假数据可能会让您付出太多代价

无数公司的战略依赖于数据,但很多公司并不能确保各种数据的质量控制,直到他们因为虚假数据导致做出错误决策的时候,才会发现原来是数据收集过程出现了问题,但是此时,已经晚了。因此,确保数据质量的一致性,准确性应该是数据收集工作的最终目标。

数据收集到有价值的数据将是物超所值

我们从网络上收集数据进行分析从而获得对市场更深刻的见解,并让我们在竞争中获得优势。然而,伟大的洞察力需要伟大的数据。如果你的数据质量不够高,你的洞察力就会很差,这是个大问题。

曾经有人说:如果你能抓取数据,你可以赚 1 美元。如果您抓取优质数据并为其增加一些价值,您可以赚 10 美元。如果你能用这些数据来预测未来,你就可以赚 100 美元。从 1 美元到 100 美元的这个概念强调了为什么数据质量是目前数据收集最关注的话题。

不良数据的影响

很多公司根据不良数据购买在线和离线广告。他们广告打到了错误的领域,损失了数十万美元的收入。

还有很多公司被客户提起诉讼。从不正确和低质量数据中得出的分析结果而采取的策略是会对客户的业务造成损害的,很多情况,会导致你损失客户,是你最糟糕的噩梦。

了解数据收集质量的背景

大多数数据收集系统从一开始就没有考虑到数据质量。数据质量属性可能会在不同方面发生变化,例如使用不适当的 IP 地址来收集数据。

例如,当您从加拿大的网站进行抓取时,使用位于欧洲的 IP 是否合适?并非如此,在这种情况下,您可能会看到基于出口的定价、不同的税收和海关信息,而不是本地焦点信息。

另一方面,让我们想象一下在讲法语的魁北克浏览网站。在这种情况下,使用法国 IP 或比利时 IP 可能是正确的,他们也说法语,并且这些国家之间有很多互动和贸易。

这就是像 Luminati 这样的专业代理真正闪耀的地方。luminati(Bright Data)就用于特定网站或地区的最佳地理位置提供建议,并且可以确保您只使用安全、可信的 IP,这些 IP 不会被列入黑名单并且适合手头的任务。

数据的永恒性

不仅需要像大多数公司和人们一样在收集过程结束时检查数据质量,而且需要在所有阶段检查数据质量。这是关键部分——您需要衡量从数据收集点一直到终点的质量,在终点处将数据交付给最终的数据消费者。

您应该遵循哪些参数?您需要确保数据的真实性——数据的及时性满足业务需求并且符合最初的预期目的。

数据质量对不同的组织和不同的人意味着不同的东西。它是关于根据您认为适合用途的内容来衡量数据的真实性,并确定数据是否及时。

我们在网络上收集的大部分数据都非常受时间限制。价格、航班可用性、酒店房间、股票价值、刚刚发布的新闻文章——所有这些都是基于时间的。因此,我们需要确保在整个数据收集过程中都考虑到所有这些不同的参数。

人工智能和机器学习不能解决你所有的问题

目前有很多关于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的讨论。像 Tensorflow 和深度学习这样的词正在流行。许多人认为这是解决所有问题的灵丹妙药。然而——它不是。

虽然所有这些技术都有其一席之地,但有时在数据质量方面最好的机器学习只是一段编写良好的数据库 SQL 代码——老派、简单、简单。

基础知识并不难;它通常不需要 AI 和 ML。它要求您花一些时间了解是什么使您的数据适合用途并在整个数据管道中对其进行跟踪。确保您始终保持相同的质量水平。

AI 和 ML 很棒,但不是全部。在尝试花哨之前,首先要掌握基础知识。

创造额外价值的永无止境的旅程

目前最大的挑战是:缺乏行业知识、缺乏经验以及将事情提升到新水平所需的技能。我们需要停止每一步都重新发明轮子,并作为一个行业共同努力,为我们所有的数据消费者分享知识并改善结果。 

随着行业的发展和消费者对网络数据细微差别的了解程度越来越高,他们将需要更高水平的自动化。它们还需要复杂性,最重要的是,还需要附加值。说“我们将从该网站获取那条数据并将其以 CSV 文件形式呈现给您”的时代已经一去不复返了。每个人都可以做到这一点——它现在是一种商品。我们需要在此基础上增加价值。

不不断创新和不断突破,在数据链的每个点都增加价值的公司将被抛在后面。挑战在于我们如何停止重新发明轮子,使用行业最佳实践,站在现有行业合作伙伴的肩膀上,并利用它们来帮助您在特定业务中取得成功。

网络数据有一百万种用途。每个人都有足够的空间——我们不需要只有一家占主导地位的公司。如果您查看一个网页,可能有一百家不同的公司采用完全相同的数据并以不同的方式对其进行转换,从而为不同的结果提供不同的见解。没有必要为之争吵。如果我们分享知识、智慧和技术——这对每个人都会更好。

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