Apa itu Big Data?
Proliferasi data yang luas dan meningkatnya kompleksitas teknologi terus mengubah cara industri beroperasi dan bersaing. Selama beberapa tahun terakhir, 90 persen dari data di dunia telah dibuat sebagai hasil dari penciptaan 2, 5 quintillion byte data setiap hari. Biasanya disebut sebagai data besar, pertumbuhan dan penyimpanan yang cepat ini menciptakan peluang untuk pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data terstruktur dan tidak terstruktur.
Cara Kerja Big Data
Mengikuti big data 4 V, organisasi menggunakan data dan analitik untuk mendapatkan wawasan berharga untuk menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik. Industri yang telah mengadopsi penggunaan data besar termasuk layanan keuangan, teknologi, pemasaran, dan perawatan kesehatan, untuk beberapa nama. Adopsi big data terus mendefinisikan kembali lanskap kompetitif industri. Diperkirakan 84 persen perusahaan percaya mereka yang tidak memiliki strategi analitik berisiko kehilangan daya saing di pasar.
Layanan keuangan, khususnya, telah secara luas mengadopsi analitik data besar untuk menginformasikan keputusan investasi yang lebih baik dengan pengembalian yang konsisten. Dalam hubungannya dengan data besar, perdagangan algoritmik menggunakan data historis yang luas dengan model matematika yang kompleks untuk memaksimalkan pengembalian portofolio. Adopsi data besar yang berkelanjutan akan mengubah lanskap layanan keuangan. Namun, bersama dengan manfaatnya yang nyata, tantangan yang signifikan tetap terkait dengan kemampuan big data untuk menangkap volume data yang meningkat.
4 V tentang Data Besar
4 V sangat penting untuk data besar: volume, variasi, kebenaran, dan kecepatan. Menghadapi persaingan yang semakin ketat, kendala regulasi, dan kebutuhan pelanggan, lembaga keuangan mencari cara baru untuk memanfaatkan teknologi untuk mendapatkan efisiensi. Bergantung pada industrinya, perusahaan dapat menggunakan aspek tertentu dari big data untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.
Kecepatan adalah kecepatan di mana data harus disimpan dan dianalisis. Bursa Efek New York menangkap 1 terabyte informasi setiap hari. Pada 2016, diperkirakan ada 18, 9 miliar koneksi jaringan, dengan sekitar 2, 5 koneksi per orang di Bumi. Lembaga keuangan dapat membedakan diri dari pesaing dengan berfokus pada pemrosesan perdagangan yang efisien dan cepat.
Big data dapat dikategorikan sebagai data tidak terstruktur atau terstruktur. Data yang tidak terstruktur adalah informasi yang tidak terorganisir dan tidak termasuk dalam model yang ditentukan sebelumnya. Ini termasuk data yang dikumpulkan dari sumber media sosial, yang membantu lembaga mengumpulkan informasi tentang kebutuhan pelanggan. Data terstruktur terdiri dari informasi yang sudah dikelola oleh organisasi dalam database relasional dan spreadsheet. Akibatnya, berbagai bentuk data harus dikelola secara aktif untuk menginformasikan keputusan bisnis yang lebih baik.
Meningkatnya volume data pasar merupakan tantangan besar bagi lembaga keuangan. Seiring dengan data historis yang luas, perbankan dan pasar modal perlu secara aktif mengelola data ticker. Demikian juga, bank investasi dan perusahaan manajemen aset menggunakan data yang banyak untuk membuat keputusan investasi yang baik. Perusahaan asuransi dan pensiun dapat mengakses kebijakan masa lalu dan informasi klaim untuk manajemen risiko aktif.
Perdagangan Algoritma
Perdagangan algoritmik menjadi identik dengan data besar karena meningkatnya kemampuan komputer. Proses otomatis memungkinkan program komputer untuk melakukan perdagangan finansial dengan kecepatan dan frekuensi yang tidak bisa dilakukan oleh pedagang manusia. Dalam model matematika, perdagangan algoritmik menyediakan perdagangan yang dilakukan dengan harga terbaik dan penempatan perdagangan tepat waktu dan mengurangi kesalahan manual karena faktor perilaku.
Institusi dapat lebih efektif membatasi algoritma untuk menggabungkan sejumlah besar data, meningkatkan volume besar data historis ke strategi backtest, sehingga menciptakan investasi yang kurang berisiko. Ini membantu pengguna mengidentifikasi data yang berguna untuk disimpan serta data bernilai rendah untuk dibuang. Mengingat bahwa algoritma dapat dibuat dengan data terstruktur dan tidak terstruktur, menggabungkan berita waktu nyata, media sosial, dan data stok dalam satu mesin algoritmik dapat menghasilkan keputusan perdagangan yang lebih baik. Tidak seperti pengambilan keputusan, yang dapat dipengaruhi oleh berbagai sumber informasi, emosi manusia dan bias, perdagangan algoritmik dijalankan semata-mata pada model dan data keuangan.
Penasihat Robo menggunakan algoritma investasi dan sejumlah besar data pada platform digital. Investasi dibingkai melalui teori Portofolio Modern, yang biasanya mendukung investasi jangka panjang untuk mempertahankan pengembalian yang konsisten, dan membutuhkan interaksi minimal dengan penasihat keuangan manusia.
Tantangan
Meskipun industri jasa keuangan semakin merangkul big data, tantangan signifikan masih ada di lapangan. Yang paling penting, pengumpulan berbagai data yang tidak terstruktur mendukung masalah privasi. Informasi pribadi dapat dikumpulkan tentang pengambilan keputusan individu melalui media sosial, email, dan catatan kesehatan.
Dalam layanan keuangan khususnya, sebagian besar kritik jatuh ke analisis data. Volume data yang banyak membutuhkan kecanggihan teknik statistik yang lebih besar untuk mendapatkan hasil yang akurat. Secara khusus, kritikus menilai sinyal menjadi noise sebagai pola korelasi palsu, yang menunjukkan hasil yang kuat secara statistik murni karena kebetulan. Demikian juga, algoritma yang didasarkan pada teori ekonomi biasanya menunjukkan peluang investasi jangka panjang karena tren dalam data historis. Menghasilkan hasil yang efisien dan mendukung strategi investasi jangka pendek merupakan tantangan yang melekat dalam model prediksi.
Garis bawah
Big data terus mengubah lanskap berbagai industri, terutama jasa keuangan. Banyak lembaga keuangan mengadopsi analitik data besar untuk mempertahankan keunggulan kompetitif. Melalui data terstruktur dan tidak terstruktur, algoritma yang kompleks dapat melakukan perdagangan menggunakan sejumlah sumber data. Emosi dan bias manusia dapat diminimalkan melalui otomatisasi; Namun, perdagangan dengan analisis big data memiliki tantangan spesifik tersendiri. Hasil statistik yang dihasilkan sejauh ini belum sepenuhnya dianut karena kebaruan relatif lapangan. Namun, seiring tren layanan keuangan menuju data besar dan otomatisasi, kecanggihan teknik statistik akan meningkatkan akurasi.
