Najlepsze aplikacje Big Data w finansach: jak rewolucjonizuje branżę finansową?

Wstęp

Big Data to modne hasło w dzisiejszych czasach, które wpływa nie tylko na branżę IT, ale także na inne kluczowe branże. Obejmują one duże zbiory danych w finansach , duże zbiory danych w rządzie, bankowości, opiece zdrowotnej, edukacji, rolnictwie, telekomunikacji i lista jest długa. W Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide International Data Corporation przewiduje, że światowe inwestycje w analitykę Big Data wzrosną do ponad 203 miliardów dolarów w 2020 roku w porównaniu do 130,1 miliarda dolarów w 2016 roku .

Co to jest analiza Big Data?

Big data to zbiór dużych i zróżnicowanych zbiorów danych składający się z danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych z różnych źródeł. Tradycyjne narzędzia do przetwarzania i zarządzania danymi są niewystarczające do obsługi tego ogromnego repertuaru danych, a tym samym wymagają zaawansowanych narzędzi. Dlatego analityka big data to wykorzystanie zaawansowanych narzędzi do analizy i przetwarzania dużych ilości danych w celu budowania modeli predykcyjnych i kierowania podejmowaniem strategicznych decyzji.

Big data charakteryzuje się złożonością, dużą objętością, dużą różnorodnością i dużą szybkością. Big data na dużą skalę są generowane w czasie rzeczywistym z różnych źródeł, takich jak media społecznościowe, sieć, urządzenia, czujniki, pliki dziennika i aplikacje transakcyjne. Zaawansowane techniki analityczne, takie jak eksploracja danych, statystyki, uczenie maszynowe, analiza predykcyjna i tekstowa, są wykorzystywane przez badaczy, analityków i firmy do wykorzystania potencjału wcześniej niedostępnych informacji w celu lepszego podejmowania decyzji.

Dowiedz się więcej: krytyczne umiejętności związane z Big Data

Krytyczne przypadki użycia analizy Big Data

• Opieka zdrowotna — branża opieki zdrowotnej musi radzić sobie z ogromnymi ilościami danych. Analityka Big Data umożliwiła lekarzom skuteczne wykorzystanie danych, czy to przy opracowywaniu spersonalizowanych leków, czy wykrywaniu nietypowych wzorców chorobowych.
• Rolnictwo – Zbieranie i przetwarzanie danych o gospodarstwie stało się możliwe dzięki zastosowaniu czujników i automatów, co z kolei przyczyniło się do lepszych praktyk zarządzania gospodarstwem, zwiększenia plonów i ochrony przed zagrożeniami dla środowiska.
• Edukacja — czy to rozwijanie umiejętności akademickich, czy ocena wyników nauczycieli i uczniów, analityka dużych zbiorów danych zmieniła sektor edukacji na więcej niż jeden sposób.
• Rozrywka i media — Big data umożliwiła branży rozrywkowej optymalizację treści, sugestii, reklam i czasu emisji w celu przyciągnięcia maksymalnej uwagi widzów.
• Telekomunikacja — Big data umożliwiła branży telekomunikacyjnej zapewnienie użytkownikom bezproblemowej łączności.

Przeczytaj także: Dlaczego warto zostać programistą Big Data?

Analityka Big Data w finansach

Wraz z ewolucją innowacji technologicznych, big data wyłoniła się jako integralna część sektora bankowego i finansowego, i jako taka, big data w finansach staje się niezbędnym aspektem działalności człowieka. Usługi finansowe, takie jak bankowość cyfrowa, platformy zarządzania aktywami i zarządzania majątkiem, pożyczki peer-to-peer online, finanse dla MŚP, platformy finansowania społecznościowego, platformy płatności mobilnych i kryptowaluty tworzą ogromne ilości danych, którymi należy zarządzać wydajnie i ostrożnie bez uszkodzenia informacji.

Ponieważ funkcjonowanie każdej organizacji finansowej opiera się na danych i ich ochronie, analityka dużych zbiorów danych przyniosła tak potrzebną płynność i przejrzystość w branży finansowej. Czy to analiza ryzyka, wykrywanie oszustw, satysfakcja klienta, czy handel algorytmiczny, duże zbiory danych umożliwiły systemowi finansowemu skupienie się bardziej na lepszym świadczeniu usług, zamiast martwienia się o problemy z bezpieczeństwem.

Najlepsze zastosowania analizy Big Data w finansach

• Wykrywanie oszustw – chociaż szybko rozwijający się świat cyfrowy okazał się całkiem korzystny, ma też swój udział w oszustwach i oszustwach. Największym wyzwaniem, przed którym stoi dziś sektor bankowy, jest rosnąca liczba cyberataków, które naraziły wrażliwe informacje klientów na niebezpieczeństwo. Jednak dzięki analizie Big Data i algorytmom uczenia maszynowego nietypowe działania użytkowników i wzorce wydatków umożliwiły organizacjom finansowym wykrywanie oszustw i oszustw na czas.
• Zarządzanie ryzykiem – Aby zapobiec znacznym stratom przychodów, organizacje bankowe muszą stworzyć solidny system zarządzania ryzykiem, i to jest miejsce, w którym pojawia się kolejne zastosowanie big data w finansach . Wykrywanie ryzyka w czasie rzeczywistym i ochrona klientów przed oszustwami jest możliwa dzięki analityce big data.
• Relacje z klientami – Utrzymanie satysfakcjonujących relacji z klientami to największe wyzwanie stojące przed sektorem bankowym. Od zbierania i analizowania danych klientów po dostarczanie korzystnych ofert i zapewnianie bezpieczeństwa transakcji, analityka big data zmieniła sposób, w jaki organizacje bankowe wchodzą w interakcje z klientami.

Jak analityka big data wpłynęła na sektor finansowy?

Krótko mówiąc, wpływ big data i analityki na sektor finansowy obejmuje:

• Informacje dostarczane przez big data wpływają na kluczowe czynniki sukcesu i produkcji w usługach finansowych.
• Analitycy finansowi mogą podejmować lepsze i bardziej świadome decyzje inwestycyjne.
• Branże finansowe wykorzystują modele predykcyjne oparte na danych do monitorowania wzorców wydatków.
• Analiza big data zwiększyła nasze zrozumienie rynków finansowych.
• Reforma podatkowa, handel, inwestycje, analiza ryzyka, automatyzacja, wykrywanie oszustw i zarządzanie zostały unowocześnione dzięki dostępności przydatnych zestawów danych.
• Wykorzystanie analityki big data w branży finansowej pomogło w pokonywaniu różnych wyzwań i dostarczyło cennych informacji na temat tego, jak poprawić doświadczenia bankowe przy jednoczesnym zaspokajaniu potrzeb klientów.
• Wreszcie, duże zbiory danych zapewniły przejrzystość i znacząco wpłynęły na analizę i modelowanie ekonomiczne.

Wniosek

Dostępność ogromnych ilości danych otworzyła nieskończone możliwości dla firm i branż w zakresie ulepszania swoich usług i zwiększania zysków. Sektor bankowy odniósł znaczne korzyści i nie trzeba dodawać, że duże zbiory danych w finansach stały się najbardziej obiecującą dziedziną, w której analityka dużych zbiorów danych znalazła kilka zastosowań.

Od wykrywania oszustw po poprawę relacji z klientami, sektor finansowy nie pozostawia kamienia na głowie, aby wykorzystać potencjał big data. Analiza big data zrewolucjonizowała branżę bankowości internetowej i nadal wpływa na najważniejsze aspekty bankowości i finansów na całym świecie.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.