Comment comprendre les données externes et alternatives avancées

Les données externes peuvent être utilisées pour l'amélioration de l'entreprise. Cependant, il est important d'examiner d'abord la source et la mise en œuvre des données externes dans les processus de gestion.

Chaque année, les données externes deviennent plus utiles. Le nombre d'applications de données externes augmente à mesure que l'acquisition devient plus facile et plus accessible aux petites entreprises. Cependant, la bonne gestion des données reste un problème. Une analyse des dernières années montre que même les entreprises renommées peuvent avoir du mal à gérer les données.

Avant de continuer, je vous recommande de lire l'article précédent sur ce sujet. Il serait beaucoup plus facile de se lancer dans l'acquisition et la gestion de données externes si vous avez fait le travail de base nécessaire.

Comprendre les données externes

Cela peut paraître simple au premier abord. Les données externes peuvent être définies comme toutes les données acquises en dehors d'une organisation. On parle souvent de données tierces ou de seconde partie en marketing.

Les données externes peuvent prendre plusieurs formes

Il y a trois distinctions clés à faire entre les données externes traditionnelles et avancées. La première est que la plupart des gens sont familiers avec les sources traditionnelles de données externes - services des archives gouvernementales et des statistiques, communiqués de presse, etc.

Bien qu'il ne soit pas utilisé aussi souvent par les entreprises, il a toujours sa place dans le secteur financier et dans de nombreuses autres industries. Les données externes avancées visent à atteindre un public plus large.
Lisez aussi : Top 9 des plugins de génération de leads WordPress en 2021

La surveillance d'Internet et la collecte automatisée de données peuvent produire des données externes avancées.

De nombreuses entreprises utilisent des données externes avancées, telles que le suivi des avis clients ou l'analyse des sentiments des médias sociaux.

Les données alternatives ne sont pas un nouveau type, mais plutôt de qualité. Bien qu'il existe de nombreuses façons de le définir, la définition la plus courante est qu'il s'agit de l'opposé des données traditionnelles. C'est le processus qui consiste à prendre des données qui n'ont pas été souvent utilisées et à générer des informations exploitables.

L'imagerie satellite est un excellent exemple de données alternatives. L'imagerie satellite est un excellent exemple de données alternatives.

La recherche a montré que les investisseurs peuvent déduire les fluctuations de valeur des acteurs du marché et des détaillants à partir de l'imagerie satellite avant tout le monde.

Des données alternatives peuvent être utiles dans de telles situations pour vous aider à prendre de meilleures décisions d'investissement.
Lisez aussi: 11 meilleures façons d'améliorer le développement personnel et la croissance personnelle et ses avantages sur notre vie

Intégration de données externes avancées dans les pipelines existants

Il faut des efforts pour collecter des données externes. Cela contraste avec les données internes qui sont principalement le résultat de processus métier. Ces données ne peuvent être obtenues qu'en créant une équipe interne pour les collecter ou en s'approvisionnant auprès de fournisseurs tiers.

Avant de commencer tout grattage Web, collecte de données automatisée ou grattage Web, vous devez décider de trois choses : quel type de données, comment elles fonctionneront et où elles iront.

Dans les entrepôts de données, toutes les données commerciales doivent être stockées. Cela s'applique uniquement aux données qui ne sont pas utilisées quotidiennement. Les données externes peuvent être utilisées pour alimenter les opérations quotidiennes ainsi que pour des objectifs à plus long terme.

Les données peuvent ne pas se retrouver dans un entrepôt si elles sont utilisées pour des opérations quotidiennes telles que la tarification dynamique. Il est peu probable que le stockage à long terme soit une option dans ces cas, car la tarification dynamique implique des réseaux complexes d'API, des comparaisons mathématiques et des calculs.

Quelles données avancées sont disponibles à partir de sources externes et d'autres sources ?

Cependant, les données avancées externes ou alternatives ne peuvent être comprises que si elles sont stockées et analysées avec des informations supplémentaires. Ces cas nécessitent plus de planification et sont plus compliqués.

Tout d'abord, toutes les données doivent être collectées dans un but précis. Ce but est généralement de soutenir ou de démystifier une hypothèse. Comme pour l'imagerie satellitaire, les données de ces images doivent être conservées à plus long terme et analysées manuellement. Il convient de lui attribuer un sujet et une attente.

Deuxièmement , il est important de comprendre que des données alternatives peuvent ne pas s'avérer utiles dans certains cas. Les données alternatives peuvent ne pas être utiles dans certains cas, par exemple, parce qu'il s'agit souvent de données dont on a supposé qu'elles offrent un aperçu d'un phénomène particulier, mais qui n'ont pas été testées de manière approfondie.

Troisièmement , les processus de collecte de données nécessitent plus de soutien et de maintenance que les processus traditionnels. La collecte avancée de données externes et alternatives ne sera pas possible si l'entreprise ne dispose pas d'une équipe d'analystes ou d'extraction.
Lisez aussi : 10 types d'emplois de développeur : emplois en TI

Structures de support pour la construction

Des structures de support sont nécessaires pour rendre utilisables les données avancées externes ou alternatives. Ils peuvent être assez simples dans certains cas si les données ont été acquises auprès d'un fournisseur tiers. Seule une équipe d'analystes de données sera nécessaire et quelques pratiques de gouvernance. Cependant, la vérification de la qualité des données et d'autres processus seront toujours nécessaires.

C'est encore plus difficile si aucun fournisseur de données ne peut fournir les informations requises ou si une équipe interne doit être formée pour toute autre raison.

Parce que je fais confiance à mes collègues du développement technique, je n'entrerai pas dans les détails. Pour la plupart des entreprises, il est plus facile de trouver un fournisseur qui propose des solutions de scraping.

Une équipe dédiée aux données sera nécessaire pour gérer le flux d'informations, en particulier si elles proviennent de plusieurs sources. Avant que les données puissent être transférées vers un entrepôt, il y a trois étapes critiques : la normalisation, le nettoyage et l'assurance.

Les données automatiquement ne seront pas unifiées. Il peut y avoir corruption ou simplement inexactitude.

Un nettoyage des données est donc nécessaire. Avant que les données puissent être déplacées, elles doivent être nettoyées. Cela implique de fixer les formats et les conventions de nommage ainsi que d'autres aspects structurels.

L'assurance qualité est essentielle avant que les données puissent être déplacées. L'assurance qualité est encore plus critique dans les cas où les données ont été achetées auprès d'un fournisseur.
Lisez également : 5 meilleurs outils de planification de la capacité des ressources pour les équipes

Conclusion

Les choses deviennent encore plus compliquées lorsque des données externes sont impliquées dans le pipeline.

La collecte de données automatisée peut augmenter les coûts car elle nécessite une expertise technique, des capacités d'analyse ou les deux. Il est important de planifier l'intégration des données externes dans les processus métier.

Les données externes peuvent apporter d'énormes avantages et créer des opportunités de croissance entièrement nouvelles.