Cómo se pueden entender los datos externos y alternativos avanzados

Los datos externos se pueden utilizar para mejorar el negocio. Sin embargo, es importante examinar primero la fuente y la implementación de datos externos en los procesos de gestión.

Cada año, los datos externos se vuelven más útiles. La cantidad de aplicaciones de datos externos está aumentando a medida que la adquisición se vuelve más fácil y accesible para las empresas más pequeñas. Sin embargo, la gestión adecuada de los datos sigue siendo un problema. Un análisis de los últimos años muestra que incluso las empresas de renombre pueden tener problemas para administrar los datos.

Antes de continuar, recomiendo leer el artículo anterior sobre este tema. Sería mucho más fácil saltar a la adquisición y gestión de datos externos si ha realizado el trabajo preliminar necesario.

Comprender los datos externos

Esto puede parecer simple al principio. Los datos externos se pueden definir como cualquier dato adquirido fuera de una organización. A menudo se los denomina datos de terceros o de segundas partes en marketing.

Los datos externos pueden venir en muchas formas

Hay tres distinciones clave que se deben hacer entre los datos externos tradicionales y los avanzados. La primera es que la mayoría de la gente está familiarizada con las fuentes tradicionales de datos externos: registros gubernamentales y departamentos de estadísticas, comunicados de prensa, etc.

Aunque las empresas no lo utilizan con tanta frecuencia, todavía tiene un lugar en el sector financiero y en muchas otras industrias. Los datos externos avanzados tienen como objetivo llegar a un público más amplio.
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El monitoreo de Internet y la recopilación de datos automatizada pueden producir datos externos avanzados.

Muchas empresas utilizan datos externos avanzados, como el seguimiento de reseñas de clientes o el análisis de sentimientos de las redes sociales.

Los datos alternativos no son un tipo nuevo, sino de calidad. Aunque hay muchas formas de definirlo, la definición más común es que es lo opuesto a los datos tradicionales. Es el proceso de tomar datos que no se han usado con frecuencia y generar información procesable.

Las imágenes satelitales son un gran ejemplo de datos alternativos. Las imágenes satelitales son un gran ejemplo de datos alternativos.

La investigación ha demostrado que los inversores pueden deducir las fluctuaciones de valor de los participantes del mercado y los minoristas a partir de imágenes satelitales antes que nadie.

Los datos alternativos pueden ser útiles en tales situaciones para ayudarlo a tomar mejores decisiones de inversión.
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Integración de datos externos avanzados en canalizaciones existentes

Se necesita esfuerzo para recopilar datos externos. Esto contrasta con los datos internos que son principalmente el resultado de procesos comerciales. Estos datos solo se pueden obtener mediante la creación de un equipo interno para recopilarlos o su obtención a través de proveedores externos.

Antes de que pueda comenzar el web scraping, la recopilación automatizada de datos o el web scraping, hay tres cosas que debe decidir: qué tipo de datos, cómo funcionarán y adónde irán.

En los almacenes de datos, todos los datos comerciales deben almacenarse. Esto se aplica solo a los datos que no se usan a diario. Los datos externos se pueden utilizar para impulsar las operaciones diarias, así como para objetivos a más largo plazo.

Es posible que los datos no terminen en un almacén si se utilizan para operaciones diarias, como precios dinámicos. Es poco probable que el almacenamiento a largo plazo sea una opción en estos casos, ya que los precios dinámicos implican redes complejas de API, comparaciones matemáticas y cálculos.

¿Qué datos avanzados están disponibles de fuentes externas y otras fuentes?

Sin embargo, los datos externos o alternativos avanzados no se pueden entender a menos que se almacenen y analicen con información adicional. Estos casos requieren más planificación y son más complicados.

Primero , todos los datos deben recopilarse para un propósito específico. Este propósito suele ser para apoyar o desacreditar una hipótesis. De manera similar a las imágenes satelitales, los datos de tales imágenes deben conservarse a más largo plazo y analizarse manualmente. Se le debe asignar un tema y una expectativa.

En segundo lugar , es importante comprender que los datos alternativos pueden no ser útiles en ciertos casos. Los datos alternativos pueden no ser útiles en algunos casos, por ejemplo, porque a menudo se ha planteado la hipótesis de que ofrecen información sobre un fenómeno en particular, pero no se han probado a fondo.

En tercer lugar , los procesos de recopilación de datos necesitan más apoyo y mantenimiento que los tradicionales. La recolección avanzada de datos externos y alternativos no será posible si la empresa no cuenta con un analista o equipo de extracción.
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Estructuras de Soporte para Edificación

Se requieren estructuras de apoyo para hacer utilizables los datos externos o alternativos avanzados. Pueden ser bastante simples en algunos casos si los datos se adquirieron de un proveedor externo. Solo se necesitará un equipo de analistas de datos y algunas prácticas de gobierno. Sin embargo, la verificación de la calidad de los datos y otros procesos seguirán siendo necesarios.

Es aún más difícil si ningún proveedor de datos puede proporcionar la información requerida o si se debe formar un equipo interno por cualquier otro motivo.

Debido a que confío en mis colegas en el desarrollo técnico, no entraré en detalles. Para la mayoría de las empresas, es más fácil encontrar un proveedor que ofrezca soluciones de raspado.

Se requerirá un equipo de datos dedicado para administrar el flujo de información, particularmente si proviene de múltiples fuentes. Antes de que los datos puedan transferirse a un almacén, hay tres pasos críticos: normalización, limpieza y aseguramiento.

Los datos no se unificarán automáticamente. Puede haber corrupción o simplemente inexactitud.

Por lo tanto, la limpieza de datos es necesaria. Antes de que los datos se puedan mover, se deben limpiar. Esto implica fijar formatos y convenciones de nomenclatura, así como otros aspectos estructurales.

El aseguramiento de la calidad es esencial antes de que se puedan mover los datos. El aseguramiento de la calidad es aún más crítico en los casos en que los datos se compraron a un proveedor.
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Conclusión

Las cosas se complican aún más cuando hay datos externos involucrados en la canalización.

La recopilación de datos automatizada puede aumentar los costos, ya que requiere experiencia técnica, capacidades analíticas o ambas. Es importante planificar la integración de datos externos en los procesos comerciales.

Los datos externos pueden traer enormes beneficios y crear oportunidades de crecimiento completamente nuevas.