利用高质量数据提升：制作和维护强大数据集的技巧

数据正在改变世界的运作方式。

各个行业的企业都在争先恐后地实施基于数据的方法和实践。

最近，人工智能的繁荣改变了公司进行数据分析的方式。 在 G2，我们发现了实施数据策略的日益增长的需求，并构建了优化的解决方案，以帮助我们的客户在市场中获得优势。

今年夏天，我作为实习生加入 G2 数据解决方案团队。 我们的团队专注于为 70 多家风险投资 (VC)、私募股权 (PE)、对冲基金和咨询公司提供另类数据见解，以支持他们的软件投资策略。

另类数据是指在传统来源之外收集的一类数据。 我们的数据解决方案产品源自 G2 的主平台，是投资公司的采购、尽职调查和投资组合管理工作的强大资源。

数据分析和投资的交叉点对我来说很着迷，我可以自由地投入到自己的数据项目中。 我使用Snowflake （一种可扩展的数据云软件）处理我们的一个投资者报告数据集。

虽然充满了有价值的信息，但该数据集的非结构化性质使其难以消化和创建可操作的见解。 在处理数据集的几周时间里，我能够压缩数据、量化信息并创建自己的自定义评分系统，以提供跨多个产品和时间线的比较指标。

虽然我对了解数据清理的细微差别以及如何使见解更加可见感到满意，但我仍然想了解好数据集与坏数据集的区别。

什么是数据集？

《剑桥词典》将数据集定义为独立信息集的集合，这些信息集被计算机视为单个单元。

最容易将数据集想象为一个大型单元格表，就像您在电子表格中看到的那样。 每个单元格代表一个数据点，以及构成该数据点内容的行和列的相关信息。 使用此示例，数据集是充当单个单元的整个单元格表。

数据可以有多种形式。 虽然 G2 拥有大量开放数据（每个人都可以自由访问、使用和重新分发的数据），但我们拥有多种数据产品，可以揭示独特的见解。

我们如何处理和分析数据？

通常，我们的客户通过 AWS S3 存储桶或 Snowflake 接收数据。 将数据集上传到系统后，客户可以执行适合其需求的任何类型的数据分析。 数据分析可以包括构建数据可视化工具、创建复杂的算法来预测结果或利用人工智能来提高效率。

数据集的重要性

尽管数据如今变得越来越普遍，但它并不总是业务战略的重要组成部分。 直到最近，公司仍能够在不使用复杂数据集的情况下发展壮大。 这就引出了一个问题：为什么数据集如此重要？

数据集可以通过解决痛点、揭示独特的见解以及在业务运营中提供信号和自动化来为企业带来额外的好处。

每个企业都面临着挑战，而缺乏信息往往是一个原因。 构建良好的数据集可以解决无法从传统来源收集信息的问题。 人类研究所的一篇文章指出，随着替代数据源的出现，“这些数据的用户可以利用他们的建模专业知识和市场知识来克服投资者可获得的信息中的漏洞和差距，从而保持自己的优势。”

如果企业是一个人，那么数据就像食物和水——生存所必需的。 如果您的企业身体感到疼痛，那么找到可以补充您的高级见解并填补任何空白的数据就很重要。 但数据集不仅需要填补空白，还需要填补空白。 他们在解决问题时还可以揭示全新的观点。

获得独特的见解在商业世界中并不是什么新鲜事。 如果每个人都能访问相同的信息，就很难创新并超越竞争对手。

利用替代数据集是获得这种竞争优势的一种日益增长的手段。 有了更多的信息，企业就能获得新的视角，并能够丰富他们的决策。 一旦他们通过解决自己的痛点并扩展市场视角来描绘出全貌，就可以利用数据来自动化这些实践。

提高准确性和效率是数据的最大优势之一。 通过识别关键数据信号，企业能够调整其业务战略，以与数据支持的 KPI 保持一致。 在此过程中，企业自然会创建工作流程，在达到某些拐点时触发自动操作。

以一家私人投资公司为例。 在现代数据科学出现之前，投资公司在决定投资地点之前必须进行广泛的采购和尽职调查。 通过访问现代替代数据集，许多公司只需将其数据集上传到聚合工具中并运行复杂的建模和算法即可加快决策过程。 通过这样做，企业可以节省资金、提高准确性并控制流程质量。

数据质量与数量

虽然创建一个包含所有可用数据的数据集可能很诱人，但它可能并不总是最有效地创造价值。

数据量是一个简单的概念，指的是数据集中有多少可用信息。 然而，数据质量是一个更复杂的概念。 虽然拥有强大的数据质量可能意味着很多事情，但 Acceldata.io 的首席执行官 Rohit Choudhary表示，“渴望拥有可靠、准确和干净的数据仍然应该始终是重中之重。”

换句话说，数据集的价值并不取决于它们提供的覆盖范围，而是取决于它们向用户提供可操作信息的能力。

设计数据集时，您希望数据可靠且准确。 在 G2，我们能够将我们的评论数据直接连接到留下这些评论的软件用户。 当数据和现实之间建立直接连接时，用户会信任该数据，因为他们能够轻松识别其来源和上下文。

准确并不一定意味着完美。 准确性是指数据集不会让用户在得出结论时误入歧途； 准确性还意味着数据集在其能力范围内提供价值。

我们的评论数据集确实声称全面代表了客户对产品的看法，但它提供了来自真实客户的公正且经过验证的评论，可供软件买家、卖家和投资者使用。 当您的数据质量基本良好时，您的产品就会有价值。

这并不是说拥有大量数据是一件坏事，因为事实并非如此。 大量数据对于企业项目或解决更广泛的用例非常有价值。

此外，数据集的庞大性质培养了数据分析过程中更高的创造力，并提供了更多收集独特信息的机会。

为了实现商业案例，如果数据集中有更多信息，数据供应商通常能够以更高的价格出售其数据产品。 另一方面，如果供应商不仔细确保数量不影响质量，他们将根本无法销售产品。

数据集挑战

虽然了解数据集的价值可以打开想象力和创新的闸门，但构建数据集仍然面临着普遍的挑战。 正面识别并解决这些挑战对于数据集的长期成功非常重要

数据集面临的两个常见挑战是缺乏明显的竞争优势和抑制可扩展性的数据集基础薄弱。

缺乏竞争优势

第一个挑战是创建一个数据集，以比市场上其他数据源更有效的方式揭示独特信息。 构建和销售数据集与任何其他产品非常相似：您希望它比竞争对手更有价值。

归根结底，数据购买者用于获取和分析数据的预算和带宽都有限。 为了获得竞争优势，数据集提供商必须考虑更低的价格、更多种类的数据，并创建可行的见解。

虽然数据越多越好，但数据集构建者必须了解他们的数据集在更大的数据策略中的位置，以避免这一挑战。

基础薄弱

创建强大的数据集基础是创建数据产品时经常被忽视的另一个挑战。

通过数据集基础，我指的是收集的数据类型、收集数据的方式以及数据呈现的格式。 缺乏强大的数据集基础可能会导致数据质量差、实施挑战并阻碍可扩展性。

事实上，根据安永发布的一份报告，“一些估计认为，纠正数据质量错误的成本是预防数据质量错误成本的十倍，而且，当不良数据导致战略决策失败时，成本可能会膨胀到 100 倍。” 通常，数据提供者非常关注数据集提供的产品和机会，而可能忽视为未来做好准备而必须付出的努力。

一旦数据集继续添加信息，它们就必须能够在未来仍然适用。 正如安永所提到的，如果不能解决这些挑战，将导致财务和机会成本。

如何构建更好的数据集

现在您已经了解了数据集的重要性、如何确保数据集优先考虑质量而不是数量，以及制作数据集时的一些常见陷阱，以下是我的两个最大的技巧，以确保您在下次使用时实现这些想法一个数据集。

了解您的利益相关者

站在数据购买者的角度，您应该能够设想数据集将解决的用例。 站在销售团队的角度，想象一下您自己正在销售数据集的价值。 站在产品团队的角度，你应该能够看到数据集的长期增长和发展。

以不同的意图和目标来看待您的产品，可以揭示出突出隐藏优势和劣势的其他观点。 如果您能够认识到每个利益相关者的价值，那么您的数据集就有了一个良好的起点。

练习解释数据

如果您能够教授每个数据点的含义以及其有用的原因，您就可以在数据集中建立可信度，并且还可以确保用户可以理解它。 如果您无法有效解释数据点是什么以及为何包含该数据点，则可能表明您包含了太多信息。

请记住，决不应该让数据数量降低其质量。

实施新的学习

数据世界的创新正在迅速发展。 能够识别并实施最新的数据趋势将有助于您的产品取得优势。 及时了解最新趋势将有助于识别更多用例、应对挑战并为未来准备数据集。

即使您无法适应最新的创新或最新的模式，了解行业的变化也将帮助您制定数据策略，使其具有长期价值。

每个人都喜欢数据

在我使用投资者报告数据集的过程中，我遇到了使用数据集的好处和坏处。

处理问题时，数据可以提高效率并产生更经过计算的结果。 数据还可能导致系统错误以及对没有进化能力的产品的过度依赖。

想知道数据如何更好地为您的数据集服务？ 详细了解数据清理以及为什么必须优先考虑数据质量。