替代数据颠覆了投资和商业圈。之前,信息来源局限于官方文件(例如公司和政府报告)、媒体(例如报纸)和内部公司信息。现在公司可以访问独立生成的信息。
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Oxylabs 对金融行业的问卷调查表明,60% 以上的企业已经部署替代数据。在美国,根据 Deloitte 开展的一项研究,用于大数据分析的花费已超过 30 亿美元。
很显然,替代数据的基本理念是行得通的。但是,这种数据来源是否应该像之前存在的其他任何来源那样处理?替代数据和传统数据之间存在重大差异。即,它们带来价值的方式不同。
洞察可带来什么?
很多人动辄把“洞察”和“价值”这样的华丽词语挂在嘴边。在这种情况下,这些会是数据领域经常遇到的词。按理,人们会从数据集努力找出洞察和价值,然后公司采取行动。
“洞察”一词可以从许多方面来定义。但是,考虑到语境,比较好的定义将是:洞察是可能性极高的预测。这些预测可能涉及到企业的任何部分,例如特定部门或个人的历史业绩。它们也完全可能是关于未来的预测。
从定义可以得出一些明显的结论(例如,洞察的准确性在很大程度上与数据的准确性和质量正相关)。不过,比较有意思的是可付诸行动的洞察。换句话说,应当对其采取行动的洞察。
当然,这里隐含的假设是,可付诸行动的洞察在不确定的一段时间内有积极的预期价值。也就是说,对其采取行动会在长期带来更高而不是更低的 ROI。但是,如果严格遵循到目前为止的推理过程,可以注意到,虽然预测是客观陈述,行动却是对预测的解读。
为了简便起见,可以取一个数据集的例子,肯定地展示一个公司的特定产品可能遇到需求激增的情况。对冲基金会采取什么行动,相关公司的友商会采取什么行动?显然,预测是一样的,但这对不同企业的意义是不同的。
市场的重压之下
大部分经济学家认同,除了边缘案例之外,竞争不仅仅是商业中健康的组成部分,而且还是整个经济体不可或缺的一环。简言之,随着企业竞相争夺消费者的消费能力,它们需要设法优化其运营模式,超越友商。
在经济体中的所有商业模式中,竞争会采取不同的形式和形态。一些公司,例如 SaaS,可能会选择改进其功能、客户服务等。生产实物产品的企业可能会设法改进制造和配送流程。
作为通过替代数据进行优化的例子,我们来看看沃尔玛是怎么做的。依据一份 Eagle Alpha 报告,沃尔玛有一个数据咖啡馆,自动从 200 多个来源(包括气象和社交媒体数据之类的数据集)提取数据。所有这些信息会在短短几秒内完成处理,为公司生成可付诸行动的洞察。
但是,之前提到的金融行业比较独特。如果要大幅简化、理想化该行业,其主要职能就是持续将资本流入那些能够使利润进一步最大化的对象。
为此,金融行业的公司会使用任何可能的信息,推导出谁能够使利润最大化。由于没有比计算数字更好的方法来得出尽可能准确的预测,数据就是解决其困境之道。当然,这正是替代数据在该行业如此迅速站稳脚跟并发挥强大作用的原因。
然而,有一个问题带来了竞争。公司无法利用无限金额的资本来最大化成果。更简单地说,初创企业可以有效利用金额为 N 的特定资金,而成熟企业也许能够有效利用大得多的资金(即使如此,该金额也不是无限的)。
因此,大家都想捷足先登。
替代数据的价值衰减
金融界长久以来有个说法,公开信息基本上没有价值。因为市场会几乎立即对任何新的公开信息做出调整,这样就无法实现持续的阿尔法(Alpha)收益。
不过,我们来回顾一下之前的例子。显然,如果公司的重要产品即将遇到需求激增的情况,提前进货是明智之举。然而,这时有个很有意思的事情,因为替代数据是公开数据。
所有替代数据基本上都可由任何人访问。可能会存在财务或技术壁垒,但其性质就是公开信息。然而,虽然它是公开信息,运作方式却像私有数据,因为市场没有针对可能的洞察做出调整。
再次打破常规,按道理市场应该会逐渐调整以适应替代数据提供的洞察(如果洞察从未被发现,也可能永远不会调整)。只不过调整速度相比于公开数据慢得多。
对于后者,调整几乎是实时发生的。依据一项 Grennich Associates 研究,20% 以上的投资公司据说通过替代数据创造了总 Alpha 收益的 20%。这些数据基本上是公开的。
此外,由于每个公司可有效利用的财务资源是有限的,我们可以推断,这些调整将是渐进式的。也就是说,率先对提供的洞察采取行动者将获益最大,而后来者的回报会递减。
简言之,替代数据是一种完全不同类型的信息。当市场开始调整时,其价值会逐渐遭受缓慢的侵蚀。但是,仅当特定数据集内的第一个洞察被发现并据以采取行动时,才会发生这种情况。
结论
我们得出的重要经验是,涉及替代数据,发现速度很重要。市场的渐进式调整意味着,比别人抢先一步比以往任何时候都更加有效。
在实践中,这意味着,如果在高速替代数据获取方法和省时的分析技术方面投入更多,就能捷足先登。
作者:Gediminas Rickevicius,Oxylabs.io 战略伙伴关系部总监
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