3 λάθη που θα μπορούσαν να επηρεάσουν την ακρίβεια των αναλύσεων δεδομένων σας

Εικόνα από Editor
 

Είναι το 2023, πράγμα που σημαίνει ότι οι περισσότερες επιχειρήσεις στους περισσότερους κλάδους συλλέγουν πληροφορίες και οδηγούν πιο έξυπνες αποφάσεις με τη βοήθεια μεγάλων δεδομένων. Αυτό δεν αποτελεί έκπληξη στις μέρες μας - η ικανότητα συλλογής, κατηγοριοποίησης και ανάλυσης μεγάλων συνόλων δεδομένων είναι εξαιρετικά χρήσιμη όταν πρόκειται για λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα. 

Και, καθώς ένας αυξανόμενος αριθμός οργανισμών αγκαλιάζει την ψηφιοποίηση, η ικανότητα κατανόησης και βασισμού στη χρησιμότητα της ανάλυσης δεδομένων θα συνεχίσει να αυξάνεται.

Αυτό είναι το θέμα με τα μεγάλα δεδομένα, ωστόσο: όσο περισσότεροι οργανισμοί βασίζονται σε αυτά, τόσο μεγαλύτερη είναι η πιθανότητα ότι περισσότεροι από αυτούς θα χρησιμοποιήσουν λανθασμένα μεγάλα δεδομένα. Γιατί; Επειδή τα μεγάλα δεδομένα και οι πληροφορίες που προσφέρουν είναι χρήσιμα μόνο εάν οι οργανισμοί αναλύουν με ακρίβεια τα δεδομένα τους. 

 

Εικόνα από σκάλα δεδομένων
 

Για το σκοπό αυτό, ας βεβαιωθούμε ότι αποφεύγετε ορισμένα κοινά λάθη που συχνά επηρεάζουν την ακρίβεια των αναλυτικών στοιχείων δεδομένων. Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε για αυτά τα ζητήματα και πώς μπορείτε να τα αποφύγετε.

Προτού δείξουμε το δάχτυλο, πρέπει να παραδεχτούμε ότι τα περισσότερα σύνολα δεδομένων έχουν το μερίδιο λαθών τους και αυτά τα σφάλματα δεν κάνουν τη χάρη σε κανέναν όταν έρθει η ώρα να αναλύσουμε δεδομένα. Είτε πρόκειται για τυπογραφικά λάθη, περίεργες συμβάσεις ονομασίας ή απολύσεις, σφάλματα σε σύνολα δεδομένων μπερδεύουν την ακρίβεια της ανάλυσης δεδομένων.

Προτού λοιπόν ενθουσιαστείτε πολύ με την κατάδυση στα βαθιά στην τρύπα του κουνελιού της ανάλυσης δεδομένων, πρέπει πρώτα να βεβαιωθείτε ότι ο καθαρισμός δεδομένων βρίσκεται στην κορυφή της λίστας υποχρεώσεων και ότι καθαρίζετε πάντα σωστά τα σύνολα δεδομένων σας. Μπορεί να λέτε: «Γεια σου, η εκκαθάριση δεδομένων είναι πολύ χρονοβόρα για να ασχοληθώ», για να κουνάμε το κεφάλι μας με συμπόνοια. 

Ευτυχώς για εσάς, μπορείτε να επενδύσετε σε λύσεις όπως τα επαυξημένα αναλυτικά στοιχεία. Αυτό αξιοποιεί τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να επιταχύνει τον ρυθμό με τον οποίο εκτελείτε την ανάλυση των δεδομένων σας (και βελτιώνει επίσης την ακρίβεια της ανάλυσής σας).  

Η ουσία: ανεξάρτητα από τη λύση που χρησιμοποιείτε για να αυτοματοποιήσετε και να βελτιώσετε τον καθαρισμό των δεδομένων σας, πρέπει να κάνετε τον πραγματικό καθαρισμό — αν δεν το κάνετε, δεν θα έχετε ποτέ την κατάλληλη βάση για να βασίσετε την ακριβή ανάλυση δεδομένων.

Όπως συμβαίνει με τα σύνολα δεδομένων, οι περισσότεροι αλγόριθμοι δεν είναι εκατό τοις εκατό τέλειοι. τα περισσότερα από αυτά έχουν το μερίδιο των ελαττωμάτων τους και απλά δεν λειτουργούν όπως θα θέλατε κάθε φορά που τα χρησιμοποιείτε. Οι αλγόριθμοι με ένα σωρό ατέλειες μπορούν ακόμη και να αγνοήσουν δεδομένα που είναι απαραίτητα για την ανάλυσή σας ή μπορεί να εστιάσουν σε λάθος είδος δεδομένων που στην πραγματικότητα δεν είναι τόσο σημαντικά.

Δεν είναι μυστικό ότι τα μεγαλύτερα ονόματα της τεχνολογίας είναι εξετάζοντας συνεχώς τους αλγόριθμους τους και προσαρμόζοντάς τα όσο το δυνατόν πιο κοντά στην τελειότητα, και αυτό οφείλεται στο ότι τόσο λίγοι αλγόριθμοι είναι πραγματικά άψογοι. Όσο πιο ακριβής είναι ο αλγόριθμός σας, τόσο μεγαλύτερη είναι η εγγύηση ότι τα προγράμματά σας επιτυγχάνουν τους στόχους τους και κάνουν αυτό που χρειάζεστε για να κάνουν.

Επιπλέον, εάν ο οργανισμός σας στελεχώνει έστω και λίγους επιστήμονες δεδομένων, θα πρέπει να βεβαιωθείτε ότι αυτοί οι επιστήμονες δεδομένων ενημερώνουν τακτικά τους αλγόριθμους που προγραμματίζουν τα προγράμματα ανάλυσης δεδομένων τους — ίσως αξίζει τον κόπο να δημιουργηθεί ένα χρονοδιάγραμμα που θα καθιστά τις ομάδες υπεύθυνες για τη διατήρηση και ενημέρωση των αλγορίθμων ανάλυσης δεδομένων τους σύμφωνα με ένα συμφωνημένο χρονοδιάγραμμα. 

Ακόμα καλύτερα από αυτό μπορεί να είναι η θέσπιση μιας στρατηγικής που αξιοποιεί αλγόριθμους βασισμένους σε AI/ML, τα οποία θα πρέπει να μπορούν να ενημερώνονται αυτόματα.

Ως επί το πλείστον κατανοητό, πολλοί ηγέτες επιχειρήσεων που δεν ασχολούνται άμεσα με τις ομάδες ανάλυσης δεδομένων τους δεν συνειδητοποιούν ότι οι αλγόριθμοι και τα μοντέλα δεν είναι τα ίδια πράγματα. Σε περίπτωση που δεν το γνωρίζατε, να θυμάστε ότι οι αλγόριθμοι είναι οι μέθοδοι που χρησιμοποιούμε για την ανάλυση δεδομένων. Τα μοντέλα είναι οι υπολογισμοί που δημιουργούνται με τη μόχλευση της εξόδου ενός αλγορίθμου. 

Οι αλγόριθμοι μπορούν να τσακίζουν δεδομένα όλη την ημέρα, αλλά αν η παραγωγή τους δεν περνά από μοντέλα που έχουν σχεδιαστεί για να ελέγχουν την επακόλουθη ανάλυση, τότε δεν πρόκειται να έχετε χρηστικές ή χρήσιμες πληροφορίες. 

Σκεφτείτε το ως εξής: εάν έχετε φανταχτερούς αλγόριθμους που συγκεντρώνουν δεδομένα, αλλά δεν έχετε γνώσεις για να το δείξετε, δεν πρόκειται να λάβετε αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα καλύτερα από ό,τι κάνατε πριν αποκτήσετε αυτούς τους αλγόριθμους. θα ήταν σαν να θέλετε να δημιουργήσετε έρευνα χρηστών στον οδικό χάρτη του προϊόντος σας, αλλά αγνοώντας το γεγονός ότι, για παράδειγμα, ο κλάδος της έρευνας αγοράς δημιούργησε 76.4 δισεκατομμύρια δολάρια στα έσοδα το 2021, αντιπροσωπεύοντας αύξηση 100% από το 2008. 

Οι προθέσεις σας μπορεί να είναι αξιοθαύμαστες, αλλά πρέπει να κάνετε χρήση των σύγχρονων εργαλείων και γνώσεων που έχετε στη διάθεσή σας για να συγκεντρώσετε αυτές τις γνώσεις ή να δημιουργήσετε αυτήν την έρευνα χρηστών στον οδικό σας χάρτη στο μέγιστο των δυνατοτήτων σας. 

Είναι λυπηρό το γεγονός ότι τα υποβέλτιστα μοντέλα είναι ένας σίγουρος τρόπος για να δημιουργήσετε ένα χάος στην έξοδο των αλγορίθμων σας, ανεξάρτητα από το πόσο περίπλοκοι είναι αυτοί οι αλγόριθμοι. Ως εκ τούτου, είναι σημαντικό τα στελέχη επιχειρήσεων και οι τεχνικοί ηγέτες να δεσμεύουν στενότερα τους ειδικούς τους στην ανάλυση δεδομένων, προκειμένου να δημιουργήσουν μοντέλα που δεν είναι ούτε πολύ περίπλοκα ούτε πολύ απλά. 

Και, ανάλογα με το πόσα δεδομένα εργάζονται, οι ηγέτες των επιχειρήσεων μπορεί να επιλέξουν να περάσουν από μερικά διαφορετικά μοντέλα προτού καταλήξουν σε αυτό που ταιριάζει καλύτερα στον όγκο και τον τύπο δεδομένων που χρειάζονται να χειριστούν.

Στο τέλος της ημέρας, εάν θέλετε να βεβαιωθείτε ότι η ανάλυση των δεδομένων σας δεν είναι σταθερά λανθασμένη, πρέπει επίσης να θυμάστε ότι μην πέφτετε ποτέ θύματα μεροληψίας. Η μεροληψία είναι δυστυχώς ένα από τα μεγαλύτερα εμπόδια που πρέπει να ξεπεραστούν όσον αφορά τη διατήρηση της ακρίβειας της ανάλυσης δεδομένων. 

Είτε επηρεάζουν τον τύπο των δεδομένων που συλλέγονται είτε επηρεάζουν τον τρόπο με τον οποίο οι ηγέτες των επιχειρήσεων ερμηνεύουν τα δεδομένα, οι προκαταλήψεις ποικίλλουν και συχνά είναι δύσκολο να εντοπιστούν – τα στελέχη πρέπει να κάνουν ό,τι καλύτερο μπορούν για να εντοπίσουν τις προκαταλήψεις τους και να τις εγκαταλείψουν προκειμένου να επωφεληθούν με συνέπεια ακριβείς αναλύσεις δεδομένων. 

Τα δεδομένα είναι ισχυρά: όταν χρησιμοποιούνται σωστά, μπορούν να προσφέρουν στους ηγέτες των επιχειρήσεων και στις οργανώσεις τους εξαιρετικά χρήσιμες πληροφορίες που μπορούν να μεταμορφώσουν τον τρόπο με τον οποίο αναπτύσσουν και παραδίδουν τα προϊόντα τους στους πελάτες τους. Απλώς βεβαιωθείτε ότι κάνετε ό,τι περνάει από το χέρι σας για να διασφαλίσετε ότι τα αναλυτικά στοιχεία των δεδομένων σας είναι ακριβή και ότι δεν υποφέρετε από τα εύκολα αποφεύξιμα λάθη που περιγράψαμε σε αυτό το άρθρο.

 
 
Νάχλα Ντέιβις είναι προγραμματιστής λογισμικού και συγγραφέας τεχνολογίας. Προτού αφιερώσει τη δουλειά της με πλήρες ωράριο στην τεχνική συγγραφή, κατάφερε - μεταξύ άλλων συναρπαστικών πραγμάτων - να υπηρετήσει ως επικεφαλής προγραμματιστής σε έναν οργανισμό εμπειρικής επωνυμίας Inc. 5,000, του οποίου οι πελάτες περιλαμβάνουν τη Samsung, την Time Warner, το Netflix και τη Sony.
 

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.kdnuggets.com/2023/03/3-mistakes-could-affecting-accuracy-data-analytics.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=3-mistakes-that-could-be-affecting-the-accuracy-of-your-data-analytics