Qué es el big data?
La gran proliferación de datos y la creciente complejidad tecnológica siguen transformando la forma en que las industrias operan y compiten. En los últimos años, el 90% de los datos del mundo se han creado como resultado de la creación de 2.5 quintillones de bytes de datos al día. Este rápido crecimiento y almacenamiento, comúnmente conocido como big data, crea oportunidades para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos estructurados y no estructurados.
Cómo funciona el Big Data
Siguiendo las 4 V de big data, las organizaciones utilizan los datos y los análisis para obtener una valiosa información que les permita tomar mejores decisiones empresariales. Las industrias que han adoptado el uso de big data incluyen los servicios financieros, la tecnología, el marketing y la atención sanitaria, por nombrar algunas. La adopción de big data sigue redefiniendo el panorama competitivo de las industrias. Se estima que el 84% de las empresas creen que las que no tienen una estrategia de análisis corren el riesgo de perder una ventaja competitiva en el mercado.
Los servicios financieros, en particular, han adoptado ampliamente la analítica de big data para fundamentar mejores decisiones de inversión con rendimientos constantes. Junto con el big data, el trading algorítmico utiliza vastos datos históricos con complejos modelos matemáticos para maximizar la rentabilidad de las carteras. La adopción continua de big data transformará inevitablemente el panorama de los servicios financieros. Sin embargo, junto con sus aparentes beneficios, siguen existiendo importantes retos en lo que respecta a la capacidad del big data para captar el creciente volumen de datos.
Las 4 V del Big Data
Las 4 V son fundamentales para el big data: volumen, variedad, veracidad y velocidad. Ante el aumento de la competencia, las limitaciones normativas y las necesidades de los clientes, las instituciones financieras buscan nuevas formas de aprovechar la tecnología para ganar eficiencia. Dependiendo del sector, las empresas pueden utilizar ciertos aspectos del big data para obtener una ventaja competitiva.
La velocidad es la velocidad a la que los datos deben ser almacenados y analizados. La Bolsa de Nueva York captura 1 terabyte de información cada día. En 2016, se estima que había 18.9.000 millones de conexiones de red, con aproximadamente 2.5 conexiones por persona en la Tierra. Las instituciones financieras pueden diferenciarse de la competencia centrándose en el procesamiento eficiente y rápido de las operaciones.
Los big data pueden clasificarse como datos no estructurados o estructurados. Los datos no estructurados son información que no está organizada y no se ajusta a un modelo predeterminado. Esto incluye los datos recogidos 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 gestionada por la organización en bases de datos relacionales y hojas de cálculo. En consecuencia, las distintas formas de datos deben gestionarse de forma activa para poder tomar mejores decisiones empresariales.
El creciente volumen de datos de mercado supone un gran reto para las instituciones financieras. Junto con los vastos datos históricos, la banca y los mercados de capitales necesitan gestionar activamente los datos de los teletipos. Del mismo modo, los bancos de inversión y las empresas de gestión de activos utilizan un gran volumen de datos para tomar decisiones de inversión acertadas. Las empresas de seguros y jubilaciones pueden acceder a información sobre pólizas y siniestros pasados para una gestión activa del riesgo.
Comercio algorítmico
La negociación algorítmica se ha convertido en sinónimo de big data debido a las crecientes capacidades de los ordenadores. El proceso automatizado permite a los programas informáticos ejecutar operaciones financieras a velocidades y frecuencias que un operador humano no puede. Dentro de los modelos matemáticos, el trading algorítmico proporciona operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles y la colocación de operaciones a tiempo y reduce los errores manuales debidos a factores de comportamiento.
Las instituciones pueden reducir más eficazmente los algoritmos para incorporar cantidades masivas de datos, aprovechando grandes volúmenes de datos históricos para hacer backtest de las estrategias, creando así inversiones menos arriesgadas. Esto ayuda a los usuarios a identificar los datos útiles que hay que conservar, así como los datos de poco valor que hay que descartar. Dado que los algoritmos pueden crearse con datos estructurados y no estructurados, la incorporación de noticias en tiempo real, medios sociales y datos bursátiles en un motor algorítmico puede generar mejores decisiones de negociación. A diferencia de la toma de decisiones, en la que pueden influir diversas fuentes de información, las emociones y los prejuicios humanos, las operaciones algorítmicas se ejecutan únicamente sobre la base de modelos y datos financieros.
Los robots asesores utilizan algoritmos de inversión y cantidades masivas de datos en una plataforma digital. Las inversiones se enmarcan en la Teoría Moderna de la Cartera, que suele respaldar las inversiones a largo plazo para mantener un rendimiento constante, y requiere una interacción mínima con los asesores financieros humanos.
Desafíos
A pesar de que el sector de los servicios financieros está adoptando cada vez más los macrodatos, siguen existiendo importantes retos en este campo. Y lo que es más importante, la recopilación de diversos datos no estructurados favorece la preocupación por la privacidad. Se puede recopilar información personal sobre la toma de decisiones de un individuo a través de las redes sociales, los correos electrónicos y los historiales médicos.
Dentro de los servicios financieros específicamente, la mayoría de las críticas recaen sobre 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 relación señal/ruido como patrones de correlaciones espurias, que representan resultados estadísticamente sólidos por pura casualidad. Asimismo, los algoritmos basados en la teoría económica suelen señalar oportunidades de inversión a largo plazo gracias a las tendencias de los datos históricos. Producir eficazmente resultados que apoyen una estrategia de inversión a corto plazo son retos inherentes a los modelos predictivos.
El resultado final
Los macrodatos siguen transformando el panorama de varios sectores, especialmente el de los servicios financieros. Muchas instituciones financieras están adoptando el análisis de big data para mantener una ventaja competitiva. A través de datos estructurados y no estructurados, complejos algoritmos pueden ejecutar operaciones utilizando una serie de fuentes de datos. La emoción y el sesgo humanos pueden minimizarse mediante la automatización; sin embargo, el comercio con el análisis de big data tiene su propio conjunto de desafíos específicos Los resultados estadísticos producidos hasta ahora no han sido totalmente adoptados 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.
Fuentes de información
Nuestro equipo requiere que los escritores utilicen fuentes primarias para apoyar su trabajo. Entre ellos se incluyen libros blancos, datos gubernamentales, informes originales y entrevistas con expertos del sector. También hacemos referencia a investigaciones originales de otras editoriales de renombre cuando es necesario. Puede obtener más información sobre las normas que seguimos para producir contenidos precisos e imparciales en nuestro
política editorial.