ข้อผิดพลาด 3 ประการที่อาจส่งผลต่อความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

ข้อผิดพลาด 3 ประการที่อาจส่งผลต่อความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ
รูปภาพโดยบรรณาธิการ

ปี 2023 ซึ่งหมายความว่าธุรกิจส่วนใหญ่ในอุตสาหกรรมส่วนใหญ่กำลังรวบรวมข้อมูลเชิงลึกและขับเคลื่อนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดด้วยความช่วยเหลือของข้อมูลขนาดใหญ่ ทุกวันนี้สิ่งนี้ไม่น่าแปลกใจเลย — ความสามารถในการรวบรวม จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่นั้นมีประโยชน์อย่างมากเมื่อพูดถึง การตัดสินใจทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล.

และในขณะที่องค์กรจำนวนมากขึ้นเปิดรับการแปลงเป็นดิจิทัล ความสามารถในการเข้าใจและพึ่งพาประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลก็จะเติบโตต่อไปเท่านั้น

นี่คือสิ่งที่เกี่ยวกับบิ๊กดาต้า: เมื่อมีองค์กรจำนวนมากขึ้นพึ่งพามัน โอกาสที่องค์กรเหล่านั้นจะใช้บิ๊กดาต้าอย่างไม่ถูกต้องก็มีมากขึ้น ทำไม เนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่และข้อมูลเชิงลึกที่นำเสนอจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อองค์กรวิเคราะห์ข้อมูลของตนอย่างถูกต้องเท่านั้น

ข้อผิดพลาด 3 ประการที่อาจส่งผลต่อความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ
ภาพจาก ดาต้าแลดเดอร์

เพื่อจุดประสงค์นี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปที่มักส่งผลต่อความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูล อ่านเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับปัญหาเหล่านี้และวิธีหลีกเลี่ยงปัญหาเหล่านี้

ก่อนที่เราจะชี้นิ้ว เราต้องยอมรับว่าชุดข้อมูลส่วนใหญ่มีข้อผิดพลาดร่วมกันพอสมควร และข้อผิดพลาดเหล่านี้ไม่ได้ช่วยอะไรใครเลยเมื่อถึงเวลาต้องวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการพิมพ์ผิด การตั้งชื่อแปลก ๆ หรือความซ้ำซ้อน ข้อผิดพลาดในชุดข้อมูลทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลไม่แม่นยำ

ดังนั้นก่อนที่คุณจะตื่นเต้นกับการดำน้ำลึกมากเกินไป เข้าไปในรูกระต่ายของการวิเคราะห์ข้อมูลก่อนอื่นคุณต้องแน่ใจว่าการล้างข้อมูลอยู่ที่ด้านบนสุดของรายการสิ่งที่ต้องทำ และคุณได้ล้างข้อมูลชุดข้อมูลของคุณอย่างถูกต้องเสมอ คุณอาจจะพูดว่า “เฮ้ การล้างข้อมูลใช้เวลานานเกินไปสำหรับฉันที่จะจัดการ” ซึ่งเราพยักหน้าด้วยความเห็นอกเห็นใจ

โชคดีสำหรับคุณ คุณสามารถลงทุนในโซลูชัน เช่น การวิเคราะห์เพิ่มเติม สิ่งนี้ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเร่งอัตราที่คุณดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูล (และปรับปรุงความแม่นยำของการวิเคราะห์ของคุณด้วย)

สิ่งสำคัญที่สุดคือ: ไม่ว่าคุณจะใช้วิธีใดในการทำให้ข้อมูลของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติและปรับปรุงการล้างข้อมูล คุณยังคงต้องทำการล้างข้อมูลจริง — หากคุณไม่ทำ คุณจะไม่มีพื้นฐานที่เหมาะสมในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง

เช่นเดียวกับในกรณีของชุดข้อมูล อัลกอริทึมส่วนใหญ่ไม่ได้สมบูรณ์แบบร้อยเปอร์เซ็นต์ ส่วนใหญ่มีข้อบกพร่องพอสมควรและไม่ได้ทำงานตามที่คุณต้องการทุกครั้งที่คุณใช้ อัลกอริทึมที่มีความไม่สมบูรณ์จำนวนมากอาจมองข้ามข้อมูลที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ของคุณ หรืออาจเน้นไปที่ข้อมูลผิดประเภทซึ่งไม่ได้มีความสำคัญอย่างแท้จริง

ไม่มีความลับใด ๆ ที่ชื่อที่ใหญ่ที่สุดในเทคโนโลยีคือ ตรวจสอบอัลกอริทึมของพวกเขาอย่างต่อเนื่อง และปรับแต่งให้ใกล้เคียงกับความสมบูรณ์แบบที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และเป็นเพราะอัลกอริธึมเพียงไม่กี่ตัวเท่านั้นที่ไร้ที่ติ ยิ่งอัลกอริทึมของคุณมีความแม่นยำมากเท่าใด ก็ยิ่งรับประกันได้มากขึ้นว่าโปรแกรมของคุณบรรลุเป้าหมายและทำในสิ่งที่คุณต้องการให้ทำ

นอกจากนี้ หากพนักงานในองค์กรของคุณมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพียงไม่กี่คน ก็ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเหล่านั้นทำการอัปเดตอัลกอริทึมในโปรแกรมการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ มันอาจจะคุ้มค่าที่จะกำหนดตารางเวลาที่ทำให้ทีมมีความรับผิดชอบในการบำรุงรักษา และอัปเดตอัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อมูลตามกำหนดเวลาที่ตกลงกันไว้

ที่ดีไปกว่านั้นอาจจะมีการกำหนดกลยุทธ์ว่า ใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึมที่ใช้ AI/MLซึ่งควรจะสามารถอัปเดตตัวเองได้โดยอัตโนมัติ

อย่างที่เข้าใจกันดีว่า ผู้นำธุรกิจจำนวนมากที่ไม่ได้มีส่วนร่วมโดยตรงกับทีมวิเคราะห์ข้อมูลของตนไม่ทราบว่าอัลกอริทึมและโมเดลต่างๆ ไม่ใช่สิ่งเดียวกัน. ในกรณีที่คุณไม่ทราบเช่นกัน โปรดจำไว้ว่าอัลกอริทึมคือวิธีการที่เราใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล โมเดลคือการคำนวณที่สร้างขึ้นโดยใช้ประโยชน์จากเอาต์พุตของอัลกอริทึม

อัลกอริทึมสามารถบีบอัดข้อมูลได้ตลอดทั้งวัน แต่ถ้าผลลัพธ์ไม่ได้ผ่านแบบจำลองที่ออกแบบมาเพื่อตรวจสอบการวิเคราะห์ที่ตามมา คุณจะไม่มีข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้หรือมีประโยชน์ใดๆ

คิดแบบนี้: หากคุณมีอัลกอริทึมแฟนซีที่ประมวลผลข้อมูล แต่ไม่มีข้อมูลเชิงลึกที่จะแสดง คุณจะไม่สามารถตัดสินใจจากข้อมูลได้ดีไปกว่าก่อนที่คุณจะมีอัลกอริทึมเหล่านั้น ก็เหมือนกับการต้องการสร้างการวิจัยผู้ใช้ในแผนงานผลิตภัณฑ์ของคุณ แต่ไม่สนใจข้อเท็จจริงที่ว่า ตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมการวิจัยตลาด สร้างรายได้ 76.4 พันล้านดอลลาร์ รายได้ในปี 2021 ซึ่งเพิ่มขึ้น 100% ตั้งแต่ปี 2008

ความตั้งใจของคุณอาจเป็นเรื่องน่าชื่นชม แต่คุณต้องใช้เครื่องมือและความรู้ที่ทันสมัยที่มีให้เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกหรือสร้างการวิจัยผู้ใช้นั้นในแผนงานของคุณอย่างสุดความสามารถ

น่าเสียดายที่แบบจำลองที่ไม่เหมาะสมเป็นวิธีที่แน่นอนในการทำให้ผลลัพธ์ของอัลกอริทึมของคุณยุ่งเหยิง ไม่ว่าอัลกอริทึมเหล่านั้นจะซับซ้อนเพียงใด ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้บริหารธุรกิจและผู้นำด้านเทคนิคจะต้องมีส่วนร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างใกล้ชิดมากขึ้น เพื่อสร้างแบบจำลองที่ไม่ซับซ้อนหรือง่ายเกินไป

และขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลที่พวกเขาใช้งาน ผู้นำธุรกิจอาจเลือกที่จะพิจารณาแบบจำลองที่แตกต่างกันสองสามแบบก่อนที่จะตัดสินใจเลือกรูปแบบที่เหมาะสมที่สุดกับปริมาณและประเภทของข้อมูลที่พวกเขาต้องจัดการ

สุดท้ายนี้ หากคุณต้องการแน่ใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณไม่ผิดพลาดอย่างสม่ำเสมอ คุณต้องจำไว้ว่า ไม่เคยตกเป็นเหยื่อของอคติ. น่าเสียดายที่อคติเป็นหนึ่งในอุปสรรคที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่ต้องเอาชนะเพื่อรักษาความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูล

ไม่ว่าสิ่งเหล่านี้จะมีอิทธิพลต่อประเภทของข้อมูลที่ถูกรวบรวมหรือส่งผลกระทบต่อวิธีที่ผู้นำธุรกิจตีความข้อมูล อคติมีหลากหลายและมักจะยากที่จะระบุ - ผู้บริหารจำเป็นต้องพยายามอย่างดีที่สุดเพื่อระบุอคติของตนและละทิ้งอคติเหล่านั้น เพื่อที่จะได้รับประโยชน์จากความสม่ำเสมอ การวิเคราะห์ข้อมูลที่แม่นยำ

ข้อมูลนั้นทรงพลัง: เมื่อใช้อย่างเหมาะสม ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์อย่างมากแก่ผู้นำธุรกิจและองค์กรของพวกเขาสามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการพัฒนาและส่งมอบผลิตภัณฑ์ให้กับลูกค้าได้ เพียงตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ทำทุกอย่างที่อยู่ในอำนาจของคุณเพื่อให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณนั้นถูกต้องและไม่ได้รับผลกระทบจากข้อผิดพลาดที่หลีกเลี่ยงได้ง่ายซึ่งเราได้ระบุไว้ในบทความนี้

นาห์ลา เดวีส์ เป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์และนักเขียนด้านเทคนิค ก่อนที่จะอุทิศงานเต็มเวลาให้กับงานเขียนเชิงเทคนิค เธอได้จัดการ — เหนือสิ่งอื่นใด — เพื่อทำหน้าที่เป็นผู้นำโปรแกรมเมอร์ที่องค์กรสร้างแบรนด์จากประสบการณ์ 5,000 แห่งของ Inc. ซึ่งมีลูกค้า ได้แก่ Samsung, Time Warner, Netflix และ Sony