Cómo Big Data ha cambiado las finanzas

La gran proliferación de datos y las crecientes complejidades tecnológicas continúan transformando la forma en que operan y compiten las industrias. En los últimos dos años, el 90 por ciento de los datos en el mundo se han creado como resultado de la creación de 2.5 quintillones de bytes de datos diariamente. Comúnmente conocido como big data, este rápido crecimiento y almacenamiento crea oportunidades para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos estructurados y no estructurados.

Después de las 3 V de big data, las organizaciones usan datos y análisis para obtener información valiosa para informar mejores decisiones comerciales. Las industrias que han adoptado el uso de big data incluyen servicios financieros, tecnología, marketing y atención médica, por nombrar algunos. La adopción de Big Data continúa redefiniendo el panorama competitivo de las industrias. Se estima que el 89 por ciento de las empresas creen que aquellos sin una estrategia de análisis corren el riesgo de perder una ventaja competitiva en el mercado.

Los servicios financieros, en particular, han adoptado ampliamente el análisis de big data para informar mejores decisiones de inversión con retornos consistentes. Junto con Big Data, el comercio algorítmico utiliza vastos datos históricos con modelos matemáticos complejos para maximizar los rendimientos de la cartera. La continua adopción de big data transformará inevitablemente el panorama de los servicios financieros. Sin embargo, junto con sus aparentes beneficios, quedan desafíos importantes con respecto a la capacidad de los grandes datos para capturar el creciente volumen de datos. (Para más información, ver:El gran juego en Big Data.)

3 V de Big Data

Las 3 V son fundamentales para Big Data: volumen, variedad y velocidad. Ante la creciente competencia, las restricciones regulatorias y las necesidades de los clientes, las instituciones financieras están buscando nuevas formas de aprovechar la tecnología para ganar eficiencia. Dependiendo de la industria, las compañías pueden usar ciertos aspectos de big data para obtener una ventaja competitiva.

La velocidad es la velocidad a la que los datos deben almacenarse y analizarse. La Bolsa de Nueva York captura 1 terabyte de información durante cada día. Para 2016, habrá aproximadamente 18.9 mil millones de conexiones de red para 2016, con aproximadamente 2.5 conexiones por persona en la Tierra. Las instituciones financieras pueden diferenciarse de la competencia al enfocarse en el procesamiento eficiente y rápido de las transacciones.

Los grandes datos se pueden clasificar como datos no estructurados o estructurados. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se incluye en un modelo predeterminado. Esto incluye datos recopilados de las redes sociales, que ayudan a las instituciones a recopilar información sobre las necesidades de los clientes. Los datos estructurados consisten en información ya administrada por la organización en bases de datos relacionales y hojas de cálculo. Como resultado, las diversas formas de datos deben gestionarse activamente para informar mejores decisiones comerciales.

El creciente volumen de datos del mercado plantea un gran desafío para las instituciones financieras. Junto con la gran cantidad de datos históricos, los mercados bancarios y de capital deben gestionar activamente los datos de teletipo. Del mismo modo, los bancos de inversión y las empresas de gestión de activos utilizan datos voluminosos para tomar decisiones de inversión sólidas. Las empresas de seguros y jubilaciones pueden acceder a información sobre pólizas y reclamos anteriores para la gestión activa de riesgos. (Para más información, ver: Quants: los científicos de cohetes de Wall Street.)

Comercio algorítmico

El comercio algorítmico se ha convertido en sinónimo de big data debido a las capacidades crecientes de las computadoras. El proceso automatizado permite que los programas de computadora ejecuten operaciones financieras a velocidades y frecuencias que un operador humano no puede. Dentro de los modelos matemáticos, el comercio algorítmico proporciona operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles y una colocación comercial oportuna, y reduce los errores manuales debidos a factores de comportamiento.

Las instituciones pueden reducir de manera más efectiva los algoritmos para incorporar cantidades masivas de datos, aprovechando grandes volúmenes de datos históricos para respaldar estrategias, creando así inversiones menos riesgosas. Esto ayuda a los usuarios a identificar datos útiles para conservar, así como datos de bajo valor para descartar. Dado que los algoritmos se pueden crear con datos estructurados y no estructurados, la incorporación de noticias en tiempo real, redes sociales y datos de acciones en un motor algorítmico puede generar mejores decisiones comerciales. A diferencia de la toma de decisiones, que puede verse influenciada por diversas fuentes de información, emoción humana y sesgo, las transacciones algorítmicas se ejecutan únicamente en modelos y datos financieros.

Los asesores de Robo utilizan algoritmos de inversión y grandes cantidades de datos en una plataforma digital. Las inversiones se enmarcan a través de la teoría de la cartera moderna, que generalmente respalda las inversiones a largo plazo para mantener rendimientos consistentes y requiere una interacción mínima con los asesores financieros humanos. (Para más información, ver:Conceptos básicos del comercio algorítmico: conceptos y ejemplos.)

Desafíos

A pesar de que la industria de servicios financieros está adoptando cada vez más los grandes datos, todavía existen desafíos importantes en el campo. Lo más importante, la recopilación de varios datos no estructurados respalda las preocupaciones sobre la privacidad. Se puede recopilar información personal sobre la toma de decisiones de un individuo a través de las redes sociales, correos electrónicos y registros de salud.

Dentro de los servicios financieros específicamente, la mayoría de las críticas recaen en el análisis de datos. El gran volumen de datos requiere una mayor sofisticación de las técnicas estadísticas para obtener resultados precisos. En particular, los críticos sobrevaloran la señal al ruido como patrones de correlaciones espurias, que representan resultados estadísticamente robustos por pura casualidad. Del mismo modo, los algoritmos basados ​​en la teoría económica generalmente apuntan a oportunidades de inversión a largo plazo debido a las tendencias en los datos históricos. La producción eficiente de resultados que respalden una estrategia de inversión a corto plazo son desafíos inherentes a los modelos predictivos.

La línea de fondo

Big data continúa transformando el panorama de varias industrias, particularmente servicios financieros. Muchas instituciones financieras están adoptando análisis de big data para mantener una ventaja competitiva. A través de la estructura y los datos no estructurados, los algoritmos complejos pueden ejecutar operaciones utilizando una serie de fuentes de datos. La emoción y el prejuicio humano se pueden minimizar a través de la automatización; sin embargo, el comercio con análisis de big data tiene su propio conjunto específico de desafíos. Los resultados estadísticos producidos hasta ahora no se han aceptado por completo debido a la relativa novedad del campo. Sin embargo, a medida que los servicios financieros tienden hacia el big data y la automatización, la sofisticación de las técnicas estadísticas aumentará la precisión.

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