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Nachgefragt

Ist Big Data die Revolution der Analysemethoden? 

Um gewinnbringende Investitionsentscheidungen zu treffen, müssen Aktien und Kurse vorab genauestens analysiert werden.
Um gewinnbringende Investitionsentscheidungen zu treffen, müssen Aktien und Kurse vorab genauestens analysiert werden. © mohamed_hassan / pixabay.com

Wer heutzutage langfristig gewinnbringend in Aktien investieren möchte, dem steht eine Vielzahl von Analysemethoden zur Informationsgewinnung zur Verfügung. Dabei macht zunehmend eine neue Strategie der Marktanalyse neben der klassischen Fundamentalanalyse und quantitativen Analyse von sich reden. Die Rede ist von „Big Data“, also besonders großen Datenmengen und ihrer adäquaten Verarbeitung bzw. Nutzung. Doch ist diese Methode wirklich die Zukunft und wie funktioniert sie? 

Herkömmliche Analysestrategien laut Experten nicht mehr zeitgemäß

Auf der Suche nach adäquaten Strategien für die Marktanalyse kommen Anleger bis dato an zwei Analysetechniken nicht vorbei, nämlich einerseits der Fundamentalanalyse und andererseits der quantitativen Analyse. Nach Meinung von Experten sind diese in die Jahre gekommenen Ansätze allerdings zunehmend out, da der Bedarf an neuen Analysestrategien wächst und mit „Big Data“ bereits ein vielversprechender Ansatz existiert. 

Portale wie „Nachgefragt – Trends unter der Lupe“ sind darauf bedacht, die neuesten Trends im Internet zu verfolgen und Anbieter verschiedenster Onlineplattformen zu untersuchen – auf ähnlichen Webseiten wurde „Big Data“ schon thematisiert, doch handelt es sich dabei wirklich um den nächsten Trend? 

Während es bei der Fundamentalanalyse in der Essenz um die Klärung der Frage geht, ob das Unternehmen qualitativ hochwertig ist respektive einen hochrangigen intrinsischen Wert verkörpert und die quantitative Analyse ihr Hauptaugenmerk auf die Auswertung von Unternehmenskennzahlen richtet, geht es bei der Analyse von „Big Data“ um das große Ganze. 

Aus dem englischen Sprachraum stammend meint der Terminus zweierlei: 

1. Analyse aller rasant wachsenden Datenmengen

2. Nutzung neuer, leistungsstarker Systeme zur effizienten Verarbeitung und Auswertung der Informationsflut 

Big Data als Analysemethode und Quelle der Informationsgewinnung

Doch was könnte fernab der erwähnten, klassischen Analysetechniken an Informationen in Anlage-Entscheidungen im Rahmen der Nutzung von „Big Data“ mit einfließen? Grundsätzlich sind der Art und dem Umfang der Informationsverwertung nur wenig Grenzen gesetzt, sodass sie sowohl die Ansprache eines CEOs, als auch beispielsweise die Social Media Aktivität eines Unternehmens oder die Unternehmensphilosophie und -kultur mit einbeziehen kann. 

Darüber hinaus werden zur Abschätzung von Umsatzentwicklungen Kreditkarten- und Patentdaten genauestens beobachtet. Auf praktischer Ebene kann „Big Data“ aber beispielsweise auch die simple Überwachung der von den Kunden eines Unternehmens genutzten Parkplätze oder der von Öltankern genommenen Routen meinen. 

Während etliche Investmentunternehmen aufgrund der nach wie vor wachsenden Informationsvielfalt ihre herkömmlichen Analysemethoden mit der modernen Datenwissenschaft bereits kombiniert haben, machen sämtliche genannte Opportunitäten deutlich: Ohne die Nutzung von Analyserobotern und aufwendiger IT ist das alles langfristig nicht realisierbar. 

Kritiker sehen in Big Data keinen Ersatz für traditionelle Analysemethoden

Da die Datenmengen von Big Data riesig sind, wurden schon Analyseroboter programmiert, die autonom Informationen auswerten können.
Da die Datenmengen von Big Data riesig sind, wurden schon Analyseroboter programmiert, die autonom Informationen auswerten können. © jplenio / pixabay.com

Es erscheint bei Berücksichtigung der Tatsache, dass vielfach immer noch auf vor Jahrzehnten entwickelte Technologien bei der Analyse zurückgegriffen wird, zunächst folgerichtig, auf moderne Verfahren zu setzen oder diese zumindest additiv anzuwenden. Denn heutzutage stehen in nahezu allen Bereichen erheblich mehr Daten zur Verfügung und aussagekräftige Informationen sind bei Investitions- und Anlage-Entscheidungen bekanntermaßen Trumpf. 

Trotzdem gibt es auch Kritiker, die den Nutzen hinter der Verwendung von „Big Data“ anzweifeln. Befragt zu den Entwicklungen sagte zum Beispiel Spyros Mesomeris, der Quant Research Chief der Deutschen Bank

„Ich erachte alternative Daten nicht als Ersatz für traditionelle wissenschaftliche Messmethoden.“ 

Ob der neue Trend als langfristig oder lediglich als Erweiterung bisheriger Techniken zu betrachten ist oder diese stattdessen weitestgehend ersetzen wird, bleibt abzuwarten. 

Dieser Artikel entstand in Zusammenarbeit mit dem externen Redakteur Th. Semler.