Что такое сбор данных
Сбор данных
Сбор данных [data collection] — процесс получения данных от источников их регистрации, т.е. их фиксирование на носителях данных (документах, машинных носителях и т.п.). В экономике регистрации подвергаются данные: а) постоянного первичного учета; б) уже подвергнутые обработке, производные (данные разного рода отчетов о производственной деятельности отдельных хозяйственных звеньев за определенные периоды, о движении обобщающих показателей развития народного хозяйства и др.); в) периодического наблюдения экономических явлений (в том числе статистических обследований, переписей, опросов); г) о ходе и результатах экономических экспериментов.
Регистрация данных может производиться вручную, механизированным, автоматизированным и автоматическим способами.
Собранные данные образуют первичную информацию и подвергаются процессам дальнейшей переработки (см. Обработка данных), для получения промежуточной и конечной информации и ее использования.
Смотреть что такое «Сбор данных» в других словарях:
сбор данных — Автоматический съем данных с промышленной или экспериментальной установки с помощью датчиков. [http://www.morepc.ru/dict/] сбор данных Операция получения данных, например, от клавиатуры, сканера или в автоматическом режиме от записывающего или… … Справочник технического переводчика
сбор данных — 3.135 сбор данных (data collection): Сбор информации об изделиях, расчете времени, персонале, партиях изделий и других критических объектах для своевременного управления производством. Источник: ГОСТ Р … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
сбор данных — duomenų rinkimas statusas T sritis automatika atitikmenys: angl. data acquisition vok. Datenerfassung, f; Datensammlung, f rus. сбор данных, m pranc. saisie des données, f … Automatikos terminų žodynas
сбор данных о прибытиях и отъездах — Сбор данных для информационной системы «Прибытия и отъезды». ОКОИ должен разработать процедуру сбора информации для каждой категории и подкатегории клиентов Игр в соответствии с договоренностью с ответственным лицом или органом этой… … Справочник технического переводчика
сбор данных в интерактивном режиме — — [Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993] Тематики информационные технологии в целом EN on line acquisitionOLA … Справочник технического переводчика
сбор данных и управление данными — — [А.С.Гольдберг. Англо русский энергетический словарь. 2006 г.] Тематики энергетика в целом EN data acquisition and controlDAC … Справочник технического переводчика
сбор данных о техническом обслуживании — — [http://slovarionline.ru/anglo russkiy slovar neftegazovoy promyishlennosti/] Тематики нефтегазовая промышленность EN maintenance data collection … Справочник технического переводчика
сбор данных с разделением времени — — [Л.Г.Суменко. Англо русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.] Тематики информационные технологии в целом EN time sharing data acquisition … Справочник технического переводчика
сбор данных, информации — — [http://www.iks media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324] Тематики электросвязь, основные понятия EN capture … Справочник технического переводчика
Сбор данных об обстановке — процесс добывания (получения), накопления и обработки информации, необходимой для принятия управленческих решений на защиту и охрану ГГ, а также для управления войсками и органами ПС РФ при ведении ими служебно боевых действий. Осуществляется… … Пограничный словарь
Что такое сбор данных и за какими событиями следить в первую очередь
Если вы клиентоориентированная компания, как мы в Carrot quest, то одна из главных ваших задач — понимание проблем клиентов, а также сбор инсайтов о том, как они пользуются продуктом и когда получают наибольшую ценность от него.
Поэтому один из важнейших этапов работы с продуктом: сервисом, сайтом или мобильным приложением — сбор данных о пользователях.
Анализ действий пользователей позволяет улучшить показатели по вовлечению в продукт, оттоку клиентов, конверсии, а также настроить коммуникацию и увеличить выручку.
Сегодня поговорим о том, что такое события, зачем их анализировать и какие данные можно собирать о пользователях внутри сервиса, сайта или приложения. А подробный гайд по подбору событий совсем скоро опубликуем во второй части этого материала.
Что такое событие
Вся аналитика по пользователям строится на событиях или эвентах (от англ. events). События — это действия или шаги, которые совершает пользователь внутри продукта. Событием может быть открытие приложения, регистрация, создание аккаунта, просмотр видео, добавление товара в корзину, загрузка фотографии и т.д.
Только вам решать, какие данные собирать для аналитики. Если данных будет слишком много, вам сложно будет их качественно анализировать и наоборот — аналитика одного или двух событий бесполезна: вы не сможете определить, как работает сервис, как в него вовлекаются пользователи и настроить правильную коммуникацию с ними.
Зачем анализировать события
Этот список можно продолжать бесконечно. Самое главное, вы не узнаете ни об одной из проблем без правильно настроенного сбора данных.
Собирать все необходимые данные по событиям — один из самых важных шагов на пути к пониманию, как ваши пользователи вовлекаются в продукт.
В чем отличие мобильной аналитики от сбора данных в вебе
Раньше компании отделяли аналитику в мобильных приложениях от сбора данных в вебе. Но такой подход уходит в прошлое. Большинство современных аналитических платформ трекают пользователей сразу в мобильном приложении и на десктопе. Теперь вы можете получать склеенные данные по пользователю из мобилки и веба. Это значит, вы будете знать, что один и тот же пользователь делал в приложении и на сайте.
Разница экранов у девайсов приводит к небольшим различиям в сборе данных. В мобильном приложении значительно меньше экран и пользователи совершают действия с помощью прикосновений, свайпов и удержаний элементов экрана. В результате в мобильном приложении как правило меньше опций в плане навигации.
На компьютере у пользователей значительно больше экраны и действия совершаются с помощью кликов, двойных кликов и использования клавиатуры. Аналитика в вебе обычно включает в себя больше взаимодействий, контента и ссылок на страницу.
Как устроен сбор данных
Аналитика внутри сайта или мобильного приложения отслеживает уникальных пользователей: что они делали, куда заходили, а также их географию.
Сбор данных там, где начинается аналитика
Понимание информации начинается со сбора данных. Технологии Intel® поддерживают инновационные методы сбора данных на периферии.
Выводы в отношении сбора данных:
Сбор и обработка данных — первый шаг конвейера данных для поддержки бизнес-аналитики, исследований, разработки и принятия решений.
Методы сбора данных быстро развиваются, растет разнообразие устройств интернета вещей, генерирующих данные на периферии, и аналитикам приходится работать с постоянно растущими базами данных, которые обрабатываются высокопроизводительными вычислительными системами.
Корпорация Intel предлагает передовые технологии для уровней процессора, сети и хранения, обеспечивающие быстрый сбор данных и их доступность на периферии, в облаке и ЦОД.
Сбор данных — первый шаг к аналитике. По мере развития периферийных технологий и Интернета вещей все больше разнообразных устройств используются для сбора все большего количества типов данных. Технологии Intel® работают, помогая упростить и ускорить процесс сбора данных из многочисленных источников и их сохранения в центре облака.
Сбор данных — первый шаг к аналитике. По мере развития периферийных технологий и Интернета вещей все больше разнообразных устройств используются для сбора все большего количества типов данных. Технологии Intel® работают, помогая упростить и ускорить процесс сбора данных из многочисленных источников и их сохранения в центре облака.
Что такое сбор данных?
Сбор данных или обработка данных — это первый шаг в конвейере данных, предусматривающий сбор информации из разнообразных источников. Цель сбора данных — предоставить необходимую информацию для бизнес-аналитики, исследований и принятия решений. Во многих случаях решения на основе данных могут приниматься в месте генерирования данных. Например, на умном производстве компьютерное зрение с ИИ может использоваться для контроля качества готовой продукции на производственной линии. В других случаях анализ может занимать намного больше времени и включать обработку нескольких петабайт данных, например, в таких сложных вычислительных задачах как геномное секвенирование. По мере развития интернета вещей, периферийных технологий и технологий ЦОД, методы и решения сбора данных становятся все более разнообразными.
Структурированные и неструктурированные данные
Существует два основных типа данных: структурированные и неструктурированные. Некоторые эксперты также используют термин полуструктурированные в отношении данных, имеющих характеристики обоих первых типов.
И структурированные, и неструктурированные данные могут собираться с метаданными, то есть с данными о самих этих данных. Например, цифровые камеры собирают метаданные о дате и времени съемки и оборудовании камеры, и эти метаданные включаются в файл цифровой фотографии.
Источники и способы сбора данных
Сбор данных описывает один из двух процессов: аналитики могут собирать и курировать информацию в базах данных и переносить ее в ЦОД или облачную среду для обработки; в то время как датчики интернета вещей, камеры и другие устройства могут собирать данные на периферии. Во многих случаях при работе с периферийным Интернетом вещей эти данные обрабатываются практически в реальном времени на периферийных серверах, что позволяет использовать их для автоматизированного обнаружения дефектов на умных заводах, интеллектуального управления трафиком в умных городах и т. п. Данные, собираемые на периферии, также можно перемещать в облако для дальнейшей обработки и анализа.
Источники и способы сбора данных стали более диверсифицированными и теперь включают:
Современная стратегия сбора данных может включать широкий спектр таких методик и источников.
Устройства сбора данных на периферии
Технологические требования стратегии сбора данных зависят от того, где генерируются данные и чего организация хочет добиться с помощью этих данных. Существует два важных преимущества обработки данных в том месте, где они собираются или генерируются. Первое преимущество заключается в том, что рабочие нагрузки не нужно перемещать в облако, так что организации могут сэкономить за счет более низких требований к сетевой инфраструктуре. Второе преимущество заключается в том, что обработка данных в месте их генерирования обеспечивает аналитику практически в реальном времени.
Устройства интернета вещей могут воспользоваться преимуществами процессоров машинного зрения Intel Atom® или Intel® Movidius™ Myriad™ X для обеспечения необходимой производительности для аудио-визуальных или сенсорных потоков на периферии. В зависимости от сценария использования, эти процессоры также хорошо подойдут для использования в небольших корпусах или даже на открытом воздухе. В случае периферийных рабочих нагрузок с большими объемами данных, таких как логическая обработка данных ИИ на нескольких видеопотоках, устройства ИИ и периферийные серверы с процессорами Intel® Core™ 11-го поколения или масштабируемыми процессорами Intel® Xeon® 3-го поколения обеспечивают более высокую пропускную способность данных, чем сами по себе периферийные серверы. Эти серверы также открывают более широкие возможности связи с разъемами расширения PCIe, благодаря чему системные интеграторы могут добавить дополнительные ускорители для конкретных моделей развертывания.
Технология сбора данных для облака и ЦОД
Перенос вычислительных нагрузок на периферию не всегда целесообразен. Если для конкретного решения требуется быстрое вертикальное масштабирование ресурсов сверх уровня, доступного на периферийном устройстве, то обработка данных в облаке будет более эффективной. Некоторые рабочие задачи требуют таких объемов вычислительных ресурсов, памяти и ресурсов хранения, что для своевременного генерирования результатов им требуется инфраструктура ЦОД или высокопроизводительных вычислений. В этих случаях технологии сбора данных будут наиболее эффективными в сбалансированной конфигурации, сочетающей в себе ключевые усовершенствования для вычислительных систем, систем хранения и сетевых систем и обеспечивающей более эффективное использование платформы и доступность данных.
Ваша комплексная стратегия сбора данных
Обширный портфель Intel от периферии до облака обеспечивает производительность, пропускную способность и доступность данных, необходимые для быстрого, согласованного и надежного сбора и обработки данных. Корпорация Intel предлагает комплексный фундамент для вашего конвейера данных, позволяя использовать интеллектуальные периферийные устройства, сетевые решения с высокой пропускной способностью и высокую производительность вычислений с несколькими точками входа и форм-факторами. Решения Intel® позволяют организациям быстро перемещать данные, получать полезные аналитические данные и использовать их с пользой.
Что такое сбор данных и за какими событиями следить в первую очередь
Если вы клиентоориентированная компания, то одна из главных ваших задач — понимание проблем клиентов, а также сбор инсайтов о том, как они пользуются продуктом и когда получают наибольшую ценность от него.
Поэтому один из важнейших этапов работы с продуктом: сервисом, сайтом или мобильным приложением — сбор данных о пользователях.
Анализ действий пользователей позволяет улучшить показатели по вовлечению в продукт, оттоку клиентов, конверсии, а также настроить коммуникацию и увеличить выручку.
Сегодня поговорим о том, что такое события, зачем их анализировать и какие данные можно собирать о пользователях внутри сервиса, сайта или приложения. А подробный гайд по подбору событий совсем скоро опубликуем во второй части этого материала.
Что такое событие
Вся аналитика по пользователям строится на событиях или эвентах (от англ. events). События — это действия или шаги, которые совершает пользователь внутри продукта. Событием может быть открытие приложения, регистрация, создание аккаунта, просмотр видео, добавление товара в корзину, загрузка фотографии и т. д.
Только вам решать, какие данные собирать для аналитики. Если данных будет слишком много, вам сложно будет их качественно анализировать и наоборот — аналитика одного или двух событий бесполезна: вы не сможете определить, как работает сервис, как в него вовлекаются пользователи и настроить правильную коммуникацию с ними.
Зачем анализировать события
Есть несколько проблем с которыми вы можете столкнуться после запуска сайта или приложения:
Этот список можно продолжать бесконечно. Самое главное, вы не узнаете ни об одной из проблем без правильно настроенного сбора данных.
Собирать все необходимые данные по событиям — один из самых важных шагов на пути к пониманию, как ваши пользователи вовлекаются в продукт.
В чем отличие мобильной аналитики от сбора данных в вебе
Раньше компании отделяли аналитику в мобильных приложениях от сбора данных в вебе. Но такой подход уходит в прошлое. Большинство современных аналитических платформ трекают пользователей сразу в мобильном приложении и на десктопе. Теперь вы можете получать склеенные данные по пользователю из мобилки и веба. Это значит, вы будете знать, что один и тот же пользователь делал в приложении и на сайте.
Разница экранов у девайсов приводит к небольшим различиям в сборе данных. В мобильном приложении значительно меньше экран и пользователи совершают действия с помощью прикосновений, свайпов и удержаний элементов экрана. В результате в мобильном приложении как правило меньше опций в плане навигации.
На компьютере у пользователей значительно больше экраны и действия совершаются с помощью кликов, двойных кликов и использования клавиатуры. Аналитика в вебе обычно включает в себя больше взаимодействий, контента и ссылок на страницу.
Как устроен сбор данных
Аналитика внутри сайта или мобильного приложения отслеживает уникальных пользователей: что они делали, куда заходили, а также их географию.
Каждый раз, когда в сервисе происходит какое-либо действие, аналитика записывает эти данные. Обычно собираются действия:
Александра Каменских
Знакомлю читателей блога Carrot quest с лучшими зарубежными материалами.
О сборе данных. Как собирать данные, анализировать их и грабить корованы
В предыдущей статье мы рассматривали вопросы качества данных («О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе» на Хабре).
Сегодня я хочу продолжить разговор о качестве данных и обсудить их сбор: как правильно расставить приоритеты при выборе источника, как и какие данные собирать, оценка ценности данных для компании и другое.
Собирайте всё
Вы решили улучшить оформление и оплату товара на сайте?
Отлично, а как проходит процесс формирования корзины покупателем? В какой момент он делает окончательный выбор товаров: до добавления в корзину или перед оплатой покупки?
На каждом сайте может быть по разному, но как ведет себя клиент у вас?
При обладании данными об оформлении заказа их можно проанализировать и определиться с вектором обновления, который будет удобен не только вам, но и пользователям.
Собирайте все данные, до которых дотягиваетесь. Вы никогда не будете знать со стопроцентной уверенностью, какие из них могут вам понадобится, а возможность сбора может выдаться только одна.
Чем больше данных вы соберете, тем больше информации о пользователях у вас будет, а что важнее — вы сможете понимать и прогнозировать контекст их поступков.
Контекст помогает лучше понимать своего клиента, его желания и намерения, а чем лучше вы знаете своего клиента, тем лучше вы сможете реализовать его персональные потребности, а значит повысить лояльность и повысить вероятность возврата клиента.
Сегодня сбор абсолютно всех данных уже не такая редкость, особенно это распространено в онлайн проектах. В компании, максимизирующей сбор данных и умеющей с ними работать, на их основе будет вестись практически вся деятельность: маркетинг, продажи, работа персонала, обновления и усовершенствования, поставки.
У каждого направления есть внутренние и внешние источники данных в различных форматах и разного качества.
Это хорошо для работы аналитиков и принятия решений, но отсюда также возникает проблема с хранением этого массива данных и их обработкой. Каждое действие увеличивает финансовую нагрузку и положительный эффект от обладания данными может вырасти в «головную боль».
Для принятия решения о целесообразности сбора и обработки тех или иных данных нужно понимание их основных характеристик. Давайте вкратце пройдемся по ним:
Объем
Показатель, влияющий на финансовые издержки по хранению и изменению данных и временные издержки по их обработке. И хотя с увеличением объема данных цена на хранение единицы снижается, но, учитывая увеличивающееся количество источников, финансовая нагрузка может стать нерациональной.
Разнообразие
Разнообразный набор источников данных дает более полную картину и помогает лучше оценить контекст действий пользователя, но обратная сторона медали — разнообразие форматов и расходы на их интеграцию в вашу систему аналитики. Не всегда все данные возможно собрать воедино, а если и возможно, то не всегда это необходимо.
Скорость
Какой объем данных требуется обрабатывать в единицу времени?
Вспомним недавние выборы президента США — благодаря быстрой обработке сообщений Twitter можно было понимать настроение избирателей в ходе дебатов и корректировать их ход.
Гигантам работы с данными, таким как Facebook и Google, на достижение сегодняшних результатов потребовать огромное количество времени, но благодаря этому у них теперь есть данные о каждом пользователе и они могут прогнозировать их действия.
Частая проблема персонала, работающего с данными — ограниченные ресурсы, в первую очередь финансовые и кадровые.
В большинстве компаний аналитикам приходится расставлять жесткие приоритеты в выборе источников данных, и тем самым отказываться от некоторых из них.
Кроме того необходимо учитывать интересы бизнеса, а значит оценивать рентабельность инвестиций в работу с данными и возможное влияние данных на компанию.
Приоритеты и выбор источников данных
При ограниченных ресурсах в работе с данными специалистам приходится расставлять приоритеты и делать выбор между источниками.
Чем же руководствоваться при этом и как определить ценность данных для компании?
Главная цель работы аналитиков — давать необходимую другим подразделениям информацию качественно и своевременно. Эта информация оказывает прямое влияние на эффективность компании и работу отделов.
У каждого отдела или подразделения есть свой «основной» тип данных.
Так для отдела по работе с клиентами важны контакты клиента и данные его социальных сетей, а для отдела маркетинга — история покупок и карта действий.
Так и выходит, что каждая команда имеет свой набор «очень важных данных» и эти данные определенно важнее и нужнее чем у других подразделений.
Вот только от важности и нужности данных проблема с ограниченными ресурсами не исчезает, а значит приходится расставлять приоритеты и действовать в соответствии с ними. Основной фактор для определения приоритетности данных — ROI, но не стоит забывать и про доступность, полноту и качество.
Вот список в котором приведены некоторые показатели, которые могут помочь в расстановке приоритетов:
Высокая
Причина: Данные нужны немедленно.
Объяснение: Если у какого-то подразделения появляется острая необходимость в данных с жестко ограниченными сроками, такие данные предоставляются в первую очередь.
Высокая
Причина: Данные повышают ценность.
Объяснение: Данные повышают прибыль или сокращают издержки, обеспечивая высокую ROI.
Высокая
Причина: Разным командам требуются одни и те же данные.
Объяснение: Удовлетворяя потребности нескольких команд в данных вы повышаете ROI.
Высокая
Причина: Краткосрочные или потоковые данные.
Объяснение: Некоторые интерфейсы и протоколы дают ограниченное по времени «окно» для сбора данных, следует поторопиться.
Средняя
Причина: Дополнение для существующего набора данных, которые повышают их качества.
Объяснение: Новые данные дополняют имеющиеся и улучшают понимание контекста действий.
Средняя
Причина: Код обработки данных может быть использован повторно.
Объяснение: Использование известного кода сокращает ROI и уменьшает количество возможных ошибок.
Средняя
Причина: Данные легко доступны.
Объяснение: Если данные ценны, а добыть их просто — вперед.
Средняя
Причина: Удобный API позволяет собрать данные за прошедшие периоды.
Объяснение: Если данные не требуются еще вчера, а вы всегда можете получить к ним доступ, то не стоит ставить им слишком высокий приоритет.
Низкая
Причина: Аналитики имеют доступ к данным или иные пути их получения.
Объяснение: Если у аналитиков уже имеется доступ к данным, то, возможно, есть более приоритетные задачи.
Низкая
Причина: Низкое качество данных.
Объяснение: Низкокачественные данные могут быть бесполезны, а иногда и вредны.
Низкая
Причина: Необходимо извлечение из веб-страниц.
Объяснение: Обработка таких данных может быть достаточно сложной и требовать чрезмерных усилий.
Низкая
Причина: Низкая вероятность использования данных.
Объяснение: Данные, которые хорошо бы иметь, но если их нет, то и ладно.
Зато, обладая этими данными, можно грабить корованы!
Как мы видим не всякие данные важно предоставить «прямо сейчас», а значит необходимо расставлять приоритеты и следовать в соответствии с ними.
Важно сохранять баланс между приобретением новых данных и их ценностью для компании.
Взаимосвязь данных
Вы получаете важные данные от отдела продаж, маркетинга, от логистов и обратную связь от клиентов, но самая большая ценность данных возникает после установления связей между разными видами данных.
Для примера рассмотрим Диану и ее заказ. Недавно она заказала комплект садовой мебели, сопоставив ее заказ с данными аналитики, мы видим, что она провела на сайте 30 минут и просмотрела 20 разных наборов. Это значит, что она выбирала мебель уже на сайте, не зная заранее, что будет заказывать.
Смотрим откуда она пришла — поисковая выдача.
Если бы у нас была информация о других покупках Дианы, то мы бы узнали, что она за последний месяц часто покупала товары для дома.
Частые онлайн покупки и использования поисковиков для нахождения интернет-магазинов говорит о низкой лояльности брендам, а значит склонить ее к повторной покупке будет сложно.
Так, получая каждый новый уровень информации, составляется индивидуальный портрет пользователя, по которому можно узнать о его жизни, привязанностях, привычках и прогнозировать его поведение.
Добавляем информацию из оформления заказа и понимаем, что это женщина, а по адресу доставки видим, что она живет в частном секторе.
Продолжая анализировать можно найти информацию о ее доме и участке, спрогнозировать ее потребности и сделать превентивное предложение.
При правильном анализе данных предложение может сработать и мы склоним клиента к повторной покупке, а так же повысим его лояльность за счет индивидуального подхода.
Предложение скидок за приглашение друга из соцсети даст нам доступ к ее списку друзей и информации аккаунта, тогда можно будет продолжать индивидуальный маркетинговый подход к клиенту и составить под нее таргетированную рекламу, но это вряд ли будет рентабельно.
Сбор и покупка данных
Сегодня существует множество способов сбора данных, один из самых распространенных — API. Но кроме того как собрать данные, их нужно обновлять, и тут все уже зависит от объема.
Небольшие объемы данных (до 100 тысяч строк) целесообразнее заменять свежими, а вот с крупными массивами уже актуально частичное обновление: добавление новых и удаление устаревших значений.
Массивы некоторых данных настолько огромны, что обрабатывать их все будет слишком дорого для компании, в таких случая проводят выборку, и на ее основании проводят аналитику. Часто практикуется «простая случайная выборка», но обычно данные, собранные с ее помощью, не репрезентативны и сравнимы с подбрасыванием монетки.
Важный вопрос: собирать сырые или агрегированные данные?
Некоторые поставщики данных дают уже скомпилированные подборки, но у них есть несколько недостатков. Например, в них могут отсутствовать необходимые или желаемые значения, которые повысили бы ценность аналитики на основе этих данных для компании, но у вас не будет возможности собирать или дополнять их. Данные, собранные сторонними агрегаторами, удобны для архивации и хранения, также они значительно экономят время и человеческий ресурс.
Но если есть возможность собирать сырые данные, то лучше выбрать их — они более полные, и вы сможете самостоятельно агрегировать их в соответствии со своими потребностями и запросами бизнеса, а после работать с ними так, как вам потребуется.
Многие компании самостоятельно собирают данные, а также использует доступные в открытых источниках. Но в некоторых случаях они вынуждены заплатить за получение необходимых данных третьей стороне. Иногда выбор мест приобретения данных может быть ограничен, в других случаях нет, но независимо от этого при выборе источника данных и принятии решения о их приобретении следует обратить внимание на несколько факторов:
Цена
Все любят бесплатные данные — и руководство и аналитики, но иногда высококачественная информация доступна только за деньги. В таком случае следует взвесить рациональность приобретения и сравнить стоимость и ценность данных.
Качество
Данные чисты, им можно доверять?
Эксклюзивность
Данные подготовлены индивидуально для вас или доступны всем желающим? Вы получите преимущество перед конкурентами, если будете использовать их?
Выборка
Есть возможность получить выборку для оценки качества данных до приобретения?
Обновления
Какой срок жизни данных, как быстро они устаревают, будут ли они обновляться и как часто?
Надежность
Какие ограничения у интерфейсов получения данных, какие еще ограничения могут накладываться на вас?
Безопасность
Если данные важны, то будут ли они зашифрованы и насколько надежными протоколами? Также не стоит забывать о безопасности при их передаче.
Условия использования
Лицензирование или иные ограничения. Что может не позволить вам воспользоваться данными в полном объеме?
Формат
Насколько вам удобно работать с форматом приобретаемых данных? Есть ли возможность их интеграции в вашу систему?
Документация
Если вам предоставляют документацию — хорошо, а если нет, то стоит поинтересоваться способом сбора данных для оценки их ценности и надежности.
Объем
Если данных много, вы сможете обеспечить их хранение и обработку? Ценные данные не всегда будут объемные, как и наоборот.
Степень детализации
Эти данные подходят для уровня необходимой вам аналитики?
Это далеко не все, но основные и несомненно важные вопросы, которыми стоит задаться перед приобретением данных у поставщиков.
На этом я закончу статью по сбору данных.
Если информация была для вас полезна, то я буду рад обратной связи.
Возможно, вы с чем-то не согласны или хотите поделиться своими методами и наработками — приглашаю в комментарии, и надеюсь на увлекательное и полезное обсуждение.
Всем спасибо за внимание и хорошего дня!