Los datos alternativos (en finanzas ) se refieren a los datos utilizados para obtener información sobre el proceso de inversión . [1] [2] Estos conjuntos de datos suelen ser utilizados por administradores de fondos de cobertura y otros profesionales de inversiones institucionales dentro de una empresa de inversión . [3] [4] [5] Los conjuntos de datos alternativos son información sobre una empresa en particular publicada por fuentes externas a la empresa, que pueden proporcionar información única y oportuna sobre oportunidades de inversión . [3] [6] [7]
Los conjuntos de datos alternativos a menudo se clasifican como big data , [8] lo que significa que pueden ser muy grandes y complejos y, a menudo, no pueden ser manejados por el software utilizado tradicionalmente para almacenar o manejar datos , como Microsoft Excel . Se puede compilar un conjunto de datos alternativo a partir de varias fuentes, como transacciones financieras , sensores , dispositivos móviles , satélites , registros públicos e Internet . [3] [6] [9] [10] [11] Alternativalos datos se pueden comparar con los datos que tradicionalmente utilizan las empresas de inversión , como las presentaciones de los inversores, las presentaciones ante la SEC y los comunicados de prensa . [6] [12] Estos ejemplos de “ datos tradicionales ” son producidos directamente por la propia empresa.
Dado que los conjuntos de datos alternativos se originan como un producto de las operaciones de una empresa, estos conjuntos de datos suelen ser menos accesibles y menos estructurados que las fuentes de datos tradicionales . [3] [13] Los datos alternativos también se conocen como " datos de escape ". [14] La empresa que produce datos alternativos generalmente pasa por alto el valor de los datos para los inversores institucionales . Durante la última década, muchos corredores de datos , agregadores y otros intermediarios comenzaron a especializarse en proporcionar datos alternativos a inversores yanalistas _ [15] [16]
Los inversores institucionales fundamentales y cuantitativos están utilizando datos alternativos para crear fuentes innovadoras de alfa . El campo aún se encuentra en las primeras fases de desarrollo, pero dependiendo de los recursos y la tolerancia al riesgo de un fondo , abundan múltiples enfoques para participar en este nuevo paradigma. [19] [20]
El proceso para extraer beneficios de datos alternativos puede ser extremadamente desafiante. Los análisis , los sistemas y las tecnologías para procesar dichos datos son relativamente nuevos y la mayoría de los inversores institucionales no tienen la capacidad de integrar datos alternativos en su proceso de decisión de inversión . [21] Sin embargo, con las herramientas y la estrategia adecuadas, un fondo puede mitigar los costos y crear una ventaja competitiva duradera. [19]
La mayoría de los proyectos de investigación de datos alternativos son largos y requieren muchos recursos; por lo tanto, se requiere diligencia debida antes de trabajar con un conjunto de datos . La diligencia debida debe incluir una aprobación del equipo de cumplimiento, la validación de los procesos que crean y entregan este conjunto de datos , y la identificación de los conocimientos de inversión que pueden agregarse al proceso de inversión. [19] [22]