금융 분야 최고의 빅 데이터 애플리케이션: 금융 산업을 어떻게 혁신하고 있습니까?

소개

빅데이터는 현대의 화두로 IT 분야뿐만 아니라 다른 핵심 산업에도 영향을 미치고 있습니다. 여기에는 금융 의 빅 데이터, 정부, 은행, 의료, 교육, 농업, 통신의 빅 데이터가 포함되며 목록은 계속됩니다. International Data Corporation의 전 세계 반기 빅 데이터 및 분석 지출 가이드는 빅 데이터 분석에 대한 전 세계 투자 가 2016년 1,301억 달러에서 2020년 2,030억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상합니다.

빅 데이터 분석이란 무엇입니까?

빅 데이터는 다양한 소스의 정형, 비정형 및 반정형 데이터로 구성된 크고 다양한 데이터 세트의 모음입니다. 기존의 데이터 처리 및 관리 도구는 이 방대한 데이터 레퍼토리를 처리하는 데 적합하지 않으므로 고급 도구가 필요합니다. 따라서 빅 데이터 분석은 예측 모델을 구축하고 전략적 의사 결정을 안내하기 위해 대용량 데이터를 분석 및 처리하기 위해 고급 도구를 사용하는 것입니다.

빅 데이터는 복잡성, 대용량, 다양성 및 고속이 특징입니다. 대규모 빅 데이터는 소셜 미디어, 웹, 장치, 센서, 로그 파일 및 트랜잭션 애플리케이션과 같은 다양한 소스에서 실시간으로 생성됩니다. 데이터 마이닝, 통계, 기계 학습, 예측 및 텍스트 분석과 같은 고급 분석 기술은 연구원, 분석가 및 기업에서 더 나은 의사 결정을 위해 이전에 액세스할 수 없었던 정보의 잠재력을 활용하는 데 사용됩니다.

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빅 데이터 분석의 중요한 사용 사례

• 의료 – 의료 산업은 방대한 양의 데이터를 처리해야 합니다. 빅 데이터 분석을 통해 의료 종사자는 개인화된 의약품을 개발하거나 비정상적인 질병 패턴을 감지하는 등 데이터를 효율적으로 활용할 수 있습니다.
• 농업 – 센서와 자동 기계의 사용으로 농장 데이터 수집 및 처리가 가능해졌으며, 이는 결과적으로 농장 관리 관행을 개선하고 작물 수확량을 늘리며 환경 위험으로부터 보호하는 데 기여했습니다.
• 교육 – 학문적 기술을 개발하거나 교사와 학생의 성과를 평가하는 등 빅 데이터 분석은 교육 부문을 여러 가지 방식으로 변화시켰습니다.
• 엔터테인먼트 및 미디어 – 빅 데이터를 통해 엔터테인먼트 업계는 콘텐츠, 제안, 광고 및 방송 타이밍을 최적화하여 시청자의 관심을 최대한 끌 수 있습니다.
• 통신 – 빅 데이터를 통해 통신 업계는 사용자에게 번거롭지 않은 연결을 제공할 수 있습니다.

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금융의 빅데이터 분석

기술 혁신의 진화와 함께 빅데이터는 은행 및 금융 부문의 필수적인 부분으로 부상했으며, 이에 따라 금융 분야의 빅데이터 는 인간 활동의 필수 요소가 되고 있습니다. 디지털 뱅킹, 자산 관리 및 자산 관리 플랫폼, 온라인 P2P 대출, 중소기업 금융, 크라우드 펀딩 플랫폼, 모바일 결제 플랫폼 및 암호화폐와 같은 금융 서비스는 효율적이고 신중하게 관리해야 하는 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 정보에 손상이 없습니다.

모든 금융 조직의 기능은 데이터와 데이터 보호에 의존하기 때문에 빅 데이터 분석은 금융 산업에 매우 필요한 유동성과 투명성을 가져왔습니다. 위험 분석, 사기 탐지, 고객 만족도 또는 알고리즘 거래 등 빅 데이터는 금융 시스템이 보안 문제에 대해 걱정하기보다 개선된 서비스 제공에 더 집중할 수 있도록 지원했습니다.

금융에서 빅 데이터 분석의 주요 애플리케이션

• 사기 탐지 – 빠르게 성장하는 디지털 세계는 매우 유익한 것으로 판명되었지만 사기와 사기의 몫이 있습니다. 오늘날 은행 부문이 직면한 가장 큰 문제는 민감한 고객 정보를 취약하게 만드는 사이버 공격의 증가입니다. 그러나 빅 데이터 분석 및 머신 러닝 알고리즘 덕분에 비정상적인 사용자 활동과 지출 패턴으로 인해 금융 기관은 사기와 사기를 적시에 감지할 수 있었습니다.
• 위험 관리 – 심각한 수익 손실을 방지하기 위해 은행 조직은 강력한 위험 관리 시스템을 구축해야 하며, 여기서 빅 데이터를 금융에 적용할 수 있습니다. 빅 데이터 분석을 통해 실시간 위험 감지 및 사기로부터 고객을 보호할 수 있게 되었습니다.
• 고객 관계 – 만족스러운 고객 관계를 유지하는 것은 은행 부문이 직면한 가장 큰 과제입니다. 고객 데이터 수집 및 분석에서 유익한 제안 제공 및 거래의 안전성 보장에 이르기까지 빅 데이터 분석은 은행 조직이 고객과 상호 작용하는 방식을 변화시켰습니다.

빅 데이터 분석은 금융 부문에 어떤 영향을 미쳤습니까?

간단히 말해서 빅 데이터 및 분석이 금융 부문에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

• 빅데이터가 제공하는 정보는 금융 서비스의 중요한 성공과 생산 요소에 영향을 미칩니다.
• 재무 분석가는 더 나은 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있습니다.
• 금융 산업은 데이터 기반 예측 모델을 사용하여 지출 패턴을 모니터링합니다.
• 빅 데이터 분석은 금융 시장에 대한 이해를 높였습니다.
• 세금 개혁, 무역, 투자, 위험 분석, 자동화, 사기 탐지 및 관리가 유용한 데이터 세트의 가용성으로 개선되었습니다.
• 금융 산업에서 빅 데이터 분석을 사용하면 다양한 문제를 극복하는 데 도움이 되었고 고객의 요구를 충족시키면서 은행 경험을 개선하는 방법에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있었습니다.
• 마지막으로 빅데이터는 투명성을 창출하고 경제 분석 및 모델링에 상당한 영향을 미쳤습니다.

결론

방대한 양의 데이터를 이용할 수 있게 되면서 기업과 산업이 서비스를 개선하고 수익을 증대할 수 있는 끝없는 기회가 열렸습니다. 은행 부문은 상당한 혜택을 받았고, 말할 필요도 없이 금융 부문의 빅 데이터는 빅 데이터 분석이 여러 응용 프로그램을 찾은 가장 유망한 분야로 부상했습니다.

사기 탐지에서 고객 관계 개선에 이르기까지 금융 부문은 빅 데이터의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 빅 데이터 분석은 온라인 뱅킹 산업에 혁명을 일으켰고 전 세계적으로 뱅킹 및 금융의 가장 중요한 측면에 계속해서 영향을 미치고 있습니다.

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