Топ-менеджер Amazon Web Services пояснив, як Big Data прискорює перехід на хмарні технології
18.08.2021
Існує вагома причина, з якої корпорації пришвидшують перехід на хмарні технології — великі дані. Хмарні рішення з управління даними та аналітикою big data стали оптимальним вибором для великих компаній та керівників фондів.
Джон Кейн, Head of Business Development у галузі банківської справи та ринків капіталу в Amazon Web Services, розуміє технічні потреби бізнесу, як ніхто інший. Щойно підприємці збагнули можливості хмар з майже необмеженим сховищем, вони почали все активніше впроваджувати технологію у своїх компаніях, переконаний він.
“Використовування великих даних для інвестиційного моделювання та аналітики стало основною тенденцією для активного впровадження хмарних технологій”, — зазначає Кейн.
За словами Кейна, протягом чотирьох років з початку його роботи в AWS помітно збільшився як обсяг даних, що зберігаються в хмарах, так і складність хмарних інструментів, що застосовуються керівниками бізнесів.
Машинне навчання
Прискорений розвиток хмарних технологій свідчить про те, що спеціалізовані послуги тепер використовуються у всьому світі.
“Коли я тільки починав свій шлях в AWS, ми вже бачили, як фонди, орієнтовані на кількісні показники, використовували значні переваги обчислювальних потужностей хмарних технологій для проведення досліджень різних торгових моделей. Таким чином, коли у дослідників з’являвся цікава теза, вони могли негайно отримати потужності для реалізації. Чим більше обчислювальних потужностей ви використовуєте, тим швидше вони працюють та дають змогу швидше повернутися до інвестиційних досліджень”, — додає Джон Кейн.
Привабливі економічні можливості
Перевага хмарного рішення полягає насамперед в низькій вартості. Дивовижна гнучкість технології дозволяє керівникам фондів отримувати доступ до обчислювальних потужностей на основі величезних масивів даних.
“Багато великих корпорацій вже давно проводять свої дослідження з використанням хмарних технологій. Це створило достатній інтерес для галузі, і ви все частіше бачите доступність як традиційних, так і альтернативних наборів великих даних в хмарах”.
Дослідницькі середовища
Для ефективної роботи з постійно зростаючим обсягом даних аналітикам потрібне безпечне дослідницьке середовище, що підключене до даних та забезпечує самостійний доступ до обчислювальних ресурсів.
AWS нещодавно анонсувала FinSpace — сервіс для управління даними й проведення аналітики. Його мета — допомогти створювати дослідницьке середовище, щоб експерти з аналітики могли зберігати, готувати та категоризувати великі дані фінансової галузі за лічені хвилини.
“Використовуючи FinSpace, наші клієнти можуть значно скоротити час, необхідний для пошуку, підготовки та аналізу даних. Йдеться про скорочення часу від місяця до декількох хвилин”, — коментує Кейн.
Обробка природної мови
Кейн також наводить приклад інструментів обробки природної мови, які використовують машинне навчання для виявлення тенденцій, що можуть бути включені в інвестиційні рішення.
За словами Кейна, такі інструменти дають можливість перейти від використання стандартних показників зростання китайського ВВП до супутникових знімків, підрахунку кількості суден, що входять в порт і виходять з нього, — і пошуку способів використовувати ці дані в інвестиційному процесі”.
Торік AWS запустила сервіс Comprehend Events, що використовується для обробки natural language й отримання подробиць про реальні події з неструктурованого тексту.
“Сервіс може переглянути новину та виявити факт покупки; може визначити, хто був покупцем, а також інші сторони, що були згадані в новині, і експортувати це в автоматичному режимі. Раніше, щоб отримати такі дані, будь-якій компанії потрібні були великі інвестиції. Саме тому можливість отримати інформацію з неструктурованих даних стала набагато простішим рішенням”, – пояснює експерт.
Утримувачі високих частот
Щоправда, кілька нішевих галузей в індустрії управління фондами (наприклад, високочастотна торгівля) досі проти перенесення даних в хмарні сховища. Причина полягає у стратегії, яка заснована на тому, щоб комп’ютери, що використовують торгові рішення, перебували якомога ближче до місця проведення торгів. Це є критично важливою можливістю для зниження затримок і дозволяє здійснювати операції раніше конкурентів.