Principales applications Big Data en finance : comment cela révolutionne-t-il le secteur financier ?

introduction

Le Big Data est un mot à la mode dans les temps modernes et influence non seulement le secteur informatique, mais également d'autres industries clés. Ceux-ci incluent le big data dans la finance , le big data dans le gouvernement, la banque, la santé, l'éducation, l'agriculture, les télécommunications et la liste continue. Le Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide d'International Data Corporation prévoit que l'investissement mondial dans l'analyse des mégadonnées atteindra plus de 203 milliards de dollars en 2020, contre 130,1 milliards de dollars en 2016 .

Qu'est-ce que l'analyse du Big Data ?

Les mégadonnées sont une collection d'ensembles de données volumineux et diversifiés constitués de données structurées, non structurées et semi-structurées provenant de diverses sources. Les outils traditionnels de traitement et de gestion des données sont inadéquats pour traiter ce vaste répertoire de données et nécessitent donc des outils avancés. Par conséquent, l'analyse de données volumineuses consiste à utiliser des outils avancés pour analyser et traiter de gros volumes de données afin de créer des modèles prédictifs et d'orienter la prise de décision stratégique.

Le Big Data se caractérise par sa complexité, son volume élevé, sa grande variété et sa vitesse élevée. Les mégadonnées à grande échelle sont générées en temps réel à partir de différentes sources telles que les médias sociaux, le Web, les appareils, les capteurs, les fichiers journaux et les applications transactionnelles. Des techniques d'analyse avancées telles que l'exploration de données, les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et textuelle sont utilisées par les chercheurs, les analystes et les entreprises pour exploiter le potentiel d'informations auparavant inaccessibles pour une meilleure prise de décision.

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Cas d'utilisation critiques de Big Data Analytics

• Santé – Le secteur de la santé doit gérer de vastes volumes de données. L'analyse des mégadonnées a permis aux médecins praticiens d'exploiter efficacement les données, qu'il s'agisse de développer des médicaments personnalisés ou de détecter des schémas de maladies inhabituels.
• Agriculture - La collecte et le traitement des données agricoles ont été rendus possibles grâce à l'utilisation de capteurs et de machines automatiques, qui à leur tour ont contribué à de meilleures pratiques de gestion agricole, à l'augmentation du rendement des cultures et à la protection contre les risques environnementaux.
• Éducation - Qu'il s'agisse de développer des compétences académiques ou d'évaluer les performances des enseignants et des élèves, l'analyse des mégadonnées a transformé le secteur de l'éducation à plus d'un titre.
• Divertissement et médias - Le Big Data a permis à l'industrie du divertissement d'optimiser le contenu, les suggestions, les publicités et le calendrier de diffusion pour attirer l'attention maximale des téléspectateurs.
• Télécom - Le Big Data a permis à l'industrie des télécommunications d'offrir une connectivité sans tracas aux utilisateurs.

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Big Data Analytics dans la finance

Avec l'évolution des innovations technologiques, le big data est devenu partie intégrante du secteur bancaire et financier, et à ce titre, le big data en finance devient un aspect essentiel de l'activité humaine. Les services financiers tels que la banque numérique, la gestion d'actifs et les plateformes de gestion de patrimoine, les prêts en ligne entre pairs, le financement des PME, les plateformes de financement participatif, les plateformes de paiement mobile et la crypto-monnaie créent de vastes volumes de données qui doivent être gérés efficacement et avec soin. sans endommager les informations.

Étant donné que le fonctionnement de toute organisation financière repose sur les données et leur protection, l'analyse des mégadonnées a apporté la fluidité et la transparence indispensables au secteur financier. Qu'il s'agisse de l'analyse des risques, de la détection des fraudes, de la satisfaction des clients ou du trading algorithmique, le big data a permis au système financier de se concentrer davantage sur l'amélioration de la prestation de services plutôt que sur les problèmes de sécurité.

Principales applications de Big Data Analytics en finance

• Détection des fraudes – Alors que le monde numérique en croissance rapide s'est avéré très bénéfique, il a sa part de fraudes et d'escroqueries. Le plus grand défi auquel est confronté le secteur bancaire aujourd'hui est le nombre croissant de cyberattaques qui ont rendu vulnérables les informations sensibles des clients. Mais grâce à l'analyse des mégadonnées et aux algorithmes d'apprentissage automatique, les activités inhabituelles des utilisateurs et les habitudes de dépenses ont permis aux organisations financières de détecter les fraudes et les escroqueries à temps.
• Gestion des risques - Pour éviter des pertes de revenus importantes, les organisations bancaires doivent mettre en place un système de gestion des risques robuste, et c'est là qu'émerge une autre application du big data dans la finance . La détection des risques en temps réel et la protection des clients contre les fraudes ont été rendues possibles grâce à l'analyse des mégadonnées.
• Relation client – ​​Le maintien d'une relation client satisfaisante est le plus grand défi auquel est confronté le secteur bancaire. De la collecte et de l'analyse des données clients à la fourniture d'offres avantageuses et à la garantie de la sécurité des transactions, l'analyse des mégadonnées a transformé la façon dont les organisations bancaires interagissent avec les clients.

Comment l'analyse des mégadonnées a-t-elle influencé le secteur financier ?

En un mot, l'impact des mégadonnées et de l'analytique sur le secteur financier comprend les éléments suivants :

• Les informations fournies par le big data influencent des facteurs cruciaux de succès et de production dans les services financiers.
• Les analystes financiers peuvent prendre des décisions d'investissement meilleures et plus éclairées.
• Les industries financières utilisent des modèles prédictifs basés sur des données pour surveiller les habitudes de dépenses.
• L'analyse des mégadonnées a amélioré notre compréhension des marchés financiers.
• La réforme fiscale, le commerce, l'investissement, l'analyse des risques, l'automatisation, la détection des fraudes et la gestion ont été réorganisés avec la disponibilité d'ensembles de données utiles.
• L'utilisation de l'analyse des mégadonnées dans le secteur financier a aidé à surmonter divers défis et a fourni des informations précieuses sur la façon d'améliorer l'expérience bancaire tout en répondant aux besoins des clients.
• Enfin, le big data a créé de la transparence et a considérablement impacté l'analyse et la modélisation économiques.

Conclusion

La disponibilité de grandes quantités de données a ouvert des possibilités infinies aux entreprises et aux industries pour améliorer leurs services et augmenter leurs profits. Le secteur bancaire en a largement profité, et il va sans dire que le big data en finance est devenu le domaine le plus prometteur où l'analyse du big data a trouvé plusieurs applications.

De la détection des fraudes à l'amélioration de la relation client, le secteur financier ne néglige aucun effort pour exploiter le potentiel du big data. L'analyse des mégadonnées a révolutionné le secteur de la banque en ligne et continue d'avoir un impact sur les aspects les plus cruciaux de la banque et de la finance à travers le monde.

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