ビッグデータとは？
膨大なデータの拡散と技術の複雑化は、業界の運営と競争の方法を変え続けています。 過去数年間で、世界のデータの90％は、毎日2.5兆バイトのデータを作成した結果として作成されました。 一般にビッグデータと呼ばれるこの急速な成長とストレージにより、構造化データと非構造化データの収集、処理、分析の機会が生まれます。
ビッグデータの仕組み
ビッグデータの4つのVに続いて、組織はデータと分析を使用して、より良いビジネス上の意思決定に役立つ貴重な洞察を獲得します。 ビッグデータの使用を採用した業界には、金融サービス、テクノロジー、マーケティング、ヘルスケアなどがあります。 ビッグデータの採用は、業界の競争環境を再定義し続けています。 推定84％の企業は、分析戦略を持たない企業が市場で競争力を失うリスクがあると考えています。
特に、金融サービスは、一貫したリターンでより良い投資決定を通知するために、ビッグデータ分析を広く採用しています。 アルゴリズム取引では、ビッグデータと組み合わせて、膨大な履歴データと複雑な数学モデルを使用してポートフォリオのリターンを最大化します。 ビッグデータの継続的な採用は、必然的に金融サービスの展望を変えるでしょう。 ただし、明らかな利点に加えて、大量のデータをキャプチャするビッグデータの能力に関して、大きな課題が残っています。
ビッグデータの4つのV
4つのVは、ビッグデータの基本であるボリューム、多様性、真実性、速度です。 競争の激化、規制上の制約、顧客のニーズに直面して、金融機関は効率を高めるためにテクノロジーを活用する新しい方法を模索しています。 業界によっては、企業はビッグデータの特定の側面を使用して競争上の優位性を獲得できます。
速度は、データを保存および分析する速度です。 ニューヨーク証券取引所は、毎日1テラバイトの情報を収集します。 2016年までに、推定で189億のネットワーク接続があり、地球上では1人あたり約2.5の接続がありました。 金融機関は、取引を効率的かつ迅速に処理することに焦点を当てることにより、競合他社との差別化を図ることができます。
ビッグデータは、非構造化データまたは構造化データに分類できます。 非構造化データとは、組織化されておらず、事前に決定されたモデルに分類されない情報です。 これには、ソーシャルメディアソースから収集されたデータが含まれます。これは、機関が顧客のニーズに関する情報を収集するのに役立ちます。 構造化データは、組織がリレーショナルデータベースとスプレッドシートですでに管理している情報で構成されます。 その結果、ビジネス上の意思決定を改善するために、さまざまな形式のデータを積極的に管理する必要があります。
市場データの量の増加は、金融機関にとって大きな課題です。 膨大な履歴データに加えて、銀行および資本市場はティッカーデータを積極的に管理する必要があります。 同様に、投資銀行や資産管理会社は、膨大なデータを使用して適切な投資判断を下しています。 保険会社および退職企業は、アクティブなリスク管理のために過去の保険契約および請求情報にアクセスできます。
アルゴリズム取引
アルゴリズム取引は、コンピューターの能力の向上により、ビッグデータと同義語になっています。 自動化されたプロセスにより、コンピュータープログラムは、人間のトレーダーができない速度と頻度で金融取引を実行できます。 数学的モデル内で、アルゴリズム取引は可能な限り最良の価格で実行される取引とタイムリーな取引配置を提供し、行動要因による手動エラーを削減します。
機関は、アルゴリズムをより効果的に削減して大量のデータを組み込み、大量の履歴データを活用して戦略をバックテストし、リスクの少ない投資を作成できます。 これにより、ユーザーは、保持する有用なデータと、破棄する価値の低いデータを特定できます。 構造化データと非構造化データを使用してアルゴリズムを作成できることを考えると、リアルタイムニュース、ソーシャルメディア、株式データを1つのアルゴリズムエンジンに組み込むことで、より良い取引判断を下すことができます。 さまざまな情報源、人間の感情、バイアスの影響を受ける可能性のある意思決定とは異なり、アルゴリズム取引は金融モデルとデータのみで実行されます。
ロボアドバイザーは、デジタルプラットフォームで投資アルゴリズムと大量のデータを使用します。 投資は、通常、一貫した収益を維持するために長期投資を支持し、人間の財務アドバイザーとの最小限のやり取りを必要とするモダンポートフォリオ理論によって構成されています。
課題
金融サービス業界ではビッグデータの採用が増えていますが、この分野には大きな課題が残っています。 最も重要なことは、さまざまな非構造化データの収集がプライバシーに関する懸念をサポートしていることです。 ソーシャルメディア、電子メール、健康記録を通じて、個人の意思決定に関する個人情報を収集できます。
特に金融サービスでは、批判の大部分はデータ分析に当てはまります。 膨大な量のデータは、正確な結果を得るために、より高度な統計的手法を必要とします。 特に、批評家は偽の相関のパターンとして信号対雑音を過大評価し、純粋に偶然に統計的に堅牢な結果を表します。 同様に、経済理論に基づくアルゴリズムは通常、履歴データの傾向による長期的な投資機会を示します。 短期投資戦略をサポートする結果を効率的に生成することは、予測モデルに固有の課題です。
ボトムライン
ビッグデータは、さまざまな業界、特に金融サービスの状況を変え続けています。 多くの金融機関は、競争力を維持するためにビッグデータ分析を採用しています。 構造化および非構造化データを通じて、複雑なアルゴリズムは多数のデータソースを使用して取引を実行できます。 自動化により、人間の感情と偏見を最小限に抑えることができます。 ただし、ビッグデータ分析との取引には固有の課題があります。これまでに生成された統計結果は、この分野の相対的な新規性のために完全には受け入れられていません。 ただし、金融サービスがビッグデータと自動化に向かうにつれて、統計手法の高度化により精度が向上します。
