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PerSPectiVaS
TRADERS´ 12.2018/01.2019
problemas repentinos en algún lugar,
o si incluso un evento aparentemente
delicado. Ocurre fundamentalmente
debido a constelaciones especiales
de relaciones con proveedores casi
sin rastro en una empresa.
tradErs´: todo va EN la dirEc-
ciÓN dEl Big data. ¿HaY algúN
coNcEpto coNviNcENtE EN Esta
árEa?
Kilduff: Como en todas partes, aquí
hay grandes jugadores de éxito y
otros de menos éxito. En general, hay
cierta sobrevaloración del término
“Big Data” e “Inteligencia Artificial”
en este momento, pero el mercado lo
regulará con el tiempo.
tradErs´: ¿cÓMo Y dÓNdE
oBtiENE sus datos?
Kilduff: La mayoría de nuestros
registros provienen de fuentes de terceros. Con ello me
refiero a las empresas que naturalmente han acumulado
una gran cantidad de datos de clientes y proveedores a lo
largo de los años y es posible que ni siquiera sepan que
sus datos son valiosos y relevantes para terceros. Tene-
mos nuestro propio equipo de búsqueda de datos, que no
hace más que identificar esas fuentes, evaluarlas y agre-
garlas a nuestra oferta con la expresividad adecuada.
Así que compramos estos datos de diferentes fuentes.
El resto de los datos proviene principalmente del rastreo
web, que es la búsqueda sistemática de innumerables
sitios web que utilizan ciertos algoritmos que acceden a
los datos. Ejemplos típicos de ello son los datos de senti-
miento de las redes sociales y las plataformas de Internet.
tradErs´: El NúMEro dE sus rEgistros auMENta
coNstaNtEMENtE ¿vErdad?
Kilduff: Sí. Actualmente tenemos alrededor de 750 con-
juntos de datos alternativos de 25 áreas diferentes en
oferta. Para 2020, debería ser de alrededor de unos 5000
registros. El mercado de datos alternativos ha cobrado un
gran impulso en los últimos años y esperamos otro fuerte
aumento de la demanda.
tradErs´: ¿puEdE darNos uN EJEMplo tÍpico dE
cÓMo Es uN aNtiguo rEgistro Nativo?
Kilduff: Claramente, se aclara todo mirando a Walt Dis-
ney, por ejemplo, al ver cómo se desarrollan las ventas en
el trimestre actual. El movimiento de ventas ciertamente
tiene un impacto significativo en el precio de la acción y,
por lo tanto, es de interés para los inversores. También
existe la posibilidad de comprar datos de geolocalización.
Vienen de diferentes plataformas y aplicaciones que se
utilizan en los teléfonos inteligentes y proporcionan infor-
mación sobre cuántas personas han estado en los respec-
tivos Parques durante un determinado período de tiempo
y cómo se está desarrollando la tendencia. Por ejemplo,
en base a los precios medios de las entradas, es posible
calcular aproximadamente cómo va el negocio en general.
tradErs´: ¿cuál sErÍa uN coNJuNto dE datos
EXÓtico?
Kilduff: Tenemos algunos datos bastante únicos. Por
ejemplo, la cantidad de ciertos vuelos charter de nego-
cios entre ubicaciones específicas. La conclusión del
aumento de la frecuencia de ciertas rutas según las com-
pañías residentes serán las posibles negociaciones entre
compañías. Esto va desde simples relaciones con provee-
dores hasta la cooperación para posibles adquisiciones.
Siempre existe unmargen de interpretación, por supuesto,
pero los datos están cada vez más demandados.
tradErs´: ¿QuÉ pasa coN la EXclusividad dE sus
rEgistros dE datos? ¿alguNos dE sus cliENtEs
No tENdráN NiNgúN iNtErÉs EN QuE sE lEs vENdaN
ciErtos datos a otros?
El esquema muestra la posible adaptación de los datos alternativos en el negocio de inversión profesional.
Los innovadores y los “madrugadores” se enfrentan a riesgos de datos y modelos porque los conjuntos de
datos provienen de fuentes heterogéneas no tradicionales. A través de la adopción a gran escala de datos
alternativos, las compañías de la mayoría temprana se pueden enfrentar a riesgos regulatorios. Las em-
presas de la mayoría tardía y los que llegan tarde se pueden enfrentar a riesgos estratégicos al posponer o
rechazar el uso de inversiones alternativas.
Fuente:
g1 Uso de datos alternativos
compañías que se
muestran reticentes
a adoptar nuevas formas
Principalmente lo usan los fondos de cobertura;
buscando ventajas informativas agresivas
gerentes agresivos de datos a
largo y firmas de capital privado
empresas de inversión
grandes, complejas y
tradicionales
Innovadores
usuarios
madrugadores
mayoría
madrugadora
mayoría
tardía tarde
empresas de inversión complejas
en grandes empresas
tecnológicas