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Big Data

//Big Data
Détails du projet

MyNovasecur Big Data Analytics

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Description du projet

Le volume de données que la plupart des entreprises collectent, traitent et analysent continue de croître de manière exponentielle. Les nouvelles technologies et l’accessibilité mobile sont à l’origine de cette problématique du « Big Data » au niveau de la direction et même du conseil d’administration de la plupart des entreprises.

Diverses définitions ont été introduites, mais la caractérisation la plus claire et la moins compliquée du Big Data est la suivante: les volumes de données structurées et non structurées générés en tant que sous-produit de l’exploitation d’une entreprise. C’est tout. Mais cela comprend beaucoup.

Les Big Data incluent, pour ne citer que quelques catégories, les données clients, les déclarations financières, les informations sur les employés et les données d’exploitation. Et même si cela commence à toucher la plupart des industries, nous pouvons tirer les meilleures leçons pour gérer les ramifications du Big Data dans le secteur des services financiers.

La communauté des investisseurs institutionnels est submergée de données depuis des années. Pour ces professionnels, le Big Data n’est pas un nouveau concept. En créant des modèles pour analyser les dépôts réglementaires complexes et volumineux, les institutions financières extraient depuis longtemps des documents de la SEC (Securities and Exchange Commission) pour obtenir des renseignements permettant de prendre de meilleures décisions d’investissement. Pour les investisseurs professionnels, le risque de manquer certaines informations essentielles cachées dans des données de marché facilement disponibles peut avoir un impact considérable sur les rendements des investissements.

De la même manière, les dirigeants d’entreprises doivent commencer à utiliser toutes ces données pour prendre de meilleures décisions et minimiser les risques au sein de leur entreprise. Alors que l’afflux d’informations continue de croître, les gestionnaires comprennent qu’ils doivent se tenir informés des tendances dissimulées dans les données de leur entreprise et trouver de la valeur dans les informations obtenues pour prendre de meilleures décisions, en toute connaissance de cause. Lorsque les décisions sont dictées par les données, la productivité de l’entreprise augmente et les niveaux de risque de l’entreprise diminuent.

Une fois les données collectées, les entreprises doivent examiner le traitement de ces données. Un ensemble de directives et de meilleures pratiques doit être clairement défini, partagé et suivi par tous les dirigeants utilisant les données. Par exemple, la SEC a imposé l’utilisation d’un système basé sur des normes, appelé « eXtensible Business Reporting Language » (XBRL), pour toutes les données financières des sociétés côtées. Ce système de classification fournit une méthode uniforme de collecte et de traitement des données qui permet aux entreprises de communiquer facilement des informations et de les analyser par rapport à leurs concurrents. Si le format XBRL est adopté, non seulement la saisie des données est facilitée, mais les entreprises peuvent facilement adhérer aux réglementations en matière de conformité et aux processus internes de GRC.

L’utilisation d’une méthode standard de collecte et de traitement des données présente l’avantage supplémentaire de pouvoir utiliser des outils analytiques spécialement conçus pour apporter un contexte et une signification aux données.