关于大数据的一切都是大数据，包括机构投资者在管理大数据方面面临的挑战。亚博赞助欧冠
“通过对大型机构投资者的数据管理经验进行多模式实证分析，我们发现这些实体正在努力有效利用数据，并持续达到预期的数据质量水平。”这是Ashely Monk 2017年8月研究亚博赞助欧冠论文*的开场白，斯坦福大学全球项目中心，以及全球数据分析和机器智能公司Kensho Technologies的Daniel Nadler和Dave Rook。
Northern Trust高级副总裁Barb O'Malley表示，数据是市场跳动的心脏，有效利用大数据的关键是“将其转化为信息”。“金融机构面临的关键问题是：你如何做到这一点？简而言之，您必须了解数据的上下文—数据来自何处、数据的有效性、数据的含义。”
将人才与背景相匹配
为了帮助客户了解这一背景，并从大数据中获益，北方信托（Northern Trust）正通过扩大数据科学家在公司中的角色引领一种趋势，这一角色不同于许多投资专业人士所认为的IT或技术支持。
奥马利说：“优秀的数据科学家不是传统的IT人员，他们将成为更多的统计学家，有量化背景的人。”。“他们分析数据，确定它告诉他们的故事，然后回去完善他们的调查。这在很大程度上是一个新查询的迭代过程，以获得更有意义的答案和更清晰的信息。“这听起来可能效率很低，但随着现代开源软件的出现，情况恰恰相反，数据科学家可以快速翻阅数据，同时尽可能降低成本。
用外行的话说，O'Malley描述的过程是关于过滤掉数据中的噪声。目前，投资界非常需要这样的人才，各公司都在寻找这种人才。
“拥有这些技能的人并不多。我们增加了一个数学博士和一些来自外部的人，他们拥有我所说的精算技能。在某些情况下，我们还为一些IT专业人士提供了机会，他们表现出自然的倾向，即深入挖掘并不断提出新问题，”O'Malley说。“大学的数学系是开始寻找数据科学人才的好地方。”
加强协作
当数据科学家是在有效治理的保护伞下组织、验证、共享和分发数据的整体战略的一部分时，他们的贡献最具影响力。这不可避免地促使数据科学家与经验丰富的投资专业人士建立关系，而这种互动往往是每个参与者的新体验。它也产生了有趣的结果。
奥马利说：“把这两种心态结合在一起，你会得到一些非常有力的见解。”。“当有人花了相当长的时间在某个特定的业务领域，他们带着问题来找我们时，他们往往对答案应该是什么有一个先入为主的想法——也许是因为他们离主题太近了。数据科学家没有这种偏见。他们进来说，‘我要把事情搞清楚，让数据告诉我们答案。’”
这种类型的合作有时会为客户带来积极主动的解决方案，并使市场更有效率。例如，当北方信托看到，如果它能够提高外汇交易的效率和透明度，对客户的潜在价值时，数据分析发现了一个机会，并表明资本投资是值得的。其结果是创建了一个算法交易服务，在外汇交易活动方面为客户提供了显著的好处。
大数据视界
鉴于全球企业处理的数据量巨大，不当披露的风险（无论是错误披露还是恶意披露）已将透明度和治理问题推到全球监管对话的前沿。就欧盟而言，它最近实施了《通用数据保护条例》（GDPR），这是一项全面的法案，要求企业，包括投资界的企业，遵守一系列要求，例如加密“静态数据”，“也就是说，闲置的数据是加密的，因此即使不正确地访问，也无法解释。
随着数据变得越来越复杂，人工智能（AI）和神经网络在分析中发挥着越来越大的作用，监管机构在这些问题上的发言权也将越来越多，这是可以理解的。比如说，在收集和分析行为数据方面，金融业可能比零售业更早进入采用曲线，但它正开始取得重大进展。这只会增加大数据分析的挑战——更多的数据意味着更多的分析——而且随着公司寻找应对这一挑战的方法，人工智能的重要性将不断增加。为了使机器学习得到最佳部署，机器必须不断学习，这很可能会产生新的工作描述——更不用说新的道德挑战了。
奥马利说：“几乎每一家与我交谈的公司都明白，准备好消费的数据和仍然原始的数据之间的区别，应该谨慎使用。”。“这就是伦理的意义所在——要确保你能清楚地表达你必须采取的控制措施，以确保数据得到适当利用。我们将开始看到越来越多的大学教授数据伦理，监管机构也将解决这个问题。因为每个人都在看人工智能和大数据，然后说，‘这不是很酷吗？这不是很好吗？的确如此，但我们必须始终能够回答这样一个问题：“我的数据是如何被使用的？’”
*机构投资中的数据管理：一种新的预算方法