Повышение качества данных: советы по созданию и поддержанию надежных наборов данных

Данные меняют то, как устроен мир.

Во всех отраслях предприятия спешат внедрять методологии и практики, основанные на данных.

Совсем недавно бум искусственного интеллекта изменил подход компаний к анализу данных. В G2 мы определили растущую потребность во внедрении стратегий обработки данных и разработали оптимизированные решения, которые помогут нашим клиентам получить преимущество на рынке.

Этим летом я присоединился к G2 в качестве стажера в нашей команде по решениям для обработки данных. Наша команда фокусируется на предоставлении альтернативной информации более чем 70 венчурным (VC), частным инвестиционным (PE), хедж-фондам и консалтинговым фирмам для поддержки их стратегии инвестиций в программное обеспечение.

Альтернативные данные относятся к типу данных, которые собираются за пределами традиционных источников. Наш продукт для решения данных, созданный на базе основной платформы G2, является мощным ресурсом для поиска, проверки и управления инвестиционными компаниями инвестиционными компаниями.

Пересечение анализа данных и инвестирования меня увлекает, и мне была предоставлена ​​свобода заняться собственным проектом по работе с данными. Используя Snowflake , масштабируемое облачное программное обеспечение для данных, я работал над одним из наших наборов данных для отчетов для инвесторов.

Несмотря на то, что этот набор данных полон ценной информации, его неструктурированный характер затрудняет его усвоение и создание действенных идей. За несколько недель работы над набором данных я смог сжать данные, количественно оценить информацию и создать свою собственную систему оценки, чтобы обеспечить показатели сравнения для нескольких продуктов и сроков.

Хотя я был удовлетворен, узнав о нюансах очистки данных и о том, как сделать информацию более наглядной, мне все же хотелось понять, что отличает хороший набор данных от плохого.

Что такое наборы данных?

Кембриджский словарь определяет набор данных как совокупность отдельных наборов информации , которые обрабатываются компьютером как единое целое .

Проще всего представить набор данных как большую таблицу ячеек, очень похожую на ту, которую вы видите в электронной таблице. Каждая ячейка будет представлять точку данных с коррелирующей информацией из строки и столбца, которая вносит вклад в содержимое этой точки данных. В этом примере набор данных представляет собой всю таблицу ячеек, выступающую как единое целое.

Данные могут иметь множество форм и форм. В то время как G2 хранит большие объемы открытых данных – данных, к которым каждый может получить доступ, использовать и распространять их свободно – у нас есть множество продуктов данных, которые раскрывают уникальную информацию.

Как мы обрабатываем и анализируем данные?

Обычно наши клиенты получают данные через корзину AWS S3 или через Snowflake. После загрузки наборов данных в свою систему клиенты могут выполнять любой тип анализа данных, соответствующий их потребностям. Анализ данных может включать в себя создание инструментов визуализации данных, создание сложных алгоритмов для прогнозирования результатов или использование искусственного интеллекта для повышения эффективности.

Важность наборов данных

Хотя сегодня они становятся все более распространенными, данные не всегда были важной частью бизнес-стратегии. До недавнего времени компании могли расти и процветать без использования сложных наборов данных. Возникает вопрос: почему наборы данных так важны?

Наборы данных могут обеспечить дополнительные преимущества для бизнеса, устраняя болевые точки, раскрывая уникальную информацию и обеспечивая сигнализацию и автоматизацию бизнес-операций.

Каждый бизнес сталкивается с проблемами, и причиной часто может быть недостаток информации. Хорошо построенные наборы данных устраняют недостаток информации, которую невозможно получить из традиционных источников. В статье Института Мана отмечается, что с появлением альтернативных источников данных «пользователи этих данных смогут сохранить свое преимущество, используя свой опыт моделирования и знание рынка для преодоления дыр и пробелов в информации, доступной инвесторам».

Если бизнес — это человек, то данные подобны пище и воде: они необходимы для выживания. Если тело вашего бизнеса болит, важно найти данные, которые могут дополнить ваши общие идеи и заполнить любые пробелы. Но наборы данных не должны просто заполнять пробелы; они также могут раскрыть совершенно новые перспективы при решении проблемы.

Получение доступа к уникальной информации не является чем-то новым в мире бизнеса. Если бы у всех был доступ к одной и той же информации, было бы сложно внедрять инновации и превзойти конкурентов.

Использование альтернативных наборов данных становится растущим средством получения этого конкурентного преимущества. Имея больше информации, предприятия открывают новые перспективы и могут улучшить процесс принятия решений. Как только они нарисуют полную картину, устранив свои болевые точки и расширив свою рыночную перспективу, данные также можно будет использовать для автоматизации этих практик.

Повышение точности и эффективности — одна из самых сильных сторон данных. Определив ключевые сигналы данных, компании могут пересмотреть свою бизнес-стратегию, чтобы она соответствовала ключевым показателям эффективности, подкрепленным данными. При этом компании естественным образом создают рабочие процессы, которые запускают автоматические действия при достижении определенных переломных моментов.

Возьмем, к примеру, частную инвестиционную компанию. До появления современной науки о данных инвестиционным компаниям приходилось проводить обширный поиск источников и комплексную проверку, прежде чем решить, куда инвестировать. Имея доступ к современным альтернативным наборам данных, многие фирмы могут просто загрузить свои наборы данных в инструмент агрегирования и запустить сложное моделирование и алгоритмы, чтобы ускорить процесс принятия решений. Поступая таким образом, предприятия экономят деньги, повышают точность и контролируют качество своих процессов.

Качество и количество данных

Хотя может возникнуть соблазн создать набор данных, включающий все доступные фрагменты данных, он не всегда может быть наиболее эффективным для создания ценности.

Количество данных — это простая концепция, которая означает, сколько информации доступно в наборе данных. Однако качество данных — более сложная идея. Хотя высокое качество данных может означать множество вещей, генеральный директор Acceldata.io Рохит Чоудхари заявляет , что «стремление иметь надежные, точные и чистые данные всегда должно быть главным приоритетом».

Другими словами, ценность наборов данных определяется не объемом охвата, который они предлагают, а скорее их способностью предоставлять пользователям полезную информацию.

При разработке набора данных вы хотите, чтобы ваши данные были надежными и точными . В G2 мы можем напрямую связать данные наших обзоров с пользователями программного обеспечения, которые оставили эти отзывы. Когда между данными и реальностью устанавливается прямая связь, пользователи доверяют этим данным, поскольку могут легко определить их источник и контекст.

Точность не обязательно означает совершенство. Точность означает, что набор данных не введет пользователей в заблуждение при построении выводов; точность также подразумевает, что набор данных приносит пользу в своей области компетенции.

Наш набор обзорных данных претендует на то, чтобы всесторонне отражать мнение клиентов о продукте, но он предоставляет беспристрастные и проверенные отзывы реальных клиентов, которые могут быть использованы покупателями, продавцами и инвесторами программного обеспечения. Когда качество ваших данных в целом хорошее, ваш продукт будет иметь ценность.

Это не значит, что наличие большого объема данных — это плохо, потому что это не так. Большие объемы данных ценны для корпоративных проектов или для решения более широкого спектра вариантов использования.

Кроме того, большой характер набора данных способствует повышению творческого подхода к процессу анализа данных и предоставляет больше возможностей для сбора уникальной информации.

Для обоснования экономического обоснования поставщики данных часто могут продавать свои информационные продукты по более высокой цене, если в наборе данных содержится больше информации. С другой стороны, продавцы вообще не смогут продать товар, если не будут тщательно следить за тем, чтобы количество не ставило под угрозу качество.

Проблемы с набором данных

Хотя понимание ценности наборов данных может открыть шлюзы для воображения и инноваций, по-прежнему существуют распространенные проблемы, связанные с созданием наборов данных. Выявление и решение этих проблем напрямую важно для долгосрочного успеха набора данных.

Двумя распространенными проблемами, с которыми сталкиваются наборы данных, являются отсутствие очевидных конкурентных преимуществ и слабая основа наборов данных, препятствующая масштабируемости.

Отсутствие конкурентного преимущества

Первая задача — создать набор данных, который раскрывает уникальную информацию более эффективно, чем другие источники данных на рынке. Создание и продажа наборов данных во многом аналогичны любому другому продукту: вы хотите, чтобы он был более ценным, чем его конкуренты.

В конце концов, покупатели данных имеют ограниченные бюджеты и ограниченную пропускную способность для сбора и анализа данных. Чтобы получить конкурентное преимущество, поставщики наборов данных должны учитывать более низкую цену, большее разнообразие данных и создавать полезную информацию.

Хотя это правда, что чем больше данных, тем лучше, важно, чтобы разработчики наборов данных понимали, где их набор данных вписывается в более широкую стратегию обработки данных, чтобы избежать этой проблемы.

Слабый фундамент

Создание прочной основы наборов данных — еще одна задача, которую часто упускают из виду при создании продуктов данных.

Под основами набора данных я имею в виду тип собираемых данных, способ их сбора и формат, в котором они представлены. Отсутствие прочной основы наборов данных может привести к низкому качеству данных, проблемам с внедрением и затруднению масштабируемости.

Фактически, согласно отчету , опубликованному EY, «по некоторым оценкам, стоимость исправления ошибки качества данных в десять раз превышает стоимость ее предотвращения, и к тому времени, когда плохие данные приводят к провалу стратегических решений, стоимость может вырасти в 100 раз». Часто поставщики данных чрезвычайно сосредоточены на продукте и возможностях, которые предоставляет набор данных, и могут не замечать той тщательности, которую необходимо предпринять, чтобы подготовиться к будущему.

Как только наборы данных продолжат добавлять информацию, они должны быть применимы в будущем. Неспособность решить эти проблемы, как намекает EY, приведет как к финансовым, так и к альтернативным издержкам.

Как создать лучший набор данных

Теперь, когда у вас есть краткое представление о важности наборов данных, о том, как обеспечить, чтобы в ваших наборах данных качество ставилось выше количества, а также о некоторых распространенных ошибках при создании наборов данных, вот два моих главных совета, которые помогут вам реализовать эти идеи в следующий раз, когда вы будете работать с ними. набор данных.

Поймите своих заинтересованных сторон

Будучи покупателем данных, вы должны иметь возможность представить варианты использования, к которым будет относиться набор данных. На месте вашего отдела продаж представьте, что вы продаете ценность набора данных. На месте продуктовой команды вы сможете увидеть долгосрочный рост и развитие набора данных.

Просмотр вашего продукта с разными намерениями и целями открывает другие перспективы, которые подчеркивают скрытые сильные и слабые стороны. Если вы способны осознать ценность каждой заинтересованной стороны, ваш набор данных станет хорошей отправной точкой.

Попрактикуйтесь в объяснении данных

Если вы способны объяснить, что означает каждая точка данных и почему она полезна, вы заслужите доверие к набору данных, а также сможете гарантировать, что он удобен для пользователей. Если вы не можете эффективно объяснить, что такое точка данных и почему она включена, это может указывать на то, что вы включили слишком много информации.

Помните, что вы никогда не должны позволять количеству данных ухудшать их качество.

Внедрить новые знания

Инновации в мире данных движутся быстро. Способность выявлять и реализовывать последние тенденции в области данных поможет вашему продукту набрать обороты. Если вы будете в курсе последних тенденций, это поможет выявить дальнейшие варианты использования, решить проблемы и подготовить набор данных к будущему.

Даже если вы не можете внедрить новейшие инновации или новейшие модели, знание того, как меняется отрасль, поможет вам сформировать свою стратегию обработки данных так, чтобы она имела долгосрочную ценность.

Все любят данные

Работая с набором данных отчетов для инвесторов, я столкнулся как с плюсами, так и с минусами работы с наборами данных.

Данные могут повысить эффективность и обеспечить более просчитанные результаты при решении проблемы. Данные также могут стать причиной систематических неточностей и чрезмерной зависимости от продукта, который не имеет возможности развиваться.

Хотите знать, как данные могут лучше служить вашим наборам данных? Узнайте больше об очистке данных и о том, почему важно уделять первоочередное внимание качеству данных.