在工業化時代，機械力量的崛起改變了各行各業的面貌。在信息時代，計算機處理技術創造了新的商業模式。隨著我們進入大數據時代，那些擁有繁榮發展前景的企業具備以下特征：巧妙地利用數據捕捉到能夠改變游戲規則的分析理論和具有洞察力的觀點，進而創造出新的創新型解決方案。

我們的研究表明，十家機構投資者中有九家認為數據和分析理論是關鍵性的戰略優先事項。但是，把一件事放在優先位置并不總是等于給予了該事項應有的關注。換句話說，投資行業的很多人吃盡苦頭才學到以下道理，即在大海里撈針是一回事，用這根針來縫東西又完全是另一碼事。

數據方面的引領者和落后者的區別不是因為領先者更有實力而是因為落后者的癱瘓不作為。簡單地說，可以很容易地——盡管昂貴——購買外置服務器和軟件來收集和處理你的公司和所在行業產生的無窮無盡的數據流。但是，缺乏洞察分析的信息會鼓勵不作為。這些信息沒有被使用；癱瘓隨之發生。你的企業——其所有的賣點——將會在競爭中落后。你可以告訴你的股東和董事會，你有一個大數據策略，但是你不能告訴他們你有一個智能數據解決方案。

對于來自日益復雜的投資世界的數據，智能數據解決方案能夠幫助對其進行修正、管理和分析。因為科技使這些數據能夠轉移至實時平臺，由此提供了寬闊的視野來支持風險管理和合規管理領域的關鍵決策制定。隨著更為先進的分析工具的引進，關鍵是人們具備必要的專業知識來對數據進行理解并根據分析結果采取行動。

當我們理解了數據的目標時，大數據就變成了智能數據。比方說，金融機構可以探索利用大數據科技來降低成本——通過自動化把成本變得更低。大量的信息和龐大的計算能力也能夠幫助減少時間的消耗——從簡單的、更快速的執行到針對出現的風險進行建模對沖。

大數據可能包括的是有關客戶潛在的需求信息；智能數據則提供了客戶正在尋找的解決方案。它不僅向企業顯示其客戶的需求方向，也能夠更容易地支持內部商業決策。

新市場意味著要對新的信息和新的語言代碼進行闡釋。作為投資者，傳統上往往集中于做多策略，現在則為了追求阿爾法值轉而進入新的另類資產類別，那么他們必須建立起必要的基礎設施來支持這些新類型的投資。因此，風險管理成為一個投資者特別關注的問題。除了考慮上述新資產類別的風險，投資者還必須分析其投資決策的變化會對整體資產組合造成怎樣的影響。

多資產類別、跨資產組合的分析學是理解風險所有含義的關鍵所在。我見過我們的機構投資者在這個過程中對數據管理感到困難，特別是當他們從傳統的另類資產經理那里匯集信息和進行分析風險的時候。此外，他們自己的客戶要求更大的透明度和更多的匯報。在這里，假如有一個框架能夠匯集來自不同來源的數據并置入能夠提供客戶定制的風險報告的工具，這有助于解決上述挑戰并展示出聰明地使用數據的好處。

監管匯報的復雜性和深度已經帶來了更多的挑戰。在很多情況下，金融機構現在被要求匯集和闡釋其公司內部的所有信息并將這些信息轉化為一個實時的資產組合概覽。這不僅提供了監管者所要求的透明度，而且也賦予了投資者以下能力，即從數據中更好地洞察造市交易并據此做出更好的投資決策。

今天的市場領袖了解上述問題，他們已經迅速采取了大膽的舉措來確保數據不被降級到僅被后臺辦公室用于會計和基準設定。簡單地說，對最好的風險管理的需求以及投資者之間的透明度已經將數據置于前沿，作為一個關鍵的賣點和基金經理之間的一個區別點。

好消息是許多投資者理解這對于其業務和資產組合長期表現的關鍵性。我們的研究表明，被調查的400個機構投資者中，有86%在過去三年已經增加了對數據和分析學的基礎設施投資。

歡迎來到智能數據的世界。