Problem 3: Unscharfe Erkenntnisse
Aufgrund des schieren Volumens und der Inkonsistenz unstrukturierter Daten führt die manuelle Erfassung und Analyse dieser Daten zwangsläufig zu unvollständigen, unscharfen und nicht ganz vertrauenswürdigen Datensätzen. Aus diesen Datensätzen lassen sich nur schwer wertvolle Erkenntnisse ableiten. Und selbst wenn man aus ihnen Erkenntnisse ableiten kann, kann es Tage – wenn nicht Wochen – dauern, bis sie auftauchen. Das ist ein Problem, wenn effektive Investitionen einen weitaus nuancierteren, mit geringer Latenz verbundenen und konsistent nutzbaren Fluss unstrukturierter Daten erfordern.
Und weil sie so unscharf sind, können diese unstrukturierten Datensätze nicht integriert und mit Ihren fundamentalen und quantitativen Datensätzen korreliert werden. Dies hindert Sie daran, Trends direkt zu erkennen und auf der Grundlage dieses Wissens präzisere Vorhersagen zu treffen.
So weit, so schlecht, könnte man meinen. Aber jetzt kommt die gute Nachricht.
Unstrukturierte Daten können jetzt ähnlich genau, zeitnah und umsetzbar gemacht werden wie strukturierte und grundlegende Daten – und sie können mit diesen integriert werden. Und das Rohmaterial unstrukturierter Daten kann endlich in für das Asset Management geeignete Erkenntnisse umgewandelt werden.
So funktioniert das (in Kürze)…
Natürliche Sprachverarbeitung und Deep Learning sammeln, destillieren und analysieren riesige Mengen an unstrukturierten Daten in Maschinengeschwindigkeit. (Das Problem des Datenvolumens ist gelöst…)
Asset-Manager können unstrukturierte Daten leicht abfragen, versteckte Signale aufdecken und kritische Ereignisse identifizieren, die selbst erfahrene Experten nicht erkennen können.
Scoring-Engines machen es einfach, den unstrukturierten Weizen von der unstrukturierten Spreu zu trennen – und im Gegenzug das Portfolio-Exposure und neue Chancen zu bewerten. (So viel zum Qualitätsproblem…)
Trends, Signale und Ereignisse werden automatisch auf Entitäten – z. B. Unternehmen – abgebildet, um Erkenntnisse zu gewinnen, die als Entscheidungshilfe dienen können.
Diese Erkenntnisse werden in einem Wissensgraphen zusammengefasst und aufbereitet. Mit einer solchen zentralen Wissensdatenbank können Sie auf tiefgreifende Erkenntnisse (die in typischen Terminalprodukten nicht zu finden sind) in der für Investitionen erforderlichen Zeit reagieren.
Und nicht zuletzt ermöglicht die Integration dieser Erkenntnisse mit fundamentalen und strukturierten Datensätzen noch präzisere Entscheidungen. (Auf Wiedersehen, Fuzzy Insights – es war nicht schön, Sie zu kennen!)
Die Problem(e) mit unstrukturierten Daten gelöst.
Unsere maßgeschneiderten Softwarelösungen, die Modern Data Stacks und Künstliche Intelligenz nutzen, könnten genau das sein, was Sie brauchen, um die einzigartigen, granularen und maßgeschneiderten Anlageprodukte zu entwickeln, nach denen die Anleger so sehr verlangen – und sich selbst einen Vorsprung zu verschaffen.
