বিগ ডেটা কী?
তথ্যের বিশাল বিস্তার এবং ক্রমবর্ধমান প্রযুক্তিগত জটিলতা শিল্পগুলিকে পরিচালনা এবং প্রতিযোগিতায় রূপান্তরিত করে চলেছে। বিগত কয়েক বছরে, প্রতিদিনের ভিত্তিতে বিশ্বে 90% তথ্য তৈরি হয়েছে যার ফলে 2.5 মিলিয়ন দৈনিক বাইট ডেটা তৈরি হয় in সাধারণত বড় ডেটা হিসাবে পরিচিত, এই দ্রুত বৃদ্ধি এবং স্টোরেজ কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা সংগ্রহ, প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং বিশ্লেষণের সুযোগ তৈরি করে।
বিগ ডেটা কীভাবে কাজ করে
4 টি বৃহত্তর ডেটা অনুসরণ করে, সংস্থাগুলি আরও ভাল ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত জানাতে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি পেতে ডেটা এবং বিশ্লেষণ ব্যবহার করে। যে শিল্পগুলি বড় ডেটার ব্যবহার গ্রহণ করেছে তাদের মধ্যে কয়েকটি আর্থিক নাম, আর্থিক পরিষেবা, প্রযুক্তি, বিপণন এবং স্বাস্থ্যসেবা অন্তর্ভুক্ত। বড় ডেটা গ্রহণগুলি শিল্পের প্রতিযোগিতামূলক আড়াআড়িটিকে নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করে চলেছে। আনুমানিক ৮৪ শতাংশ উদ্যোগ বিশ্বাস করে যে অ্যানালিটিক্স কৌশল ছাড়াই বাজারে প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত হারাতে পারে risk
আর্থিক পরিষেবাগুলি, বিশেষত, ধারাবাহিক রিটার্ন সহ আরও ভাল বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত জানাতে বিগ ডাটা বিশ্লেষণগুলি ব্যাপকভাবে গ্রহণ করেছে। বড় ডেটার সাথে একত্রে, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং জটিল গাণিতিক মডেলগুলির সাথে পোর্টফোলিও রিটার্ন সর্বাধিকতর করতে বিশাল historicalতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে। বড় ডেটা অবিরত অবলম্বন অনিবার্যভাবে আর্থিক পরিষেবাগুলির ল্যান্ডস্কেপকে রূপান্তরিত করবে। যাইহোক, এর সুস্পষ্ট সুবিধার সাথে সাথে, ডেটাগুলির মাউন্টিং ভলিউম ক্যাপচার করার জন্য বৃহত ডেটার ক্ষমতার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে।
4 বি এর বিগ ডেটা
4 ভি এর বড় ডেটাগুলির জন্য মৌলিক: ভলিউম, বিভিন্নতা, সত্যতা এবং বেগ। ক্রমবর্ধমান প্রতিযোগিতা, নিয়ন্ত্রক সীমাবদ্ধতা এবং গ্রাহকের প্রয়োজনের মুখোমুখি হয়ে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি দক্ষতা অর্জনের জন্য প্রযুক্তি লাভের জন্য নতুন উপায় অনুসন্ধান করছে। শিল্পের উপর নির্ভর করে, সংস্থাগুলি একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জন করতে বড় ডেটার কয়েকটি নির্দিষ্ট দিক ব্যবহার করতে পারে।
বেগ হ'ল গতিবেগে ডেটা সংরক্ষণ এবং বিশ্লেষণ করা উচিত। নিউইয়র্ক স্টক এক্সচেঞ্জ প্রতিদিন 1 টেরাবাইট তথ্য ক্যাপচার করে। ২০১ By সালের মধ্যে, পৃথিবীতে প্রতি ব্যক্তি প্রায় 2.5 সংযোগের সাথে একটি আনুমানিক 18.9 বিলিয়ন নেটওয়ার্ক সংযোগ ছিল। আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি দক্ষতার সাথে এবং দ্রুত প্রক্রিয়াজাতকরণ ব্যবসায়গুলিতে ফোকাস করে প্রতিযোগিতা থেকে তাদের আলাদা করতে পারে।
বড় ডেটা অব্যবহৃত বা কাঠামোগত ডেটা হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। কাঠামোগত ডেটা হ'ল এমন তথ্য যা অসংগঠিত এবং প্রাক-নির্ধারিত মডেলটিতে পড়ে না। এর মধ্যে সোশ্যাল মিডিয়া উত্স থেকে সংগৃহীত ডেটা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা প্রতিষ্ঠানগুলি গ্রাহকের প্রয়োজনের তথ্য সংগ্রহ করতে সহায়তা করে। কাঠামোগত তথ্য ইতিমধ্যে সম্পর্কিত ডেটাবেস এবং স্প্রেডশিটে সংস্থা দ্বারা পরিচালিত তথ্য থাকে। ফলস্বরূপ, আরও ভাল ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত জানাতে অবশ্যই বিভিন্ন ধরণের ডেটা সক্রিয়ভাবে পরিচালনা করতে হবে।
বাজারের তথ্যের ক্রমবর্ধমান পরিমাণ আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলির জন্য একটি বড় চ্যালেঞ্জ। বিশাল historicalতিহাসিক ডেটার পাশাপাশি, ব্যাংকিং এবং মূলধনের বাজারগুলিতে সক্রিয়ভাবে টিকার ডেটা পরিচালনা করা প্রয়োজন। তেমনি, বিনিয়োগ ব্যাংক এবং সম্পদ পরিচালন সংস্থাগুলি সঠিক বিনিয়োগের সিদ্ধান্ত নিতে প্রচুর ডেটা ব্যবহার করে। বীমা এবং অবসরপ্রাপ্ত সংস্থাগুলি সক্রিয় ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য অতীত নীতি এবং দাবিগুলির তথ্য অ্যাক্সেস করতে পারে।
অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং
কম্পিউটারের ক্রমবর্ধমান ক্ষমতার কারণে অ্যালগরিদমিক বাণিজ্য বড় ডেটার সমার্থক হয়ে উঠেছে। স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলিকে এমন একটি গতি এবং ফ্রিকোয়েন্সিতে আর্থিক ব্যবসায় সম্পাদন করতে সক্ষম করে যা কোনও মানব ব্যবসায়ী পারে না। গাণিতিক মডেলগুলির মধ্যে, অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং সর্বোত্তম সম্ভাব্য মূল্যে নির্ধারিত ট্রেড সরবরাহ করে এবং সময়মতো বাণিজ্য স্থাপন করে এবং আচরণগত কারণগুলির কারণে ম্যানুয়াল ত্রুটিগুলি হ্রাস করে।
প্রতিষ্ঠানগুলি আরও কার্যকরভাবে অ্যালগরিদমগুলি কমাতে পারে প্রচুর পরিমাণে ডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে, volতিহাসিক তথ্যগুলির বৃহত পরিমাণকে ব্যাকটেস্ট কৌশলগুলিতে কাজে লাগাতে, ফলে কম ঝুঁকিপূর্ণ বিনিয়োগ তৈরি করতে পারে। এটি ব্যবহারকারীদের দরকারী ডেটা পাশাপাশি ত্যাগ করার জন্য স্বল্প-মূল্যবান ডেটা সনাক্ত করতে সহায়তা করে। একটি অ্যালগরিদমিক ইঞ্জিনে রিয়েল-টাইম নিউজ, সোশ্যাল মিডিয়া এবং স্টক ডেটা সংযুক্ত করে কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা দিয়ে অ্যালগরিদম তৈরি করা যেতে পারে তা আরও ভাল ব্যবসায়ের সিদ্ধান্ত নিতে পারে। সিদ্ধান্ত গ্রহণের বিপরীতে যা বিভিন্ন তথ্যের উত্স, মানবিক সংবেদন এবং পক্ষপাত দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে, অ্যালগরিদমিক বাণিজ্যগুলি কেবলমাত্র আর্থিক মডেল এবং ডেটা দ্বারা সম্পাদিত হয়।
রোবোর পরামর্শদাতারা একটি ডিজিটাল প্ল্যাটফর্মে বিনিয়োগের অ্যালগরিদম এবং প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করেন। আধুনিক পোর্টফোলিও তত্ত্বের মাধ্যমে বিনিয়োগগুলি কাঠামোযুক্ত করা হয়, যা সাধারণত ধারাবাহিক রিটার্ন বজায় রাখতে দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগগুলিকে সমর্থন করে এবং মানবিক আর্থিক উপদেষ্টাদের সাথে ন্যূনতম মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন।
চ্যালেঞ্জ
আর্থিক পরিষেবা শিল্পের বড় ডেটা গ্রহণের ফলেও ক্ষেত্রটিতে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জগুলি এখনও বিদ্যমান। সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, বিভিন্ন কাঠামোগত ডেটা সংগ্রহ গোপনীয়তা নিয়ে উদ্বেগকে সমর্থন করে। ব্যক্তিগত তথ্য সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যম, ইমেল এবং স্বাস্থ্য রেকর্ডের মাধ্যমে কোনও ব্যক্তির সিদ্ধান্ত গ্রহণের বিষয়ে সংগ্রহ করা যেতে পারে।
বিশেষত আর্থিক পরিষেবাগুলির মধ্যে, সমালোচনার সিংহভাগ ডেটা বিশ্লেষণে পড়ে। সঠিক ফলাফল পাওয়ার জন্য ডেটা নিছক ভলিউমের পরিসংখ্যান কৌশলগুলির বৃহত্তর পরিশীলনের প্রয়োজন। বিশেষত, সমালোচকরা উদ্দীপনা সম্পর্কিত নিদর্শন হিসাবে শোরগোলের সংকেতকে ওভাররেট করে, সংখ্যার ভিত্তিতে পরিসংখ্যানগতভাবে দৃ results় ফলাফলকে যথাযথভাবে উপস্থাপন করে। তেমনিভাবে, অর্থনৈতিক তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমগুলি সাধারণত dataতিহাসিক তথ্যের প্রবণতার কারণে দীর্ঘমেয়াদী বিনিয়োগের সুযোগগুলিতে ইঙ্গিত করে। স্বল্পমেয়াদী বিনিয়োগের কৌশলকে দক্ষতার সাথে ফলাফল উত্পাদন করা ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলির অন্তর্নিহিত চ্যালেঞ্জ।
তলদেশের সরুরেখা
বিগ ডেটা বিভিন্ন শিল্প বিশেষত আর্থিক পরিষেবাদিগুলির ল্যান্ডস্কেপকে রূপান্তর করতে চলেছে। অনেক আর্থিক প্রতিষ্ঠান একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত বজায় রাখতে বড় ডেটা বিশ্লেষণ গ্রহণ করছে adop কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা-র মাধ্যমে জটিল অ্যালগরিদম বেশ কয়েকটি ডেটা উত্স ব্যবহার করে ব্যবসায় সম্পাদন করতে পারে। অটোমেশনের মাধ্যমে মানুষের আবেগ এবং পক্ষপাত হ্রাস করা যায়; যাইহোক, বড় ডেটা বিশ্লেষণের সাথে ব্যবসায়ের নিজস্ব চ্যালেঞ্জগুলির একটি নির্দিষ্ট সেট রয়েছে ক্ষেত্রটির তুলনামূলক অভিনবত্বের কারণে এখন পর্যন্ত উত্থাপিত পরিসংখ্যানগত ফলাফলগুলি পুরোপুরি আলিঙ্গিত হয়নি। যাইহোক, আর্থিক পরিষেবাগুলি বড় ডেটা এবং অটোমেশনের দিকে ঝোঁক হিসাবে, পরিসংখ্যান কৌশলগুলির পরিশীলিতা যথার্থতা বাড়িয়ে তুলবে।
