Big Data Mensch und Maschine

Ein IT-Techniker arbeitet mit Laptop im Rechenzentrum: In einer Minute werden weltweit 150 Millionen E-Mails verschickt. | © gorodenkoff/iStock

Ein IT-Techniker arbeitet mit Laptop im Rechenzentrum: In einer Minute werden weltweit 150 Millionen E-Mails verschickt. Foto: gorodenkoff/iStock

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Daten in Hülle und Fülle: Mit der zunehmenden Digitalisierung steigt auch die Datenmenge unaufhörlich. 2016 wurde weltweit ein Datenvolumen von 16 Zettabyte generiert. Bis 2025, so eine gemeinsame Studie des amerikanischen Festplattenherstellers Seagate und der IT-Marktforschungs-und-Beratungsfirma IDC, soll sie sich noch mal verzehnfachen und bei 163 Zettabyte liegen. Zahlen, die weit jenseits der Vorstellungskraft der meisten Menschen liegen: Ein Zettabyte sind eine Billion Gigabyte.

Etwas greifbarer sind andere Prognosen der Studie: So sollen bis 2025 drei Viertel der Weltbevölkerung vernetzt sein. Und während der durchschnittlich vernetzte Mensch 2015 noch 218-mal pro Tag in irgendeiner Form mit einem vernetzten Gerät interagierte, werden es zehn Jahre später etwa 4.800 Interaktionen pro Tag sein, also alle 18 Sekunden eine.

Digitalisierung und Big Data gehen an keiner Branche vorbei. Die Arbeitswelt ist ebenso erfasst wie das Privatleben und das soziale Zusammenleben. Einige Bereiche verändern sich, andere werden komplett auf den Kopf gestellt.

Von dieser Entwicklung wird auch die Anlagebranche voll erfasst, was die Investmenthäuser vor neue Herausforderungen stellt. Sie bietet jedoch auch große Chancen, nicht nur für den Geschäftsbetrieb, sondern auch beim Asset Management. Die ungeheure Datenflut ermöglicht ganz neue Ansätze bei der Bewertung von Wertpapieren.

Ohne neuste Technik ist eine Datenauswertung jedoch kaum möglich. Denn der Begriff Big Data impliziert nicht nur die schiere Menge an Daten, sondern auch ihre Unstrukturiertheit. Die Daten kommen nicht in aufgearbeiteten Excel-Dateien daher, sondern in jedweder Form: als unsortierte Zahlen, Texte, Bilder oder GPS-Koordinaten. Und die gilt es, möglichst schnell auszuwerten. Wer hier die Nase vorn hat, kann auch im Asset Management punkten. Ein Beispiel: Bis ein Fondsmanager oder Analyst einen 200-seitigen Unternehmensbericht durchgearbeitet und bewertet hat, geht einige Zeit ins Land. „Mit der richtigen Technik kann dieser komplett maschinengelesen und innerhalb von Sekunden mit anderen Daten abgeglichen werden“, so Christian Machts, Leiter des deutschen Privatkundengeschäfts von BlackRock, dem weltweit größten Vermögensverwalter.

Das Unternehmen hat eine solche Technologie. Bereits seit rund 35 Jahren beschäftigt sich das Syste matic Active Equity (SAE-Team) von BlackRock mit der systematischen Auswertung und Nutzung von Daten. Das Team wurde in den 1980er Jahren bei Barclays Global Investors gegründet und ist 2009 durch die Übernahme zusammen mit der ETF-Plattform iShares zu BlackRock gekommen.

Das mittlerweile 80-köpfige Team entwickelt seinen Ansatz stetig weiter. Anfangs flossen nur Fundamentalwerte in die Analyse ein, später kamen unter anderem Daten zur Stimmung der Analysten sowie Makro-Daten hinzu, und seit einigen Jahren fließt auch Big Data in die Bewertung der Aktien ein.

Dennoch werden bei der Titelauswahl nach wie vor menschliche Experten gebraucht, um interessante Datenquellen ausfindig zu machen, ihre Validität zu prüfen und sie richtig zu interpretieren. „Unsere neue Advantage-Fondsserie, die vom SAE-Team gemanagt wird, verfolgt darum auch keinen hundertprozentig quantitativen Ansatz. Am Ende entscheidet bei uns immer noch der Mensch“, so Machts (siehe auch Porträt hier). Letztlich gehe es dabei um das perfekte Zusammenspiel von Mensch und Maschine.