Big Data - ein „Big Deal“

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Big Data - ein „Big Deal“

Qaisar Hasan - Portfolio Manager

Qaisar Hasan

Portfolio Manager
Gene Getman - Client Portfolio Manager

Gene Getman

Client Portfolio Manager

Big Data ist eine relativ neue, spannende Entwicklung, die das Potenzial hat, die Investitionslandschaft umzugestalten.

Die technologische Weiterentwicklung und die allgemeine Übernahme digitaler Trends haben dazu geführt, dass Menschen, Unternehmen, Regierungen und Maschinen heute weitaus größere Datenmengen erzeugen, als man es je für möglich gehalten hätte. Über 90 Prozent der weltweit vorhandenen Daten wurden in den letzten zwei Jahren generiert, in verschiedensten Medien und Quellen. Anhand dieser digitalen Fußabdrücke - in anonymisierter Form und für Millionen von Menschen zusammengefasst - können Investmentmanager Zusammenhänge herstellen und neue Muster erkennen.

So lässt sich Big Data beschreiben. Es sind die unbegreiflich großen Mengen an kommerziellen Daten, die Tag für Tag erzeugt werden, und der Versuch von Datenwissenschaftlern, sie mit Hilfe neuer Technologien und statistischer Ansätze zu verstehen.

Die jüngsten Trends haben dazu beigetragen, dass der Datenwissenschaft immer ausgereiftere Werkzeuge zur Verfügung stehen, um die vorliegenden Datenmengen zu analysieren. Diese revolutionären Tools werden auf eine Vielzahl alternativer Datenquellen (z. B. Geolokalisierung, Internetverkehr, App-Downloads, Regierungsstatistiken, Verbrauchertransaktionen) angewendet, um eine umfassendere Sicht auf die wirtschaftlichen Grundlagen zu ermöglichen.

Angesichts der extrem wettbewerbsintensiven Landschaft für Aktieninvestitionen ist die Attraktivität von Big Data verständlich.

Die Verbreitung von Big Data ist ein aktuelles Ereignis, und wir befinden uns noch ganz am Anfang. Diese neue „alternative“ Form von Daten hat gerade die Menge an verfügbaren Markt- und Finanzdaten übertroffen, aus denen Anlageverwalter im letzten Jahrzehnt ihre Investmentinformationen bezogen haben, und während die alten Datenquellen nicht mehr weiter anwachsen, erwarten wir, dass sich die Menge der verfügbaren alternativen Daten in den nächsten fünf Jahren verfünffachen wird.

Angesichts der extrem wettbewerbsintensiven Landschaft für Aktieninvestitionen ist die Attraktivität von Big Data verständlich. Für Anleger, die es gewohnt sind, über Anlagestrategien in einer binären - diskretionären oder systematischen - Weise nachzudenken, bietet Big Data eine neue Alternative, die bewährte Verfahren aus beiden Bereichen kombiniert, um unkorrelierte Anlageerkenntnisse zu generieren.

Die Umsetzung dieser Daten in konkrete Lösungen erfordert jedoch einzigartige Fähigkeiten, die eine erhebliche Zugangsbarriere darstellen.

 

Problematische Wahrnehmung

Die Leute neigen dazu, über die Erfolge von Big Data zu sprechen, während die Hindernisse für die effektive Nutzung von Big Data stark unterschätzt werden. Derzeit scheint Big Data als ein Werkzeug (Overlay oder Produkt, das gekauft und in bestehende Investitionsrahmen implementiert werden kann) wahrgenommen zu werden, das diskretionäre Manager in „quantamentale“ Manager verwandelt oder das umfangreiche Toolkit von quantitativen Managern erweitert.

Wir ziehen es vor, Big Data nicht als Werkzeug, sondern als eine neue Denkweise zu betrachten. Sie erfordert einen neuen Anlagerahmen, der auf die einzigartigen Herausforderungen und Grenzen alternativer Daten zugeschnitten sein muss, wenn Hedgefonds damit Alpha herausholen sollen. Darüber hinaus ist eine effiziente Auswertung, Aufbereitung und Kontextualisierung von Daten wichtiger als der Zugang zu Umfang und Ressourcen. Diese Prozesse müssen sich so schnell anpassen, wie sich die Daten entwickeln, um die Nase vorn zu behalten.

Obwohl Big Data zu einem geläufigen Gesprächsthema geworden ist, bleiben die aktuellen Praktiken und spezifischen Herausforderungen weitgehend ein Rätsel. In diesem Bericht diskutieren wir die Faktoren, die das Wachstum von Big Data antreiben, untersuchen Investment Use Cases und skizzieren wichtige Erfolgskriterien.

Wichtige Hinweise.

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