Fintech: erfolgreicher Einsatz bewährter Verfahren
Die vom Internet der Dinge erzeugten Daten funktionieren nach dem gleichen Prinzip wie jene, mit denen die Fintech-Branche seit Jahren arbeitet. Beide Datentypen enthalten simple Informationen: einen Zeitstempel, einen Identifier und Payload-Informationen. Die im IoT übertragenen Datenpakete sind also hinsichtlich ihrer Art und ihres Umfangs den von Fintech-Unternehmen verarbeiteten Daten sehr ähnlich.
Trading-Daten werden so verarbeitet, wie es sich die IoT-Verantwortlichen für ihre Daten wünschen würden. Beim Austausch mit Marktdaten-Anbietern, Brokern oder Tradern werden Trading-Daten auf die gleiche Weise – und sogar effizienter – wie im IoT gespeichert und verwaltet, denn die in der Finanzbranche eingesetzten Technologien sind seit je her auf hohe Skalierbarkeit ausgelegt. Für Trading, Investition und Analyse ist die Bereitstellung von Finanzmarktdaten eine grundlegende Voraussetzung. Weshalb die Anforderungen an eine kontinuierliche Optimierung und Skalierung der Datenmanagementsysteme auch sehr hoch sind.
Etwa 12 Millionen Ereignisse pro Sekunde, mehrere Millionen Tickersymbole mit bis zu 15 Datentypen (Angebote, Orders, Trades usw.) werden derzeit durch den Fintech-Sektor verarbeitet. Mehrere Terabyte Daten erzeugt die Branche täglich – und arbeitet dabei hocheffizient und im Echtzeitmodus.
Die eingesetzten Datenverarbeitungslösungen sind praxiserprobt und wurden rigorosen Tests unterzogen. Sie bilden einen kompletten Technologie-Stack: ein Datenökosystem zur Sammlung, Verwaltung, Normalisierung, Speicherung und Verteilung verschiedener Datentypen, das es ermöglicht, historische Daten höchst effizient zu verarbeiten.
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