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Alt 数据为企业提供了获得竞争优势的机会,但将其集成到业务工作流程中的成本可能比您想象的要高。

现在,替代数据源已嵌入到各个部门的企业业务流程中。根据律师事务所 Lowenstein Sandler 2022 年的一项调查,从对冲基金和私募股权到风险投资,92% 的投资组织正在适度或显着地使用替代数据来为决策提供信息。受访者还预计到 2022 年他们对 alt 数据的使用将增加。通常,这些数据来自其他业务流程的耗尽,例如社交媒体活动、卫星图像、位置跟踪数据、信用卡交易和网络抓取。

虽然 alt 数据可以在整个组织中使用,从营销和销售到财务和战略职能,但 IT 部门通常负责第三方数据的管理和所有权。 2019 年,Forrester Research 发现 56% 的 alt 数据采集由 IT 部门的 CIO 和 CDO 管理。


采购、存储和管理 alt 数据给 IT 经理带来了新的挑战,并且可能带来大量不必要的成本。以下是 5 个此类挑战以及如何减轻其影响。

供应商选择成本


根据 Lowenstein 的调查,供应商选择成本是替代数据用户最担心的一个问题,61% 的人表示这是他们的主要担忧。这些成本是通过审查替代数据提供者的耗时过程产生的,然后确保他们提供的数据具有足够的质量。当数据将成为任何业务流程的核心元素并且不易替换时,这一点尤其重要。在这些情况下,购买者必须有信心供应商将在可预见的未来继续提供这些数据。

减轻这些风险的一种方法是寻求行业联盟来确定可靠的数据源。在同一行业运营的其他公司很可能有类似的需求,并且可能能够分享想法和最佳实践。

寻找适当熟练的员工


根据 Quanthub 的一项调查,2020 年数据科学家短缺 250,000 名。截至 2022 年 4 月下旬,职位列表网站 Indeed.com 仅在英国就列出了 2,700 个数据科学家职位空缺。缺乏适当技能的专业人员正在迫使工资上涨,并使留住员工变得更加困难。数据科学家并不是将替代数据集成到业务中的唯一员工。 Forrester Research 建议公司使用“数据猎人”的服务,他们的职责是追踪可行的替代数据并验证这些来源的准确性和完整性。欧洲再保险公司慕尼黑再保险公司为此雇佣了一个由 20 名数据猎人组成的团队。

这种技能短缺的潜在解决方案包括培训现有员工,他们对业务及其需求的了解使他们在新员工中占得先机。与提供数据科学课程的学院和大学建立联系,探索学生实习和研究生培训计划的可能性,是建立技能管道的另一种方式。

确定数据所有权


alt 数据的性质及其在非传统来源中的来源可能使验证数据所有权比使用成熟且受信任的供应商提供的数据更加困难。当在购买之前组合了多个数据源并且解开它们的来源可能很复杂时,尤其如此。许可、知识产权法和数据保护法规可能会出现困难。

可以通过选择可信赖的供应商来缓解问题,这些供应商可以为客户的数据采购方法提供一定程度的透明度。当然,尽可能使用内部数据是降低风险的另一种方法。

更新模型以处理 alt 数据


维护数据模型以确保一致性并在错误发生时对其进行处理是许多企业低估的重大成本。 Idera 计算出维护通常占开发预算的 50-80%。将新的数据源添加到模型中也会给紧张的预算增加大量成本。

在开始时进行仔细的数据建模并将一定程度的灵活性纳入模型设计可以使这一过程顺利进行。

存储替代数据的适当工具


Lowenstein 调查的四分之一受访者表示,缺乏存储替代数据的工具和技术是一个严重的问题。部分问题在于不同来源之间在更新频率、API 和数据格式方面缺乏一致性。清理数据以确保模型平稳运行并产生一致且可靠的结果可能是一笔巨大的成本。不断增加的存储选项,从本地系统到云和混合解决方案,并确保它们有效地满足数据模型的摄取要求,增加了另一层复杂性和成本。

随着数据继续为能够利用其商业潜力的公司提供竞争优势来源,替代数据将变得越来越重要。重要的是要了解,虽然许多 alt 数据源的访问成本可能很少或根本不需要,但在使它们符合目的并将它们集成到已建立的工作流程中可能会涉及其他(有时是大量的)成本。

原文:https://www.cio.com/article/100000081/5-hidden-costs-of-working-with-al…

本文:https://cio.ceo/5-hidden-costs-working-alt-data