Лучшие приложения больших данных в финансах: как это революционизирует финансовую отрасль?

Введение

«Большие данные» — довольно модное слово в наше время, и оно влияет не только на ИТ-сектор, но и на другие ключевые отрасли. К ним относятся большие данные в финансах , большие данные в правительстве, банковском деле, здравоохранении, образовании, сельском хозяйстве, телекоммуникациях, и этот список можно продолжить. Согласно прогнозу Worldwide Semiannual Big Data and Analytics Spending Guide, подготовленному International Data Corporation, мировые инвестиции в аналитику больших данных вырастут до более чем 203 млрд долларов в 2020 году по сравнению со 130,1 млрд долларов в 2016 году .

Что такое аналитика больших данных?

Большие данные — это совокупность больших и разнообразных наборов данных, состоящих из структурированных, неструктурированных, а также частично структурированных данных из различных источников. Традиционные инструменты обработки данных и управления ими не подходят для работы с этим обширным репертуаром данных и, следовательно, требуют более совершенных инструментов. Таким образом, аналитика больших данных — это использование передовых инструментов для анализа и обработки больших объемов данных для построения прогностических моделей и принятия стратегических решений.

Большие данные характеризуются сложностью, большим объемом, разнообразием и высокой скоростью. Крупномасштабные большие данные генерируются в режиме реального времени из различных источников, таких как социальные сети, Интернет, устройства, датчики, файлы журналов и транзакционные приложения. Передовые методы аналитики, такие как интеллектуальный анализ данных, статистика, машинное обучение, предиктивная и текстовая аналитика, используются исследователями, аналитиками и предприятиями, чтобы использовать потенциал ранее недоступной информации для принятия более эффективных решений.

Узнайте больше: Критические навыки работы с большими данными

Критические варианты использования аналитики больших данных

• Здравоохранение . Отрасли здравоохранения приходится иметь дело с огромными объемами данных. Аналитика больших данных позволила практикующим врачам эффективно использовать данные, будь то разработка персонализированных лекарств или обнаружение необычных моделей заболеваний.
• Сельское хозяйство. Сбор и обработка данных о фермах стали возможными благодаря использованию датчиков и автоматических машин, что, в свою очередь, способствовало улучшению методов управления фермами, повышению урожайности и защите от экологических рисков.
• Образование . Будь то развитие академических навыков или оценка успеваемости учителей и учащихся, аналитика больших данных преобразила сектор образования во многих отношениях.
• Развлечения и медиа . Большие данные позволили индустрии развлечений оптимизировать контент, предложения, рекламу и время трансляции, чтобы привлечь максимальное внимание зрителей.
• Телекоммуникации . Большие данные позволили телекоммуникационной отрасли обеспечить беспрепятственное подключение пользователей.

Читайте также: Зачем становиться разработчиком больших данных?

Аналитика больших данных в финансах

С развитием технологических инноваций большие данные стали неотъемлемой частью банковского и финансового сектора, и поэтому большие данные в финансах становятся важным аспектом человеческой деятельности. Финансовые услуги, такие как цифровой банкинг, управление активами и платформы управления состоянием, онлайн-кредитование между физическими лицами, финансирование малого и среднего бизнеса, платформы краудфандинга, платформы мобильных платежей и криптовалюта, создают огромные объемы данных, которыми необходимо эффективно и тщательно управлять. без ущерба для информации.

Поскольку функционирование любой финансовой организации зависит от данных и их защиты, аналитика больших данных привнесла столь необходимую гибкость и прозрачность в финансовую отрасль. Будь то анализ рисков, обнаружение мошенничества, удовлетворенность клиентов или алгоритмическая торговля, большие данные позволили финансовой системе больше сосредоточиться на улучшении предоставления услуг, а не на проблемах безопасности.

Лучшие приложения аналитики больших данных в финансах

• Обнаружение мошенничества . Несмотря на то, что быстрорастущий цифровой мир оказался весьма полезным, в нем есть своя доля мошенничества и мошенничества. Самая большая проблема, с которой сегодня сталкивается банковский сектор, — это растущее число кибератак, в результате которых конфиденциальная информация о клиентах становится уязвимой. Но благодаря аналитике больших данных и алгоритмам машинного обучения необычные действия пользователей и модели расходов позволили финансовым организациям вовремя обнаруживать мошенничество и мошенничество.
• Управление рисками . Чтобы предотвратить значительные потери доходов, банковские организации должны создать надежную систему управления рисками, и именно здесь появляется еще одно применение больших данных в финансах . Обнаружение рисков в режиме реального времени и защита клиентов от мошенничества стали возможными благодаря аналитике больших данных.
• Отношения с клиентами . Поддержание удовлетворительных отношений с клиентами является самой большой проблемой, с которой сталкивается банковский сектор. От сбора и анализа данных о клиентах до предоставления выгодных предложений и обеспечения безопасности транзакций — аналитика больших данных изменила способ взаимодействия банковских организаций с клиентами.

Как аналитика больших данных повлияла на финансовый сектор?

Вкратце влияние больших данных и аналитики на финансовый сектор включает следующее:

• Информация, предоставляемая большими данными, влияет на решающие факторы успеха и производительности в сфере финансовых услуг.
• Финансовые аналитики могут принимать более качественные и обоснованные инвестиционные решения.
• Финансовые отрасли используют прогностические модели на основе данных для отслеживания структуры расходов.
• Аналитика больших данных расширила наше понимание финансовых рынков.
• Налоговая реформа, торговля, инвестиции, анализ рисков, автоматизация, обнаружение мошенничества и управление были обновлены благодаря наличию полезных наборов данных.
• Использование аналитики больших данных в финансовой отрасли помогло преодолеть различные проблемы и предоставило ценную информацию о том, как улучшить качество банковского обслуживания при удовлетворении потребностей клиентов.
• Наконец, большие данные обеспечили прозрачность и существенно повлияли на экономический анализ и моделирование.

Заключение

Доступность огромных объемов данных открыла перед предприятиями и отраслями бесконечные возможности для улучшения своих услуг и увеличения прибыли. Банковский сектор значительно выиграл, и нет нужды говорить, что большие данные в финансах стали наиболее многообещающей областью, в которой аналитика больших данных нашла несколько применений.

От обнаружения мошенничества до улучшения отношений с клиентами финансовый сектор делает все возможное, чтобы использовать потенциал больших данных. Аналитика больших данных произвела революцию в индустрии онлайн-банкинга и продолжает влиять на наиболее важные аспекты банковского дела и финансов по всему миру.

Если вам интересно узнать больше о больших данных, ознакомьтесь с нашей программой PG Diploma в области разработки программного обеспечения со специализацией в области больших данных, которая предназначена для работающих профессионалов и включает более 7 тематических исследований и проектов, охватывает 14 языков и инструментов программирования, практические занятия. семинары, более 400 часов интенсивного обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Изучайте онлайн-курсы по разработке программного обеспечения в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.