Como os dados externos e alternativos avançados podem ser entendidos

Dados externos podem ser usados ​​para melhoria de negócios. No entanto, é importante examinar primeiro a fonte e a implementação de dados externos nos processos de gerenciamento.

A cada ano, os dados externos se tornam mais úteis. O número de aplicativos de dados externos está aumentando à medida que a aquisição se torna mais fácil e acessível para empresas menores. No entanto, o gerenciamento adequado de dados continua sendo um problema. Uma análise dos últimos anos mostra que mesmo empresas renomadas podem ter problemas para gerenciar dados.

Antes de continuar, recomendo a leitura do artigo anterior sobre este assunto. Seria muito mais fácil pular para a aquisição e gerenciamento de dados externos se você tivesse feito o trabalho de base necessário.

Noções básicas sobre dados externos

Isso pode parecer simples no início. Dados externos podem ser definidos como quaisquer dados adquiridos fora de uma organização. Geralmente é chamado de dados de terceiros ou de terceiros em marketing.

Dados externos podem vir de várias formas

Há três distinções principais a serem feitas entre dados externos tradicionais e avançados. A primeira é que a maioria das pessoas está familiarizada com as fontes tradicionais de dados externos – registros governamentais e departamentos de estatísticas, comunicados de imprensa, etc.

Embora não seja usado com tanta frequência pelas empresas, ainda tem um lugar no setor financeiro e em muitos outros setores. Dados externos avançados visam atingir um público mais amplo.
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O monitoramento da Internet e a coleta automatizada de dados podem produzir dados externos avançados.

Muitas empresas usam dados externos avançados, como rastreamento de avaliações de clientes ou análise de sentimentos de mídia social.

Dados alternativos não são um tipo novo, mas sim de qualidade. Embora existam muitas maneiras de defini-lo, a definição mais comum é que é o oposto dos dados tradicionais. É o processo de coletar dados que não foram usados ​​com frequência e gerar insights acionáveis.

As imagens de satélite são um ótimo exemplo de dados alternativos. As imagens de satélite são um ótimo exemplo de dados alternativos.

A pesquisa mostrou que os investidores podem deduzir as flutuações de valor dos participantes do mercado e varejistas a partir de imagens de satélite antes de qualquer outra pessoa.

Dados alternativos podem ser úteis em tais situações para ajudá-lo a tomar melhores decisões de investimento.
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Integração de dados externos avançados em pipelines existentes

É preciso esforço para coletar dados externos. Isso contrasta com os dados internos, que são principalmente resultado de processos de negócios. Esses dados só podem ser obtidos criando uma equipe interna para coletá-los ou adquirindo-os por meio de fornecedores terceirizados.

Antes que qualquer web scraping, coleta automatizada de dados ou web scraping possa começar, há três coisas que você precisa decidir: que tipo de dados, como eles funcionarão e para onde irão.

Em data warehouses, todos os dados de negócios devem ser armazenados. Isso se aplica apenas a dados que não estão sendo usados ​​diariamente. Os dados externos podem ser usados ​​para impulsionar as operações do dia-a-dia, bem como para metas de longo prazo.

Os dados podem não terminar em um warehouse se estiverem sendo usados ​​para operações diárias, como preços dinâmicos. É improvável que o armazenamento de longo prazo seja uma opção nesses casos, pois os preços dinâmicos envolvem redes complexas de APIs, comparações matemáticas e cálculos.

Quais dados avançados estão disponíveis de fontes externas e outras fontes?

No entanto, dados avançados externos ou alternativos não podem ser entendidos a menos que sejam armazenados e analisados ​​com informações adicionais. Esses casos exigem mais planejamento e são mais complicados.

Primeiro , todos os dados devem ser coletados para uma finalidade específica. Esse propósito geralmente é apoiar ou desmascarar uma hipótese. Semelhante às imagens de satélite, os dados dessas imagens devem ser mantidos por mais tempo e analisados ​​manualmente. Deve ser atribuído um assunto e uma expectativa.

Segundo , é importante entender que dados alternativos podem não ser úteis em certos casos. Dados alternativos podem não ser úteis em alguns casos, por exemplo, porque muitas vezes são dados que foram hipotetizados para oferecer insights sobre um fenômeno específico, mas não foram completamente testados.

Terceiro , os processos de coleta de dados precisam de mais suporte e manutenção do que os tradicionais. A coleta avançada de dados externos e alternativos não será possível se a empresa não tiver um analista ou equipe de extração.
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Estruturas de Apoio à Construção

Estruturas de suporte são necessárias para tornar utilizáveis ​​dados avançados externos ou alternativos. Eles podem ser bastante simples em alguns casos se os dados forem adquiridos de um fornecedor terceirizado. Será necessária apenas uma equipe de analistas de dados e algumas práticas de governança. No entanto, a verificação da qualidade dos dados e outros processos ainda serão necessários.

É ainda mais difícil se nenhum fornecedor de dados puder fornecer as informações necessárias ou se uma equipe interna precisar ser formada por qualquer outro motivo.

Como confio em meus colegas no desenvolvimento técnico, não entrarei em detalhes. Para a maioria das empresas, é mais fácil encontrar um fornecedor que ofereça soluções de raspagem.

Será necessária uma equipe de dados dedicada para gerenciar o fluxo de informações, principalmente se vier de várias fontes. Antes que os dados possam ser transferidos para um warehouse, há três etapas críticas: normalização, limpeza e garantia.

Os dados automaticamente não serão unificados. Pode haver corrupção ou simplesmente imprecisão.

A limpeza de dados é, portanto, necessária. Antes que os dados possam ser movidos, eles devem ser limpos. Isso envolve a fixação de formatos e convenções de nomenclatura, bem como outros aspectos estruturais.

A garantia de qualidade é essencial antes que os dados possam ser movidos. A garantia de qualidade é ainda mais crítica nos casos em que os dados foram adquiridos de um fornecedor.
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Conclusão

As coisas ficam ainda mais complicadas quando dados externos estão envolvidos no pipeline.

A coleta automatizada de dados pode aumentar os custos, pois requer conhecimento técnico, recursos analíticos ou ambos. É importante planejar a integração de dados externos nos processos de negócios.

Dados externos podem trazer enormes benefícios e criar oportunidades de crescimento inteiramente novas.