Big data for data analysis in financial industry

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Luciana Cristina Barbosa de
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1822/34919
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engineering and Management of Information Systems
id RCAP_8f783d07f888ae010c549b3e006e1517
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/34919
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Big data for data analysis in financial industryBig data para análise de dados na indústria financeira681.3:336.7336.7:681.3Ciências Sociais::Economia e GestãoDissertação de mestrado integrado em Engineering and Management of Information SystemsTechnological evolution and the consequent increase of the society and organization dependency was an important driver for the escalation of volume and variety of data. At the same time, market evolution requires the capability to find new paths to improve the products/services, client satisfaction and avoid the cost increase associated with it. Big Data comes up with huge power, not only by the ability of processing large amounts and variety of data at a high velocity, but also by the capability to create value for the organizations that include it in their operational and decision making processes. The relevance of Big Data use for the different industries and how to implement a Big Data solution is something that raises many doubts and discussion. Thus, this paper comes with a business orientation so it will be possible to understand what Big Data actually means for organizations. The project follows a top-down approach which is done in the first instance, an overview on what defines Big Data and what distinguishes it. As it evolves, it directs the focus to the Big Data contribution at an organizational level and the existing market offers. The decomposition of the problem closes with two main contributions. A framework that helps to identify a problem: Big Data and a trial of a case study that identifies the correlation between financial news articles and the change in the stock exchange. The outcome of this trial was a platform with analytic and predictive capabilities in this new Big Data context.A evolução tecnológica e consequente aumento da dependência da sociedade e organizações levou, nos últimos anos, ao crescimento exorbitante do volume e variedade de dados existentes. Ao mesmo tempo, a evolução do mercado exige às organizações a capacidade de encontrarem novas formas de melhorarem os seus produtos/serviços, satisfazer os seus clientes e evitar o aumento de custos para atingir esses objetivos. O Big Data surge em grande força, apresentando um elevada capacidade de processar a alta velocidade grandes quantidades e variedade dos dados. Este conceito tem evoluído pela sua capacidade de gerar valor às organizações que o incluem nos seus processos operacionais e na tomada de decisão. A pertinência da utilização do Big Data pelas organizações dos mais diversos sectores e a forma como se poderá implementar uma solução Big Data é algo que ainda suscita várias dúvidas e alguma discussão Desta forma, o presente documento, surge com uma orientação ao negócio de modo a que seja possível entender o que o Big Data representa na verdade para as organizações. O projecto segue uma abordagem top-down onde é feito, numa primeira instância, um síntese sobre o que define o Big Data e o que o distingue. À medida que o projeto evolui, o foco direciona-se para o contributo do Big Data a nível organizacional e quais as ofertas existentes nos mercado. A decomposição do problema culmina com dois principais contributos. Uma framework que ajuda à identificação de um problema, como sendo Big Data e experimentação de um caso de estudo que identifica a correlação entre artigos de notícias financeiras e a variação da bolsa de valores. Como resultado desta experimentação foi desenvolvida uma plataforma com capacidades analíticas e preditivas neste novo contexto do Big Data.Portela, FilipeUniversidade do MinhoLima, Luciana Cristina Barbosa de20142014-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1822/34919enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T11:54:41Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/34919Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T18:44:10.109459Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Big data for data analysis in financial industry
Big data para análise de dados na indústria financeira
title Big data for data analysis in financial industry
spellingShingle Big data for data analysis in financial industry
Lima, Luciana Cristina Barbosa de
681.3:336.7
336.7:681.3
Ciências Sociais::Economia e Gestão
title_short Big data for data analysis in financial industry
title_full Big data for data analysis in financial industry
title_fullStr Big data for data analysis in financial industry
title_full_unstemmed Big data for data analysis in financial industry
title_sort Big data for data analysis in financial industry
author Lima, Luciana Cristina Barbosa de
author_facet Lima, Luciana Cristina Barbosa de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Portela, Filipe
Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Lima, Luciana Cristina Barbosa de
dc.subject.por.fl_str_mv 681.3:336.7
336.7:681.3
Ciências Sociais::Economia e Gestão
topic 681.3:336.7
336.7:681.3
Ciências Sociais::Economia e Gestão
description Dissertação de mestrado integrado em Engineering and Management of Information Systems
publishDate 2014
dc.date.none.fl_str_mv 2014
2014-01-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1822/34919
url http://hdl.handle.net/1822/34919
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799132190642012160

Registros relacionados