Dados como o Verdadeiro Fosso Competitivo (S7E26) Hoje, estou conversando com Angana Jacob, chefe do grupo de Dados de Pesquisa dentro do negócio de Dados Empresariais da Bloomberg. Falamos sobre a trajetória profissional da Angana por meio de pesquisas quantitativas e plataformas de dados, e como a indústria evoluiu de um mundo dominado por modelos sob medida e backtests para um onde muitos modelos se tornaram cada vez mais comoditizados. Um tema central da nossa conversa é a ideia de que, embora os modelos sejam mais fáceis do que nunca de replicar, os dados — como são obtidos, limpos, padronizados, vinculados e entregues — se tornaram o verdadeiro fosso competitivo. Discutimos o que significa "fazer dados corretamente", como a Bloomberg decide quais conjuntos de dados construir ou encerrar, como os quants modernos pensam sobre seus pipelines de dados e pilhas tecnológicas, e por que alinhar dados de pesquisa com sistemas de produção e back-office é mais importante do que a maioria das pessoas imagina. Ao longo do episódio, focamos no objetivo da Bloomberg de reduzir o tempo do cliente para alfa, e como isso se manifesta na prática. No seu cerne, este episódio é sobre uma ideia simples, mas poderosa: quando todos têm acesso a modelos semelhantes, a vantagem durável vem cada vez mais dos dados abaixo deles. Por favor, aproveitem meu episódio com Angana Jacob.