3 Mistakes That Could Be Affecting The Accuracy Of Your Data Analytics

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

3 virhettä, jotka voivat vaikuttaa tietojesi analyysin tarkkuuteen
Kuvan toimittaja

On vuosi 2023, mikä tarkoittaa, että useimmat yritykset useimmilla toimialoilla keräävät oivalluksia ja tekevät älykkäämpiä päätöksiä big datan avulla. Tämä ei ole niin suuri yllätys nykyään – kyky kerätä, luokitella ja analysoida suuria tietojoukkoja on erittäin hyödyllistä, kun kyse on tehdä datalähtöisiä liiketoimintapäätöksiä.

Ja kun yhä useampi organisaatio omaksuu digitalisoinnin, kyky ymmärtää data-analytiikan hyödyllisyys ja luottaa siihen vain kasvaa.

Tässä on kuitenkin kysymys big datasta: mitä useammat organisaatiot luottavat siihen, sitä suurempi on mahdollisuus, että useampi heistä käyttää big dataa väärin. Miksi? Koska big data ja sen tarjoamat oivallukset ovat hyödyllisiä vain, jos organisaatiot analysoivat tietojaan tarkasti.

3 virhettä, jotka voivat vaikuttaa tietojesi analyysin tarkkuuteen
Kuva dataladder

Tätä varten varmistamme, että vältät joitain yleisiä virheitä, jotka usein vaikuttavat data-analytiikan tarkkuuteen. Lue lisää näistä ongelmista ja siitä, kuinka voit välttää ne.

Ennen kuin osoittelemme sormella, meidän on myönnettävä, että useimmissa tietosarjoissa on melkoinen osa virheistä, eivätkä nämä virheet hyödytä ketään, kun on aika analysoida tietoja. Olipa kyseessä kirjoitusvirheitä, outoja nimeämiskäytäntöjä tai redundanssia, tietojoukkojen virheet sekoittavat data-analyysin tarkkuuden.

Joten ennen kuin innostut liian syvään sukeltamisesta dataanalytiikan kanin reikään, sinun on ensin varmistettava, että tietojen puhdistaminen on tehtäväluettelosi kärjessä ja että puhdistat tietojoukkosi aina oikein. Saatat sanoa: "Hei, tietojen puhdistaminen on liian aikaavievää, jotta en vaivaudu siihen", jolle nyökkäämme myötätuntoisesti.

Onneksi voit investoida ratkaisuihin, kuten lisättyyn analytiikkaan. Tämä hyödyntää koneoppimisalgoritmeja nopeuttaakseen data-analyysin suorittamista (ja se parantaa myös analyysisi tarkkuutta).

Lopputulos: riippumatta siitä, mitä ratkaisua käytät tietojen puhdistuksen automatisointiin ja parantamiseen, sinun on silti suoritettava varsinainen puhdistus – jos et, sinulla ei koskaan ole oikeaa perustaa tarkan data-analyysin perustamiseen.

Kuten tietojoukkojen tapauksessa, useimmat algoritmit eivät ole sataprosenttisesti täydellisiä; useimmissa niistä on omat puutteensa, eivätkä ne yksinkertaisesti toimi haluamallasi tavalla joka kerta kun käytät niitä. Algoritmit, joissa on paljon epätäydellisyyksiä, voivat jopa jättää huomioimatta analyysisi kannalta olennaisen tiedon tai keskittyä vääränlaisiin tietoihin, jotka eivät itse asiassa ole niin tärkeitä.

Ei ole mikään salaisuus, että tekniikan suurimmat nimet ovat tarkkailevat jatkuvasti algoritmejaan ja säätämällä niitä mahdollisimman lähelle täydellisyyttä, ja se johtuu siitä, että niin harvat algoritmit ovat itse asiassa virheettömiä. Mitä tarkempi algoritmisi on, sitä suurempi on takuu siitä, että ohjelmasi saavuttavat tavoitteensa ja tekevät sen, mitä tarvitset niiden tekevän.

Lisäksi, jos organisaatiossasi työskentelee vain muutama datatieteilijä, sen tulee varmistaa, että nämä datatieteilijät päivittävät säännöllisesti data-analyysiohjelmiensa algoritmeja – saattaa jopa olla hyödyllistä laatia aikataulu, jonka mukaan tiimit ovat vastuussa niiden ylläpitämisestä. ja päivittää data-analyysialgoritminsa sovitun aikataulun mukaisesti.

Vielä parempi kuin se voi olla sellaisen strategian luominen hyödyntää AI/ML-pohjaisia algoritmeja, joiden pitäisi pystyä päivittämään itsensä automaattisesti.

Useimmiten on ymmärrettävää, että monet yritysjohtajat, jotka eivät ole suoraan tekemisissä data-analytiikkatiimiensä kanssa, eivät ymmärrä, että algoritmit ja mallit eivät ole samoja asioita. Jos SINÄ et ollut tietoinen, muista, että algoritmit ovat menetelmiä, joita käytämme tietojen analysointiin. mallit ovat laskelmia, jotka luodaan käyttämällä algoritmin tulosta.

Algoritmit voivat murskata tietoja koko päivän, mutta jos niiden tulos ei käy läpi malleja, jotka on suunniteltu tarkistamaan myöhemmän analyysin, sinulla ei ole käyttökelpoisia tai hyödyllisiä oivalluksia.

Ajattele asiaa näin: jos sinulla on hienoja algoritmeja, jotka murskaavat tietoja, mutta sinulla ei ole siitä mitään oivalluksia, et aio tehdä tietoihin perustuvia päätöksiä sen paremmin kuin olit ennen noiden algoritmien käyttöä. se on kuin haluaisi rakentaa käyttäjätutkimusta tuotesuunnitelmaasi, mutta jättää huomiotta sen tosiasian, että esimerkiksi markkinatutkimusteollisuus tuotti 76.4 miljardia dollaria liikevaihto vuonna 2021, mikä on 100 % kasvua vuodesta 2008.

Aikomuksesi voivat olla ihailtavia, mutta sinun on hyödynnettävä käytettävissäsi olevia nykyaikaisia työkaluja ja tietoa kerätäksesi nämä oivallukset tai rakentaaksesi käyttäjätutkimusta etenemissuunnitelmaasi parhaan kykysi mukaan.

On valitettavaa, että alioptimaaliset mallit ovat varma tapa sotkea algoritmien tuotos, olivatpa algoritmit kuinka kehittyneitä tahansa. Siksi on tärkeää, että yritysjohtajat ja tekniset johtajat ottavat tiiviimmin yhteyttä data-analyysiasiantuntijoitaan luodakseen malleja, jotka eivät ole liian monimutkaisia eivätkä liian yksinkertaisia.

Ja riippuen siitä, kuinka paljon dataa he työskentelevät, yritysjohtajat voivat halutessaan käydä läpi useita eri malleja, ennen kuin he valitsevat sellaisen, joka parhaiten sopii heidän tarvitsemaansa datamäärään ja tyyppiin.

Loppujen lopuksi, jos haluat varmistaa, että data-analyysisi ei ole jatkuvasti väärässä, sinun on myös muistettava koskaan joudu ennakkoluulojen uhriksi. Harha on valitettavasti yksi suurimmista esteistä, jotka on voitettava, kun on kyse data-analytiikan tarkkuuden ylläpitämisestä.

Olivatpa he vaikuttamassa kerättävän tiedon tyyppiin tai tapaan, jolla yritysjohtajat tulkitsevat tietoja, ennakkoluulot ovat vaihtelevia ja usein vaikeasti havaittavissa – johtajien on tehtävä parhaansa tunnistaakseen ennakkoluulonsa ja luopuakseen niistä voidakseen hyötyä johdonmukaisesti. tarkkaa data-analytiikkaa.

Data on tehokasta: oikein käytettynä se voi antaa yritysjohtajille ja heidän organisaatioilleen erittäin hyödyllisiä oivalluksia, jotka voivat muuttaa tapaa, jolla he kehittävät ja toimittavat tuotteitaan asiakkailleen. Varmista vain, että teet kaikkesi varmistaaksesi, että data-analytiikkasi ovat tarkkoja ja että ne eivät kärsi helposti vältettävistä virheistä, joita olemme hahmotellut tässä artikkelissa.

Nahla Davies on ohjelmistokehittäjä ja tekninen kirjoittaja. Ennen kuin hän omisti työnsä kokopäiväisesti tekniseen kirjoittamiseen, hän onnistui muun kiehtovien asioiden ohella toimimaan pääohjelmoijana Inc. 5,000 XNUMX:n kokemuksellisessa brändiorganisaatiossa, jonka asiakkaita ovat Samsung, Time Warner, Netflix ja Sony.