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

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

3 greșeli care ar putea afecta acuratețea analizei datelor dvs
Imagine de editor

Este 2023, ceea ce înseamnă că majoritatea companiilor din majoritatea industriilor colectează informații și conduc decizii mai inteligente cu ajutorul datelor mari. Acest lucru nu este atât de surprinzător în aceste zile - capacitatea de a aduna, clasifica și analiza seturi mari de date este extrem de utilă atunci când vine vorba de luarea deciziilor de afaceri bazate pe date.

Și, pe măsură ce un număr tot mai mare de organizații adoptă digitalizarea, capacitatea de a înțelege și de a se baza pe utilitatea analizei datelor va continua să crească.

Iată însă treaba cu big data: pe măsură ce mai multe organizații se bazează pe ele, cu atât devine mai mare șansa ca mai multe dintre ele să utilizeze incorect big data. De ce? Pentru că datele mari și perspectivele pe care le oferă sunt utile doar dacă organizațiile își analizează cu acuratețe datele.

3 greșeli care ar putea afecta acuratețea analizei datelor dvs
Imagine de la scara de date

În acest scop, să ne asigurăm că eviți unele greșeli comune care afectează adesea acuratețea analizei datelor. Citiți mai departe pentru a afla despre aceste probleme și cum le puteți evita.

Înainte de a arăta cu degetul, trebuie să recunoaștem că cele mai multe seturi de date au o parte echitabilă de erori, iar aceste erori nu favorizează nimănui atunci când vine timpul să analizăm datele. Fie că sunt greșeli de scriere, convenții ciudate de denumire sau redundanțe, erorile din seturile de date încurcă acuratețea analizei datelor.

Deci, înainte de a fi prea entuziasmat de scufundarea adâncă în gaura de analiză a datelor, trebuie mai întâi să vă asigurați că curățarea datelor se află în partea de sus a listei dvs. de activități și că curățați întotdeauna corect seturile de date. S-ar putea să spui „hei, curățarea datelor necesită prea mult timp pentru ca să mă deranjez”, la care dăm din cap în semn de simpatie.

Din fericire pentru tine, poți investi în soluții precum analytics augmentat. Acest lucru folosește algoritmii de învățare automată pentru a accelera rata la care efectuați analiza datelor (și îmbunătățește, de asemenea, acuratețea analizei).

Concluzia: indiferent de soluția pe care o utilizați pentru a automatiza și îmbunătăți curățarea datelor, trebuie totuși să faceți curățarea propriu-zisă - dacă nu o faceți, nu veți avea niciodată fundația adecvată pe care să vă bazați analiza precisă a datelor.

Ca și în cazul seturilor de date, majoritatea algoritmilor nu sunt sută la sută perfecți; majoritatea au defecte și pur și simplu nu funcționează așa cum ți-ai dori de fiecare dată când le folosești. Algoritmii cu o grămadă de imperfecțiuni pot chiar ignora datele care sunt esențiale pentru analiza dvs. sau se pot concentra pe tipul greșit de date care nu sunt de fapt atât de importante.

Nu este un secret că cele mai mari nume din tehnologie sunt cercetându-și constant algoritmii și ajustarea lor cât mai aproape de perfecțiune posibil și pentru că atât de puțini algoritmi sunt de fapt impecabili. Cu cât algoritmul dvs. este mai precis, cu atât este mai mare garanția că programele dvs. își îndeplinesc obiectivele și fac ceea ce trebuie să facă.

În plus, dacă organizația dvs. are personal chiar și doar câțiva oameni de știință de date, ar trebui să se asigure că acești oameni de știință de date efectuează în mod regulat actualizări ale algoritmilor pe care îi programează de analiză a datelor - poate chiar merită să stabiliți un program care să țină echipele la răspundere pentru menținere. și actualizarea algoritmilor lor de analiză a datelor după un program convenit.

Chiar mai bine de atât ar putea fi stabilirea unei strategii care folosește algoritmi bazați pe AI/ML, care ar trebui să se poată actualiza automat.

Cel mai de înțeles, mulți lideri de afaceri care nu sunt direct implicați cu echipele lor de analiză a datelor nu realizează că algoritmii și modelele nu sunt aceleasi lucruri. În cazul în care nici TU nu știai, reține că algoritmii sunt metodele pe care le folosim pentru a analiza datele; modelele sunt calculele care sunt create prin valorificarea rezultatelor unui algoritm.

Algoritmii pot analiza datele toată ziua, dar dacă rezultatul lor nu trece prin modele care sunt concepute pentru a verifica analiza ulterioară, atunci nu veți avea informații utilizabile sau utile.

Gândiți-vă la asta astfel: dacă aveți algoritmi sofisticați care analizează datele, dar nu aveți nicio perspectivă de arătat pentru acestea, nu veți lua decizii bazate pe date mai bine decât erați înainte de a avea acei algoritmi; ar fi ca și cum ai vrea să integrezi cercetarea utilizatorilor în foaia ta de parcurs pentru produse, dar ignorând faptul că, de exemplu, industria cercetării de piață a generat 76.4 miliarde de dolari a veniturilor în 2021, reprezentând o creștere de 100% față de 2008.

Intențiile tale pot fi admirabile, dar trebuie să folosești instrumentele și cunoștințele moderne disponibile pentru a culege aceste perspective sau pentru a construi acea cercetare a utilizatorului în foaia ta de parcurs cât mai bine.

Este regretabil că modelele suboptime sunt o modalitate sigură de a face mizerie din rezultatul algoritmilor tăi, indiferent cât de sofisticați sunt acei algoritmi. Prin urmare, este esențial ca directorii de afaceri și liderii tehnici să-și angajeze mai îndeaproape experții în analiza datelor pentru a crea modele care nu sunt nici prea complicate, nici prea simple.

Și, în funcție de cantitatea de date cu care lucrează, liderii de afaceri pot alege să treacă prin câteva modele diferite înainte de a se decide pe unul care se potrivește cel mai bine volumului și tipului de date pe care trebuie să le gestioneze.

La sfârșitul zilei, dacă doriți să vă asigurați că analiza datelor dvs. nu este în mod constant greșită, trebuie să vă amintiți că nu cădeți niciodată victima părtinirii. Prejudecățile este, din păcate, una dintre cele mai mari obstacole care trebuie depășite atunci când vine vorba de menținerea acurateței analizei datelor.

Indiferent dacă influențează tipul de date care sunt colectate sau influențează modul în care liderii de afaceri interpretează datele, părtinirile sunt variate și adesea dificil de identificat - directorii trebuie să facă tot posibilul pentru a-și identifica părtinirile și a renunța la ele pentru a beneficia în mod constant. analiză precisă a datelor.

Datele sunt puternice: atunci când sunt utilizate în mod corespunzător, pot oferi liderilor de afaceri și organizațiilor lor informații extrem de utile care pot transforma modul în care își dezvoltă și livrează produsele clienților. Doar asigurați-vă că faceți tot ce vă stă în putere pentru a vă asigura că analiza datelor dvs. este exactă și nu suferiți de greșelile ușor de evitat pe care le-am subliniat în acest articol.

Nahla Davies este un dezvoltator de software și scriitor de tehnologie. Înainte de a-și dedica munca cu normă întreagă scrierii tehnice, ea a reușit – printre alte lucruri interesante – să servească ca programator principal la o organizație de branding experiență Inc. 5,000 ai cărei clienți includ Samsung, Time Warner, Netflix și Sony.