La gran proliferación de datos y las crecientes complejidades tecnológicas continúan transformando la forma en que las industrias operan y compiten. En los últimos dos años, el 90 por ciento de los datos en el mundo se ha creado como resultado de la creación de 2. 5 quintillones de bytes de datos a diario. Comúnmente conocido como Big Data, este rápido crecimiento y almacenamiento crea oportunidades para la recopilación, procesamiento y análisis de datos estructurados y no estructurados.

Después de las 3 V de Big Data, las organizaciones usan datos y análisis para obtener información valiosa para informar mejores decisiones comerciales. Las industrias que han adoptado el uso de big data incluyen servicios financieros, tecnología, marketing y atención médica, por nombrar algunos. La adopción de big data continúa redefiniendo el panorama competitivo de las industrias. Se estima que el 89 por ciento de las empresas creen que las personas sin una estrategia de análisis corren el riesgo de perder una ventaja competitiva en el mercado.

Los servicios financieros, en particular, han adoptado ampliamente el análisis de big data para informar mejores decisiones de inversión con retornos consistentes. Junto con Big Data, la negociación algorítmica utiliza vastos datos históricos con modelos matemáticos complejos para maximizar el rendimiento de la cartera. La adopción continua de big data inevitablemente transformará el panorama de los servicios financieros. Sin embargo, junto con sus aparentes beneficios, persisten importantes desafíos con respecto a la capacidad de Big Data de capturar el creciente volumen de datos. (Para obtener más información, consulte: The Big Play In Big Data .)

3 V de Big Data

Las 3 V son fundamentales para Big Data: volumen, variedad y velocidad. Frente a la creciente competencia, las limitaciones regulatorias y las necesidades de los clientes, las instituciones financieras buscan nuevas formas de aprovechar la tecnología para ganar eficiencia. Dependiendo de la industria, las empresas pueden usar ciertos aspectos del big data para obtener una ventaja competitiva.

Velocidad es la velocidad a la que se deben almacenar y analizar los datos. La Bolsa de Nueva York captura 1 terabyte de información durante cada día. Para 2016, habrá un estimado de 18. 9 mil millones de conexiones de red para 2016, con aproximadamente 2. 5 conexiones por persona en la Tierra. Las instituciones financieras pueden diferenciarse de la competencia centrándose en el procesamiento eficiente y rápido de las operaciones.

Los datos grandes se pueden categorizar como datos no estructurados o estructurados. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no cae dentro de un modelo predeterminado. Esto incluye datos recopilados de fuentes de redes sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes. Los datos estructurados consisten en información ya administrada por la organización en bases de datos relacionales y hojas de cálculo.Como resultado, las diversas formas de datos deben gestionarse activamente para informar mejores decisiones comerciales.

El creciente volumen de datos de mercado plantea un gran desafío para las instituciones financieras. Junto con la gran cantidad de datos históricos, los mercados bancarios y de capital necesitan administrar activamente los datos de cotizaciones. Del mismo modo, los bancos de inversión y las empresas de gestión de activos utilizan datos voluminosos para tomar decisiones de inversión acertadas. Las compañías de seguros y de jubilación pueden acceder a información pasada sobre pólizas y reclamaciones para la gestión activa de riesgos. (Para obtener más información, consulte: Quants: The Rocket Scientists of Wall Street .)

Algorithmic Trading

El comercio algorítmico se ha convertido en sinónimo de big data debido a las crecientes capacidades de las computadoras. El proceso automatizado permite que los programas de computadora ejecuten transacciones financieras a velocidades y frecuencias que un comerciante humano no puede. Dentro de los modelos matemáticos, la negociación algorítmica proporciona operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles y una colocación comercial oportuna, y reduce los errores manuales debido a factores de comportamiento.

Las instituciones pueden reducir más eficazmente los algoritmos para incorporar cantidades masivas de datos, aprovechando grandes volúmenes de datos históricos para respaldar estrategias, creando así inversiones menos arriesgadas. Esto ayuda a los usuarios a identificar datos útiles para conservar así como datos de bajo valor para descartar. Dado que los algoritmos se pueden crear con datos estructurados y no estructurados, la incorporación de noticias en tiempo real, redes sociales y datos de stock en un motor algorítmico puede generar mejores decisiones comerciales. A diferencia de la toma de decisiones, que puede verse influida por la variación de las fuentes de información, las emociones y los prejuicios humanos, los intercambios algorítmicos se ejecutan únicamente en modelos financieros y datos.

Los asesores de Robo usan algoritmos de inversión y grandes cantidades de datos en una plataforma digital. Las inversiones se enmarcan a través de la teoría de la cartera moderna, que generalmente respalda las inversiones a largo plazo para mantener rendimientos consistentes y requiere una interacción mínima con los asesores financieros humanos. (Para obtener más información, consulte: Conceptos básicos sobre el comercio algorítmico: conceptos y ejemplos .)

Desafíos

A pesar de que la industria de servicios financieros está aumentando la aceptación del big data, aún existen desafíos importantes en el campo. Lo que es más importante, la recopilación de varios datos no estructurados respalda las preocupaciones sobre la privacidad. Se puede recopilar información personal sobre la toma de decisiones de un individuo a través de las redes sociales, correos electrónicos y registros de salud.

Específicamente en los servicios financieros, la mayoría de las críticas recaen en el análisis de datos. El gran volumen de datos requiere una mayor sofisticación de las técnicas estadísticas para obtener resultados precisos. En particular, los críticos sobrevaloran la señal al ruido como patrones de correlaciones falsas, que representan resultados estadísticamente robustos puramente por casualidad. Del mismo modo, los algoritmos basados ​​en la teoría económica generalmente apuntan a oportunidades de inversión a largo plazo debido a las tendencias en los datos históricos. La producción eficiente de resultados que respalden una estrategia de inversión a corto plazo son desafíos inherentes a los modelos predictivos.

The Bottom Line

Big Data continúa transformando el panorama de varias industrias, particularmente servicios financieros. Muchas instituciones financieras están adoptando el análisis de big data para mantener una ventaja competitiva. A través de la estructura y los datos no estructurados, los algoritmos complejos pueden ejecutar intercambios usando una cantidad de fuentes de datos. La emoción y el sesgo humanos pueden minimizarse a través de la automatización; sin embargo, la negociación con el análisis de big data tiene su propio conjunto específico de desafíos. Los resultados estadísticos producidos hasta ahora no han sido completamente aceptados debido a la relativa novedad del campo. Sin embargo, a medida que los servicios financieros tienden hacia los big data y la automatización, la sofisticación de las técnicas estadísticas aumentará la precisión.