中盈网讯 随着大数据技术的不断发展，由海量数据中提取出的价值，才渐渐开始人们被掌握。通过搜索引擎或数字商务平台你会发现，用户愿意放弃的数据量和这个价值之间存在着近乎几乎的关系。还有一个事实是，那些拥有最多数据的人将来可能拥有最好的人工智能，这些人几乎是不可战胜的。

在金融领域，这样或那样的数据总是具有内在价值。在资本市场的零和博弈中交易的人都需要彭博终端或汤森路透的数据，才能看到所有传统的价格信息、收益预期等等。除此之外，大型量化基金已经建立了内部数据科学团队，对新的、更大的数据进行深度探索，这一趋势也在向传统资产管理公司蔓延。

正在使用的可用于替代的数据可能包括在工业或农业中使用的诸如卫星数据，GPS和IoT（“物联网”）数据等的深奥数据。它还可能包括所谓的“尾气数据”——电子商务等行业的副产品——比如电子邮件交易收据。另一个领域是人气数据，随着社交媒体的出现，人气数据也变得越来越受欢迎。在某些情况下，这些数据集可以被组合起来。

一般来说，这些见解被用来预测上市股票。但它们也可能对与非上市公司有关的私人股本领域感兴趣。

Rado Lipuš是Neudata的首席执行官，该公司允许资金管理公司将部分数据科学功能外包给大型的量化基金，他认为，对私人股本公司的未上市公司的调查是一个有趣的新领域。他还表示，“如果考虑到这一点，我们会发现，很多数据与非上市股票有关。它可以是Uber或其他金融科技公司或初创公司，也可以是不同行业的私营公司。”

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