Eleve con datos de calidad: consejos para crear y mantener conjuntos de datos sólidos

Los datos están cambiando la forma en que funciona el mundo.

En todas las industrias, las empresas se apresuran a implementar metodologías y prácticas basadas en datos.

Más recientemente, el auge de la inteligencia artificial ha transformado la forma en que las empresas abordan el análisis de datos. En G2, identificamos esta creciente necesidad de implementar estrategias de datos y desarrollamos soluciones optimizadas para ayudar a nuestros clientes a obtener una ventaja en el mercado.

Este verano, me uní a G2 como pasante en nuestro equipo de soluciones de datos. Nuestro equipo se centra en proporcionar información sobre datos alternativos a más de 70 empresas de capital de riesgo (VC), capital privado (PE), fondos de cobertura y consultoría para respaldar su estrategia de inversión en software.

Los datos alternativos se refieren a un tipo de datos que se recopilan fuera de las fuentes tradicionales. Nuestro producto de soluciones de datos, que surge de la plataforma principal de G2, es un recurso sólido para los esfuerzos de abastecimiento, diligencia y gestión de cartera de las empresas de inversión.

La intersección entre el análisis de datos y la inversión me resulta fascinante y tuve la libertad de lanzarme a mi propio proyecto de datos. Utilizando Snowflake , un software de nube de datos escalable, trabajé en uno de nuestros conjuntos de datos de informes para inversores.

Si bien estaba lleno de información valiosa, la naturaleza no estructurada de este conjunto de datos hizo que fuera difícil digerirlo y crear conocimientos prácticos. En las semanas que pasé trabajando en el conjunto de datos, pude condensar los datos, cuantificar la información y crear mi propio sistema de puntuación personalizado para proporcionar una métrica de comparación entre múltiples productos y cronogramas.

Si bien me sentí satisfecho al aprender sobre los matices de la limpieza de datos y cómo hacer que los conocimientos sean más visibles, todavía quería entender qué separaba un buen conjunto de datos de uno malo.

¿Qué son los conjuntos de datos?

El Diccionario Cambridge define un conjunto de datos como una colección de conjuntos separados de información que una computadora trata como una sola unidad .

Es más fácil imaginar un conjunto de datos como una gran tabla de celdas, muy parecida a lo que vería en una hoja de cálculo. Cada celda representaría un punto de datos, con información correlacionada de la fila y columna que contribuye al contenido de ese punto de datos. En este ejemplo, el conjunto de datos es la tabla completa de celdas que actúan como una sola unidad.

Los datos pueden presentarse en muchas formas y formas. Si bien G2 alberga grandes cantidades de datos abiertos (datos a los que todos pueden acceder, utilizar y redistribuir libremente), tenemos múltiples productos de datos que revelan conocimientos únicos.

¿Cómo procesamos y analizamos los datos?

Normalmente, nuestros clientes reciben datos a través de un depósito AWS S3 o mediante Snowflake. Después de cargar conjuntos de datos en su sistema, los clientes pueden realizar cualquier tipo de análisis de datos que se ajuste a sus necesidades. El análisis de datos puede incluir la creación de herramientas de visualización de datos, la creación de algoritmos complejos para predecir resultados o el aprovechamiento de la inteligencia artificial para impulsar la eficiencia.

La importancia de los conjuntos de datos

Si bien hoy en día son cada vez más frecuentes, los datos no siempre fueron una parte importante de la estrategia empresarial. Hasta hace poco, las empresas podían crecer y prosperar sin el uso de conjuntos de datos complejos. Esto plantea la pregunta: ¿por qué son tan importantes los conjuntos de datos?

Los conjuntos de datos pueden proporcionar beneficios adicionales a una empresa al abordar los puntos débiles, revelar conocimientos únicos y proporcionar señalización y automatización en las operaciones comerciales.

Todas las empresas enfrentan desafíos y la falta de información a menudo puede ser una de las causas. Los conjuntos de datos bien construidos abordan la falta de información que no se puede obtener de las fuentes tradicionales. Un artículo del Man Institute señala que con el surgimiento de fuentes de datos alternativas, “los usuarios de estos datos pueden mantener su ventaja utilizando su experiencia en modelización y conocimiento del mercado para superar los agujeros y lagunas en la información disponible para los inversores”.

Si una empresa es una persona, los datos son como la comida y el agua: esenciales para la supervivencia. Si a su empresa le duele el cuerpo, es importante encontrar datos que puedan complementar sus conocimientos de alto nivel y llenar cualquier vacío. Pero los conjuntos de datos no sólo tienen que llenar los vacíos; también pueden revelar perspectivas completamente nuevas al abordar un problema.

Obtener acceso a conocimientos únicos no es nada nuevo en el mundo empresarial. Si todos tuvieran acceso a la misma información, sería difícil innovar y superar a los competidores.

Aprovechar conjuntos de datos alternativos es un medio cada vez mayor para adquirir esta ventaja competitiva. Con más información, las empresas están expuestas a nuevas perspectivas y pueden enriquecer su toma de decisiones. Una vez que hayan descrito el panorama completo abordando sus propios puntos débiles y ampliando su perspectiva de mercado, los datos también se pueden utilizar para automatizar estas prácticas.

Mejorar la precisión y la eficiencia es una de las mayores fortalezas de los datos. Al identificar señales de datos clave, las empresas pueden reajustar su estrategia comercial para alinearla con los KPI respaldados por datos. Al hacer esto, las empresas crean naturalmente flujos de trabajo que desencadenan acciones automáticas cuando se alcanzan ciertos puntos de inflexión.

Tomemos como ejemplo una empresa de inversión privada. Antes de la ciencia de datos moderna, las empresas de inversión tenían que realizar una exhaustiva búsqueda y diligencia debida antes de decidir dónde invertir. Con acceso a conjuntos de datos alternativos modernos, muchas empresas pueden simplemente cargar sus conjuntos de datos en una herramienta de agregación y ejecutar modelos y algoritmos complejos para acelerar su proceso de toma de decisiones. Al hacerlo, las empresas ahorran dinero, mejoran la precisión y controlan la calidad de sus procesos.

Calidad versus cantidad de datos

Si bien puede resultar tentador crear un conjunto de datos que tenga todos los datos disponibles, puede que no siempre sea el más eficaz para crear valor.

La cantidad de datos es un concepto sencillo y se refiere a cuánta información está disponible en un conjunto de datos. Sin embargo, la calidad de los datos es una idea más compleja. Si bien tener una buena calidad de los datos podría significar una variedad de cosas, el director ejecutivo de Acceldata.io, Rohit Choudhary, afirma que "aspirar a tener datos confiables, precisos y limpios siempre debe ser una máxima prioridad".

En otras palabras, el valor de los conjuntos de datos no está determinado por la cantidad de cobertura que ofrecen sino por su capacidad para proporcionar información procesable a los usuarios.

Al diseñar un conjunto de datos, desea que sus datos sean confiables y precisos . En G2, podemos conectar directamente los datos de nuestras reseñas con los usuarios de software que dejaron esas reseñas. Cuando se establece una conexión directa entre los datos y la realidad, los usuarios confían en esos datos porque pueden identificar fácilmente su fuente y contexto.

La precisión no significa necesariamente perfección. Precisión significa que el conjunto de datos no desviará a los usuarios al sacar conclusiones; La precisión también implica que el conjunto de datos ofrece valor en su área de competencia.

Nuestro conjunto de datos de reseñas pretende ser una representación completa de la opinión de los clientes sobre un producto, pero proporciona reseñas imparciales y validadas de clientes reales que pueden ser utilizadas por compradores, vendedores e inversores de software. Cuando la calidad de sus datos sea fundamentalmente sólida, su producto tendrá valor.

Esto no quiere decir que tener una gran cantidad de datos sea algo malo porque no lo es. Grandes cantidades de datos son valiosas para proyectos empresariales o para abordar una gama más amplia de casos de uso.

Además, la gran naturaleza del conjunto de datos fomenta una mayor creatividad dentro del proceso de análisis de datos y brinda más oportunidades para recopilar información única.

Para justificar el negocio, los proveedores de datos a menudo pueden vender sus productos de datos a un precio más alto si hay más información en el conjunto de datos. Por otro lado, los vendedores no podrán vender el producto en absoluto si no se aseguran cuidadosamente de que la cantidad no comprometa la calidad.

Desafíos del conjunto de datos

Si bien comprender el valor de los conjuntos de datos puede abrir las compuertas de la imaginación y la innovación, todavía persisten los desafíos que conlleva la creación de conjuntos de datos. Identificar y abordar estos desafíos de frente es importante para el éxito a largo plazo de un conjunto de datos.

Dos desafíos comunes que enfrentan los conjuntos de datos son la falta de una ventaja competitiva obvia y bases de datos débiles que inhiben la escalabilidad.

Falta de ventaja competitiva

El primer desafío es crear un conjunto de datos que revele información única de una manera más efectiva que otras fuentes de datos en el mercado. Crear y vender conjuntos de datos es muy parecido a cualquier otro producto: desea que sea más valioso que sus competidores.

Al final del día, los compradores de datos tienen presupuestos limitados y ancho de banda limitado para adquirir y analizar datos. Para obtener una ventaja competitiva, los proveedores de conjuntos de datos deben considerar un precio más bajo, una mayor variedad de datos y crear conocimientos prácticos.

Si bien es cierto que, a menudo, más datos es mejor, es importante que los creadores de conjuntos de datos comprendan dónde encaja su conjunto de datos en una estrategia de datos más amplia para evitar este desafío.

Cimientos débiles

Crear bases sólidas para conjuntos de datos es otro desafío que a menudo se pasa por alto al crear productos de datos.

Por fundamentos del conjunto de datos, me refiero al tipo de datos recopilados, la manera en que se recopilan y el formato en el que se presentan. La falta de bases sólidas de conjuntos de datos puede generar una mala calidad de los datos, desafíos de implementación y obstaculizar la escalabilidad.

De hecho, según un informe publicado por EY, “Algunas estimaciones calculan que el costo de remediar un error de calidad de los datos es diez veces mayor que el costo de prevenirlo en primer lugar y, cuando los datos incorrectos hacen que las decisiones estratégicas fracasen, las decisiones estratégicas fracasan. El costo puede dispararse a 100 veces”. A menudo, los proveedores de datos están extremadamente centrados en el producto y la oportunidad que ofrece un conjunto de datos y pueden no ver la diligencia que se debe realizar para prepararse para el futuro.

Una vez que los conjuntos de datos continúan agregando información, deben poder seguir siendo aplicables en el futuro. No abordar estos desafíos, como alude EY, generará costos tanto financieros como de oportunidad.

Cómo construir un mejor conjunto de datos

Ahora que tiene un resumen de la importancia de los conjuntos de datos, cómo garantizar que sus conjuntos de datos prioricen la calidad sobre la cantidad y algunos errores comunes al elaborar conjuntos de datos, estos son mis dos consejos más importantes para asegurarse de implementar estas ideas la próxima vez que trabaje con un conjunto de datos.

Comprenda a sus partes interesadas

En la piel de un comprador de datos, debería poder visualizar los casos de uso que abordará el conjunto de datos. En la piel de su equipo de ventas, imagínese vendiendo el valor del conjunto de datos. En la piel del equipo de producto, debería poder ver el crecimiento y desarrollo a largo plazo del conjunto de datos.

Ver su producto con diferentes intenciones y objetivos revela otras perspectivas que resaltan fortalezas y debilidades ocultas. Si puede reconocer el valor de cada parte interesada, su conjunto de datos tiene un buen punto de partida.

Practica explicar los datos.

Si es capaz de enseñar qué significa cada punto de datos y por qué es útil, generará credibilidad en el conjunto de datos y también podrá garantizar que sea digerible para los usuarios. Si no puede explicar de manera efectiva qué es un punto de datos y por qué se incluye, eso podría ser una indicación de que ha incluido demasiada información.

Recuerda que nunca debes dejar que la cantidad de datos disminuya su calidad.

Implementar nuevos aprendizajes

Las innovaciones en el mundo de los datos avanzan rápidamente. Ser capaz de identificar e implementar las últimas tendencias en datos ayudará a que su producto avance. Mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias le ayudará a identificar más casos de uso, abordar desafíos y preparar su conjunto de datos para el futuro.

Incluso si no puede adaptarse a la innovación más reciente o al último modelo, ser consciente de cómo está cambiando la industria le ayudará a dar forma a su estrategia de datos para que tenga valor a largo plazo.

Todo el mundo ama los datos

Durante el tiempo que trabajé con nuestro conjunto de datos de informes para inversores, me encontré con lo bueno y lo malo de trabajar con conjuntos de datos.

Los datos pueden mejorar la eficiencia y generar resultados más calculados al abordar un problema. Los datos también pueden provocar imprecisiones sistemáticas y una dependencia excesiva de un producto que no tiene capacidad de evolucionar.

¿Se pregunta cómo los datos pueden servir mejor a sus conjuntos de datos? Obtenga más información sobre la limpieza de datos y por qué es esencial priorizar la calidad de los datos.