foto perfil

Aplicaciones de Big Data en Finanzas

Publicado el 17 abril, 2024

Big Data en Finanzas

Si hay una industria que anhela datos, esa es la financiera. Abra cualquier informe bursátil típico y verá inmediatamente por qué. Todo el contenido de la página está dedicado a brindar a los inversores la mayor cantidad de información posible sobre la acción o el bono en cuestión. De hecho, a menudo enlazan con las últimas noticias, además de mostrar varios precios de los últimos años.

En pocas palabras, el tipo de análisis que podemos utilizar en big data se creó para las finanzas. Dada la increíble cantidad de información que ya se gestiona en el campo, no sorprende que los profesionales financieros se beneficien de las nuevas conclusiones que pueden extraer de los big data en finanzas. Sin embargo, como ocurre con la mayoría de las cosas, existen puntos de preocupación que deben abordarse.

Comenzaremos analizando cómo se ha incorporado el big data a las finanzas.

Comercio automatizado

En finanzas, el tiempo es dinero. De hecho, algunas empresas comerciales cuentan con tecnología de microondas inalámbrica heredada que transmite la información comercial más reciente porque llegará unas fracciones de segundo antes que una conexión rápida a Internet de alta velocidad. Los macrodatos permiten realizar análisis en tiempo real de esas cifras a medida que van llegando. Al utilizar el análisis en tiempo real, se pueden tomar decisiones sobre inversiones en ese instante. Esto permite mejores cantidades de comercio automatizado o situaciones en las que las computadoras manejan todo el trabajo duro. La gente sólo está ahí para firmar el papeleo. Este desarrollo ha simplificado el proceso comercial.

Derivados

Si sigue los mercados financieros, es probable que haya escuchado la palabra “derivado”. Lo más probable es que en algún momento te hayas quedado rascándote la cabeza al respecto. En términos más simples, un derivado es un acuerdo para vender algo en un momento determinado y a un precio determinado. Los macrodatos permiten predecir esos precios con mayor precisión. Precios más precisos significan que las empresas están en mejores condiciones de asegurar los precios que desean para los bienes o servicios que se comercializan como derivados y, con suerte, obtener ganancias en el camino.

Preocupaciones

Por supuesto, existen preocupaciones que considerar en el uso de big data en finanzas. No son sólo bits y bytes con los que opera la industria financiera, sino también los ahorros, las hipotecas y los futuros de las personas. El sector financiero gestiona una cantidad increíble de dinero, y los macrodatos tienen el potencial de causar un daño real a todo ello. Después de todo, lo que puede tener sentido para un algoritmo informático puede ser una idea realmente mala que incluso un analista de primer año notaría. Además, como ocurre con todos los big data, existe el riesgo de que se personalicen demasiado. Ya se están planteando cuestiones éticas sobre cuántos datos personales deberían estar disponibles para análisis. Cada vez más, a medida que se dispone de más datos sobre individuos, también surgen dudas sobre si alguna vez se podrán utilizar los macrodatos para identificar a una persona.

Resumen de la lección

Los big data en finanzas han sido recibidos con mucho optimismo. Al poder aprovechar más eficazmente las enormes cantidades de información cada vez más disponibles sobre los mercados financieros, los big data tienen el potencial de hacer más rentable cualquier tipo de práctica financiera. El comercio automatizado tiene el potencial de avanzar aún más rápido con los análisis adecuados, lo que a su vez generará aún más dinero para las empresas adecuadas. Los derivados son otro beneficio, ya que más datos permiten a las empresas crear representaciones más precisas de los precios para el futuro. Sin embargo, todo eso no está exento de riesgos: a medida que las empresas dependen cada vez más de big data para tomar decisiones instantáneas, existe la posibilidad de que un algoritmo simplemente se equivoque. Además, también existen cuestiones éticas sobre la permisibilidad del uso de datos.

Articulos relacionados