SEYDOU FOFANA

Les données massives en finance

Aujourd’hui dans le monde de la finance, le mot “données massives” revient très souvent auprès des experts. Ainsi dans cet article, nous verrons ce que c’est que les données massives, leurs importances ainsi que leurs utilisations dans le domaine de la Finance.

 

Définition 

Les données massives représentent une grande quantité d’informations diverses qui sont recueillies à un volume croissant et à une vitesse toujours plus grande. Elles sont stockées dans des bases de données informatiques et peuvent être de type structuré ou non structuré. De plus, pour l’analyse de ces données, l’utilisation de logiciels spécialement conçus pour gérer de grandes quantités d’information est nécessaire.

Ces données peuvent provenir de différentes sources parmi lesquelles on peut citer : les réseaux sociaux, site web, les transactions commerciales, les appareils intelligents et les équipements industriels…

 

Importance des données massives

Grâce aux données massives, les sociétés financières ont acquis la possibilité de traiter et d’analyser de plus grands volumes de données afin de les aider dans la prise de décision principalement. Cela permet entre autres de réaliser des analyses beaucoup plus précises, de personnaliser les produits pour les différents types de clients ainsi que beaucoup d’autres potentiels.

 

Utilisation des données massives en finance

Dans le domaine de la Finance, les données massives sont utilisées pour différents services du secteur. Les lignes suivantes mettent en avant des utilisations réelles des données massives dans le secteur financier.

 

1. Aperçu des marchés boursiers en temps réel

L’utilisation des données massives a complètement révolutionné le fonctionnement des marchés boursiers et plus précisément la méthode de prise de décision des investisseurs à travers le monde. L’utilisation des données massives couplées avec des méthodes tels que l’apprentissage machine permet ainsi aux ordinateurs d’utiliser de puissants algorithmes informatiques et d’effectuer des prédictions du marché avec précision afin de prendre des décisions. Ces analyses prennent en compte les tendances politiques et sociales pouvant affecter le marché boursier. De plus, cela permet d’effectuer des transactions de manière beaucoup plus rapide que les humains et à des fréquences plus élevées. Ainsi l’utilisation des données massives et des algorithmes permet aux analystes de prendre des décisions plus intelligentes en réduisant les risques d’erreurs liés aux biais et influences comportementales ainsi que d’obtenir des informations optimisées pour maximiser les rendements des portefeuilles.

 

2. L’analyse des données dans les modèles financiers

L’analyse des données massives offre de nombreuses possibilités concernant l’amélioration des modèles de prédiction. Cela permet de mieux approcher les taux de rendement et les résultats d’investissements afin d’obtenir des prévisions beaucoup plus précises et de diminuer les risques. L’utilisation des données massives rend possible, l’automatisation des rapports financiers, d’aider les services financiers à être plus productif, de permettre aux utilisateurs d’accéder et d’analyser plus simplement les informations.

 

3. Analyse de la clientèle

Pour les institutions financières, les activités sont réalisées autour de la clientèle et orientées vers leur satisfaction. Ainsi l’analyse de la clientèle fait partie des meilleures méthodes afin de fournir des services clients de qualité. L’utilisation des données massives permet ainsi aux institutions d’anticiper les comportements futurs des clients afin de générer des produits ou services qui augmenteront la satisfaction de ces derniers ainsi que de saisir les différentes opportunités du marché. De ce fait, les données massives permettent d’analyser les clients et de mettre en place des stratégies afin d’atteindre la clientèle d’une façon beaucoup plus efficiente.

 

4. Gestion des risques et détection des fraudes

Les décisions des institutions financières en matière de gestion des risques et de détections des fraudes reposent sur les analyses de données massives. En incluant les facteurs de l’économie, du capital des entreprises et de la segmentation de la clientèle, il est possible d’identifier les risques tels que les mauvais payeurs ou les mauvais investissements grâce à l’analyse des données. Ainsi, les groupes financiers comme les banques ou les assurances utilisent les données qu’elles détiennent afin de prévenir et de diminuer les risques de fraudes.

Ainsi, à travers les différents éléments abordés, on se rend compte de l’importance des données massives et l’impact que leurs utilisations ont apporté au secteur de la finance. Ce secteur qui justement, continuera toujours à se développer grâce aux nouvelles technologies.

 

Références

Segal, T. (Janvier 2021). Big Data. Investopedia. Tiré de : https://www.investopedia.com/terms/b/big-data.asp

Oracle. (2021). Big Data defined. Tiré de : https://www.oracle.com/ca-en/big-data/what-is-big-data/

SAS. (2021). Big Data What it is and Why it matters. Tiré de : https://www.sas.com/en_ca/insights/big-data/what-is-big-data.html

CFI. (2021). Big Data in Finance. Tiré de : https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/other/big-data-in-finance/

Talend. (2021). Big Data in Finance. Tiré de : https://www.talend.com/resources/big-data-finance/