Dữ liệu lớn là gì?
Sự phổ biến rộng rãi của dữ liệu và sự phức tạp công nghệ ngày càng tăng tiếp tục thay đổi cách các ngành công nghiệp hoạt động và cạnh tranh. Trong vài năm qua, 90 phần trăm dữ liệu trên thế giới đã được tạo ra do kết quả của việc tạo ra 2, 5 triệu triệu byte dữ liệu trên cơ sở hàng ngày. Thường được gọi là dữ liệu lớn, sự tăng trưởng và lưu trữ nhanh chóng này tạo ra cơ hội cho việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc.
Dữ liệu lớn hoạt động như thế nào
Theo dữ liệu lớn của 4 V, các tổ chức sử dụng dữ liệu và phân tích để có được cái nhìn sâu sắc có giá trị để thông báo các quyết định kinh doanh tốt hơn. Các ngành công nghiệp đã áp dụng việc sử dụng dữ liệu lớn bao gồm các dịch vụ tài chính, công nghệ, tiếp thị và chăm sóc sức khỏe, để kể tên một số. Việc áp dụng dữ liệu lớn tiếp tục xác định lại bối cảnh cạnh tranh của các ngành công nghiệp. Ước tính 84% doanh nghiệp tin rằng những doanh nghiệp không có chiến lược phân tích có nguy cơ mất lợi thế cạnh tranh trên thị trường.
Các dịch vụ tài chính, đặc biệt, đã áp dụng rộng rãi các phân tích dữ liệu lớn để thông báo các quyết định đầu tư tốt hơn với lợi nhuận phù hợp. Kết hợp với dữ liệu lớn, giao dịch thuật toán sử dụng dữ liệu lịch sử rộng lớn với các mô hình toán học phức tạp để tối đa hóa lợi nhuận danh mục đầu tư. Việc tiếp tục áp dụng dữ liệu lớn chắc chắn sẽ làm thay đổi cục diện của các dịch vụ tài chính. Tuy nhiên, cùng với những lợi ích rõ ràng của nó, những thách thức đáng kể vẫn liên quan đến khả năng thu thập dữ liệu lớn của dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn 4 V
4 V là cơ bản cho dữ liệu lớn: khối lượng, sự đa dạng, tính xác thực và vận tốc. Đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng, các ràng buộc quy định và nhu cầu của khách hàng, các tổ chức tài chính đang tìm kiếm những cách mới để tận dụng công nghệ để đạt được hiệu quả. Tùy thuộc vào ngành, các công ty có thể sử dụng các khía cạnh nhất định của dữ liệu lớn để đạt được lợi thế cạnh tranh.
Vận tốc là tốc độ mà dữ liệu phải được lưu trữ và phân tích. Sàn giao dịch chứng khoán New York nắm bắt 1 terabyte thông tin mỗi ngày. Vào năm 2016, ước tính có khoảng 18, 9 tỷ kết nối mạng, với khoảng 2, 5 kết nối mỗi người trên Trái đất. Các tổ chức tài chính có thể tạo sự khác biệt với đối thủ bằng cách tập trung vào xử lý các giao dịch hiệu quả và nhanh chóng.
Dữ liệu lớn có thể được phân loại thành dữ liệu phi cấu trúc hoặc cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc là thông tin không có tổ chức và không thuộc mô hình được xác định trước. Điều này bao gồm dữ liệu được thu thập từ các nguồn truyền thông xã hội, giúp các tổ chức thu thập thông tin về nhu cầu của khách hàng. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin đã được tổ chức quản lý trong cơ sở dữ liệu và bảng tính quan hệ. Do đó, các dạng dữ liệu khác nhau phải được quản lý tích cực để thông báo các quyết định kinh doanh tốt hơn.
Khối lượng dữ liệu thị trường ngày càng tăng đặt ra thách thức lớn cho các tổ chức tài chính. Cùng với dữ liệu lịch sử rộng lớn, ngân hàng và thị trường vốn cần chủ động quản lý dữ liệu đánh dấu. Tương tự như vậy, các ngân hàng đầu tư và các công ty quản lý tài sản sử dụng dữ liệu đồ sộ để đưa ra quyết định đầu tư đúng đắn. Các công ty bảo hiểm và hưu trí có thể truy cập chính sách trong quá khứ và yêu cầu thông tin để quản lý rủi ro tích cực.
Giao dịch tiền thuật toán
Giao dịch tiền thuật toán đã trở thành đồng nghĩa với dữ liệu lớn do khả năng ngày càng tăng của máy tính. Quy trình tự động cho phép các chương trình máy tính thực hiện các giao dịch tài chính ở tốc độ và tần suất mà một nhà giao dịch con người không thể. Trong các mô hình toán học, giao dịch thuật toán cung cấp các giao dịch được thực hiện ở mức giá tốt nhất có thể và vị trí giao dịch kịp thời và giảm các lỗi thủ công do các yếu tố hành vi.
Các tổ chức có thể hạn chế các thuật toán hiệu quả hơn để kết hợp lượng dữ liệu khổng lồ, tận dụng khối lượng lớn dữ liệu lịch sử cho các chiến lược backtest, do đó tạo ra các khoản đầu tư ít rủi ro hơn. Điều này giúp người dùng xác định dữ liệu hữu ích để lưu giữ cũng như dữ liệu giá trị thấp để loại bỏ. Cho rằng các thuật toán có thể được tạo bằng dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, kết hợp tin tức thời gian thực, phương tiện truyền thông xã hội và dữ liệu chứng khoán trong một công cụ thuật toán có thể tạo ra các quyết định giao dịch tốt hơn. Không giống như việc ra quyết định, có thể bị ảnh hưởng bởi các nguồn thông tin khác nhau, cảm xúc và sự thiên vị của con người, các giao dịch thuật toán chỉ được thực hiện trên các mô hình tài chính và dữ liệu.
Các cố vấn Robo sử dụng các thuật toán đầu tư và lượng dữ liệu khổng lồ trên nền tảng kỹ thuật số. Đầu tư được đóng khung thông qua lý thuyết Danh mục đầu tư hiện đại, thường chứng thực các khoản đầu tư dài hạn để duy trì lợi nhuận phù hợp và yêu cầu tương tác tối thiểu với các cố vấn tài chính của con người.
Thử thách
Mặc dù ngành công nghiệp dịch vụ tài chính ngày càng gia tăng dữ liệu lớn, những thách thức đáng kể vẫn tồn tại trong lĩnh vực này. Quan trọng nhất, việc thu thập các dữ liệu phi cấu trúc khác nhau hỗ trợ các mối quan tâm về quyền riêng tư. Thông tin cá nhân có thể được thu thập về việc ra quyết định của một cá nhân thông qua phương tiện truyền thông xã hội, email và hồ sơ sức khỏe.
Trong các dịch vụ tài chính cụ thể, phần lớn những lời chỉ trích rơi vào phân tích dữ liệu. Khối lượng dữ liệu tuyệt đối đòi hỏi sự tinh tế hơn của các kỹ thuật thống kê để có được kết quả chính xác. Cụ thể, các nhà phê bình đánh giá quá cao tín hiệu thành nhiễu như các mô hình tương quan giả, đại diện cho kết quả mạnh mẽ về mặt thống kê hoàn toàn là tình cờ. Tương tự như vậy, các thuật toán dựa trên lý thuyết kinh tế thường chỉ ra các cơ hội đầu tư dài hạn do xu hướng trong dữ liệu lịch sử. Kết quả sản xuất hiệu quả hỗ trợ chiến lược đầu tư ngắn hạn là những thách thức cố hữu trong các mô hình dự đoán.
Điểm mấu chốt
Dữ liệu lớn tiếp tục biến đổi cảnh quan của các ngành công nghiệp khác nhau, đặc biệt là các dịch vụ tài chính. Nhiều tổ chức tài chính đang áp dụng phân tích dữ liệu lớn để duy trì lợi thế cạnh tranh. Thông qua dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, các thuật toán phức tạp có thể thực hiện giao dịch bằng cách sử dụng một số nguồn dữ liệu. Cảm xúc và sự thiên vị của con người có thể được giảm thiểu thông qua tự động hóa; tuy nhiên, giao dịch với phân tích dữ liệu lớn có các thách thức cụ thể của riêng mình Các kết quả thống kê được tạo ra cho đến nay vẫn chưa được chấp nhận hoàn toàn do tính mới tương đối của trường. Tuy nhiên, khi xu hướng dịch vụ tài chính hướng tới dữ liệu lớn và tự động hóa, sự tinh vi của các kỹ thuật thống kê sẽ tăng độ chính xác.
