Big Data и финансовый анализ

#hashtag #hashtag #hashtag #hashtag #hashtag #hashtag #hashtag #hashtag

Big Data и финансовый анализ - это использование больших массивов информации для создания более точного обзора финансовой ситуации организации. Это включает в себя анализ потоков данных, связанных с банковскими и налоговыми отчетами, а также другими внутренними и внешними источниками. Большие данные позволяют финансовым аналитикам быстрее и эффективнее видеть то, что раньше не было доступно, и использовать дополнительное кредитное полотно и научную интеллектуальную информацию при построении прогнозов.

Big Data и финансовый анализ

Big Data и финансовый анализ стали важными элементами бизнеса и проведения исследований. Но также необходимо рассмотреть основные проблемы, с которыми может столкнуться финансовый аналитик при работе с Big Data.

Отсутствие актуальных данных

Данные, собранные для анализа, должны быть в реальном времени. Иначе, информация, полученная на основе исследования, может терять актуальность. Это очень важно для финансового аналитика, потому что цены на акции могут меняться на дневной основе. Таким образом, важно иметь доступ к наиболее свежим данным.

Отсутствие хорошо разработанных алгоритмов

Финансовым аналитикам нужны высокоточные алгоритмы, которые могут корректно работать с различными видами данных. Но бывает так, что не все алгоритмы используемые для Big Data адаптированы для эффективного использования в финансах. Это может привести к потере информации или, в некоторых случаях, к нереалистичным результатам.

Вывод

Big Data и финансовый анализ могут быть очень основополагающими элементами для бизнеса, но их обработка и использование все еще представляют определенные проблемы. Необходимо иметь актуальные данные и хорошо разработанные алгоритмы, чтобы финансовый аналитик мог получать точные результаты.

Q1: Как Big Data может быть использован для финансового анализа?

A1: Big Data обеспечивает финансовым аналитикам более широкий доступ к историческим и прогнозируемым данным, чем когда-либо прежде. Благодаря хранению больших объемов данных и анализу их с помощью продвинутых алгоритмов, можно выявить идеи и лежащие в их основе прежде не виденные связи между рынками и ценами.

Q2: В чем преимущество Big Data перед другими технологиями?

A2: Big Data предоставляет возможность более эффективного анализа больших данных в реальном времени с минимальными ресурсами. Это значит, что Big Data позволяет аналитикам быстрее понять идеи или тенденции, которые иначе могли бы им не прийти в голову.

Q3: Какова роль искусственного интеллекта в финансовом анализе с Big Data?

A3: Искусственный интеллект может играть важную роль в ускорении обработки и анализа больших данных для финансового анализа. Он помогает аналитикам автоматизировать процессы, открывать скрытые лежащие в основе идеи и быстрее и эффективнее идентифицировать торговые возможности.

1. Wang, H., Wu, H., Chen, X., Lai, Y. Big data and its applications in finance, International Journal of Financial Engineering and Risk Management, 2017. 2. Zheng, L., Cheng, J.C., Liu, Y., Bi, Y., Wang, Y. Big Data Application Research Based on Financial Analytic, Mathematical Problems in Engineering, 2019. 3. Loomba, A., Xu, L., Pandey, A. K., Sharma, P., Wang, H. Big Data Infrastructure: Challenges and Opportunities for Business Intelligence in the Financial Services Industry, International Journal of Financial Studies, 2019.4. Liu, J., Hardy, M., Serhile, A., Zhang, X. Using Big Data and Analytics in Financial Fraud Filtering and Detection, International Journal of Business Analytics, 2018.5. Zeitlin, L. Big Data in finance: What you need to know, McKinsey & Company, 2015.