Kaliteli Verilerle Yükselin: Güçlü Veri Kümeleri Oluşturmak ve Korumak için İpuçları

Veriler dünyanın işleyiş şeklini değiştiriyor.

Tüm sektörlerde işletmeler, veriye dayalı metodolojileri ve uygulamaları hayata geçirmek için acele ediyor.

Son zamanlarda yapay zekanın patlaması şirketlerin veri analizine yaklaşımını değiştirdi. G2'de, veri stratejilerini uygulamaya yönelik bu artan ihtiyacı belirledik ve müşterilerimizin pazarda avantaj elde etmesine yardımcı olmak için optimize edilmiş çözümler geliştirdik.

Bu yaz G2'ye veri çözümleri ekibimizde stajyer olarak katıldım. Ekibimiz, yazılım yatırım stratejilerini desteklemek için 70'ten fazla risk sermayesi (VC), özel sermaye (PE), hedge fonu ve danışmanlık firmasına alternatif veri öngörüleri sağlamaya odaklanmaktadır.

Alternatif veriler, geleneksel kaynakların dışında toplanan bir veri türünü ifade eder. G2'nin ana platformundan kaynaklanan veri çözümleri ürünümüz, yatırım firmalarının kaynak bulma, titizlik ve portföy yönetimi çabaları için güçlü bir kaynaktır.

Veri analitiği ile yatırımın kesişimi benim için büyüleyici ve bana kendi veri projeme başlama özgürlüğü verildi. Ölçeklenebilir bir veri bulutu yazılımı olan Snowflake'i kullanarak yatırımcı raporları veri kümelerimizden biri üzerinde çalıştım.

Değerli bilgilerle dolu olmasına rağmen bu veri kümesinin yapılandırılmamış yapısı, sindirilmesini ve eyleme dönüştürülebilir öngörüler oluşturulmasını zorlaştırdı. Veri seti üzerinde çalıştığım haftalarda verileri yoğunlaştırabildim, bilgileri ölçebildim ve birden fazla ürün ve zaman çizelgesine ilişkin bir karşılaştırma ölçüsü sağlamak için kendi özel puanlama sistemimi oluşturabildim.

Veri temizlemenin inceliklerini ve içgörülerin nasıl daha görünür hale getirileceğini öğrenmek beni tatmin etse de, yine de iyi bir veri kümesini kötü bir veri kümesinden ayıran şeyin ne olduğunu anlamak istedim.

Veri kümeleri nedir?

Cambridge Sözlüğü veri kümesini, bilgisayar tarafından tek bir birim olarak işlenen ayrı bilgi kümelerinin toplamı olarak tanımlar .

Bir veri kümesini, elektronik tabloda göreceğiniz gibi büyük bir hücre tablosu olarak hayal etmek en kolay yoldur. Her hücre, satır ve sütundan gelen ve o veri noktasının içeriğine katkıda bulunan bilgilerin ilişkilendirildiği bir veri noktasını temsil eder. Bu örneği kullanırsak, veri kümesi tek bir birim gibi davranan hücre tablosunun tamamıdır.

Veriler birçok şekil ve biçimde gelebilir. G2, herkes tarafından serbestçe erişilebilen, kullanılabilen ve yeniden dağıtılabilen büyük miktarda açık veriye ev sahipliği yaparken, benzersiz içgörüler ortaya çıkaran çok sayıda veri ürünümüz var.

Verileri nasıl işliyor ve analiz ediyoruz?

Müşterilerimiz genellikle verileri AWS S3 klasörü veya Snowflake aracılığıyla alır. Müşteriler, veri setlerini sistemlerine yükledikten sonra ihtiyaçlarına uygun her türlü veri analizini gerçekleştirebilmektedir. Veri analizi, veri görselleştirme araçları oluşturmayı, sonuçları tahmin etmek için karmaşık algoritmalar oluşturmayı veya verimliliği artırmak için yapay zekadan yararlanmayı içerebilir.

Veri kümelerinin önemi

Günümüzde giderek daha yaygın hale gelse de veriler her zaman iş stratejisinin büyük bir parçası değildi. Yakın zamana kadar şirketler karmaşık veri kümeleri kullanmadan büyüyüp gelişebiliyorlardı. Bu şu soruyu akla getiriyor: Veri kümeleri neden bu kadar önemli?

Veri kümeleri, sorunlu noktaları ele alarak, benzersiz içgörüler ortaya çıkararak ve iş operasyonlarında sinyalizasyon ve otomasyon sağlayarak bir işletmeye ek faydalar sağlayabilir.

Her işletme zorluklarla karşı karşıyadır ve bunun nedeni genellikle bilgi eksikliği olabilir. İyi oluşturulmuş veri kümeleri, geleneksel kaynaklardan toplanamayan bilgi eksikliğini giderir. Man Enstitüsü'nün bir makalesi , alternatif veri kaynaklarının ortaya çıkmasıyla birlikte "bu verinin kullanıcılarının, yatırımcıların erişebileceği bilgilerdeki boşluk ve boşlukların üstesinden gelmek için modelleme uzmanlıklarını ve pazar bilgilerini kullanarak üstünlüklerini koruyabileceklerine" dikkat çekiyor.

Bir işletme bir kişiyse, veriler de yiyecek ve su gibidir; hayatta kalmak için gereklidir. İşletmenizin bünyesi ağrıyorsa, üst düzey öngörülerinizi tamamlayabilecek ve boşlukları doldurabilecek verileri bulmanız önemlidir. Ancak veri kümelerinin yalnızca boşlukları doldurması gerekmez; ayrıca bir sorunu ele alırken tamamen yeni bakış açılarını ortaya çıkarabilirler.

Benzersiz içgörülere erişim kazanmak iş dünyasında yeni bir şey değil. Herkesin aynı bilgiye erişimi olsaydı, yenilik yapmak ve rakiplerden daha iyi performans göstermek zor olurdu.

Alternatif veri kümelerinden yararlanmak, bu rekabet avantajını elde etmenin büyüyen bir yoludur. Daha fazla bilgi sayesinde işletmeler yeni bakış açılarına maruz kalır ve karar alma süreçlerini zenginleştirebilirler. Kendi sıkıntılı noktalarını ele alarak ve pazar perspektiflerini genişleterek resmin tamamını çizdikten sonra veriler, bu uygulamaları otomatikleştirmek için de kullanılabilir.

Doğruluğu ve verimliliği artırmak, verilerin en güçlü yönlerinden biridir. İşletmeler, temel veri sinyallerini tanımlayarak iş stratejilerini veri destekli KPI'larla uyumlu olacak şekilde yeniden düzenleyebilir. İşletmeler bunu yaparken doğal olarak belirli dönüm noktalarına ulaşıldığında otomatik eylemi tetikleyen iş akışları oluşturur.

Örneğin özel bir yatırım firmasını ele alalım. Modern veri biliminden önce, yatırım firmaları nereye yatırım yapacaklarına karar vermeden önce kapsamlı kaynak bulma ve durum tespiti yapmak zorundaydı. Modern alternatif veri kümelerine erişim sayesinde birçok firma, veri kümelerini bir toplama aracına kolayca yükleyebilir ve karar verme süreçlerini hızlandırmak için karmaşık modelleme ve algoritmalar çalıştırabilir. İşletmeler bunu yaparak paradan tasarruf eder, doğruluğu artırır ve süreçlerinin kalitesini kontrol eder.

Verilerin kalitesi ve miktarı

Her veri parçasının mevcut olduğu bir veri kümesi oluşturmak cazip gelse de, değer yaratmada her zaman en etkili yöntem olmayabilir.

Veri miktarı basit bir kavramdır ve bir veri kümesinde ne kadar bilginin mevcut olduğunu ifade eder. Ancak veri kalitesi daha karmaşık bir fikirdir. Acceldata.io'nun CEO'su Rohit Choudhary, güçlü veri kalitesine sahip olmanın çeşitli anlamlara gelebileceğini belirtiyor : "Güvenilir, doğru ve temiz verilere sahip olmayı arzulamak hâlâ her zaman en önemli öncelik olmalıdır."

Başka bir deyişle, veri kümelerinin değeri sundukları kapsam miktarına göre değil, kullanıcılara işlem yapılabilir bilgiler sağlama yeteneklerine göre belirlenir.

Bir veri kümesi tasarlarken verilerinizin güvenilir ve doğru olmasını istersiniz . G2'de inceleme verilerimizi, bu incelemeleri bırakan yazılım kullanıcılarına doğrudan bağlayabiliyoruz. Veri ile gerçeklik arasında doğrudan bir bağlantı kurulduğunda kullanıcılar, kaynağı ve bağlamı kolayca tanımlayabildikleri için bu verilere güvenirler.

Doğruluk mutlaka mükemmellik anlamına gelmez. Doğruluk, veri kümesinin kullanıcıları sonuç çıkarırken yanlış yola sevk etmeyeceği anlamına gelir; doğruluk aynı zamanda veri kümesinin kendi yeterlilik alanında değer sağladığı anlamına da gelir.

İnceleme veri setimiz, bir ürünle ilgili müşteri duyarlılığının kapsamlı bir temsili olduğunu iddia eder, ancak yazılım alıcıları, satıcıları ve yatırımcılar tarafından kullanılabilecek, gerçek müşterilerden alınan tarafsız ve doğrulanmış incelemeler sağlar. Verilerinizin kalitesi temelde sağlam olduğunda ürününüz değer kazanacaktır.

Bu, büyük miktarda veriye sahip olmanın kötü bir şey olduğu anlamına gelmez çünkü öyle değildir. Büyük miktarlardaki veriler, kurumsal projeler veya daha geniş bir kullanım senaryosuna yönelik olarak değerlidir.

Ayrıca, veri kümesinin geniş doğası, veri analizi sürecinde yaratıcılığın artmasını sağlar ve benzersiz bilgilerin toplanması için daha fazla fırsat sağlar.

İş durumunu açıklamak için veri satıcıları, veri kümesinde daha fazla bilgi varsa genellikle veri ürünlerini daha yüksek bir fiyat noktasında satabilirler. Öte yandan satıcılar, miktarın kaliteden ödün vermediğinden emin olmadıkları takdirde ürünü hiçbir şekilde satamayacaklardır.

Veri kümesi zorlukları

Veri kümelerinin değerini anlamak, hayal gücü ve inovasyonun kapılarını açabilirken, veri kümeleri oluşturmanın getirdiği yaygın zorluklar hâlâ mevcuttur. Bu zorlukların doğrudan tanımlanması ve ele alınması, bir veri kümesinin uzun vadeli başarısı açısından önemlidir.

Veri kümelerinin karşılaştığı iki yaygın zorluk, belirgin bir rekabet avantajının olmaması ve ölçeklenebilirliği engelleyen zayıf veri kümesi temelleridir.

Rekabet avantajı eksikliği

İlk zorluk, benzersiz bilgileri piyasadaki diğer veri kaynaklarından daha etkili bir şekilde ortaya çıkaran bir veri kümesi oluşturmaktır. Veri kümeleri oluşturmak ve satmak diğer ürünlere çok benzer: onun rakiplerinden daha değerli olmasını istersiniz.

Günün sonunda veri alıcılarının, verileri tedarik etmek ve analiz etmek için sınırlı bütçeleri ve sınırlı bant genişliği vardır. Rekabet avantajı elde etmek için veri kümesi sağlayıcılarının daha düşük bir fiyat noktasını, daha fazla veri çeşitliliğini dikkate alması ve eyleme geçirilebilir bilgiler oluşturması gerekir.

Daha fazla verinin genellikle daha iyi olduğu doğru olsa da, veri kümesi oluşturucularının bu zorluktan kaçınmak için veri kümelerinin daha büyük bir veri stratejisinin neresine uyduğunu anlamaları önemlidir.

Zayıf temeller

Güçlü veri kümesi temelleri oluşturmak, veri ürünleri oluştururken sıklıkla gözden kaçırılan başka bir zorluktur.

Veri seti temelleri derken, toplanan verinin türü, toplanma şekli ve sunulma biçimini kastediyorum. Güçlü veri kümesi temellerinin eksikliği, zayıf veri kalitesine, uygulama zorluklarına ve ölçeklenebilirliğin engellenmesine neden olabilir.

Aslında EY tarafından yayınlanan bir rapora göre, "Bazı tahminler, bir veri kalitesi hatasını düzeltmenin maliyetini, ilk etapta onu önleme maliyetinin on katına çıkarıyor ve kötü veriler, stratejik kararların başarısız olmasına neden olduğunda, maliyet 100 katına çıkabilir.” Çoğu zaman veri sağlayıcılar, bir veri kümesinin sağladığı ürün ve fırsata aşırı derecede odaklanır ve geleceğe hazırlanmak için yapılması gereken titizliği göremezler.

Veri kümeleri bilgi eklemeye devam ettiğinde bunların gelecekte de uygulanabilir olması gerekir. EY'nin de belirttiği gibi, bu zorlukların üstesinden gelinememesi hem finansal hem de fırsat maliyetlerine yol açacaktır.

Daha iyi bir veri kümesi nasıl oluşturulur?

Artık veri kümelerinin önemi, veri kümelerinizin nicelik yerine kaliteye öncelik vermesini nasıl sağlayacağınız ve veri kümeleri hazırlarken bazı yaygın tuzaklar hakkında genel bir özete sahip olduğunuza göre, bir dahaki sefere bu fikirleri uyguladığınızdan emin olmak için işte size en büyük iki ipucum. bir veri kümesi.

Paydaşlarınızı anlayın

Bir veri alıcısının yerine, veri kümesinin hitap edeceği kullanım senaryolarını hayal edebilmelisiniz. Satış ekibinizin yerine kendinizi veri kümesinin değerini sattığınızı hayal edin. Ürün ekibinin yerinde, veri kümesinin uzun vadeli büyümesini ve gelişimini görebilmelisiniz.

Ürününüze farklı niyet ve hedeflerle bakmak, gizli güçlü ve zayıf yönleri vurgulayan diğer bakış açılarını ortaya çıkarır. Her bir paydaşın değerini tanıyabiliyorsanız veri kümeniz iyi bir başlangıç ​​noktasına sahip demektir.

Verileri açıklama alıştırması yapın

Her veri noktasının ne anlama geldiğini ve neden yararlı olduğunu öğretebiliyorsanız, veri kümesinde güvenilirlik oluşturursunuz ve aynı zamanda bunun kullanıcılar için sindirilebilir olmasını da sağlayabilirsiniz. Bir veri noktasının ne olduğunu ve neden dahil edildiğini etkili bir şekilde açıklayamıyorsanız, bu çok fazla bilgi eklediğinizin bir göstergesi olabilir.

Veri miktarının kalitesini düşürmesine asla izin vermemeniz gerektiğini unutmayın.

Yeni öğrenmeleri uygulayın

Veri dünyasındaki yenilikler hızla ilerliyor. Verilerdeki en son trendleri tanımlayıp uygulayabilmek, ürününüzün bir adım öne geçmesine yardımcı olacaktır. En son trendler hakkında güncel kalmak, daha fazla kullanım senaryosunu belirlemenize, zorlukların üstesinden gelmenize ve veri kümenizi geleceğe hazırlamanıza yardımcı olacaktır.

En yeni inovasyona veya en son modele uyum sağlayamasanız bile, sektörün nasıl değiştiğinin farkında olmak, veri stratejinizi uzun vadeli değere sahip olacak şekilde şekillendirmenize yardımcı olacaktır.

Herkes verileri sever

Yatırımcı raporları veri setimiz ile çalıştığım süre boyunca, veri setleriyle çalışmanın hem iyi hem de kötü yanlarıyla karşılaştım.

Veriler verimliliği artırabilir ve bir sorunla uğraşırken daha hesaplanmış sonuçlar üretebilir. Veriler aynı zamanda sistematik yanlışlıklara ve gelişme yeteneği olmayan bir ürüne aşırı güvenmeye de neden olabilir.

Verilerin veri kümelerinize nasıl daha iyi hizmet verebileceğini mi merak ediyorsunuz? Veri temizleme ve veri kalitesine öncelik vermenin neden önemli olduğu hakkında daha fazla bilgi edinin .