Bagaimana Data Eksternal dan Alternatif Tingkat Lanjut dapat Dipahami

Data eksternal dapat digunakan untuk peningkatan bisnis. Namun, penting untuk terlebih dahulu memeriksa sumber dan implementasi data eksternal ke dalam proses manajemen.

Setiap tahun, data eksternal menjadi lebih berguna. Jumlah aplikasi data eksternal meningkat karena akuisisi menjadi lebih mudah dan lebih mudah diakses oleh bisnis kecil. Namun, manajemen data yang tepat tetap menjadi masalah. Analisis beberapa tahun terakhir menunjukkan bahwa bahkan perusahaan terkenal pun dapat mengalami masalah dalam mengelola data.

Sebelum saya melanjutkan, saya sarankan membaca artikel sebelumnya tentang hal ini. Akan jauh lebih mudah untuk terjun ke akuisisi dan manajemen data eksternal jika Anda telah melakukan dasar yang diperlukan.

Memahami Data Eksternal

Ini mungkin tampak sederhana pada awalnya. Data eksternal dapat didefinisikan sebagai data yang diperoleh di luar organisasi. Ini sering disebut data pihak ketiga atau pihak kedua dalam pemasaran.

Data eksternal bisa datang dalam berbagai bentuk

Ada tiga perbedaan utama yang harus dibuat antara data eksternal tradisional dan lanjutan. Yang pertama adalah bahwa kebanyakan orang akrab dengan sumber tradisional data eksternal – catatan pemerintah dan departemen statistik, siaran pers, dll.

Meskipun tidak sering digunakan oleh bisnis, ia masih memiliki tempat di sektor keuangan dan banyak industri lainnya. Data eksternal lanjutan bertujuan untuk menjangkau khalayak yang lebih luas.
Baca juga: Top 9 WordPress Lead Generation Plugin pada tahun 2021

Pemantauan internet dan pengumpulan data otomatis dapat menghasilkan data eksternal tingkat lanjut.

Banyak perusahaan menggunakan data eksternal lanjutan, seperti pelacakan ulasan pelanggan atau analisis sentimen media sosial.

Data alternatif bukanlah jenis baru, melainkan kualitas. Meskipun ada banyak cara untuk mendefinisikannya, definisi yang paling umum adalah kebalikan dari data tradisional. Ini adalah proses mengambil data yang belum sering digunakan dan menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Citra satelit adalah contoh data alternatif yang bagus. Citra satelit adalah contoh data alternatif yang bagus.

Penelitian telah menunjukkan bahwa investor dapat menyimpulkan fluktuasi nilai pelaku pasar dan pengecer dari citra satelit sebelum orang lain.

Data alternatif mungkin berguna dalam situasi seperti itu untuk membantu Anda membuat keputusan investasi yang lebih baik.
Baca juga: 11 cara terbaik untuk Meningkatkan Pengembangan Pribadi dan Pertumbuhan Diri dan Manfaatnya bagi Kehidupan Kita

Integrasi data eksternal lanjutan ke dalam jalur pipa yang ada

Dibutuhkan upaya untuk mengumpulkan data eksternal. Hal ini berbeda dengan data internal yang sebagian besar merupakan hasil dari proses bisnis. Data ini hanya dapat diperoleh dengan membuat tim internal untuk mengumpulkannya atau dengan mengambilnya melalui pemasok pihak ketiga.

Sebelum pengikisan web, pengumpulan data otomatis, atau pengikisan web dapat dimulai, ada tiga hal yang perlu Anda putuskan: jenis data apa, cara kerjanya, dan ke mana ia akan pergi.

Di gudang data, semua data bisnis harus disimpan. Ini hanya berlaku untuk data yang tidak digunakan setiap hari. Data eksternal dapat digunakan untuk mendukung operasi sehari-hari serta untuk tujuan jangka panjang.

Data mungkin tidak berakhir di gudang jika digunakan untuk operasi sehari-hari seperti penetapan harga dinamis. Penyimpanan jangka panjang tidak mungkin menjadi opsi dalam kasus ini karena penetapan harga dinamis melibatkan jaringan API yang kompleks, perbandingan matematis, dan komputasi.

Data lanjutan apa yang tersedia dari sumber eksternal dan sumber lain?

Namun, data eksternal atau alternatif lanjutan tidak dapat dipahami kecuali disimpan dan dianalisis dengan informasi tambahan. Kasus-kasus ini membutuhkan lebih banyak perencanaan dan lebih rumit.

Pertama , Semua data harus dikumpulkan untuk tujuan tertentu. Tujuan ini biasanya untuk mendukung atau menyanggah hipotesis. Mirip dengan citra satelit, data dari citra tersebut harus disimpan dalam jangka waktu yang lebih lama dan dianalisis secara manual. Itu harus diberi subjek dan harapan.

Kedua , Penting untuk dipahami bahwa data alternatif mungkin tidak terbukti berguna dalam kasus-kasus tertentu. Data alternatif mungkin tidak berguna dalam beberapa kasus, misalnya, karena seringkali data yang telah dihipotesiskan menawarkan wawasan tentang fenomena tertentu, tetapi belum diuji secara menyeluruh.

Ketiga , proses pengumpulan data membutuhkan lebih banyak dukungan dan pemeliharaan daripada yang tradisional. Pengumpulan data eksternal dan alternatif lanjutan tidak akan mungkin dilakukan jika perusahaan tidak memiliki tim analis atau ekstraksi.
Baca juga: 10 Jenis Pekerjaan Pengembang: Pekerjaan IT

Struktur Pendukung untuk Bangunan

Struktur pendukung diperlukan untuk membuat data eksternal atau alternatif yang canggih dapat digunakan. Mereka bisa sangat sederhana dalam beberapa kasus jika data diperoleh dari vendor pihak ketiga. Hanya tim analis data yang akan dibutuhkan dan beberapa praktik tata kelola. Namun, pemeriksaan kualitas data, dan proses lainnya, akan tetap diperlukan.

Lebih sulit lagi jika tidak ada vendor data yang dapat memberikan informasi yang dibutuhkan atau jika tim internal harus dibentuk karena alasan lain.

Karena saya memercayai rekan-rekan saya dalam pengembangan teknis, saya tidak akan membahas detailnya. Untuk sebagian besar bisnis, lebih mudah untuk menemukan vendor yang menawarkan solusi scraping.

Tim data khusus akan diperlukan untuk mengelola aliran informasi, terutama jika itu berasal dari berbagai sumber. Sebelum data dapat ditransfer ke gudang, ada tiga langkah penting: normalisasi, pembersihan, dan jaminan.

Data secara otomatis tidak akan menyatu. Mungkin ada korupsi atau hanya ketidakakuratan.

Oleh karena itu, pembersihan data diperlukan. Sebelum data dapat dipindahkan, data tersebut harus dibersihkan. Ini melibatkan memperbaiki format dan konvensi penamaan serta aspek struktural lainnya.

Jaminan kualitas sangat penting sebelum data dapat dipindahkan. Jaminan kualitas bahkan lebih penting dalam kasus di mana data telah dibeli dari vendor.
Baca juga: 5 Alat Perencanaan Kapasitas Sumber Daya Terbaik untuk Tim

Kesimpulan

Hal-hal menjadi lebih rumit ketika data eksternal terlibat dalam pipeline.

Pengumpulan data otomatis dapat meningkatkan biaya karena memerlukan keahlian teknis, kemampuan analitis, atau keduanya. Penting untuk merencanakan integrasi data eksternal ke dalam proses bisnis.

Data eksternal dapat membawa manfaat yang sangat besar dan menciptakan peluang pertumbuhan yang sama sekali baru.