Edmond de Rothschild: Big Data jenseits der großen Namen

Big Data

Die Begriffe Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Algorithmen sind durch die zunehmende Digitalisierung aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken und ein viel diskutiertes Thema.

09.04.2019 | 15:49 Uhr

Wie wichtig es ist, sich mit Big Data auseinanderzusetzen, erläutert Jacques-Aurélien Marcireau, Deputy CIO Equities and Co-Head International Equities.

Alle reden dieser Tage über künstliche Intelligenz, Machine Learning und Algorithmen. Eines haben all diese Schlagwörter gemeinsam: Big Data, das gigantische Datenwachstum der vergangenen Jahre. Big Data ist das schwarze Gold des 21. Jahrhunderts, von dem selbst traditionelle Branchen profitieren können. Außerdem steckt hinter dem Begriff deutlich mehr als die bekannten Technologie-Giganten Google, Apple, Facebook und Amazon (GAFA).

Noch bis vor wenigen Jahren war die wachsende Datenmenge nutzlos, da keine entsprechenden Analyseprogramme existierten. Heute kann sich jedes Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil sichern, wenn es seine Daten zu nutzen weiß und seine Parameter erweitert. Mit Big Data können Unternehmen ihre Entscheidungsprozesse optimieren, Kosten reduzieren, die Produktivität erhöhen und ihre Produkte besser abstimmen. Um das Kerngeschäft zu schützen und auszubauen oder neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, sind Investitionen in Big Data unerlässlich. Wenig überraschend gehörten Tech-Unternehmen zu den ersten, die in Rechenzentren und spezielle Analyselösungen investierten. Nach und nach erreichte die Datenverarbeitung jedoch auch herkömmliche Sektoren, darunter das Gesundheitswesen, die Automobilbranche, Banken und Versicherungen.

Unermessliches Innovationspotenzial

Für Healthcare-Unternehmen zum Beispiel stellt die Datenexplosion aus unserer Sicht eine beispiellose Innovationsquelle dar, unter anderem in der Identifizierung von Risikofaktoren sowie in der Diagnose, Behandlung und Kontrolle, Arzneimittelsicherheit und Epidemiologie. Dank Big Data entsteht eine prädiktive, präventive, personalisierte und partizipative „4 P“-Gesundheitsvorsorge.

Auch Sensoren verdeutlichen den Wandel: Schon seit langem messen sie den Öl- und Benzinstand ebenso wie den Luftdruck in den Reifen unserer Autos. Big Data hat die Branche jedoch grundlegend verändert und das Fahren sicherer und umweltfreundlicher gemacht. Neufahrzeuge rollen heute mit durchschnittlich 100 Sensoren aus der Fabrik, darunter Radars, hochauflösende Kameras sowie optische und thermische Sensoren. Zu den Sensoranwendungen zählen Spur-, Brems- und Schaltassistenten sowie Warnsysteme bei Müdigkeit, die den Benzinverbrauch senken oder den Fahrer zu Pausen auffordern.

Die Wirtschaft steckt heute mitten in einem tief greifenden und unvermeidlichen Wandel. Einige Unternehmen werden die Datenrevolution besser für sich zu nutzen wissen als andere. Big Data wird so zu einem eigenständigen Investmentthema mit hohem Renditepotenzial. Wer in Big Data investieren will, muss die richtigen Unternehmen auswählen, die entweder direkt von der Datenrevolution profitieren oder ihr Geschäftsmodell neu ausrichten können. Die meisten Anleger haben vor allem die GAFA-Aktien im Blick und investieren in die großen Namen. Wir sehen dagegen nicht nur Potenzial, sondern auch angemessene Bewertungen in anderen Branchen. Dazu gehören unter anderem Infrastrukturanbieter, die die Analyseprogramme entwickeln, und Datennutzer außerhalb des Technologiesektors, die sich durch Daten strategische Vorteile sichern.

Bei der Bewertung von Unternehmen und der Analyse ihrer Produkte und Lösungen zählen Pragmatismus und sorgfältige Auswahl. Wir suchen nach Anbietern und Nutzern, die das Potenzial von Big Data ausschöpfen können. Unsere wichtigste Wertschöpfungsquelle ist unsere Erfahrung in der Aktienauswahl. Seit seiner Auflegung hat der Edmond de Rothschild Fund Big Data (Link auf: http://funds.edram.com/de/edmond-de-rothschild-fund-big-data-LU1244893696)  eine Rendite von 54 Prozent¹ erwirtschaftet und konnte damit den MSCI World (NR) um 15 Prozent schlagen.

Grafik Big Data

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