Uma nova espécie está rondando as conferências setoriais mais obscuras dos Estados Unidos: o caçador de dados.
Erik Haines, diretor de dados e análises da consultoria Guidepoint Global LLC, de Nova York, vasculha o mundo em busca de dados significativos para vender para fundos de hedge.
Uma das suas melhores estratégias é participar dos eventos que parecem mais banais, como a conferência da Associação para Gestão de Recursos e Materiais de Assistência Médica, no ano passado em San Diego, e um evento da Liga Nacional de Transporte Industrial, em New Orleans.
Fundos de hedge e outros investidores sofisticados estão cada vez mais dependentes de intermediários como Haines na busca por informações sobre vendas e a saúde financeira de empresas, dados esses que não estão disponíveis facilmente nas fontes tradicionais.
Essas informações podem incluir desde a produtividade agrícola calculada através de imagens de satélites até análises linguísticas de discursos de líderes executivos, transações de cartão de crédito e o monitoramento do sentimento do público em relação a empresas nas redes sociais.
A precisão desses dados está sujeita a debate dentro do mundo de investimentos, com alguns argumentando que os dados são baseados em amostras que contêm vieses e erros.
Os caçadores de dados varrem o mundo corporativo em busca de empresas que possuem informações que possam ser usadas para prever movimentos nas cotações de outras companhias.
Uma empresa que processa transações de lojas, por exemplo, pode ter informações relevantes para o mercado sobre como certos produtos ou marcas estão vendendo. Uma firma que fornece software para hospitais pode ter dados sobre como certos aparelhos médicos específicos estão sendo usados.
Já vai longe o tempo em que os fundos de hedge tinham que ligar aleatoriamente para lojas e perguntar aos gerentes sobre as vendas, ou simplesmente visitar grandes varejistas para ter ideia do tráfego de consumidores.
Recentemente, por exemplo, Haines descobriu uma empresa de publicidade para dispositivos móveis que também coletava dados sobre o tipo de aparelho usado pelas pessoas quando estavam vendo os anúncios. As informações ajudaram a estimar as vendas de iPhones antes da divulgação dos números oficiais da Apple Inc. em 2011 e 2012, o que foi lucrativo para a firma em que Haines trabalhava na época, a Quanton Data.
Há poucos meses, ele e a equipe da Quanton se uniram à Guidepoint, uma empresa que fornece especialistas e pesquisas a clientes.
Alguns fundos de hedge formaram suas próprias equipes internas de caçadores de dados, especialmente os chamados fundos quantitativos, cujas estratégias dependem totalmente da identificação de padrões em grandes conjuntos de dados. Os fundos normalmente analisam números de mercado — variação de preços e volume com o tempo —, mas cada vez mais estão examinando também esses outros tipos de dados porque eles podem fornecer informações secundárias sobre empresas.
O WorldQuant LLC, fundo de hedge quantitativo do Estado americano de Connecticut, tem uma equipe que analisa centenas de conjuntos de dados por ano e busca colocar on-line o maior número de dados possível que crie algum valor, diz uma pessoa a par da estratégia. Sua equipe de cientistas e matemáticos trabalha com os dados para tentar prever a receita de empresas ou outros fenômenos de mercado.
Uma série de “startups” também está tentando facilitar a operação de fundos que não possuem uma equipe interna de coleta científica de dados, permitindo a eles acesso às mesmas informações. Uma dessas startups, que se chama Quandl Inc. e tem sede em Toronto, no Canadá, oferece uma plataforma que inclui dados tradicionais de mercado junto com vários outros dados “alternativos”.
Tammer Kamel, fundador e diretor-presidente da Quandl., diz que a oportunidade vislumbrada no negócio é que, no meio de todo esse volume imenso de dados, existam algumas informações que valem “ouro”.
A empresa fechou um acordo com uma grande seguradora para que esta descubra que tipos de carros recebem suas apólices de seguro todos os dias, um possível indicador de como andam as vendas das montadoras.
Outro acordo foi fechado com uma empresa que pesquisa alvarás para construção em departamentos de prefeituras, um “indicador de atividade [no setor] de construção”, diz ele.
Embora existam índices que compilem os números oficiais do setor de construção a partir dos mesmos dados, o objetivo da empresa é estar à frente desses índices e se beneficiar da mernor frequência das atualizações do governo.
A maioria dos dados existentes no mundo é praticamente inútil para prever as cotações das ações e outros ativos, o que torna a caçada aos dados ainda mais difícil, diz ele. Alguns afirmam que as redes sociais são uma fonte pouco confiável para prever o comportamento de uma empresa.
Há também firmas concebidas para criar esses dados alternativos. Nesses casos, com frequência os dados do cliente são solicitados em troca de um aplicativo ou serviço grátis de celular.
Um exemplo é a fornecedora de aplicativos Slice Technologies Inc., que permite aos usuários monitorar a chegada de encomendas num app por assinatura criado pela firma, o Slice, ou bloquear spams através de um outro serviço gratuito que ela oferece, chamado Unroll.me.
Em troca desses serviços, porém, cerca de quatro milhões de usuários permitem que a empresa leia seus e-mails. A Slice, por sua vez, analisa notas fiscais e outras informações nos e-mails pessoais dos clientes e, depois de torná-los anônimos, envia os dados para anunciantes e fundos de hedge. Os dados, por exemplo, podem mostrar que a Amazon.com Inc. está vendendo mais unidades de um certo item lucrativo ou que houve uma alta nas assinaturas da Netflix, informações que os investidores podem usar em suas operações.
Quando assinam os serviços da Slice, os usuários autorizam a firma a usar seus dados para outros fins, anonimamente.
Os dados podem também ser úteis em transações de private equity, fornecendo aos investidores informações sobre a receita de empresas de capital fechado como Uber Technologies Inc. e Airbnb Inc., diz Jaimee Minney, diretora de comunicações da Slice. “Nós podemos ver as tarifas médias, o número de clientes e a demografia”, diz ela.
A Uber não comentou e a Airbnb não respondeu a pedidos de comentários.
Fonte: WSJ
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