Luminati(BrightData)新金融部门的调查突出显示了主要替代数据集成的障碍,其中75%的人提到了分析问题,而25%的人指出了采购方面的挑战

了解“数据价值链增强”如何使用敏锐的数据收集和治理策略带来更高的投资回报,从而带来更高质量的算法输出,洞察力和投资决策

Luminati(BrightData)最近发布了一项新的金融行业调查。在美国和英国,从贷款,对冲基金到银行和保险的一百多位专业人员参加了会议。该报告强调了一个事实,即绝大多数金融机构都知道他们需要依靠外部数据源。但是,这个充满活力的部门的大部分地区不具备内部知识,也没有适当分析替代数据并真正获得运营收益的专业知识。本文着重于行业参与者当前正在使用的挑战和技术应对机制。

在大型金融环境中整合替代数据的主要障碍是什么?

大型金融背景下的主要替代数据集成障碍包括分析层面的问题,其中75%的受访者将其视为最大挑战,而其他25%的受访者则将数据采购/采购视为主要挑战。

主要金融部门替代数据分析的障碍

根据调查结果:

“ 64%的金融服务专业人士使用替代数据作为制定其正在进行的投资策略的一部分。”

但是,当投资组合经理开始采购数据时,事情就开始变糟了:

  • 来自各种各样的来源
  • 高产量

数据分析师团队也面临挑战,尤其是与质量和提供给投资算法的数据的兼容性有关的问题。对于半/非结构化数据尤其如此,因为半/非结构化数据很难与具有独特预设的基于数据的交易模型集成。对于许多缺乏有效处理网络基础结构并交叉引用替代数据集的金融机构来说,这是问题的症结所在。

再加上缺乏真正的熟练劳动力,他们需要接受最新的数据收集和处理技术的培训,这为整个金融领域的公司创造了障碍。

最后,金融组织发现要实现自己设定的数据敏捷性标准越来越困难。他们收集目标数据,并将其存储在苏必利尔湖大小的水库中,但似乎仍无法对其进行脱上下文处理,以得出更大的总体结论,从而带来更多有意义的货币化机会。

关键的数据采购挑战

数据分析的困难是相互联系的,并且在某种意义上与数据来源的障碍重叠。数据采购面临的最大挑战包括:

数据识别-这意味着能够根据用例和资产类别发现并分类组织保留了元数据的数据集,这些数据集可能会对运营产生重大影响。

流程可复制性–由于某些在线信息缓存或其他一些奇异之处,许多团队能够获得一次性数据集。但是,公司需要可靠且一致的数据流。

信息质量-AI和ML具有重要的“培训阶段”,在此阶段需要向他们提供干净且可追溯的数据,以使其输出高质量,准确。例如,时间延迟或地理文件损坏都可能严重破坏算法洞察力,例如关闭哪些证券头寸以及在哪个出口点。

来源不同-数据并非全部来自同一位置或相同格式。一些数据可能来自社交平台,而其他数据可能来自搜索引擎结果和/或美国证券交易委员会(SEC)备案。格式范围从视频,语音文件到文本和系统日志。汇总这些数据并将它们交叉引用到一个统一的系统中可能会很困难。

尽管面临挑战,金融机构如何蓬勃发展

越来越多的金融机构已经开始意识到外包其数据收集需求的好处。这可以通过购买现成的数据集或通过挂钩系统来实现,并与提供自动实时数据流的工具合作。

这种方法消除了分析阶段遇到的大多数挑战,因为数据收集网络能够:

  • 根据您公司的特定需求量身定制数据集
  • 确保输入/输出采用所需的文件格式,从而可以更轻松地集成来自不同来源的数据
  • 帮助您避免投资昂贵的数据系统和数据收集专家
  • 为您的基金提供基于项目的敏捷性,以启用和禁用数据收集操作(通常称为“按需数据”)

对于希望专注于由数据驱动的投资而又不想让数据收集占据大部分时间的小型精品办公室来说,这种方法也是一个明智的选择。

在金融服务中将数据视为商品和进行投资的主要好处包括:

获取实时,低延迟的数据流,以立即通知运营决策(买,卖,空等)

使AI和ML培训以及自定义更容易访问和轻松,因此创建和测试快速交易模型成为团队成员的第二天性

快速,轻松地扩大或缩小操作规模

无需购买/开发昂贵的硬件,软件和专有协议/ API

解锁很难获得或故意不可发现的数据集,因为是与本案是努力隐藏过程率美国医院使用指定的代码片段

底线

金融业的替代数据收集和实施仍处于“采用阶段”,这意味着仍有很大的空间可以获取重要的“信息优势”。

尽管大多数机构都知道利用外部数据可以从中受益匪浅,但是许多机构却缺乏适当分析和利用这些数据的能力或专业知识。

因此,与大多数其他信息商品相比,“数据价值链”与数量,成本,质量和产出之间存在反比关系。例如,与从不同来源和格式收集的大量非结构化数据相比,自动收集交付给投资模型,算法和分析人员的少量高质量结构化数据,其投资回报率(ROI)更高。

随之而来的是,金融公司和金融科技公司需要有一个清晰的数据收集和治理策略,其中应包含能够更好地进行资产管理和资产组合结构的数据采购自动化。

Luminati(BrightData)使命如此!

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