Dans un monde où l'information est omniprésente, les données non structurées – telles que les publications sur les réseaux sociaux, les rapports ou présentations d’entreprises, les podcasts, les articles de presse, les avis des clients ou partenaires – jouent un rôle de plus en plus crucial dans le domaine de l'investissement. Contrairement aux données structurées, ces informations sont plus difficiles à organiser, mais elles recèlent un potentiel immense pour ceux qui savent les exploiter. Une étude de PwC en 2023 révèle que les entreprises intégrant des données non structurées dans leurs décisions d'investissement voient une augmentation de 30 % de leur retour sur investissement.

L'importance croissante des données non structurées dans le non coté

Les données non structurées sont très peu exploitées faute de moyens et du fait de leur complexité, alors qu’elles représentent environ 80 % des données mondiales (IDC, 2022) ! Elles offrent des perspectives précieuses en révélant des tendances, des sentiments du marché, et des opportunités d'investissement que les approches traditionnelles pourraient ignorer. Par exemple, les publications sur les réseaux sociaux peuvent donner des indications sur l'évolution de la perception d'une marque, d'un produit ou d’un service, tandis que les articles de presse peuvent offrir des insights sur les événements impactant les marchés financiers, qu’ils soient publics ou privés.

Complémentarité avec les données structurées

Les données non structurées ne remplacent pas les données structurées mais les complètent en fournissant une vue beaucoup plus holistique du marché ou des entreprises. Une étude de McKinsey en 2021 indique que les entreprises intégrant des données non structurées dans leurs processus de décision sont 23 % plus susceptibles de surpasser leurs pairs en termes de croissance et d'innovation. Par exemple, les analyses de sentiments provenant d’autres sources comme des vidéos, des podcasts, des PDF peuvent apporter un autre éclairage ou des témoignages sur une entreprise qui peuvent être décisifs dans une décision d’investissement.

Le rôle crucial des technologies avancées

Les outils disponibles pour analyser les données “classiques”, fournis par des acteurs comme Pitchbook ou Crunchbase, ne permettent pas de récupérer ou d’analyser des données non structurées. L'analyse des données non structurées repose sur des technologies plus avancées et non manuelles, fournies par des acteurs de la data de nouvelle génération, telles que le machine learning et l'intelligence artificielle (IA). Selon Gartner (2022), les entreprises qui utilisent des outils d'IA pour analyser des données non structurées voient une amélioration de 45 % de leur efficacité décisionnelle. Les algorithmes peuvent traiter et interpréter des volumes massifs de données qualitatives non structurées, transformant ces informations brutes en insights actionnables. Par exemple, les analyses de sentiment sur les réseaux sociaux peuvent identifier des signaux faibles sur l'intérêt pour des secteurs ou produits bien spécifiques, permettant ainsi aux investisseurs d'anticiper de nouvelles tendances de marché.

Des succès probants chez les acteurs du non coté

Des fonds d'investissement renommés comme QuantumLight et Two Sigma exploitent intensivement les données non structurées pour développer des stratégies d'investissement algorithmiques. En utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour analyser des millions de publications sur les réseaux sociaux par exemple, ces fonds sont capables de détecter des sentiments positifs ou négatifs à propos de certaines entreprises (mécontentement des consommateurs, prise de position du management, rumeurs de rachat, etc.), influençant ainsi leurs décisions stratégiques ou d'investissement.

Un autre exemple est celui de BlackRock, qui utilise des données non structurées pour évaluer les risques ESG (environnementaux, sociaux et de gouvernance). En analysant des articles de presse et des rapports d'ONG, BlackRock peut mieux comprendre les impacts potentiels des risques ESG sur leurs investissements, ce qui leur permet de prendre des décisions plus informées et responsables.

En conclusion, les données non structurées offrent de nouvelles perspectives aux investisseurs, transformant le secteur du non coté qui semble vivre les mêmes transformations que le secteur côté il y a quelques années. Elles permettent une prise de décision plus rapide et éclairée, surpassant les méthodes traditionnelles et augmentant la capacité des investisseurs à anticiper les tendances du marché.

Références

  • PwC (2023) - Impact of unstructured data on investment decisions
  • IDC (2022) - The global datasphere: an analysis
  • McKinsey (2021) - The role of unstructured data in corporate growth
  • Gartner (2022) - AI and machine learning in data analysis