الارتقاء ببيانات الجودة: نصائح لصياغة مجموعات بيانات قوية والحفاظ عليها

البيانات تغير الطريقة التي يعمل بها العالم.

في مختلف الصناعات، تسارع الشركات إلى تنفيذ المنهجيات والممارسات القائمة على البيانات.

في الآونة الأخيرة، أدى ازدهار الذكاء الاصطناعي إلى تغيير الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع تحليل البيانات. في G2، حددنا هذه الحاجة المتزايدة لتنفيذ استراتيجيات البيانات وقمنا بتصميم حلول محسنة لمساعدة عملائنا على اكتساب ميزة في السوق.

انضممت هذا الصيف إلى G2 كمتدرب في فريق حلول البيانات لدينا. يركز فريقنا على تقديم رؤى بيانات بديلة لأكثر من 70 شركة من شركات رأس المال الاستثماري (VC)، والأسهم الخاصة (PE)، وصناديق التحوط، والشركات الاستشارية لدعم استراتيجية الاستثمار في البرمجيات الخاصة بهم.

تشير البيانات البديلة إلى نوع من البيانات التي يتم جمعها خارج المصادر التقليدية. انطلاقًا من منصة G2 الرئيسية، يعد منتج حلول البيانات الخاص بنا مصدرًا قويًا لجهود شركات الاستثمار في تحديد المصادر والاجتهاد وإدارة المحافظ الاستثمارية.

إن التقاطع بين تحليلات البيانات والاستثمار أمر رائع بالنسبة لي، وقد مُنحت الحرية للانتقال إلى مشروع البيانات الخاص بي. باستخدام Snowflake ، وهو برنامج سحابة بيانات قابل للتطوير، عملت على إحدى مجموعات بيانات تقارير المستثمرين لدينا.

على الرغم من أنها مليئة بالمعلومات القيمة، إلا أن الطبيعة غير المنظمة لمجموعة البيانات هذه جعلت من الصعب استيعابها وإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ. خلال الأسابيع التي قضيتها في العمل على مجموعة البيانات، تمكنت من تكثيف البيانات وتحديد كمية المعلومات وإنشاء نظام تسجيل مخصص خاص بي لتوفير مقياس مقارنة عبر العديد من المنتجات والجداول الزمنية.

على الرغم من أنني شعرت بالرضا عندما تعلمت الفروق الدقيقة في تنظيف البيانات وكيفية جعل الرؤى أكثر وضوحًا، إلا أنني ما زلت أرغب في فهم ما يفصل بين مجموعة البيانات الجيدة ومجموعة البيانات السيئة.

ما هي مجموعات البيانات؟

يعرّف قاموس كامبريدج مجموعة البيانات بأنها مجموعة من مجموعات منفصلة من المعلومات التي يتم التعامل معها كوحدة واحدة بواسطة الكمبيوتر .

من الأسهل تخيل مجموعة البيانات كجدول كبير من الخلايا، يشبه إلى حد كبير ما قد تراه في جدول البيانات. ستمثل كل خلية نقطة بيانات، مع ربط المعلومات من الصف والعمود الذي يساهم في محتويات نقطة البيانات تلك. باستخدام هذا المثال، مجموعة البيانات هي جدول الخلايا بأكمله الذي يعمل كوحدة واحدة.

يمكن أن تأتي البيانات بأشكال وأشكال عديدة. بينما تستضيف G2 كميات كبيرة من البيانات المفتوحة - البيانات التي يمكن للجميع الوصول إليها واستخدامها وإعادة توزيعها بحرية - لدينا منتجات بيانات متعددة تكشف عن رؤى فريدة من نوعها.

كيف نقوم بمعالجة وتحليل البيانات؟

عادةً، يتلقى عملاؤنا البيانات عبر حاوية AWS S3 أو من خلال Snowflake. بعد تحميل مجموعات البيانات إلى نظامهم، يمكن للعملاء إجراء أي نوع من تحليل البيانات الذي يناسب احتياجاتهم. يمكن أن يشمل تحليل البيانات بناء أدوات تصور البيانات، أو إنشاء خوارزميات معقدة للتنبؤ بالنتائج، أو تسخير الذكاء الاصطناعي لتعزيز الكفاءة.

أهمية مجموعات البيانات

على الرغم من أنها أصبحت أكثر انتشارًا اليوم، إلا أن البيانات لم تكن دائمًا جزءًا كبيرًا من استراتيجية الأعمال. حتى وقت قريب، كانت الشركات قادرة على النمو والازدهار دون استخدام مجموعات البيانات المعقدة. وهذا يطرح السؤال: لماذا تعتبر مجموعات البيانات مهمة جدًا؟

يمكن أن توفر مجموعات البيانات فوائد إضافية للأعمال من خلال معالجة نقاط الضعف، والكشف عن رؤى فريدة، وتوفير الإشارات والأتمتة في العمليات التجارية.

تواجه كل شركة تحديات، وغالبًا ما يكون نقص المعلومات هو السبب. تعالج مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها بشكل جيد نقص المعلومات التي لا يمكن استخلاصها من المصادر التقليدية. ويشير مقال من معهد مان إلى أنه مع ظهور مصادر بيانات بديلة، "يستطيع مستخدمو هذه البيانات الحفاظ على تفوقهم من خلال استخدام خبرتهم في النمذجة ومعرفتهم بالسوق للتغلب على الثغرات والفجوات في المعلومات المتاحة للمستثمرين".

إذا كان العمل التجاري عبارة عن شخص، فإن البيانات تشبه الغذاء والماء - وهي ضرورية للبقاء على قيد الحياة. إذا كان هيكل عملك يتألم، فمن المهم العثور على البيانات التي يمكن أن تكمل رؤيتك عالية المستوى وتسد أي فجوات. ولكن لا ينبغي لمجموعات البيانات أن تملأ الفجوات فحسب؛ يمكنهم أيضًا الكشف عن وجهات نظر جديدة تمامًا عند معالجة مشكلة ما.

إن الوصول إلى رؤى فريدة ليس بالأمر الجديد في عالم الأعمال. إذا تمكن الجميع من الوصول إلى نفس المعلومات، فسيكون من الصعب الابتكار والتفوق على المنافسين.

ويعد تسخير مجموعات البيانات البديلة وسيلة متنامية للحصول على هذه الميزة التنافسية. ومع المزيد من المعلومات، تتعرض الشركات لوجهات نظر جديدة وتكون قادرة على إثراء عملية صنع القرار لديها. وبمجرد رسم الصورة الكاملة من خلال معالجة نقاط الضعف الخاصة بهم وتوسيع منظورهم للسوق، يمكن أيضًا استخدام البيانات لأتمتة هذه الممارسات.

يعد تحسين الدقة والكفاءة أحد أعظم نقاط القوة في البيانات. ومن خلال تحديد إشارات البيانات الرئيسية، تكون الشركات قادرة على تجديد استراتيجية أعمالها لتتوافق مع مؤشرات الأداء الرئيسية المدعومة بالبيانات. ومن خلال القيام بذلك، تقوم الشركات بطبيعة الحال بإنشاء مسارات عمل تؤدي إلى اتخاذ إجراء تلقائي عند الوصول إلى نقاط انعطاف معينة.

خذ على سبيل المثال شركة استثمار خاصة. قبل علم البيانات الحديث، كان يتعين على شركات الاستثمار إجراء الاستعانة بمصادر واسعة النطاق والعناية الواجبة قبل اتخاذ قرار بشأن مكان الاستثمار. ومن خلال الوصول إلى مجموعات البيانات البديلة الحديثة، يمكن للعديد من الشركات ببساطة تحميل مجموعات البيانات الخاصة بها إلى أداة تجميع وتشغيل نماذج وخوارزميات معقدة لتسريع عملية اتخاذ القرار. ومن خلال القيام بذلك، توفر الشركات الأموال، وتحسن الدقة، وتتحكم في جودة عملياتها.

الجودة مقابل كمية البيانات

على الرغم من أنه قد يكون من المغري إنشاء مجموعة بيانات تحتوي على كل جزء من البيانات المتاحة، إلا أنها قد لا تكون دائمًا الأكثر فعالية في إنشاء القيمة.

تعد كمية البيانات مفهومًا مباشرًا وتشير إلى مقدار المعلومات المتوفرة في مجموعة البيانات. ومع ذلك، فإن جودة البيانات فكرة أكثر تعقيدًا. في حين أن الحصول على جودة بيانات قوية قد يعني مجموعة متنوعة من الأشياء، فإن الرئيس التنفيذي لشركة Acceldata.io، روهيت تشودري، يقول إن "الطموح للحصول على بيانات موثوقة ودقيقة ونظيفة يجب أن يظل دائمًا أولوية قصوى".

وبعبارة أخرى، لا يتم تحديد قيمة مجموعات البيانات من خلال مقدار التغطية التي تقدمها، بل من خلال قدرتها على توفير معلومات قابلة للتنفيذ للمستخدمين.

عند تصميم مجموعة بيانات، فأنت تريد أن تكون بياناتك موثوقة ودقيقة . في G2، نحن قادرون على ربط بيانات المراجعة الخاصة بنا مباشرةً بمستخدمي البرامج الذين تركوا تلك المراجعات. عندما يتم إنشاء اتصال مباشر بين البيانات والواقع، يثق المستخدمون في تلك البيانات لأنهم قادرون على تحديد مصدرها وسياقها بسهولة.

الدقة لا تعني بالضرورة الكمال. الدقة تعني أن مجموعة البيانات لن تؤدي إلى ضلال المستخدمين عند استخلاص النتائج؛ وتعني الدقة أيضًا أن مجموعة البيانات تقدم قيمة في مجال اختصاصها.

تدعي مجموعة بيانات المراجعة الخاصة بنا أنها تمثل تمثيلاً شاملاً لمشاعر العملاء حول المنتج، ولكنها توفر مراجعات غير متحيزة ومعتمدة من عملاء حقيقيين يمكن استخدامها من قبل مشتري البرامج والبائعين والمستثمرين. عندما تكون جودة بياناتك سليمة بشكل أساسي، ستكون هناك قيمة لمنتجك.

هذا لا يعني أن وجود كمية كبيرة من البيانات أمر سيئ، لأنه ليس كذلك. تعد الكميات الكبيرة من البيانات ذات قيمة لمشاريع المؤسسات أو لمعالجة نطاق أوسع من حالات الاستخدام.

علاوة على ذلك، فإن الطبيعة الكبيرة لمجموعة البيانات تغذي الإبداع المتزايد في عملية تحليل البيانات وتوفر المزيد من الفرص لجمع معلومات فريدة.

ولتوضيح حالة العمل، غالبًا ما يكون بائعو البيانات قادرين على بيع منتجات البيانات الخاصة بهم بسعر أعلى إذا كان هناك المزيد من المعلومات في مجموعة البيانات. ومن ناحية أخرى، لن يتمكن البائعون من بيع المنتج على الإطلاق إذا لم يتأكدوا بعناية من أن الكمية لا تؤثر على الجودة.

تحديات مجموعة البيانات

في حين أن فهم قيمة مجموعات البيانات يمكن أن يفتح أبواب الخيال والابتكار، إلا أنه لا تزال هناك تحديات سائدة تصاحب بناء مجموعات البيانات. يعد تحديد هذه التحديات ومعالجتها بشكل مباشر أمرًا مهمًا لنجاح مجموعة البيانات على المدى الطويل

هناك تحديان شائعان تواجههما مجموعات البيانات وهما الافتقار إلى الميزة التنافسية الواضحة وضعف أسس مجموعة البيانات التي تمنع قابلية التوسع.

عدم وجود الميزة التنافسية

التحدي الأول هو إنشاء مجموعة بيانات تكشف عن معلومات فريدة بطريقة أكثر فعالية من مصادر البيانات الأخرى في السوق. إن بناء مجموعات البيانات وبيعها يشبه إلى حد كبير أي منتج آخر: فأنت تريده أن يكون أكثر قيمة من منافسيه.

في نهاية المطاف، يمتلك مشتري البيانات ميزانيات محدودة ونطاق ترددي محدود لشراء البيانات وتحليلها. للحصول على ميزة تنافسية، يجب على موفري مجموعات البيانات مراعاة نقطة سعر أقل ومجموعة أكبر من البيانات وإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ.

في حين أنه من الصحيح أن المزيد من البيانات غالبًا ما يكون أفضل، فمن المهم أن يفهم منشئو مجموعات البيانات مكان تناسب مجموعة البيانات الخاصة بهم مع استراتيجية بيانات أكبر لتجنب هذا التحدي.

أسس ضعيفة

يعد إنشاء أسس قوية لمجموعات البيانات تحديًا آخر غالبًا ما يتم التغاضي عنه عند إنشاء منتجات البيانات.

من خلال أسس مجموعة البيانات، أشير إلى نوع البيانات التي تم جمعها، والطريقة التي يتم بها جمعها، والشكل الذي يتم تقديمها به. يمكن أن يؤدي الافتقار إلى أسس قوية لمجموعة البيانات إلى ضعف جودة البيانات، وتحديات التنفيذ، وإعاقة قابلية التوسع.

في الواقع، وفقا لتقرير نشرته شركة إي واي، "تقدر بعض التقديرات تكلفة معالجة خطأ في جودة البيانات بعشرة أضعاف تكلفة منعه في المقام الأول، وبحلول الوقت الذي تتسبب فيه البيانات السيئة في فشل القرارات الاستراتيجية، فإن يمكن أن تتضخم التكلفة إلى 100 مرة." في كثير من الأحيان، يركز مقدمو البيانات بشكل كبير على المنتج والفرصة التي توفرها مجموعة البيانات ويمكن أن يعميهم عن العناية التي يجب القيام بها من أجل الاستعداد للمستقبل.

بمجرد أن تستمر مجموعات البيانات في إضافة المعلومات، يجب أن تظل قابلة للتطبيق في المستقبل. إن الفشل في معالجة هذه التحديات، كما تشير إي واي، سيؤدي إلى تكاليف مالية وتكاليف الفرصة البديلة.

كيفية بناء مجموعة بيانات أفضل

الآن بعد أن حصلت على ملخص حول أهمية مجموعات البيانات، وكيفية التأكد من أن مجموعات البيانات الخاصة بك تعطي الأولوية للجودة على الكمية، وبعض المخاطر الشائعة عند صياغة مجموعات البيانات، إليك أهم نصيحتي للتأكد من تنفيذ هذه الأفكار في المرة القادمة التي تعمل فيها مجموعة بيانات.

افهم أصحاب المصلحة لديك

في مكان مشتري البيانات، يجب أن تكون قادرًا على تصور حالات الاستخدام التي ستعالجها مجموعة البيانات. في مكان فريق المبيعات الخاص بك، تخيل أنك تبيع قيمة مجموعة البيانات. في مكان فريق المنتج، يجب أن تكون قادرًا على رؤية النمو والتطور لمجموعة البيانات على المدى الطويل.

إن عرض منتجك بنوايا وأهداف مختلفة يكشف عن وجهات نظر أخرى تسلط الضوء على نقاط القوة والضعف المخفية. إذا كنت قادرًا على التعرف على قيمة كل صاحب مصلحة، فإن مجموعة البيانات الخاصة بك لديها نقطة بداية جيدة.

التدريب على شرح البيانات

إذا كنت قادرًا على تعليم ما تعنيه كل نقطة بيانات وسبب فائدتها، فإنك تبني المصداقية في مجموعة البيانات ويمكنك أيضًا التأكد من أنها سهلة الفهم للمستخدمين. إذا لم تتمكن من شرح ماهية نقطة البيانات بشكل فعال وسبب تضمينها، فقد يكون ذلك مؤشرًا على أنك قمت بتضمين الكثير من المعلومات.

تذكر أنه يجب عليك ألا تدع كمية البيانات تقلل من جودتها.

تنفيذ الدروس الجديدة

الابتكارات في عالم البيانات تتحرك بسرعة. إن القدرة على تحديد أحدث الاتجاهات في البيانات وتنفيذها ستساعد منتجك على التقدم. سيساعدك البقاء على اطلاع بأحدث الاتجاهات في تحديد حالات الاستخدام الإضافية ومعالجة التحديات وإعداد مجموعة البيانات الخاصة بك للمستقبل.

حتى لو لم تكن قادرًا على التكيف مع أحدث الابتكارات أو أحدث النماذج، فإن إدراكك لكيفية تحول الصناعة سيساعدك على تشكيل استراتيجية البيانات الخاصة بك بحيث تكون لها قيمة طويلة المدى.

الجميع يحب البيانات

أثناء عملي مع مجموعة بيانات تقارير المستثمرين لدينا، واجهت كلاً من إيجابيات وسلبيات العمل مع مجموعات البيانات.

يمكن للبيانات تحسين الكفاءة وتوليد نتائج محسوبة أكثر عند التعامل مع مشكلة ما. يمكن أن تتسبب البيانات أيضًا في حدوث أخطاء منهجية والاعتماد المفرط على منتج ليس لديه القدرة على التطور.

هل تتساءل كيف يمكن للبيانات أن تخدم مجموعات البيانات الخاصة بك بشكل أفضل؟ تعرف على المزيد حول تنظيف البيانات وسبب أهمية إعطاء الأولوية لجودة البيانات.