Elevarsi con dati di qualità: suggerimenti per creare e mantenere set di dati efficaci

I dati stanno cambiando il modo in cui funziona il mondo.

In tutti i settori, le aziende si stanno affrettando a implementare metodologie e pratiche basate sui dati.

Più recentemente, il boom dell’intelligenza artificiale ha trasformato il modo in cui le aziende affrontano l’analisi dei dati. In G2, abbiamo identificato questa crescente necessità di implementare strategie relative ai dati e creare soluzioni ottimizzate per aiutare i nostri clienti a ottenere un vantaggio sul mercato.

Quest'estate sono entrato in G2 come stagista nel nostro team di soluzioni dati. Il nostro team si concentra sulla fornitura di approfondimenti di dati alternativi a oltre 70 società di venture capital (VC), private equity (PE), hedge fund e società di consulenza per supportare la loro strategia di investimento nel software.

I dati alternativi si riferiscono a un tipo di dati raccolti al di fuori delle fonti tradizionali. Derivato dalla piattaforma principale di G2, il nostro prodotto di soluzioni dati è una forte risorsa per gli sforzi di approvvigionamento, diligenza e gestione del portafoglio delle società di investimento.

L'intersezione tra analisi dei dati e investimenti mi affascina e mi è stata data la libertà di lanciarmi nel mio progetto sui dati. Utilizzando Snowflake , un software cloud di dati scalabile, ho lavorato su uno dei set di dati dei nostri rapporti sugli investitori.

Pur essendo ricco di informazioni preziose, la natura non strutturata di questo set di dati ne ha reso difficile la digestione e la creazione di informazioni utili. Nelle settimane trascorse a lavorare sul set di dati, sono stato in grado di condensare i dati, quantificare le informazioni e creare il mio sistema di punteggio personalizzato per fornire una metrica di confronto tra più prodotti e sequenze temporali.

Anche se mi sentivo soddisfatto nell'apprendere le sfumature della pulizia dei dati e come rendere gli insight più visibili, volevo comunque capire cosa distinguesse un buon set di dati da uno scadente.

Cosa sono i set di dati?

Il Cambridge Dictionary definisce un set di dati come una raccolta di insiemi separati di informazioni che vengono trattate come una singola unità da un computer .

È più semplice immaginare un set di dati come una grande tabella di celle, molto simile a quella che vedresti in un foglio di calcolo. Ogni cella rappresenterebbe un punto dati, con le informazioni correlate dalla riga e dalla colonna che contribuiscono al contenuto di quel punto dati. Utilizzando questo esempio, il set di dati è l'intera tabella di celle che agisce come una singola unità.

I dati possono presentarsi in molte forme e forme. Sebbene G2 ospiti grandi quantità di dati aperti – dati a cui chiunque può accedere, utilizzare e ridistribuire liberamente – disponiamo di molteplici prodotti di dati che rivelano approfondimenti unici.

Come elaboriamo e analizziamo i dati?

Di solito, i nostri clienti ricevono dati tramite un bucket AWS S3 o tramite Snowflake. Dopo aver caricato i set di dati nel proprio sistema, i clienti possono eseguire qualsiasi tipo di analisi dei dati adatta alle loro esigenze. L'analisi dei dati può includere la creazione di strumenti di visualizzazione dei dati, la creazione di algoritmi complessi per prevedere i risultati o lo sfruttamento dell'intelligenza artificiale per promuovere l'efficienza.

L'importanza dei set di dati

Anche se oggi stanno diventando sempre più diffusi, i dati non hanno sempre rappresentato una parte importante della strategia aziendale. Fino a poco tempo fa, le aziende erano in grado di crescere e prosperare senza l’uso di set di dati complessi. Ciò fa sorgere la domanda: perché i set di dati sono così importanti?

I set di dati possono offrire ulteriori vantaggi a un'azienda affrontando i punti critici, rivelando informazioni uniche e fornendo segnalazione e automazione nelle operazioni aziendali.

Ogni azienda deve affrontare sfide e spesso la mancanza di informazioni può essere una causa. I set di dati ben costruiti risolvono la mancanza di informazioni che non possono essere raccolte da fonti tradizionali. Un articolo del Man Institute sottolinea che con l’emergere di fonti di dati alternative, “gli utenti di questi dati possono mantenere il proprio vantaggio utilizzando la propria esperienza di modellazione e conoscenza del mercato per superare buchi e lacune nelle informazioni a disposizione degli investitori”.

Se un’azienda è una persona, i dati sono come il cibo e l’acqua: essenziali per la sopravvivenza. Se il corpo della tua azienda è dolorante, è importante trovare dati che possano integrare le tue intuizioni di alto livello e colmare eventuali lacune. Ma i set di dati non devono solo colmare le lacune; possono anche rivelare prospettive completamente nuove quando si affronta un problema.

Ottenere l’accesso a informazioni uniche non è una novità nel mondo degli affari. Se tutti avessero accesso alle stesse informazioni, sarebbe difficile innovare e superare la concorrenza.

Lo sfruttamento di set di dati alternativi è un mezzo sempre più diffuso per acquisire questo vantaggio competitivo. Con maggiori informazioni, le aziende sono esposte a nuove prospettive e sono in grado di arricchire il proprio processo decisionale. Una volta che hanno delineato il quadro completo affrontando i propri punti critici ed espandendo la propria prospettiva di mercato, i dati possono essere utilizzati anche per automatizzare queste pratiche.

Migliorare l'accuratezza e l'efficienza è uno dei maggiori punti di forza dei dati. Identificando i segnali chiave dei dati, le aziende sono in grado di riadattare la propria strategia aziendale per allinearla ai KPI supportati dai dati. In questo modo, le aziende creano naturalmente flussi di lavoro che attivano un’azione automatica quando vengono raggiunti determinati punti di flesso.

Prendiamo ad esempio una società di investimento privata. Prima della moderna scienza dei dati, le società di investimento dovevano eseguire approfondite attività di sourcing e due diligence prima di decidere dove investire. Con l’accesso a moderni set di dati alternativi, molte aziende possono semplicemente caricare i propri set di dati in uno strumento di aggregazione ed eseguire modelli e algoritmi complessi per accelerare il processo decisionale. In questo modo, le aziende risparmiano denaro, migliorano la precisione e controllano la qualità dei propri processi.

Qualità e quantità dei dati

Sebbene possa essere allettante creare un set di dati che abbia tutti i dati disponibili, potrebbe non essere sempre la soluzione più efficace nel creare valore.

La quantità dei dati è un concetto semplice e si riferisce alla quantità di informazioni disponibili in un set di dati. Tuttavia, la qualità dei dati è un’idea più complessa. Sebbene avere dati di elevata qualità possa significare una serie di cose, Rohit Choudhary, CEO di Acceldata.io, afferma che "aspirare ad avere dati affidabili, accurati e puliti dovrebbe comunque essere sempre una priorità assoluta".

In altre parole, il valore dei set di dati non è determinato dalla quantità di copertura che offrono ma piuttosto dalla loro capacità di fornire informazioni utilizzabili agli utenti.

Quando progetti un set di dati, desideri che i tuoi dati siano affidabili e accurati . In G2 siamo in grado di collegare direttamente i nostri dati sulle recensioni agli utenti del software che hanno lasciato tali recensioni. Quando viene stabilita una connessione diretta tra dati e realtà, gli utenti si fidano di quei dati poiché sono in grado di identificarne facilmente la fonte e il contesto.

Precisione non significa necessariamente perfezione. Accuratezza significa che il set di dati non porterà gli utenti fuori strada nel trarre conclusioni; l’accuratezza implica anche che il set di dati offra valore nella sua area di competenza.

Il nostro set di dati sulle recensioni pretende di essere una rappresentazione completa del sentimento dei clienti riguardo a un prodotto, ma fornisce recensioni imparziali e convalidate da parte di clienti reali che possono essere utilizzate da acquirenti, venditori e investitori di software. Quando la qualità dei tuoi dati è fondamentalmente sana, il tuo prodotto avrà valore.

Questo non vuol dire che avere una grande quantità di dati sia una cosa negativa perché non lo è. Grandi quantità di dati sono preziose per progetti aziendali o per affrontare una gamma più ampia di casi d’uso.

Inoltre, la natura ampia del set di dati favorisce una maggiore creatività all’interno del processo di analisi dei dati e offre maggiori opportunità per raccogliere informazioni uniche.

Per realizzare il business case, i fornitori di dati sono spesso in grado di vendere i propri prodotti di dati a un prezzo più elevato se sono presenti più informazioni nel set di dati. D'altra parte, i venditori non saranno in grado di vendere il prodotto se non si assicurano attentamente che la quantità non comprometta la qualità.

Sfide dei set di dati

Sebbene comprendere il valore dei set di dati possa aprire le porte all’immaginazione e all’innovazione, ci sono ancora sfide prevalenti legate alla creazione di set di dati. Identificare e affrontare queste sfide direttamente è importante per il successo a lungo termine di un set di dati

Due sfide comuni che i set di dati devono affrontare sono la mancanza di un evidente vantaggio competitivo e le basi deboli dei set di dati che inibiscono la scalabilità.

Mancanza di vantaggio competitivo

La prima sfida è creare un set di dati che riveli informazioni uniche in modo più efficace rispetto ad altre fonti di dati sul mercato. Costruire e vendere set di dati è molto simile a qualsiasi altro prodotto: vuoi che abbia più valore rispetto ai suoi concorrenti.

In fin dei conti, gli acquirenti di dati hanno budget limitati e larghezza di banda limitata per procurarsi e analizzare i dati. Per ottenere un vantaggio competitivo, i fornitori di set di dati devono considerare un prezzo più basso, una maggiore varietà di dati e creare informazioni utili.

Anche se è vero che più dati sono spesso migliori, è importante che i creatori di set di dati comprendano dove il loro set di dati si inserisce in una strategia più ampia per evitare questa sfida.

Fondamenta deboli

Creare basi solide per set di dati è un'altra sfida che spesso viene trascurata quando si creano prodotti dati.

Per basi di set di dati mi riferisco al tipo di dati raccolti, al modo in cui vengono raccolti e al formato in cui vengono presentati. La mancanza di basi solide per i set di dati può portare a una scarsa qualità dei dati, a sfide di implementazione e a ostacolare la scalabilità.

Infatti, secondo un rapporto pubblicato da EY, “Alcune stime mettono in primo luogo il costo per correggere un errore nella qualità dei dati dieci volte il costo per prevenirlo e, nel momento in cui dati errati causano il fallimento delle decisioni strategiche, il il costo può aumentare fino a 100 volte. Spesso, i fornitori di dati sono estremamente concentrati sul prodotto e sull'opportunità offerti da un set di dati e possono essere ciechi rispetto all'attenzione che è necessario compiere per prepararsi al futuro.

Una volta che i set di dati continuano ad aggiungere informazioni, devono poter essere ancora applicabili in futuro. L’incapacità di affrontare queste sfide, come allude EY, comporterà costi sia finanziari che di opportunità.

Come costruire un set di dati migliore

Ora che hai una panoramica sull'importanza dei set di dati, su come garantire che i tuoi set di dati diano priorità alla qualità rispetto alla quantità e su alcune insidie ​​​​comuni durante la creazione di set di dati, ecco i miei due suggerimenti più importanti per assicurarti di implementare queste idee la prossima volta che lavorerai con un set di dati.

Comprendi i tuoi stakeholder

Nei panni di un acquirente di dati, dovresti essere in grado di immaginare i casi d'uso che il set di dati affronterà. Nei panni del tuo team di vendita, immagina di vendere il valore del set di dati. Nei panni del team di prodotto, dovresti essere in grado di vedere la crescita e lo sviluppo a lungo termine del set di dati.

Visualizzare il tuo prodotto con intenzioni e obiettivi diversi rivela altre prospettive che evidenziano punti di forza e di debolezza nascosti. Se sei in grado di riconoscere il valore di ogni stakeholder, il tuo set di dati ha un buon punto di partenza.

Esercitati a spiegare i dati

Se sei in grado di insegnare cosa significa ciascun punto dati e perché è utile, crei credibilità nel set di dati e puoi anche garantire che sia digeribile per gli utenti. Se non sei in grado di spiegare in modo efficace cos'è un punto dati e perché è incluso, ciò potrebbe indicare che hai incluso troppe informazioni.

Ricorda che non dovresti mai lasciare che la quantità di dati ne diminuisca la qualità.

Implementare nuovi apprendimenti

Le innovazioni nel mondo dei dati si stanno muovendo rapidamente. Essere in grado di identificare e implementare le ultime tendenze nei dati aiuterà il tuo prodotto a ottenere un vantaggio. Rimanere aggiornati sulle ultime tendenze aiuterà a identificare ulteriori casi d'uso, ad affrontare le sfide e a preparare il set di dati per il futuro.

Anche se non riesci ad adattarti all’innovazione più recente o al modello più recente, essere consapevole di come il settore sta cambiando ti aiuterà a modellare la tua strategia sui dati in modo che abbia un valore a lungo termine.

Tutti amano i dati

Nel periodo in cui ho lavorato con il set di dati dei nostri rapporti sugli investitori, ho riscontrato sia gli aspetti positivi che quelli negativi di lavorare con i set di dati.

I dati possono migliorare l’efficienza e generare risultati più calcolati quando si affronta un problema. I dati possono anche causare imprecisioni sistematiche e un eccessivo affidamento su un prodotto che non ha capacità di evolversi.

Ti chiedi come i dati possono servire meglio i tuoi set di dati? Scopri di più sulla pulizia dei dati e sul perché è essenziale dare priorità alla qualità dei dati.