Was ist Big Data?
Die enorme Verbreitung von Daten und die zunehmende technologische Komplexität verändern die Art und Weise, wie die Industrie arbeitet und im Wettbewerb steht. In den letzten Jahren wurden 90 Prozent der Daten weltweit als Ergebnis der täglichen Erstellung von 2, 5 Billionen Datenbytes erstellt. Allgemein als Big Data bezeichnet, bietet dieses schnelle Wachstum und Speichern die Möglichkeit, strukturierte und unstrukturierte Daten zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren.
Wie Big Data funktioniert
Nach den 4 Vs von Big Data nutzen Unternehmen Daten und Analysen, um wertvolle Erkenntnisse für bessere Geschäftsentscheidungen zu gewinnen. Zu den Branchen, in denen Big Data eingesetzt wird, gehören Finanzdienstleistungen, Technologie, Marketing und Gesundheitswesen, um nur einige zu nennen. Die Einführung von Big Data definiert die Wettbewerbslandschaft der Branchen weiterhin neu. Schätzungsweise 84 Prozent der Unternehmen glauben, dass diejenigen ohne Analysestrategie das Risiko eingehen, einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verlieren.
Insbesondere Finanzdienstleister setzen Big-Data-Analysen ein, um bessere Anlageentscheidungen mit gleichbleibenden Erträgen zu treffen. In Verbindung mit Big Data verwendet der algorithmische Handel umfangreiche historische Daten mit komplexen mathematischen Modellen, um die Portfoliorenditen zu maximieren. Die fortgesetzte Verbreitung von Big Data wird die Landschaft der Finanzdienstleistungen zwangsläufig verändern. Neben den offensichtlichen Vorteilen bleiben jedoch erhebliche Herausforderungen in Bezug auf die Fähigkeit von Big Data, das wachsende Datenvolumen zu erfassen.
4 V's von Big Data
Die 4 Vs sind für Big Data von grundlegender Bedeutung: Volumen, Vielfalt, Wahrhaftigkeit und Geschwindigkeit. Angesichts des zunehmenden Wettbewerbs, aufsichtsrechtlicher Beschränkungen und der Kundenbedürfnisse suchen Finanzinstitute nach neuen Wegen, um Technologien für mehr Effizienz einzusetzen. Je nach Branche können Unternehmen bestimmte Aspekte von Big Data nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Die Geschwindigkeit ist die Geschwindigkeit, mit der Daten gespeichert und analysiert werden müssen. Die New York Stock Exchange erfasst jeden Tag 1 Terabyte an Informationen. Bis 2016 gab es schätzungsweise 18, 9 Milliarden Netzwerkverbindungen mit ungefähr 2, 5 Verbindungen pro Person auf der Erde. Finanzinstitute können sich durch eine effiziente und schnelle Abwicklung von Geschäften vom Wettbewerb abheben.
Big Data kann als unstrukturierte oder strukturierte Daten klassifiziert werden. Unstrukturierte Daten sind Informationen, die nicht organisiert sind und nicht in ein vorbestimmtes Modell fallen. Dazu gehören Daten aus Social Media-Quellen, mit denen Institutionen Informationen über Kundenbedürfnisse sammeln können. Strukturierte Daten bestehen aus Informationen, die von der Organisation bereits in relationalen Datenbanken und Tabellen verwaltet wurden. Infolgedessen müssen die verschiedenen Datenformen aktiv verwaltet werden, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Das zunehmende Volumen an Marktdaten stellt Finanzinstitute vor große Herausforderungen. Neben umfangreichen historischen Daten müssen Banken und Kapitalmärkte Tickerdaten aktiv verwalten. Ebenso verwenden Investmentbanken und Vermögensverwalter umfangreiche Daten, um fundierte Anlageentscheidungen zu treffen. Versicherungs- und Rentenversicherungsunternehmen können für ein aktives Risikomanagement auf frühere Vertrags- und Schadeninformationen zugreifen.
Algorithmischer Handel
Der algorithmische Handel ist aufgrund der wachsenden Leistungsfähigkeit von Computern zu einem Synonym für Big Data geworden. Der automatisierte Prozess ermöglicht es Computerprogrammen, Finanzgeschäfte mit Geschwindigkeiten und Frequenzen auszuführen, die ein menschlicher Händler nicht kann. Innerhalb der mathematischen Modelle bietet der algorithmische Handel Trades, die zu den bestmöglichen Preisen und zur richtigen Zeit ausgeführt werden, und reduziert manuelle Fehler aufgrund von Verhaltensfaktoren.
Institute können Algorithmen effektiver einschränken, um große Datenmengen einzubeziehen. Dabei werden große Mengen historischer Daten für Backtest-Strategien genutzt, wodurch weniger riskante Investitionen entstehen. Auf diese Weise können Benutzer nützliche Daten identifizieren, die aufbewahrt werden sollen, sowie geringwertige Daten, die verworfen werden sollen. Angesichts der Tatsache, dass Algorithmen mit strukturierten und unstrukturierten Daten erstellt werden können, können durch die Integration von Echtzeitnachrichten, sozialen Medien und Börsendaten in eine algorithmische Engine bessere Handelsentscheidungen getroffen werden. Im Gegensatz zur Entscheidungsfindung, die durch unterschiedliche Informationsquellen, menschliche Emotionen und Vorurteile beeinflusst werden kann, werden algorithmische Trades ausschließlich mit Finanzmodellen und -daten ausgeführt.
Robo-Berater verwenden Investmentalgorithmen und riesige Datenmengen auf einer digitalen Plattform. Die Anlagen basieren auf der Modern Portfolio-Theorie, die in der Regel langfristige Anlagen unterstützt, um eine gleichbleibende Rendite zu erzielen, und nur minimale Interaktion mit menschlichen Finanzberatern erfordert.
Herausforderungen
Trotz der zunehmenden Akzeptanz von Big Data in der Finanzdienstleistungsbranche bestehen vor Ort noch erhebliche Herausforderungen. Am wichtigsten ist, dass die Erfassung verschiedener unstrukturierter Daten Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes untermauert. Über soziale Medien, E-Mails und Krankenakten können persönliche Informationen über die Entscheidungsfindung einer Person gesammelt werden.
Speziell bei Finanzdienstleistungen wird die Datenanalyse am häufigsten kritisiert. Das schiere Datenvolumen erfordert eine ausgefeiltere Statistik, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Insbesondere überbewerten Kritiker das Signal-Rausch-Verhältnis als Muster von Fehlkorrelationen, die rein zufällig statistisch belastbare Ergebnisse darstellen. Ebenso weisen Algorithmen auf der Grundlage der Wirtschaftstheorie aufgrund von Trends in historischen Daten in der Regel auf langfristige Investitionsmöglichkeiten hin. Effiziente Ergebnisse, die eine kurzfristige Anlagestrategie unterstützen, sind mit Prognosemodellen verbundene Herausforderungen.
Die Quintessenz
Big Data verändert weiterhin die Landschaft verschiedener Branchen, insbesondere der Finanzdienstleistungsbranche. Viele Finanzinstitute setzen Big-Data-Analysen ein, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Durch strukturierte und unstrukturierte Daten können komplexe Algorithmen Trades unter Verwendung einer Reihe von Datenquellen ausführen. Menschliche Emotionen und Vorurteile können durch Automatisierung minimiert werden. Der Handel mit Big-Data-Analysen hat jedoch seine eigenen spezifischen Herausforderungen. Die bisher erzielten statistischen Ergebnisse wurden aufgrund der relativen Neuheit des Bereichs nicht vollständig berücksichtigt. Da Finanzdienstleistungen jedoch in Richtung Big Data und Automatisierung tendieren, wird die Präzision der statistischen Techniken zunehmen.
