Prognosen mit Big Data

Investmentmanager können mit einer intelligenten Auswertung von Big Data neue Renditequellen erschließen. Derzeit sind besonders drei Themen interessant, wie Marie Cardoen von Goldman Sachs AM in ihrem Kommentar schreibt.

Investmentmanager nutzen immer mehr Technologien, um die riesigen Datenmengen auswerten zu können, die verfügbar sind. So wollen sie neue Renditequellen zu erschließen. Traditionell analysieren sie Unternehmen basierend auf Fundamentaldaten aus Geschäftsberichten. Diese Daten werden jedoch von Millionen Investoren genutzt und beziehen sich zudem auf die Vergangenheit. Um erfolgreich zu investieren, wird es immer wichtiger, aktuelle Trends auszumachen oder Verbindungen zwischen Unternehmen zu erkennen, bevor der Markt dieses Potenzial wahrnimmt. Die Analyse traditioneller und alternativer Daten, sprich Big Data, ist zentral, für diesen Informationsvorsprung.

Datenverarbeitung mit maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen kann dabei helfen, alternative Daten auszuwerten. Sie kann versteckte Abhängigkeiten zwischen Unternehmen identifizieren, wie die Zugehörigkeit zu einem gemeinsamen Sektor oder das gleiche Herkunftsland.

Ein Hersteller für Automobilsitze in Deutschland könnte beispielsweise mit einem brasilianischen Textilhersteller verbunden sein, weil er die Textilien für seine Sitze verarbeitet. Als Datenquelle können hier unter anderem Patente dienen, von denen Millionen existieren und die für jedermann öffentlich zugänglich sind. Die in ihnen angegebenen Liefer-, Absatz- oder Finanzierungsverbindungen können frühzeitig Aufschluss darüber geben, wie sich veränderte Geschäftszahlen eines Unternehmens auf dessen Lieferanten auswirken. Ähnlich lassen sich mithilfe Maschinellen Lernens auch die Auswirkungen eines Unternehmenskonkurses auf Mitbewerber ableiten oder der Einfluss guter oder schlechter Presse.

Eine weitere Form des maschinellen Lernens im Investmentprozess ist die Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing). Computer lesen hier Texte in unterschiedlichen Sprachen und werten diese Informationen in wenigen Sekunden aus. Diese Technologie macht es möglich, thematische Trends zu erkennen und Verbindungen zwischen Unternehmen herzustellen, wenn sich bestimmte Wortnennungen, also Themen, zusammenhängend mit diesen Unternehmen häufen.

Die folgenden drei Themen weisen interessante Verbindungen auf:

Seite zwei – Big Data bei Healthcare, Wasser, Flughäfen



Nachricht an die Redaktion

Hier können Sie uns einen Kommentar zu dem Artikel zukommen lassen.
Wir freuen uns auf Ihr Feedback.

]

Bei unseren Lesern momentan beliebt