“The cost of light is less than the cost of darkness” Arthur C. Nielsen

Índice PMI (o SMI), IFO, ZEW, Informe Tankan, Chicago PMI, índice de confianza de la Universidad de Michigan, Datos semanales de empleo, Inventarios semanales de petróleo....¿DEMASIADA LUZ?

Hoy en día la información se recibe de manera constante, precisa y puntual. Si esto lo trasladamos al mundo financiero se traduce en un montón de datos que recibimos a lo largo del día: noticias sobre empresas que cotizan en bolsa en cualquier lugar del mundo, rankings de fondos, ratings, análisis de valores, datos macroeconómicos diarios, semanales, mensuales, trimestrales.

Los que he citado al inicio del artículo son algunos de los indicadores seguidos tanto por analistas como por inversores. Muchos  invierten antes del dato y se aventuran  a prever si este será bueno o malo, otros salen del mercado antes de que el dato se publique para evitar los momentos de máxima volatilidad que podrían echarles del mercado. Se trata de esperar una cifra, un dato superior o inferior al anterior, pero ¿se  paran a pensar lo que significa cada uno de ellos?

Para los indicadores hay múltiples clasificaciones: por naturaleza, por comportamiento, por elaboración, por cobertura....Los mercados financieros son especialmente sensibles a los indicadores adelantados (encuestas, índices de confianza) ya que permiten “predecir” la evolución de la economía, frente a los  indicadores retrasados (ventas al por menor, indice de precios al consumo) que ofrecen información sobre el contexto económico con cierto desfase.

¿Qué es el Big Data? Como “definición casera” para aquellos que no lo conozcan, es una tendencia empresarial ligada al marketing on line que se basa en conocer los gustos o intereses de los clientes en función de los datos que constantemente están recibiendo de ellos (lugares donde están, páginas que visitan etc). Una de las empresas pioneras en utilizar el Big Data fue CISCO Systems y muchas otras le están siguiendo más en Estados Unidos que en Europa, donde las leyes son menos restrictivas en cuanto al uso de información.

Ahora es cuando se preguntan ¿Y que tienen que ver los indicadores económicos con el Big Data? Mucho más de lo que en estos momentos pensamos. Ya en el año 2.009 se elaboró el estudio " Predicting the Present with Google Trends". En este artículo sus autores informaban que Google Trends proporciona diaria y semanalmente informes sobre el volumen de consultas realizadas a diferentes empresas. Estas consultas podrían estar relacionadas con nivel actual de actividad económica de estas empresas, siendo estos datos útiles para predecir los datos que posteriormente presentará la empresa.

Trasladando esto al terreno de datos macroeconómicos, imaginen por un momento que un dato macro como son las ventas al por menor fuese conocido con antelación a través de la información proporcionada por el Big Data. De nada valdrían las estrategias de entrar con el dato o salir del mercado, ya que en el momento que la información es conocida no afecta a las fluctuaciones del mercado.

Desde hace muchísimo tiempo economistas, inversores y periodistas siguen  datos macroeconómicos diaria, semanal y mensualmente que son presentados con un lapso de tiempo, a medio camino entre los datos dados y los del mes siguiente. Sin embargo los datos obtenidos por fuentes de Big Data como Google  Trends nos facilitan mayor volumen de  información, más precisa y de forma más rápida. Puede incluso que el volumen de información recibida sea incluso difícil de interpretar,  pero depurar datos y hacer uso de la información necesaria es sólo cuestión de tiempo.

La evolución del Big data y la extensión hacia otras parcelas, cambiará en las próximas décadas el paisaje de la política  y de la investigación económica,  no como sustituto, sino como un complemento de los mismos. Por ello más que una amenaza, tenemos que ver en el Big Data una oportunidad para conocer mejor el presente y adelantarnos al futuro.