Büyük Veri Nedir?
Verilerin büyük oranda artması ve artan teknolojik karmaşıklıklar endüstrilerin çalışma ve rekabet etme biçimini değiştirmeye devam ediyor. Son birkaç yılda, dünyadaki verilerin yüzde 90'ı, günlük olarak 2, 5 kuintilyon bayt veri oluşturulması sonucunda oluşturuldu. Genellikle büyük veri olarak adlandırılan bu hızlı büyüme ve depolama, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin toplanması, işlenmesi ve analizi için fırsatlar yaratır.
Büyük Veri Nasıl Çalışır?
Büyük verilerin 4V'lerini takiben, kuruluşlar daha iyi iş kararlarını bildirmek için değerli bilgiler edinmek için veri ve analitik kullanırlar. Büyük veri kullanımını benimseyen endüstriler arasında finansal hizmetler, teknoloji, pazarlama ve sağlık hizmetleri sayılabilir. Büyük verilerin benimsenmesi, endüstrilerin rekabet ortamını yeniden tanımlamaya devam etmektedir. İşletmelerin tahmini yüzde 84'ü, analitik stratejisi olmayanların pazarda rekabet avantajı kaybetme riski taşıdığına inanıyor.
Özellikle finansal hizmetler, daha iyi yatırım kararlarını tutarlı getirilerle bilgilendirmek için büyük veri analizlerini yaygın olarak benimsemiştir. Büyük verilerle birlikte, algoritmik ticaret, portföy getirilerini en üst düzeye çıkarmak için karmaşık matematiksel modellerle geniş tarihsel verileri kullanır. Büyük verilerin sürekli benimsenmesi kaçınılmaz olarak finansal hizmetlerin manzarasını değiştirecektir. Bununla birlikte, belirgin faydaları ile birlikte, büyük verilerin veri hacmini yakalama yeteneği konusunda önemli zorluklar devam etmektedir.
4 V Büyük Veri
4 V, büyük veriler için temeldir: hacim, çeşitlilik, doğruluk ve hız. Artan rekabet, düzenleyici kısıtlamalar ve müşteri ihtiyaçları ile karşı karşıya kalan finansal kurumlar, verimlilik elde etmek için teknolojiden yararlanmanın yeni yollarını aramaktadır. Sektöre bağlı olarak, şirketler rekabet avantajı elde etmek için büyük verilerin belirli yönlerini kullanabilirler.
Hız, verinin saklanması ve analiz edilmesi gereken hızdır. New York Borsası her gün 1 terabayt bilgi toplar. 2016 yılına gelindiğinde, dünyadaki kişi başına yaklaşık 2.5 bağlantı ile tahmini 18.9 milyar ağ bağlantısı vardı. Finansal kurumlar, işlemleri etkin ve hızlı bir şekilde işlemeye odaklanarak kendilerini rekabetten ayırabilirler.
Büyük veriler, yapılandırılmamış veya yapılandırılmış veriler olarak kategorize edilebilir. Yapılandırılmamış veriler, örgütlenmemiş ve önceden belirlenmiş bir modele girmeyen bilgilerdir. Bu, kurumların müşteri ihtiyaçları hakkında bilgi toplamasına yardımcı olan sosyal medya kaynaklarından toplanan verileri içerir. Yapısal veriler, kuruluş tarafından ilişkisel veritabanlarında ve elektronik tablolarda zaten yönetilen bilgilerden oluşur. Sonuç olarak, daha iyi iş kararlarını bildirmek için çeşitli veri biçimleri aktif olarak yönetilmelidir.
Artan piyasa verileri hacmi finansal kurumlar için büyük bir zorluk oluşturmaktadır. Geniş tarihsel verilerle birlikte, bankacılık ve sermaye piyasalarının kayan verileri aktif olarak yönetmesi gerekir. Benzer şekilde, yatırım bankaları ve varlık yönetimi firmaları sağlam yatırım kararları almak için hacimli veriler kullanırlar. Sigorta ve emeklilik firmaları aktif risk yönetimi için geçmiş politika ve hasar bilgilerine erişebilir.
Algoritmik Ticaret
Algoritmik ticaret, bilgisayarların artan yetenekleri nedeniyle büyük verilerle eş anlamlı hale geldi. Otomatik işlem, bilgisayar programlarının bir insan yatırımcının yapamayacağı hız ve frekanslarda finansal işlemler yürütmesini sağlar. Matematiksel modellerde algoritmik ticaret, mümkün olan en iyi fiyatlarla ve zamanında ticarete yerleştirme ile yapılan işlemleri sağlar ve davranışsal faktörler nedeniyle manuel hataları azaltır.
Kurumlar, devasa miktarda veriyi dahil etmek için algoritmaları daha etkili bir şekilde azaltabilir, bu da büyük hacimli geçmiş verileri geri test stratejilerine uygulayarak daha az riskli yatırımlar yaratabilir. Bu, kullanıcıların saklamak için yararlı verileri ve atılacak düşük değerli verileri tanımlamasına yardımcı olur. Algoritmaların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle oluşturulabileceği göz önüne alındığında, gerçek zamanlı haberleri, sosyal medyayı ve stok verilerini tek bir algoritmik motorda birleştirmek daha iyi ticaret kararları üretebilir. Değişen bilgi kaynakları, insani duygu ve önyargılardan etkilenebilecek karar vermenin aksine, algoritmik işlemler sadece finansal modeller ve veriler üzerinde gerçekleştirilir.
Robo danışmanları dijital platformda yatırım algoritmaları ve büyük miktarda veri kullanır. Yatırımlar, tipik olarak tutarlı getirileri korumak için uzun vadeli yatırımları destekleyen ve insan mali danışmanlarıyla minimum etkileşim gerektiren Modern Portföy teorisi ile çerçevelenir.
Zorluklar
Finansal hizmetler endüstrisinin artan büyük veri kucaklamasına rağmen, bu alanda hala önemli zorluklar bulunmaktadır. En önemlisi, çeşitli yapılandırılmamış verilerin toplanması gizlilik konusundaki endişeleri desteklemektedir. Sosyal medya, e-postalar ve sağlık kayıtları aracılığıyla bireyin karar verme süreci hakkında kişisel bilgiler toplanabilir.
Özellikle finansal hizmetler içinde, eleştirilerin çoğu veri analizine girmektedir. Kesin veri hacmi, doğru sonuçlar elde etmek için istatistiksel tekniklerin daha karmaşık olmasını gerektirir. Özellikle, eleştirmenler, sahte korelasyonların kalıpları olarak gürültüye olan sinyali abartıyor ve bu da istatistiksel olarak sağlam sonuçları sadece şans eseri gösteriyor. Benzer şekilde, iktisat teorisine dayanan algoritmalar, tarihsel verilerdeki eğilimler nedeniyle tipik olarak uzun vadeli yatırım fırsatlarına işaret eder. Kısa vadeli bir yatırım stratejisini destekleyen sonuçları verimli bir şekilde üretmek, öngörülü modellerde karşılaşılan zorluklardır.
Alt çizgi
Büyük veriler, başta finansal hizmetler olmak üzere çeşitli endüstrilerin manzarasını dönüştürmeye devam ediyor. Birçok finans kurumu rekabet avantajını korumak için büyük veri analizleri benimsemektedir. Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler sayesinde karmaşık algoritmalar, bir dizi veri kaynağı kullanarak işlem gerçekleştirebilir. İnsan duyguları ve önyargıları otomasyonla en aza indirilebilir; ancak, büyük veri analizi ile alım satımın kendine özgü zorlukları vardır: Şimdiye kadar üretilen istatistiksel sonuçlar, alanın göreceli yenilikleri nedeniyle tam olarak benimsenmemiştir. Ancak, finansal hizmetler büyük veri ve otomasyona yöneldiğinden, istatistiksel tekniklerin karmaşıklığı doğruluğu artıracaktır.