高品質のデータでレベルを高める: 強力なデータセットを作成および維持するためのヒント

データは世界の仕組みを変えています。

あらゆる業界で、企業はデータベースの方法論や実践の導入を急いでいます。

ごく最近では、人工知能のブームにより、企業のデータ分析への取り組み方が変わりました。 G2 では、データ戦略を実装する必要性が高まっていることを認識し、お客様が市場で優位性を獲得できるよう最適化されたソリューションを構築しました。

この夏、私はデータ ソリューション チームのインターンとして G2 に入社しました。 私たちのチームは、70 を超えるベンチャー キャピタル (VC)、プライベート エクイティ (PE)、ヘッジ ファンド、コンサルティング会社に代替データの洞察を提供し、ソフトウェア投資戦略をサポートすることに重点を置いています。

代替データとは、従来のソース以外で収集されるタイプのデータを指します。 G2 のメイン プラットフォームから派生した当社のデータ ソリューション製品は、投資会社の調達、勤勉、ポートフォリオ管理の取り組みにとって強力なリソースです。

データ分析と投資の交差点は私にとって魅力的であり、自分のデータ プロジェクトに飛び込む自由が与えられました。 スケーラブルなデータ クラウド ソフトウェアであるSnowflakeを使用して、投資家レポート データセットの 1 つに取り組みました。

このデータセットには貴重な情報が満載ですが、構造化されていないため、消化して実用的な洞察を作成することが困難でした。 データセットに取り組む数週間で、データを圧縮し、情報を定量化し、複数の製品とタイムラインにわたる比較指標を提供する独自のカスタム スコアリング システムを作成することができました。

データ クリーニングの微妙な違いや洞察をより可視化する方法について学べて満足しましたが、それでも、何が良いデータセットと悪いデータセットを分けるのかを理解したいと思っていました。

データセットとは何ですか?

ケンブリッジ辞典では、データセットを、コンピューターによって単一の単位として扱われる個別の情報セットの集合として定義しています。

データセットは、スプレッドシートに表示されるものとよく似た、大きなセルのテーブルとして想像するのが最も簡単です。 各セルはデータ ポイントを表し、そのデータ ポイントの内容に寄与する行と列からの相関情報が含まれます。 この例を使用すると、データセットは単一のユニットとして機能するセルのテーブル全体です。

データにはさまざまな形や形式があります。 G2 は大量のオープン データ (誰もが自由にアクセス、使用、再配布できるデータ) をホストしていますが、私たちは独自の洞察を明らかにする複数のデータ製品を持っています。

データをどのように処理して分析するのでしょうか?

通常、お客様は AWS S3 バケットまたは Snowflake 経由でデータを受け取ります。 データセットをシステムにアップロードした後、顧客はニーズに合ったあらゆる種類のデータ分析を実行できます。 データ分析には、データ視覚化ツールの構築、結果を予測するための複雑なアルゴリズムの作成、効率を高めるための人工知能の活用などが含まれます。

データセットの重要性

今日、データはますます普及してきていますが、データは常にビジネス戦略の大きな部分を占めていたわけではありません。 最近まで、企業は複雑なデータセットを使用せずに成長し、繁栄することができました。 ここで、なぜデータセットがそれほど重要なのかという疑問が生じます。

データセットは、問題点に対処し、独自の洞察を明らかにし、業務運営におけるシグナリングと自動化を提供することで、ビジネスにさらなる利点を提供できます。

すべてのビジネスは課題に直面しており、多くの場合、情報不足が原因となることがあります。 適切に構築されたデータセットは、従来のソースから収集できない情報の欠如に対処します。 マン研究所の記事は、代替データソースの出現により、「このデータのユーザーは、モデリングの専門知識と市場知識を活用して、投資家が利用できる情報の穴やギャップを克服することで、優位性を維持できる」と指摘しています。

ビジネスが人間であれば、データは食料と水のようなものであり、生き残るために不可欠です。 ビジネスの本体が痛んでいる場合は、高レベルの洞察を補完し、ギャップを埋めることができるデータを見つけることが重要です。 しかし、データセットは単にギャップを埋めるだけではありません。 また、問題に対処するときにまったく新しい視点を明らかにすることもできます。

ビジネスの世界において、独自の洞察にアクセスすることは何も新しいことではありません。 誰もが同じ情報にアクセスできる場合、イノベーションを起こして競合他社に勝つことは困難になります。

代替データセットの利用は、この競争上の優位性を獲得するための手段として成長しています。 より多くの情報があれば、企業は新たな視点にさらされ、意思決定を豊かにすることができます。 自社の問題点に対処し、市場の視点を拡大することで全体像を描けば、データを利用してこれらの業務を自動化することもできます。

精度と効率の向上は、データの最大の強みの 1 つです。 主要なデータシグナルを特定することで、企業はデータに裏付けられた KPI に合わせてビジネス戦略を再調整することができます。 これを行う際、企業は、特定の変曲点に達したときに自動アクションをトリガーするワークフローを自然に作成します。

民間投資会社を例に考えてみましょう。 最新のデータサイエンスが登場する以前は、投資会社は投資先を決定する前に大規模な調達とデューデリジェンスを実行する必要がありました。 最新の代替データセットにアクセスできるため、多くの企業はデータセットを集計ツールにアップロードするだけで、複雑なモデリングとアルゴリズムを実行して意思決定プロセスをスピードアップできます。 そうすることで、企業はコストを節約し、精度を向上させ、プロセスの品質を管理できます。

データの質と量

利用可能なすべてのデータを含むデータセットを作成したくなるかもしれませんが、それが常に価値を生み出すのに最も効果的であるとは限りません。

データ量は単純な概念であり、データセット内で利用可能な情報の量を指します。 ただし、データ品質はより複雑な概念です。 優れたデータ品質を持つことはさまざまな意味を持つ可能性がありますが、Acceldata.io の CEO、Rohit Choudhary 氏は、「信頼性があり、正確でクリーンなデータを求めることは常に最優先事項であるべきです」と述べています。

言い換えれば、データセットの価値は、データセットが提供する範囲の量によって決まるのではなく、実用的な情報をユーザーに提供する能力によって決まります。

データセットを設計するときは、データの信頼性と正確性が求められます。 G2 では、レビュー データを、それらのレビューを残したソフトウェア ユーザーに直接結び付けることができます。 データと現実の間に直接的なつながりが確立されると、ユーザーはそのソースとコンテキストを簡単に特定できるため、そのデータを信頼します。

正確さは必ずしも完璧を意味するわけではありません。 正確性とは、結論を引き出す際にデータセットがユーザーを迷わせないことを意味します。 精度は、データセットがそのコンピテンシーの分野で価値を提供していることも意味します。

当社のレビュー データセットは、製品に関する顧客のセンチメントを包括的に表現していると主張していますが、ソフトウェアの購入者、販売者、投資家が使用できる、実際の顧客からの公平で検証されたレビューを提供します。 データの品質が基本的に健全であれば、製品に価値が生まれます。

これは、大量のデータを持つことが悪いことであると言っているわけではありません。 大量のデータは、エンタープライズ プロジェクトや、より広範なユースケースに対処するのに貴重です。

さらに、データセットが大きいという性質により、データ分析プロセス内で創造性が高まり、独自の情報を収集する機会が増えます。

ビジネスケースとしては、データ ベンダーは、データセット内の情報が多ければ多いほど、自社のデータ製品をより高い価格で販売できることがよくあります。 一方、ベンダーは、量が品質に影響を与えないよう注意深く確認しなければ、製品をまったく販売することができません。

データセットの課題

データセットの価値を理解することで想像力とイノベーションの水門を開くことができますが、データセットの構築には依然として多くの課題があります。 データセットの長期的な成功には、これらの課題を特定して正面から取り組むことが重要です

データセットが直面する 2 つの共通の課題は、明らかな競争上の優位性の欠如と、スケーラビリティを妨げる脆弱なデータセット基盤です。

競争上の優位性の欠如

最初の課題は、市場の他のデータ ソースよりも効果的な方法で独自の情報を明らかにするデータセットを作成することです。 データセットの構築と販売は他の製品とよく似ており、競合他社よりも価値のあるものにしたいと考えます。

結局のところ、データ購入者にはデータを調達して分析するための予算と帯域幅が限られています。 競争上の優位性を得るために、データセットプロバイダーは、より低い価格帯、より多様なデータを考慮し、実用的な洞察を作成する必要があります。

データが多いほど良い場合が多いのは事実ですが、この課題を回避するには、データセット構築者がより優れたデータ戦略の中でデータセットがどこに適合するかを理解することが重要です。

弱い基盤

強力なデータセット基盤の構築は、データ製品を作成する際に見落とされがちなもう 1 つの課題です。

データセット基盤とは、収集されるデータの種類、収集方法、データが表示される形式を指します。 強力なデータセット基盤が欠如していると、データ品質の低下、実装上の課題、およびスケーラビリティの妨げにつながる可能性があります。

実際、EY が発行したレポートによると、「データ品質エラーを修復するコストは、最初にデータ品質エラーを防ぐコストの 10 倍になるとの試算もあり、悪いデータによって戦略的意思決定が失敗する頃には、コストは100倍に膨れ上がる可能性があります。」 多くの場合、データプロバイダーは、データセットが提供する製品と機会に非常に焦点を当てており、将来に備えるために行う必要がある勤勉さに目が見えなくなることがあります。

データセットが情報を追加し続けると、将来的にも適用できる必要があります。 EYがほのめかしているように、これらの課題に対処できなければ、金銭的コストと機会コストの両方が発生することになります。

より良いデータセットを構築する方法

データセットの重要性、データセットが量よりも質を優先する方法、およびデータセット作成時によくある落とし穴について概要を理解したところで、次に作業するときにこれらのアイデアを確実に実装するための 2 つの最大のヒントを紹介します。データセット。

ステークホルダーを理解する

データ購入者の立場に立って、データセットが対処するユースケースを想像できる必要があります。 営業チームの立場になって、データセットの価値を販売しているところを想像してみてください。 製品チームの立場に立つと、データセットの長期的な成長と発展を確認できるはずです。

さまざまな意図や目標を持って製品を見ると、隠れた長所と短所を浮き彫りにする別の視点が明らかになります。 各関係者の価値を認識できれば、データセットは適切な出発点となります。

データを説明する練習をする

各データ ポイントが何を意味し、なぜそれが役立つのかを教えることができれば、データセットの信頼性が高まり、ユーザーにとってわかりやすいものにすることもできます。 データ ポイントが何であるか、そしてなぜそれが含まれるのかを効果的に説明できない場合は、含まれている情報が多すぎることを示している可能性があります。

データの量によってデータの品質が低下することは決してあってはならないことに注意してください。

新しい学習を実装する

データの世界におけるイノベーションは急速に進んでいます。 データの最新の傾向を特定して実装できることは、製品の優位性を高めるのに役立ちます。 最新のトレンドを常に把握しておくことは、さらなるユースケースを特定し、課題に対処し、将来に向けてデータセットを準備するのに役立ちます。

最新のイノベーションや最新モデルに適合できない場合でも、業界がどのように変化しているかを認識していれば、長期的な価値を持つデータ戦略を立てるのに役立ちます。

誰もがデータを愛しています

投資家レポート データセットを扱う中で、データセットを扱うことの良い点と悪い点の両方に遭遇しました。

データは、問題に対処する際に効率を向上させ、より計算された結果を生み出すことができます。 データは体系的な不正確さや、進化する能力のない製品への過度の依存を引き起こす可能性もあります。

データをどのようにしてデータセットに適切に提供できるか知りたいですか? データ クリーニングと、データ品質を優先することが重要な理由について詳しく説明します。