Quando pensamos em setores industriais impulsionados pela alta tecnologia, para algumas pessoas, o setor financeiro não é o primeiro setor que vem à mente. No entanto, quando consideramos os 5 Vs de big data – volume, velocidade, variedade, veracidade e valor – é difícil pensar em outros setores cujos requisitos se encaixam tão bem nas diretrizes.
A vasta proliferação de dados e o aumento das complexidades tecnológicas continuam a transformar a maneira como as indústrias operam e competem. Segundo a IBM, todos os dias são criados 2,5 quintilhões de bytes em forma de dados e, atualmente, 90% de todos os dados que estão presentes no mundo foram criados nos últimos 2 anos. O big data trata-se deste rápido crescimento e armazenamento, e cria oportunidades para coleta, processamento e análise de dados, sejam eles estruturados ou não.
As organizações usam dados e análises para obter informações valiosas para informar melhores decisões de negócios. A adoção de big data continua a redefinir o cenário competitivo das indústrias, especialmente porque aqueles sem uma estratégia de análise correm o risco de perder uma vantagem competitiva no mercado.
Seguindo essa tendência, há um crescente volume de pesquisas e desenvolvimento de algoritmos relacionados ao uso de dados financeiros para aumentar a eficácia do negócio, o qual adotam amplamente a análise de big data para informar melhores decisões de investimento com retornos consistentes. Os algoritmos utilizam variados dados, com modelos matemáticos complexos, para maximizar os retornos e mitigar os riscos.
A adoção contínua de big data inevitavelmente transforma o cenário dos serviços financeiros e, à medida que o volume de dados de mercado aumenta, isto representa maiores oportunidades e também novos desafios para as instituições.
5 Vs de Big Data: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor
A Bolsa de Nova York captura 1 terabyte de informações por dia. É com volume, variedade e velocidade no qual dados reais são armazenados e analisados para gerar valor, garantindo processamento eficiente e rápido das informações para a tomada de decisão.
O processo automatizado dos algoritmos permite que programas de computador executem operações financeiras em velocidades e frequências inviáveis para um operador humano. Dentro dos modelos matemáticos, a negociação algorítmica fornece negócios executados com otimização e redução de erros manuais.
O grande volume de dados exige maior sofisticação das técnicas estatísticas para obter resultados precisos e, consequentemente, a produção eficiente de resultados que suportam uma estratégia de investimento de curto prazo, inerentes aos modelos preditivos.
Embora ninguém possa prever em 100% os mercados futuros, a análise profunda de dados históricos e parâmetros atuais do mercado fornecem modelos sofisticados e adaptativos de tendências e comportamentos nos mercados. Por sua vez, esses modelos facilitam decisões mais rápidas e melhor informadas (incluindo sistemas de negociação e análises de risco).
Em suma
O big data continua a transformar o panorama de várias indústrias, especialmente serviços financeiros, onde a adoção da análise de big data mantém a vantagem competitiva. Através de algoritmos complexos, que utilizam várias fontes de dados, a automatização da negociação com análise de big data tem seu próprio conjunto específico de desafios. No entanto, como tendência de serviços financeiros, a sofisticação das técnicas estatísticas aumentará sua precisão e também as oportunidades de negócio.
Fontes: Investopedia e IEEE IT Professional
