3 erros que podem estar afetando a precisão de sua análise de dados

Republicado por Platão

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3 erros que podem estar afetando a precisão de sua análise de dados
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Estamos em 2023, o que significa que a maioria das empresas na maioria dos setores está coletando insights e tomando decisões mais inteligentes com a ajuda de big data. Isso não é uma grande surpresa hoje em dia - a capacidade de reunir, categorizar e analisar grandes conjuntos de dados é imensamente útil quando se trata de tomar decisões de negócios baseadas em dados.

E, à medida que um número crescente de organizações adota a digitalização, a capacidade de compreender e confiar na utilidade da análise de dados continuará a crescer.

Porém, o problema do big data é o seguinte: à medida que mais organizações passam a confiar nele, maior é a chance de que mais delas usem o big data incorretamente. Por que? Porque big data e os insights que ele oferece só são úteis se as organizações estiverem analisando seus dados com precisão.

3 erros que podem estar afetando a precisão de sua análise de dados
Imagem da escada de dados

Para isso, certifique-se de evitar alguns erros comuns que geralmente afetam a precisão da análise de dados. Continue lendo para saber mais sobre esses problemas e como evitá-los.

Antes de apontarmos o dedo, precisamos admitir que a maioria dos conjuntos de dados tem seu quinhão de erros, e esses erros não favorecem ninguém na hora de analisar os dados. Sejam erros de digitação, convenções de nomenclatura estranhas ou redundâncias, os erros nos conjuntos de dados atrapalham a precisão da análise de dados.

Então, antes que você fique muito animado em mergulhar fundo na toca do coelho da análise de dados, você primeiro precisa certificar-se de que a limpeza de dados esteja no topo de sua lista de tarefas e que você esteja sempre limpando adequadamente seus conjuntos de dados. Você pode estar dizendo: “ei, a limpeza de dados é muito demorada para eu me preocupar”, ao que acenamos com a cabeça em solidariedade.

Felizmente para você, você pode investir em soluções como análises aumentadas. Isso aproveita os algoritmos de aprendizado de máquina para acelerar a taxa na qual você executa sua análise de dados (e também melhora a precisão de sua análise).

Conclusão: não importa qual solução você use para automatizar e melhorar sua limpeza de dados, você ainda precisa fazer a limpeza real — se não o fizer, nunca terá a base adequada para basear uma análise de dados precisa.

Como é o caso dos conjuntos de dados, a maioria dos algoritmos não é cem por cento perfeita; a maioria deles tem seu quinhão de falhas e simplesmente não funcionam da maneira que você gostaria que funcionassem toda vez que você os usa. Algoritmos com um monte de imperfeições podem até mesmo ignorar dados que são essenciais para sua análise, ou podem se concentrar no tipo errado de dados que não são realmente tão importantes.

Não é segredo que os maiores nomes da tecnologia são constantemente examinando seus algoritmos e ajustando-os o mais próximo possível da perfeição, e é porque poucos algoritmos são realmente perfeitos. Quanto mais preciso for o seu algoritmo, maior a garantia de que seus programas estão cumprindo seus objetivos e fazendo o que você precisa que eles façam.

Além disso, se sua organização tiver apenas alguns cientistas de dados, ela deve garantir que esses cientistas de dados façam atualizações regulares nos algoritmos de seus programas de análise de dados - pode até valer a pena estabelecer um cronograma que responsabilize as equipes pela manutenção e atualizar seus algoritmos de análise de dados seguindo um cronograma acordado.

Ainda melhor do que isso pode ser estabelecer uma estratégia que utiliza algoritmos baseados em IA/ML, que devem ser capazes de se atualizar automaticamente.

Compreensivelmente, muitos líderes de negócios que não estão diretamente envolvidos com suas equipes de análise de dados não percebem que algoritmos e modelos não são as mesmas coisas. Caso VOCÊ também não saiba, lembre-se de que algoritmos são os métodos que usamos para analisar dados; os modelos são os cálculos que são criados aproveitando a saída de um algoritmo.

Os algoritmos podem processar dados o dia todo, mas se a saída deles não estiver passando por modelos projetados para verificar a análise subsequente, você não terá nenhum insight utilizável ou útil.

Pense assim: se você tem algoritmos sofisticados processando dados, mas não tem nenhum insight para mostrar, você não vai tomar decisões baseadas em dados melhores do que antes de ter esses algoritmos; seria como querer construir a pesquisa do usuário em seu roteiro de produto, mas ignorar o fato de que, por exemplo, a indústria de pesquisa de mercado gerou US $ 76.4 bilhões em receita em 2021, representando um aumento de 100% desde 2008.

Suas intenções podem ser admiráveis, mas você precisa fazer uso das ferramentas modernas e do conhecimento disponível para coletar esses insights ou construir essa pesquisa do usuário em seu roteiro da melhor maneira possível.

É lamentável que modelos subótimos sejam uma maneira infalível de bagunçar a saída de seus algoritmos, não importa o quão sofisticados sejam esses algoritmos. Portanto, é essencial que os executivos de negócios e os líderes técnicos envolvam mais de perto seus especialistas em análise de dados para criar modelos que não sejam nem muito complicados nem muito simples.

E, dependendo da quantidade de dados com que estão trabalhando, os líderes de negócios podem optar por usar alguns modelos diferentes antes de escolher aquele que melhor se adapta ao volume e ao tipo de dados que precisam manipular.

No final do dia, se você quiser garantir que sua análise de dados não esteja consistentemente errada, você também precisa se lembrar de nunca seja vítima de viés. Infelizmente, o viés é um dos maiores obstáculos que precisam ser superados quando se trata de manter a precisão da análise de dados.

Independentemente de estarem influenciando o tipo de dados que estão sendo coletados ou impactando a maneira como os líderes de negócios interpretam os dados, os vieses são variados e muitas vezes difíceis de definir - os executivos precisam fazer o possível para identificar seus preconceitos e renunciá-los para se beneficiar de forma consistente análise de dados precisa.

Os dados são poderosos: quando manejados adequadamente, podem conceder aos líderes de negócios e suas organizações insights extremamente úteis que podem transformar a forma como eles desenvolvem e entregam seus produtos a seus clientes. Apenas certifique-se de fazer tudo ao seu alcance para garantir que suas análises de dados sejam precisas e não sofram com os erros facilmente evitáveis descritos neste artigo.

Nahla Davies é um desenvolvedor de software e escritor de tecnologia. Antes de dedicar seu trabalho em tempo integral à redação técnica, ela conseguiu – entre outras coisas intrigantes – atuar como programadora líder em uma organização de branding experimental da Inc. 5,000, cujos clientes incluem Samsung, Time Warner, Netflix e Sony.