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

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

3 napake, ki bi lahko vplivale na točnost vaše analize podatkov
Slika urednika

Piše se leto 2023, kar pomeni, da večina podjetij v večini panog zbira vpoglede in sprejema pametnejše odločitve s pomočjo velikih podatkov. To v teh dneh ni tako veliko presenečenje – zmožnost zbiranja, kategoriziranja in analiziranja velikih nizov podatkov je izjemno uporabna, ko gre za sprejemanje poslovnih odločitev na podlagi podatkov.

In ko vse več organizacij sprejema digitalizacijo, bo sposobnost razumevanja in zanašanja na uporabnost podatkovne analitike le še rasla.

O velikih podatkih pa je nekaj: več organizacij se začne zanašati nanje, večja je možnost, da jih bo več velikih podatkov uporabljalo nepravilno. Zakaj? Ker so veliki podatki in vpogledi, ki jih ponujajo, uporabni le, če organizacije natančno analizirajo svoje podatke.

3 napake, ki bi lahko vplivale na točnost vaše analize podatkov
Slika iz podatkovna lestvica

V ta namen poskrbimo, da se boste izognili nekaterim pogostim napakam, ki pogosto vplivajo na točnost analitike podatkov. Preberite, če želite izvedeti več o teh težavah in kako se jim lahko izognete.

Preden začnemo kazati s prstom, moramo priznati, da ima večina nizov podatkov pošten delež napak in te napake nikomur ne delajo usluge, ko pride čas za analizo podatkov. Ne glede na to, ali gre za tipkarske napake, čudne konvencije poimenovanja ali odvečnost, napake v nizih podatkov motijo natančnost analize podatkov.

Torej, preden se preveč navdušite nad globokim potapljanjem v zajčjo luknjo podatkovne analitike, se morate najprej prepričati, da je čiščenje podatkov na vrhu vašega seznama opravil in da svoje nabore podatkov vedno pravilno čistite. Morda boste rekli, "hej, čiščenje podatkov je preveč zamudno, da bi se z njim ukvarjal", čemur sočutno pokimamo.

Na vašo srečo lahko vlagate v rešitve, kot je razširjena analitika. To izkorišča algoritme strojnega učenja, da pospeši hitrost, s katero izvajate analizo podatkov (in izboljša tudi natančnost vaše analize).

Bistvo: ne glede na to, katero rešitev uporabljate za avtomatizacijo in izboljšanje čiščenja podatkov, morate še vedno opraviti dejansko čiščenje – če tega ne storite, nikoli ne boste imeli ustrezne podlage za natančno analizo podatkov.

Tako kot pri naborih podatkov večina algoritmov ni stoodstotno popolna; večina jih ima svoj delež pomanjkljivosti in preprosto ne delujejo tako, kot bi želeli, vsakič, ko jih uporabite. Algoritmi s kupom nepopolnosti lahko celo prezrejo podatke, ki so bistveni za vašo analizo, ali pa se osredotočijo na napačno vrsto podatkov, ki dejansko niso tako pomembni.

Nobena skrivnost ni, da so največja imena v tehnologiji nenehno pregledujejo svoje algoritme in jih prilagoditi čim bližje popolnosti, in to zato, ker je tako malo algoritmov dejansko brezhibnih. Bolj kot je natančen vaš algoritem, večja je garancija, da vaši programi dosegajo svoje cilje in delajo tisto, kar potrebujete.

Poleg tega, če vaša organizacija zaposluje le nekaj podatkovnih znanstvenikov, bi morala poskrbeti, da ti podatkovni znanstveniki redno posodabljajo algoritme, ki jih izvajajo njihovi programi za analizo podatkov – morda bi se celo splačalo vzpostaviti urnik, po katerem bi bile ekipe odgovorne za vzdrževanje in posodabljanje njihovih algoritmov za analizo podatkov po dogovorjenem urniku.

Še bolje kot to je lahko vzpostavitev strategije, ki uporablja algoritme, ki temeljijo na AI/ML, ki bi se morali samodejno posodabljati.

Večinoma razumljivo, da se veliko vodij podjetij, ki niso neposredno povezani s svojimi ekipami za analizo podatkov, ne zaveda, da algoritmi in modeli niso iste stvari. Če tudi VI niste vedeli, ne pozabite, da so algoritmi metode, ki jih uporabljamo za analizo podatkov; modeli so izračuni, ki nastanejo z izkoriščanjem rezultatov algoritmov.

Algoritmi lahko drobijo podatke ves dan, a če njihov rezultat ne poteka skozi modele, ki so zasnovani za preverjanje kasnejše analize, potem ne boste imeli uporabnih ali koristnih vpogledov.

Pomislite na to takole: če imate modne algoritme, ki drobijo podatke, vendar nimate nobenih vpogledov, ki bi jih lahko pokazali, ne boste sprejemali odločitev, ki temeljijo na podatkih, nič bolje, kot ste bili, preden ste imeli te algoritme; to bi bilo tako, kot če bi želeli vključiti raziskavo uporabnikov v svoj načrt izdelka, pri tem pa zanemariti dejstvo, da npr. industrija tržnih raziskav ustvaril 76.4 milijarde dolarjev prihodkov v letu 2021, kar predstavlja 100-odstotno povečanje od leta 2008.

Vaši nameni so morda občudovanja vredni, vendar morate uporabiti sodobna orodja in znanje, ki so vam na voljo, da po svojih najboljših močeh pridobite te vpoglede ali to uporabniško raziskavo vključite v svoj načrt.

Žalostno je, da so neoptimalni modeli zanesljiv način, da naredite zmešnjavo v izhodu vaših algoritmov, ne glede na to, kako sofisticirani so ti algoritmi. Zato je bistvenega pomena, da poslovni in tehnični vodje tesneje sodelujejo s svojimi strokovnjaki za analizo podatkov, da bi ustvarili modele, ki niso niti preveč zapleteni niti preveč preprosti.

In odvisno od količine podatkov, s katerimi delajo, se lahko vodje podjetij odločijo, da bodo šli skozi nekaj različnih modelov, preden se odločijo za tistega, ki najbolj ustreza količini in vrsti podatkov, s katerimi morajo ravnati.

Na koncu dneva, če se želite prepričati, da vaša analiza podatkov ni dosledno napačna, se morate spomniti tudi na nikoli ne postanite žrtev pristranskosti. Pristranskost je na žalost ena največjih ovir, ki jo je treba premagati, ko gre za ohranjanje natančnosti podatkovne analitike.

Ne glede na to, ali vplivajo na vrsto podatkov, ki se zbirajo, ali na način, kako si vodje podjetij razlagajo podatke, so pristranskosti različne in jih je pogosto težko določiti – vodilni delavci se morajo po svojih najboljših močeh potruditi, da prepoznajo svoje pristranskosti in se jim odpovejo, da lahko dosledno izkoristijo prednosti natančno analizo podatkov.

Podatki so močni: če jih pravilno uporabljamo, lahko vodjem podjetij in njihovim organizacijam zagotovijo izjemno uporabne vpoglede, ki lahko spremenijo, kako razvijajo in dostavljajo svoje izdelke svojim strankam. Prepričajte se le, da delate vse, kar je v vaši moči, da zagotovite, da je vaša analitika podatkov točna in da ne trpi zaradi napak, ki se jim je zlahka izogniti, ki smo jih opisali v tem članku.

Nahla Davies je razvijalec programske opreme in tehnični pisec. Preden se je posvetila svojemu delu s polnim delovnim časom tehničnemu pisanju, ji je med drugimi zanimivimi stvarmi uspelo delati kot vodilna programerka v organizaciji Inc. 5,000 Experiential Branding, katere stranke so Samsung, Time Warner, Netflix in Sony.