La gestión de datos financieros es cada vez más desafiante

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La gestión de datos financieros es cada vez más desafiante

El término “big data” se usa típicamente para describir conjuntos de datos de tamaño extremadamente grande. La gestión de datos financieros ha llegado a la vanguardia a medida que las empresas de servicios buscan formas de controlar los datos de manera más efectiva. La cantidad de datos continúa creciendo de manera exponencial, mientras que los requisitos reglamentarios obligan a las empresas a adoptar enfoques proactivos para cuestiones como la gestión de riesgos.

Clima empresarial

Más usuarios dentro de las firmas financieras continúan requiriendo acceso a conjuntos de datos crecientes para ayudar a descubrir oportunidades de mercado, capacidades de desarrollo de productos y tendencias de clientes. Los datos de referencia financiera se han vuelto particularmente críticos con respecto a los factores de riesgo y los aspectos de informes reglamentarios.

La gestión de datos siempre ha sido un desafío para los mercados de capitales. Como tal, la industria ha gastado literalmente miles de millones de dólares en forma colectiva en un intento de crear conjuntos de datos precisos y completos.

Esta llamada “copia dorada” ha mejorado, particularmente para ciertas clases de activos. Sin embargo, el intercambio de datos entre instituciones financieras sigue siendo un desafío. Las unidades de negocios a menudo prefieren referirse a su propio conjunto específico de datos para los cálculos, lo que hace que el análisis de datos a nivel empresarial sea extremadamente difícil.

Datos no estructurados

Cada vez hay más tipos y tipos de datos no estructurados para su recopilación, análisis y almacenamiento. Por ejemplo, los operadores interesados ​​en las últimas noticias sobre empresas e industrias específicas han desarrollado herramientas útiles para analizar noticias en tiempo real. Muchas operaciones comerciales avanzadas también han desarrollado herramientas para ayudar en la toma de decisiones.

También se transmiten más datos de referencia financiera utilizando una variedad de fuentes digitalizadas como video, audio y medios sociales como Twitter. Como resultado, algunas empresas han intentado idear varias formas para analizar estas cantidades masivas de datos. Las empresas también han comenzado a analizar datos de documentos, sitios web, encuestas y tráfico de búsqueda, entre muchos más medios digitales.

Problemas de regulación

Para la gestión de riesgos y problemas de regulación, los usuarios deben consultar los datos de toda la empresa. A menudo, debe compararse con los datos de los mercados y otras fuentes de datos. A medida que los terabytes se han convertido en petabytes, las estructuras existentes de las bases de datos relacionales están teniendo dificultades para mantenerse.

Las instituciones financieras de Wall Street buscan continuamente formas más efectivas de manejar conjuntos de datos más grandes. Las técnicas de Big Data también se están utilizando para administrar análisis avanzados y cumplimiento normativo.

Los proveedores de bases de datos más grandes también ofrecen una amplia variedad de productos a precios personalizables basados ​​en aplicaciones, tamaños de conjuntos de datos, fuerza de procesamiento y otras variables.

En resumen, el precio para desarrollar sistemas de gestión de datos financieros es alto. Sin embargo, en interés de la ciencia tecnológica, los desarrolladores de código abierto están trabajando diligentemente en soluciones de big data para instituciones financieras.

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