La tua organizzazione soffre di affaticamento dei dati?

Nel mondo della finanza, i gestori degli investimenti sono sempre alla ricerca di nuove fonti di informazioni che forniscano una fonte precedentemente non sfruttata per la creazione di Alpha. Queste stesse fonti di dati sono chiamate Dati alternativi o fatica dei dati. Dati perché, beh, informazioni. Alternativo perché sono al di sopra e al di là dei tipici set di dati aziendali. A rischio di esagerare con il cliché, questo è ciò che innesca il "vantaggio ingiusto" che tutti continuiamo a cercare.

Il mercato dei dati alternativi è ancora molto grezzo e nascente. La spesa dell'azienda sta aumentando di anno in anno. Alcune delle fonti più popolari di dati alternativi sono state le transazioni con carta di credito, i dati raccolti online , i dati di geolocalizzazione dai cellulari, ecc. Ergo, la necessità di punti dati alternativi meno invadenti.

Mentre il mercato dei dati alternativi è attualmente fiorente nonostante i problemi di sicurezza e si prevede che nel 2020 varrà ben 350 milioni di dollari, quasi il doppio rispetto ai 183 milioni di dollari del 2016, nel 2019 le aziende hanno sofferto di affaticamento dei dati alternativi. Ti chiedi? Sì, è altrettanto autoesplicativo. Mi viene in mente il vecchio adagio “Vini vecchio in bottiglia nuova”. Lo stesso gruppo di set di dati viene riconfezionato e venduto agli stessi gruppi di gestori di hedge fund, che perdono tempo prezioso nella preparazione dei dati anziché nell'analisi. A quel punto, il mercato si satura di nuove aziende: tutte offriranno la stessa promessa di intuizioni competitive.

Informazioni personalizzate sicure

Ci sono alcuni passaggi di base dell'ordine di igiene che puoi eseguire per evitare l'affaticamento dei dati alternativi. Il primo passo è assicurarsi di proteggere le informazioni su misura e specifiche per l'azienda che faranno progredire la tua attività. Questo è il grande fattore di differenziazione se vuoi andare piano con la fatica. Grazie alle ripercussioni del crescente interesse per i dati alternativi, ci sono una moltitudine di società di ricerca che offrono le migliori informazioni sui dati alternativi e/o vendono set di dati alternativi a investitori, gestori di denaro, agenti di viaggio e chiunque altro voglia cavalcare questo pony. Immagina gli stessi set di dati, le stesse intuizioni tratte dallo stesso set di dati, gli stessi punti perseguibili basano le intuizioni tratte dallo stesso set di dati dall'impresa A e dall'impresa B. Con solo una piccola differenza. Entrambi sono completamente inconsapevoli di utilizzare le stesse informazioni l'uno contro l'altro.

I feed di dati alternativi possono essere tutto ciò che non è considerato "tradizionale" da una determinata azienda. Le linee stanno davvero diventando sfocate. Ciò che allora era considerato non convenzionale è oggi uno dei maggiori fattori di decisione di marketing. Bisogna fare attenzione che ciò che è considerato "alternativo" per te, non dovrebbe diventare lo standard del settore nel prossimo anno. Ciò significa che tutti avranno uguale accesso ai dati che hai speso molte energie per raccogliere.

Letargia alternativa dei dati

È lo scraping delle attività e il mantenimento dei dati "mainstream" così come sono. Prendersi il tempo e l'energia per racimolare, mantenere e gestire grandi quantità di dati alternativi è assolutamente tangenziale al cerchio principale di interesse. Allora qual è il grande colpevole qui? Sì, hai indovinato. Letargia.

Set di dati alternativi di solito comprendono informazioni estratte da una pletora di fonti e siti Web. Il processo di scraping dei dati può farti deragliare dall'analisi dei risultati e dall'estrazione di approfondimenti. Per non parlare della maggiore portata dell'errore umano e della doppiezza. La raschiatura è il primo grande passo. Poi lo sta standardizzando. Deve essere in un formato "standard" per avere un senso. Questo è l'unico modo in cui la macchina può apprendere e automatizzare il processo.

Ora che abbiamo il formato in atto, il passo successivo è disegnare il vero intento dei dati raccolti. Sai come l'inglese americano e l'inglese britannico differiscono notevolmente? Non siamo gli unici a trovarlo fastidioso. Ad esempio, ci sono due modi distinti in cui è possibile scrivere una singola data. Il 27 maggio 2021 può essere scritto come 27/5/2021 o 27/5/2021, e non dobbiamo dirti che tipo di ripercussione avrebbe questa differenza sui dati raccolti. Quindi, devi raschiare, standardizzare, trarre approfondimenti e prendere decisioni aziendali strategiche. Con il minimo sforzo umano.

Sbarazzarsi dell'affaticamento dei dati

Non menzioniamo mai problemi per i quali non abbiamo soluzioni. Ci sono un sacco di cose con cui potresti iniziare:

• Automazione: questo è un gioco da ragazzi. Abbiamo appena spiegato gli effetti di errori umani apparentemente innocui. Il più delle volte, i dati raschiati vengono lasciati come file autonomi che vengono quindi integrati manualmente. Proprio come la standardizzazione automatizzata dei dati, l'automazione del processo di integrazione riduce drasticamente la fatica che si insinua nel lavoro orientato al lavoro e consente al team di incanalare tutti i propri sforzi sull'analisi dei dati. L'integrazione dei dati può essere resa libera dall'uomo preparando i dati con le API per supportare l'integrazione perfetta con i sistemi aziendali interni e creare set di dati robusti ai fini dell'analisi.
• Esternalizzare: ha sempre senso automatizzare le attività banali. Soprattutto dove è necessario un livello di competenza tecnica. Assicurati solo di includere una clausola di esclusività non concorrenziale. Altrimenti, troveresti gli stessi dati nelle mani dei tuoi rivali. E sarebbe un peccato.
• Su misura: se decidi di esternalizzare tutto l'aiuto alternativo per i dati, collabora con un'azienda in grado di creare set di dati personalizzati per il tuo marchio. Un approccio taglia unica non volerà qui. Devono avere le giuste capacità di integrazione dei dati web. L'integrazione dei dati tratta l'intero ciclo di vita dei dati estratti dal Web come un unico processo coeso, con particolare attenzione alla qualità e al controllo dei dati.

Esistono miliardi di altri modi per evitare assolutamente l'affaticamento dei dati estraendo dati personalizzati . È bella. Analisi del sentiment della sezione dei commenti sui canali dei social media, dati della carta di credito per decifrare il comportamento di spesa dei consumatori (per quanto disapprovato). Utilizzo di immagini satellitari e/o di sorveglianza per contare le auto nei parcheggi. Devi solo dire al tuo fornitore di servizi di web scraper di raccogliere l'esatta natura dei dati di cui hai bisogno. Questo è tutto. Uccidi la fatica. Sei destinato a cose migliori.