ビッグデータの取扱

何度もお伝えしていますが、昨今のIT技術の進歩は目覚しく、まさに飛躍的な進化を日々遂げていることを実感できる状況が続いています。
その為、情報量も飛躍的に増加しており、米IDCのレポートでは、2007年にデジタル化されたデータ量は280Exabyte(2800億Gigabyte)にも達していると推計しています。

金融でも同様に取引所システムの高速に比例し、その取引データも飛躍的な増加を遂げ、さらにネットワークが容易に世界とつながったことにより、様々な取引所からのデータを受信することが出来るようになり、取引所が増えた分データ量も増加しています。
アービトラージとして運用していくためにはいかにして、リアルタイムに近づけて処理をしていくかにより、運用成績が異なってきます。

その為、如何にこの膨大なデータを処理していくか、さらにその処理を如何に短時間で行うかということが求められています。

膨大なデータの高速処理方法としては、インメモリ処理と呼ばれるもの、さらに巨大データを複数のマシンに分散し、処理をしていく方法が取られています。
このデータ処理方法をサービスとして提供している会社はあるものの、費用的にかなり大きなものとなり、導入に際してのハードルは高くなっています。

ただ、複数のマシンに分散し処理をするという技術だけに関しては、「Hadoop」というソフトウェアがフリーソフトとして提供されています。これだけでもかなりの高速化が得られるそうで、ユーザーとしては、YahooやFacebookなどでも利用されているようです。
もちろん利用にはかなり高度な技術が必要となるものの利用方法などはWebでも紹介されており、費用的にも導入は比較的ハードルが低いものとなります。

もし、Strategyとしてビッグデータを利用しているのであれば、高速化により、運用成績の向上となりえますので、検討してみる価値はあると思います。

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