3 غلطیاں جو آپ کے ڈیٹا اینالیٹکس کی درستگی کو متاثر کر سکتی ہیں۔

تصویر بذریعہ ایڈیٹر
 

یہ 2023 ہے، جس کا مطلب ہے کہ زیادہ تر صنعتوں میں زیادہ تر کاروبار بصیرت جمع کر رہے ہیں اور بڑے ڈیٹا کی مدد سے بہتر فیصلے کر رہے ہیں۔ یہ ان دنوں اتنی حیرت کی بات نہیں ہے - ڈیٹا کے بڑے سیٹوں کو اکٹھا کرنے، درجہ بندی کرنے اور تجزیہ کرنے کی صلاحیت بے حد مفید ہے۔ ڈیٹا پر مبنی کاروباری فیصلے کرنا. 

اور، جیسے جیسے تنظیموں کی بڑھتی ہوئی تعداد ڈیجیٹائزیشن کو اپناتی ہے، ڈیٹا اینالیٹکس کی افادیت کو سمجھنے اور اس پر انحصار کرنے کی صلاحیت صرف بڑھتی ہی رہے گی۔

یہاں بڑے ڈیٹا کے بارے میں بات ہے، اگرچہ: جیسے جیسے مزید تنظیمیں اس پر بھروسہ کرنے لگیں گی، اتنا ہی بڑا موقع بن جائے گا کہ ان میں سے زیادہ لوگ بڑے ڈیٹا کو غلط طریقے سے استعمال کریں گے۔ کیوں؟ کیونکہ بڑا ڈیٹا اور اس کی پیش کردہ بصیرتیں صرف اس صورت میں کارآمد ہیں جب تنظیمیں اپنے ڈیٹا کا درست تجزیہ کر رہی ہوں۔ 

 

سے تصویر ڈیٹا لیڈر
 

اس مقصد کے لیے، آئیے اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کچھ عام غلطیوں سے بچ رہے ہیں جو اکثر ڈیٹا اینالیٹکس کی درستگی کو متاثر کرتی ہیں۔ ان مسائل کے بارے میں جاننے کے لیے پڑھیں اور آپ ان سے کیسے بچ سکتے ہیں۔

اس سے پہلے کہ ہم انگلیوں کی طرف اشارہ کریں، ہمیں یہ تسلیم کرنے کی ضرورت ہے کہ ڈیٹا کے زیادہ تر سیٹوں میں غلطیاں ہوتی ہیں، اور جب ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کا وقت آتا ہے تو یہ غلطیاں کسی کا بھلا نہیں کرتیں۔ چاہے وہ ٹائپنگ کی غلطیاں ہوں، نام دینے کے عجیب و غریب کنونشنز ہوں، یا بے کاریاں ہوں، ڈیٹا سیٹس میں غلطیاں ڈیٹا کے تجزیہ کی درستگی کو متاثر کرتی ہیں۔

لہذا اس سے پہلے کہ آپ گہری غوطہ خوری کے بارے میں بہت پرجوش ہوجائیں ڈیٹا اینالیٹکس خرگوش کے سوراخ میں، آپ کو سب سے پہلے یہ یقینی بنانا ہوگا کہ ڈیٹا کی صفائی آپ کے کام کی فہرست میں سب سے اوپر ہے اور یہ کہ آپ ہمیشہ اپنے ڈیٹا سیٹس کو صحیح طریقے سے صاف کر رہے ہیں۔ آپ کہہ رہے ہوں گے، "ارے، ڈیٹا صاف کرنا میرے لیے بہت زیادہ وقت طلب ہے"، جس پر ہم ہمدردی میں سر ہلاتے ہیں۔ 

خوش قسمتی سے آپ کے لیے، آپ بڑھے ہوئے تجزیات جیسے حل میں سرمایہ کاری کر سکتے ہیں۔ یہ مشین لرننگ الگورتھم کا فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ آپ اپنے ڈیٹا کے تجزیہ کی رفتار کو تیز کریں (اور یہ آپ کے تجزیہ کی درستگی کو بھی بہتر بناتا ہے)۔  

پایان لائن: اس بات سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آپ اپنے ڈیٹا کی صفائی کو خودکار اور بہتر بنانے کے لیے کون سا حل استعمال کرتے ہیں، پھر بھی آپ کو اصل صفائی کرنے کی ضرورت ہے — اگر آپ ایسا نہیں کرتے ہیں، تو آپ کے پاس کبھی بھی مناسب بنیاد نہیں ہوگی جس پر ڈیٹا کے درست تجزیہ کی بنیاد رکھی جائے۔

جیسا کہ ڈیٹا سیٹس کا معاملہ ہے، زیادہ تر الگورتھم سو فیصد کامل نہیں ہوتے ہیں۔ ان میں سے زیادہ تر میں خامیوں کا ان کا منصفانہ حصہ ہے اور وہ اس طرح کام نہیں کرتے جس طرح آپ ان کو استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ خامیوں کے ایک گروپ کے ساتھ الگورتھم اس ڈیٹا کو بھی نظر انداز کر سکتے ہیں جو آپ کے تجزیہ کے لیے ضروری ہیں، یا وہ غلط قسم کے ڈیٹا پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں جو حقیقت میں اتنا اہم نہیں ہے۔

یہ کوئی راز نہیں ہے کہ ٹیک میں سب سے بڑے نام ہیں۔ مسلسل ان کے الگورتھم کی جانچ پڑتال اور انہیں ہر ممکن حد تک کمال کے قریب کرنا، اور اس کی وجہ یہ ہے کہ بہت کم الگورتھم دراصل بے عیب ہیں۔ آپ کا الگورتھم جتنا زیادہ درست ہوگا، اتنا ہی زیادہ اس بات کی گارنٹی ہے کہ آپ کے پروگرام اپنے مقاصد کو پورا کر رہے ہیں اور وہ کر رہے ہیں جو آپ کو کرنے کی ضرورت ہے۔

مزید برآں، اگر آپ کی تنظیم میں صرف چند ڈیٹا سائنسدانوں کا عملہ ہے، تو اسے یہ یقینی بنانا چاہیے کہ وہ ڈیٹا سائنسدان اپنے ڈیٹا کے تجزیہ کے پروگراموں کے الگورتھم میں باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کر رہے ہیں — یہ ایک ایسا شیڈول قائم کرنا بھی مفید ہو سکتا ہے جو ٹیموں کو برقرار رکھنے کے لیے جوابدہ ہو۔ اور ایک متفقہ شیڈول کے بعد ان کے ڈیٹا تجزیہ الگورتھم کو اپ ڈیٹ کرنا۔ 

اس سے بھی بہتر حکمت عملی قائم کی جا سکتی ہے۔ AI/ML پر مبنی الگورتھم کا فائدہ اٹھاتا ہے۔، جو خود بخود خود بخود اپ ڈیٹ ہونے کے قابل ہونا چاہئے۔

زیادہ تر قابل فہم طور پر، بہت سارے کاروباری رہنما جو براہ راست اپنی ڈیٹا اینالیٹکس ٹیموں کے ساتھ منسلک نہیں ہیں، یہ نہیں سمجھتے کہ الگورتھم اور ماڈلز ایک جیسی چیزیں نہیں ہیں۔. اگر آپ کو معلوم نہیں تھا، یا تو، یاد رکھیں کہ الگورتھم وہ طریقے ہیں جو ہم ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ ماڈلز وہ کمپیوٹیشن ہیں جو الگورتھم کے آؤٹ پٹ کو فائدہ اٹھا کر بنائے جاتے ہیں۔ 

الگورتھم سارا دن ڈیٹا کرنچ کر سکتے ہیں، لیکن اگر ان کا آؤٹ پٹ ان ماڈلز سے نہیں گزر رہا ہے جو بعد کے تجزیے کو چیک کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں، تو آپ کے پاس کوئی قابل استعمال یا مفید بصیرت نہیں ہوگی۔ 

اس کے بارے میں اس طرح سوچیں: اگر آپ کے پاس فینسی الگورتھم کرنچنگ ڈیٹا موجود ہے لیکن آپ کے پاس اس کے لیے کوئی بصیرت نہیں ہے، تو آپ ڈیٹا پر مبنی فیصلے اس سے بہتر نہیں کریں گے جتنا آپ کے پاس ان الگورتھم سے پہلے تھا۔ یہ آپ کے پروڈکٹ کے روڈ میپ میں صارف کی تحقیق بنانے کی خواہش کی طرح ہوگا لیکن اس حقیقت کو نظر انداز کرنا کہ، مثال کے طور پر، مارکیٹ ریسرچ انڈسٹری $ 76.4 بلین پیدا کیا 2021 میں آمدنی میں، 100 کے بعد سے 2008٪ اضافے کی نمائندگی کرتا ہے۔ 

آپ کے ارادے قابل تعریف ہو سکتے ہیں، لیکن آپ کو ان بصیرتوں کو اکٹھا کرنے یا اس صارف کی تحقیق کو اپنی بہترین صلاحیتوں کے مطابق اپنے روڈ میپ میں بنانے کے لیے اپنے لیے دستیاب جدید آلات اور علم کا استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ 

یہ بدقسمتی کی بات ہے کہ suboptimal ماڈلز آپ کے الگورتھم کے آؤٹ پٹ کو خراب کرنے کا ایک یقینی طریقہ ہیں، چاہے وہ الگورتھم کتنے ہی نفیس کیوں نہ ہوں۔ اس لیے یہ ضروری ہے کہ کاروباری ایگزیکٹوز اور تکنیکی رہنما اپنے ڈیٹا تجزیہ کرنے والے ماہرین کو زیادہ قریب سے مشغول کریں تاکہ ایسے ماڈلز بنائیں جو نہ زیادہ پیچیدہ ہوں اور نہ ہی بہت آسان ہوں۔ 

اور، اس بات پر منحصر ہے کہ وہ کتنے ڈیٹا کے ساتھ کام کر رہے ہیں، کاروباری رہنما کچھ مختلف ماڈلز سے گزرنے کا انتخاب کر سکتے ہیں اس سے پہلے کہ وہ کسی ایسے ماڈل پر سیٹل ہو جائیں جو ان کو ہینڈل کرنے کی ضرورت کے حجم اور ڈیٹا کی قسم کے مطابق ہو۔

دن کے اختتام پر، اگر آپ یہ یقینی بنانا چاہتے ہیں کہ آپ کا ڈیٹا تجزیہ مسلسل غلط نہیں ہے، تو آپ کو یہ بھی یاد رکھنا ہوگا کبھی تعصب کا شکار نہ ہوں۔. تعصب بدقسمتی سے ان سب سے بڑی رکاوٹوں میں سے ایک ہے جس پر قابو پانے کی ضرورت ہے جب ڈیٹا اینالیٹکس کی درستگی کو برقرار رکھنے کی بات آتی ہے۔ 

چاہے وہ ڈیٹا کی اس قسم کو متاثر کر رہے ہوں جو جمع کیا جا رہا ہے یا کاروباری رہنما ڈیٹا کی تشریح کرنے کے طریقے پر اثر انداز ہو رہے ہیں، تعصبات مختلف ہوتے ہیں اور اکثر ان کو ختم کرنا مشکل ہوتا ہے — ایگزیکٹوز کو اپنے تعصبات کی نشاندہی کرنے اور ان سے مستقل طور پر فائدہ اٹھانے کے لیے اپنی پوری کوشش کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ درست ڈیٹا تجزیات 

ڈیٹا طاقتور ہے: جب صحیح طریقے سے استعمال کیا جاتا ہے، تو یہ کاروباری رہنماؤں اور ان کی تنظیموں کو بے حد مفید بصیرت فراہم کر سکتا ہے جو اس بات کو تبدیل کر سکتا ہے کہ وہ کس طرح تیار کرتے ہیں اور اپنی مصنوعات کو اپنے صارفین تک پہنچاتے ہیں۔ بس اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ اپنی طاقت میں ہر ممکن کوشش کر رہے ہیں اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ آپ کے ڈیٹا کے تجزیات درست ہیں اور آسانی سے قابل گریز غلطیوں سے دوچار نہیں ہیں جن کا ہم نے اس مضمون میں ذکر کیا ہے۔

 
 
نالہ ڈیوس ایک سافٹ ویئر ڈویلپر اور ٹیک مصنف ہے۔ اپنے کام کو مکمل وقت تکنیکی تحریر کے لیے وقف کرنے سے پہلے، اس نے - دیگر دلچسپ چیزوں کے علاوہ - ایک Inc. 5,000 تجرباتی برانڈنگ تنظیم میں ایک لیڈ پروگرامر کے طور پر خدمات انجام دینے کا انتظام کیا جس کے کلائنٹس میں Samsung، Time Warner، Netflix، اور Sony شامل ہیں۔
 

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.kdnuggets.com/2023/03/3-mistakes-could-affecting-accuracy-data-analytics.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=3-mistakes-that-could-be-affecting-the-accuracy-of-your-data-analytics