Top aplicații Big Data în finanțe: cum revoluționează industria financiară?

Introducere

Big Data este un cuvânt la modă în vremurile moderne și influențează nu numai sectorul IT, ci și alte industrii cheie. Acestea includ big data în finanțe , big data în guvern, bancar, sănătate, educație, agricultură, telecomunicații și lista poate continua. Ghidul semestrial mondial al cheltuielilor pentru Big Data și Analytics al International Data Corporation anticipează că investițiile la nivel mondial în analiza datelor mari vor crește la peste 203 miliarde USD în 2020, comparativ cu 130,1 miliarde USD în 2016 .

Ce este Big Data Analytics?

Big data este o colecție de seturi de date mari și diverse constând din date structurate, nestructurate și semi-structurate din diverse surse. Instrumentele tradiționale de procesare și gestionare a datelor sunt inadecvate pentru a gestiona acest vast repertoriu de date și, prin urmare, necesită instrumente avansate. Prin urmare, analiza Big Data este utilizarea unor instrumente avansate pentru a analiza și procesa volume mari de date pentru a construi modele predictive și pentru a ghida luarea deciziilor strategice.

Big Data se caracterizează prin complexitate, volum mare, varietate mare și viteză mare. Big Data la scară largă sunt generate în timp real din diferite surse, cum ar fi social media, web, dispozitive, senzori, fișiere jurnal și aplicații tranzacționale. Tehnicile avansate de analiză, cum ar fi data mining, statistica, învățarea automată, analiza predictivă și text, sunt folosite de cercetători, analiști și companii pentru a valorifica potențialul informațiilor inaccesibile anterior pentru o mai bună luare a deciziilor.

Aflați mai multe: Abilități critice de date mari

Cazuri critice de utilizare ale Big Data Analytics

• Asistență medicală – Industria sănătății trebuie să se ocupe de volume mari de date. Analiza datelor mari a făcut posibil ca medicii să exploateze eficient datele, fie că este vorba de dezvoltarea de medicamente personalizate sau de detectarea tiparelor neobișnuite de boli.
• Agricultură – Colectarea și prelucrarea datelor din fermă au fost posibile prin utilizarea senzorilor și a mașinilor automate, care, la rândul lor, au contribuit la practici mai bune de management al fermei, la creșterea randamentului culturilor și la protecția împotriva riscurilor de mediu.
• Educație – Fie că este vorba de dezvoltarea abilităților academice sau de evaluarea performanței profesorilor și studenților, analiza big data a transformat sectorul educației în mai multe moduri.
• Divertisment și media – Big data a permis industriei divertismentului să optimizeze conținutul, sugestiile, reclamele și timpul de difuzare pentru a atrage atenția maximă a spectatorilor.
• Telecom – Big data a permis industriei telecomunicațiilor să ofere utilizatorilor conectivitate fără probleme.

Citește și: De ce să devii un dezvoltator de date mari?

Big Data Analytics în finanțe

Odată cu evoluția inovațiilor tehnologice, big data a apărut ca parte integrantă a sectorului bancar și financiar și, ca atare, big data în finanțe devine un aspect esențial al activității umane. Serviciile financiare, cum ar fi platformele bancare digitale, gestionarea activelor și gestionarea averii, împrumuturile online peer-to-peer, finanțarea IMM-urilor, platformele de crowd-funding, platformele de plată mobile și criptomoneda creează volume mari de date care trebuie gestionate eficient și atent fără a afecta informațiile.

Deoarece funcționarea oricărei organizații financiare se bazează pe date și pe protecția acestora, analiza big data a adus fluiditatea și transparența atât de necesare în industria financiară. Fie că este vorba de analiză de risc, de detectare a fraudei, de satisfacția clienților sau de tranzacționare algoritmică, big data a dat putere sistemului financiar să se concentreze mai mult pe furnizarea de servicii îmbunătățită, mai degrabă decât să se preocupe de problemele de securitate.

Aplicații de top ale Big Data Analytics în finanțe

• Detectarea fraudelor – În timp ce lumea digitală în creștere rapidă s-a dovedit destul de benefică, are partea ei de fraude și escrocherii. Cea mai mare provocare cu care se confruntă astăzi sectorul bancar este numărul tot mai mare de atacuri cibernetice care au făcut vulnerabile informațiile sensibile ale clienților. Dar datorită analizei datelor mari și algoritmilor de învățare automată, activitățile neobișnuite ale utilizatorilor și modelele de cheltuieli au permis organizațiilor financiare să detecteze fraudele și escrocherii la timp.
• Managementul riscului – Pentru a preveni pierderi semnificative de venituri, organizațiile bancare trebuie să stabilească un sistem robust de management al riscului și aici apare o altă aplicație a big data în finanțe . Detectarea riscurilor în timp real și protejarea clienților împotriva fraudelor au fost posibile cu ajutorul analizei de date mari.
• Relația cu clienții – Menținerea unor relații satisfăcătoare cu clienții este cea mai mare provocare cu care se confruntă sectorul bancar. De la colectarea și analizarea datelor clienților până la furnizarea de oferte benefice și asigurarea siguranței tranzacțiilor, analiza big data a transformat modul în care organizațiile bancare interacționează cu clienții.

Cum a influențat analiza big data sectorul financiar?

Pe scurt, impactul datelor mari și al analizei asupra sectorului financiar include următoarele:

• Informațiile furnizate de big data influențează factori cruciali de succes și de producție în serviciile financiare.
• Analiștii financiari pot lua decizii de investiții mai bune și mai informate.
• Industriile financiare folosesc modele predictive bazate pe date pentru a monitoriza modelele de cheltuieli.
• Analiza datelor mari ne-a îmbunătățit înțelegerea piețelor financiare.
• Reforma fiscală, comerțul, investițiile, analiza riscurilor, automatizarea, detectarea fraudei și managementul au fost reînnoite cu disponibilitatea seturilor de date utile.
• Utilizarea analizei de date mari în industria financiară a ajutat la depășirea diferitelor provocări și a oferit informații valoroase despre cum să îmbunătățiți experiența bancară, satisfacând în același timp nevoile clienților.
• În cele din urmă, big data a creat transparență și a avut un impact semnificativ asupra analizei și modelării economice.

Concluzie

Disponibilitatea unor cantități mari de date a deschis oportunități nesfârșite pentru întreprinderi și industrii de a-și îmbunătăți serviciile și de a crește profiturile. Sectorul bancar a beneficiat în mod semnificativ și, inutil să spunem, big data în finanțe a devenit cel mai promițător domeniu în care analiza big data a găsit mai multe aplicații.

De la detectarea fraudelor până la îmbunătățirea relațiilor cu clienții, sectorul financiar nu lasă piatra neîntoarsă pentru a exploata potențialul big data. Analiza datelor mari a revoluționat industria online banking și continuă să aibă un impact asupra celor mai importante aspecte ale sectorului bancar și financiar din întreaga lume.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul nostru PG Diploma în Dezvoltare Software Specializare în Big Data, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 7 studii de caz și proiecte, acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, practică practică. ateliere de lucru, peste 400 de ore de învățare riguroasă și asistență pentru plasarea unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.