随着大數據一詞的誕生,一個新的物種在美國各種行業論壇上徘徊——數據獵人。
Erik Haines是 Guidepoint Global LLC(一家設立于紐約的公司)數據與分析部門負責人,他的主要工作是篩選有價值的數據賣給對沖基金。數據來源行之有效的策略是參加各種細分領域的聚會。
采訪某數據獵人時,說道“我在會場穿行與企業們交談,試圖了解在這個行業中誰收集了能提供行業洞察的數據”。
對沖基金和其他富有經驗的投資人越來越多的開始依賴數據中間商,比如像35歲的Haines,嘗試用非傳統來源的數據來評價一個企業銷售和健康程度。
這些數據包羅萬象,從衛星照片中計算谷物産量,從語音分析CEO的演講,到信用卡交易,甚至是社交媒體上關于公司的輿論導向。
但是,這些數據的準确度在投資界還存在争議,部分人認為這些數據還存在偏見和錯誤的樣本。
這些華爾街的數據獵人四處出擊,尋找那些可以用來預測公司股票價格的數據,例如,一家公司通過處理線下店面交易的數據來獲得市場上某些産品或品牌的份額走勢,或者一家給醫院提供軟件的企業可以獲知某些特定的醫療儀器是如何被使用等等。
以往,獲取這些數據的方式是線下實地尋訪店面經理的銷售情況或客流情況。例如某個最近的例子,Haines先生發現一個移動廣告公司在用戶播放廣告的同時也收集了設備型号相關的數據,這個數據用于在蘋果公布2011和2012年銷售業績之前評估iphone的銷售情況,這個數據來源是的使Quanton Data公司大賺一筆。後來他和他的團隊離開了Quanton加入了GuidePoint。這個公司原來是從事專家數據和客戶調研數據提供業務的。
還有一些對沖基金公司選擇在内部建立數據搜集團隊——金融工程師。金融工程師的交易策略完全依賴于從大量數據中尋找數據規律。傳統策略上,他們會分析市場數據,比如價格、交易量及這些數據随時間的變化。但是,這些數據主要是企業主營業務的經營的附帶結果,這樣的數據分析效果也越來越有限。
WorldQuant是一個位于康涅迪格州的量化對沖基金,這家基金有一個專業團隊,每年去分析研究幾百個數據集,并将研究成果在線上發布,之後,這些數據科學家進一步了解這些數據是否有助于預測公司的營業收入或市場的特定現象。
類似的這樣的一批創業企業有很多,他們都看準一些缺乏數據科學家團隊的基金公司,通過提供數據來獲取利益。比如一個位于多倫多的企業,Quandl就提供了包括傳統的市場數據和各種“替代性”數據。
如果數據作為一種資源的話,其存儲量難以估量,但大多數數據對預測股票和其他證券的價格是無用的,這使得獵取數據變得更加困難。
從我國來看,國内大數據創業方興未艾,從數據源的角度看,目前投資人和創業者的關注重點不少都在政府開放的數據資源和通過購買接口獲得的數據資源,以及基于這些資源的應用。積累獨特的數據資源,結合行業知識,進行數據跨界應用的案例還不多。數據應用與數據服務是個特殊的産業,互聯網是先應用後積累,數據是先積累後應用,沒有獨特的數據源,沒有提升數據價值密度的knowhow積累,很多應用做出來是酷炫的,但經不住深入的推敲,更換不來付費的客戶和用戶。
其實,傳統企業和組織其實有很多數據資源,對這些數據資源的搜集,清洗,加工,與其他數據資源的融合,結合行業知識創造新的應用,是大數據創業未來的方向。這種搜集,清洗,加工的過程是漫長而痛苦的,這個領域未必會有快公司,但可以首先幫助金融機構解決數據統計、處理、呈現的問題,例如在報表領域,帆軟協助這些企業搭建數據中心平台的例子,數不勝數。
比如某商業銀行利用帆軟報表打通各業務系統,整合新舊曆史數據搭建數據查詢平台;由于渠道經營管理機制不靈活,各網店管理成本偏高,利用報表系統連接系統實現渠道數據展現;結合Gbase、Oracle數據庫将報表平台與大數據平台結合,對作業日志監控,推動大數據平台應用。
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