اكتشف كيف تُحدث البيانات البديلة ثورة في مختلف القطاعات، بدءًا من صناديق التحوط وصولاً إلى الموارد البشرية. تعرف على ماهية البيانات البديلة وكيفية استخدامها لاكتساب ميزة تنافسية.

في عالم اليوم الذي تحكمه البيانات، لا يوجد نقص في المعلومات المتاحة. ومع ذلك، فإن مجموعات البيانات التقليدية لا توفر سوى قدر محدود من الرؤى. وهنا يأتي دور البيانات البديلة.

البيانات البديلة هي أي نوع من البيانات لا يأتي من المصادر التقليدية ويمكن استخدامه للتعرف على مختلف القطاعات والأسواق. في هذه المدونة، سنتعمق في موضوع البيانات البديلة: ما هي، وكيف تطورت على مر السنين، وما هي مصادرها.

كما سنتحدث عن الكيفية التي يمكن بها للشركات تحقيق الأرباح من خلال البيانات البديلة، وكيفية استخدامها في الواقع العملي لاتخاذ قرارات استثمارية، وإجراء التحليلات التنبؤية، وتحسين العمليات التجارية.

بالإضافة إلى ذلك، سنناقش التحديات المتعلقة باستخراج البيانات البديلة ومستقبل هذه البيانات في ظل دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

وأخيرًا، سنتطرق إلى بروكسيات IPBurger السكنية وأهميتها في الحصول على بيانات بديلة دقيقة مع الحفاظ على الخصوصية.

مقدمة إلى البيانات البديلة

البيانات البديلة هي نوع جديد من البيانات يختلف عن المصادر التقليدية. وهي تتيح للمؤسسات المالية رؤية فريدة لعملية الاستثمار دون تعريض خصوصية المستهلكين للخطر. ويخطط أكثر من نصف المستثمرين المؤسسيين لزيادة استخدام البيانات البديلة في قراراتهم الاستثمارية.

يمكن استخدام البيانات البديلة لأغراض استثمارية متنوعة، مثل تقييم المخاطر، وتحليل السوق، وتحقيق أقصى استفادة من المحفظة الاستثمارية. ومع ذلك، فإن التعامل مع البيانات البديلة ينطوي على تحديات تتعلق بالوصول إليها وجودتها والامتثال للمعايير. وعندما يستخدم المستثمرون البيانات البديلة، يجب عليهم مراعاة الفرص والمخاطر الجديدة.

بشكل عام، تُعد البيانات البديلة تطوراً مثيراً للاهتمام في عالم المال، ولديها القدرة على إحداث ثورة في الطريقة التي نحلل بها ونستثمر في المستقبل.

نمو البيانات البديلة

تشير «البيانات البديلة» إلى المعلومات التي يحصل عليها المستثمرون والمحللون من مصادر غير تقليدية لمساعدتهم على اتخاذ قرارات استثمارية أفضل. وقد شهدت الظروف غير المسبوقة التي سادت عام 2020 نضوجًا ملحوظًا في مجال البيانات البديلة، حيث من المتوقع أن ينمو هذا السوق بمقدار 10 أضعاف بحلول عام 2027. وتخطط 78% من صناديق التحوط لاستخدام البيانات البديلة خلال العام المقبل. ومع ذلك، لا تزال هناك حاجة إلى خبراء لتفسير هذه البيانات.

بلغت قيمة سوق البيانات البديلة 1.06 مليار دولار في عام 2019، ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 40% بين عامي 2020 و2027، وذلك بسبب الزيادة الهائلة في حجم البيانات. ونتيجة لذلك، أدت البيانات الفورية والمصادر سريعة التوسع إلى زيادة عدد مزودي البيانات البديلة من 100 إلى ما يقرب من 450 مزودًا على مدار السنوات العشر الماضية. كما ساهمت أجهزة الكمبيوتر الأكثر تطورًا في تسهيل تحليل البيانات البديلة، مما يوفر لمحللي المعلومات وشركات الاستثمار دليلًا إضافيًا. وبشكل عام، يمثل نمو البيانات البديلة فرصة مثيرة للمستثمرين لاكتساب ميزة تنافسية في السوق.

مصادر البيانات البديلة

البيانات البديلة هي أي مصدر بيانات غير تقليدي يمكن استخدامه للتعرف على سلوك المستهلكين والاتجاهات السائدة، والمساعدة في اتخاذ قرارات استثمارية تتجاوز التقارير المالية التقليدية، وتقديم معلومات فريدة وفي الوقت المناسب حول الفرص الاستثمارية. وتشمل مصادر البيانات البديلة نشاط وسائل التواصل الاجتماعي، والصور الملتقطة بالأقمار الصناعية، واستخراج البيانات من مواقع الويب، ومعاملات بطاقات الائتمان، وأنماط الطقس. وتزداد شعبية البيانات البديلة بشكل متزايد في قطاع التمويل، حيث يبحث المستثمرون عن سبل لاكتساب ميزة تنافسية لا توفرها لهم التقارير المالية التقليدية. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن البيانات البديلة يجب أن تمتثل للمعايير التنظيمية والأخلاقية.

حركة المرور على الويب واستخدام التطبيقات

يُنتج الأفراد والشركات بيانات بديلة من خلال تفاعلاتهم على وسائل التواصل الاجتماعي، والمعاملات، وأنشطتهم على شبكة الإنترنت. ويمكن العثور على فرص «المراجحة المعلوماتية» في الطريقة التي يستخدم بها الناس مواقع الويب، مثل مدة بقائهم على الموقع وعدد الأسئلة التي يطرحونها. ويمكن استخدام بيانات استخدام التطبيقات، بما في ذلك التفاعل والتقييمات، في مجالات الألعاب وتوصيل الطعام وخدمات البث المباشر.

تُعد بيانات معاملات بطاقات الائتمان/الخصم مصدراً قيماً آخر للبيانات البديلة. ويتميز هذا النوع من البيانات بدقة عالية عندما يكون نطاق المعاملات واسعاً ويشمل عينة متسقة من المستخدمين. ويمكن للشركات أن تستفيد بشكل كبير من دمج مصادر البيانات البديلة، مثل حركة المرور على الويب واستخدام التطبيقات، في تحليلاتها للحصول على رؤى أعمق حول سلوك العملاء.

وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل المشاعر

تولد تفاعلات الناس على وسائل التواصل الاجتماعي يوميًا كميات كبيرة من البيانات البديلة غير المنظمة، والتي يمكن استخدامها كأحد العوامل العديدة في اتخاذ القرارات التجارية. يستخدم محللو البيانات الكمية البيانات البديلة، مثل مؤشرات الرأي العام على وسائل التواصل الاجتماعي، ومعاملات بطاقات الائتمان، وتحليل ثقة المستهلكين، لتعزيز نماذج التداول الحاسوبية. وتستخدم صناديق التحوط عادةً مجموعات البيانات التقليدية والبديلة، بما في ذلك معاملات بطاقات الائتمان، وأنماط حركة المرور، وتحليل ثقة المستهلكين، لتقديم تنبؤات أفضل لقطاعات معينة. ويمكن للمستثمرين فهم اتجاهات السوق بشكل أفضل واتخاذ قرارات استثمارية أكثر دقة من خلال الاطلاع على المعلومات الواردة من مصادر مختلفة.

الصور الملتقطة بالأقمار الصناعية وتحديد المواقع الجغرافية

كما يمكن استخدام الصور الملتقطة بالأقمار الصناعية، مثل الصور البصرية وصور الأشعة تحت الحمراء، كمصدر للبيانات البديلة. ويمكن أن يوفر هذا النوع من الصور معلومات قيّمة عن التلوث والجسيمات والظروف الجوية وعوامل بيئية أخرى.

يتم جمع البيانات البديلة — بما في ذلك صور الأقمار الصناعية، ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، ومعاملات بطاقات الائتمان — من مصادر متنوعة، ويقوم خبراء تقنيون وبشريون بتقييمها قبل توزيعها. ولها العديد من التطبيقات العملية، مثل مراقبة استلام حاويات الشحن أو تتبع حركة المنتجات من أجل إدارة أفضل لسلسلة التوريد.

يمكن أن يوفر استخدام مصادر البيانات البديلة، مثل الصور الملتقطة بالأقمار الصناعية، للمستثمرين صورة أكثر شمولية عن الأسواق والشركات. ويمكن للشركات والمستثمرين اكتشاف معلومات لم تكن معروفة لهم من قبل من خلال الجمع بين التحليل المالي التقليدي وتحليلات البيانات البديلة.

تحقيق القيمة من البيانات البديلة

البيانات البديلة هي مصادر معلومات لا تُستخدم عادةً لجمع المعلومات، مثل معاملات بطاقات الائتمان والتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي. وتُستخدم هذه البيانات في صناديق التحوط، والتداول الخوارزمي، وتوليد العائد الإضافي (ألفا) لتوفير ميزة تنافسية في السوق. تفتح البيانات البديلة آفاقًا جديدة لكسب المال واكتشاف مخاطر الاستثمار التي قد لا تكون واضحة عند استخدام تحليل البيانات التقليدي.

يمكن استخدام البيانات البديلة في ثلاثة أنواع رئيسية من الاستثمارات: تحقيق عائد إضافي (ألفا)، وإدارة المخاطر، وبناء المحفظة الاستثمارية. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد الصور الملتقطة بالأقمار الصناعية العاملين في قطاعي الزراعة أو تجارة التجزئة على تطوير أفكار حول كيفية التداول.

لا يزال استخدام البيانات البديلة أمراً جديداً نسبياً، لكنه أظهر نتائج واعدة. ومع ذلك، هناك أيضاً مخاطر محتملة مرتبطة باستخدام البيانات البديلة يجب على المستثمرين أن يكونوا على دراية بها، مثل المخاوف المتعلقة بالخصوصية والتحيزات المحتملة في البيانات. وبشكل عام، فإن اعتماد البيانات البديلة في مجال الاستثمار والتمويل يخلق فرصاً جديدة ومخاطر جديدة يجب على المستثمرين أخذها في الاعتبار عند اتخاذ قراراتهم الاستثمارية.

تجميع البيانات وتحليلها

تشير «البيانات البديلة» إلى عناصر مثل النشاط على وسائل التواصل الاجتماعي، وحركة المرور على شبكة الإنترنت، والصور الملتقطة بالأقمار الصناعية، وهي عناصر لا تُدرج عادةً في التحليل المالي التقليدي. وقد ينطوي استخلاص القيمة من البيانات البديلة على عدد من العمليات المختلفة.

إحدى الطرق تتمثل في استخدام تقنية استخراج البيانات من الويب لجمع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة التي يمكن للمحللين والمستثمرين فهمها. ويُطلق على هذه العملية اسم «جمع البيانات». أما الحصول على البيانات الأولية فهو طريقة أخرى؛ حيث تجمع هذه الطريقة كميات كبيرة من البيانات غير المعالجة، لكن يجب تنقيتها قبل تحليلها.

غالبًا ما يُستخدم تخطيط الكيانات ووضع العلامات الرمزية لتحويل البيانات البديلة الأولية إلى صيغة يمكن لصناديق التحوط وشركات الاستثمار والمحللين الاستفادة منها. كما يضيف مزودو البيانات العامة قيمة من خلال جمع وتجميع البيانات القابلة للتطبيق من مصادر مثل الإيداعات لدى هيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية (SEC) وبيانات براءات الاختراع والعقود الحكومية.

قد يكون جمع البيانات عبر الأقمار الصناعية مفيدًا، لكنه مكلف بالنسبة لفرق الاستثمار التي تتابع الاضطرابات في سلاسل التوريد أو تراقب غلة المحاصيل الزراعية. بالإضافة إلى ذلك، فإن معالجة الصور أمر ضروري لكي تكون هذه البيانات البديلة ذات قيمة في تحليل قطاع البناء وإنتاج وتخزين النفط والغاز.

التغلب على تحديات وضع العلامات على شريط الأسعار

تزداد شعبية البيانات البديلة بشكل متزايد في القطاع المالي، لا سيما في مجال توليد القيمة في مجال الاستثمار. ويستخدم خبراء التحليل الكمي البيانات البديلة لتحسين نماذج التداول الحالية، ومن الأمثلة على ذلك مؤشرات ثقة العملاء ومحتوى وسائل التواصل الاجتماعي. وتشمل مصادر البيانات البديلة الأفراد الذين يولدون بيانات غير منظمة من التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي وعمليات البحث، والشركات التي تنتج بيانات منظمة من المعاملات.

يمكن للبيانات البديلة أن توفر عائدًا إضافيًّا (ألفا) من خلال الاستثمار القائم على الذكاء الجماعي، وذلك باستخدام البيانات التقليدية وأنواع معينة من البيانات البديلة، مثل معاملات بطاقات الائتمان وتحليل ثقة المستهلكين، وهي بيانات شائعة الاستخدام من قبل صناديق التحوط. ومع ذلك، هناك بعض التحديات التي تواجه الاستفادة الفعالة من البيانات البديلة، مثل «وضع العلامات على مؤشرات الأسعار». وعلى الرغم من هذه التحديات، فإن التغلب عليها لتحقيق قيمة من البيانات البديلة في مجالي الاستثمار والتمويل أمر ممكن.

ضمان جودة البيانات

توفر البيانات البديلة للمستثمرين نظرة فريدة على الفرص الاستثمارية، ويمكنها أن تكشف عن أمور لا تستطيع البيانات التقليدية الكشف عنها في الوقت الفعلي. ومع ذلك، قد يكون تحقيق القيمة من البيانات البديلة أمراً صعباً بسبب الصعوبة التي تنطوي عليها عملية تنقية البيانات غير المنظمة وتحليلها.

لضمان جودة البيانات البديلة، من المهم وجود عملية لتنقية البيانات وتوحيدها قبل تحليلها. وتشمل مصادر البيانات البديلة الشائعة معاملات بطاقات الائتمان، وبيانات الأجهزة المحمولة، وبيانات تحديد الموقع الجغرافي، والصور الملتقطة بالأقمار الصناعية. فالبيانات الجغرافية المكانية، على سبيل المثال، يمكن أن تساعد في تحديد اتجاهات أوسع نطاقًا مثل الاعتبارات المتعلقة بقدرة سلسلة التوريد.

على الرغم من التحديات المرتبطة بالبيانات البديلة، من المتوقع أن تشهد نمواً هائلاً في السنوات المقبلة وأن تصبح مصدراً أساسياً لاتخاذ قرارات تجارية دقيقة. ولهذا السبب، تستثمر الشركات بكثافة في التقنيات والعمليات اللازمة لإدارة البيانات البديلة وتحليلها بفعالية.

التطبيقات العملية للبيانات البديلة

البيانات البديلة هو مصطلح واسع النطاق يشير إلى أي مجموعة غير تقليدية من البيانات تُستخدم في اتخاذ القرارات المالية. وقد ازدادت شعبية استخدام البيانات البديلة في قرارات الاستثمار بشكل متزايد نظرًا لإمكانية توفيرها معلومات أكثر دقة وشمولية عن الشركات والمنتجات والقطاعات. فعلى سبيل المثال، يمكن للمستثمرين استخدام البيانات البديلة لتتبع معدلات نمو الشركات وشعبية المنتجات ومؤشرات أخرى، مما يتيح لهم اتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة بشكل أفضل.

يواجه اعتماد البيانات البديلة عدة تحديات، مثل تكاليف الشراء، وتوظيف الكفاءات التقنية، والتقييم الدقيق للمخاطر المالية. ومع ذلك، فإن الفوائد واضحة: توفر البيانات البديلة نظرة متعمقة على الشركة، مما يتيح إدارة المخاطر وتحديد الصفقات المحتملة. علاوة على ذلك، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخلاص رؤى قيّمة من مجموعات البيانات البديلة.

يمكن للاستثمار القائم على الذكاء الجماعي، مدعومًا بالبيانات البديلة، أن يولد عوائد ومخاطر جديدة للمستثمرين. وخلاصة القول، إن التطبيقات العملية للبيانات البديلة واسعة ومتنوعة، مما يوفر للمستثمرين أدوات أفضل لاتخاذ قرارات مستنيرة.

تحسين قرارات الاستثمار

يوفر استخدام البيانات البديلة رؤى محدثة لاتخاذ قرارات الاستثمار، بما في ذلك تتبع الشركات الناشئة وشعبية الشركات ومعدلات نموها. ومع ذلك، فإن اعتماد البيانات البديلة في الاستثمار ينطوي على مكاسب ومخاطر، مما يتطلب كفاءات تقنية لاستخدامها بفعالية.

ومن بين الأمثلة على حالات استخدام البيانات البديلة: تتبع تغيرات الأسعار، واستخدام وسائل التواصل الاجتماعي للتنبؤ بالأرباح، واستخدام بيانات المدفوعات لتتبع الأداء. ورغم أن هذه الأساليب يمكن أن توفر رؤى قيّمة حول فرص الاستثمار، إلا أنها تنطوي أيضًا على تحديات مثل صعوبة وتكلفة الحصول على البيانات، وتقييم المخاطر بدقة، وتحديد الفرص.

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للحصول على معلومات مفيدة من مصادر بيانات مختلفة. ومع ذلك، فإن إرساء أسس علم البيانات أمر بالغ الأهمية لضمان الاستخدام الفعال لهذه الأدوات. وبشكل عام، تتمتع البيانات البديلة بإمكانيات كبيرة لتحسين عمليات اتخاذ القرارات الاستثمارية.

تحسين العمليات التجارية

يمكن أن تساعد البيانات البديلة صناديق التحوط وشركات الاستثمار على اتخاذ قرارات أفضل من خلال تزويدها بمعلومات أكثر دقة وحداثة. لكن هناك بعض المشكلات التي تواجه استخدام البيانات البديلة، مثل تكلفتها، وكيفية الحصول عليها، والحاجة إلى مهارات تقنية لاستخدامها بشكل فعال.

يُعد الاستثمار القائم على الذكاء الجماعي اتجاهاً جديداً في مجال الاستثمار والتمويل يعتمد على أنواع مختلفة من البيانات. ويمكن أن يوفر الاستفادة من البيانات البديلة رؤية شاملة للشركات والمهنيين، مما يؤدي إلى تحسين الفرص التجارية وقرارات الاستثمار.

يمكن أن يساعد إرساء أسس علم البيانات والتعلم الآلي داخل المؤسسة في حل بعض المشكلات المتعلقة باستخدام البيانات البديلة. ومن خلال ذلك، يمكن للشركات الاستفادة من مصادر متنوعة واكتساب ميزة تنافسية عن طريق اتخاذ قرارات أفضل تستند إلى البيانات في الوقت الفعلي.

التحليل التنبئي لمختلف القطاعات

يمكن استخدام مجموعات البيانات البديلة، مثل استطلاعات الرأي وتسجيلات السيارات وأسعار المساكن، في العديد من القطاعات لإجراء التحليلات التنبؤية. ومن خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن للبيانات البديلة توليد إشارات تداولية، وتحديد المخاطر، ووضع تنبؤات أكثر دقة من أجل تحسين استراتيجيات الاستثمار.

كما يمكن استخدام خوارزميات تحليل المشاعر لاختيار المحافظ الاستثمارية وتحديد كيفية تأثير عمليات الاندماج والاستحواذ على السمعة وأسعار الأسهم. علاوة على ذلك، يستخدم الترتيب التنبئي للأسهم مصادر بيانات تقليدية وغير تقليدية على حد سواء لترتيب الأسهم بناءً على عوامل مثل القيمة والنمو والزخم.

يُعد تقييم مجموعات البيانات البديلة من حيث جودة البيانات والامتثال للمعايير قبل شرائها أمرًا مهمًا لضمان دقة التحليل التنبئي. وتوضح هذه التطبيقات كيف يمكن أن يكون استخدام البيانات البديلة في التحليل التنبئي مفيدًا في مجالات مختلفة.

استخراج البيانات البديلة

البيانات البديلة هو مصطلح يُستخدم لوصف أي نوع من البيانات غير التقليدية التي يمكن أن توفر رؤى حول سلوك المستهلكين، أو اتجاهات السوق، أو غير ذلك من المعلومات المتعلقة بالأعمال. وتتمثل إحدى طرق جمع البيانات البديلة في «استخراج البيانات من الويب». تتضمن هذه العملية استخدام الروبوتات لاستخراج المعلومات ذات الصلة من مواقع ويب متنوعة. ويقوم مبرمجو الكمبيوتر بإنشاء خوارزميات للبحث في الويب عن أنواع محددة من البيانات. ويُعد استخراج البيانات من الويب أمرًا شائعًا في مجالات توليد العملاء المحتملين، وتحليل السوق، ومقارنة الأسعار، ومراقبة المنافسة. وغالبًا ما تستخدم شركات التجارة الإلكترونية استخراج البيانات من الويب لاكتساب رؤى حول سلوك العملاء.

تتوفر أنواع مختلفة من البيانات البديلة، بما في ذلك الحصول على البيانات الأولية والحصول على تراخيص من أطراف ثالثة. ومع ذلك، يظل استخراج البيانات من الويب الطريقة الأكثر شيوعًا وفائدة لجمع هذا النوع من البيانات. وبفضل الأدوات المناسبة والخبرة الفنية، يمكن لاستخراج البيانات من الويب أن يجمع معلومات قيّمة بشكل فعال لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات أفضل واكتساب ميزة تنافسية في قطاعاتها المختلفة.

مزايا وتحديات استخراج البيانات البديلة

يُعد استخراج البيانات من الويب طريقة شائعة للحصول على البيانات البديلة في الوقت الفعلي. فهو يتيح للشركات الحصول بسرعة على المعلومات من مصادر متعددة بتكلفة أقل مقارنةً بمزودي البيانات الخارجيين. ومع ذلك، فإن عملية استخراج البيانات من الويب تنطوي على بعض التحديات. فقد تستغرق هذه العملية وقتًا طويلاً، كما تتطلب فترة تعلم لإعداد أدوات استخراج البيانات وصيانتها. بالإضافة إلى ذلك، تمنع العديد من المواقع الإلكترونية والتطبيقات عملية استخراج البيانات من الويب، مما قد يحد من كمية البيانات التي يمكن جمعها. وعلى الرغم من هذه المشكلات، لا يزال استخراج البيانات البديلة من الويب خيارًا جيدًا للشركات التي ترغب في البقاء في صدارة المنافسة في مجالاتها.

استخدام الخوادم الوكيلة

يمكن أن يُعد استخراج البيانات البديلة وسيلة فعالة لإحداث تغيير في مختلف القطاعات، ولكن يجب أن يتم ذلك مع مراعاة الخصوصية والأمان. ومن الطرق التي يمكنك من خلالها حماية نفسك أثناء استخراج البيانات استخدام الخوادم الوكيلة. حيث تعمل الخوادم الوكيلة على استبدال عنوان IP الخاص بجهاز الكمبيوتر الخاص بك بعنوان IP الخاص بالخادم الوكيل. وهذا يتيح لك إخفاء أنشطتك على الإنترنت عن أعين المتطفلين والحفاظ على سرية هويتك.

بالإضافة إلى ذلك، يتيح لك استخدام الخوادم الوكيلة إرسال المزيد من طلبات البيانات دون التعرض للقيود التي تفرضها المواقع الإلكترونية والتطبيقات. كما يمكن للخوادم الوكيلة تجاوز جدران الحماية والقيود الأخرى التي تفرضها بعض المواقع الإلكترونية.

توفر الخوادم الوكيلة حماية إضافية عند استخراج البيانات البديلة، مما يسهل الوصول إلى المحتوى المقيد جغرافيًّا مع الحفاظ على الخصوصية أثناء تصفح الإنترنت. ومن المهم اختيار مزود خوادم وكيلة موثوق به واتباع أفضل الممارسات لاستخدامها بأمان وفعالية.

البروكسيات السكنية من IPBurger

تتمثل إحدى طرق الوصول إلى البيانات البديلة واستخراجها في استخدام البروكسيات السكنية من IPBurger. يمكن للمستخدمين استخدام هذه البروكسيات للوصول إلى الإنترنت دون أن يتم تعقبهم. ويعد هذا الأمر مهمًا عند جمع كميات كبيرة من البيانات دون التعرض للحظر أو التقييد من قِبل المواقع الإلكترونية التي تتعقب سلوك المستخدمين.

ولكن من المهم أن نتذكر أن استخدام البيانات البديلة له إيجابيات وسلبيات، مثل المشكلات المتعلقة بالدقة والخصوصية. وقبل استخدام البيانات البديلة لاتخاذ القرارات، من المهم النظر فيها بعناية، تمامًا مثل أي استثمار آخر.