プロキシなしでのデータ収集のリスク

プロキシなしでデータを収集する危険性/リスクは何ですか？

– 旧式の競合データセットを用いた動的価格戦略の構築から、古いソーシャルメディア投稿/感情に基づく株式ポートフォリオ決定まで、プロキシを活用しないビジネスシナリオは、金銭的・事業的損失を招く事例が後を絶たない

1 分読

本記事では、一般的なデータ収集ユースケースと、プロキシ使用時・非使用時における結果の違いについて解説します：

eコマース

eコマース関連産業のフロントエンドとバックエンドの両方に関わる企業向けの一般的な業界データセットには以下が含まれます：

企業がこれらのデータポイントを手動で収集しようとする場合、非常に時間がかかり煩雑なプロセスとなります。サイト構造は頻繁に変更され、データセットはリアルタイムで変化します。これにより、以下のような金銭的・事業的な悪影響を伴うリスクが生じる可能性があります：

競合他社の価格情報を収集する際に誤った価格を取得した場合（収集速度が価格変更速度に追いつかないため）、動的価格戦略が危険に晒されます。この特定の販売機会だけでなく、長期的に販売数量を大幅に失うリスクがあります。消費者は「高すぎる」と認識したデジタル小売業者には戻らないからです。

レビューは競合他社の顧客の不満点を把握する手助けとなります。例えば、競合他社の製品が組み立てにくい場合、購入ごとに無料組み立てサービスを提供することで売上を伸ばせる可能性があります。しかし、競合他社が既にこの問題に対処しており、別の方法で顧客の関心を引きつけている場合（例えば翌日配送）、情報が古いため、この変化に気づくのが遅れて、時代遅れの価値提案に時間とリソースを浪費する可能性があります。
販売数量は現在人気のある製品を把握する助けとなり、PoSデータは顧客がどこで・どのように購入を好むかを明らかにします。これは非常に有益な情報です。例えば、ピンクの星型サングラスがPayPal経由で流行している場合、この情報を活用して発注数量／生産レベル／マーケティングキャンペーンを強化し、PayPalで注文を完了した顧客向けの特別割引やクーポンを提供できます。

金融業界に関わる企業向けの一般的な業界データセットには以下が含まれます：

プロキシなしでこのデータを収集するリスクには以下が含まれます：

取引量、通称「株の出来高」は、一部の株式トレーダー、ファンドマネージャー、特にデイトレーダーにとって非常に重要な指標です。これは当該銘柄への関心度、売買意欲、現在の価格安定性や流動性を示すものです。不正確な出来高に基づいて取引を行うと、判断が偏り（ネガティブまたはポジティブに）、自身や顧客のポートフォリオに関して誤った決定を下す原因となります。
証券はニュースに極めて敏感です。例えばFDAが医薬品を承認し、そのニュースが拡散すれば株価に影響します。CEOが詐欺で起訴され、その事実が公表されれば、実際の財務的影響が生じます。古いニュースに基づいて取引すると、勢いを失うだけでなく、確固たる情報優位性も失います。
ソーシャルセンチメントは、Reddit発のWall Street Bets（WSB）グループが示したように、株価変動に重大な影響を与えました。「ビッグショートスクイーズ」の首謀者たちが「AMC株をホールドせよ、月まで行くぞ！」と投稿した際、それは株価評価において実質的な意味を持ちました。

人材・人材調達関連産業に携わる企業向けの一般的な業界データセットには以下が含まれる：

プロキシ変数なしにこのデータを収集するリスクには以下が含まれる：

様々な理由で不正確な人材データを収集するリスク。例えば対象者が既に雇用されている可能性や、そのスキルが変化し潜在的な雇用主にとって魅力が増減している可能性がある。
企業データも急速に変化するリスクがある。例えば、システム登録時は小規模スタートアップだった企業が、過去6ヶ月で急成長した場合、特定の求職者にとって魅力が低下する可能性がある。これは、非常に有能な人材の中には、大企業よりも実際に影響力を発揮できる可能性が高い中小企業での就業を好むケースがあるためである。