Freitag , Oktober 9 2020

Scharfe Risikokapitalgeber machen mit alternativen Daten bemerkenswerte Fortschritte

Die Universität von Hawaii berichtet, dass Big Data die Risikokapitalbranche auf unglaubliche Weise aufrüttelt. Risikokapitalgeber finden neue Wege, um alternative Daten effektiv für viel höhere Renditen zu nutzen.

Big Data spielt eine Rolle bei der Verschiebung des Risiko-Ertrags-Kalküls zugunsten von Risikokapitalgebern. Risikokapital ist ein Spiel mit hohem Risiko und hoher Belohnung. 90% der Neugründungen scheitern, was bedeutet, dass Investoren bei der Jagd nach potenziellen „Einhörnern“ viel Geld verlieren können. In der Vergangenheit wurde Risikokapital eher als Kunstform als als Wissenschaft angesehen.

Investoren waren dafür bekannt, ihren Intuitionen, Eindrücken und sorgfältig gepflegten persönlichen Netzwerken zu folgen, anstatt sich auf kalte Algorithmen zu verlassen. Dies hat sich im Zeitalter von Big Data geändert, weshalb die Investition in Apps, die Datenanalysen verwenden, wirklich zugenommen hat. Datenkapitalmanagement könnte in Zukunft eine große Sache sein.

Für Investoren sind die wichtigsten Fragen zu beantworten, welche Unternehmen am vielversprechendsten sind und ob sie die Investition tatsächlich wert sind. Und heute nutzen Risikokapitalunternehmen mehr denn je die Möglichkeiten alternativer Daten, um diese Antworten zu finden.

Moderne Investoren verwenden maschinelles Lernen und KI-Modelle, um Signalinformationen zu sammeln und zu produzieren, die Einblicke in würdige Startups generieren. Das Aufregende ist, dass die schärfsten Köpfe im Spiel das einzige Geheimnis erkannt haben, das dahinter steckt, einen noch stärkeren Informationsvorteil zu erlangen. Das sind alternative Daten.

Data Capital Management

Die Nutzung der zunehmenden Menge öffentlich verfügbarer Informationen kann tiefere Einblicke zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen bieten. Wie die Studie von Greenwich Associates berichtet, sehen 72% der Wertpapierfirmen eindeutige Beweise dafür, dass die alternativen Daten ihr Signal verstärken. Gute Beispiele für diese Datenpunkte sind Markttrends, signifikante Veränderungen in der Branche und Talentinformationen aus alternativen Quellen.

Um Big Data voll auszunutzen, verlassen sich Investoren zunehmend auf automatisierte Methoden zur Erfassung und Überprüfung von Informationen. Für Risikokapitalgeber weltweit wie 645 Ventures, Ardian, Connetic Ventures und Georgian Partners bedeutet der neue Status Quo, dass die Investitionsentscheidungen von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz abhängen.

Herausforderungen bei der Erfassung und Prognose von Signaldaten mit alternativen Daten

Die perfekten Daten für die Signalerzeugung sind die Einblicke in Gründer und ihre bisherigen Geschäftserfahrungen, Schlüsselmitarbeiter und ihre Bewegung innerhalb des Unternehmens, das Wachstum separater Abteilungen, Einstellungstrends, Kundenzufriedenheit und Social-Media-Diskussionen andere Datenpunkte. Leider sind diese selbst aus den umfassendsten Monatsberichten nicht erhältlich. Auf der anderen Seite ist das öffentliche Web eine Goldmine für diese Art von alternativen Informationen.

Das einzige, was davon abhält, sie tiefer zu vertiefen, sind die Herausforderungen nach der Erfassung zuverlässiger öffentlicher Daten in großem Maßstab. Tatsächlich ist es bekanntermaßen schwierig, ein großes Volumen hochwertiger, vertrauenswürdiger und organisierter öffentlicher Webdaten zu extrahieren. Dieser Prozess erfordert nicht nur fundiertes technisches Wissen und Erfahrung auf dem Gebiet des Web Scraping, sondern auch eine umfangreiche und robuste Infrastruktur zur Informationsextraktion.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass die Daten konsistent, vollständig und kontinuierlich aktualisiert werden müssen, um ihre Relevanz für die Insight-Extraktion zu erhalten. Alles in allem können nur wenige Unternehmen auf der Welt beständige Erfolge bei der Bewältigung der oben genannten Probleme erzielen, und es ist nahezu unmöglich, dies als internen Betrieb durchzuführen.

Licht am Ende des Tunnels

Als Reaktion darauf Herausforderungen greifen Risikokapitalgeber auf leicht verfügbare alternative Daten zurück, die von modernen Datenbrokern angeboten werden. Mithilfe dieser zugänglichen Datensätze können Anleger Geschäftsprofile identifizieren, die auf Risikomuster oder zukünftige Erfolgstrends hinweisen.

Die bekanntesten Outlets, die datengesteuerte Entscheidungen unterstützen, sind Websites wie LinkedIn, Crunchbase oder Owler. Tatsächlich extrahieren, aggregieren und aktualisieren Unternehmen wie Coresignal Rohdaten aus zahlreichen öffentlich verfügbaren Quellen und stellen sie sofort für Analysen zur Verfügung.

„Angesichts der Risiken, die hinter dem Risikokapitalmodell stehen, ist das Erhalten von mehr öffentlichen alternativen Daten fast immer gleichbedeutend mit fundierteren Entscheidungen . Unter Berücksichtigung der Komplexität des Extrahierens hoher Informationslasten hilft Coresignal den Anlegern effektiv, diesen umständlichen Schritt zu überspringen. Zur Optimierung der Analyse vor der Investition stehen sofort einsatzbereite, neue Datensätze zur Verfügung. “ – Jeremy Ward, CMO bei Coresignal.

Alternative Daten können in Zukunft ein boomendes Feld für VCs sein.

Da die Nachfrage nach Big Data und KI in der Risikokapitalszene steigt, reagiert der Markt mit zunehmend besserer Technologie Lösungen. Eine Reihe von Startups entwickelt Software-, KI- und maschinelle Lernsysteme, um die Identifizierung der vielversprechendsten Investitionsmöglichkeiten zu automatisieren. Integrierte neue Technologien werden die Bewertungssysteme weiterentwickeln und neue investitionswürdige Sektoren identifizieren.

Sicher, es ist unwahrscheinlich, dass Risikokapital das menschliche Element im Auswahlverfahren verliert. Es wird jedoch prognostiziert, dass sich der Trend zur Verwendung datengesteuerter Lösungen auch in Zukunft fortsetzt, um zuverlässige Signale zu erzeugen, die intelligentere Investitionsentscheidungen unterstützen.

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