Як використовувати великі дані як частину вашого інвестиційного планування

Ми багато говорили про багато змін, які великі дані принесли у фінансову галузь. На початку цього року ми опублікували публікацію про деякі з найбільших переваги використання фінансової аналітики для оптимізації фінансових процесів.

Ще одна велика перевага великих даних полягає в тому, що вони можуть допомогти в плануванні інвестицій. Продовжуйте читати, щоб дізнатися більше.

Які переваги великих даних для планування інвестицій?

Торік ринок великих даних у фінансах коштував 37 мільярдів доларів зростає на 5% на рік. Одним із найбільших факторів зростання є зростаюча залежність від великих даних для інвестування.

У фінансовому середовищі, яке швидко розвивається, використання великих даних у плануванні інвестицій стає все більш важливим. Оскільки ми орієнтуємося в складності ринку, розуміння того, як використовувати великі дані, може забезпечити значну перевагу як індивідуальним, так і інституційним інвесторам. Вони є звернення до стратегій інвестування на основі даних щоб отримати найвищу рентабельність інвестицій за найменшого ризику.

Зокрема, при розгляді технологічні інвестиційні трасти, які знаходяться в авангарді технологічного прогресу, інтеграція великих даних може кардинально змінити ситуацію. У цій статті ми розглянемо, що таке великі дані, їх типи, виклики, які вони представляють, і як їх можна ефективно використовувати в інвестиційному плануванні.

Визначення великих даних

Великі дані стосуються величезних обсягів даних, які щосекунди генеруються з різних джерел, таких як соціальні мережі, записи транзакцій та пристрої IoT. Ці дані характеризуються не лише розміром, але й різноманітністю, швидкістю та правдивістю.

У контексті інвестицій Великі дані охоплюють ринкові дані, фінансові записи, поведінку споживачів тощо, надаючи комплексне уявлення про інвестиційний ландшафт.

Типи великих даних

Обговорюючи великі дані в контексті інвестиційного планування, важливо визнати, що не всі дані однакові. Великі дані можна класифікувати за трьома основними типами: структуровані, неструктуровані та напівструктуровані. Кожен тип має свої унікальні характеристики та наслідки для інвестиційних стратегій.

• Структуровані дані

Структуровані дані добре впорядковані та відформатовані таким чином, щоб їх було легко шукати та аналізувати. Цей тип даних зазвичай зберігається в традиційних системах баз даних. У сфері інвестицій структуровані дані включають такі речі, як ціни на фондовому ринку, фінансові звіти та економічні показники.

Ці набори даних є безцінними для кількісного аналізу, дозволяючи інвесторам запускати статистичні моделі та визначати чіткі закономірності та тенденції. Наприклад, структуровані дані можна використовувати для аналізу ефективності технологічних інвестиційних фондів з часом, порівнюючи різні показники, такі як рентабельність інвестицій, ринкова капіталізація та дивідендна прибутковість.

• Неструктуровані дані

Навпаки, неструктуровані дані не організовані заздалегідь визначеним чином і часто містять багато тексту. Приклади включають новинні статті, публікації в соціальних мережах, відео та аудіозаписи. Цей тип даних надає велику кількість якісної інформації, яка може запропонувати розуміння ринкових настроїв, нових тенденцій і поведінки споживачів.

У контексті технологічних інвестиційних фондів можна отримати неструктуровані дані, щоб зрозуміти сприйняття громадськістю технологічних секторів, потенційний регуляторний вплив і загальний настрій на ринку. Аналіз неструктурованих даних потребує передових методів, таких як обробка природної мови та аналіз настроїв, щоб отримати значущу інформацію, яка може обґрунтувати інвестиційні рішення.

• Напівструктуровані дані

Напівструктуровані дані знаходяться між структурованими та неструктурованими даними. Він не організований у строгій табличній формі, як структуровані дані, але він має деякі організаційні властивості, які полегшують його аналіз, ніж суто неструктуровані дані. Приклади включають файли XML, JSON та електронні листи.

У плануванні інвестицій напівструктуровані дані можуть бути особливо корисними для аналізу повідомлень, звітів і документів, які містять як кількісну, так і якісну інформацію.

Цей тип даних може надати контекстну інформацію, яку структуровані дані можуть пропустити, як-от нюанси у заяві генерального директора або тенденції в скаргах і відгуках споживачів.

Розуміння цих трьох типів великих даних має вирішальне значення для інвесторів, які прагнуть ефективно використовувати цей ресурс.

Поєднуючи інформацію зі структурованих, неструктурованих і напівструктурованих даних, інвестори в технологічні інвестиційні фонди можуть отримати більш цілісне уявлення про ринок, що дозволить приймати більш обґрунтовані та стратегічні рішення.

Цей багатогранний підхід до аналізу даних є ключовим для навігації у складному та швидкоплинному світі інвестицій у технології.

Застосування великих даних до процесів інвестиційного планування

У сфері інвестиційного планування, особливо коли йдеться про технологічні інвестиційні фонди, застосування Великі дані можуть революціонізувати процеси прийняття рішень. Інтегруючи різноманітні набори даних в інвестиційні стратегії, інвестори отримують більш детальне та повне розуміння ринку.

Ось як великі дані змінюють процеси планування інвестицій:

• Аналіз ринку на основі даних

Великі дані дозволяють проводити більш ретельний і багатогранний аналіз ринку. Аналізуючи великі обсяги структурованих даних, як-от ринкові тенденції та фінансові звіти, інвестори можуть виявити закономірності та кореляції, які можуть бути невидимі неозброєним оком. Для технологічних інвестиційних фондів це може передбачати вивчення показників технологічного сектора за різних економічних умов або розуміння того, як ціни акцій різних технологічних компаній реагують на глобальні технологічні тенденції.

• Прогностична аналітика

Одним із найпотужніших інструментів аналітики великих даних є прогнозне моделювання. Використовуючи історичні дані, алгоритми машинного навчання можуть прогнозувати майбутні ринкові тенденції та результати інвестицій. Цей аспект особливо важливий для технологічних інвестиційних фондів, де швидкі зміни в технології можуть мати значний вплив на ефективність інвестицій. Прогностична аналітика може допомогти визначити потенційні сфери розвитку технологій або передбачити спад ринку, дозволяючи інвесторам відповідно коригувати свої стратегії.

• Аналіз почуттів

Неструктуровані дані, такі як статті новин, канали соціальних мереж і публікації в блогах, можна аналізувати для аналізу настроїв. Цей процес допомагає оцінити громадську думку та настрої ринку щодо конкретних технологій, компаній або технологічного сектору в цілому. Наприклад, зростання позитивних настроїв щодо нової технології може вказувати на потенційну інвестиційну можливість для технологічного інвестиційного трасту.

• Управління ризиками

Великі дані також відіграють вирішальну роль в управлінні ризиками. Аналізуючи величезну кількість даних, інвестори можуть ефективніше визначати потенційні ризики. Це включає ринкові ризики, кредитні ризики та операційні ризики. У контексті технологічних інвестиційних фондів це може означати оцінку ризику інвестування в технології, що розвиваються, або розуміння впливу регуляторних змін на технологічні компанії.

• Персоналізовані інвестиційні стратегії

Великі дані дозволяють створювати персоналізовані інвестиційні стратегії. Аналізуючи індивідуальну поведінку інвестора, уподобання та толерантність до ризику, інвестиційні плани можна адаптувати відповідно до конкретних потреб інвестора. Для технологічних інвестиційних фондів це може включати пропозицію спеціального поєднання портфеля, яке відповідає інтересам інвестора в певних технологічних секторах або його схильності до ризику.

• Прийняття рішень у реальному часі

Можливості обробки в реальному часі інструментів Big Data означають, що інвестори можуть приймати рішення на основі найновішої доступної інформації. Це особливо критично в динамічному світі інвестицій у технології, де ринкові умови можуть швидко змінюватися.

Переваги та недоліки використання великих даних для планування інвестицій

Переваги

• Розширене прийняття рішень: Великі дані надають велику кількість інформації, що дає змогу інвесторам приймати більш обґрунтовані та керовані даними рішення.
• Прогностична інформація: Використовуючи історичні дані та дані в режимі реального часу, аналітика великих даних може прогнозувати ринкові тенденції, сприяючи інвестиційним стратегіям, особливо в нестабільних технологічних секторах.
• Управління ризиками: Виявлення та аналіз потенційних ризиків стає ефективнішим завдяки Big Data, сприяючи більш надійному плануванню інвестицій.

Недоліки

• Перевантаження даних: Величезний обсяг даних може бути величезним, що призведе до паралічу аналізу або неправильної інтерпретації даних.
• Вартість і складність: Впровадження та підтримка систем великих даних може бути дорогим і вимагати спеціальних знань.
• Безпека даних і конфіденційність: Управління великими наборами даних викликає занепокоєння щодо витоку даних і конфіденційності, особливо конфіденційної фінансової інформації.

Bottom Line

Включення великих даних у інвестиційне планування, особливо в технологічні інвестиційні фонди, дає стратегічну перевагу в сучасному світі, що керується даними. Хоча існують проблеми з його впровадженням, переваги вдосконаленого процесу прийняття рішень і прогнозної аналітики є значними. У міру того як фінансовий світ продовжує розвиватися, Великі дані відіграватимуть все більшу роль у формуванні інвестиційних стратегій.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.smartdatacollective.com/how-use-big-data-as-part-of-investment-planning/