreingenommenheit können durch Automatisierung minimiert werden. Der Handel mit Big-Data-Analysen hat jedoch spezifische Herausforderungen. Die bisherigen statistischen Ergebnisse wurden aufgrund der relativen Neuheit des Felds nicht vollständig berücksichtigt. Mit dem Trend zu Finanzdiensten in Richtung Big Data und Automatisierung wird die Genauigkeit der statistischen Techniken jedoch zunehmen.