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データ・ファースト思考
信頼できるデータでトレーディング・ビジネスのデジタル・トランスフォーメーションを加速する
リフィニティブの最新のホワイトペーパーを是非ダウンロードしご活用ください。
トレーディング・ビジネスのデジタル・トランスフォーメーションを進める上で、信頼できるデータが果たす戦略的重要性について解説します。
金融サービス企業がデータとの付き合い方を変えるべき理由
このホワイトペーパーでは、トレーディング部門でデータが果たす戦略的役割について説明します。現在、ヒストリカル・ティック・データを処理する新たな手法が登場し、トレーディング戦略の策定およびバックテストの方法が様変わりしています。価格データはトレーディングの執行および分析に不可欠です。規制要件の遵守がますます厳しくなる中、良質なデータは欠かせません。そして、言うまでもなく、トレーディング部門のほとんどのイノベーションの原動力となるのがデータです。
本レポートでは以下の内容をご覧いただけます:
- 信頼できるデータがトレーディング戦略を洗練させ、取引執行と分析を効率化する仕組み
- 大規模で複雑なデータを管理する新たな手法
- 規制上の報告をビジネス価値のある情報に転化させる方法
- トレーディング分野のイノベーションを起こすデータに関する 6 つの主要トレンド
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8 ドル1 ドル分のデータの処理、保存、変換に必要なコスト
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73%今後 3 ～ 5 年で、取引執行管理システムのテクノロジーが市場に影響を及ぼすと考えるトレーダーの割合
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53%すでにクラウド環境でマーケット・データを価格決定に利用している企業の割合
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98%機械学習でマーケット・データを利用している企業の割合
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企業は多種多様なデータ・セットを利用し、それらを組み合わせて分析や AI、機械学習に役立てています。 企業が求めているのは、互換性があり、すばやく簡単に正規化が可能で、そして組み合わせて使用しても安全でエラーが出ないデータ・セットです。成功するためには、データとワークフローを効果的に組み合わせ、効率性、俊敏性、アルファの向上を実現することが必要です。
Douglas Munn
Head of Enterprise Real-Time Feed Propositions、Refinitiv
主要コンテンツ
新しいデータの中から不完全または破損したデータを特定することは課題であると回答した企業の割合
データのクレンジングや正規化が課題だと考える企業の割合
トレーディングの投資アイデアを生み出すために勤務先で機械学習を利用中であると回答したデータ・サイエンティストの割合
ソリューション