Daha önceki “Big data nedir?” adlı yazımızda da bahsettiğimiz gibi big data analizleri şirketler tarafından rekabette öne geçebilmek adına çok önemli bir araç olarak kullanılmaya başlanmıştır. İnsanların internette gezerken veya belirli uygulamaları kullanırken gerçekleştirdikleri neredeyse her eylem bir şekilde kayıt altına alınmaktadır ve bu veriler big data havuzlarına dahil olmaktadır. Büyük şirketler bu verileri analiz ederek güncel olan trendleri belirleme, müşteri beklentilerini ölçme, müşteri hizmetini daha iyi seviyelere çıkarabilme ve aynı zamanda daha isabetli kararlar alarak gelirlerini yükseltme şansına sahiptir. Big data analiz yöntemiyle elde edilebilecek avantajların sınırı halen daha günümüzde tam olarak belirlenmiş değildir. Gelişme aşamasında kabul edilen big data sektörünün analiz yöntemleri her gün farklılaşmakta ve bu farklı yöntemler sayesinde farklı farklı çıkarımlar yapmak mümkün bir hal almaya başlamaktadır.

Big Data & Finans Dünyası

Finans sektörü bir günlük zaman dilimi içerisinde en yüksek miktarda veriyi üreten, işleyen ve saklayan sektörlerden birisidir. Big data’nın hayatımıza girmesi ile birlikte finans sektörü baştan aşağı bir değişime uğramış ve kendisini yeni teknolojik düzene adapte etmiştir.

Finans sektöründe hizmet veren kuruluşlar big data’yı diğer şirketlerin yaptığı gibi müşteri isteklerini belirleme, hizmet kalitesini arttırma, mevcut trendleri takip etme gibi amaçlarla kullanıyor olsa da big data’nın finans sektöründe kendisine özel bir konumu da mevcuttur. Big data özellikle borsalardaki işleyişi büyük oranda değiştirmeyi başarmıştır. Borsada meydana getirdiği değişiklikler arasında en öne çıkanı ve popüler olanı algoritmik trade’lerdir.

Algoritmik trade nedir?

Algoritmik trade, borsadaki hisselerin ve paritelerin daha önceki fiyat hareketlerini inceleyerek bu hareketler arasında bir benzerlik yakalamaya çalışan ve uygun koşullar oluştuğunda insan etkileşimine ihtiyaç duymaksızın harekete geçen robotlar sayesinde yapılan trade işlemleridir. Algoritmik tradeler uzun süreler sürebileceği gibi günümüzün gelişmiş teknolojisi ile bir saniye içerisinde işleme girip, aynı anda kapatan algoritmik trade robotları da mevcuttur.

Borsalardaki paritelerin ve hisselerin geçmişteki tüm fiyat hareketlerini inceleyen bu algoritmalar çok yüksek boyutlardaki veriyi işlemek zorunda kalırlar. Pek çok algoritma sadece belirli bir borsa ve parite üzerinde değil, dünyadaki pek çok borsa ve paritenin bilgilerini gözden geçirmiş ve test etmiştir. Algoritmalar olmaksızın gerçekleştirilmesi imkansız olan bu analiz yöntemi ile borsalarda verilen kararların doğruluğu ciddi ölçüde artmaktadır. Aynı zamanda borsada hatalı kararlar verilmesinin ana sebeplerinden birisi olarak görülen insan psikolojisi ve duyguları da bu trade yönteminde egale edilmektedir. Başarılı trade algoritmalarının kazanma yüzdesi %90’ın üzerindedir ve bu seviye insanlar için ulaşması ve sürdürmesi çok zor olan bir seviyedir.

Finansal modellemelerde big data nasıl kullanılır?

Finans sektöründe big data teknolojisinin kullanıldığı bir diğer alan ise finansal modelleme alanıdır. Doğası gereği çok sayıda insanı ve etkeni incelemek zorunda olan finansal modellemeler big data yöntemleri ile çok ayrı boyutlara ulaşmayı başarmıştır. Milyonlarca insanın davranışlarını inceleyen, onlarca farklı etkeni hesaba katan bu finansal modellemeler ile pek çok doğru tahmin yapılabilmektedir. Bu yöntemler pek çok büyük şirket tarafından kullanıldığı gibi devletler tarafından da geleceği tahmin edip ona göre adım atabilmek adına sıklıkla kullanılmaktadır.

Risk ve dolandırıcılık önlemede big data nasıl kullanılmaktadır?

Şu ana kadar big data’yı elde mevcut olan verilerin işlendiği durumlarla konuşmuş olsak da big data bundan daha farklı ve kapsamlı kullanım alanlarına da sahiptir. Kredi kartlarının ve internet bankacılığının daha önce hiç olmadığı kadar yaygın bir şekilde kullanılmaya başlandığı günümüzde saniyeler içerisinde binlerce farklı finansal işlem gerçekleştirilmektedir. Yüzlerce satın alma işlemi, havale işlemi, borç ödeme işlemi gibi işlemler her an gerçekleşmekte ve bankalar tarafından kayıt altına alınmaktadır. Bankalar sürekli olarak güncellenen bu verileri de analiz etme yoluna gitmişlerdir.

Bankalar big data yöntemlerini kullanarak bu verileri eş zamanlı olarak kontrol etmekte ve tehlikeli durumlar görmesi taktirde buna uygun önlemler almaktadır. Örneğin aynı kredi kartı kullanılarak çok ksıa bir zaman aralığı içerisinde iki farklı konumda işlem gerçekleştirilmişse bankalar bunu bir güvenlik zafiyeti olarak algılamakta ve buna yönelik adımlar atmaktadır. Big data analiz yöntemleri mevcut olmasaydı veya günümüzdeki kadar gelişmiş olmasaydı her saniye binlercesi eklenen bu kadar yüksek miktardaki veriyi incelemek mümkün olmazdı.

Bankalar yatırım stratejilerini belirlerken big data’dan nasıl yararlanmaktadır?

Bankalar gibi finansal kuruluşlar yatırım stratejilerini belirlerken riskin en minimal düzeyde olması için çok yoğun çaba harcarlar. Geçmişten bu yana bankalar bu riski en aza indirebilmek adına çeşitli yöntemler kullanmışlardır. Temel analiz yöntemleri, teknik analiz yöntemleri ile başlayan bu adımlar günümüzde haberlerin ve sosyal medyanın takibine kadar ilerlemiş durumdadır. Bu duruma en iyi örneklerden birisi dünyanın en büyük finansal kuruluşlarından birisi olan Credit Suisse’in geçen sene gerçekleştirdiği araştırmadır. Credit Suisse, big data ve yapay zeka teknolojilerini kullanarak haber verilerini incelemiş ve bu sayede ortaya çıkardıkları duyarlılık skorlaması ile kantitatif yatırım stratejilerini güncellemişlerdir. Pek çok finansal kuruluş tıpkı Credit Suisse gibi bu yolu kullanmaya başlamış durumdadır. Kripto para gibi insan etkileşiminin ve heyecanının yüksek olduğu sektörlerde ise sosyal medya analizleri çok daha büyük bir önem kazanmaktadır.

Finans sektöründe big data’nın karşılaştığı problemler nelerdir?

Big data, finans sektöründe çok köklü değişikliklerin gerçekleşmesini sağlamış olsa da karşılaştığı belli başlı sorunlar da bulunmaktadır. Bu sorunların başında bu analiz yöntemlerini kullanan şirketlerin eylemlerini gerçekleştirdikleri ülkede bulunan regülasyonlara uyma zorunluluğu gelmektedir. Bu regülasyonlara uymayan şirketler, devletler tarafından cezalandırılmakta ve çeşitli problemler ile karşılaşmaktadır. Bir diğer sorun ise verilerin mahremiyeti ile alakalıdır. Şirketler işledikleri ve sakladıkları bu verileri elde etme yöntemleriyle ilgili hukuksal sorunlar yaşayabildiği gibi bu verilerin korunması için yüksek miktarda giderlere de sahip olmaktadır.  

 Doğuş Elektronik olarak bizler ne yapıyoruz?

Doğuş Elektronik olarak bizler 34 yılı aşkın tecrübemizin verdiği yetkinlik ile sizlere en verimli ve kaliteli veri merkezi çözümlerini sunuyoruz. İklimlendirme sistemlerinden yangın söndürme sistemlerine kadar uzanan bu veri merkezi çözümlerini alanında uzman ekibimiz ile hayata geçiriyor ve sizlere tüm testlerini yaptıktan sonra teslim ediyoruz.

Veri merkezi çözümlerimiz konusunda daha detaylı bilgiye sahip olmak için bu bağlantıyı takip edebilirsiniz.

Sıfırdan bir veri merkezi kurulumunda ya da mevcut veri merkeziniz üzerinde yapılacak olan iyileştirmelerde sizlerle birlikte çalışmaktan mutluluk duyarız. Eğer siz de bizlerle çalışmak isterseniz bize ulaşabilirsiniz.

Bize ulaşın

İhtiyacınız olan çözüm doğrultusunda uzman ekibimizden daha detaylı bilgi almak için bir tanışma ve proje toplantısını hemen sizler için ayarlayabiliriz.

Bizlere ulaşmak için sales@dogussaha.com email adresini, 0212 222 8989 telefon numarasını ve sitemizin iletişim bölümünü kullanabilirsiniz.