Dans cet article, nous aborderons certaines des tendances indiquant l’avenir du big data dans le secteur financier.
L’analyse de données volumineuses existe depuis plus de dix ans maintenant. Les premiers utilisateurs ont appris de leurs erreurs et montré comment les entreprises peuvent réellement tirer profit de l’utilisation de l’analyse de données volumineuses.
L’avenir du Big Data dans le secteur financier
Aller au-delà du battage médiatique
Le battage médiatique s’installe maintenant pour le big data. Les DSI ne sont pas aussi disposés à dépenser des millions uniquement pour l’expérimentation, ils veulent savoir comment les retours vont se produire.
Faire un test de réalité
Une erreur courante consiste à surestimer ce que les informations sur les données peuvent révéler. Une dépendance excessive à une source de données unique telle que l’analyse des sentiments peut entraîner un désastre. Les dirigeants et les scientifiques des données réalisent maintenant que l’analyse du Big Data n’est pas une solution à tout, et qu’un peu d’humilité s’impose.
Apprentissage automatique
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont étroitement liés à la science des données. Pour comprendre efficacement les données structurées et les données non structurées, les algorithmes doivent être intelligents et apprendre du passé.
De nombreux géants de la technologie comme Google, Microsoft, IBM et Amazon proposent désormais l’apprentissage automatique en tant que service. Cela signifie que tout le monde a désormais accès au type d’apprentissage automatique qui alimente les recherches Google.
C’est important, car il n’est désormais plus nécessaire d’être une grande entreprise pour avoir accès à ces technologies.
Sécurisation des données
Les régulateurs comprennent mieux les mégadonnées et veillent à ce qu’elles soient utilisées de manière responsable. Il y aura de grandes conséquences pour les entreprises qui ne font pas de leur mieux pour assurer la sécurité des données. Celles-ci viendront à la fois des gouvernements sous forme d’amendes et de pénalités, et des clients sous forme de confiance.
Cela devient encore plus difficile avec l’émergence de l’internet des objets. Les institutions financières qui prennent cela au sérieux prospéreront.
Passer au Cloud
Le monde informatique migre vers le cloud, et les sociétés financières sont celles qui montrent la voie. Le cloud computing est un facteur important qui a conduit les applications Big Data. Il permet de calculer à une échelle impossible auparavant.
Les énormes ensembles de données peuvent être répartis entre des milliers de serveurs dans un centre de données et exploités par des milliers de machines à la fois. Les institutions financières commencent maintenant à faire davantage confiance au cloud public qu’auparavant.
Développeurs et Data Scientists
Il devient une nécessité concurrentielle pour la plupart des entreprises de commencer à utiliser la science des données pour fonctionner.
Mais, en tant que discipline relativement nouvelle, il n’y a tout simplement pas assez de travailleurs qualifiés dans le domaine. Les institutions
financières doivent pouvoir y faire face. Pour combler ce vide, de nombreuses entreprises se tournent vers le machine learning pour analyser leurs données en masse.
Startups financières et banques challenger
Le rythme effréné des progrès technologiques perturbe presque toutes les industries du monde, et les services financiers ne sont pas différents. Les startups et les petites entreprises ont moins de poids historique à porter, et elles peuvent adopter la technologie plus rapidement et avec plus de précision.
De nombreuses startups financières utilisent l’analyse de données volumineuses pour offrir des services uniques aux clients que les grands garçons ne peuvent tout simplement pas actuellement.
Zopa est une plateforme de prêt peer-to-peer. Au lieu d’emprunter de l’argent auprès d’une banque ou d’une coopérative de crédit, vous pouvez emprunter auprès de milliers de personnes prêtes à prêter. C’est en concurrence directe avec la façon de faire de la banque.
Des banques plus petites et challengers comme Atom et Metro Bank profitent également de la technologie pour se mettre en position de concurrence. Ils tirent parti de cette nouvelle technologie pour gagner des clients.
L’avenir du Big Data dans le secteur financier ? C’est ici pour rester
Un raz de marée de données est généré à un rythme plus rapide chaque année en raison de la transformation numérique de chaque industrie, sous toutes les formes imaginables. Dans ces nouvelles données précieuses se trouvent des connaissances précieuses sur la façon dont le monde fonctionne actuellement, ce que les gens pensent et ce qui va se passer ensuite.
L’analyse des données est le secret pour le trouver.
L’avenir des services financiers sera dominé par l’analyse des mégadonnées. Ce n’est plus une expérience, les avantages des données exploitables sont énormes et les entreprises du monde entier en profitent.
Principales FAQ sur l’avenir des tendances du Big Data dans le secteur des services financiers
- Quelles sont les tendances menant à l’avenir du Big Data dans le secteur financier ?
Certaines tendances du secteur financier qui montrent l’avenir du Big Data incluent les entreprises qui comprennent la valeur de l’analyse du Big Data à de nombreuses fins, de la satisfaction des clients au développement commercial, la popularité de l’intelligence artificielle et des algorithmes d’apprentissage automatique, et les ressources informatiques avancées pour le traitement du Big Data via des services de cloud computing.
- Quels sont certains des défis pour l’avenir du big data dans le secteur financier ?
La gestion de l’identité numérique, la détection des fraudes, le trafic de données intrusif, la sécurité et la confidentialité des données sensibles des clients, les réglementations lourdes et les sanctions en cas de non-conformité, une exigence de compétences expertes en ingénierie des données sont quelques-uns des défis majeurs dans la manière d’utiliser les mégadonnées dans l’industrie des services financiers.
- Pourquoi est-il important maintenant d’utiliser l’analyse des mégadonnées dans les services fintech ?
L’analyse des méga données aide les entreprises de technologie financière à développer leur activité de plusieurs manières. Les sociétés financières analysent les données et comprennent mieux leurs clients et planifient leurs stratégies de développement commercial en conséquence. Cela n’est pas possible sans utiliser les données du marché.
