Steigern Sie Ihr Potenzial mit Qualitätsdaten: Tipps für die Erstellung und Pflege aussagekräftiger Datensätze

Daten verändern die Art und Weise, wie die Welt funktioniert.

In allen Branchen beeilen sich Unternehmen, datenbasierte Methoden und Praktiken einzuführen.

Zuletzt hat der Boom der künstlichen Intelligenz die Herangehensweise von Unternehmen an die Datenanalyse verändert. Bei G2 haben wir diesen wachsenden Bedarf an der Umsetzung von Datenstrategien erkannt und optimierte Lösungen entwickelt, um unseren Kunden zu einem Marktvorteil zu verhelfen.

Diesen Sommer bin ich als Praktikant in unserem Datenlösungsteam zu G2 gekommen. Unser Team konzentriert sich auf die Bereitstellung alternativer Dateneinblicke für mehr als 70 Risikokapital- (VC), Private Equity (PE), Hedgefonds- und Beratungsunternehmen zur Unterstützung ihrer Software-Investitionsstrategie.

Alternative Daten beziehen sich auf eine Art von Daten, die außerhalb traditioneller Quellen gesammelt werden. Unser Datenlösungsprodukt basiert auf der Hauptplattform von G2 und ist eine leistungsstarke Ressource für die Beschaffungs-, Sorgfalts- und Portfoliomanagementbemühungen von Investmentfirmen.

Die Schnittstelle zwischen Datenanalyse und Investitionen fasziniert mich und mir wurde die Freiheit gegeben, in mein eigenes Datenprojekt einzusteigen. Mit Snowflake , einer skalierbaren Daten-Cloud-Software, habe ich an einem unserer Datensätze für Anlegerberichte gearbeitet.

Obwohl dieser Datensatz voller wertvoller Informationen ist, war es aufgrund seiner unstrukturierten Natur schwierig, ihn zu verarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Während meiner wochenlangen Arbeit am Datensatz konnte ich die Daten verdichten, Informationen quantifizieren und mein eigenes benutzerdefiniertes Bewertungssystem erstellen, um eine Vergleichsmetrik über mehrere Produkte und Zeitpläne hinweg bereitzustellen.

Obwohl es mir ein Vergnügen war, etwas über die Nuancen der Datenbereinigung zu lernen und Erkenntnisse besser sichtbar zu machen, wollte ich dennoch verstehen, was einen guten Datensatz von einem schlechten unterscheidet.

Was sind Datensätze?

Das Cambridge Dictionary definiert einen Datensatz als eine Sammlung separater Informationssätze , die von einem Computer als eine Einheit behandelt werden.

Es ist am einfachsten, sich einen Datensatz als eine große Tabelle mit Zellen vorzustellen, ähnlich wie in einer Tabellenkalkulation. Jede Zelle würde einen Datenpunkt darstellen, mit korrelierenden Informationen aus der Zeile und Spalte, die zum Inhalt dieses Datenpunkts beitragen. In diesem Beispiel handelt es sich bei dem Datensatz um die gesamte Zellentabelle, die als eine Einheit fungiert.

Daten können in vielen Formen und Formen vorliegen. Während G2 große Mengen offener Daten hostet – Daten, auf die jeder zugreifen, sie nutzen und frei weitergeben kann – verfügen wir über mehrere Datenprodukte, die einzigartige Erkenntnisse liefern.

Wie verarbeiten und analysieren wir Daten?

Im Allgemeinen erhalten unsere Kunden Daten über einen AWS S3-Bucket oder über Snowflake. Nach dem Hochladen von Datensätzen in ihr System können Kunden jede Art von Datenanalyse durchführen, die ihren Anforderungen entspricht. Die Datenanalyse kann die Erstellung von Datenvisualisierungstools, die Erstellung komplexer Algorithmen zur Vorhersage von Ergebnissen oder die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Steigerung der Effizienz umfassen.

Die Bedeutung von Datensätzen

Obwohl Daten heutzutage immer häufiger eingesetzt werden, waren sie nicht immer ein wichtiger Teil der Geschäftsstrategie. Bis vor Kurzem konnten Unternehmen ohne den Einsatz komplexer Datensätze wachsen und gedeihen. Da stellt sich die Frage: Warum sind Datensätze so wichtig?

Datensätze können einem Unternehmen zusätzliche Vorteile bieten, indem sie Schwachstellen angehen, einzigartige Erkenntnisse liefern und für Signalisierung und Automatisierung im Geschäftsbetrieb sorgen.

Jedes Unternehmen steht vor Herausforderungen, und ein Mangel an Informationen kann oft die Ursache sein. Gut erstellte Datensätze beheben den Mangel an Informationen, die nicht aus herkömmlichen Quellen gewonnen werden können. Ein Artikel des Man Institute weist darauf hin, dass mit dem Aufkommen alternativer Datenquellen „Nutzer dieser Daten ihren Vorsprung behaupten können, indem sie ihre Modellierungskompetenz und Marktkenntnisse nutzen, um Lücken und Lücken in den den Anlegern zur Verfügung stehenden Informationen zu schließen.“

Wenn ein Unternehmen eine Person ist, sind Daten wie Nahrung und Wasser überlebenswichtig. Wenn es Ihrem Unternehmen schlecht geht, ist es wichtig, Daten zu finden, die Ihre umfassenden Erkenntnisse ergänzen und etwaige Lücken schließen können. Aber Datensätze müssen nicht nur die Lücken füllen; Sie können auch völlig neue Perspektiven bei der Lösung eines Problems eröffnen.

Der Zugang zu einzigartigen Erkenntnissen ist in der Geschäftswelt nichts Neues. Wenn jeder Zugriff auf die gleichen Informationen hätte, wäre es schwierig, innovativ zu sein und die Konkurrenz zu übertreffen.

Die Nutzung alternativer Datensätze ist ein zunehmendes Mittel, um sich diesen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Durch mehr Informationen erhalten Unternehmen neue Perspektiven und können ihre Entscheidungsfindung bereichern. Sobald sie das Gesamtbild erfasst haben, indem sie ihre eigenen Schwachstellen angegangen und ihre Marktperspektive erweitert haben, können Daten auch zur Automatisierung dieser Praktiken genutzt werden.

Die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz ist eine der größten Stärken von Daten. Durch die Identifizierung wichtiger Datensignale sind Unternehmen in der Lage, ihre Geschäftsstrategie an datengestützte KPIs anzupassen. Auf diese Weise erstellen Unternehmen auf natürliche Weise Arbeitsabläufe, die beim Erreichen bestimmter Wendepunkte automatische Maßnahmen auslösen.

Nehmen Sie zum Beispiel eine private Investmentfirma. Vor der Einführung der modernen Datenwissenschaft mussten Investmentfirmen eine umfangreiche Beschaffungs- und Due-Diligence-Prüfung durchführen, bevor sie sich für eine Investition entschieden. Durch den Zugriff auf moderne alternative Datensätze können viele Unternehmen ihre Datensätze einfach in ein Aggregationstool hochladen und komplexe Modelle und Algorithmen ausführen, um ihren Entscheidungsprozess zu beschleunigen. Dadurch sparen Unternehmen Geld, verbessern die Genauigkeit und kontrollieren die Qualität ihrer Prozesse.

Qualität vs. Datenmenge

Auch wenn es verlockend sein mag, einen Datensatz zu erstellen, der alle verfügbaren Daten enthält, ist dies möglicherweise nicht immer der effektivste Wertschöpfer.

Die Datenmenge ist ein einfaches Konzept und bezieht sich darauf, wie viele Informationen in einem Datensatz verfügbar sind. Datenqualität ist jedoch eine komplexere Idee. Während eine hohe Datenqualität eine Vielzahl von Dingen bedeuten kann, erklärt Rohit Choudhary, CEO von Acceldata.io, dass „das Streben nach zuverlässigen, genauen und sauberen Daten immer noch oberste Priorität haben sollte.“

Mit anderen Worten: Der Wert von Datensätzen wird nicht durch den Umfang der Abdeckung bestimmt, die sie bieten, sondern vielmehr durch ihre Fähigkeit, den Benutzern umsetzbare Informationen bereitzustellen.

Beim Entwerfen eines Datensatzes möchten Sie, dass Ihre Daten zuverlässig und genau sind . Bei G2 sind wir in der Lage, unsere Bewertungsdaten direkt mit Softwarebenutzern zu verknüpfen, die diese Bewertungen hinterlassen haben. Wenn eine direkte Verbindung zwischen Daten und Realität hergestellt wird, vertrauen Benutzer diesen Daten, da sie ihre Quelle und ihren Kontext leicht identifizieren können.

Genauigkeit bedeutet nicht unbedingt Perfektion. Genauigkeit bedeutet, dass der Datensatz die Benutzer nicht in die Irre führt, wenn sie Schlussfolgerungen ziehen. Genauigkeit bedeutet auch, dass der Datensatz in seinem Kompetenzbereich einen Wert liefert.

Unser Bewertungsdatensatz erhebt zwar den Anspruch, eine umfassende Darstellung der Kundenstimmung zu einem Produkt zu sein, er liefert jedoch unvoreingenommene und validierte Bewertungen von echten Kunden, die von Softwarekäufern, -verkäufern und -investoren genutzt werden können. Wenn die Qualität Ihrer Daten grundsätzlich solide ist, wird Ihr Produkt einen Wert haben.

Das soll nicht heißen, dass eine große Datenmenge eine schlechte Sache ist, denn das ist nicht der Fall. Große Datenmengen sind für Unternehmensprojekte oder für die Bewältigung eines breiteren Spektrums von Anwendungsfällen wertvoll.

Darüber hinaus fördert die große Größe des Datensatzes die Kreativität im Datenanalyseprozess und bietet mehr Möglichkeiten, einzigartige Informationen zu sammeln.

Aus geschäftlichen Gründen können Datenanbieter ihre Datenprodukte häufig zu einem höheren Preis verkaufen, wenn der Datensatz mehr Informationen enthält. Andererseits können Verkäufer das Produkt überhaupt nicht verkaufen, wenn sie nicht sorgfältig darauf achten, dass die Quantität die Qualität nicht beeinträchtigt.

Herausforderungen bei Datensätzen

Während das Verständnis des Werts von Datensätzen die Schleusen für Fantasie und Innovation öffnen kann, gibt es bei der Erstellung von Datensätzen immer noch große Herausforderungen. Für den langfristigen Erfolg eines Datensatzes ist es wichtig, diese Herausforderungen direkt zu erkennen und anzugehen

Zwei häufige Herausforderungen, mit denen Datensätze konfrontiert sind, sind das Fehlen offensichtlicher Wettbewerbsvorteile und schwache Datensatzgrundlagen, die die Skalierbarkeit beeinträchtigen.

Mangel an Wettbewerbsvorteilen

Die erste Herausforderung besteht darin, einen Datensatz zu erstellen, der einzigartige Informationen effektiver offenlegt als andere Datenquellen auf dem Markt. Das Erstellen und Verkaufen von Datensätzen ist wie bei jedem anderen Produkt: Sie möchten, dass es wertvoller ist als seine Konkurrenten.

Letztlich verfügen Datenkäufer über begrenzte Budgets und begrenzte Bandbreite, um Daten zu beschaffen und zu analysieren. Um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, müssen Datensatzanbieter einen niedrigeren Preis, eine größere Datenvielfalt und die Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse in Betracht ziehen.

Es stimmt zwar, dass mehr Daten oft besser sind, aber es ist wichtig, dass Datensatzersteller verstehen, wo ihr Datensatz in eine umfassendere Datenstrategie passt, um diese Herausforderung zu vermeiden.

Schwache Fundamente

Eine weitere Herausforderung, die bei der Erstellung von Datenprodukten oft übersehen wird, ist die Schaffung einer soliden Datensatzgrundlage.

Mit Datensatzgrundlagen beziehe ich mich auf die Art der gesammelten Daten, die Art und Weise, wie sie gesammelt werden, und das Format, in dem sie präsentiert werden. Das Fehlen starker Datengrundlagen kann zu schlechter Datenqualität, Herausforderungen bei der Implementierung und einer Beeinträchtigung der Skalierbarkeit führen.

Tatsächlich heißt es in einem von EY veröffentlichten Bericht : „Einige Schätzungen gehen davon aus, dass die Kosten für die Behebung eines Datenqualitätsfehlers zehnmal so hoch sind wie die Kosten für die Verhinderung von vornherein Die Kosten können auf das Hundertfache ansteigen.“ Oftmals konzentrieren sich Datenanbieter stark auf das Produkt und die Chancen, die ein Datensatz bietet, und sind möglicherweise blind für die Sorgfalt, die zur Vorbereitung auf die Zukunft aufgewendet werden muss.

Sobald Datensätze weiterhin Informationen hinzufügen, müssen sie auch in Zukunft anwendbar sein. Werden diese Herausforderungen nicht angegangen, wie EY anspielt, wird dies sowohl finanzielle als auch Opportunitätskosten nach sich ziehen.

So erstellen Sie einen besseren Datensatz

Nachdem Sie nun einen Überblick über die Bedeutung von Datensätzen erhalten haben, wie Sie sicherstellen können, dass bei Ihren Datensätzen Qualität Vorrang hat, und über einige häufige Fallstricke bei der Erstellung von Datensätzen, sind hier meine beiden wichtigsten Tipps, um sicherzustellen, dass Sie diese Ideen bei der nächsten Arbeit umsetzen ein Datensatz.

Verstehen Sie Ihre Stakeholder

Als Datenkäufer sollten Sie in der Lage sein, sich die Anwendungsfälle vorzustellen, die der Datensatz abdecken wird. Stellen Sie sich vor, Sie würden in der Rolle Ihres Vertriebsteams den Wert des Datensatzes verkaufen. In der Rolle des Produktteams sollten Sie das langfristige Wachstum und die Entwicklung des Datensatzes erkennen können.

Wenn Sie Ihr Produkt mit unterschiedlichen Absichten und Zielen betrachten, werden andere Perspektiven sichtbar, die verborgene Stärken und Schwächen hervorheben. Wenn Sie in der Lage sind, den Wert jedes einzelnen Stakeholders zu erkennen, bietet Ihr Datensatz einen guten Ausgangspunkt.

Üben Sie, die Daten zu erklären

Wenn Sie in der Lage sind, zu vermitteln, was jeder Datenpunkt bedeutet und warum er nützlich ist, erhöhen Sie die Glaubwürdigkeit des Datensatzes und können außerdem sicherstellen, dass er für Benutzer verständlich ist. Wenn Sie nicht in der Lage sind, effektiv zu erklären, was ein Datenpunkt ist und warum er enthalten ist, könnte das ein Hinweis darauf sein, dass Sie zu viele Informationen angegeben haben.

Denken Sie daran, dass Sie niemals zulassen sollten, dass die Menge der Daten deren Qualität beeinträchtigt.

Setzen Sie neue Erkenntnisse um

Innovationen in der Datenwelt schreiten schnell voran. Wenn Sie in der Lage sind, die neuesten Datentrends zu erkennen und umzusetzen, können Sie Ihrem Produkt einen Vorsprung verschaffen. Wenn Sie über die neuesten Trends auf dem Laufenden bleiben, können Sie weitere Anwendungsfälle identifizieren, Herausforderungen angehen und Ihren Datensatz für die Zukunft vorbereiten.

Auch wenn Sie nicht in der Lage sind, die neueste Innovation oder das neueste Modell zu integrieren, hilft Ihnen die Kenntnis der Veränderungen in der Branche dabei, Ihre Datenstrategie so zu gestalten, dass sie einen langfristigen Wert hat.

Jeder liebt Daten

Während meiner Arbeit mit unserem Datensatz für Anlegerberichte bin ich sowohl auf die Vorzüge als auch auf die Nachteile der Arbeit mit Datensätzen gestoßen.

Daten können die Effizienz verbessern und bei der Lösung eines Problems kalkuliertere Ergebnisse generieren. Daten können auch zu systematischen Ungenauigkeiten und einer übermäßigen Abhängigkeit von einem Produkt führen, das sich nicht weiterentwickeln kann.

Sie fragen sich, wie Daten Ihre Datensätze besser unterstützen können? Erfahren Sie mehr über die Datenbereinigung und warum es wichtig ist, der Datenqualität Priorität einzuräumen.