Eleve com dados de qualidade: dicas para criar e manter conjuntos de dados fortes

Os dados estão mudando a forma como o mundo funciona.

Em todos os setores, as empresas estão correndo para implementar metodologias e práticas baseadas em dados.

Mais recentemente, o boom da inteligência artificial transformou a forma como as empresas abordam a análise de dados. Na G2, identificamos essa necessidade crescente de implementar estratégias de dados e construímos soluções otimizadas para ajudar nossos clientes a ganhar vantagem no mercado.

Neste verão, entrei na G2 como estagiário em nossa equipe de soluções de dados. Nossa equipe se concentra em fornecer insights de dados alternativos para mais de 70 empresas de capital de risco (VC), private equity (PE), fundos de hedge e consultoria para apoiar sua estratégia de investimento em software.

Dados alternativos referem-se a um tipo de dados coletados fora das fontes tradicionais. Originário da plataforma principal do G2, nosso produto de soluções de dados é um forte recurso para os esforços de sourcing, diligência e gerenciamento de portfólio das empresas de investimento.

A interseção entre análise de dados e investimento é fascinante para mim, e tive a liberdade de iniciar meu próprio projeto de dados. Usando Snowflake , um software de nuvem de dados escalonável, trabalhei em um de nossos conjuntos de dados de relatórios para investidores.

Embora repleto de informações valiosas, a natureza não estruturada desse conjunto de dados dificultou a digestão e a criação de insights acionáveis. Nas semanas de trabalho no conjunto de dados, consegui condensar os dados, quantificar informações e criar meu próprio sistema de pontuação personalizado para fornecer uma métrica de comparação entre vários produtos e cronogramas.

Embora eu estivesse satisfeito em aprender sobre as nuances da limpeza de dados e como tornar os insights mais visíveis, ainda queria entender o que separava um conjunto de dados bom de um ruim.

O que são conjuntos de dados?

O Dicionário Cambridge define um conjunto de dados como uma coleção de conjuntos separados de informações que são tratados como uma unidade única por um computador .

É mais fácil imaginar um conjunto de dados como uma grande tabela de células, muito parecida com o que você veria em uma planilha. Cada célula representaria um ponto de dados, com informações correlacionadas da linha e coluna que contribuem para o conteúdo desse ponto de dados. Usando este exemplo, o conjunto de dados é a tabela inteira de células agindo como uma única unidade.

Os dados podem vir em vários formatos e formas. Embora o G2 hospede grandes quantidades de dados abertos – dados que podem ser acessados, usados ​​e redistribuídos livremente por todos – temos vários produtos de dados que revelam insights únicos.

Como processamos e analisamos dados?

Normalmente, nossos clientes recebem dados por meio de um bucket AWS S3 ou do Snowflake. Depois de carregar os conjuntos de dados em seu sistema, os clientes podem realizar qualquer tipo de análise de dados que atenda às suas necessidades. A análise de dados pode incluir a construção de ferramentas de visualização de dados, a criação de algoritmos complexos para prever resultados ou o aproveitamento da inteligência artificial para aumentar a eficiência.

A importância dos conjuntos de dados

Embora estejam se tornando cada vez mais predominantes hoje, os dados nem sempre foram uma grande parte da estratégia de negócios. Até recentemente, as empresas conseguiam crescer e prosperar sem a utilização de conjuntos de dados complexos. Isto levanta a questão: por que os conjuntos de dados são tão importantes?

Os conjuntos de dados podem fornecer benefícios adicionais para uma empresa, abordando pontos problemáticos, revelando insights exclusivos e fornecendo sinalização e automação nas operações comerciais.

Toda empresa enfrenta desafios e muitas vezes a falta de informação pode ser a causa. Conjuntos de dados bem construídos abordam a falta de informações que não podem ser obtidas de fontes tradicionais. Um artigo do Man Institute salienta que, com o surgimento de fontes de dados alternativas, “os utilizadores destes dados podem manter a sua vantagem utilizando a sua experiência em modelação e conhecimento de mercado para superar lacunas e lacunas nas informações disponíveis aos investidores”.

Se uma empresa é uma pessoa, os dados são como comida e água – essenciais para a sobrevivência. Se o corpo da sua empresa está dolorido, é importante encontrar dados que possam complementar seus insights de alto nível e preencher quaisquer lacunas. Mas os conjuntos de dados não precisam apenas preencher as lacunas; eles também podem revelar perspectivas inteiramente novas ao abordar um problema.

Obter acesso a insights exclusivos não é novidade no mundo dos negócios. Se todos tivessem acesso às mesmas informações, seria difícil inovar e superar os concorrentes.

Aproveitar conjuntos de dados alternativos é um meio crescente de adquirir esta vantagem competitiva. Com mais informações, as empresas ficam expostas a novas perspectivas e conseguem enriquecer a sua tomada de decisão. Depois de terem traçado o quadro completo, abordando seus próprios pontos problemáticos e expandindo sua perspectiva de mercado, os dados também podem ser utilizados para automatizar essas práticas.

Melhorar a precisão e a eficiência é um dos maiores pontos fortes dos dados. Ao identificar os principais sinais de dados, as empresas são capazes de reajustar a sua estratégia de negócios para alinhá-la com os KPIs baseados em dados. Ao fazer isso, as empresas criam naturalmente fluxos de trabalho que acionam ações automáticas quando determinados pontos de inflexão são alcançados.

Vejamos uma empresa de investimento privada, por exemplo. Antes da ciência de dados moderna, as empresas de investimento tinham de realizar extensas sourcing e due diligence antes de decidir onde investir. Com acesso a conjuntos de dados alternativos modernos, muitas empresas podem simplesmente carregar os seus conjuntos de dados numa ferramenta de agregação e executar modelagens e algoritmos complexos para acelerar o seu processo de tomada de decisão. Ao fazer isso, as empresas economizam dinheiro, melhoram a precisão e controlam a qualidade de seus processos.

Qualidade versus quantidade de dados

Embora possa ser tentador criar um conjunto de dados que tenha todos os dados disponíveis, pode nem sempre ser o mais eficaz na criação de valor.

A quantidade de dados é um conceito simples e refere-se à quantidade de informação disponível em um conjunto de dados. No entanto, a qualidade dos dados é uma ideia mais complexa. Embora ter dados de alta qualidade possa significar uma variedade de coisas, o CEO da Acceldata.io, Rohit Choudhary, afirma que “aspirar a ter dados confiáveis, precisos e limpos ainda deve ser sempre uma prioridade”.

Por outras palavras, o valor dos conjuntos de dados não é determinado pela quantidade de cobertura que oferecem, mas sim pela sua capacidade de fornecer informações acionáveis ​​aos utilizadores.

Ao projetar um conjunto de dados, você deseja que seus dados sejam confiáveis ​​e precisos . Na G2, podemos conectar diretamente nossos dados de avaliações aos usuários de software que deixaram essas avaliações. Quando é estabelecida uma ligação direta entre os dados e a realidade, os utilizadores confiam nesses dados, pois conseguem identificar facilmente a sua origem e contexto.

Precisão não significa necessariamente perfeição. Precisão significa que o conjunto de dados não desviará os usuários ao tirar conclusões; a precisão também implica que o conjunto de dados agrega valor na sua área de competência.

Nosso conjunto de dados de avaliações afirma ser uma representação abrangente do sentimento do cliente sobre um produto, mas fornece avaliações imparciais e validadas de clientes reais que podem ser usadas por compradores, vendedores e investidores de software. Quando a qualidade dos seus dados for fundamentalmente sólida, seu produto terá valor.

Isso não quer dizer que ter uma grande quantidade de dados seja ruim, porque não é. Grandes quantidades de dados são valiosas para projetos empresariais ou para abordar uma gama mais ampla de casos de uso.

Além disso, a grande natureza do conjunto de dados estimula a criatividade no processo de análise de dados e oferece mais oportunidades para coletar informações exclusivas.

Para justificar o negócio, os fornecedores de dados muitas vezes conseguem vender os seus produtos de dados a um preço mais elevado se houver mais informações no conjunto de dados. Por outro lado, os vendedores não conseguirão vender o produto se não garantirem cuidadosamente que a quantidade não compromete a qualidade.

Desafios do conjunto de dados

Embora a compreensão do valor dos conjuntos de dados possa abrir as comportas da imaginação e da inovação, ainda existem desafios predominantes que surgem com a construção de conjuntos de dados. Identificar e enfrentar esses desafios de frente é importante para o sucesso a longo prazo de um conjunto de dados

Dois desafios comuns que os conjuntos de dados enfrentam são a falta de vantagem competitiva óbvia e bases fracas de conjuntos de dados que inibem a escalabilidade.

Falta de vantagem competitiva

O primeiro desafio é criar um conjunto de dados que revele informações únicas de forma mais eficaz do que outras fontes de dados no mercado. Construir e vender conjuntos de dados é como qualquer outro produto: você deseja que ele seja mais valioso do que seus concorrentes.

No final das contas, os compradores de dados têm orçamentos e largura de banda limitados para adquirir e analisar dados. Para obter uma vantagem competitiva, os fornecedores de conjuntos de dados devem considerar um preço mais baixo, uma maior variedade de dados e criar insights acionáveis.

Embora seja verdade que mais dados são muitas vezes melhores, é importante que os criadores de conjuntos de dados compreendam onde o seu conjunto de dados se enquadra numa estratégia de dados maior para evitar este desafio.

Fundações fracas

A criação de bases sólidas de conjuntos de dados é outro desafio que muitas vezes passa despercebido na criação de produtos de dados.

Por fundamentos do conjunto de dados, refiro-me ao tipo de dados recolhidos, à forma como são recolhidos e ao formato em que são apresentados. A falta de bases sólidas de conjuntos de dados pode levar a dados de baixa qualidade, desafios de implementação e prejudicar a escalabilidade.

Na verdade, de acordo com um relatório publicado pela EY, “Algumas estimativas colocam o custo de remediar um erro de qualidade de dados em dez vezes o custo de evitá-lo em primeiro lugar, e, no momento em que dados ruins fazem com que as decisões estratégicas falhem, o o custo pode aumentar para 100 vezes.” Muitas vezes, os fornecedores de dados estão extremamente focados no produto e na oportunidade que um conjunto de dados oferece e podem ficar cegos para a diligência que deve ser feita para se preparar para o futuro.

Depois que os conjuntos de dados continuarem a adicionar informações, eles deverão poder continuar sendo aplicáveis ​​no futuro. A incapacidade de enfrentar estes desafios, como a EY alude, levará a custos financeiros e de oportunidade.

Como construir um conjunto de dados melhor

Agora que você tem um resumo da importância dos conjuntos de dados, como garantir que seus conjuntos de dados priorizem a qualidade em vez da quantidade e algumas armadilhas comuns ao criar conjuntos de dados, aqui estão minhas duas maiores dicas para garantir que você implemente essas ideias na próxima vez que trabalhar com eles. um conjunto de dados.

Entenda suas partes interessadas

Na posição de comprador de dados, você deve ser capaz de imaginar os casos de uso que o conjunto de dados abordará. No lugar de sua equipe de vendas, imagine-se vendendo o valor do conjunto de dados. Na posição da equipe de produto, você deverá ser capaz de ver o crescimento e o desenvolvimento de longo prazo do conjunto de dados.

Ver seu produto com diferentes intenções e objetivos revela outras perspectivas que destacam pontos fortes e fracos ocultos. Se você conseguir reconhecer o valor de cada parte interessada, seu conjunto de dados terá um bom ponto de partida.

Pratique explicar os dados

Se você for capaz de ensinar o que cada ponto de dados significa e por que ele é útil, você construirá credibilidade no conjunto de dados e também poderá garantir que ele seja digerível para os usuários. Se você não conseguir explicar com eficácia o que é um ponto de dados e por que ele foi incluído, isso pode ser uma indicação de que você incluiu muita informação.

Lembre-se de que você nunca deve permitir que a quantidade de dados diminua sua qualidade.

Implementar novos aprendizados

As inovações no mundo dos dados estão avançando rapidamente. Ser capaz de identificar e implementar as últimas tendências em dados ajudará seu produto a se destacar. Manter-se atualizado sobre as tendências mais recentes ajudará a identificar outros casos de uso, enfrentar desafios e preparar seu conjunto de dados para o futuro.

Mesmo que você não consiga se adequar à mais recente inovação ou ao modelo mais recente, estar ciente de como o setor está mudando o ajudará a moldar sua estratégia de dados para que ela tenha valor no longo prazo.

Todo mundo adora dados

Em meu tempo trabalhando com nosso conjunto de dados de relatórios de investidores, encontrei as vantagens e as desvantagens de trabalhar com conjuntos de dados.

Os dados podem melhorar a eficiência e gerar resultados mais calculados ao lidar com um problema. Os dados também podem causar imprecisões sistemáticas e uma dependência excessiva de um produto que não tem capacidade de evoluir.

Quer saber como os dados podem atender melhor aos seus conjuntos de dados? Saiba mais sobre limpeza de dados e por que é essencial priorizar a qualidade dos dados.