Wall Street desarrolla un apetito voraz por
los datos
The wall street journal - septiembre de 2016
Fondos de cobertura y otros
inversionistas han pasado a depender cada vez más de firmas que recopilan y
analizan información de fuentes no convencionales
Una nueva especie recorre las
conferencias sobre los temas más recónditos del mundo de los negocios: el
cazador de datos.
Erik Haines, director de datos y
analítica de la firma neoyorquina Guidepoint Global LLC, busca por todo el
mundo información que pueda vender a los fondos de cobertura que son sus
clientes. Una de sus estrategias más efectivas es asistir a conferencias sobre
temas aparentemente prosaicos, como la que la Asociación de Recursos de Salud y
Gestión de Materiales organizó el año pasado en San Diego o la que realizó en
Nueva Orleans la Liga Nacional de Transporte Industrial de Estados Unidos.
“Recorro el piso, trato de
conversar con las empresas para tener una idea de quién, dentro de una
industria, recopila datos que puedan ofrecer una perspectiva singular del
sector”, explica.
Los fondos de cobertura y otros
inversionistas sofisticados han pasado a depender cada vez más de
intermediarios como Haines, de 35 años, cuando buscan información sobre las
ventas y la salud de una empresa que no se puede encontrar fácilmente en las
fuentes convencionales.
Los datos varían desde los
rendimientos de cosechas calculados por imágenes satelitales y análisis
lingüísticos de los discursos pronunciados por los presidentes ejecutivos hasta
transacciones de tarjetas de crédito y el monitoreo de la imagen de una
compañía en las redes sociales.
La exactitud de esta información
es materia de debate entre los inversionistas y algunos sostienen que se basa
en muestras que están plagadas de sesgos y errores.
Los cazadores de datos rastrean
el mundo empresarial en busca de empresas que tengan información que pueda ser
útiles para predecir los precios de las acciones de otras firmas. Por ejemplo,
una compañía que procesa transacciones en las tiendas podría tener datos sobre
las ventas de ciertos productos o marcas capaces de alterar los precios del
mercado, o un proveedor de software para hospitales podría disponer de
información específica sobre el uso de ciertos equipos médicos.
Ya quedaron atrás los días en que
un fondo de cobertura llamaba por teléfono a una muestra aleatoria de tiendas
de una cadena minorista para preguntarles a los gerentes sobre las ventas o
visitaba locales para tener una idea del tráfico de clientes.
En un ejemplo reciente, Haines
halló una empresa de publicidad móvil que recababa información sobre el tipo de
dispositivo que una persona estaba usando cuando se le aparecía un aviso. Los
datos ayudaron a estimar las ventas de iPhones antes de los anuncios de Apple
Inc. en 2011 y 2012 y fueron lucrativos para Quanton Data, la ex empresa de
Haines.
El ejecutivo y el equipo de
Quanton se integraron hace unos meses a Guidepoint, una firma que
tradicionalmente se ha dedicado a proveer expertos y datos de encuestas a sus
clientes.
Algunos fondos de cobertura han
formado internamente equipos de cazadores de datos, en especial los llamados
fondos cuantitativos cuyas estrategias se enfocan exclusivamente en encontrar
patrones en grandes conjuntos de datos. Estos fondos, conocidos como quants,
analizan habitualmente información de mercado como precios y volumen en el
tiempo. Cada vez más, sin embargo, aplican sus destrezas a esta clase de datos,
que son un resultado secundario del negocio principal de una empresa.
WorldQuant LLC, un fondo de
cobertura cuantitativo de Connecticut, cuenta con un equipo de científicos y
matemáticos que revisa cientos de conjuntos de datos al año. Luego, tratan de
determinar si la información los ayuda a predecir los ingresos de una compañía
u otros acontecimientos de mercado.
Una serie de startups tratan de
que los fondos que no disponen de un equipo de cazadores de datos accedan a la
misma perspectiva. Quandl Inc., de Toronto, ofrece una plataforma que incluye
los datos tradicionales del mercado junto a varios conjuntos de información
“alternativa”.
“La oportunidad que buscamos es
que en esta inmensidad de datos se encuentren pepitas de oro alfa”, dice su
fundador y presidente ejecutivo, Tammer Kamel, en alusión al desempeño de una
cartera respecto de su índice de referencia.
La firma alcanzó un acuerdo con
una aseguradora importante para determinar todos los días qué clase de
vehículos recibían pólizas de seguros, un posible indicador del desempeño de
las ventas de las automotrices.
Otro acuerdo es con una empresa
que monitorea permisos de construcción en los municipios de EE.UU., un
indicador de la actividad de construcción, dice Kamel. Si bien hay índices que
compilan cifras de construcción oficiales a partir de los mismos datos, el
objetivo de la compañía es adelantarse a estos indicadores y aprovechar la
escasa frecuencia de los informes del gobierno.
En su mayoría los datos
fácilmente disponibles no sirven para predecir los precios de las acciones y
otros valores, lo que dificulta la cacería de esta información, manifiesta
Kamel. Algunos, por ejemplo, creen que las redes sociales no son una buena
herramienta para proyectar la conducta de una empresa.
También hay compañías que tratan
de generar esta información secundaria. En esos casos, a menudo los datos de
una persona son el precio a pagar por una aplicación o servicio gratis en un
teléfono inteligente.
Slice Technologies Inc. permite a
los usuarios seguir de cerca la llegada de paquetes a sus hogares en su
aplicación Slice o bloquear correo electrónico basura mediante otro servicio
gratuito llamado Unroll.me.
A cambio, unos cuatro millones de
usuarios dejan que la empresa lea sus correos electrónicos. Slice analiza
facturas y otros datos en los e-mails y luego empaqueta en forma anónima esa
información y se la vende a anunciantes y fondos de cobertura. Esos datos
podrían mostrar, por ejemplo, que Amazon.com Inc. vende más de un artículo
particularmente rentable o un aumento de las suscripciones a Netflix, algo que
los inversionistas pueden posteriormente usar en sus transacciones.
Los usuarios de Slice permiten
que la empresa use su información para otros fines, siempre y cuando sea en
forma anónima.
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