替代數據顛覆了投資和商業圈。之前,信息來源局限于官方文件(例如公司和政府報告)、媒體(例如報紙)和內部公司信息。現在公司可以訪問獨立生成的信息。
Oxylabs 對金融行業的問卷調查表明,60% 以上的企業已經部署替代數據。在美國,根據 Deloitte 開展的一項研究,用于大數據分析的花費已超過 30 億美元。
很顯然,替代數據的基本理念是行得通的。但是,這種數據來源是否應該像之前存在的其他任何來源那樣處理?替代數據和傳統數據之間存在重大差異。即,它們帶來價值的方式不同。
洞察可帶來什么?
很多人動輒把“洞察”和“價值”這樣的華麗詞語掛在嘴邊。在這種情況下,這些會是數據領域經常遇到的詞。按理,人們會從數據集努力找出洞察和價值,然后公司采取行動。
“洞察”一詞可以從許多方面來定義。但是,考慮到語境,比較好的定義將是:洞察是可能性極高的預測。這些預測可能涉及到企業的任何部分,例如特定部門或個人的歷史業績。它們也完全可能是關于未來的預測。
從定義可以得出一些明顯的結論(例如,洞察的準確性在很大程度上與數據的準確性和質量正相關)。不過,比較有意思的是可付諸行動的洞察。換句話說,應當對其采取行動的洞察。
當然,這里隱含的假設是,可付諸行動的洞察在不確定的一段時間內有積極的預期價值。也就是說,對其采取行動會在長期帶來更高而不是更低的 ROI。但是,如果嚴格遵循到目前為止的推理過程,可以注意到,雖然預測是客觀陳述,行動卻是對預測的解讀。
為了簡便起見,可以取一個數據集的例子,肯定地展示一個公司的特定產品可能遇到需求激增的情況。對沖基金會采取什么行動,相關公司的友商會采取什么行動?顯然,預測是一樣的,但這對不同企業的意義是不同的。
市場的重壓之下
大部分經濟學家認同,除了邊緣案例之外,競爭不僅僅是商業中健康的組成部分,而且還是整個經濟體不可或缺的一環。簡言之,隨著企業競相爭奪消費者的消費能力,它們需要設法優化其運營模式,超越友商。
在經濟體中的所有商業模式中,競爭會采取不同的形式和形態。一些公司,例如 SaaS,可能會選擇改進其功能、客戶服務等。生產實物產品的企業可能會設法改進制造和配送流程。
作為通過替代數據進行優化的例子,我們來看看沃爾瑪是怎么做的。依據一份 Eagle Alpha 報告,沃爾瑪有一個數據咖啡館,自動從 200 多個來源(包括氣象和社交媒體數據之類的數據集)提取數據。所有這些信息會在短短幾秒內完成處理,為公司生成可付諸行動的洞察。
但是,之前提到的金融行業比較獨特。如果要大幅簡化、理想化該行業,其主要職能就是持續將資本流入那些能夠使利潤進一步最大化的對象。
為此,金融行業的公司會使用任何可能的信息,推導出誰能夠使利潤最大化。由于沒有比計算數字更好的方法來得出盡可能準確的預測,數據就是解決其困境之道。當然,這正是替代數據在該行業如此迅速站穩腳跟并發揮強大作用的原因。
然而,有一個問題帶來了競爭。公司無法利用無限金額的資本來最大化成果。更簡單地說,初創企業可以有效利用金額為 N 的特定資金,而成熟企業也許能夠有效利用大得多的資金(即使如此,該金額也不是無限的)。
因此,大家都想捷足先登。
替代數據的價值衰減
金融界長久以來有個說法,公開信息基本上沒有價值。因為市場會幾乎立即對任何新的公開信息做出調整,這樣就無法實現持續的阿爾法(Alpha)收益。
不過,我們來回顧一下之前的例子。顯然,如果公司的重要產品即將遇到需求激增的情況,提前進貨是明智之舉。然而,這時有個很有意思的事情,因為替代數據是公開數據。
所有替代數據基本上都可由任何人訪問。可能會存在財務或技術壁壘,但其性質就是公開信息。然而,雖然它是公開信息,運作方式卻像私有數據,因為市場沒有針對可能的洞察做出調整。
再次打破常規,按道理市場應該會逐漸調整以適應替代數據提供的洞察(如果洞察從未被發現,也可能永遠不會調整)。只不過調整速度相比于公開數據慢得多。
對于后者,調整幾乎是實時發生的。依據一項 Grennich Associates 研究,20% 以上的投資公司據說通過替代數據創造了總 Alpha 收益的 20%。這些數據基本上是公開的。
此外,由于每個公司可有效利用的財務資源是有限的,我們可以推斷,這些調整將是漸進式的。也就是說,率先對提供的洞察采取行動者將獲益最大,而后來者的回報會遞減。
簡言之,替代數據是一種完全不同類型的信息。當市場開始調整時,其價值會逐漸遭受緩慢的侵蝕。但是,僅當特定數據集內的第一個洞察被發現并據以采取行動時,才會發生這種情況。
結論
我們得出的重要經驗是,涉及替代數據,發現速度很重要。市場的漸進式調整意味著,比別人搶先一步比以往任何時候都更加有效。
在實踐中,這意味著,如果在高速替代數據獲取方法和省時的分析技術方面投入更多,就能捷足先登。
作者:Gediminas Rickevicius,Oxylabs.io 戰略伙伴關系部總監
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