Аналитическая культура

Для других источников данных может потребоваться сделать выборку. Проведение опросов и обработка результатов иногда бывает слишком дорогостоящим процессом, так же как и проведение клинических исследований или анализ всех записей в Twitter. То, каким образом осуществляется выборка, оказывает огромное влияние на качество данных. Мы поговорим об этом подробнее в главе 8, однако необъективная выборка в значительной степени влияет на качество данных и возможность их использования. Самый простой подход заключается в формировании «простой случайной выборки»[43], когда данные, которые будут включены в выборку, определяются простым подбрасыванием монетки. Суть в том, чтобы выборка была действительно репрезентативной относительно более крупного массива данных, из которого она формируется.

Внимательно стоит отнестись к формированию выборки данных, которые собираются в течение определенного периода времени. Предположим, вам требуется выборка сессий сайта за день. Вы отбираете 10 % сессий и загружаете информацию о них в базу данных для последующего анализа. Если вы проделываете эту процедуру ежедневно, у вас формируется набор независимых сессий, выбранных случайным образом, но при этом вы можете упустить данные о пользователях, которые посетят сайт в последующие дни. То есть в выборке может не оказаться информации о пользователях с несколькими сессиями: они могут попасть в выборку в понедельник, но не попадут туда при их возвращении на сайт в среду. Таким образом, если вас больше интересуют последующие повторные сессии, а пользователи вашего сайта часто возвращаются, для вас может быть эффективнее выбрать случайным образом посетителей и отслеживать их сессии на протяжении определенного времени, чем делать случайную выборку сессий. В этом случае вы получите для работы данные более высокого качества. (Хотя, возможно, вам будет не слишком приятно наблюдать за пользователями, которые не возвращаются на сайт.) Механизм формирования выборки должен определяться тем бизнес-вопросом, ответ на который вы ищете.

И последнее: следует ли собирать сырые или агрегированные данные? Некоторые поставщики данных предлагают дашборды, где данные агрегированы в соответствии с ключевыми показателями, необходимыми аналитикам. Для аналитиков это может оказаться большим подспорьем. Однако если данные действительно ценные, для аналитиков такого подхода будет недостаточно: они непременно захотят еще больше углубиться в их изучение и рассмотреть их с самых разных сторон, а с дашбордами сделать это не удастся. Все эти отчеты и дашборды эффективно использовать для архивного хранения данных. В других случаях, как показывает мой опыт, лучше по возможности собирать сырые данные, так как вы всегда сможете агрегировать их согласно показателям, но не наоборот. Имея сырые данные, вы сможете работать с ними как вам потребуется. Конечно, бывают редкие случаи, когда сбор сырых данных нерационален, например в силу большого их объема и высокой стоимости хранения или по причине того, что поставщик данных предлагает ценный сервис для обработки этих показателей (что вы не сможете сделать самостоятельно), но в большинстве случаев сбор сырых данных все-таки предпочтителен.

Покупка данных

Как правило, внутренние системы сбора данных в компании обеспечивают огромные массивы информации, которые можно дополнить данными, находящимися в открытом доступе, хотя иногда нужно заплатить за получение дополнительных данных от третьих сторон.

Существует множество причин, по которым вам может потребоваться покупать данные. Ранее мы анализировали заказ Белинды Смит на комплект садовой мебели, чтобы показать значимость контекста. Во-первых, другие партнеры, поставщики или даже государственные структуры могут располагать данными, способными обеспечить нужный контекст и добавить в вашу головоломку смежные элементы. Во-вторых, вы можете обладать внутренними данными, но данные третьей стороны могут выигрывать по объему или качеству.

В некоторых случаях выбор мест, где приобретать данные, может оказаться ограниченным. Например, единая база данных недвижимости (MLS) практически монопольно предоставляет информацию по сделкам. В других случаях возможна прямая конкуренция. Например, данные по профилям клиентов на основании их покупок, оплаченных с помощью кредитных карт, можно приобрести у нескольких компаний: Datalogix, Axciom, Epsilon или Experian. Это рыночные условия в действии.

При выборе между несколькими источниками данных, например при приобретении базы данных, в которой почтовые индексы соотнесены с местностью на карте, необходимо принять во внимание несколько факторов, в том числе перечисленные ниже.

Цена

Аналитики и их боссы любят «халяву», но иногда стоит заплатить за данные высокого качества. Следует взвесить, насколько рациональна цена и какой ценностью эти данные обладают для компании. Подробнее об этом мы поговорим в следующем разделе.

Качество

Насколько чисты и надежны эти данные?

Эксклюзивность