Principales aplicaciones de Big Data en finanzas: ¿Cómo está revolucionando la industria financiera?

Introducción

Big Data es una palabra de moda en los tiempos modernos e influye no solo en el sector de TI sino también en otras industrias clave. Estos incluyen big data en finanzas , big data en gobierno, banca, salud, educación, agricultura, telecomunicaciones y la lista continúa. La Guía semestral mundial de gastos de análisis y Big Data de International Data Corporation anticipa que la inversión mundial en análisis de Big Data crecerá a más de $ 203 mil millones en 2020 en comparación con $ 130,1 mil millones en 2016 .

¿Qué es el análisis de grandes datos?

Big data es una colección de conjuntos de datos grandes y diversos que consisten en datos estructurados, no estructurados y semiestructurados de varias fuentes. Las herramientas tradicionales de procesamiento y gestión de datos son inadecuadas para manejar este vasto repertorio de datos y, por lo tanto, requieren herramientas avanzadas. Por lo tanto, el análisis de big data es el uso de herramientas avanzadas para analizar y procesar grandes volúmenes de datos para construir modelos predictivos y guiar la toma de decisiones estratégicas.

Big data se caracteriza por su complejidad, alto volumen, amplia variedad y alta velocidad. Los grandes datos a gran escala se generan en tiempo real desde diferentes fuentes, como redes sociales, web, dispositivos, sensores, archivos de registro y aplicaciones transaccionales. Los investigadores, analistas y empresas utilizan técnicas de análisis avanzadas, como minería de datos, estadísticas, aprendizaje automático, análisis predictivo y de texto, para aprovechar el potencial de la información previamente inaccesible para una mejor toma de decisiones.

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Casos de uso críticos de Big Data Analytics

• Atención médica: la industria de la atención médica tiene que lidiar con grandes volúmenes de datos. El análisis de big data ha hecho posible que los médicos aprovechen los datos de manera eficiente, ya sea desarrollando medicamentos personalizados o detectando patrones de enfermedades inusuales.
• Agricultura: la recopilación y el procesamiento de datos agrícolas han sido posibles gracias al uso de sensores y máquinas automáticas, lo que a su vez ha contribuido a mejorar las prácticas de gestión agrícola, aumentar el rendimiento de los cultivos y proteger contra los riesgos ambientales.
• Educación: ya sea desarrollando habilidades académicas o evaluando el desempeño de maestros y estudiantes, el análisis de big data ha transformado el sector educativo en más de un sentido.
• Entretenimiento y medios: Big Data ha permitido que la industria del entretenimiento optimice el contenido, las sugerencias, los anuncios y el tiempo de transmisión para atraer la máxima atención de los espectadores.
• Telecomunicaciones: los grandes datos han permitido que la industria de las telecomunicaciones brinde conectividad sin problemas a los usuarios.

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Análisis de Big Data en Finanzas

Con la evolución de las innovaciones tecnológicas, el big data se ha convertido en una parte integral del sector bancario y financiero y, como tal, el big data en las finanzas se está convirtiendo en un aspecto esencial de la actividad humana. Los servicios financieros como la banca digital, la gestión de activos y las plataformas de gestión patrimonial, los préstamos entre pares en línea, las finanzas para pymes, las plataformas de financiación colectiva, las plataformas de pago móvil y las criptomonedas crean grandes volúmenes de datos que deben gestionarse de manera eficiente y cuidadosa. sin dañar la información.

Dado que el funcionamiento de cualquier organización financiera se basa en los datos y su protección, el análisis de big data ha aportado la fluidez y la transparencia que tanto se necesitan en la industria financiera. Ya se trate de análisis de riesgos, detección de fraudes, satisfacción del cliente o negociación algorítmica, los macrodatos han permitido que el sistema financiero se concentre más en mejorar la prestación de servicios en lugar de preocuparse por los problemas de seguridad.

Principales aplicaciones de Big Data Analytics en finanzas

• Detección de fraude: si bien el mundo digital en rápido crecimiento ha demostrado ser bastante beneficioso, tiene su parte de fraudes y estafas. El mayor desafío al que se enfrenta el sector bancario en la actualidad es el creciente número de ciberataques que han vuelto vulnerable la información confidencial de los clientes. Pero gracias al análisis de big data y los algoritmos de aprendizaje automático, las actividades inusuales de los usuarios y los patrones de gasto han permitido a las organizaciones financieras detectar fraudes y estafas a tiempo.
• Gestión de riesgos: para evitar pérdidas significativas de ingresos, las organizaciones bancarias deben establecer un sistema sólido de gestión de riesgos, y aquí es donde surge otra aplicación de big data en las finanzas . La detección de riesgos en tiempo real y la protección de los clientes contra fraudes ha sido posible gracias al análisis de big data.
• Relación con el cliente: mantener relaciones satisfactorias con los clientes es el mayor desafío que enfrenta el sector bancario. Desde recopilar y analizar los datos de los clientes hasta ofrecer ofertas beneficiosas y garantizar la seguridad de las transacciones, el análisis de big data ha transformado la forma en que las organizaciones bancarias interactúan con los clientes.

¿Cómo ha influido el análisis de big data en el sector financiero?

En pocas palabras, el impacto de big data y análisis en el sector financiero incluye lo siguiente:

• La información proporcionada por big data influye en factores cruciales de éxito y producción en los servicios financieros.
• Los analistas financieros pueden tomar decisiones de inversión mejores y más informadas.
• Las industrias financieras utilizan modelos predictivos basados ​​en datos para monitorear los patrones de gasto.
• El análisis de big data ha aumentado nuestra comprensión de los mercados financieros.
• La reforma fiscal, el comercio, la inversión, el análisis de riesgos, la automatización, la detección y la gestión del fraude se han renovado con la disponibilidad de conjuntos de datos útiles.
• El uso de análisis de big data en la industria financiera ayudó a superar varios desafíos y proporcionó información valiosa sobre cómo mejorar la experiencia bancaria y satisfacer las necesidades de los clientes.
• Por último, los grandes datos han creado transparencia y han tenido un impacto significativo en el análisis y la modelización económicos.

Conclusión

La disponibilidad de grandes cantidades de datos ha abierto infinitas oportunidades para que las empresas y las industrias mejoren sus servicios y aumenten las ganancias. El sector bancario se ha beneficiado significativamente y, por supuesto, el big data en las finanzas se ha convertido en el campo más prometedor donde el análisis de big data ha encontrado varias aplicaciones.

Desde la detección de fraudes hasta la mejora de las relaciones con los clientes, el sector financiero no deja piedra sin remover para aprovechar el potencial de los grandes datos. El análisis de big data ha revolucionado la industria de la banca en línea y continúa impactando los aspectos más cruciales de la banca y las finanzas en todo el mundo.

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