పెద్ద డేటా అంటే ఏమిటి?
డేటా యొక్క విస్తారమైన విస్తరణ మరియు పెరుగుతున్న సాంకేతిక సంక్లిష్టతలు పరిశ్రమలు పనిచేసే మరియు పోటీ చేసే విధానాన్ని మారుస్తూనే ఉన్నాయి. గత కొన్నేళ్లుగా, రోజుకు 2.5 క్విన్టిలియన్ బైట్ల డేటాను సృష్టించడం వల్ల ప్రపంచంలో 90 శాతం డేటా సృష్టించబడింది. సాధారణంగా పెద్ద డేటా అని పిలుస్తారు, ఈ వేగవంతమైన పెరుగుదల మరియు నిల్వ నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా సేకరణ, ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణకు అవకాశాలను సృష్టిస్తుంది.
ఎంత పెద్ద డేటా పనిచేస్తుంది
4 V యొక్క పెద్ద డేటా తరువాత, సంస్థలు మంచి వ్యాపార నిర్ణయాలను తెలియజేయడానికి విలువైన అంతర్దృష్టిని పొందడానికి డేటా మరియు విశ్లేషణలను ఉపయోగిస్తాయి. పెద్ద డేటా వినియోగాన్ని స్వీకరించిన పరిశ్రమలలో కొన్నింటికి ఆర్థిక సేవలు, సాంకేతికత, మార్కెటింగ్ మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణ ఉన్నాయి. పెద్ద డేటాను స్వీకరించడం పరిశ్రమల పోటీ ప్రకృతి దృశ్యాన్ని పునర్నిర్వచించటం కొనసాగిస్తోంది. అనలిటిక్స్ స్ట్రాటజీ లేనివారు మార్కెట్లో పోటీతత్వాన్ని కోల్పోయే ప్రమాదం ఉందని 84 శాతం సంస్థలు భావిస్తున్నాయి.
ఆర్థిక సేవలు, ప్రత్యేకించి, స్థిరమైన రాబడితో మంచి పెట్టుబడి నిర్ణయాలను తెలియజేయడానికి పెద్ద డేటా విశ్లేషణలను విస్తృతంగా స్వీకరించాయి. పెద్ద డేటాతో కలిపి, అల్గోరిథమిక్ ట్రేడింగ్ పోర్ట్‌ఫోలియో రాబడిని పెంచడానికి సంక్లిష్ట గణిత నమూనాలతో విస్తారమైన చారిత్రక డేటాను ఉపయోగిస్తుంది. పెద్ద డేటాను నిరంతరం స్వీకరించడం అనివార్యంగా ఆర్థిక సేవల ప్రకృతి దృశ్యాన్ని మారుస్తుంది. ఏదేమైనా, దాని స్పష్టమైన ప్రయోజనాలతో పాటు, డేటా యొక్క మౌంటు వాల్యూమ్‌ను సంగ్రహించగల పెద్ద డేటా సామర్థ్యానికి సంబంధించి ముఖ్యమైన సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నాయి.
4 V యొక్క బిగ్ డేటా
4 V లు పెద్ద డేటాకు ప్రాథమికమైనవి: వాల్యూమ్, వైవిధ్యం, ఖచ్చితత్వం మరియు వేగం. పెరుగుతున్న పోటీ, నియంత్రణ పరిమితులు మరియు కస్టమర్ అవసరాలను ఎదుర్కొంటున్న ఆర్థిక సంస్థలు సామర్థ్యాన్ని పొందడానికి సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని పెంచడానికి కొత్త మార్గాలను అన్వేషిస్తున్నాయి. పరిశ్రమపై ఆధారపడి, కంపెనీలు పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి పెద్ద డేటా యొక్క కొన్ని అంశాలను ఉపయోగించవచ్చు.
వేగం అంటే డేటాను నిల్వ చేసి విశ్లేషించాల్సిన వేగం. న్యూయార్క్ స్టాక్ ఎక్స్ఛేంజ్ ప్రతి రోజు 1 టెరాబైట్ సమాచారాన్ని సంగ్రహిస్తుంది. 2016 నాటికి, 18.9 బిలియన్ల నెట్‌వర్క్ కనెక్షన్లు ఉన్నాయని, భూమిపై ప్రతి వ్యక్తికి సుమారు 2.5 కనెక్షన్లు ఉన్నాయని అంచనా. ట్రేడ్‌లను సమర్థవంతంగా మరియు త్వరగా ప్రాసెస్ చేయడంపై దృష్టి పెట్టడం ద్వారా ఆర్థిక సంస్థలు తమను తాము పోటీ నుండి వేరు చేయవచ్చు.
పెద్ద డేటాను నిర్మాణాత్మక లేదా నిర్మాణాత్మక డేటాగా వర్గీకరించవచ్చు. అన్‌స్ట్రక్చర్డ్ డేటా అనేది అసంఘటిత మరియు ముందుగా నిర్ణయించిన మోడల్‌లో పడని సమాచారం. సోషల్ మీడియా వనరుల నుండి సేకరించిన డేటా ఇందులో ఉంది, ఇది కస్టమర్ అవసరాలపై సమాచారాన్ని సేకరించడానికి సంస్థలకు సహాయపడుతుంది. నిర్మాణాత్మక డేటా ఇప్పటికే రిలేషనల్ డేటాబేస్ మరియు స్ప్రెడ్‌షీట్స్‌లో సంస్థ నిర్వహించే సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది. ఫలితంగా, మెరుగైన వ్యాపార నిర్ణయాలను తెలియజేయడానికి వివిధ రకాలైన డేటాను చురుకుగా నిర్వహించాలి.
మార్కెట్ డేటా పెరుగుతున్న పరిమాణం ఆర్థిక సంస్థలకు పెద్ద సవాలుగా ఉంది. విస్తారమైన చారిత్రక డేటాతో పాటు, బ్యాంకింగ్ మరియు మూలధన మార్కెట్లు టిక్కర్ డేటాను చురుకుగా నిర్వహించాల్సిన అవసరం ఉంది. అదేవిధంగా, పెట్టుబడి బ్యాంకులు మరియు ఆస్తి నిర్వహణ సంస్థలు మంచి పెట్టుబడి నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి భారీ డేటాను ఉపయోగిస్తాయి. భీమా మరియు పదవీ విరమణ సంస్థలు గత పాలసీని యాక్సెస్ చేయవచ్చు మరియు క్రియాశీల ప్రమాద నిర్వహణ కోసం సమాచారాన్ని క్లెయిమ్ చేస్తాయి.
అల్గోరిథమిక్ ట్రేడింగ్
కంప్యూటర్ల పెరుగుతున్న సామర్థ్యాల కారణంగా అల్గోరిథమిక్ ట్రేడింగ్ పెద్ద డేటాకు పర్యాయపదంగా మారింది. స్వయంచాలక ప్రక్రియ మానవ వ్యాపారి చేయలేని వేగంతో మరియు పౌన encies పున్యాల వద్ద ఆర్థిక లావాదేవీలను నిర్వహించడానికి కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌లను అనుమతిస్తుంది. గణిత నమూనాలలో, అల్గోరిథమిక్ ట్రేడింగ్ ఉత్తమమైన ధరలకు మరియు సకాలంలో ట్రేడ్ ప్లేస్‌మెంట్ వద్ద అమలు చేసే ట్రేడ్‌లను అందిస్తుంది మరియు ప్రవర్తనా కారకాల కారణంగా మాన్యువల్ లోపాలను తగ్గిస్తుంది.
సంస్థలు భారీ మొత్తంలో డేటాను పొందుపరచడానికి అల్గోరిథంలను మరింత సమర్థవంతంగా తగ్గించగలవు, చారిత్రాత్మక డేటాను బ్యాక్‌టెస్ట్ స్ట్రాటజీలకు పెంచడం ద్వారా తక్కువ ప్రమాదకర పెట్టుబడులను సృష్టించగలవు. ఇది విస్మరించడానికి ఉపయోగకరమైన డేటాను అలాగే తక్కువ-విలువైన డేటాను గుర్తించడానికి వినియోగదారులకు సహాయపడుతుంది. నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటాతో అల్గోరిథంలను సృష్టించవచ్చు, నిజ-సమయ వార్తలను, సోషల్ మీడియా మరియు స్టాక్ డేటాను ఒక అల్గోరిథమిక్ ఇంజిన్‌లో చేర్చడం వలన మంచి వాణిజ్య నిర్ణయాలు పొందవచ్చు. వివిధ రకాలైన సమాచార వనరులు, మానవ భావోద్వేగం మరియు పక్షపాతం ద్వారా ప్రభావితమయ్యే నిర్ణయం తీసుకోవటానికి భిన్నంగా, అల్గోరిథమిక్ ట్రేడ్‌లు కేవలం ఆర్థిక నమూనాలు మరియు డేటాపై మాత్రమే అమలు చేయబడతాయి.
రోబో సలహాదారులు డిజిటల్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లో పెట్టుబడి అల్గోరిథంలు మరియు భారీ మొత్తంలో డేటాను ఉపయోగిస్తారు. మోడరన్ పోర్ట్‌ఫోలియో సిద్ధాంతం ద్వారా పెట్టుబడులు రూపొందించబడతాయి, ఇది స్థిరమైన రాబడిని నిర్వహించడానికి దీర్ఘకాలిక పెట్టుబడులను ఆమోదిస్తుంది మరియు మానవ ఆర్థిక సలహాదారులతో కనీస పరస్పర చర్య అవసరం.
సవాళ్లు
ఫైనాన్షియల్ సర్వీసెస్ పరిశ్రమ పెద్ద డేటాను స్వీకరించినప్పటికీ, ఈ రంగంలో ముఖ్యమైన సవాళ్లు ఇప్పటికీ ఉన్నాయి. మరీ ముఖ్యంగా, వివిధ నిర్మాణాత్మక డేటా సేకరణ గోప్యతపై ఆందోళనలకు మద్దతు ఇస్తుంది. సోషల్ మీడియా, ఇమెయిళ్ళు మరియు ఆరోగ్య రికార్డుల ద్వారా వ్యక్తి నిర్ణయం తీసుకోవడం గురించి వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని సేకరించవచ్చు.
ప్రత్యేకంగా ఆర్థిక సేవల్లో, ఎక్కువ శాతం విమర్శలు డేటా విశ్లేషణపై పడతాయి. ఖచ్చితమైన ఫలితాలను పొందడానికి డేటా యొక్క సంపూర్ణ పరిమాణానికి గణాంక పద్ధతుల యొక్క ఎక్కువ అధునాతనత అవసరం. ప్రత్యేకించి, విమర్శకులు శబ్దానికి సిగ్నల్‌ను నకిలీ సహసంబంధాల నమూనాలుగా అంచనా వేస్తారు, సంఖ్యాపరంగా బలమైన ఫలితాలను పూర్తిగా అవకాశం ద్వారా సూచిస్తారు. అదేవిధంగా, ఆర్థిక సిద్ధాంతంపై ఆధారపడిన అల్గోరిథంలు చారిత్రక డేటాలోని పోకడల కారణంగా దీర్ఘకాలిక పెట్టుబడి అవకాశాలను సూచిస్తాయి. స్వల్పకాలిక పెట్టుబడి వ్యూహానికి మద్దతు ఇచ్చే ఫలితాలను సమర్ధవంతంగా ఉత్పత్తి చేయడం models హాజనిత నమూనాలలో స్వాభావిక సవాళ్లు.
బాటమ్ లైన్
పెద్ద డేటా వివిధ పరిశ్రమల, ముఖ్యంగా ఆర్థిక సేవల ప్రకృతి దృశ్యాన్ని మారుస్తూనే ఉంది. అనేక ఆర్థిక సంస్థలు పోటీతత్వాన్ని కొనసాగించడానికి పెద్ద డేటా విశ్లేషణలను అనుసరిస్తున్నాయి. నిర్మాణాత్మక మరియు నిర్మాణాత్మక డేటా ద్వారా, సంక్లిష్ట అల్గోరిథంలు అనేక డేటా వనరులను ఉపయోగించి ట్రేడ్‌లను అమలు చేయగలవు. ఆటోమేషన్ ద్వారా మానవ భావోద్వేగం మరియు పక్షపాతం తగ్గించవచ్చు; ఏదేమైనా, పెద్ద డేటా విశ్లేషణతో వర్తకం దాని స్వంత నిర్దిష్ట సవాళ్లను కలిగి ఉంది, ఇప్పటివరకు ఉత్పత్తి చేసిన గణాంక ఫలితాలు క్షేత్రం యొక్క సాపేక్ష వింత కారణంగా పూర్తిగా స్వీకరించబడలేదు. ఏదేమైనా, ఆర్థిక సేవలు పెద్ద డేటా మరియు ఆటోమేషన్ వైపు మొగ్గు చూపుతున్నప్పుడు, గణాంక పద్ధతుల యొక్క అధునాతనత ఖచ్చితత్వాన్ని పెంచుతుంది.
