Data science

insideBIGDATA Guide to Big Data for Finance (ตอนที่ 2)

คู่มือเทคโนโลยี BIGDATA ภายในนี้ได้รับการสนับสนุนโดย Dell Technologies และ AMD ภายในBIGDATA Guide to Big Data for Finance ให้แนวทางสำหรับผู้นำทางความคิดขององค์กรเกี่ยวกับวิธีการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีบิ๊กดาต้าเพื่อสนับสนุนความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างอิสระและมีประสิทธิภาพมากขึ้น พื้นที่ในบรรยากาศของสถาบันการเงินในปัจจุบัน (FSI) การกำกับดูแลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธนาคาร บริษัทการลงทุน และองค์กรบริการทางการเงินอื่นๆ เพื่อให้สามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อประเมินความเสี่ยงและกำหนดแนวโน้มของตลาดได้อย่างแม่นยำ สิ่งนี้ปรากฏชัดในช่วงที่ตลาดตกต่ำ 2007-2008 เมื่อธนาคารและบริษัทนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ต่างพยายามทำความเข้าใจผลกระทบของการยกระดับเงินทุนจำนวนมหาศาลและ ความสามารถในการสร้างแบบจำลองและปรับแต่งการจัดการสภาพคล่อง ธนาคารเดียวอาจบันทึกธุรกรรมภายในเกินสองพันล้านรายการต่อเดือน นอกเหนือจากการรวบรวมข้อมูลสาธารณะของธุรกรรมมากกว่าหนึ่งพันล้านรายการต่อเดือน ปริมาณธุรกรรมที่มหาศาลเหล่านี้ทำให้แทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะสร้างแบบจำลองที่คำนึงถึงชุดข้อมูลหลายปีโดยใช้ข้อมูลโดยละเอียด ข้อมูลขนาดใหญ่ด้านกฎระเบียบ ที่มา: บริษัทการเงิน Moody's Analytics สามารถจัดการข้อมูลได้ตั้งแต่หลายหมื่นถึงหลายพันเพตะไบต์ แต่ระบบส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้สร้างแบบจำลองโดยใช้เพียงตัวอย่างที่มีขนาดเล็กถึง 100 กิกะไบต์ การใช้ตัวอย่างข้อมูลจำเป็นต้องมีการรวมกลุ่มและการตั้งสมมติฐาน ส่งผลให้เกิดความไม่ถูกต้องในการคาดการณ์ การมองเห็นที่จำกัดในความเสี่ยงที่เกิดขึ้นจริง กรณีของการฉ้อโกงที่ตรวจไม่พบ และประสิทธิภาพที่แย่ลงในตลาด จากผลของกฎหมายการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดมากขึ้น อุตสาหกรรมบริการทางการเงินจึงต้องจัดเก็บข้อมูลในอดีตจำนวนมากขึ้น จำเป็นต้องมีเครื่องมือและกลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีใหม่เพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ Hadoop แสดงถึงเส้นทางที่ดีสำหรับบริษัทภาคการเงินในการนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ ด้วย Hadoop บริษัทต่างๆ สามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มที่ทรงพลัง ซึ่งให้ทั้งการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้สูงและต้นทุนต่ำที่ผสานรวมอย่างแน่นหนากับการประมวลผลที่ปรับขนาดได้ ปัจจุบันบริษัททางการเงินสามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้โดยการปลดล็อกพลังของข้อมูล ความสามารถในการทำความเข้าใจและดำเนินการตามข้อมูลเปิดประตูสู่ระบบนิเวศทางการเงินที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นและแข็งแกร่งยิ่งขึ้น Spark คือเฟรมเวิร์กการประมวลผลคลัสเตอร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบโอเพนซอร์สที่สร้างขึ้นบน HDFS Spark ทำหน้าที่เป็นหลักฐานของวิวัฒนาการที่ต่อเนื่องภายในชุมชน Hadoop จากการเป็นเฟรมเวิร์กการประมวลผลแบบกลุ่มที่เชื่อมโยงกับกระบวนทัศน์ MapReduce แบบสองขั้นตอนกับแพลตฟอร์มแบบเรียลไทม์ในหน่วยความจำขั้นสูง ตอนนี้ FSI สามารถให้บริการลูกค้าได้ดีขึ้น เข้าใจความเสี่ยง และลดอุบัติการณ์ของการฉ้อโกง เทคโนโลยีของ DELL ช่วยได้อย่างไร เดลล์ เทคโนโลยีส์ได้ลงทุนเพื่อสร้างพอร์ตโฟลิโอของ Ready Solutions ที่ออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนในการกำหนดค่า การปรับใช้ และการจัดการคลัสเตอร์ Hadoop การออกแบบที่เชื่อถือได้เหล่านี้ได้รับการปรับปรุง ทดสอบ และปรับแต่งสำหรับกรณีการใช้งาน Hadoop ที่สำคัญต่างๆ ซึ่งรวมถึงเซิร์ฟเวอร์ ที่เก็บข้อมูล เครือข่าย ซอฟต์แวร์และบริการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วในห้องปฏิบัติการของเราและในการปรับใช้ของลูกค้าเพื่อตอบสนองความต้องการปริมาณงานและผลลัพธ์ของลูกค้า Building Block ของโซลูชันแบบแยกส่วนให้แนวทางที่กำหนดเองแต่ได้รับการตรวจสอบแล้วสำหรับการปรับใช้คลัสเตอร์ใหม่และการปรับขนาดหรืออัปเกรดสภาพแวดล้อมที่มีอยู่ Ready Solutions for Hadoop ได้รับการออกแบบร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการลงทุน ลดต้นทุน และมอบประสิทธิภาพที่โดดเด่น อัลกอริธึมการค้าขาย ในเศรษฐกิจดิจิทัล ข้อมูล—และโซลูชั่นไอทีที่ใช้ในการควบคุม—มักจะเป็นแหล่งที่มาหลักของความได้เปรียบในการแข่งขันของบริษัทที่ให้บริการทางการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการซื้อขายอัลกอริธึม ซึ่งเป็นกระบวนการลงทุนอัตโนมัติขั้นสูงที่มนุษย์จะฝึกแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ที่ทรงพลังเพื่อเลือกการลงทุนและดำเนินการซื้อขายโดยอัตโนมัติ วิวัฒนาการขั้นสูงสุดของการซื้อขายด้วยอัลกอริธึมคือการซื้อขายที่มีความถี่สูง ซึ่งอัลกอริธึมจะทำการตัดสินใจซื้อขายในเสี้ยววินาทีที่ออกแบบมาเพื่อให้ได้รับผลตอบแทนทางการเงินสูงสุด การทำให้เป็นอัตโนมัติและนำมนุษย์ออกจากการซื้อขายมีข้อดีหลายประการ เช่น ต้นทุนที่ลดลง ความเร็วและความแม่นยำที่มากขึ้น การพัฒนาอัลกอริธึมการซื้อขายต้องใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล สถิติ การวิเคราะห์ความเสี่ยงและ DevOps ผสมกัน จากนั้นอัลกอริธึมจะได้รับการทดสอบอีกครั้ง ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรันกับข้อมูลในอดีตและปรับแต่งอัลกอริธึมจนกว่าจะสร้างผลกำไรที่ต้องการ จากนั้นอัลกอริธึมจะถูกนำไปใช้ในการผลิต โดยทำการซื้อขายแบบเรียลไทม์ในนามของบริษัท ผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงที่เกิดจากอัลกอริทึมนั้นสร้างข้อมูลได้มากกว่าเดิม ซึ่งใช้ในการฝึกอบรมอัลกอริทึมในส่วนแบ็คเอนด์อย่างต่อเนื่องและปรับปรุงประสิทธิภาพ ลูปผลตอบรับการฝึกอบรมนี้เป็นกระบวนการที่เน้นข้อมูล ที่มา: Analytics Vidhya ไม่นานมานี้ นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ โดยใช้เครือข่ายประสาทเทียมลึกเพื่อค้นหาแนวโน้มที่กระตุ้นการตัดสินใจซื้อหรือขาย นอกจากระบบอัตโนมัติและข่าวกรองแล้ว แพลตฟอร์มการซื้อขายที่มีความถี่สูงยังมอบความได้เปรียบในการแข่งขันโดยทำการซื้อขายหลายพันรายการก่อนที่ตลาดจะตอบสนอง ดังนั้น การซื้อขายที่มีความถี่สูงได้นำไปสู่การแข่งขันในด้านความเร็วในการคำนวณ การตัดสินใจโดยอัตโนมัติ และแม้กระทั่งการเชื่อมต่อกับสถานที่ดำเนินการเพื่อกำจัดไมโครวินาทีและเอาชนะผู้ค้ารายอื่นเพื่อโอกาส ยิ่งไปกว่านั้น บริษัทการค้าทางการเงินกำลังพัฒนา ดำเนินการ และปรับปรุงกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ก้าวล้ำหน้าคู่แข่ง สิ่งนี้ทำให้เกิดความเครียดอย่างมากต่อโครงสร้างพื้นฐานเนื่องจากอัลกอริธึมต้องปรับให้เข้ากับอินพุตใหม่อย่างต่อเนื่องเพื่อให้มีความเกี่ยวข้อง ด้วยเหตุนี้ โครงสร้างพื้นฐานส่วนหลังจึงต้องรองรับฟีดข้อมูลสดและการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็ว ฐานข้อมูลต้องสามารถป้อนกลไกประมวลผลในแบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงกับเวลาจริงเพื่ออัปเดตอัลกอริทึม ข้อกำหนดในการฝึกอบรมที่เน้นข้อมูลและความต้องการความเร็วสูงและเวลาแฝงต่ำ หมายความว่าโดยทั่วไปแล้ว อัลกอริธึมที่ซับซ้อนเหล่านี้จะได้รับการฝึกอบรมและทำงานบนระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง (HPC) เพื่อให้มีความรวดเร็วและแม่นยำในการครองตลาด ระบบ HPC ที่รองรับการซื้อขายด้วยอัลกอริธึมควรสามารถรองรับปริมาณงานในปัจจุบันได้อย่างราบรื่น และให้ความยืดหยุ่น ประสิทธิภาพ และการปรับขยายที่จำเป็นในการฝึกอบรมและอัปเดตอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่องเพื่อให้เป็นผู้นำตลาด เทคโนโลยีของ DELL ช่วยให้ Dell Technologies มีความเชี่ยวชาญและประสบการณ์ในการออกแบบและใช้งาน HPC, การวิเคราะห์ข้อมูล และโซลูชัน AI ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการซื้อขายอัลกอริธึม ซึ่งรวมถึงข้อควรพิจารณาสำหรับซอฟต์แวร์ บริการ และการออกแบบโครงสร้างพื้นฐานด้วยตัวอย่างการออกแบบสถาปัตยกรรมที่สมบูรณ์ เช่น การกำหนดค่า Data Lake สำหรับการนำเข้าข้อมูลโดยใช้เครื่องมือสตรีมมิ่ง เช่น Apache® Kafka® และ StreamSets® ที่มุ่งเป้าไปที่การฟีดข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่มีเวลาแฝงต่ำด้วย Ready Solution สำหรับ Data Analytics Real Time Data Streaming Apache Hadoop® พร้อมด้วย Cloudera® และ Greenplum® ได้รับการสนับสนุนโดย Dell EMC Ready Solutions สำหรับ Hadoop โซลูชัน Dell EMC Ready สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Spark® บน Kubernetes และ Data Science และ Analytics ขั้นสูงด้วย VMware Tanzu ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า เราจะสำรวจหัวข้อเหล่านี้: บทนำ กฎระเบียบและการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ Retail Banking การพิจารณาเกี่ยวกับความปลอดภัยในการซื้อขายอัลกอริทึม บทสรุป ขั้นตอนต่อไปกับ Dell Technologies และ AMD ดาวน์โหลดคู่มือภายในBIGDATA ฉบับสมบูรณ์สำหรับ Big Data สำหรับการเงิน โดยได้รับความอนุเคราะห์จาก Dell Technologies และ AMD

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button