Große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten: Viele Systeme sind so angelegt, dass sie auf Volllast fahren. Informatiker der Universität Hildesheim arbeiten an Lösungen, wie sich Systeme besser an Datenströme anpassen können. Das Praxismagazin für Finanzthemen Onlineausgabe des Printmagazins Finanzen Markt & Meinungen.

 
 
02.02.2014 09:36 Uhr
TECHNOLOGIETRANSFER IN DER FINANZBRANCHE

Big Data im Finanzmarkt könnte Pleiten wie Lehman-Brothers besser voraussagen

Hildesheim, 02.02.2014 09:36 Uhr (IT Redaktion)

Ein EU-Projekt beschäf­tigt sich mit Algo­rithmen, Modellen und Tech­niken zur Echt­zeit-Analyse großer Mengen von Finanz­daten um den mögli­chen Ausfall von Märkten besser vorher­sagen zu können. Mit dabei ist die Hildes­heimer Arbeits­gruppe „Soft­ware Systems Engi­nee­ring“ um Prof. Dr. Klaus Schmid.

„Im Finanzsektor, in dem an der Börse täglich enorme Datenmengen unmittelbar verarbeitet werden, stößt die Informationstechnologie bei Analysen derzeit noch an ihre Grenzen“, sagt Christian Kröher, Informatiker der Universität Hildesheim. Beispielsweise werden täglich in Europa und Amerika bis zu 250 Gigabyte an Daten – in etwa 54 DVDs – mit aktuellen Börsenhandelsdaten und Devisenkursen erzeugt.

„Zentralbanken führen Länder- und marktübergreifende Risikoanalysen durch. Dabei spielen auch Daten aus sozialen Netzwerken eine immer größere Rolle: so begann der Untergang von Lehman-Brothers mit dem Gerücht, dass diese Bank ihr tägliches Kapitel nicht beschaffen könne. Bei der Echtzeitanalyse unterschiedlicher Daten fokussieren sich die Banken auch auf solche einzelnen Phänomene. Dann müssen sie in Risikosituationen mehr und detailliertere Daten verarbeiten“, erläutert Kröher.

Die Hildesheimer Arbeitsgruppe „Software Systems Engineering“ um Prof. Dr. Klaus Schmid arbeitet an Methoden und Techniken, wie Software effizient angepasst und diese Anpassung von der Software eigenständig durchgeführt werden kann.

Bei fast 100 Millionen Nachrichten pro Sekunde an der Börse in Europa und Amerika ist besonders der Faktor Zeit ein wichtiges Qualitätsmerkmal. So darf die Verarbeitung und Analyse dieser Nachrichten nicht den Eingang von Ergebnissen beim jeweiligen Empfänger verzögern – denn Zeit ist Geld. Mit dieser Problemstellung befassen sich die Hildesheimer Forscher.

Die Forscher entwickeln nun ein „konfigurierbares Echtzeit-Datenverarbeitungssystem zur autonomen Qualitätsanpassung“. Langfristig sollen mit einem solchen System Vorhersagen über Entwicklungen im Finanzmarkt – aber auch in anderen Gebieten mit hohem Datenaufkommen, wie zum Beispiel im Bereich der Makroökonomischen Analysen, der Wetteranalysen, der Analyse sozialer Netzwerke oder großer wissenschaftlicher Experimente – effektiv und effizient möglich werden. In dem EU-Projekt geht es vor allem um die Analyse und Voraussage systemischer Risiken.

(Quelle: Stiftung Universität Hildesheim)

 

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