I dati sono (ancora) il "nuovo petrolio"

Un nuovo paradigma: temi d'investimento analizzati (giugno 2020)

Proprio come un tempo era il petrolio a far girare i motori dell'economia globale alimentando tutto, dai veicoli alle industrie, oggi sono i dati a muovere gli intricati meccanismi del mondo digitale, dando impulso al progresso e dettando il ritmo dell'avanzamento tecnologico. Questo passaggio segna una profonda trasformazione nel nostro modo di percepire il valore e l'utilità nell'economia moderna.

Sia il petrolio che i dati sono risorse essenziali nell'economia delle rispettive epoche. Dai dati si possono estrarre informazioni, così come dal petrolio si può estrarre energia. I dati fanno girare le nuove tecnologie, tipo le auto senza conducente, proprio come il petrolio ha fatto funzionare il trasporto tradizionale. Tuttavia, a differenza del petrolio, i dati non sono una risorsa limitata e i costi di trasferimento e archiviazione sono inferiori. Inoltre il ciclo di vita dei dati è definito da relazioni, mentre quello del petrolio è definito da processi.

In questo articolo, ci inoltriamo in un viaggio di comprensione di questi parallelismi, che accende un faro sulle opportunità di investimento delle società di asset dati sostenibili e l'influenza che esercitano sul nostro futuro.

Il valore delle società di asset dati in un mondo all'insegna dell'AI

Le società più capitalizzate al mondo che deteniamo in portafoglio, compresi i giganti tecnologici come Microsoft, hanno stabilito un precedente nell'utilizzo dei dati per consolidare la loro posizione dominante in vari settori. Queste aziende di asset dati possiedono un mix unico di caratteristiche che non solo consentono loro di prosperare nell'economia di oggi, ma le mettono anche nella posizione ideale per acquisire ancora più valore in un futuro imperniato sull'AI. Uno degli aspetti distintivi di tali società è il possesso di serie di dati proprietari di grandi dimensioni.

Benché alcuni dati siano commodificati per natura ¹, nel contesto di un mondo sempre più votato all'AI, la domanda di dati proprietari di alta qualità è aumentata. L'AI e le tecnologie di apprendimento automatico richiedono grandi quantità di dati affidabili per addestrare gli algoritmi e renderli più efficienti e precisi. I dati pubblici, spesso afflitti da problemi di affidabilità e rischi legali, come la violazione del copyright, non possono soddisfare queste esigenze. Di conseguenza, le aziende che dispongono di ampie raccolte di dati di qualità si trovano in una posizione di vantaggio strategico, avendo la capacità di far avanzare le innovazioni AI. Ne possono derivare scoperte rivoluzionarie in campi di importanza cruciale come la diagnostica medica, in cui l'AI è in grado di aumentare la precisione, ridurre gli errori e democratizzare l'accesso all'assistenza medica avanzata.

Inoltre, il possesso di dati business-to-business (B2B) proprietari conferisce a queste società un forte potere di determinazione dei prezzi, mettendole in condizione di sbloccare nuovi flussi reddituali con la monetizzazione dei dati latenti attraverso il cross-selling, lo sviluppo di nuovi prodotti e l'offerta di servizi software in abbonamento. Il modello di business del database, che un a volta costruito si può rivendere più volte, non solo spinge la leva operativa, ma garantisce anche la generazione di utili per azione e free cash flow costanti e in crescita.

Le operazioni di alto profilo e le sfide legali recenti evidenziano il crescente riconoscimento del valore dei dati proprietari per l'addestramento di modelli AI. L'accordo da 60 milioni di dollari l'anno siglato da Google con Reddit² e la partnership fra OpenAI e Axel Springer³ riflettono l'esplosione della domanda di set di dati unici per soddisfare l'insaziabile appetito degli algoritmi AI. D'altro canto, le controversie legali, come la causa del New York Times contro OpenAI e Microsoft, portano in primo piano le complessità e le sfide insite nell'affrontare il panorama dei dati in un'epoca dominata dall'AI. Questi sviluppi sottolineano il ruolo cruciale degli asset dati esclusivi come motore della prossima generazione di tecnologie AI e corroborano la tesi secondo cui le aziende ricche di queste risorse sono ben posizionate per acquisire un valore crescente, man mano che ci inoltriamo nell'universo AI.

Definire l'ecosistema degli asset dati

I dati costituiscono l'ossatura dell'innovazione. Dai colossi della tecnologia, che sfruttano i big data per ottimizzare i servizi offerti, agli attori che fanno leva sulle capacità di analisi per generare approfondimenti di mercato, l'ecosistema delle aziende legate ai dati è tanto vario quanto dinamico. La figura 2 mostra uno dei modi in cui abbiamo cercato di segmentare una sezione trasversale di queste società in cinque grandi verticali, con vari esempi rappresentativi, alcuni dei quali sono inseriti nella nostra strategia. La sicurezza informatica è stata aggiunta come sesta verticale, essendo quest'area associata alla proliferazione dei dati.

Le caratteristiche condivise da queste verticali includono l'esposizione a modelli di ricavi ricorrenti, proposte di servizi critici integrati nel flusso di lavoro, scalabilità, margini incrementali elevati, clientela captive, requisiti di spesa in conto capitale generalmente bassi e cash flow altamente prevedibili. Sono tutti aspetti che apprezziamo in aziende di qualità, nel senso che ci danno motivo di credere che, con riferimento a società di questo tipo, si possa rispondere positivamente a una delle due domande cruciali che compongono il nostro processo d'investimento: questa azienda accumulerà ricchezza?

Come team, crediamo che esista un legame indissolubile tra sostenibilità, innovazione e crescita composta a lungo termine. Pertanto, vogliamo investire in aziende con crescita composta su cui si può rispondere affermativamente anche alla seconda domanda del nostro processo d'investimento: il mondo è un posto migliore grazie a questa società?              

Secondo la nostra ricerca, le caratteristiche delle verticali generali che abbiamo definito sono in linea con gli ideali che cerchiamo solitamente nelle aziende sostenibili, tra cui la mitigazione dei rischi finanziari, la promozione dell'inclusione finanziaria, l'incentivazione della trasparenza di mercato e la democratizzazione dell'accesso alle informazioni. La Figura 3 mostra alcuni dei fattori che evidenziano gli impatti ambientali e sociali di questi temi, rendendo l'intero complesso un luogo interessante da esplorare dal punto di vista della ricerca a fini di investimento.

Come stiamo puntando sulle società di asset dati?

Oltre che a Microsoft, la nostra strategia è esposta a società appartenenti alle verticali Agenzie di rating creditizio e Altri servizi di informazione, nello specifico S&P Global e Wolters Kluwer.

S&P Global è un esempio di come i dati possano costituire sia un vantaggio competitivo che un fossato, promuovendo nel contempo risultati globali positivi. Le vaste banche dati dell'azienda, costruite nel corso di decenni, forniscono rating di credito, informazioni di mercato e approfondimenti esclusivi su cui fanno affidamento utenti di tutto il mondo. La capacità di fornire dati accurati, affidabili e utilizzabili a fini decisionali crea alte barriere all'ingresso per i concorrenti, il che consolida la posizione di leadership della società nel settore delle informazioni finanziarie.

L'acquisizione di IHS Markit il 28 febbraio 2022 ha ulteriormente ampliato le risorse di S&P Global in termini di dati, facilitando analisi più approfondite in aree come le commodity, il cambiamento climatico e la gestione delle catene logistiche. Questa sinergia consente all'azienda di scalare la propria offerta e condurre efficacemente il cross-selling di servizi, rafforzando il modello di business difendibile. Inoltre, S&P Global si avvale di tecnologie avanzate come l'AI e l'apprendimento automatico per innovare le piattaforme di analisi, in modo che i clienti possano prendere decisioni informate in modo efficiente.

Al di là del successo commerciale, S&P Global genera impatti positivi sul mondo attraverso iniziative coerenti con la sostenibilità e lo sviluppo economico. Contribuisce alla transizione energetica fornendo dati che aiutano le aziende e i governi ad affrontare le sfide climatiche. Inoltre, le sue attività filantropiche includono il finanziamento di programmi di formazione professionale per le comunità sottorappresentate e l'assistenza alle popolazioni vulnerabili nel processo di adattamento alle realtà climatiche.

Promuovendo un afflusso efficiente di capitali negli investimenti a impatto, S&P Global sostiene l'innovazione, la creazione di posti di lavoro e la crescita inclusiva a livello globale. In sostanza, il controllo dei dati non solo rafforza il vantaggio competitivo, ma consente anche agli stakeholder di affrontare questioni critiche di portata globale, permettendo a di S&P Global di incarnare il duplice ruolo di impresa redditizia e forza per il bene.

Wolters Kluwer è un altro ottimo esempio di società che sfrutta i dati a proprio vantaggio, tenendosi però strettamente in linea con la sostenibilità. Con radici che risalgono al 1836, l'azienda si è evoluta dall'editoria tradizionale alla fornitura di soluzioni digitali mission-critical per professionisti che operano in ambito sanitario, legale, finanziario e contabile.

La capacità di gestire grandi quantità di dati con precisione e accuratezza, potenziata dalle tecnologie AI, crea elevate barriere all'ingresso per i concorrenti e garantisce la fiducia dei clienti. La divisione Corporate Performance and ESG esemplifica la strategia imperniata sui dati della società. Integrando strumenti di rendicontazione finanziaria e non finanziaria, Wolters Kluwer aiuta le aziende a districarsi fra le complesse normative ESG, assicurando la conformità e promuovendo pratiche sostenibili. Soluzioni come Enablon e CCH® Tagetik consentono agli utenti di razionalizzare i processi operativi, migliorare il processo decisionale e quantificare gli impatti ESG sulla performance aziendale.

Wolters Kluwer considera prioritarie anche la sostenibilità e la responsabilità sociale. Ha fissato obiettivi basati su dati scientifici per ridurre le emissioni di gas serra e ottimizza l'impronta globale dei suoi uffici con standard eco-compatibili. Iniziative come l'assemblaggio di lampade solari per le comunità svantaggiate evidenziano l'impegno della società in materia di impatto sociale. Inoltre, la sua app Risk Reporter promuove la sicurezza sul posto di lavoro, mostrando modi innovativi di affrontare le sfide globali.

Combinando le competenze avanzate sui dati con l'enfasi sulla sostenibilità e la governance, Wolters Kluwer non solo mantiene un forte vantaggio competitivo, ma contribuisce anche alla salute, alla giustizia, alla prosperità e alla tutela dell'ambiente in tutto il mondo.

Conclusioni

L'ascesa delle società di asset dati, sostenuta dall'utilizzo strategico di set di dati proprietari e dal ruolo fondamentale svolto da queste entità nel progresso dell'AI, segna un profondo cambiamento nella fonte di potere economico e tecnologico. Queste aziende non solo guidano la carica nell'attuale rivoluzione digitale, ma gettano anche le basi per un futuro in cui il potenziale dell'AI si potrà sfruttare appieno, con ricadute positive ad ampio raggio, dalla diagnostica medica ai processi decisionali personali e aziendali.

Il viaggio attraverso le similitudini e le differenze tra petrolio e dati, insieme all'analisi approfondita del valore e dell'impatto delle società di asset dati, mette in luce l'importanza cruciale di muoversi nel panorama dei dati con lungimiranza e acume strategico. Alle soglie di un'era dominata dall'AI, le decisioni prese oggi da aziende, investitori e responsabili politici in merito all'acquisizione, all'utilizzo e alla governance dei dati saranno determinanti ai fini dei progressi tecnologici e delle norme sociali di domani. Come ha osservato W. Edwards Deming – "Di Dio ci fidiamo, tutti gli altri devono portare dati".