Le migliori applicazioni per i big data in finanza: come sta rivoluzionando il settore finanziario?

introduzione

Big Data è una parola d'ordine nei tempi moderni e influenza non solo il settore IT ma anche altri settori chiave. Questi includono big data nella finanza , big data nel governo, banche, assistenza sanitaria, istruzione, agricoltura, telecomunicazioni e l'elenco potrebbe continuare. La Guida semestrale alla spesa per Big Data e Analytics di International Data Corporation prevede che l'investimento mondiale nell'analisi dei big data aumenterà fino a superare i 203 miliardi di dollari nel 2020 rispetto ai 130,1 miliardi di dollari del 2016 .

Che cos'è l'analisi dei big data?

I big data sono una raccolta di set di dati ampi e diversificati costituiti da dati strutturati, non strutturati e semi-strutturati provenienti da varie origini. Gli strumenti tradizionali di elaborazione e gestione dei dati sono inadeguati per gestire questo vasto repertorio di dati e, quindi, richiedono strumenti avanzati. Pertanto, l'analisi dei big data è l'uso di strumenti avanzati per analizzare ed elaborare grandi volumi di dati per costruire modelli predittivi e guidare il processo decisionale strategico.

I big data sono caratterizzati da complessità, volume elevato, ampia varietà e velocità elevata. I big data su larga scala vengono generati in tempo reale da diverse fonti come social media, web, dispositivi, sensori, file di registro e applicazioni transazionali. Tecniche di analisi avanzate come data mining, statistica, apprendimento automatico, analisi predittiva e di testo vengono utilizzate da ricercatori, analisti e aziende per sfruttare il potenziale di informazioni precedentemente inaccessibili per un migliore processo decisionale.

Saperne di più: Competenze critiche per i Big Data

Casi d'uso critici di Big Data Analytics

• Sanità: il settore sanitario deve fare i conti con enormi volumi di dati. L'analisi dei big data ha consentito ai medici di sfruttare in modo efficiente i dati, sia che si tratti di sviluppare farmaci personalizzati o di rilevare modelli di malattie insoliti.
• Agricoltura - La raccolta e l'elaborazione dei dati dell'azienda agricola sono state rese possibili grazie all'uso di sensori e macchine automatiche, che a loro volta hanno contribuito a migliori pratiche di gestione dell'azienda agricola, aumento della resa delle colture e protezione dai rischi ambientali.
• Istruzione: che si tratti di sviluppare le competenze accademiche o di valutare le prestazioni di insegnanti e studenti, l'analisi dei big data ha trasformato il settore dell'istruzione in più di un modo.
• Intrattenimento e media: i big data hanno consentito all'industria dell'intrattenimento di ottimizzare contenuti, suggerimenti, annunci e tempi di trasmissione per attirare la massima attenzione degli spettatori.
• Telecom: i big data hanno consentito al settore delle telecomunicazioni di fornire agli utenti una connettività senza problemi.

Leggi anche: Perché diventare uno sviluppatore di Big Data?

Big Data Analytics in finanza

Con l'evoluzione delle innovazioni tecnologiche, i big data sono emersi come parte integrante del settore bancario e finanziario e, come tali, i big data in finanza stanno diventando un aspetto essenziale dell'attività umana. I servizi finanziari come il digital banking, la gestione patrimoniale e le piattaforme di gestione patrimoniale, i prestiti peer-to-peer online, i finanziamenti per le PMI, le piattaforme di crowdfunding, le piattaforme di pagamento mobile e le criptovalute creano enormi volumi di dati che devono essere gestiti in modo efficiente e accurato senza alcun danno alle informazioni.

Poiché il funzionamento di qualsiasi organizzazione finanziaria si basa sui dati e sulla loro protezione, l'analisi dei big data ha portato la fluidità e la trasparenza tanto necessarie nel settore finanziario. Che si tratti di analisi del rischio, rilevamento delle frodi, soddisfazione dei clienti o trading algoritmico, i big data hanno consentito al sistema finanziario di concentrarsi maggiormente su una migliore erogazione dei servizi piuttosto che preoccuparsi dei problemi di sicurezza.

Le principali applicazioni di Big Data Analytics in finanza

• Rilevamento delle frodi: sebbene il mondo digitale in rapida crescita si sia dimostrato piuttosto vantaggioso, ha la sua quota di frodi e truffe. La sfida più grande che il settore bancario deve affrontare oggi è il numero crescente di attacchi informatici che hanno reso vulnerabili le informazioni sensibili dei clienti. Ma grazie all'analisi dei big data e agli algoritmi di apprendimento automatico, attività degli utenti e modelli di spesa insoliti hanno consentito alle organizzazioni finanziarie di rilevare frodi e truffe in tempo.
• Gestione del rischio – Per prevenire perdite significative di entrate, le organizzazioni bancarie devono stabilire un solido sistema di gestione del rischio, ed è qui che emerge un'altra applicazione dei big data nella finanza . Il rilevamento dei rischi in tempo reale e la protezione dei clienti dalle frodi sono stati resi possibili grazie all'analisi dei big data.
• Relazioni con i clienti – Mantenere relazioni soddisfacenti con i clienti è la sfida più grande che il settore bancario deve affrontare. Dalla raccolta e dall'analisi dei dati dei clienti alla fornitura di offerte vantaggiose e alla garanzia della sicurezza delle transazioni, l'analisi dei big data ha trasformato il modo in cui le organizzazioni bancarie interagiscono con i clienti.

In che modo l'analisi dei big data ha influenzato il settore finanziario?

In poche parole, l'impatto dei big data e dell'analisi sul settore finanziario include quanto segue:

• Le informazioni fornite dai big data influenzano fattori cruciali di successo e di produzione nei servizi finanziari.
• Gli analisti finanziari possono prendere decisioni di investimento migliori e più informate.
• Le industrie finanziarie utilizzano modelli predittivi basati sui dati per monitorare i modelli di spesa.
• L'analisi dei big data ha migliorato la nostra comprensione dei mercati finanziari.
• La riforma fiscale, il commercio, gli investimenti, l'analisi dei rischi, l'automazione, il rilevamento delle frodi e la gestione sono stati rinnovati con la disponibilità di utili set di dati.
• L'uso dell'analisi dei big data nel settore finanziario ha aiutato a superare varie sfide e ha fornito preziose informazioni su come migliorare l'esperienza bancaria soddisfacendo al contempo le esigenze dei clienti.
• Infine, i big data hanno creato trasparenza e hanno avuto un impatto significativo sull'analisi economica e sulla modellazione.

Conclusione

La disponibilità di grandi quantità di dati ha aperto infinite opportunità per aziende e industrie di migliorare i propri servizi e aumentare i profitti. Il settore bancario ha beneficiato in modo significativo e, inutile dirlo, i big data nella finanza sono emersi come il campo più promettente in cui l'analisi dei big data ha trovato diverse applicazioni.

Dall'individuazione delle frodi al miglioramento delle relazioni con i clienti, il settore finanziario non lascia nulla di intentato per sfruttare il potenziale dei big data. L'analisi dei big data ha rivoluzionato il settore bancario online e continua ad avere un impatto sugli aspetti più cruciali del settore bancario e finanziario in tutto il mondo.

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