Mastère Big Data et Data Science en finance

Le big data dans la finance représente une véritable révolution, transformant la manière dont les institutions financières opèrent. Grâce à des technologies avancées, il permet d'analyser d'énormes volumes de données pour en extraire des informations précieuses.

Les applications du big data sont nombreuses :

• Gestion des risques : en anticipant les fluctuations du marché et en identifiant les tendances, les entreprises peuvent mieux gérer leurs portefeuilles.
• Amélioration de la conformité : en suivant les réglementations de manière plus précise.
• Optimisation des processus : les banques peuvent réduire les coûts et améliorer leurs services en analysant les comportements des clients.

Par exemple, les algorithmes de machine learning aident à prévoir le comportement des marchés financiers, offrant ainsi des opportunités d'investissement plus sûres. Le big data, en s'intégrant dans le quotidien des acteurs financiers, redéfinit les standards de l'industrie.

L'avenir du Big Data dans le secteur financier s'annonce prometteur, avec des perspectives de croissance significatives. Les innovations technologiques continuent d'évoluer, offrant des opportunités pour améliorer l'efficacité et la précision des analyses. L'intelligence artificielle et le machine learning jouent un rôle clé dans cette transformation.

Les entreprises financières bénéficieront notamment de technologies avancées pour anticiper les risques et optimiser la gestion des actifs. L'intégration de ces outils permet une meilleure analyse des comportements des clients et une adaptation rapide aux évolutions du marché.

Parmi les tendances émergentes, on observe :

• L'utilisation croissante de l'Internet des objets pour collecter des données en temps réel.
• La centralisation des données dans des data lakes pour faciliter l'accès et l'analyse.
• L'essor des applications de self-service, rendant l'analyse de données accessible à un plus grand nombre de professionnels.

Ces évolutions contribueront à transformer profondément le paysage financier.

Faire un Mastère en Big Data offre une multitude d'avantages pour ceux qui souhaitent se spécialiser dans ce domaine dynamique. Les compétences acquises permettent d'accéder à des postes très recherchés, que ce soit en finance, en assurance ou en conseil.

Voici pourquoi ce Mastère est précieux :

• Expertise pointue : les étudiants maîtrisent les outils et méthodes pour traiter d'importantes masses de données.
• Opportunités de carrière : les diplômés peuvent devenir Data Scientists, Quantitative Analysts ou Portfolio Managers.
• Capacité d'analyse : les étudiants développent des compétences en gestion des risques et allocation de portefeuille, cruciales pour les entreprises.
• Réseau professionnel : la formation inclut des stages et l'alternance, facilitant l'intégration dans le monde du travail.

En choisissant cette voie, vous vous assurez une place de choix dans un secteur en pleine expansion.

Depuis le début des années 2000, le nombre de données produites, les capacités de stockage de ces données, ainsi que la puissance de calcul nécessaire à leur traitement ont littéralement explosé. Nous sommes entrés dans l’ère du big data.

Tous les secteurs d’activité sont impactés par cette révolution de la donnée. La finance est concernée. Les sciences du big data lui apportent 3 bénéfices majeurs : optimisation, performance et prédiction.

Optimiser l’utilisation des données disponibles

Les établissements financiers, les banques, les assurances disposent d’un très grand nombre de données relatives au comportement de leurs clients, à leurs activités. Ces données, compilées par les différents métiers de ces établissements n’adoptent pas toujours les mêmes formats, récurrences de mise à jour, clés d’identification… La puissance du big data réside dans sa capacité à interroger toutes ces données disparates pour produire de la valeur : dégager des tendances dans des comportements de clients par exemple.

Un autre atout du big data : sa capacité à mettre en perspective le résultat d’analyses internes grâce à l’intégration de données externes.

Améliorer la performance des processus et des actions

La performance induite par le big data se mesure essentiellement dans la vitesse des calculs, des prises de décision et des actions. Au service de l’investissement sur les marchés financiers notamment, le big data a conduit au trading à haute fréquence : des prises de position ou la passation de milliers d’ordres d’achat et/ou de vente en quelques secondes, tout en minimisant les risques. 

Le big data ouvre aussi à un meilleur contrôle de toutes les actions réalisées en salles de marché.

Développer l’analyse prédictive et contenir le risque

Le big data produit également des analyses prédictives. Elles sont essentiellement sollicitées à des fins défensives : 

• elles permettent de détecter d’éventuelles défaillances de clients ou fournisseurs afin de respectivement réduire les risques d’impayés et les besoins en trésorerie
• elles aident à anticiper un possible transfert de comptes clients vers d’autres établissements : des propositions commerciales peuvent être soumises à ces clients pour les retenir
• …

Ces analyses prédictives se tournent désormais vers des terrains offensifs : engager des investissements à la rentabilité sécurisée, proposer de nouveaux produits assuranciels notamment.

Pour en découvrir plus +

Les technologies et les outils liés au big data continuent de révolutionner les métiers de la finance. Au service de plus d’optimisation, de performance et de prédiction, le big data impacte tous les processus à l’œuvre dans les banques de détail, les banques d’investissement, les sociétés de gestion d’actifs, les assureurs et autres fintechs... Il apporte ainsi sa contribution au cœur des métiers financiers de ces institutions, mais également révolutionne les parcours clients, les offres marketing… Même la gestion financière en entreprise est désormais concernée.
Examinons quelques exemples de l’utilisation du big data en finance.

Des traitements rapides et des données massives

Tronc commun à tous les acteurs de la finance : le besoin de traiter rapidement une quantité massive de données. Ces traitements intéressent aussi bien les sociétés de gestion d’actifs pour sécuriser et accélérer les achats/reventes de produits sur les marchés financiers, que les banques de détail pour décider d’accorder au non un emprunt en moins de 2 heures.

Le big data au service des informatiques décisionnelle et opérationnelle

Dans une banque de détail, le big data contribue à améliorer le parcours clients, à mieux connaître les comportements d’achat des clients. Chez les assureurs, il permet de simuler les cycles de vie des produits, de rendre robuste la conception des produits grâce à une analyse pointue du risque. Dans les banques d’investissement ou les sociétés de gestion d’actifs, il offre des gains de temps et de performance au service des opérations de trading, de la lutte contre le blanchiment d’argent…

Des utilisations jusqu’en entreprises

Les coûts d’accès au big data sont devenus abordables. Les directions financières des entreprises emploient désormais des Data scientists en finance et se dotent des outils du big data pour piloter leur trésorerie, évaluer leur BFR notamment…

Pour en découvrir plus +

Dans le domaine du Big Data, les salaires varient significativement en fonction des postes et de l'expérience. Voici quelques exemples de rémunérations pour des rôles clés :

• Data Analyst : en début de carrière, le salaire brut annuel se situe entre 30 000 € et 35 000 €, avec une augmentation possible jusqu'à 50 000 € pour les profils expérimentés.
• Data Scientist : très recherché, ce poste peut offrir un salaire compris entre 60 000 € et 90 000 € brut par an, voire plus pour les experts.
• Ingénieur Big Data : les salaires oscillent généralement entre 70 000 € et 100 000 € brut annuels, atteignant parfois 120 000 € pour les profils seniors.
• Architecte de données : souvent mieux rémunéré, ce poste propose des salaires allant de 80 000 € à 120 000 €.

Ces salaires témoignent de la forte demande et de la véritable valeur des compétences en Big Data sur le marché actuel.

Le besoin d’analyser de très importantes quantités de données et de déployer les outils du big data pour les analyser est très présent dans le secteur financier. Cette tâche incombe au Data scientist en finance. Encore inconnu il y a quelques années, ce métier est désormais devenu incontournable dans le monde de la finance.
Découvrons ce que sont les missions du Data scientist en finance et comment s’y former.

Répondre à une problématique métier

L’utilisation des compétences d’un Data scientist en finance se fait autour d’un projet métier. Il s’agira par exemple :
- pour une banque de détail de fluidifier le parcours client entre les différents canaux de contacts que sont le site Internet, l’application smartphone et le service client téléphonique
- pour une banque d’affaire, d’accélérer les achats/reventes d’actions tout en minimisant les risques liés aux environnements économiques, sociaux, politiques…

Pour répondre à la problématique métier qui lui est présentée, le Data scientist doit alors :
- concevoir le projet avec le métier et les services supports
- identifier, compléter et structurer les données à utiliser
- créer les modèles mathématiques et algorithmes statistiques de traitement
- imaginer une restitution opérationnelle des résultats pour une utilisation aisée et performante par les métiers.

Une forte dimension scientifique

Le Data scientist en finance peut être rattaché à un Directeur de la donnée (CDO), à une DSI, ou être directement intégré aux équipes métier, comme une direction marketing. Titulaire d’un diplôme de niveau bac+5 (mastère en big data, data science, mathématiques appliquées, statistiques…), le Data scientist affiche un goût certain pour les chiffres, la rigueur et la méthode, aime travailler en mode projet, fait montre d’écoute, de pédagogie et de capacités de vulgarisation.

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