고급 외부 및 대체 데이터를 이해하는 방법

외부 데이터는 비즈니스 개선을 위해 사용할 수 있습니다. 그러나 먼저 외부 데이터의 출처와 관리 프로세스에 대한 구현을 검토하는 것이 중요합니다.

매년 외부 데이터가 더욱 유용해집니다. 소규모 비즈니스에서 획득이 더 쉽고 더 쉽게 액세스할 수 있게 됨에 따라 외부 데이터 애플리케이션의 수가 증가하고 있습니다. 그러나 적절한 데이터 관리가 여전히 문제입니다. 지난 몇 년 동안의 분석에 따르면 유명 기업도 데이터 관리에 어려움을 겪을 수 있습니다.

계속하기 전에 이 주제에 대한 이전 기사를 읽는 것이 좋습니다. 필요한 기초 작업을 완료했다면 외부 데이터 수집 및 관리에 뛰어드는 것이 훨씬 쉬울 것입니다.

외부 데이터 이해

이것은 처음에는 간단해 보일 수 있습니다. 외부 데이터는 조직 외부에서 획득한 모든 데이터로 정의할 수 있습니다. 마케팅에서는 종종 제3자 또는 제2자 데이터라고 합니다.

외부 데이터는 다양한 형태로 제공될 수 있습니다.

기존의 외부 데이터와 고급 외부 데이터 사이에는 세 가지 주요 차이점이 있습니다. 첫 번째는 대부분의 사람들이 정부 기록 및 통계 부서, 보도 자료 등 기존의 외부 데이터 소스에 익숙하다는 것입니다.

기업에서 자주 사용되지는 않지만 금융 부문 및 기타 여러 산업 분야에서 여전히 자리를 차지하고 있습니다. 고급 외부 데이터는 더 많은 청중에게 도달하는 것을 목표로 합니다.
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인터넷 모니터링 및 자동화된 데이터 수집은 고급 외부 데이터를 생성할 수 있습니다.

많은 회사에서 고객 리뷰 추적 또는 소셜 미디어 감정 분석과 같은 고급 외부 데이터를 사용합니다.

대체 데이터는 새로운 유형이 아니라 품질입니다. 정의하는 방법은 여러 가지가 있지만 가장 일반적인 정의는 기존 데이터의 반대입니다. 자주 사용되지 않은 데이터를 가져와 실행 가능한 통찰력을 생성하는 프로세스입니다.

위성 이미지는 대체 데이터의 좋은 예입니다. 위성 이미지는 대체 데이터의 좋은 예입니다.

연구에 따르면 투자자는 다른 누구보다 먼저 위성 이미지에서 시장 참가자와 소매업체의 가치 변동을 추론할 수 있습니다.

대체 데이터는 이러한 상황에서 더 나은 투자 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
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고급 외부 데이터를 기존 파이프라인에 통합

외부 데이터를 수집하려면 노력이 필요합니다. 이는 대부분 비즈니스 프로세스의 결과인 내부 데이터와 대조됩니다. 이 데이터는 수집할 사내 팀을 만들거나 제3자 공급업체를 통해 소싱해야만 얻을 수 있습니다.

웹 스크래핑, 자동화된 데이터 수집 또는 웹 스크래핑을 시작하기 전에 결정해야 할 세 가지 사항이 있습니다. 데이터 유형, 작동 방식, 데이터 이동 위치입니다.

데이터 웨어하우스에는 모든 비즈니스 데이터가 저장되어야 합니다. 이것은 매일 사용되지 않는 데이터에만 적용됩니다. 외부 데이터는 일상적인 운영과 장기적인 목표를 위해 사용될 수 있습니다.

데이터가 동적 가격 책정과 같은 일일 작업에 사용되는 경우 데이터가 웨어하우스에 저장되지 않을 수 있습니다. 동적 가격 책정에는 복잡한 API 웹, 수학적 비교 및 ​​계산이 포함되므로 장기 저장은 이러한 경우 옵션이 아닐 것입니다.

외부 소스 및 기타 소스에서 사용할 수 있는 고급 데이터는 무엇입니까?

그러나 고급 외부 또는 대체 데이터는 추가 정보와 함께 저장 및 분석되지 않는 한 이해할 수 없습니다. 이러한 경우에는 더 많은 계획이 필요하고 더 복잡합니다.

첫째 , 모든 데이터는 특정 목적을 위해 수집되어야 합니다. 이 목적은 일반적으로 가설을 지지하거나 반박하기 위한 것입니다. 위성 이미지와 마찬가지로 이러한 이미지의 데이터는 장기간 보관하고 수동으로 분석해야 합니다. 그것은 주제와 기대치를 할당해야 합니다.

둘째 , 대체 데이터가 특정 경우에 유용하지 않을 수 있음을 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대체 데이터는 특정 현상에 대한 통찰력을 제공할 것으로 가정되었지만 철저히 테스트되지 않은 데이터이기 때문에 일부 경우에 유용하지 않을 수 있습니다.

셋째 , 데이터 수집 프로세스는 기존 프로세스보다 더 많은 지원과 유지 관리가 필요합니다. 회사에 분석가나 추출 팀이 없으면 고급 외부 및 대체 데이터 수집이 불가능합니다.
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건축을 위한 지지 구조물

고급 외부 또는 대체 데이터를 사용할 수 있도록 하려면 지원 구조가 필요합니다. 데이터를 타사 공급업체에서 얻은 경우 경우에 따라 매우 간단할 수 있습니다. 데이터 분석가 팀과 일부 거버넌스 관행만 있으면 됩니다. 그러나 데이터 품질 검증 및 기타 프로세스는 여전히 필요합니다.

데이터 공급업체가 필요한 정보를 제공할 수 없거나 다른 이유로 사내 팀을 구성해야 하는 경우에는 더욱 어렵습니다.

나는 기술 개발에서 동료를 신뢰하기 때문에 세부 사항에 대해서는 언급하지 않겠습니다. 대부분의 기업에서 스크래핑 솔루션을 제공하는 공급업체를 찾는 것이 더 쉽습니다.

정보의 흐름을 관리하려면 전담 데이터 팀이 필요하며, 특히 정보가 여러 출처에서 오는 경우에는 더욱 그렇습니다. 데이터를 웨어하우스로 전송하기 전에 정규화, 정리 및 보증의 세 가지 중요한 단계가 있습니다.

데이터는 자동으로 통합되지 않습니다. 손상되거나 단순히 부정확할 수 있습니다.

따라서 데이터 정리가 필요합니다. 데이터를 이동하려면 먼저 정리해야 합니다. 여기에는 형식 및 명명 규칙 및 기타 구조적 측면을 수정하는 작업이 포함됩니다.

데이터를 이동하기 전에 품질 보증이 필수적입니다. 공급업체로부터 데이터를 구매한 경우 품질 보증이 훨씬 더 중요합니다.
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결론

파이프라인에 외부 데이터가 포함되면 상황은 훨씬 더 복잡해집니다.

자동화된 데이터 수집은 기술 전문 지식, 분석 기능 또는 둘 다를 필요로 하므로 비용을 증가시킬 수 있습니다. 외부 데이터를 비즈니스 프로세스에 통합하기 위한 계획을 세우는 것이 중요합니다.

외부 데이터는 엄청난 이점을 가져오고 완전히 새로운 성장 기회를 창출할 수 있습니다.