بیگ دیتا

اول از همه اصلا بیگ دیتا چیست ؟

به طور کلی بیگ دیتا در اقتصاد به مجموعه های بزرگ ، متنوع و پیچیده ای از داده ها گفته می شود که آنالیز این داده ها می تواند برای بدست آوردن راه حل هایی برای چالش های دراز مدت شرکت های خدمات مالی و بانکی استفاده شود. دیگر نمی توان واژه بیگ دیتا یا کلان داده را به حوزه فناوری اطلاق داد. بلکه امروزه به عنوان یک امر ضروری در امور تجاری و مالی به حساب می آید.

بیگ دیتا چگونه مورد استفاده قرار می گیرد ؟

سازمان ها و شرکت های خدمات مالی با جمع آوری و تحلیل این داده ها به درکی ازوضعیت بازار یا سازمان خود میرسند که براساس آن میتوانند تصمیمات تجاری بهتری بگیرند. امروزه 84% صنایع بر این باورند که استراتژی ای که فاقد تحلیل بیگ دیتا ها باشد شرکت را به سمت انزوا و دور شدن از بازار رقابتی سوق می دهد. بنابراین صنایع و مراکز زیادی مانند شرکت های خدمات مالی، شرکت های تکنولوژی محور، خدمات درمان و بازاریابی به طرح استراتژی با تحلیل بیگ دیتا ها پرداخته اند. حالا در حوزه خدمات مالی تحلیل بیگ دیتا ها به طور فزاینده ای به کارگرفته شده. مثلا درمعاملات الگوریتمی اینطور است که با تحلیل تاریخچه دراز مدت معاملات و الگوهای ریاضی مختلف سعی می کنند به بیشترین بازدهی در معاملات برسند. با پیشرفت رایانه ها بیگ دیتا ها تقریبا با معاملات الگوریتمی هم معنا شدند. وجود فرایند تحلیل خودکار این امکان را به رایانه میدهد که معاملات را با سرعت و دقت و در دامنه ای که یک معامله گر قادر به آن نیست انجام دهد. این مهم منجر به صورت گرفتن معاملات در بهترین قیمت ممکن و در مناسب ترین زمان می شود و تعداد خطاهایی که منشا رفتاری یا احساسی دارند را به پایین ترین حد خود میرساند.موسسات مالی میتوانند با محدود کردن الگوریتم ها حجم بیشتری از داده ها را در خود جای دهند و از حجم زیادی از داده های تاریخچه ای برای تست این الگوریتم ها استفاده کننده که نتیجه آن معامله ای با ریسک کمتر است.

کاربرد بیگ دیتا در معاملات ارزهای دیجیتال

این دقیقا یکی از خدمات آکو در حوزه سبدگردانی ارز های دیجیتال است که با استفاده از استراتژی های تحلیلی با کمک بیگ دیتا ها معامله ای مطمئن برای مشتریان خود انجام میدهد. این روند به کاربران کمک می کند تا داده های با ارزش را برای نگه داری و داده های کم ارزش را برای حذف شناسایی کنند. با توجه به اینکه الگوریتم ها میتوانند با داده های ساختار یافته یا بی ساختار شکل بگیرند،همگام سازی اخبار زنده با شبکه های اجتماعی و داده های سهام در یک موتور الگوریتم میتواند نتیجه در بهبود تصمیم های رایانه برای انجام معامله داشته باشد. بر خلاف تصمیم گیری انسان که تحت تاثیر تعصب یا احساسات قرار می گیرد این نوع معامله یعنی معامله الگوریتمی با کمک بیگ دیتا ها تماما برا اساس داده ها و الگو های مالی شکل می گیرد. این روند استفاده از بیگ دیتا ها در خدمات مالی خواه ناخواه چشم انداز این حوزه را تغییر میدهد. اگرچه با وجود مزایای مطرح شده همچنان چالش هایی در رابطه با افزایش حجم این بیگ دیتا ها وجود دارد.

چهار عنصر مهم در بیگ دیتاها

چهار عنصر مهم در بیگ دیتا ها حجم، تنوع، صحت و سرعت هستند. موسسه های مالی در مواجه با افزایش رقبا ، محدودت های نظارتی و نیاز مشتری به دنبال راه هایی برای به کار گرفتن تکنولوژی در جهت افزایش سود آوری هستند.بسته به صنعت ، شرکت ها میتوانند با استفاده از جنبه های خاصی از بیگ دیتا ها نسبت به رقبای خود برتری کسب کنند. سرعت یکی از عناصر اساسی بیگ دیتا ها است اما منظور از این سرعت چیست؟ در اینجا منظور سرعتی است که داده ها باید در آن ذخیره و تجزیه و تحلیل شوند. برای مثال بورس نیویورک در هر روز 1 ترابایت اطلاعات و داده را ذخیره می کند. تا سال 2016، حدود 18.9 میلیارد اتصال شبکه با تقریباً 2.5 اتصال برای هر نفر در زمین وجود داشت. تازه این تخمین متعلق به تقریبا 7 سال پیش است .موسسات مالی میتوانند با تمرکز بر سرعت پردازش داده ها و سود دهی خود را از دیگر رقبا متمایز کنند. بیگ دیتا ها را میتوان به عنوان داده های ساختار یافته یا بدون ساختار دسته بندی کرد. داده های بدون ساختار داده هایی هستند که سازماندهی نشده اند و در یک الگوی از پیش تعیین شده جای نمی گیرند. این داده ها معمولا از شبکه های اجتماعی گرفته شده اند که به موسسات کمک می کنند اطلاعات مربوط به نیاز مشتری را جمع آوری کنند. داده های ساختار یافته از آن طرف شامل اطلاعاتی است که قبلا توسط سازمان ها در پایگاه داده ها و صفحات حسابرسی درج شده اند. در نتیجه شکل های مختلف داده باید به طور مداوم مدیریت شوند تا منجر به بهبود تصمیم گیری های تجاری بشوند.

چهار چالش در سر راه بیگ دیتا ها

با افزایش حجم بیگ دیتا ها از منابع ساختار یافته و بی ساختار سیستم های انباشت اطلاعات به مرور در برخورد با حجم، سرعت و تنوعی که داده ها به آنها وابسته هستند ناکارامد تر میشوند. در اینجا مدیریت متکی به اتخاذ فرایند های مناسب، استفاده از فناوری های قدرتمند و توانایی استخراج یک شرح حال از اطلاعات است. با اینکه فناوری مورد نیاز برای حل این مسائل وجود دارد اما موسسات باید بدانند که چگونه بیگ دیتا ها را مدیریت کنند و موسسات خود را با فناوری های جدید همسو کنند.چالش های پیش روی بیگ دیتا ها در حوزه اقتصاد و بازار های مالی کمی پیچیده تر از بقیه حوزه هاست و به چند دلیل:

1.ملزومات قانونی

بازار های مالی با نظارت های سفت و سختی مانند بررسی اساسی حساب تجارت ها مواجه است که دسترسی موسسات و داده های حیاتی را کنترل می کند و از آنها سریعا گزارش می خواهد. فناوری بیگ دیتا به موسسات این امکان را می دهد که مدیریت ریسک را به طور مقرون به صرفه ای افزایش دهند.

2.امنیت داده ها

با ظهور هکر ها و تهدید های پیشرفته، تمهیدات مدیریت داده برای کاهش میزان خطرات مرتبط با حوزه های مالی بسیار مهم است.ابزار های مدیریت بیگ دیتا ها شما را از امنیت دیتا ها در مقابل خطرات محتمل مطمئن میسازد.به این صورت که هرگونه فعالیت مشکوک فورا شناسایی میشود.

3.کیفیت داده ها

موسسات مالی فقط نیاز به انباشت اطلاعات و داده ها ندارند بلکه می خواهند از آنها استفاده کنند.چون این داده ها از منابع مختلفی استخراج می شوند همیشه سازگاری لازم را ندارند و مانعی برای مدیریت بیگ دیتا ها می شوند.راه حل های مدیریت داده به شما اطمینان میدهد که داده های جمع اوری شده دقیق،قابل استفاده و امن هستند. ابزار های تجزیه و تحلیل همزمان برای پایگاه های ذخیره اطلاعات این امکان را فراهم می کنند که با دقت و سرعت بالا در پردازش بیگ دیتا ها و بدست آوردن شرح وضعیت به کمک موسسات مالی بیایند تا آنها قادر به ارائه محصولات، خدمات جدید باشند.

4.انبار داده ها

داده های مالی از منابع مختلفی مانند مدارک کارمندان،ایمیل ها، اسناد شرکت ها و غیره بدست می آیند. ترکیب و تطبیق بیگ دیتا ها به ابزار های یک پارچه سازی نیاز دارد که فرایند را از جهت ذخیره سازی و دسترسی به داده ها آسان می کند. راه حل های بیگ دیتا و فضای ابری به کمک هم می آیند تا این چالش ها رو حل کنند.هر چه موسسات بیشتری از فضای ابری برای ذخیره داده ها استفاده کنند فضاهای ابری نشانه های قوی تری برای بازار های مالی می شوند .آن ها نه تنها در فناوری اطلاعات مفید هستند بلکه در بازار های مالی نیز حرفی برای گفتن دارند.

سخن پایانی

بیگ دیتا ها به تغییر رویه و چشم انداز دیگر حوزه ها و به خصوص بازار های مالی ادامه خواهند داد. بسیاری از موسسات مالی برای حفظ جایگاه خود یا برتری پیدا کردن نسبت به دیگر رقیبان از تجزیه و تحلیل بیگ دیتا ها استفاده خواهند کرد.آنها از طریق داده های ساختار یافته و بی ساختار و با کمک الگو ها و الگوریتم ها میتوانند معاملات  را در شبانه روز و بدون خطاهای انسانی با حداکثر دقت و سرعت انجام دهند.با این حال استفاده از این بیگ دیتا ها یا کلان داده ها با تمام مزیت هایش چالش ها و سختی های خاص خودش را دارد. با توجه به اینکه آمار نتایج حاصل استفاده از تجزیه و تحلیل بیگ دیتا ها هنوز نو پاست مورد استقبال و توجه قرارنگرفته. با این حال به همان نسبت که بازار های مالی به سمت تجزیه و تحلیل بیگ دیتا ها و اتوماسیون می روند پیچیدگی تکنیک های آماری نیز باعث افزایش دقت می شوند.