Wall Street desarrolla un apetito voraz por los datos

Bradley Hope
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14 de septiembre de 2016  

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 cade-na 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 perso-na 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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