고품질 데이터로 향상: 강력한 데이터세트 작성 및 유지를 위한 팁

데이터는 세상이 돌아가는 방식을 변화시키고 있습니다.

산업 전반에 걸쳐 기업들은 데이터 기반 방법론과 관행을 구현하기 위해 서두르고 있습니다.

가장 최근에는 인공 지능의 붐이 기업의 데이터 분석 접근 방식을 변화시켰습니다. G2에서 우리는 데이터 전략을 구현해야 하는 이러한 증가하는 요구를 파악하고 고객이 시장에서 우위를 점할 수 있도록 최적화된 솔루션을 구축했습니다.

이번 여름, 저는 데이터 솔루션 팀의 인턴으로 G2에 합류했습니다. 우리 팀은 소프트웨어 투자 전략을 지원하기 위해 70개 이상의 벤처 캐피탈(VC), 사모 펀드(PE), 헤지 펀드 및 컨설팅 회사에 대체 데이터 통찰력을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

대체 데이터는 전통적인 소스 외부에서 수집된 데이터 유형을 의미합니다. G2의 메인 플랫폼에서 비롯된 당사의 데이터 솔루션 제품은 투자 회사의 소싱, 근면 및 포트폴리오 관리 노력을 위한 강력한 리소스입니다.

데이터 분석과 투자의 교차점은 나에게 매우 흥미롭고, 내 자신의 데이터 프로젝트에 뛰어들 수 있는 자유를 얻었습니다. 확장 가능한 데이터 클라우드 소프트웨어인 Snowflake 를 사용하여 투자자 보고서 데이터 세트 중 하나를 작업했습니다.

귀중한 정보로 가득 차 있지만 이 데이터 세트의 구조화되지 않은 특성으로 인해 실행 가능한 통찰력을 소화하고 생성하기가 어려웠습니다. 데이터세트 작업을 하면서 몇 주 동안 데이터를 압축하고, 정보를 정량화하고, 나만의 맞춤형 채점 시스템을 만들어 여러 제품과 타임라인에 대한 비교 지표를 제공할 수 있었습니다.

데이터 정리의 미묘한 차이와 통찰력을 더욱 가시화하는 방법에 대해 배우는 것이 만족스러웠지만, 여전히 좋은 데이터 세트와 나쁜 데이터 세트를 구분하는 요소가 무엇인지 이해하고 싶었습니다.

데이터 세트란 무엇입니까?

Cambridge Dictionary는 데이터세트 를 컴퓨터 에 의해 단일 단위 로 처리되는 개별 정보 세트의 모음 으로 정의합니다 .

스프레드시트에서 볼 수 있는 것과 매우 유사하게 데이터세트를 셀로 구성된 큰 테이블로 상상하는 것이 가장 쉽습니다. 각 셀은 해당 데이터 포인트의 콘텐츠에 기여하는 행과 열의 상관 정보와 함께 데이터 포인트를 나타냅니다. 이 예를 사용하면 데이터 세트는 단일 단위로 작동하는 전체 셀 테이블입니다.

데이터는 다양한 형태와 형태로 나타날 수 있습니다. G2는 모든 사람이 자유롭게 액세스하고 사용하고 재배포할 수 있는 많은 양의 공개 데이터를 호스팅하지만 고유한 통찰력을 보여주는 여러 데이터 제품을 보유하고 있습니다.

데이터를 어떻게 처리하고 분석하나요?

일반적으로 고객은 AWS S3 버킷 또는 Snowflake를 통해 데이터를 받습니다. 데이터 세트를 시스템에 업로드한 후 고객은 필요에 맞는 모든 유형의 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 데이터 분석에는 데이터 시각화 도구 구축, 결과 예측을 위한 복잡한 알고리즘 생성, 효율성 향상을 위한 인공 지능 활용 등이 포함될 수 있습니다.

데이터세트의 중요성

오늘날 데이터가 점점 더 널리 퍼지고 있지만, 데이터가 항상 비즈니스 전략의 큰 부분을 차지한 것은 아닙니다. 최근까지 기업은 복잡한 데이터 세트를 사용하지 않고도 성장하고 번영할 수 있었습니다. 이는 다음과 같은 질문을 던집니다. 데이터 세트가 왜 그렇게 중요한가요?

데이터 세트는 문제점을 해결하고 고유한 통찰력을 드러내며 비즈니스 운영에 신호 및 자동화를 제공함으로써 비즈니스에 추가적인 이점을 제공할 수 있습니다.

모든 비즈니스는 어려움에 직면해 있으며, 정보 부족이 원인이 되는 경우가 많습니다. 잘 구축된 데이터 세트는 기존 소스에서 수집할 수 없는 정보 부족을 해결합니다. Man Institute의 기사 에서는 대체 데이터 소스의 출현으로 "이 데이터 사용자는 모델링 전문 지식과 시장 지식을 사용하여 투자자가 이용할 수 있는 정보의 허점과 격차를 극복함으로써 우위를 유지할 수 있다"고 지적합니다.

기업이 사람이라면 데이터는 음식과 물과 같아서 생존에 필수적입니다. 비즈니스의 몸이 아프다면 높은 수준의 통찰력을 보완하고 격차를 메울 수 있는 데이터를 찾는 것이 중요합니다. 그러나 데이터세트는 단지 공백을 메울 필요는 없습니다. 또한 문제를 해결할 때 완전히 새로운 관점을 드러낼 수도 있습니다.

고유한 통찰력에 접근하는 것은 비즈니스 세계에서 새로운 것이 아닙니다. 모든 사람이 동일한 정보에 접근할 수 있다면 혁신을 이루고 경쟁사보다 뛰어난 성과를 내기 어려울 것입니다.

대체 데이터 세트를 활용하는 것은 이러한 경쟁 우위를 확보하는 수단으로 점점 더 커지고 있습니다. 더 많은 정보를 통해 기업은 새로운 관점에 노출되고 의사결정을 더욱 풍부하게 할 수 있습니다. 자신의 문제점을 해결하고 시장 관점을 확장하여 전체 그림을 그린 후에는 데이터를 활용하여 이러한 관행을 자동화할 수도 있습니다.

정확성과 효율성을 높이는 것은 데이터의 가장 큰 장점 중 하나입니다. 주요 데이터 신호를 식별함으로써 기업은 데이터 기반 KPI에 맞춰 비즈니스 전략을 재구성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 특정 변곡점에 도달하면 자동 조치를 실행하는 워크플로를 자연스럽게 생성합니다.

예를 들어 민간 투자 회사를 생각해보십시오. 현대 데이터 과학 이전에는 투자 회사는 어디에 투자할지 결정하기 전에 광범위한 소싱과 실사를 수행해야 했습니다. 현대적인 대체 데이터 세트에 액세스하면 많은 기업에서 데이터 세트를 집계 도구에 간단히 업로드하고 복잡한 모델링과 알고리즘을 실행하여 의사 결정 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 이를 통해 기업은 비용을 절감하고 정확성을 높이며 프로세스 품질을 제어할 수 있습니다.

품질과 데이터의 양

사용 가능한 모든 데이터가 포함된 데이터세트를 만드는 것이 유혹적일 수 있지만, 가치 창출에 항상 가장 효과적인 것은 아닙니다.

데이터 수량은 간단한 개념이며 데이터세트에서 사용할 수 있는 정보의 양을 나타냅니다. 그러나 데이터 품질은 더 복잡한 개념입니다. 강력한 데이터 품질이 있다는 것은 다양한 의미를 가질 수 있지만 Acceldata.io의 CEO인 Rohit Choudhary는 "신뢰할 수 있고 정확하며 깨끗한 데이터를 확보하려는 열망이 여전히 항상 최우선 과제여야 합니다"라고 말합니다 .

즉, 데이터세트의 가치는 제공하는 범위가 아니라 사용자에게 실행 가능한 정보를 제공하는 능력에 따라 결정됩니다.

데이터 세트를 설계할 때 데이터가 신뢰할 수 있고 정확하기를 원합니다 . G2에서는 리뷰 데이터를 리뷰를 남긴 소프트웨어 사용자에게 직접 연결할 수 있습니다. 데이터와 현실 사이에 직접적인 연결이 설정되면 사용자는 해당 데이터의 소스와 컨텍스트를 쉽게 식별할 수 있으므로 해당 데이터를 신뢰합니다.

정확성이 반드시 완벽함을 의미하는 것은 아닙니다. 정확성은 결론을 도출할 때 데이터 세트가 사용자를 잘못된 길로 이끌지 않는다는 것을 의미합니다. 정확성은 또한 데이터 세트가 해당 역량 영역에서 가치를 제공한다는 것을 의미합니다.

우리의 리뷰 데이터 세트는 제품에 대한 고객 감정을 포괄적으로 표현한다고 주장하지만 소프트웨어 구매자, 판매자 및 투자자가 사용할 수 있는 실제 고객의 공정하고 검증된 리뷰를 제공합니다. 데이터 품질이 기본적으로 양호하면 제품에 가치가 있을 것입니다.

데이터가 많다고 해서 나쁘다는 말은 아닙니다. 대량의 데이터는 기업 프로젝트나 광범위한 사용 사례를 처리하는 데 유용합니다.

또한, 데이터 세트의 대규모 특성은 데이터 분석 프로세스 내에서 창의성을 높이고 고유한 정보를 수집할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다.

비즈니스 사례를 만들기 위해 데이터 공급업체는 데이터 세트에 더 많은 정보가 있는 경우 더 높은 가격으로 데이터 제품을 판매할 수 있는 경우가 많습니다. 반면, 공급업체는 수량이 품질을 저하시키지 않는지 신중하게 확인하지 않으면 제품을 전혀 판매할 수 없습니다.

데이터 세트 문제

데이터 세트의 가치를 이해하면 상상력과 혁신의 수문이 열릴 수 있지만, 데이터 세트 구축에는 여전히 만연한 과제가 있습니다. 이러한 문제를 정면으로 식별하고 해결하는 것은 데이터 세트의 장기적인 성공에 중요합니다.

데이터 세트가 직면하는 두 가지 일반적인 과제는 확실한 경쟁 우위가 부족하고 확장성을 저해하는 취약한 데이터 세트 기반입니다.

경쟁 우위 부족

첫 번째 과제는 시장에 있는 다른 데이터 소스보다 더 효과적인 방식으로 고유한 정보를 공개하는 데이터 세트를 만드는 것입니다. 데이터 세트를 구축하고 판매하는 것은 다른 제품과 매우 유사합니다. 경쟁사보다 더 가치 있기를 원합니다.

결국 데이터 구매자는 데이터를 조달하고 분석하기 위한 예산과 대역폭이 제한되어 있습니다. 경쟁 우위를 확보하려면 데이터 세트 제공업체는 더 낮은 가격과 더 다양한 데이터를 고려하고 실행 가능한 통찰력을 창출해야 합니다.

데이터가 많을수록 더 좋은 경우가 많은 것은 사실이지만, 이러한 문제를 피하기 위해서는 데이터 세트 빌더가 데이터 세트가 더 큰 데이터 전략에 적합한 위치를 이해하는 것이 중요합니다.

약한 기초

강력한 데이터 세트 기반을 만드는 것은 데이터 제품을 만들 때 종종 간과되는 또 다른 과제입니다.

데이터세트 기반이란 수집된 데이터의 유형, 수집 방식, 표시 형식을 의미합니다. 강력한 데이터세트 기반이 부족하면 데이터 품질이 저하되고 구현 문제가 발생하며 확장성이 저하될 수 있습니다.

실제로 EY가 발표한 보고서 에 따르면 "일부 추산에서는 데이터 품질 오류를 해결하는 데 드는 비용이 처음에 이를 방지하는 데 드는 비용의 10배에 달하며, 잘못된 데이터로 인해 전략적 결정이 실패할 때까지 비용은 100배까지 늘어날 수 있습니다.” 종종 데이터 제공자는 데이터세트가 제공하는 제품과 기회에만 극도로 집중하고 미래를 준비하기 위해 수행해야 하는 노력을 간과할 수 있습니다.

데이터세트에 계속해서 정보가 추가되면 앞으로도 계속 적용할 수 있어야 합니다. EY가 암시한 것처럼 이러한 과제를 해결하지 못하면 재정적 비용과 기회 비용이 모두 발생하게 됩니다.

더 나은 데이터 세트를 구축하는 방법

이제 데이터 세트의 중요성, 데이터 세트의 양보다 품질을 우선시하는 방법, 데이터 세트를 만들 때 흔히 발생하는 몇 가지 함정에 대해 간략히 살펴보았습니다. 다음 번에 작업할 때 이러한 아이디어를 구현하는 데 도움이 되는 두 가지 가장 큰 팁은 다음과 같습니다. 데이터 세트.

이해관계자를 이해하세요

데이터 구매자의 입장에서는 데이터세트가 다룰 사용 사례를 구상할 수 있어야 합니다. 영업팀 입장에서 데이터세트의 가치를 판매한다고 상상해 보세요. 제품팀의 입장에서는 데이터세트의 장기적인 성장과 발전을 볼 수 있어야 합니다.

다양한 의도와 목표로 제품을 보면 숨겨진 강점과 약점을 강조하는 다른 관점이 드러납니다. 각 이해관계자의 가치를 인식할 수 있다면 데이터 세트는 좋은 출발점이 됩니다.

데이터를 설명하는 연습

각 데이터 포인트의 의미와 그것이 왜 유용한지 가르칠 수 있다면 데이터세트에 대한 신뢰성을 구축하고 사용자가 이해할 수 있도록 보장할 수도 있습니다. 데이터 포인트가 무엇이고 왜 포함되었는지 효과적으로 설명할 수 없다면 너무 많은 정보를 포함했다는 의미일 수 있습니다.

데이터의 양이 품질을 떨어뜨리게 해서는 안 된다는 점을 기억하십시오.

새로운 학습 구현

데이터 세계의 혁신은 빠르게 움직이고 있습니다. 데이터의 최신 동향을 파악하고 구현할 수 있으면 제품이 경쟁력을 갖추는 데 도움이 됩니다. 최신 동향을 최신 상태로 유지하면 추가 사용 사례를 식별하고 문제를 해결하며 미래를 위한 데이터 세트를 준비하는 데 도움이 됩니다.

최신 혁신이나 최신 모델에 적응할 수 없더라도 업계가 어떻게 변화하고 있는지 파악하면 장기적인 가치를 갖도록 데이터 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

모두가 데이터를 좋아합니다.

투자자 보고서 데이터 세트를 작업하면서 데이터 세트 작업의 장점과 단점을 모두 접했습니다.

데이터는 문제를 해결할 때 효율성을 향상시키고 더 계산된 결과를 생성할 수 있습니다. 데이터는 또한 체계적 부정확성을 야기하고 발전 능력이 없는 제품에 대한 과도한 의존을 야기할 수도 있습니다.

데이터가 어떻게 데이터 세트에 더 나은 서비스를 제공할 수 있는지 궁금하십니까? 데이터 정리 에 대해 자세히 알아보고 데이터 품질의 우선순위를 지정하는 것이 중요한 이유를 알아보세요.