Мария Викторовна Сигова, доктор экономических наук, профессор, ректор; директор Физтех-школы бизнеса высоких технологий
191023, Санкт-Петербург, Невский пр., д. 60
141701, Московская облаcть, Долгопрудный, Институтский пер., д. 9
Mariia V. Sigova, DSci, PhD in Economics, Professor, Rector; Director of the Phystech-School of High-Tech Busines
60 Nevskiy Ave., St. Petersburg 191023
Игорь Константинович Ключников, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры банковского бизнеса и инновационных финансовых технологий
191023, Санкт-Петербург, Невский пр., д. 60
Igor K. Klioutchnikov, DSci, PhD in Economics, Professor, Professor of the Department of Banking Business and Innovative Financial Technologies
60 Nevskiy Ave., St. Petersburg 191023
Ирина Александровна Никонова, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры экономики и финансов предприятий и отраслей
191023, Санкт-Петербург, Невский пр., д. 60
Irina A. Nikonova, DSci, PhD in Economics, Professor, Professor of the Department of Economics and Finance of Enterprises
60 Nevskiy Ave., St. Petersburg 191023
Цель. Определить место больших данных в современных финансах, а также провести анализ их роли в экстремальном насыщении финансовой системы.Задачи. Провести краткий обзор современного состояния и перспектив использования больших данных финансовыми учреждениями; предложить общую характеристику причинноследственных связей информационных потоков и трансформации организационной структуры финансовых учреждений при переходе на работу с большими данными; показать возможности оценки информационного перенасыщения финансовых учреждений посредством использования концепции энтропии, а также условия и перспективы перехода к управлению информационной энтропией.Методология. Методологической базой исследования служат общенаучные методы исследования (анализ, синтез, индукция, дедукция), в частности анализ работы с данными в финансовых учреждениях, движения информации (сбора, хранения, переработки, использования и повторного использования данных), анализ процессов в информационной сфере, устранения шумовых проблем и учета рисков.Результаты. Представлены основные стратегии и подходы перехода к работе с большими данными. Определены методы преодоления ряда проблем, сдерживающих эффективное освоение быстрого роста информации в финансовых учреждениях. Предложен набор инструментов и процедур анализа информационных процессов на финансовых рынках, а также механизмов управления перестройкой работы с данными; приведен пример перехода к работе с большими данными. Авторы рекомендуют применять концепцию энтропии, которая позволяет проводить измерение риска, неопределенности и шумовых помех на финансовых рынках и в транзакциях, а также оценивать возможности и масштабы использования финансовыми учреждениями больших данных.
Aim. The presented study aims to determine the place of big data in modern finance and to analyze its role in the extreme saturation of the financial system.Tasks. The authors briefly overview the current state and prospects of big data use by financial institutions; provide a general description of the causal relationships of information flows and the transformation of the organizational structure of financial institutions in their transition to working with big data; outline the possibilities for assessing the information overload of financial institutions based on the concept of entropy, as well as the conditions and prospects for the transition towards information entropy management.Methods. As a methodological basis, this study uses general scientific research methods (analysis, synthesis, induction, deduction), including analysis of data management in financial institutions and information flows (collection, storage, processing, use, and reuse of data), as well as analysis of processes in the infosphere, elimination of noise problems, and risk accounting.Results. Major strategies and approaches for the transition to working with big data are presented. Methods for overcoming a number of problems hindering efficient management of the rapid growth of information in financial institutions are determined. A set of tools and procedures for analyzing information processes in financial markets and mechanisms for managing the restructuring of data management are proposed. An example of the transition to working with big data is given. The authors recommend applying the concept of entropy, which makes it possible to measure risk, uncertainty, and noise interference in financial markets and transactions and to assess the possibilities and scope of big data use by financial institutions.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.