Les institutions financières ont besoin de données. En fait, le big data a révolutionné le fonctionnement des institutions financières. Le volume et la variété des données proviennent des médias sociaux et d’un grand nombre de transactions.
Les données sont présentes sous deux formes :
Données structurées
Données non structurées
Même si les données structurées sont plus faciles à gérer, ce sont les données non structurées qui posent beaucoup de problèmes. Ces données non structurées peuvent être gérées avec plusieurs outils NoSQL et peuvent être traitées à l’aide de MapReduce.
La Business Intelligence est l’aspect le plus important du Big Data.
Les industries utilisent l’apprentissage automatique pour générer des informations sur les clients et extraire des informations commerciales.
De plus, les algorithmes d’apprentissage automatique analysent les tendances financières et les changements dans les valeurs du marché grâce à une analyse approfondie des données clients.
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Exploration de données, analyse de texte, traitement du langage naturel, PySpark – distribution de données
Données client
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