Інвестиції в Big Data (великі дані)

Інвестиції в Big Data, або як часто кажуть у нас “великі дані” (іноді вживається “біг дата”, що не зовсім коректно), стають дедалі актуальнішими у світі, де обсяги інформації зростають експоненціально завдяки цифровизації бізнесу, держави та повсякденного життя. Цей напрям приваблює інвесторів, оскільки дозволяє брати участь в обробці великих обсягів даних для аналізу процесів, прийняття рішень та оптимізації в різних сферах. Ринок великих даних демонструє стрімке зростання, і, як ми розберемо в розділі про актуальність, прогнози обіцяють його збільшення в рази з темпами зростання 12-17% щорічно.

У цій статті ми детально розглянемо інвестиції у великі дані, зокрема чому вони перспективні, які інструменти доступні, як їх використовувати, які ризики враховувати та з чого почати. Ми розберемо окремі акції, ETF, облігації, стратегії формування портфеля. Також ми заглибимося в специфіку, варіанти вкладень, конкретні інструменти, ризики та кроки для старту.

Якщо вас цікавить цей напрям в інвестиціях або інвестиції в цінні папери загалом, звертайтеся за безкоштовною порадою чи консультацією.

Актуальність інвестицій у великі дані

Інвестиції у великі дані — один із найперспективніших напрямів, оскільки обробка великих обсягів даних допомагає розуміти процеси в комерції, державному секторі та інших галузях. У комерції великі дані використовуються для персоналізації послуг, прогнозування попиту та оптимізації ланцюжків постачання. У державному секторі вони підтримують аналіз даних для охорони здоров’я, транспорту та безпеки. Наприклад, аналіз великих обсягів даних дозволяє лікарням прогнозувати спалахи захворювань, а ритейлерам — адаптувати маркетинг під поведінку клієнтів.

Згідно з звітом Technavio, ринок великих даних зросте на 193.2 мільярда доларів із CAGR 13.3% між 2024 і 2029 роками. За даними Maximize Market Research, обсяг ринку великих даних склав 244.13 мільярда доларів у 2024 році і очікується зростання з CAGR 12.4% до 2032 року. Дослідження Metastat Insight прогнозує ринок аналітики великих даних на рівні 395.27 мільярда доларів у 2025 році з CAGR 13.5% до 2032 року. Звіт Zion Market Research оцінює ринок у 228.02 мільярда доларів у 2024 році з прогнозом до 727.17 мільярда доларів до 2034 року при CAGR 15.60%. Існує величезна кількість інших звітів щодо ринку великих даних і перспектив його зростання, але всі вони вказують на максимально високий потенціал зростання в найближчі 5-7 років.

Прогноз зростання ринку Global Big Data до 2032 року за розрахунками www.metastatinsight.com

Ці дані підкреслюють, що інвестиції в Big Data відкривають можливості для значної дохідності, особливо для довгострокових інвесторів. Зростання попиту на інвестиції у великі дані пов’язане з інтеграцією штучного інтелекту та машинного навчання, які роблять обробку даних ефективнішою. Це робить інвестиції у великі дані стратегічно важливими для диверсифікованого портфеля.

Які варіанти інвестицій у великі дані існують

Існує кілька способів участі в зростанні ринку великих даних. Прямі вкладення в стартапи або венчурні фонди вимагають значних ресурсів і експертизи. Для більшості приватних інвесторів реалістичний шлях — фондовий ринок, де доступні акції, ETF та облігації компаній, що розробляють рішення для великих обсягів даних. Ці інструменти дозволяють отримати доступ до сектора з меншими ризиками та витратами.

Далі ми розберемо варіанти, які є у інвесторів, зокрема акції компаній Big Data для високої дохідності, ETF для диверсифікації та облігації для стабільності. Кожен інструмент має свої особливості, які ми розглянемо на прикладах.

Інвестиції в акції Big Data

Інвестиції в акції компаній великих даних дозволяють безпосередньо брати участь у зростанні компаній, що пропонують рішення для обробки великих обсягів даних. Цей підхід привабливий завдяки потенціалу високої дохідності, хоча й пов’язаний із волатильністю.

Розглянемо специфіку акцій на ринках США, ЄС та інших регіонів, надавши приклади та таблиці.

Акції компаній Big Data на фондовому ринку США

Ринок США лідирує за капіталізацією компаній великих даних, багато з яких котируються на NASDAQ і NYSE. Регуляторна середа сприяє інноваціям, особливо в хмарних платформах і аналітиці. Середня річна дохідність таких акцій може досягати 15-20% у сприятливі періоди, але вимагає аналізу фінансових показників, таких як P/E та зростання виручки.

Наприклад, Snowflake пропонує хмарні рішення для зберігання даних, а Palantir Technologies спеціалізується на аналітиці для бізнесу та державного сектора. Ці приклади показують, як інвестиції в Big Data приносять прибуток за рахунок масштабованості.

Таблиця 1. Список акцій великих даних на фондовому ринку США

Акції компаній Big Data на фондовому ринку ЄС

Європейський ринок великих даних відрізняється суворим регулюванням, таким як GDPR, що стимулює безпечні рішення. Компанії інтегруються з підприємствами, знижуючи волатильність. Інвестиції у великі дані в Європі можуть приносити 10-15% річних, особливо з дивідендами від зрілих компаній.

Наприклад, SAP пропонує платформи для аналізу даних, а Atos — послуги з великими даними. Ці компанії демонструють стійкість завдяки адаптації до норм ЄС.

Таблиця 2. Список акцій великих даних на фондовому ринку ЄС

Акції компаній Big Data на інших фондових ринках

Компанії Big Data на ринках Азії та інших регіонів пропонують доступ до швидкозростаючих ринків, що розвиваються, де цифровизація прискорює зростання. Однак такі інвестиції пов’язані з валютними ризиками. Очікувана дохідність може перевищувати 20% річних, але вимагає обережності.

Наприклад, Alibaba використовує великі дані в електронній комерції, а Tencent — у соцмережах і іграх. Ці компанії підкреслюють глобальний потенціал інвестицій у великі дані.

Таблиця 3. Список акцій великих даних на інших фондових ринках

Інвестиції в ETF на великі дані

Інвестиції в ETF великих даних спрощують доступ до сектора, пропонуючи диверсифікований портфель без необхідності аналізу окремих компаній. Це ідеальний вибір для пасивних інвесторів завдяки низьким комісіям і високій ліквідності.

Далі ми розглянемо ETF на ринку США та UCITS ETF у Європі.

ETF на фондовому ринку США

ETF на ринку США зосереджені на компаніях, що працюють із великими даними та ШІ. Середня річна дохідність таких фондів становить 12-18% за останні 5 років. Наприклад, якщо інвестувати 10000 доларів при очікуваній дохідності 15%, то через п’ять років сума може зрости до приблизно 20113 доларів, розрахованих за формулою складного відсотка. Потрібно розуміти, що в чистому вигляді ETF на Big Data на ринку наразі не представлені, оскільки компанії, що входять до складу, також займаються іншими напрямами.

Наприклад, фонд Global X Artificial Intelligence & Technology ETF відстежує компанії, пов’язані з аналітикою даних і ШІ. До цієї ж категорії можна віднести деякі інші ETF, які пов’язані з напрямом через окремі компоненти, наприклад, напівпровідники тощо. Такі фонди знижують ризики за рахунок диверсифікації.

Таблиця 4. Список ETF великих даних на фондовому ринку США

UCITS ETF на фондовому ринку ЄС

UCITS ETF у Європі відповідають суворим стандартам, забезпечуючи захист інвесторів і податкові переваги. Комісії становлять 0.5-0.7%, що робить їх досить доступними. Наприклад, Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF відстежує компанії, що працюють із даними, спрощуючи інвестиції в Big Data для резидентів ЄС.

Таблиця 5. Список UCITS ETF великих даних на фондовому ринку ЄС

Інвестиції в облігації, пов’язані з сегментом Big Data

Інвестиції в облігації компаній, пов’язаних із напрямом великих даних, забезпечують стабільний дохід із фіксованими купонними виплатами та меншою волатильністю. Це корпоративні облігації компаній, що розвивають рішення для великих даних, які підходять для консервативних інвесторів. Наприклад, облігації Snowflake мають дохідність на рівні 3-5%, підкріплену високим кредитним рейтингом.

Якщо розглянути облігацію номіналом 1000 доларів із купоном 4%, річний дохід становитиме 40 доларів, що робить вкладення передбачуваними, хоча й не такими дохідними, як акції чи ETF. Облігації доповнюють портфель, знижуючи ризик.

Таблиця 6. Список облігацій великих даних

Як інвестувати у великі дані правильно

Інвестиції у великі дані краще інтегрувати в диверсифікований портфель, щоб збалансувати ризики та дохідність. Рекомендується виділяти на ці активи не більше 5-10% від капіталу, поєднуючи їх із традиційними акціями та облігаціями. Такий підхід дозволяє використовувати потенціал зростання великих даних, але захищає від волатильності.

Наприклад, якщо ваш портфель становить 100 000 доларів, виділіть 5000-10000 доларів на позиції в сегменті великих даних, розподіляючи між акціями та ETF. Регулярний перегляд портфеля раз на рік підтримує оптимальні пропорції.

Інвестиційний горизонт для великих даних оптимально становить 5-10 років, щоб пережити ринкові цикли та реалізувати потенціал зростання.

Ризики інвестицій у великі дані

Незважаючи на привабливість інвестицій у великі дані, існують значні ризики, які необхідно враховувати. Ми розберемо їх детально, щоб ви могли прийняти обґрунтовані рішення. Ризики пов’язані з технологічною природою сектора та зовнішніми факторами, але їх можна мінімізувати через грамотне управління портфелем.

Регуляторні ризики в інвестиціях у великі дані

Регуляторні зміни — ключовий ризик, оскільки уряди адаптують закони до обробки даних. В ЄС GDPR обмежує збір даних, збільшуючи витрати компаній. Нові регуляції можуть призвести до падіння акцій на 20-30%, як це було з tech-компаніями після введення GDPR у 2018 році. Слідкуйте за новинами від регуляторів, таких як FTC у США чи Європейська комісія, щоб коригувати портфель заздалегідь.

Технологічні та кібернетичні ризики

Технологічні ризики пов’язані з уразливістю до кібератак і застарілістю платформ. Витік даних, як у випадку з Yahoo у 2016 році, призвів до падіння акцій на 15%. Швидкий прогрес у ШІ може витіснити поточні рішення. Вибирайте компанії з потужною кібербезпекою та диверсифікуйте вкладення за підсегментами, такими як аналітика та хмарні технології. Портфель із 10-15 позицій знижує вплив збоїв на 40-50%.

Ринкові та конкурентні ризики

Ринкові ризики включають конкуренцію від технологічних гігантів, таких як Amazon і Google, які активно розвивають аналітику даних. Економічні спади скорочують бюджети на технології, знижуючи виручку компаній. У 2020 році деякі компанії Big Data постраждали від рецесії.

Аналізуйте фінансову стійкість компаній і уникайте концентрації в одному підсегменті. Диверсифікація за регіонами та інструментами пом’якшує ризики.

Валютні та геополітичні ризики

На ринках, що розвиваються, таких як Азія, інвестиції у великі дані пов’язані з валютними та геополітичними ризиками. Коливання валют можуть знизити дохідність на 10-15% або більше, а санкції впливають на операції компаній. Використовуйте хеджування або вибирайте компанії з глобальною присутністю, такі як SAP, щоб знизити залежність від одного регіону.

Як почати інвестувати у великі дані

Гарна новина полягає в тому, що інвестиції у великі дані доступні з невеликими сумами, зокрема, починаючи від 100-500 доларів. Щоб почати свій інвестиційний шлях, вам потрібно відкрити брокерський рахунок у надійного брокера, такого як, наприклад, Interactive Brokers, для доступу до глобальних ринків. Це дозволить торгувати акціями, ETF та облігаціями, пов’язаними з Big Data та іншими напрямами.

Після цього необхідно сформувати портфель, розуміючи основи фондового ринку, включаючи диверсифікацію та управління ризиками. Варто провести аналіз цінних паперів, уточнити всі фінансові звіти, коефіцієнти P/E, новини компаній тощо. Початківцям інвесторам краще почати з ETF, таких як, наприклад, Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF, для простоти, додаючи акції лідерів, таких як SNOW або PLTR.

Пам’ятайте, що цей напрям у вашому портфелі не повинен бути провідним, виділяйте не більше 3-5% на інвестиції в Big Data, оскільки цей напрям може сильно постраждати під час ринкових криз, але з іншого боку може дати відчутне зростання капіталу.

Успіхів вам в інвестиціях!