Tingkatkan Dengan Data Berkualitas: Kiat untuk Membuat dan Memelihara Kumpulan Data yang Kuat

Data mengubah cara dunia bekerja.

Di berbagai industri, dunia usaha berlomba-lomba menerapkan metodologi dan praktik berbasis data.

Baru-baru ini, ledakan kecerdasan buatan telah mengubah cara perusahaan melakukan pendekatan analisis data. Di G2, kami mengidentifikasi kebutuhan yang semakin besar untuk menerapkan strategi data dan membangun solusi yang dioptimalkan untuk membantu pelanggan kami mendapatkan keunggulan di pasar.

Musim panas ini, saya bergabung dengan G2 sebagai pekerja magang di tim solusi data kami. Tim kami berfokus pada penyediaan wawasan data alternatif kepada lebih dari 70 modal ventura (VC), ekuitas swasta (PE), dana lindung nilai, dan perusahaan konsultan untuk mendukung strategi investasi perangkat lunak mereka.

Data alternatif mengacu pada jenis data yang dikumpulkan di luar sumber tradisional. Berasal dari platform utama G2, produk solusi data kami adalah sumber daya yang kuat untuk upaya pencarian sumber, ketekunan, dan manajemen portofolio perusahaan investasi.

Persimpangan antara analisis data dan investasi sangat menarik bagi saya, dan saya diberi kebebasan untuk terjun ke proyek data saya sendiri. Dengan menggunakan Snowflake , perangkat lunak cloud data yang dapat diskalakan, saya mengerjakan salah satu kumpulan data laporan investor kami.

Meskipun penuh dengan informasi berharga, sifat tidak terstruktur dari kumpulan data ini membuatnya sulit untuk dicerna dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Selama berminggu-minggu mengerjakan kumpulan data, saya dapat menyingkat data, mengukur informasi, dan membuat sistem penilaian khusus saya sendiri untuk memberikan metrik perbandingan di berbagai produk dan lini waktu.

Meskipun saya merasa puas mempelajari nuansa pembersihan data dan cara membuat wawasan lebih terlihat, saya masih ingin memahami apa yang membedakan kumpulan data yang baik dan yang buruk.

Apa itu kumpulan data?

Kamus Cambridge mendefinisikan kumpulan data sebagai kumpulan kumpulan informasi terpisah yang diperlakukan sebagai satu kesatuan oleh komputer .

Cara termudah untuk membayangkan kumpulan data adalah tabel sel yang besar, seperti yang Anda lihat di spreadsheet. Setiap sel akan mewakili titik data, dengan informasi yang berkorelasi dari baris dan kolom yang berkontribusi terhadap konten titik data tersebut. Dengan menggunakan contoh ini, kumpulan data adalah seluruh tabel sel yang bertindak sebagai satu unit.

Data bisa datang dalam berbagai bentuk dan bentuk. Meskipun G2 menampung data terbuka dalam jumlah besar – data yang dapat diakses, digunakan, dan didistribusikan kembali secara bebas oleh semua orang – kami memiliki banyak produk data yang mengungkapkan wawasan unik.

Bagaimana kami memproses dan menganalisis data?

Umumnya, pelanggan kami menerima data melalui bucket AWS S3 atau melalui Snowflake. Setelah mengunggah kumpulan data ke sistem mereka, pelanggan dapat melakukan segala jenis analisis data yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Analisis data dapat mencakup pembuatan alat visualisasi data, pembuatan algoritme kompleks untuk memprediksi hasil, atau pemanfaatan kecerdasan buatan untuk mendorong efisiensi.

Pentingnya kumpulan data

Meskipun hal ini menjadi semakin umum saat ini, data tidak selalu menjadi bagian besar dari strategi bisnis. Hingga saat ini, perusahaan dapat tumbuh dan berkembang tanpa menggunakan kumpulan data yang rumit. Hal ini menimbulkan pertanyaan: mengapa kumpulan data begitu penting?

Kumpulan data dapat memberikan manfaat tambahan bagi bisnis dengan mengatasi permasalahan, mengungkapkan wawasan unik, dan memberikan sinyal dan otomatisasi dalam operasi bisnis.

Setiap bisnis menghadapi tantangan, dan kurangnya informasi sering kali menjadi penyebabnya. Kumpulan data yang dibangun dengan baik mengatasi kurangnya informasi yang tidak dapat diperoleh dari sumber tradisional. Sebuah artikel dari Man Institute menunjukkan bahwa dengan munculnya sumber data alternatif, “pengguna data ini dapat mempertahankan keunggulan mereka dengan menggunakan keahlian pemodelan dan pengetahuan pasar mereka untuk mengatasi lubang dan kesenjangan informasi yang tersedia bagi investor.”

Jika bisnis adalah manusia, data seperti makanan dan air – penting untuk kelangsungan hidup. Jika kondisi bisnis Anda sedang buruk, penting untuk menemukan data yang dapat melengkapi wawasan tingkat tinggi Anda dan mengisi kesenjangan apa pun. Namun kumpulan data tidak hanya harus mengisi kekosongan; mereka juga dapat mengungkapkan perspektif yang benar-benar baru ketika menangani suatu masalah.

Mendapatkan akses terhadap wawasan unik bukanlah hal baru dalam dunia bisnis. Jika setiap orang memiliki akses terhadap informasi yang sama, akan sulit untuk berinovasi dan mengungguli pesaing.

Memanfaatkan kumpulan data alternatif merupakan cara yang berkembang untuk memperoleh keunggulan kompetitif ini. Dengan lebih banyak informasi, bisnis dihadapkan pada perspektif baru dan dapat memperkaya pengambilan keputusan mereka. Setelah mereka memberikan gambaran menyeluruh dengan mengatasi permasalahan yang mereka hadapi dan memperluas perspektif pasar, data juga dapat digunakan untuk mengotomatisasi praktik-praktik ini.

Meningkatkan akurasi dan efisiensi adalah salah satu kekuatan terbesar data. Dengan mengidentifikasi sinyal data utama, bisnis dapat menyesuaikan strategi bisnis mereka agar selaras dengan KPI yang didukung data. Dalam melakukan hal ini, bisnis secara alami menciptakan alur kerja yang memicu tindakan otomatis ketika titik perubahan tertentu tercapai.

Ambil contoh perusahaan investasi swasta. Sebelum adanya ilmu data modern, perusahaan investasi harus melakukan pencarian sumber daya secara ekstensif dan uji tuntas sebelum memutuskan di mana mereka akan berinvestasi. Dengan akses terhadap kumpulan data alternatif modern, banyak perusahaan dapat dengan mudah mengunggah kumpulan data mereka ke dalam alat agregasi dan menjalankan pemodelan dan algoritme yang kompleks untuk mempercepat proses pengambilan keputusan. Dengan melakukan hal ini, bisnis menghemat uang, meningkatkan akurasi, dan mengontrol kualitas proses mereka.

Kualitas vs. kuantitas data

Meskipun mungkin tergoda untuk membuat kumpulan data yang memiliki semua data yang tersedia, hal ini mungkin tidak selalu paling efektif dalam menciptakan nilai.

Kuantitas data adalah konsep sederhana dan mengacu pada seberapa banyak informasi yang tersedia dalam kumpulan data. Namun, kualitas data adalah gagasan yang lebih kompleks. Meskipun memiliki kualitas data yang kuat dapat berarti banyak hal, CEO Acceldata.io Rohit Choudhary menyatakan bahwa “bercita-cita untuk memiliki data yang andal, akurat, dan bersih harus selalu menjadi prioritas utama.”

Dengan kata lain, nilai kumpulan data tidak ditentukan oleh jumlah cakupan yang ditawarkan, melainkan oleh kemampuannya dalam memberikan informasi yang dapat ditindaklanjuti kepada pengguna.

Saat merancang kumpulan data, Anda ingin data Anda dapat diandalkan dan akurat . Di G2, kami dapat langsung menghubungkan data ulasan kami ke pengguna perangkat lunak yang meninggalkan ulasan tersebut. Ketika hubungan langsung terjalin antara data dan kenyataan, pengguna memercayai data tersebut karena mereka dapat dengan mudah mengidentifikasi sumber dan konteksnya.

Akurasi tidak selalu berarti kesempurnaan. Akurasi berarti kumpulan data tidak akan menyesatkan pengguna saat mengambil kesimpulan; akurasi juga menyiratkan bahwa kumpulan data memberikan nilai dalam bidang kompetensinya.

Kumpulan data ulasan kami memang mengklaim sebagai representasi komprehensif dari sentimen pelanggan terhadap suatu produk, namun memberikan ulasan yang tidak memihak dan tervalidasi dari pelanggan nyata yang dapat digunakan oleh pembeli, penjual, dan investor perangkat lunak. Ketika kualitas data Anda secara fundamental baik, produk Anda akan bernilai.

Ini tidak berarti bahwa memiliki data dalam jumlah besar adalah hal yang buruk, karena sebenarnya tidak demikian. Data dalam jumlah besar sangat berharga untuk proyek perusahaan atau untuk menangani kasus penggunaan yang lebih luas.

Selain itu, kumpulan data yang berukuran besar akan meningkatkan kreativitas dalam proses analisis data dan memberikan lebih banyak peluang untuk mengumpulkan informasi unik.

Untuk mendukung kasus bisnis, vendor data sering kali dapat menjual produk data mereka dengan harga lebih tinggi jika terdapat lebih banyak informasi dalam kumpulan data. Di sisi lain, vendor tidak akan bisa menjual produknya sama sekali jika mereka tidak memastikan secara cermat bahwa kuantitasnya tidak mengurangi kualitasnya.

Tantangan kumpulan data

Meskipun memahami nilai kumpulan data dapat membuka pintu imajinasi dan inovasi, masih terdapat tantangan umum yang muncul dalam pembuatan kumpulan data. Mengidentifikasi dan mengatasi tantangan-tantangan ini secara langsung adalah penting untuk keberhasilan kumpulan data dalam jangka panjang

Dua tantangan umum yang dihadapi kumpulan data adalah kurangnya keunggulan kompetitif dan lemahnya fondasi kumpulan data yang menghambat skalabilitas.

Kurangnya keunggulan kompetitif

Tantangan pertama adalah menciptakan kumpulan data yang mengungkapkan informasi unik dengan cara yang lebih efektif dibandingkan sumber data lain di pasar. Membangun dan menjual kumpulan data sama seperti produk lainnya: Anda ingin produk tersebut lebih bernilai dibandingkan pesaingnya.

Pada akhirnya, pembeli data memiliki anggaran terbatas dan bandwidth terbatas untuk mendapatkan dan menganalisis data. Untuk mendapatkan keunggulan kompetitif, penyedia kumpulan data harus mempertimbangkan titik harga yang lebih rendah, variasi data yang lebih banyak, dan menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Meskipun benar bahwa lebih banyak data sering kali lebih baik, penting bagi pembuat kumpulan data untuk memahami kesesuaian kumpulan data mereka dengan strategi data yang lebih besar untuk menghindari tantangan ini.

Fondasi yang lemah

Menciptakan fondasi kumpulan data yang kuat adalah tantangan lain yang sering diabaikan saat membuat produk data.

Yang saya maksud dengan dasar kumpulan data adalah jenis data yang dikumpulkan, cara pengumpulannya, dan format penyajiannya. Kurangnya fondasi kumpulan data yang kuat dapat menyebabkan kualitas data yang buruk, tantangan implementasi, dan menghambat skalabilitas.

Faktanya, menurut laporan yang diterbitkan oleh EY, “Beberapa perkiraan menyebutkan biaya untuk memperbaiki kesalahan kualitas data sepuluh kali lebih besar daripada biaya untuk mencegahnya, dan ketika data yang buruk menyebabkan kegagalan dalam mengambil keputusan strategis, biayanya bisa membengkak hingga 100 kali lipat.” Seringkali, penyedia data sangat fokus pada produk dan peluang yang disediakan oleh kumpulan data dan tidak menyadari ketekunan yang harus dilakukan untuk mempersiapkan masa depan.

Ketika kumpulan data terus menambah informasi, kumpulan data tersebut harus tetap dapat diterapkan di masa mendatang. Kegagalan untuk mengatasi tantangan-tantangan ini, sebagaimana disinggung oleh EY, akan menimbulkan kerugian finansial dan peluang.

Bagaimana membangun kumpulan data yang lebih baik

Sekarang setelah Anda memiliki ikhtisar tentang pentingnya kumpulan data, cara memastikan kumpulan data Anda memprioritaskan kualitas daripada kuantitas, dan beberapa kendala umum saat membuat kumpulan data, berikut adalah dua tip terbesar saya untuk memastikan Anda menerapkan ide-ide ini saat berikutnya Anda bekerja dengan sebuah kumpulan data.

Pahami pemangku kepentingan Anda

Sebagai pembeli data, Anda harus dapat membayangkan kasus penggunaan yang akan ditangani oleh kumpulan data. Sebagai tim penjualan Anda, bayangkan diri Anda menjual nilai kumpulan data. Sebagai tim produk, Anda harus dapat melihat pertumbuhan dan perkembangan jangka panjang dari kumpulan data.

Melihat produk Anda dengan maksud dan tujuan berbeda akan mengungkapkan perspektif lain yang menyoroti kekuatan dan kelemahan tersembunyi. Jika Anda mampu mengenali nilai setiap pemangku kepentingan, kumpulan data Anda memiliki titik awal yang baik.

Berlatih menjelaskan data

Jika Anda mampu mengajarkan arti setiap titik data dan mengapa hal itu berguna, Anda membangun kredibilitas dalam kumpulan data dan juga dapat memastikan bahwa data tersebut dapat dicerna oleh pengguna. Jika Anda tidak dapat menjelaskan secara efektif apa itu poin data dan mengapa poin tersebut disertakan, itu mungkin merupakan indikasi bahwa Anda telah memasukkan terlalu banyak informasi.

Ingatlah bahwa Anda tidak boleh membiarkan kuantitas data mengurangi kualitasnya.

Menerapkan pembelajaran baru

Inovasi di dunia data bergerak cepat. Mampu mengidentifikasi dan menerapkan tren data terkini akan membantu produk Anda berkembang. Mengikuti perkembangan tren terkini akan membantu mengidentifikasi kasus penggunaan lebih lanjut, mengatasi tantangan, dan mempersiapkan kumpulan data Anda untuk masa depan.

Bahkan jika Anda tidak dapat menyesuaikan diri dengan inovasi terbaru atau model terbaru, menyadari perubahan industri akan membantu Anda membentuk strategi data sehingga memiliki nilai jangka panjang.

Semua orang menyukai data

Selama saya bekerja dengan kumpulan data laporan investor, saya telah menemukan sisi baik dan buruknya bekerja dengan kumpulan data.

Data dapat meningkatkan efisiensi dan menghasilkan hasil yang lebih diperhitungkan ketika menghadapi suatu masalah. Data juga dapat menyebabkan ketidakakuratan sistematis dan ketergantungan berlebihan pada produk yang tidak memiliki kemampuan untuk berkembang.

Ingin tahu bagaimana data dapat menyajikan kumpulan data Anda dengan lebih baik? Pelajari lebih lanjut tentang pembersihan data dan mengapa penting untuk memprioritaskan kualitas data.