Élevez-vous avec des données de qualité : conseils pour créer et maintenir des ensembles de données solides

Les données changent la façon dont le monde fonctionne.

Dans tous les secteurs, les entreprises se précipitent pour mettre en œuvre des méthodologies et des pratiques basées sur les données.

Plus récemment, le boom de l’intelligence artificielle a transformé la façon dont les entreprises abordent l’analyse des données. Chez G2, nous avons identifié ce besoin croissant de mettre en œuvre des stratégies de données et avons élaboré des solutions optimisées pour aider nos clients à prendre l'avantage sur le marché.

Cet été, j'ai rejoint G2 en tant que stagiaire au sein de notre équipe de solutions de données. Notre équipe s'efforce de fournir des informations alternatives sur les données à plus de 70 sociétés de capital-risque (VC), de capital-investissement (PE), de fonds spéculatifs et de conseil pour soutenir leur stratégie d'investissement dans les logiciels.

Les données alternatives font référence à un type de données collectées en dehors des sources traditionnelles. Issu de la plateforme principale de G2, notre produit de solutions de données constitue une ressource solide pour les efforts de sourcing, de diligence et de gestion de portefeuille des sociétés d'investissement.

L’intersection de l’analyse de données et de l’investissement me fascine et j’ai eu la liberté de me lancer dans mon propre projet de données. À l'aide de Snowflake , un logiciel de cloud de données évolutif, j'ai travaillé sur l'un de nos ensembles de données de rapports pour investisseurs.

Bien que rempli d'informations précieuses, la nature non structurée de cet ensemble de données rendait difficile sa digestion et la création d'informations exploitables. Au cours de mes semaines de travail sur l'ensemble de données, j'ai pu condenser les données, quantifier les informations et créer mon propre système de notation personnalisé pour fournir une mesure de comparaison entre plusieurs produits et délais.

Même si j'étais satisfait d'apprendre les nuances du nettoyage des données et la manière de rendre les informations plus visibles, je voulais toujours comprendre ce qui séparait un bon ensemble de données d'un mauvais.

Que sont les ensembles de données ?

Le dictionnaire Cambridge définit un ensemble de données comme une collection d'ensembles distincts d' informations qui sont traités comme une seule unité par un ordinateur .

Il est plus simple d’imaginer un ensemble de données sous la forme d’un grand tableau de cellules, un peu comme ce que vous verriez dans une feuille de calcul. Chaque cellule représenterait un point de données, avec des informations corrélées de la ligne et de la colonne qui contribuent au contenu de ce point de données. En utilisant cet exemple, l’ensemble de données est l’intégralité du tableau de cellules agissant comme une seule unité.

Les données peuvent prendre de nombreuses formes. Alors que G2 héberge de grandes quantités de données ouvertes – des données qui peuvent être consultées, utilisées et redistribuées librement par tous – nous disposons de plusieurs produits de données qui révèlent des informations uniques.

Comment traitons-nous et analysons-nous les données ?

Généralement, nos clients reçoivent des données via un compartiment AWS S3 ou via Snowflake. Après avoir téléchargé des ensembles de données dans leur système, les clients peuvent effectuer tout type d'analyse de données correspondant à leurs besoins. L'analyse des données peut inclure la création d'outils de visualisation de données, la création d'algorithmes complexes pour prédire les résultats ou l'exploitation de l'intelligence artificielle pour améliorer l'efficacité.

L’importance des ensembles de données

Même si elles deviennent de plus en plus répandues aujourd’hui, les données n’ont pas toujours constitué une part importante de la stratégie commerciale. Jusqu’à récemment, les entreprises étaient capables de croître et de prospérer sans recourir à des ensembles de données complexes. Cela soulève la question : pourquoi les ensembles de données sont-ils si importants ?

Les ensembles de données peuvent offrir des avantages supplémentaires à une entreprise en résolvant les problèmes, en révélant des informations uniques et en fournissant une signalisation et une automatisation des opérations commerciales.

Chaque entreprise est confrontée à des défis, et le manque d’informations peut souvent en être la cause. Les ensembles de données bien construits comblent le manque d’informations qui ne peuvent pas être glanées à partir des sources traditionnelles. Un article du Man Institute souligne qu’avec l’émergence de sources de données alternatives, « les utilisateurs de ces données peuvent conserver leur avantage en utilisant leur expertise en modélisation et leur connaissance du marché pour combler les lacunes et les lacunes dans les informations disponibles pour les investisseurs ».

Si une entreprise est une personne, les données sont comme la nourriture et l’eau : essentielles à la survie. Si le corps de votre entreprise souffre, il est important de trouver des données qui peuvent compléter vos connaissances de haut niveau et combler les éventuelles lacunes. Mais les ensembles de données ne doivent pas seulement combler les lacunes ; ils peuvent également révéler des perspectives entièrement nouvelles lorsqu’on aborde un problème.

Avoir accès à des informations uniques n’a rien de nouveau dans le monde des affaires. Si tout le monde avait accès aux mêmes informations, il serait difficile d’innover et de surpasser ses concurrents.

L’exploitation d’ensembles de données alternatifs constitue un moyen croissant d’acquérir cet avantage concurrentiel. Avec plus d’informations, les entreprises sont exposées à de nouvelles perspectives et sont en mesure d’enrichir leur prise de décision. Une fois qu’ils ont dressé un tableau complet en abordant leurs propres problèmes et en élargissant leur perspective de marché, les données peuvent également être utilisées pour automatiser ces pratiques.

L’amélioration de la précision et de l’efficacité est l’une des plus grandes forces des données. En identifiant les signaux de données clés, les entreprises sont en mesure de réajuster leur stratégie commerciale pour l'aligner sur les KPI basés sur les données. Ce faisant, les entreprises créent naturellement des flux de travail qui déclenchent une action automatique lorsque certains points d’inflexion sont atteints.

Prenons l’exemple d’une société d’investissement privée. Avant la science moderne des données, les sociétés d’investissement devaient procéder à un sourcing approfondi et à une diligence raisonnable avant de décider où investir. Ayant accès à des ensembles de données alternatifs modernes, de nombreuses entreprises peuvent simplement télécharger leurs ensembles de données dans un outil d'agrégation et exécuter une modélisation et des algorithmes complexes pour accélérer leur processus de prise de décision. Ce faisant, les entreprises économisent de l’argent, améliorent la précision et contrôlent la qualité de leurs processus.

Qualité vs quantité de données

Même s’il peut être tentant de créer un ensemble de données contenant toutes les données disponibles, ce n’est pas toujours la solution la plus efficace pour créer de la valeur.

La quantité de données est un concept simple et fait référence à la quantité d'informations disponibles dans un ensemble de données. Toutefois, la qualité des données est une notion plus complexe. Même si disposer de données de bonne qualité peut signifier diverses choses, Rohit Choudhary, PDG d'Acceldata.io, déclare que « aspirer à disposer de données fiables, précises et propres devrait toujours être une priorité absolue. »

En d’autres termes, la valeur des ensembles de données n’est pas déterminée par le niveau de couverture qu’ils offrent mais plutôt par leur capacité à fournir des informations exploitables aux utilisateurs.

Lors de la conception d'un ensemble de données, vous souhaitez que vos données soient fiables et précises . Chez G2, nous sommes en mesure de connecter directement nos données d'avis aux utilisateurs de logiciels qui ont laissé ces avis. Lorsqu’une connexion directe est établie entre les données et la réalité, les utilisateurs font confiance à ces données car ils sont capables d’identifier facilement leur source et leur contexte.

La précision ne signifie pas nécessairement la perfection. L'exactitude signifie que l'ensemble de données n'induira pas les utilisateurs en erreur lorsqu'ils tireront des conclusions ; l’exactitude implique également que l’ensemble de données apporte de la valeur dans son domaine de compétence.

Notre ensemble de données d'avis prétend être une représentation complète du sentiment des clients à propos d'un produit, mais il fournit des avis impartiaux et validés de vrais clients qui peuvent être utilisés par les acheteurs, les vendeurs et les investisseurs de logiciels. Lorsque la qualité de vos données est fondamentalement bonne, votre produit aura de la valeur.

Cela ne veut pas dire que disposer d’une grande quantité de données est une mauvaise chose, car ce n’est pas le cas. De grandes quantités de données sont précieuses pour les projets d'entreprise ou pour répondre à un plus large éventail de cas d'utilisation.

En outre, la grande nature de l’ensemble de données favorise une créativité accrue au sein du processus d’analyse des données et offre davantage de possibilités de recueillir des informations uniques.

Pour réaliser une analyse de rentabilisation, les fournisseurs de données sont souvent en mesure de vendre leurs produits de données à un prix plus élevé si l'ensemble de données contient plus d'informations. D’un autre côté, les vendeurs ne seront pas en mesure de vendre le produit s’ils ne veillent pas soigneusement à ce que la quantité ne compromette pas la qualité.

Défis liés aux ensembles de données

Même si comprendre la valeur des ensembles de données peut ouvrir les vannes de l’imagination et de l’innovation, la création d’ensembles de données reste confrontée à des défis majeurs. Identifier et relever ces défis de front est important pour le succès à long terme d'un ensemble de données.

Deux défis courants auxquels sont confrontés les ensembles de données sont le manque d’avantage concurrentiel évident et la faiblesse des bases des ensembles de données qui entravent l’évolutivité.

Manque d’avantage concurrentiel

Le premier défi consiste à créer un ensemble de données qui révèle des informations uniques de manière plus efficace que les autres sources de données du marché. La création et la vente d'ensembles de données ressemblent à n'importe quel autre produit : vous voulez qu'il ait plus de valeur que ses concurrents.

En fin de compte, les acheteurs de données disposent de budgets et d’une bande passante limités pour acquérir et analyser les données. Pour obtenir un avantage concurrentiel, les fournisseurs d’ensembles de données doivent envisager un prix inférieur, une plus grande variété de données et créer des informations exploitables.

S'il est vrai qu'il est souvent préférable d'avoir plus de données, il est important que les créateurs d'ensembles de données comprennent où leur ensemble de données s'inscrit dans une stratégie de données plus vaste pour éviter ce défi.

Des fondations fragiles

La création de bases solides pour des ensembles de données est un autre défi souvent négligé lors de la création de produits de données.

Par fondations d'ensembles de données, je fais référence au type de données collectées, à la manière dont elles sont collectées et au format dans lequel elles sont présentées. L’absence de bases solides sur les ensembles de données peut entraîner une mauvaise qualité des données, des problèmes de mise en œuvre et entraver l’évolutivité.

En fait, selon un rapport publié par EY, « Certaines estimations évaluent le coût de la correction d’une erreur de qualité des données à dix fois le coût de sa prévention, et, au moment où de mauvaises données entraînent l’échec des décisions stratégiques, le coût peut atteindre 100 fois. Souvent, les fournisseurs de données sont extrêmement concentrés sur le produit et les opportunités qu’offre un ensemble de données et peuvent être aveugles à la diligence qui doit être mise en œuvre pour préparer l’avenir.

Une fois que les ensembles de données continuent d’ajouter des informations, ils doivent pouvoir toujours être applicables à l’avenir. Ne pas relever ces défis, comme EY y fait allusion, entraînera des coûts à la fois financiers et d’opportunité.

Comment créer un meilleur ensemble de données

Maintenant que vous avez un aperçu de l'importance des ensembles de données, de la manière de garantir que vos ensembles de données privilégient la qualité à la quantité et de quelques pièges courants lors de la création d'ensembles de données, voici mes deux principaux conseils pour vous assurer de mettre en œuvre ces idées la prochaine fois que vous travaillerez avec un ensemble de données.

Comprendre vos parties prenantes

Dans la peau d’un acheteur de données, vous devriez être en mesure d’imaginer les cas d’utilisation que l’ensemble de données abordera. Dans la peau de votre équipe commerciale, imaginez-vous vendre la valeur de l’ensemble de données. Dans la peau de l'équipe produit, vous devriez être en mesure de voir la croissance et le développement à long terme de l'ensemble de données.

Regarder votre produit avec des intentions et des objectifs différents révèle d'autres perspectives qui mettent en évidence les forces et les faiblesses cachées. Si vous êtes capable de reconnaître la valeur de chaque partie prenante, votre ensemble de données constitue un bon point de départ.

Entraînez-vous à expliquer les données

Si vous êtes capable d'enseigner la signification de chaque point de données et pourquoi il est utile, vous renforcez la crédibilité de l'ensemble de données et pouvez également garantir qu'il est digestible pour les utilisateurs. Si vous ne parvenez pas à expliquer efficacement ce qu'est un point de données et pourquoi il est inclus, cela peut indiquer que vous avez inclus trop d'informations.

N'oubliez pas que vous ne devez jamais laisser la quantité de données diminuer leur qualité.

Mettre en œuvre de nouveaux apprentissages

Les innovations dans le monde des données évoluent rapidement. Être capable d'identifier et de mettre en œuvre les dernières tendances en matière de données aidera votre produit à prendre une longueur d'avance. Se tenir au courant des dernières tendances vous aidera à identifier d'autres cas d'utilisation, à relever les défis et à préparer votre ensemble de données pour l'avenir.

Même si vous ne parvenez pas à intégrer la dernière innovation ou le dernier modèle, être conscient de l’évolution du secteur vous aidera à façonner votre stratégie de données afin qu’elle ait une valeur à long terme.

Tout le monde aime les données

Au cours de mon travail avec notre ensemble de données de rapports d’investisseurs, j’ai rencontré à la fois les avantages et les inconvénients de travailler avec des ensembles de données.

Les données peuvent améliorer l’efficacité et générer des résultats plus calculés lors de la résolution d’un problème. Les données peuvent également entraîner des inexactitudes systématiques et une dépendance excessive à l’égard d’un produit incapable d’évoluer.

Vous vous demandez comment les données peuvent mieux servir vos ensembles de données ? Apprenez-en davantage sur le nettoyage des données et pourquoi il est essentiel de donner la priorité à la qualité des données.