Cum pot fi înțelese datele externe și alternative avansate

Datele externe pot fi folosite pentru îmbunătățirea afacerii. Cu toate acestea, este important să examinăm mai întâi sursa și implementarea datelor externe în procesele de management.

În fiecare an, datele externe devin mai utile. Numărul de aplicații de date externe crește pe măsură ce achiziția devine mai ușoară și mai accesibilă pentru întreprinderile mai mici. Cu toate acestea, gestionarea corectă a datelor rămâne o problemă. O analiză a ultimilor câțiva ani arată că chiar și întreprinderile de renume pot avea probleme în gestionarea datelor.

Înainte de a continua, vă recomand să citiți articolul anterior pe acest subiect. Ar fi mult mai ușor să treceți la achiziția și gestionarea datelor externe dacă ați făcut lucrările necesare.

Înțelegerea datelor externe

Acest lucru poate părea simplu la început. Datele externe pot fi definite ca orice date obținute în afara unei organizații. Este adesea numită date de la terți sau de la a doua parte în marketing.

Datele externe pot veni sub mai multe forme

Există trei distincții cheie care trebuie făcute între datele externe tradiționale și cele avansate. Primul este că majoritatea oamenilor sunt familiarizați cu sursele tradiționale de date externe – evidențe guvernamentale și departamente de statistică, comunicate de presă etc.

Deși nu este folosit la fel de des de către întreprinderi, are totuși un loc în sectorul financiar și în multe alte industrii. Datele externe avansate urmăresc să ajungă la un public mai larg.
Citește și: Top 9 pluginuri WordPress de generare de clienți potențiali în 2021

Monitorizarea pe internet și colectarea automată a datelor pot produce date externe avansate.

Multe companii folosesc date externe avansate, cum ar fi urmărirea recenziilor clienților sau analiza sentimentului rețelelor sociale.

Datele alternative nu sunt un tip nou, ci mai degrabă de calitate. Deși există multe modalități de a o defini, cea mai comună definiție este aceea că este opusul datelor tradiționale. Este procesul de preluare a datelor care nu a fost folosită des și de generare de informații utile.

Imaginile din satelit sunt un exemplu excelent de date alternative. Imaginile din satelit sunt un exemplu excelent de date alternative.

Cercetările au arătat că investitorii pot deduce fluctuațiile de valoare ale participanților pe piață și ale comercianților cu amănuntul din imaginile prin satelit, înaintea oricui.

Datele alternative pot fi utile în astfel de situații pentru a vă ajuta să luați decizii de investiții mai bune.
Citește și: 11 cele mai bune moduri de a îmbunătăți dezvoltarea personală și auto-creșterea și beneficiile acesteia asupra vieții noastre

Integrarea datelor externe avansate în conductele existente

Este nevoie de efort pentru a colecta date externe. Acest lucru este în contrast cu datele interne care sunt în mare parte rezultatul proceselor de afaceri. Aceste date pot fi obținute numai prin crearea unei echipe interne pentru a le colecta sau prin aprovizionarea cu furnizori terți.

Înainte de a începe orice scraping web, colectare automată de date sau web scraping, trebuie să decideți trei lucruri: ce tip de date, cum vor funcționa și unde vor merge.

În depozitele de date, toate datele comerciale ar trebui să fie stocate. Acest lucru se aplică numai datelor care nu sunt utilizate zilnic. Datele externe pot fi folosite pentru a alimenta operațiunile de zi cu zi, precum și pentru obiective pe termen lung.

Este posibil ca datele să nu ajungă într-un depozit dacă sunt utilizate pentru operațiuni zilnice, cum ar fi stabilirea prețurilor dinamice. Este puțin probabil ca stocarea pe termen lung să fie o opțiune în aceste cazuri, deoarece prețurile dinamice implică rețele complexe de API-uri, comparații matematice și calcule.

Ce date avansate sunt disponibile din surse externe și din alte surse?

Cu toate acestea, datele externe avansate sau alternative nu pot fi înțelese decât dacă sunt stocate și analizate cu informații suplimentare. Aceste cazuri necesită mai multă planificare și sunt mai complicate.

În primul rând , toate datele trebuie colectate pentru un anumit scop. Acest scop este de obicei de a susține sau dezafirma o ipoteză. Similar imaginilor din satelit, datele din astfel de imagini ar trebui păstrate pe termen mai lung și analizate manual. Ar trebui să i se atribuie un subiect și o așteptare.

În al doilea rând , este important să înțelegeți că datele alternative se pot dovedi utile în anumite cazuri. Datele alternative pot să nu fie utile în unele cazuri, de exemplu, pentru că deseori sunt date despre care s-a presupus ipoteza că oferă perspective asupra unui anumit fenomen, dar nu au fost testate temeinic.

În al treilea rând , procesele de colectare a datelor necesită mai mult suport și întreținere decât cele tradiționale. Colectarea avansată a datelor externe și alternative nu va fi posibilă dacă compania nu are un analist sau o echipă de extracție.
Citește și: 10 tipuri de joburi de dezvoltator: joburi IT

Structuri de sprijin pentru constructii

Structurile suport sunt necesare pentru a face utilizabile date avansate externe sau alternative. Ele pot fi destul de simple în unele cazuri dacă datele au fost achiziționate de la un furnizor terță parte. Va fi nevoie doar de o echipă de analiști de date și de unele practici de guvernare. Cu toate acestea, verificarea calității datelor și alte procese vor fi în continuare necesare.

Este și mai dificil dacă niciun furnizor de date nu poate furniza informațiile necesare sau dacă trebuie formată o echipă internă din orice alt motiv.

Pentru că am încredere în colegii mei în dezvoltarea tehnică, nu voi intra în detalii. Pentru majoritatea afacerilor, este mai ușor să găsești un furnizor care oferă soluții de răzuire.

O echipă de date dedicată va fi necesară pentru a gestiona fluxul de informații, în special dacă aceasta provine din mai multe surse. Înainte ca datele să poată fi transferate într-un depozit, există trei pași critici: normalizare, curățare și asigurare.

Datele nu vor fi unificate automat. Poate exista corupție sau pur și simplu inexactitate.

Prin urmare, curățarea datelor este necesară. Înainte ca datele să poată fi mutate, acestea trebuie curățate. Aceasta implică repararea formatelor și convențiilor de denumire, precum și a altor aspecte structurale.

Asigurarea calității este esențială înainte ca datele să poată fi mutate. Asigurarea calității este și mai critică în cazurile în care datele au fost achiziționate de la un furnizor.
Citește și: 5 cele mai bune instrumente de planificare a capacității de resurse pentru echipe

Concluzie

Lucrurile devin și mai complicate atunci când sunt implicate date externe în conductă.

Colectarea automată a datelor poate crește costurile, deoarece necesită expertiză tehnică, capacități analitice sau ambele. Este important să se planifice integrarea datelor externe în procesele de afaceri.

Datele externe pot aduce beneficii enorme și pot crea oportunități de creștere cu totul noi.