Comment le Big Data intervient-il dans les investissements financiers ?

Big Data et investissements financiers sont deux choses différentes mais interdépendantes. Les mégadonnées permettent aux investisseurs d’avoir une mainmise sur le marché financier. Ce qui leur offre des opportunités et des avantages concurrentiels.

Le Big Data englobe des quintillions de données venant des quatre coins du globe. L’exploiter permet aux entreprises de prédire le marché et de détecter de nouvelles opportunités. Mais le Big Data fournit bien plus que cela. En effet, il constitue l’un des pierres angulaires en matière d’investissements de valeur. La surveillance de la tendance du marché, l’efficacité de la stratégie adoptée, etc. tout cela sont des atouts que représentent les mégadonnées dans l’investissement financier. Focus !

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data englobe l’ensemble des données volumineuses collectées et stockées par diverses entités. Tout le monde peut y mettre la main en vue d’une analyse et, éventuellement, d’une prise de décision. Il a enregistré une hausse exponentielle, notamment depuis que les réseaux sociaux et le numérique ont dominé l’ensemble de la société. Le Big Data comporte différents types de données, structurées ou pas.

On dit que les données sont structurées lorsqu’elles ont déjà subi un traitement préliminaire. Il s’agit des informations que détiennent les entreprises telles que les informations sur les clients (numéro de tél, adresse e-mail, etc.). Celles-ci sont faciles à exploiter, contrairement aux données non structurées.

Les données non structurées sont aussi appelées données brutes, n’ayant fait l’objet d’aucun traitement préalable. Les renseignements obtenus à partir des médias sociaux sont des exemples concrets. Structurées ou pas, les mégadonnées font l’objet d’une analyse continuelle par toutes les entités pour des fins multiples. Cependant, seuls ceux qui savent s’y mettre peuvent réussir à en tirer profit.

Dans le cas présent, on va itérer les différentes manières dont le Big Data intervient dans le monde des investissements financiers. Mais avant, il convient de savoir quels types de données peuvent être utilisées à cette fin et comment les exploiter.

Quels types de données exploiter ?

Avant l’ère du Big Data, les données à analyser n’étaient pas plus volumineuses. Ce n’est plus le cas aujourd’hui, notamment avec l’essor de la technologie numérique. Par ailleurs, les ordinateurs n’étaient pas capables d’exploiter les données non structurées.

De la sorte, l’analyse des données a aussi connu une évolution parallèlement à tout cela. Les ordinateurs, dotés de nouvelles fonctionnalités, peuvent exploiter tous types de données, même celles qui ne sont pas facilement quantifiables. Une telle avancée offre aux investisseurs de nombreuses opportunités, si on ne cite que l’analyse des images et des enregistrements vocaux.

En outre, le Big Data dispose d’une disparité de sources de données révolutionnant ainsi le monde des investissements financiers. Certaines entreprises qui y travaillent peuvent maintenant capturer de nombreux indicateurs tels que la rentabilité, le sentiment, etc. On peut alors affirmer que tous types de données sont utilisables pour faire le bon choix de placements.

Comment exploiter le Big Data en matière d’investissements financiers ?

Les données que dispose le Big Data forment une énorme source pour les investisseurs. Il leur appartient de choisir celles qui leur paraissent le plus appropriées. Les différents indicateurs et rapports ont le pouvoir d’influencer les prochains investissements. Mais les données démographiques, émotionnelles, ou de localisation sont aussi importantes.

En ce qui concerne l’exploitation des données à proprement parler, certaines entreprises embauchent des experts tandis que d’autres font confiance à l’intelligence artificielle. Actuellement, il existe des robots conçus spécifiquement pour analyser les mégadonnées à la place de l’humain.

Cela réduit le coût d’investissement, mais n’est pas suffisant. C’est pour cela que les entreprises qui travaillent dans les actifs financiers combinent les deux méthodes afin d’obtenir des avantages concurrentiels.

Application du Big Data dans les investissements financiers

Comme pour les autres secteurs, le Big Data intervient activement dans celui des investissements financiers. Il peut être un levier, tout comme un frein, selon la manière de l’utiliser. Mais en général, le Big Data offre beaucoup d’avantages concurrentiels aux investisseurs. L’automatisation, l’évaluation des risques, sont des exemples d’applications des mégadonnées dans l’industrie des placements en bourses.

La collecte et l’analyse des données écrites et vocales

Le Big Data rassemble toute une tonne de données de tous types. Exploiter les textes et les nouvelles n’est pas suffisant pour prendre une bonne décision. Il faut ainsi traiter les autres types de données : les données vocales. Cela se fait au moyen du NLP ou traitement du langage naturel.

Pour traiter des données non écrites du Big Data, les acteurs dans les investissements financiers doivent d’abord les recueillir et les convertir en textes. C’est là qu’il faut faire appel au NLP, une technique moderne qui consiste à interpréter une quantité énorme de données non écrites. Le NLP peut également traduire les textes ainsi obtenus dans plusieurs langues. A noter qu’il est capable de l’inverse, c’est-à-dire de convertir les textes en fichiers audio.

L’analyse des données vocales permet de déceler les sentiments. Il suffit de connaître le ton avec lequel un mot, une phrase est prononcé, pour comprendre le sentiment du texte. Cela va ensuite faciliter la prise de décision dans les prochains investissements.

En fait, l’analyse des sentiments permet de détecter des informations qui ne peuvent pas être aperçus à l’évidence. On l’utilise souvent pour détecter des alliances ou des relations subtiles que les experts appellent élans inter-entreprises.

Le suivi et la prédiction de la tendance du marché

Avant d’investir dans un marché financier, il est crucial de connaître la tendance du marché, à court et à long terme. La clé de la réussite dans ce secteur est de savoir anticiper le résultat. Il ne s’agit pas uniquement de tâtonner comme ce qu’on fait avec les jeux de hasard. Dans la finance, tout a une explication.

Le Big Data est un outil indispensable à la prédiction du marché. Une seule nouvelle peut tout changer. Ainsi, il faut bien savoir analyser les informations en main avant même de placer les fonds sur un marché quelconque. Seulement, il faut analyser les données disponibles, et donc disposer des outils adéquats pour ce faire.

La surveillance du marché en temps réel

Aujourd’hui, grâce au développement numérique, le Big Data devient facilement accessible et permet de faciliter les actions dans les différents types d’investissements financiers. L’intelligence artificielle a gâté les investisseurs, au point que ceux-ci n’ont plus à visiter différents sites pour rester à la page des dernières nouvelles.

Il existe des applications mobiles dédiées aux investisseurs, leur permettant de garder le contrôle sur leurs actifs financiers en temps réel. Par le biais de ces applications, le Big Data est à la portée de ceux qui travaillent dans les investissements financiers.

Ce qui leur donne l’accès à l’ensemble des informations nécessaires à la surveillance du marché et d’agir suivant le besoin. Ces applications mobiles constituent également un moyen efficace pour construire un portefeuille robuste et faire du trading sans difficulté. Aujourd’hui, de nombreuses applications mobiles sont disponibles pour iOS et Android.

Analyse des investissements

Mis à part la surveillance du marché, les investisseurs peuvent directement effectuer leur propre analyse. Cela consiste à rassembler les renseignements nécessaires. Constituant une énorme base de données, le Big Data renferme des teraoctets d’informations. On y trouve des renseignements sur tous les domaines : financiers, fonciers, environnementaux, etc.

Le Big Data forme ainsi une mine d’informations permettant de faciliter l’analyse des investissements financiers. Les différents documents et rapports permettent d’évaluer une situation à un moment donné (le prix du pétrole par exemple), accédant ainsi à la possibilité d’ajuster les prochains coups. Une telle étude nécessite toutefois des compétences spécifiques car la moindre erreur pourrait fausser le résultat escompté, et donc la prévision.

Cette même méthode est utile pour évaluer les risques. En effet, les placements sont des actifs à haut risque. En plus, certains investisseurs jouent sur l’asymétrie d’information afin d’obtenir un avantage concurrentiel. De la sorte, il est important de rassembler le maximum d’informations via le Big Data afin d’évaluer les éventuels risques à courir. Il appartient à la société de diffuser ces informations à toute l’équipe en vue d’une prise de décision non biaisée.

L’automatisation de l’analyse

Non seulement le Big Data peut servir pour analyser les mouvements des marchés financiers, mais il constitue en soi un élément clé : l’automatisation de l’analyse des données. On l’appelle, dans ce cas, le trading algorithmique. L’automatisation du processus permet aux ordinateurs eux-mêmes d’exécuter différentes transactions, en se servant de l’apprentissage automatique.

L’automatisation compte parmi les grandes opportunités des investisseurs étant donné qu’elle détecte le moment opportun pour placer les actifs. Elle réduit également les erreurs humaines et les sentiments qui peuvent fausser l’analyse des données.

Le Big Data, par le biais du trading algorithmique, accède en même temps à la possibilité d’assurer les investissements financiers. Celui-ci permet de tester différentes stratégies afin de garantir un résultat positif et minimiser le risque. Pour ce faire, les investisseurs utilisent des robots qui restent actifs 24/24h et 7/7j pour surveiller le marché et d’agir en conséquence.

Il faut toutefois noter que la combinaison des robots avec la capacité humaine reste le meilleur moyen de profiter du Big Data avant d’investir en bourses.

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