利用高質量數據提升：製作和維護強大數據集的技巧

數據正在改變世界的運作方式。

各個行業的企業都在爭先恐後地實施基於數據的方法和實踐。

最近，人工智能的繁榮改變了公司進行數據分析的方式。 在 G2，我們發現了實施數據策略的日益增長的需求，並構建了優化的解決方案，以幫助我們的客戶在市場中獲得優勢。

今年夏天，我作為實習生加入 G2 數據解決方案團隊。 我們的團隊專注於為 70 多家風險投資 (VC)、私募股權 (PE)、對沖基金和諮詢公司提供另類數據見解，以支持他們的軟件投資策略。

另類數據是指在傳統來源之外收集的一類數據。 我們的數據解決方案產品源自 G2 的主平台，是投資公司的採購、盡職調查和投資組合管理工作的強大資源。

數據分析和投資的交叉點對我來說很著迷，我可以自由地投入到自己的數據項目中。 我使用Snowflake （一種可擴展的數據云軟件）處理我們的一個投資者報告數據集。

雖然充滿了有價值的信息，但該數據集的非結構化性質使其難以消化和創建可操作的見解。 在處理數據集的幾週時間裡，我能夠壓縮數據、量化信息並創建自己的自定義評分系統，以提供跨多個產品和時間線的比較指標。

雖然我對了解數據清理的細微差別以及如何使見解更加可見感到滿意，但我仍然想了解好數據集與壞數據集的區別。

什麼是數據集？

《劍橋詞典》將數據集定義為獨立信息集的集合，這些信息集被計算機視為單個單元。

最容易將數據集想像為一個大型單元格表，就像您在電子表格中看到的那樣。 每個單元格代表一個數據點，以及構成該數據點內容的行和列的相關信息。 使用此示例，數據集是充當單個單元的整個單元格表。

數據可以有多種形式。 雖然 G2 擁有大量開放數據（每個人都可以自由訪問、使用和重新分發的數據），但我們擁有多種數據產品，可以揭示獨特的見解。

我們如何處理和分析數據？

通常，我們的客戶通過 AWS S3 存儲桶或 Snowflake 接收數據。 將數據集上傳到系統後，客戶可以執行適合其需求的任何類型的數據分析。 數據分析可以包括構建數據可視化工具、創建複雜的算法來預測結果或利用人工智能來提高效率。

數據集的重要性

儘管數據如今變得越來越普遍，但它並不總是業務戰略的重要組成部分。 直到最近，公司仍能夠在不使用複雜數據集的情況下發展壯大。 這就引出了一個問題：為什麼數據集如此重要？

數據集可以通過解決痛點、揭示獨特的見解以及在業務運營中提供信號和自動化來為企業帶來額外的好處。

每個企業都面臨著挑戰，而缺乏信息往往是一個原因。 構建良好的數據集可以解決無法從傳統來源收集信息的問題。 人類研究所的一篇文章指出，隨著替代數據源的出現，“這些數據的用戶可以利用他們的建模專業知識和市場知識來克服投資者可獲得的信息中的漏洞和差距，從而保持自己的優勢。”

如果企業是一個人，那麼數據就像食物和水——生存所必需的。 如果您的企業身體感到疼痛，那麼找到可以補充您的高級見解並填補任何空白的數據就很重要。 但數據集不僅需要填補空白，還需要填補空白。 他們在解決問題時還可以揭示全新的觀點。

獲得獨特的見解在商業世界中並不是什麼新鮮事。 如果每個人都能訪問相同的信息，就很難創新並超越競爭對手。

利用替代數據集是獲得這種競爭優勢的一種日益增長的手段。 有了更多的信息，企業就能獲得新的視角，並能夠豐富他們的決策。 一旦他們通過解決自己的痛點並擴展市場視角來描繪出全貌，就可以利用數據來自動化這些實踐。

提高準確性和效率是數據的最大優勢之一。 通過識別關鍵數據信號，企業能夠調整其業務戰略，以與數據支持的 KPI 保持一致。 在此過程中，企業自然會創建工作流程，在達到某些拐點時觸發自動操作。

以一家私人投資公司為例。 在現代數據科學出現之前，投資公司在決定投資地點之前必須進行廣泛的採購和盡職調查。 通過訪問現代替代數據集，許多公司只需將其數據集上傳到聚合工具中並運行複雜的建模和算法即可加快決策過程。 通過這樣做，企業可以節省資金、提高準確性並控制流程質量。

數據質量與數量

雖然創建一個包含所有可用數據的數據集可能很誘人，但它可能並不總是最有效地創造價值。

數據量是一個簡單的概念，指的是數據集中有多少可用信息。 然而，數據質量是一個更複雜的概念。 雖然擁有強大的數據質量可能意味著很多事情，但 Acceldata.io 的首席執行官 Rohit Choudhary表示，“渴望擁有可靠、準確和乾淨的數據仍然應該始終是重中之重。”

換句話說，數據集的價值並不取決於它們提供的覆蓋範圍，而是取決於它們向用戶提供可操作信息的能力。

設計數據集時，您希望數據可靠且準確。 在 G2，我們能夠將我們的評論數據直接連接到留下這些評論的軟件用戶。 當數據和現實之間建立直接聯繫時，用戶會信任該數據，因為他們能夠輕鬆識別其來源和上下文。

準確並不一定意味著完美。 準確性是指數據集不會讓用戶在得出結論時誤入歧途； 準確性還意味著數據集在其能力範圍內提供價值。

我們的評論數據集確實聲稱全面代表了客戶對產品的看法，但它提供了來自真實客戶的公正且經過驗證的評論，可供軟件買家、賣家和投資者使用。 當您的數據質量基本良好時，您的產品就會有價值。

這並不是說擁有大量數據是一件壞事，因為事實並非如此。 大量數據對於企業項目或解決更廣泛的用例非常有價值。

此外，數據集的龐大性質培養了數據分析過程中更高的創造力，並提供了更多收集獨特信息的機會。

為了實現商業案例，如果數據集中有更多信息，數據供應商通常能夠以更高的價格出售其數據產品。 另一方面，如果供應商不仔細確保數量不影響質量，他們將根本無法銷售產品。

數據集挑戰

雖然了解數據集的價值可以打開想像力和創新的閘門，但構建數據集仍然面臨著普遍的挑戰。 正面識別並解決這些挑戰對於數據集的長期成功非常重要

數據集面臨的兩個常見挑戰是缺乏明顯的競爭優勢和抑制可擴展性的數據集基礎薄弱。

缺乏競爭優勢

第一個挑戰是創建一個數據集，以比市場上其他數據源更有效的方式揭示獨特信息。 構建和銷售數據集與任何其他產品非常相似：您希望它比競爭對手更有價值。

歸根結底，數據購買者用於獲取和分析數據的預算和帶寬都有限。 為了獲得競爭優勢，數據集提供商必須考慮更低的價格、更多種類的數據，並創建可行的見解。

雖然數據越多越好，但數據集構建者必須了解他們的數據集在更大的數據策略中的位置，以避免這一挑戰。

基礎薄弱

創建強大的數據集基礎是創建數據產品時經常被忽視的另一個挑戰。

通過數據集基礎，我指的是收集的數據類型、收集數據的方式以及數據呈現的格式。 缺乏強大的數據集基礎可能會導致數據質量差、實施挑戰並阻礙可擴展性。

事實上，根據安永發布的一份報告，“一些估計認為，糾正數據質量錯誤的成本是預防數據質量錯誤成本的十倍，而且，當不良數據導致戰略決策失敗時，成本可能會膨脹到100 倍。” 通常，數據提供者非常關注數據集提供的產品和機會，而可能忽視為未來做好準備而必須付出的努力。

一旦數據集繼續添加信息，它們就必須能夠在未來仍然適用。 正如安永所提到的，如果不能解決這些挑戰，將導致財務和機會成本。

如何構建更好的數據集

現在您已經了解了數據集的重要性、如何確保數據集優先考慮質量而不是數量，以及製作數據集時的一些常見陷阱，以下是我的兩個最大的技巧，以確保您在下次使用時實現這些想法一個數據集。

了解您的利益相關者

站在數據購買者的角度，您應該能夠設想數據集將解決的用例。 站在銷售團隊的角度，想像一下您自己正在銷售數據集的價值。 站在產品團隊的角度，你應該能夠看到數據集的長期增長和發展。

以不同的意圖和目標查看您的產品可以揭示其他觀點，突出隱藏的優勢和劣勢。 如果您能夠認識到每個利益相關者的價值，那麼您的數據集就有了一個良好的起點。

練習解釋數據

如果您能夠教授每個數據點的含義以及其有用的原因，您就可以在數據集中建立可信度，並且還可以確保用戶可以理解它。 如果您無法有效解釋數據點是什麼以及為何包含該數據點，則可能表明您包含了太多信息。

請記住，決不應該讓數據數量降低其質量。

實施新的學習

數據世界的創新正在迅速發展。 能夠識別並實施最新的數據趨勢將有助於您的產品取得優勢。 及時了解最新趨勢將有助於識別更多用例、應對挑戰並為未來準備數據集。

即使您無法適應最新的創新或最新的模式，了解行業的變化也將幫助您制定數據策略，使其具有長期價值。

每個人都喜歡數據

在我使用投資者報告數據集的過程中，我遇到了使用數據集的好處和壞處。

處理問題時，數據可以提高效率並產生更經過計算的結果。 數據還可能導致系統錯誤以及對沒有進化能力的產品的過度依賴。

想知道數據如何更好地為您的數據集服務？ 詳細了解數據清理以及為什麼必須優先考慮數據質量。