Kuidas kasutada suurandmeid investeeringute planeerimise osana

Oleme laialdaselt rääkinud paljudest muudatustest, mida suurandmed on finantssektorisse toonud. Selle aasta alguses kajastasime postitust mõne suurima kohta finantsanalüütika kasutamise eelised finantsprotsesside tõhustamiseks.

Suurandmete teine ​​suur eelis on see, et need võivad aidata investeeringute planeerimisel. Lisateabe saamiseks jätkake lugemist.

Mis kasu on suurandmetest investeeringute planeerimisel?

Rahanduse suurandmete turu väärtus oli eelmisel aastal 37 miljardit dollarit ja see kasvab 5% aastas. Üks suurimaid kasvumootoreid on kasvav sõltuvus suurandmetest investeerimisel.

Kiiresti areneval finantsmaastikul muutub suurandmete kasutamine investeeringute planeerimisel üha olulisemaks. Turu keerukuses liikudes võib suurandmete võimendamise mõistmine anda olulise eelise nii üksikinvestoritele kui ka institutsionaalsetele investoritele. Nemad on pöördudes andmepõhiste investeerimisstrateegiate poole et saada madalaima riskiga kõrgeim ROI.

Eriti kui kaaluda tehnoloogia investeerimisfondid, mis on tehnoloogiliste edusammude alal esirinnas, võib suurandmete integreerimine muuta mängu. Selles artiklis uurime, mis on suurandmed, nende tüübid, väljakutsed ja kuidas neid investeeringute planeerimisel tõhusalt kasutada.

Suurandmete määratlus

Suurandmed viitavad tohututele andmemahtudele, mida genereeritakse iga sekund erinevatest allikatest, nagu sotsiaalmeedia, tehingukirjed ja IoT-seadmed. Neid andmeid ei iseloomusta mitte ainult nende suurus, vaid ka mitmekesisus, kiirus ja tõepärasus.

Investeerimise kontekstis hõlmab Big Data turuandmeid, finantsdokumente, tarbijakäitumist ja palju muud, pakkudes investeerimismaastikust terviklikku ülevaadet.

Suurandmete tüübid

Investeeringute planeerimise kontekstis suurandmete üle arutledes on oluline mõista, et kõik andmed ei ole võrdsed. Suurandmed võib jagada kolme põhitüüpi: struktureeritud, struktureerimata ja poolstruktureeritud. Igal tüübil on oma ainulaadsed omadused ja mõju investeerimisstrateegiatele.

• Struktureeritud andmed

Struktureeritud andmed on hästi organiseeritud ja vormindatud viisil, mis muudab need hõlpsasti otsitavaks ja analüüsitavaks. Seda tüüpi andmeid hoitakse tavaliselt traditsioonilistes andmebaasisüsteemides. Investeerimise valdkonnas hõlmavad struktureeritud andmed selliseid asju nagu aktsiaturuhinnad, finantsaruanded ja majandusnäitajad.

Need andmekogumid on kvantitatiivse analüüsi jaoks hindamatud, võimaldades investoritel kasutada statistilisi mudeleid ning tuvastada selgeid mustreid ja suundumusi. Näiteks saab struktureeritud andmeid kasutada tehniliste investeerimisfondide toimivuse analüüsimiseks aja jooksul, võrreldes erinevaid mõõdikuid, nagu investeeringutasuvus, turukapitalisatsioon ja dividenditootlus.

• Struktureerimata andmed

Seevastu struktureerimata andmeid ei korraldata eelnevalt määratletud viisil ja need on sageli tekstirohked. Näited hõlmavad uudisteartikleid, sotsiaalmeedia postitusi, videosisu ja helisalvestisi. Seda tüüpi andmed pakuvad hulgaliselt kvalitatiivset teavet, mis võib anda ülevaate turu sentimentidest, esilekerkivatest suundumustest ja tarbijate käitumisest.

Tehnoloogiainvesteerimisfondide kontekstis saab struktureerimata andmeid hankida, et saada ülevaade avalikkuse ettekujutusest tehnoloogiasektoritest, võimalikest regulatiivsetest mõjudest ja turu üldisest meeleolust. Struktureerimata andmete analüüsimiseks on vaja täiustatud tehnikaid, nagu loomuliku keele töötlemine ja sentimentide analüüs, et eraldada sisulist teavet, mis võib investeerimisotsuseid teha.

• Poolstruktureeritud andmed

Poolstruktureeritud andmed jäävad struktureeritud ja struktureerimata andmete vahele. See ei ole korraldatud ranges tabelivormis nagu struktureeritud andmed, kuid sellel on mõned organisatsioonilised omadused, mis muudavad selle analüüsimise lihtsamaks kui puhtalt struktureerimata andmed. Näited sisaldama XML-faile, JSON-i ja e-kirju.

Investeeringute planeerimisel võivad poolstruktureeritud andmed olla eriti kasulikud nii kvantitatiivset kui ka kvalitatiivset teavet sisaldavate kommunikatsioonide, aruannete ja dokumentide analüüsimisel.

Seda tüüpi andmed võivad anda kontekstipõhist ülevaadet, millest üksi struktureeritud andmed võivad puududa, näiteks tegevjuhi avalduse nüansid või tarbijakaebuste ja -ülevaadete suundumused.

Nende kolme tüüpi suurandmete mõistmine on ülioluline investoritele, kes soovivad seda ressurssi tõhusalt kasutada.

Kombineerides struktureeritud, struktureerimata ja poolstruktureeritud andmete põhjal saadud teadmisi, saavad tehnoloogiainvesteeringufondidesse investeerijad saada turust terviklikuma ülevaate, võimaldades teha teadlikumaid ja strateegilisi otsuseid.

See mitmekülgne lähenemine andmeanalüüsile on võtmetähtsusega tehnoloogiainvesteeringute keerukas ja kiire tempoga maailmas navigeerimiseks.

Suurandmete rakendamine investeeringute planeerimise protsessides

Investeeringute planeerimise valdkonnas, eriti tehniliste investeerimisfondide kaalumisel, rakendatakse Suurandmed võivad otsustusprotsesse muuta. Integreerides investeerimisstrateegiatesse erinevaid andmekogumeid, saavad investorid turust nüansirikkama ja terviklikuma arusaama.

Siin on, kuidas Big Data muudavad investeeringute planeerimise protsesse:

• Andmepõhine turuanalüüs

Big Data võimaldab põhjalikumat ja mitmekülgsemat turuanalüüsi. Analüüsides suuri struktureeritud andmeid, nagu turusuundumused ja finantsaruanded, saavad investorid avastada mustreid ja korrelatsioone, mis võivad olla palja silmaga nähtamatud. Tehnoloogiainvesteerimisfondide puhul võib see hõlmata tehnoloogiasektori toimivuse uurimist erinevates majandustingimustes või mõistmist, kuidas erinevate tehnoloogiaettevõtete aktsiahinnad reageerivad ülemaailmsetele tehnoloogiatrendidele.

• Ennustav analüüs

Üks võimsamaid tööriistu suurandmete analüüsis on ennustav modelleerimine. Ajaloolisi andmeid kasutades saavad masinõppe algoritmid ennustada tulevasi turusuundumusi ja investeerimistulemusi. See aspekt on eriti oluline tehnoloogia investeerimisfondide jaoks, kus tehnoloogia kiired muutused võivad investeeringute tulemuslikkust oluliselt mõjutada. Ennustav analüüs võib aidata tuvastada potentsiaalseid kasvuvaldkondi tehnoloogia vallas või prognoosida turu langust, võimaldades investoritel oma strateegiaid vastavalt kohandada.

• Sentimentide analüüs

Struktureerimata andmeid, nagu uudisteartikleid, sotsiaalmeedia vooge ja ajaveebi postitusi, saab analüüsida sentimentaalanalüüsiks. See protsess aitab hinnata avalikku arvamust ja turu sentimenti konkreetsete tehnoloogiate, ettevõtete või tehnoloogiasektori suhtes tervikuna. Näiteks võib positiivsete arvamuste tõus uue tehnoloogia suhtes viidata potentsiaalsele investeerimisvõimalusele tehniliste investeerimisfondide jaoks.

• Riskijuhtimise

Big Data mängib olulist rolli ka riskijuhtimises. Analüüsides tohutul hulgal andmeid, saavad investorid potentsiaalseid riske tõhusamalt tuvastada. See hõlmab tururiske, krediidiriske ja operatsiooniriske. Tehnoloogiainvesteerimisfondide kontekstis võib see tähendada arenevatesse tehnoloogiatesse investeerimise riski hindamist või regulatiivsete muudatuste mõju mõistmist tehnoloogiaettevõtetele.

• Isikupärastatud investeerimisstrateegiad

Big Data võimaldab luua isikupärastatud investeerimisstrateegiaid. Analüüsides investorite individuaalset käitumist, eelistusi ja riskitaluvust, saab investeerimisplaane kohandada vastavalt konkreetsetele investorite vajadustele. Tehnoloogiainvesteerimisfondide puhul võib see hõlmata konkreetse portfelli kombinatsiooni soovitamist, mis on kooskõlas investori huvidega teatud tehnoloogiasektorite vastu või tema riskiisuga.

• Otsuste tegemine reaalajas

Big Data tööriistade reaalajas töötlemise võimalused võimaldavad investoritel teha otsuseid kõige värskema saadaoleva teabe põhjal. See on eriti oluline tehnoloogiainvesteeringute kiiresti muutuvas maailmas, kus turutingimused võivad kiiresti muutuda.

Investeeringute planeerimisel suurandmete kasutamise eelised ja puudused

Eelised

• Täiustatud otsuste tegemine: Big Data pakub palju teavet, mis võimaldab investoritel teha teadlikumaid ja andmepõhisemaid otsuseid.
• Ennustavad ülevaated: Ajaloolisi ja reaalajas andmeid võimendades saab Big Data analüütika prognoosida turutrende, mis toob kasu investeerimisstrateegiatele, eriti muutlikes tehnoloogiasektorites.
• Riskijuhtimine: Võimalike riskide tuvastamine ja analüüsimine muutub Big Data abil tõhusamaks, aidates kaasa tugevamale investeeringute planeerimisele.

Puudused

• Andmete ülekoormus: Andmemaht võib olla tohutu, mis võib viia analüüsi halvatuseni või andmete valesti tõlgendamiseni.
• Maksumus ja keerukus: Suurandmete süsteemide juurutamine ja hooldamine võib olla kulukas ja nõuda eriteadmisi.
• Andmete turvalisus ja privaatsus: Suurte andmekogumite haldamine tekitab muret andmetega seotud rikkumiste ja privaatsuse, eriti tundliku finantsteabe pärast.

Loosung

Suurandmete kaasamine investeeringute planeerimisse, eriti tehnilistesse investeerimisfondidesse, pakub tänases andmepõhises maailmas strateegilist eelist. Kuigi selle rakendamisel on probleeme, on täiustatud otsuste tegemise ja ennustava analüüsi eelised märkimisväärsed. Kuna finantsmaailm areneb edasi, on suurandmetel investeerimisstrateegiate kujundamisel üha olulisem roll.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.smartdatacollective.com/how-use-big-data-as-part-of-investment-planning/