Wie fortgeschrittene externe und alternative Daten verstanden werden können

Externe Daten können zur Verbesserung des Geschäfts verwendet werden. Es ist jedoch wichtig, zunächst die Quelle und die Implementierung externer Daten in Managementprozesse zu untersuchen.

Externe Daten werden von Jahr zu Jahr nützlicher. Die Zahl der externen Datenanwendungen nimmt zu, da die Erfassung für kleinere Unternehmen einfacher und zugänglicher wird. Die ordnungsgemäße Datenverwaltung bleibt jedoch ein Problem. Eine Analyse der letzten Jahre zeigt, dass selbst renommierte Unternehmen Probleme beim Datenmanagement haben können.

Bevor ich fortfahre, empfehle ich, den vorherigen Artikel zu diesem Thema zu lesen. Es wäre viel einfacher, in die externe Datenerfassung und -verwaltung einzusteigen, wenn Sie die notwendige Vorarbeit geleistet haben.

Externe Daten verstehen

Das mag zunächst einfach erscheinen. Externe Daten können als alle Daten definiert werden, die außerhalb einer Organisation erfasst werden. Im Marketing werden sie oft als Third-Party- oder Second-Party-Daten bezeichnet.

Externe Daten können in vielen Formen vorliegen

Es gibt drei wichtige Unterscheidungen zwischen traditionellen und fortgeschrittenen externen Daten. Erstens sind die meisten Menschen mit den traditionellen Quellen externer Daten vertraut – Regierungsbehörden und Statistikabteilungen, Pressemitteilungen usw.

Obwohl es von Unternehmen nicht so oft verwendet wird, hat es immer noch einen Platz im Finanzsektor und in vielen anderen Branchen. Erweiterte externe Daten zielen darauf ab, ein breiteres Publikum zu erreichen.
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Internetüberwachung und automatisierte Datenerfassung können erweiterte externe Daten erzeugen.

Viele Unternehmen verwenden erweiterte externe Daten, wie z. B. die Nachverfolgung von Kundenbewertungen oder die Stimmungsanalyse in sozialen Medien.

Alternative Daten sind keine neue Art, sondern Qualität. Obwohl es viele Möglichkeiten gibt, es zu definieren, ist die gebräuchlichste Definition, dass es sich um das Gegenteil von traditionellen Daten handelt. Es ist der Prozess, Daten zu nehmen, die nicht oft verwendet wurden, und umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.

Satellitenbilder sind ein hervorragendes Beispiel für alternative Daten. Satellitenbilder sind ein hervorragendes Beispiel für alternative Daten.

Untersuchungen haben gezeigt, dass Anleger die Wertschwankungen von Marktteilnehmern und Einzelhändlern vor allen anderen aus Satellitenbildern ableiten können.

Alternative Daten können in solchen Situationen nützlich sein, um Ihnen zu helfen, bessere Anlageentscheidungen zu treffen.
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Integration fortschrittlicher externer Daten in bestehende Pipelines

Es ist aufwändig, externe Daten zu sammeln. Dies steht im Gegensatz zu internen Daten, die meist das Ergebnis von Geschäftsprozessen sind. Diese Daten können nur durch die Einrichtung eines internen Teams zur Erfassung oder durch Beschaffung über Drittanbieter erhalten werden.

Bevor mit Web Scraping, automatisierter Datenerfassung oder Web Scraping begonnen werden kann, müssen Sie drei Dinge entscheiden: welche Art von Daten, wie sie funktionieren und wohin sie gehen sollen.

In Data Warehouses sollten alle Geschäftsdaten gespeichert werden. Dies gilt nur für Daten, die nicht täglich verwendet werden. Externe Daten können sowohl für den täglichen Betrieb als auch für längerfristige Ziele verwendet werden.

Die Daten landen möglicherweise nicht in einem Lager, wenn sie für den täglichen Betrieb wie die dynamische Preisgestaltung verwendet werden. Eine langfristige Speicherung ist in diesen Fällen wahrscheinlich keine Option, da die dynamische Preisgestaltung komplexe Webs von APIs, mathematischen Vergleichen und Berechnungen beinhaltet.

Welche erweiterten Daten sind aus externen Quellen und anderen Quellen verfügbar?

Fortgeschrittene externe oder alternative Daten können jedoch nicht verstanden werden, wenn sie nicht mit zusätzlichen Informationen gespeichert und analysiert werden. Diese Fälle erfordern mehr Planung und sind komplizierter.

Erstens sollten alle Daten für einen bestimmten Zweck gesammelt werden. Dieser Zweck besteht normalerweise darin, eine Hypothese zu unterstützen oder zu entlarven. Ähnlich wie bei Satellitenbildern sollten Daten aus solchen Bildern längerfristig aufbewahrt und manuell analysiert werden. Ihm sollte ein Thema und eine Erwartung zugeordnet werden.

Zweitens ist es wichtig zu verstehen, dass sich alternative Daten in bestimmten Fällen möglicherweise nicht als nützlich erweisen. Alternative Daten sind in manchen Fällen möglicherweise nicht nützlich, weil es sich zum Beispiel oft um Daten handelt, von denen angenommen wurde, dass sie Einblicke in ein bestimmtes Phänomen bieten, aber nicht gründlich getestet wurden.

Drittens benötigen Datenerfassungsprozesse mehr Unterstützung und Wartung als herkömmliche Prozesse. Eine erweiterte externe und alternative Datenerfassung ist nicht möglich, wenn das Unternehmen nicht über ein Analysten- oder Extraktionsteam verfügt.
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Stützstrukturen für Gebäude

Um fortgeschrittene externe oder alternative Daten nutzbar zu machen, sind unterstützende Strukturen erforderlich. Sie können in einigen Fällen recht einfach sein, wenn die Daten von einem Drittanbieter bezogen wurden. Es werden nur ein Datenanalyseteam und einige Governance-Praktiken benötigt. Eine Überprüfung der Datenqualität und andere Prozesse sind jedoch weiterhin erforderlich.

Noch schwieriger wird es, wenn kein Datenlieferant die erforderlichen Informationen liefern kann oder aus anderen Gründen ein internes Team gebildet werden muss.

Da ich meinen Kollegen in der technischen Entwicklung vertraue, gehe ich nicht ins Detail. Für die meisten Unternehmen ist es einfacher, einen Anbieter zu finden, der Scraping-Lösungen anbietet.

Ein dediziertes Datenteam ist erforderlich, um den Informationsfluss zu verwalten, insbesondere wenn er aus mehreren Quellen stammt. Bevor Daten in ein Warehouse übertragen werden können, gibt es drei entscheidende Schritte: Normalisierung, Bereinigung und Sicherung.

Daten werden nicht automatisch vereinheitlicht. Es kann zu Korruption oder einfach zu Ungenauigkeiten kommen.

Eine Datenbereinigung ist daher notwendig. Bevor Daten verschoben werden können, müssen sie bereinigt werden. Dabei geht es um die Festlegung von Formaten und Namenskonventionen sowie weitere strukturelle Aspekte.

Qualitätssicherung ist unerlässlich, bevor Daten verschoben werden können. Die Qualitätssicherung ist sogar noch kritischer in Fällen, in denen Daten von einem Anbieter gekauft wurden.
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Fazit

Noch komplizierter wird es, wenn externe Daten in die Pipeline eingebunden werden.

Die automatisierte Datenerfassung kann die Kosten erhöhen, da sie technisches Fachwissen, Analysefähigkeiten oder beides erfordert. Es ist wichtig, die Integration externer Daten in Geschäftsprozesse zu planen.

Externe Daten können enorme Vorteile bringen und völlig neue Wachstumschancen schaffen.