ยกระดับด้วยข้อมูลคุณภาพ: เคล็ดลับในการสร้างและดูแลรักษาชุดข้อมูลที่แข็งแกร่ง

ข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของโลก

ในอุตสาหกรรมต่างๆ ธุรกิจต่างๆ กำลังเร่งรีบในการนำวิธีการและแนวปฏิบัติที่อิงข้อมูลมาใช้

ล่าสุด ความเจริญรุ่งเรืองของปัญญาประดิษฐ์ได้เปลี่ยนแปลงวิธีที่บริษัทต่างๆ เข้าถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ที่ G2 เราได้ระบุความต้องการที่เพิ่มขึ้นนี้ในการใช้กลยุทธ์ข้อมูลและสร้างโซลูชันที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อช่วยให้ลูกค้าของเราได้เปรียบในตลาด

ฤดูร้อนนี้ ฉันเข้าร่วม G2 ในตำแหน่งนักศึกษาฝึกงานในทีมโซลูชันข้อมูลของเรา ทีมงานของเรามุ่งเน้นไปที่การให้ ข้อมูลเชิงลึกทางเลือก แก่บริษัทร่วมลงทุน (VC) หุ้นเอกชน (PE) กองทุนเฮดจ์ฟันด์ และบริษัทที่ปรึกษามากกว่า 70 แห่ง เพื่อสนับสนุนกลยุทธ์การลงทุนด้านซอฟต์แวร์ของพวกเขา

ข้อมูลทางเลือกหมายถึงประเภทของข้อมูลที่รวบรวมนอกแหล่งข้อมูลแบบดั้งเดิม ผลิตภัณฑ์โซลูชันข้อมูลของเรามีต้นกำเนิดมาจากแพลตฟอร์มหลักของ G2 จึงเป็นทรัพยากรที่แข็งแกร่งสำหรับบริษัทด้านการลงทุนในการจัดหา ความขยันหมั่นเพียร และความพยายามในการจัดการพอร์ตโฟลิโอ

การผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและการลงทุนเป็นเรื่องที่น่าสนใจสำหรับฉัน และฉันได้รับอิสระในการกระโดดเข้าสู่โครงการข้อมูลของตัวเอง ฉันทำงานกับชุดข้อมูลรายงานนักลงทุนชุดหนึ่งของเราโดยใช้ Snowflake ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์คลาวด์ข้อมูลที่ปรับขนาดได้

แม้ว่าจะเต็มไปด้วยข้อมูลอันมีค่า แต่ลักษณะที่ไม่มีโครงสร้างของชุดข้อมูลนี้ทำให้ยากต่อการแยกแยะและสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ ในช่วงหลายสัปดาห์ที่ฉันทำงานกับชุดข้อมูล ฉันสามารถย่อข้อมูล กำหนดปริมาณข้อมูล และสร้างระบบการให้คะแนนที่กำหนดเองเพื่อให้ตัวชี้วัดการเปรียบเทียบระหว่างผลิตภัณฑ์และไทม์ไลน์ต่างๆ

แม้ว่าฉันจะรู้สึกพึงพอใจเมื่อได้เรียนรู้เกี่ยวกับความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ของการล้างข้อมูลและวิธีทำให้มองเห็นข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น แต่ฉันก็ยังอยากจะเข้าใจว่าอะไรแยกชุดข้อมูลที่ดีออกจากชุดข้อมูลที่ไม่ดี

ชุดข้อมูลคืออะไร?

พจนานุกรมเคมบริดจ์ ให้คำจำกัดความ ชุดข้อมูล ว่าเป็น ชุด ข้อมูล ที่ แยกจากกัน ซึ่ง คอมพิวเตอร์ จะ ถือ เป็น หน่วย เดียว

วิธีที่ง่ายที่สุดในการจินตนาการว่าชุดข้อมูลเป็นตารางเซลล์ขนาดใหญ่ เหมือนกับที่คุณเห็นในสเปรดชีต แต่ละเซลล์จะแสดงจุดข้อมูล โดยมีข้อมูลที่สัมพันธ์กันจากแถวและคอลัมน์ที่สนับสนุนเนื้อหาของจุดข้อมูลนั้น เมื่อใช้ตัวอย่างนี้ ชุดข้อมูลคือตารางเซลล์ทั้งหมดซึ่งทำหน้าที่เป็นหน่วยเดียว

ข้อมูลสามารถมาได้หลายรูปแบบและหลายรูปแบบ แม้ว่า G2 จะโฮสต์ข้อมูลเปิดจำนวนมาก ซึ่งเป็นข้อมูลที่ทุกคนสามารถเข้าถึง ใช้งาน และแจกจ่ายซ้ำได้อย่างอิสระ เรามีผลิตภัณฑ์ข้อมูลมากมายที่เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เหมือนใคร

เราจะประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร

โดยทั่วไปแล้ว ลูกค้าของเราจะได้รับข้อมูลผ่านบัคเก็ต AWS S3 หรือผ่าน Snowflake หลังจากอัปโหลดชุดข้อมูลลงในระบบแล้ว ลูกค้าสามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทใดก็ได้ที่เหมาะกับความต้องการของพวกเขา การวิเคราะห์ข้อมูลอาจรวมถึงการสร้างเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล การสร้างอัลกอริธึมที่ซับซ้อนเพื่อทำนายผลลัพธ์ หรือควบคุมปัญญาประดิษฐ์เพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพ

ความสำคัญของชุดข้อมูล

แม้ว่าข้อมูลจะแพร่หลายมากขึ้นเรื่อยๆ ในปัจจุบัน แต่ข้อมูลก็ไม่ใช่ส่วนสำคัญของกลยุทธ์ทางธุรกิจเสมอไป จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ บริษัทต่างๆ สามารถเติบโตและประสบความสำเร็จได้โดยไม่ต้องใช้ชุดข้อมูลที่ซับซ้อน สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถาม: เหตุใดชุดข้อมูลจึงมีความสำคัญมาก

ชุดข้อมูลสามารถให้ประโยชน์เพิ่มเติมแก่ธุรกิจโดยจัดการกับปัญหา เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่เป็นเอกลักษณ์ และมอบสัญญาณและระบบอัตโนมัติในการดำเนินธุรกิจ

ทุกธุรกิจเผชิญกับความท้าทาย และการขาดข้อมูลมักเป็นสาเหตุ ชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นอย่างดีจะจัดการกับการขาดข้อมูลที่ไม่สามารถรวบรวมได้จากแหล่งข้อมูลแบบเดิม บทความ จาก Man Institute ชี้ให้เห็นว่าด้วยการเกิดขึ้นของแหล่งข้อมูลทางเลือก “ผู้ใช้ข้อมูลนี้สามารถรักษาความได้เปรียบของตนไว้ได้โดยใช้ความเชี่ยวชาญด้านการสร้างแบบจำลองและความรู้ด้านตลาดเพื่อเอาชนะช่องโหว่และช่องว่างในข้อมูลสำหรับนักลงทุน”

หากธุรกิจคือบุคคล ข้อมูลก็เหมือนกับอาหารและน้ำซึ่งจำเป็นต่อการอยู่รอด หากร่างกายของคุณกำลังประสบปัญหา สิ่งสำคัญคือต้องหาข้อมูลที่สามารถเสริมข้อมูลเชิงลึกในระดับสูงและเติมเต็มช่องว่างต่างๆ แต่ชุดข้อมูลไม่เพียงแต่ต้องเติมเต็มในช่องว่างเท่านั้น พวกเขายังสามารถเปิดเผยมุมมองใหม่ทั้งหมดเมื่อแก้ไขปัญหา

การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เหมือนใครไม่ใช่เรื่องใหม่ในโลกธุรกิจ หากทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลเดียวกัน คงเป็นเรื่องยากที่จะสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ และเหนือกว่าคู่แข่ง

การควบคุมชุดข้อมูลทางเลือกเป็นวิธีการที่เพิ่มขึ้นในการได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขันนี้ ด้วยข้อมูลที่มากขึ้น ธุรกิจต่างๆ จะได้รับมุมมองใหม่ๆ และสามารถเพิ่มคุณค่าให้กับการตัดสินใจของตนได้ เมื่อพวกเขาวาดภาพทั้งหมดโดยจัดการกับปัญหาของตนเองและขยายมุมมองทางการตลาด ข้อมูลก็สามารถนำมาใช้เพื่อทำให้แนวทางปฏิบัติเหล่านี้เป็นแบบอัตโนมัติได้

การปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพถือเป็นจุดแข็งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของข้อมูล ด้วยการระบุสัญญาณข้อมูลที่สำคัญ ธุรกิจต่างๆ สามารถปรับกลยุทธ์ทางธุรกิจของตนให้สอดคล้องกับ KPI ที่ได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลได้ ในการทำเช่นนี้ ธุรกิจต่างๆ จะสร้างเวิร์กโฟลว์ที่กระตุ้นให้เกิดการดำเนินการอัตโนมัติเมื่อถึงจุดเปลี่ยนที่แน่นอน

ยกตัวอย่างบริษัทการลงทุนเอกชน ก่อนที่จะมีวิทยาศาสตร์ข้อมูลสมัยใหม่ บริษัทด้านการลงทุนต้องทำการจัดหาอย่างครอบคลุมและตรวจสอบสถานะก่อนที่จะตัดสินใจว่าจะลงทุนที่ไหน ด้วยการเข้าถึงชุดข้อมูลทางเลือกที่ทันสมัย ​​บริษัทหลายแห่งสามารถอัปโหลดชุดข้อมูลของตนลงในเครื่องมือการรวมกลุ่ม และเรียกใช้การสร้างแบบจำลองและอัลกอริธึมที่ซับซ้อนเพื่อเร่งกระบวนการตัดสินใจได้เร็วขึ้น การทำเช่นนี้ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ประหยัดเงิน ปรับปรุงความแม่นยำ และควบคุมคุณภาพของกระบวนการของตนได้

คุณภาพเทียบกับปริมาณของข้อมูล

แม้ว่าการสร้างชุดข้อมูลที่มีข้อมูลทุกส่วนอาจเป็นการดึงดูดใจ แต่ก็อาจไม่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการสร้างมูลค่าเสมอไป

ปริมาณข้อมูล เป็นแนวคิดที่ตรงไปตรงมาและหมายถึงปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ในชุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม คุณภาพของข้อมูล เป็นแนวคิดที่ซับซ้อนกว่า แม้ว่าการมีคุณภาพข้อมูลที่แข็งแกร่งอาจมีความหมายหลายประการ แต่ Rohit Choudhary ซีอีโอของ Acceldata.io กล่าว ว่า "ความปรารถนาที่จะมีข้อมูลที่เชื่อถือได้ แม่นยำ และสะอาดควรยังคงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดเสมอ"

กล่าวอีกนัยหนึ่ง มูลค่าของชุดข้อมูลไม่ได้ถูกกำหนดโดยปริมาณความครอบคลุมที่นำเสนอ แต่ขึ้นอยู่กับความสามารถในการให้ข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้แก่ผู้ใช้

เมื่อออกแบบชุดข้อมูล คุณต้องการให้ข้อมูลของคุณเชื่อถือได้และถูกต้อง ที่ G2 เราสามารถเชื่อมโยงข้อมูลการตรวจสอบของเรากับผู้ใช้ซอฟต์แวร์ที่แสดงความคิดเห็นเหล่านั้นได้โดยตรง เมื่อมีการสร้างการเชื่อมต่อโดยตรงระหว่างข้อมูลและความเป็นจริง ผู้ใช้จะไว้วางใจข้อมูลนั้นเนื่องจากสามารถระบุแหล่งที่มาและบริบทได้อย่างง่ายดาย

ความแม่นยำไม่ได้หมายถึงความสมบูรณ์แบบเสมอไป ความแม่นยำหมายถึงชุดข้อมูลจะไม่ทำให้ผู้ใช้หลงทางเมื่อทำการสรุปผล ความแม่นยำยังบอกเป็นนัยว่าชุดข้อมูลให้คุณค่าในด้านความสามารถ

ชุดข้อมูลบทวิจารณ์ของเราอ้างว่าเป็นตัวแทนความรู้สึกของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์อย่างครอบคลุม แต่ให้บทวิจารณ์ที่เป็นกลางและตรวจสอบได้จากลูกค้าจริงที่ผู้ซื้อ ผู้ขาย และนักลงทุนซอฟต์แวร์สามารถใช้ได้ เมื่อคุณภาพของข้อมูลของคุณมีพื้นฐานที่ดี ผลิตภัณฑ์ของคุณก็จะมีคุณค่าขึ้นมา

นี่ไม่ได้เป็นการบอกว่าการมีข้อมูลจำนวนมากเป็นสิ่งที่ไม่ดีเพราะไม่ใช่ ข้อมูลปริมาณมากมีคุณค่าสำหรับโครงการระดับองค์กรหรือสำหรับการจัดการกรณีการใช้งานที่กว้างขึ้น

นอกจากนี้ ลักษณะขนาดใหญ่ของชุดข้อมูลยังช่วยหล่อเลี้ยงความคิดสร้างสรรค์ที่เพิ่มมากขึ้นภายในกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล และมอบโอกาสมากขึ้นในการรวบรวมข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์

เพื่อสร้างกรณีธุรกิจ ผู้จำหน่ายข้อมูลมักจะสามารถขายผลิตภัณฑ์ข้อมูลของตนในราคาที่สูงกว่าได้ หากมีข้อมูลเพิ่มเติมในชุดข้อมูล ในทางกลับกัน ผู้ขายจะไม่สามารถขายสินค้าได้เลยหากไม่ตรวจสอบอย่างรอบคอบว่าปริมาณไม่กระทบต่อคุณภาพ

ความท้าทายของชุดข้อมูล

แม้ว่าการเข้าใจคุณค่าของชุดข้อมูลสามารถเปิดประตูสู่จินตนาการและนวัตกรรมได้ แต่ก็ยังมีความท้าทายที่แพร่หลายที่มาพร้อมกับการสร้างชุดข้อมูล การระบุและจัดการกับความท้าทายเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จในระยะยาวของชุดข้อมูล

ความท้าทายทั่วไปสองประการที่ชุดข้อมูลต้องเผชิญคือการขาดความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ชัดเจนและรากฐานชุดข้อมูลที่อ่อนแอซึ่งขัดขวางความสามารถในการขยายขนาด

ขาดความได้เปรียบในการแข่งขัน

ความท้าทายประการแรกคือการสร้างชุดข้อมูลที่เปิดเผยข้อมูลที่เป็นเอกลักษณ์ในวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าแหล่งข้อมูลอื่นๆ ในตลาด การสร้างและการขายชุดข้อมูลก็เหมือนกับผลิตภัณฑ์อื่นๆ คุณต้องการให้มีคุณค่ามากกว่าคู่แข่ง

ท้ายที่สุดแล้ว ผู้ซื้อข้อมูลมีงบประมาณที่จำกัดและแบนด์วิธที่จำกัดในการจัดหาและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อให้ได้รับความได้เปรียบในการแข่งขัน ผู้ให้บริการชุดข้อมูลจะต้องพิจารณาจุดราคาที่ต่ำกว่า ข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้

แม้ว่าจะเป็นเรื่องจริงที่ว่าข้อมูลที่มากขึ้นมักจะดีกว่า แต่สิ่งสำคัญคือผู้สร้างชุดข้อมูลต้องเข้าใจว่าชุดข้อมูลของตนเหมาะสมกับกลยุทธ์ข้อมูลที่ใหญ่กว่าอย่างไร เพื่อหลีกเลี่ยงความท้าทายนี้

รากฐานที่อ่อนแอ

การสร้างรากฐานชุดข้อมูลที่แข็งแกร่งถือเป็นความท้าทายอีกประการหนึ่งที่มักถูกมองข้ามเมื่อสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูล

ตามพื้นฐานของชุดข้อมูล ฉันกำลังหมายถึงประเภทของข้อมูลที่รวบรวม ลักษณะการรวบรวม และรูปแบบที่นำเสนอ การขาดรากฐานชุดข้อมูลที่แข็งแกร่งอาจนำไปสู่คุณภาพของข้อมูลที่ไม่ดี ความท้าทายในการนำไปใช้งาน และขัดขวางความสามารถในการขยายขนาด

ตาม รายงาน ที่เผยแพร่โดย EY "การประมาณการบางอย่างกำหนดให้ค่าใช้จ่ายในการแก้ไขข้อผิดพลาดด้านคุณภาพข้อมูลเป็นสิบเท่าของค่าใช้จ่ายในการป้องกันตั้งแต่แรก และเมื่อถึงเวลาที่ข้อมูลที่ไม่ดีจะทำให้การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ล้มเหลว ต้นทุนสามารถเพิ่มขึ้นเป็น 100 เท่า” บ่อยครั้ง ผู้ให้บริการข้อมูลให้ความสำคัญกับผลิตภัณฑ์และโอกาสที่ชุดข้อมูลมอบให้เป็นอย่างมาก และอาจมองข้ามความขยันหมั่นเพียรที่ต้องทำเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต

เมื่อชุดข้อมูลยังคงเพิ่มข้อมูลต่อไป ชุดข้อมูลเหล่านั้นจะต้องสามารถนำไปใช้ได้ในอนาคต ความล้มเหลวในการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ ดังที่ EY กล่าวถึง จะนำไปสู่ต้นทุนทางการเงินและโอกาส

วิธีสร้างชุดข้อมูลที่ดีขึ้น

ตอนนี้ คุณได้สรุปเกี่ยวกับความสำคัญของชุดข้อมูลแล้ว วิธีตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลของคุณจัดลำดับความสำคัญของคุณภาพมากกว่าปริมาณ และข้อผิดพลาดทั่วไปบางประการเมื่อสร้างชุดข้อมูล ต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับสำคัญที่สุดสองข้อของฉันเพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้นำแนวคิดเหล่านี้ไปใช้ในครั้งถัดไปที่คุณร่วมงานด้วย ชุดข้อมูล

ทำความเข้าใจผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณ

ในบทบาทของผู้ซื้อข้อมูล คุณควรจะสามารถจินตนาการถึงกรณีการใช้งานที่ชุดข้อมูลจะจัดการได้ ในบทบาทของทีมขายของคุณ ลองจินตนาการว่าตัวเองขายมูลค่าของชุดข้อมูล ในบทบาทของทีมผลิตภัณฑ์ คุณควรมองเห็นการเติบโตและการพัฒนาของชุดข้อมูลในระยะยาว

การดูผลิตภัณฑ์ของคุณด้วยความตั้งใจและเป้าหมายที่แตกต่างกันเผยให้เห็นมุมมองอื่นๆ ที่เน้นจุดแข็งและจุดอ่อนที่ซ่อนอยู่ หากคุณสามารถรับรู้ถึงคุณค่าของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละราย ชุดข้อมูลของคุณก็มีจุดเริ่มต้นที่ดี

ฝึกอธิบายข้อมูล

หากคุณสามารถสอนได้ว่าจุดข้อมูลแต่ละจุดหมายถึงอะไรและเหตุใดจึงมีประโยชน์ คุณจะสร้างความน่าเชื่อถือในชุดข้อมูลและยังสามารถมั่นใจได้ว่าผู้ใช้จะเข้าใจข้อมูลดังกล่าวได้ด้วย หากคุณไม่สามารถอธิบายได้อย่างมีประสิทธิภาพว่าจุดข้อมูลคืออะไรและเหตุใดจึงรวมไว้ นั่นอาจเป็นข้อบ่งชี้ว่าคุณได้รวมข้อมูลมากเกินไป

โปรดจำไว้ว่าคุณไม่ควรปล่อยให้ปริมาณข้อมูลลดคุณภาพลง

นำการเรียนรู้ใหม่ๆ ไปใช้

นวัตกรรมในโลกข้อมูลกำลังดำเนินไปอย่างรวดเร็ว ความสามารถในการระบุและนำเทรนด์ล่าสุดไปใช้จะช่วยให้ผลิตภัณฑ์ของคุณก้าวขึ้นมาได้ การติดตามแนวโน้มล่าสุดจะช่วยระบุกรณีการใช้งานเพิ่มเติม จัดการกับความท้าทาย และเตรียมชุดข้อมูลของคุณสำหรับอนาคต

แม้ว่าคุณจะไม่สามารถปรับตัวให้เข้ากับนวัตกรรมใหม่ล่าสุดหรือโมเดลล่าสุดได้ แต่การตระหนักรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมจะช่วยให้คุณกำหนดกลยุทธ์ข้อมูลของคุณให้มีคุณค่าในระยะยาวได้

ทุกคนรักข้อมูล

ในช่วงเวลาที่ฉันทำงานกับชุดข้อมูลรายงานนักลงทุน ฉันได้พบกับทั้งข้อดีและข้อเสียในการทำงานกับชุดข้อมูล

ข้อมูลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและสร้างผลลัพธ์ที่คำนวณได้มากขึ้นเมื่อจัดการกับปัญหา ข้อมูลยังอาจทำให้เกิดความไม่ถูกต้องอย่างเป็นระบบและการพึ่งพาผลิตภัณฑ์ที่ไม่มีความสามารถในการพัฒนามากเกินไป

สงสัยว่าข้อมูลจะให้บริการชุดข้อมูลของคุณได้ดีขึ้นได้อย่างไร เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การทำความสะอาดข้อมูล และเหตุใดจึงจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของคุณภาพข้อมูล