什麼是大數據？

數據的巨大擴散和增加的技術複雜性繼續改變行業運營和競爭的方式。在過去的幾年裡，世界上90％的數據是每天創建2.5千萬千分比的數據。通常稱為大數據，這種快速增長和存儲為結構化和非結構化數據的收集，處理和分析創造了機會

大數據工作如何

在大數據的4V之後，組織使用數據和分析來獲得有價值的洞察力，以告知更好的業務決策。採用大數據使用的行業包括金融服務，技術，營銷和醫療保健，為少數人名。通過大數據的採用繼續重新定義行業的競爭景觀。據估計，84％的企業認為沒有分析戰略的企業冒著失去市場競爭優勢的風險。

特別是金融服務已廣泛採用大數據分析，以告知更好的投資決策，並以一致的回報。結合大數據，算法交易使用具有復雜數學模型的巨大歷史數據來最大化產品組合返回。繼續採用大數據將不可避免地改變金融服務的景觀。然而，隨著它的表觀效益，對大數據捕獲數據的能力的能力仍然存在重大挑戰。

4v的大數據

4V對大數據的基礎：體積，品種，準確性和速度。金融機構面臨著增加的競爭，監管制約因素和客戶需求，正在尋求利用技術獲得效率的新方法。根據業界，公司可以使用大數據的某些方面來獲得競爭優勢。

速度是必須存儲和分析數據的速度。紐約證券交易所每天捕獲1歲的信息。到2016年，估計的189億網絡連接，大約2.5左右的地球連接.3金融機構可以通過專注於有效和快速加工交易來區分競爭。

大數據可以分類為非結構化或結構化數據。非結構化數據是未經組織的信息，並且不會陷入預先確定的模型。這包括從社交媒體來源收集的數據，幫助機構收集有關客戶需求的信息。結構化數據包括由組織中的關係數據庫和電子表格中的組織管理的信息組成。結果，必須主動管理各種形式的數據，以便提供更好的業務決策。

越來越多的市場數據對金融機構帶來了一大挑戰。隨著龐大的歷史數據，銀行和資本市場需要積極管理股票數據。同樣，投資銀行和資產管理公司使用龐大的數據來進行健全的投資決策。保險和退休公司可以訪問經過積極風險管理的過去的政策和索賠信息。

算法交易

由於計算機不斷增長的能力，算法交易已成為大數據的代名詞。自動化過程使計算機程序能夠以人類交易者不能的速度和頻率執行金融交易。在數學模型中，AlgorThmicTrading提供以最佳價格執行的交易，並及時交易放置，並降低由於行為因素導致的手動誤差。

機構可以更有效地限制算法，以納入大量數據，利用大量的歷史數據到反向策略，從而創造了更少的風險投資。這有助於用戶識別有用的數據以保持和低值數據丟棄。鑑於可以使用結構化和非結構化數據創建算法，在一個算法引擎中包含實時新聞，社交媒體和庫存數據可以產生更好的交易決策。與決策不同，可能受到不同信息，人類情感和偏見的影響，算法交易僅在金融模型和數據上執行。

RoboAdvisors在數字平台上使用投資算法和大量數據。投資是通過現代組合理論構成的，通常贊同長期投資，以維持一致的回報，並且需要與人類財務顧問最小的互動。

挑戰

儘管金融服務行業越來越大的大數據，但該領域仍存在重大挑戰。最重要的是，各種非結構化數據的集合支持對隱私的擔憂。可以通過社交媒體，電子郵件和健康記錄來聚集個人信息。

在金融服務中，大多數批評都屬於數據分析。純粹的數據量需要更高的統計技術的複雜性，以獲得準確的結果。特別是，批評者將信號儲存到噪聲中作為雜散相關的模式，純粹偶然的統計上穩健的結果。同樣，由於歷史數據的趨勢，基於經濟理論的算法通常指向長期投資機會。有效地生產支持短期投資策略的結果是預測模型中固有的挑戰。

底線

大數據繼續改變各行各業，特別是金融服務的景觀。許多金融機構正在採用大數據分析，以保持競爭優勢。通過結構化和非結構化數據，複雜的算法可以使用多個數據源執行交易。通過自動化最小化人類的情感和偏見;然而，與大數據分析的交易有其自己的具體挑戰，迄今為止產生的統計結果由於該領域的相對新穎性而沒有完全接受。然而，由於金融服務趨勢朝大數據和自動化，統計技術的複雜程度將提高準確性。