In letzter Zeit habe ich eine Reihe von Artikeln über "Quants" gelesen. Dieser Begriff steht für "Quantitative Analysten". Es ist ein Begriff und ein Berufsbild, das zuerst in der Investmentbranche bekannt wurde. Aber heute ist der Begriff auch in vielen anderen Unternehmen und Branchen allgegenwärtig.
Die Aufgabe der Quants besteht im Wesentlichen darin, mit Hilfe von Mathematik und Wissenschaft Vorhersagen auf der Grundlage von Daten zu treffen. Die Wall Street war schon in den 80er Jahren ein Ort voller Daten und ist vielleicht einer der ersten Orte, an dem kommerzielle Unternehmen mit der Analyse von Big Data begonnen haben. Heute ist Big Data überall. Wir hören davon in den Nachrichten, am Wasserspender, und wir bei Skai schreiben sogar Whitepapers darüber.
Warum interessiere ich mich so sehr für Quants? Nun, ich wohne mit einem zusammen, und er ist ein faszinierender Mensch. Außerdem ist das, was er tagtäglich macht, ein sehr interessanter Trend in der heutigen Technologiebranche: Er bringt Computern bei, dieselben quantitativen Einschätzungen zu treffen, die er früher für Investmentbanken vorgenommen hat. Das ist eine faszinierende Art des Wissenstransfers.
Bei Skai arbeiten wir mit der Entwicklung von Halogen an ähnlichen Projekten zur Planung von Szenarien und Medienprognosen. Ein wesentlicher Bestandteil von Halogen ist eine Technologie, die große Datenmengen verarbeitet, um Prognosemodelle zu erstellen, die früher von Menschen erstellt wurden. Darüber hinaus entwickeln andere Unternehmen ähnliche "Quant"-Tools für andere Bereiche des Unternehmens. Wenn du im Internet nach Nachrichten suchst, die mit dem Begriff "Quants" zu tun haben, wirst du nicht nur überrascht sein, wie viel du findest, sondern auch, wie sehr der Trend zur Automatisierung dieser ehemals hauptsächlich menschlichen Funktion zunimmt.
Was passiert, ist eine Umstellung von Unternehmen, die quantitative Datenanalysen intern durchführen, auf Unternehmen, die On-Demand-Softwarelösungen kaufen, die von Quants entwickelt wurden, um wie ein Quant zu denken. Für die Unternehmen bedeutet das, dass sie in größerem Umfang Vorhersagen treffen können, und zwar in Bezug auf die Anzahl und die Art der Dinge, die sie vorhersagen können. Das wird sich auch auf die Kosten auswirken: Abgesehen von den offensichtlichen Kostenvorteilen, die der Einsatz von Technologie anstelle von Menschen mit sich bringt, wird ein Großteil dieser Technologie auf Abruf entwickelt, was die Zeit bis zur Wertschöpfung und die Gesamtbetriebskosten reduziert.
Ist "Quant as a Service" das neue SaaS? Die Zeit wird es zeigen, aber bei Skai bauen wir Quant-Power in unsere Plattform ein, um unseren Kunden zu helfen, auf dem neuesten Stand zu bleiben.