Big Data et Data Science : Applications dans le secteur financier

Aujourd’hui, la finance évolue vite et les données sont devenues un levier stratégique. 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. Ce mastère vous forme à l’analyse et à l’exploitation des données financières pour optimiser la gestion financière, affiner les prévisions budgétaires et identifier les risques et opportunités.

Le big data - 60 secondes pour comprendre

Le rôle du Big Data en Finance

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. 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.

Exemples d’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.
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.
Des utilisations jusqu’en entreprises : Les coûts d’accès au big data sont devenus abordables.

L'utilisation du Big Data concerne tous les acteurs du monde financier, des grandes banques aux compagnies d'assurance, en passant par les directions financières d'entreprises et les fintechs. Avec toujours plus de données, de rapidité et d'intelligence, le Big Data contribue à améliorer la rentabilité, mais il assoit aussi son emprise.

Applications concrètes du Big Data

Les cas d’utilisation du big data dans le monde de la finance sont très concrets et dynamiques. Le secteur bancaire est en effet l’un des plus grands producteurs de données, et ce, depuis de nombreuses années. Le mariage des données et de la finance est donc inévitable. Qu’est-ce que cela signifie concrètement ? Lorsque la science des données et le big data sont mis au service des banques, des institutions financières et des startups dans le domaine, voici les questions auxquelles ils répondent.

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Exemples d'applications :

Fraudes liées aux transactions bancaires : Au premier semestre 2024, les fraudes liées aux transactions bancaires (cartes bancaires, chèques, virements, etc. Avant, l’identification des fraudes reposait sur des systèmes de détection fragmentés et des procédures demandant au client un « travail » supplémentaire.
Trading et gestion de fortune : Mesurer le « sentiment » des investisseurs est crucial dans cet univers.
Crédit peer-to-peer : En Corée, un cas d’usage intéressant est celui de Lending. Le domaine du crédit peer-to-peer est en très forte croissance.

Impact de la Data Science en Finance

Dans le monde de la finance, la data science est aujourd’hui sur toutes les lèvres. En d’autres termes, la science des données consiste à collecter des données à partir de différentes sources, puis d’en extraire des informations pertinentes. En effet, les entreprises financières collectent des volumes de données particulièrement importants, dont l’exploitation représente un véritable défi. Dans ce contexte, les data scientists financiers jouent un rôle crucial.

Les objectifs associés aux projets de data science sont nombreux, qu’il s’agisse de diminuer les coûts ou d’accélérer le lancement de nouveaux produits ou services.

La Data Science pour l'Analyse des Risques

L’analyse des risques est l’un des domaines clés de la data science dans la finance. La gestion de ces risques est donc une démarche essentielle, qui est généralement divisée en trois étapes : l’identification, le suivi et la hiérarchisation des risques. La data science permet, par exemple, de vérifier la solvabilité d’une personne avec une rapidité et une fiabilité inédites.

Lutte contre la fraude

La fraude est une préoccupation majeure pour les entreprises de la finance. Toutefois, le Big Data et les outils d’analyse de données ont permis le développement de solutions efficaces pour lutter contre ce fléau. Le machine learning permet, par exemple, d’identifier des schémas anormaux dans les données liées au trading. Alertés en temps réel, les établissements financiers peuvent investiguer immédiatement à la moindre suspicion.

Pilotage de l'activité et amélioration des performances

Enfin, les acteurs de la finance ont la possibilité d’exploiter le Big Data pour piloter leur activité et améliorer leurs performances. Une stratégie qui vise à rendre les indicateurs de performance accessibles au plus grand nombre, grâce à un outil simple d’utilisation et entièrement personnalisable.

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Métiers de la Data Science en Finance

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. Le data scientist est le spécialiste de la data science. Au sein d’une équipe pluridisciplinaire, le data scientist a un rôle clé dans la valorisation et le partage des données. Il est chargé de la gestion de l’information et du traitement des données pour les transformer en informations exploitables. Ce travail d’analyse a pour objectif d’anticiper, d’améliorer et d’orienter les décisions stratégiques de l’entreprise.

Découvrons ce que sont les missions du Data scientist en finance et comment s’y former.

Missions du Data Scientist en Finance

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.

Autres rôles clés dans la Data Science

Dans l'évolution rapide des domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de la science des données, trois rôles principaux émergent : le Data Scientist, le Data Engineer/AI Engineer et le Data Analyst.

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Data Scientists : Ils se concentrent sur le développement et le prototypage d'algorithmes complexes pour l'analyse des données. Ils extraient des informations à partir de données en utilisant l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive, tout en innovant dans la création de modèles d'apprentissage.
Data Analysts : Ils analysent des données en utilisant des outils de visualisation et de logiciels d'intelligence d'affaires pour fournir des informations exploitables. Ils consomment de grands ensembles de données et les présentent de manière compréhensible.

Formation : Mastère Big Data et Data Science

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. Oui, le Mastère Big Data et Data Science délivre un titre de niveau 7 certifié et est réalisable en alternance.

Le mastère Big Data et Data Science délivre un titre de niveau 7 certifié*. Postulez directement à l'un de nos Mastères accessibles à partir du Bac+3. Vous pouvez candidater en parallèle de la procédure Mon Master.

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.

Avantages de l'alternance

Choisir de poursuivre ses études avec l'ESG Finance en alternance, c'est opter pour un parcours à la fois théorique et professionnalisant. L'alternance permet une expérience professionnelle et immersive directement en entreprise lors de vos études. Vous aurez ainsi l'occasion de mettre en pratique les connaissances théoriques acquises en cours.

L'ESG Finance : Un tremplin vers l'emploi

Vous souhaitez poursuivre vos études à l'ESG Finance ? L'école facilite le financement de votre formation par l'emploi en alternance, avec une prise en charge des frais de scolarité par l'entreprise. Des stages rémunérés et un emploi à temps partiel adapté au rythme des études sont également des solutions pour vous autofinancer.

L'ESG Finance va vous accompagner tout au long de votre candidature via des sessions de coaching pour que vous puissiez perfectionner vos outils de candidature et votre technique d'entretien.

Contenu du programme MSc Finance & Big Data

Le programme MSc - Master of Science Finance et Big Data comporte 7 modules combinant savoir-faire et savoir-être. La formation MSc - Master of Science Finance & Big Data s’adresse aux étudiants et cadres en activité qui souhaitent acquérir une formation complémentaire ou se spécialiser dans les métiers de la Data Science appliquée au secteur financier.

Les modules couvrent souvent des sujets spécifiques tels que l'exploration de données, la visualisation de données, et l'ingénierie de données. De plus, les étudiants apprennent à appliquer ces compétences dans des contextes réels en travaillant sur des projets pratiques de Big Data.

Salaires dans le domaine du Big Data

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

Poste	Salaire brut annuel (France)
Data Scientist en finance	35 000 € - 60 000 €
Ingénieur Big Data	44 000 € - 81 000 €
Architecte de données	48 000 € - 88 000 €

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

Enjeux et défis du Big Data en finance

Alors que les organisations financières collectent toujours plus de data, la protection de ces informations devient une priorité. En effet, les conséquences peuvent s’avérer désastreuses en cas de fuite ou de vol de données. Pour assurer la sécurité des données, les organisations disposent heureusement d’une panoplie d’outils, allant des pare-feu aux systèmes de détection d’intrusion, sans oublier les sauvegardes de données régulières.

Certes, il n’est pas évident d’allier le développement massif des data centers nécessaires pour le Big Data et les IA avec les objectifs de développement durable. En effet, ceux-ci consomment beaucoup d’électricité pour être alimentés et surtout, refroidis. Il n’en reste pas moins que des alternatives existent pour limiter au mieux l’impact environnemental de ce secteur.

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