Zephyrnet-logo

3 fouten die van invloed kunnen zijn op de nauwkeurigheid van uw gegevensanalyse

Datum:

3 fouten die van invloed kunnen zijn op de nauwkeurigheid van uw gegevensanalyse
Afbeelding door redacteur
 

Het is 2023, wat betekent dat de meeste bedrijven in de meeste sectoren inzichten verzamelen en slimmere beslissingen nemen met behulp van big data. Dit is tegenwoordig niet meer zo'n verrassing: de mogelijkheid om grote hoeveelheden gegevens te verzamelen, te categoriseren en te analyseren, is enorm handig als het gaat om het nemen van datagedreven zakelijke beslissingen

En naarmate een groeiend aantal organisaties digitalisering omarmt, zal het vermogen om het nut van data-analyse te begrijpen en erop te vertrouwen alleen maar groeien.

Hier is echter het probleem met big data: hoe meer organisaties er afhankelijk van gaan worden, hoe groter de kans wordt dat meer van hen big data verkeerd zullen gebruiken. Waarom? Want big data en de inzichten die het biedt, zijn alleen nuttig als organisaties hun data nauwkeurig analyseren. 

 

3 fouten die van invloed kunnen zijn op de nauwkeurigheid van uw gegevensanalyse
Afbeelding van dataladder
 

Laten we er daarom voor zorgen dat u enkele veelvoorkomende fouten vermijdt die vaak van invloed zijn op de nauwkeurigheid van gegevensanalyse. Lees verder om meer te weten te komen over deze problemen en hoe u ze kunt vermijden.

Voordat we met de vinger wijzen, moeten we toegeven dat de meeste gegevenssets een behoorlijk aantal fouten bevatten, en deze fouten doen niemand een plezier als het tijd is om gegevens te analyseren. Of het nu gaat om typefouten, rare naamgevingsconventies of redundanties, fouten in datasets tasten de nauwkeurigheid van data-analyse aan.

Dus voordat je te enthousiast wordt over diep duiken in het konijnenhol van data-analyse, moet u er eerst voor zorgen dat het opschonen van gegevens bovenaan uw takenlijst staat en dat u uw datasets altijd op de juiste manier opschoont. U zegt misschien: "Hé, het opschonen van gegevens kost mij te veel tijd", waar we medelevend mee knikken. 

Gelukkig voor jou kun je investeren in oplossingen zoals augmented analytics. Dit maakt gebruik van machine learning-algoritmen om de snelheid waarmee u uw gegevensanalyse uitvoert te versnellen (en het verbetert ook de nauwkeurigheid van uw analyse).  

Het komt erop neer: welke oplossing u ook gebruikt om uw gegevensopschoning te automatiseren en te verbeteren, u moet nog steeds de daadwerkelijke opschoning uitvoeren. Als u dat niet doet, zult u nooit de juiste basis hebben waarop u een nauwkeurige gegevensanalyse kunt baseren.

Net als bij datasets zijn de meeste algoritmen niet honderd procent perfect; de meesten van hen hebben een behoorlijk aantal gebreken en werken gewoon niet zoals je zou willen, elke keer dat je ze gebruikt. Algoritmen met een heleboel onvolkomenheden kunnen zelfs gegevens negeren die essentieel zijn voor uw analyse, of ze kunnen zich richten op de verkeerde soort gegevens die eigenlijk niet zo belangrijk zijn.

Het is geen geheim dat de grootste namen in de technologie zijn voortdurend hun algoritmen onder de loep nemen en ze zo perfect mogelijk aan te passen, en dat komt omdat zo weinig algoritmen echt foutloos zijn. Hoe nauwkeuriger uw algoritme is, hoe groter de garantie dat uw programma's hun doelen bereiken en doen wat u wilt dat ze doen.

Bovendien, als uw organisatie zelfs maar een paar datawetenschappers heeft, moet het ervoor zorgen dat die datawetenschappers regelmatig updates maken van de algoritmen die hun data-analyseprogramma's zijn. Het kan zelfs de moeite waard zijn om een ​​schema op te stellen dat teams verantwoordelijk houdt voor het onderhoud. en het bijwerken van hun algoritmen voor gegevensanalyse volgens een overeengekomen schema. 

Nog beter dan dat is misschien het vaststellen van een strategie die maakt gebruik van op AI/ML gebaseerde algoritmen, die zichzelf automatisch zouden moeten kunnen updaten.

Het is begrijpelijk dat veel bedrijfsleiders die niet direct betrokken zijn bij hun data-analyseteams zich niet realiseren dat algoritmen en modellen zijn niet dezelfde dingen. Voor het geval JIJ het ook niet wist, onthoud dat algoritmen de methoden zijn die we gebruiken om gegevens te analyseren; modellen zijn de berekeningen die worden gemaakt door gebruik te maken van de output van een algoritme. 

Algoritmen kunnen de hele dag door gegevens verwerken, maar als hun uitvoer niet door modellen gaat die zijn ontworpen om de daaropvolgende analyse te controleren, heb je geen bruikbare of nuttige inzichten. 

Zie het als volgt: als je mooie algoritmen hebt die gegevens verwerken, maar geen inzicht hebt om dit aan te tonen, ga je geen gegevensgestuurde beslissingen nemen die beter zijn dan voordat je die algoritmen had; het zou hetzelfde zijn als gebruikersonderzoek willen inbouwen in uw productroadmap, maar het feit negeren dat bijvoorbeeld de marktonderzoeksindustrie genereerde 76.4 miljard dollar in omzet in 2021, een stijging van 100% sinds 2008. 

Uw intenties zijn misschien bewonderenswaardig, maar u moet gebruik maken van de moderne tools en kennis die voor u beschikbaar zijn om die inzichten te vergaren of om dat gebruikersonderzoek zo goed mogelijk in uw roadmap op te nemen. 

Het is jammer dat suboptimale modellen een trefzekere manier zijn om een ​​puinhoop te maken van de output van je algoritmen, hoe geavanceerd die algoritmen ook zijn. Het is daarom essentieel dat bedrijfsleiders en technische leiders hun data-analyse-experts nauwer betrekken om modellen te creëren die niet te ingewikkeld en niet te eenvoudig zijn. 

En, afhankelijk van de hoeveelheid gegevens waarmee ze werken, kunnen bedrijfsleiders ervoor kiezen om een ​​paar verschillende modellen te doorlopen voordat ze een keuze maken die het beste past bij het volume en het type gegevens dat ze moeten verwerken.

Als u er uiteindelijk zeker van wilt zijn dat uw gegevensanalyse niet consequent verkeerd is, moet u er ook aan denken om nooit het slachtoffer worden van vooringenomenheid. Bias is helaas een van de grootste hindernissen die moeten worden overwonnen als het gaat om het handhaven van de nauwkeurigheid van data-analyse. 

Of ze nu van invloed zijn op het type gegevens dat wordt verzameld of op de manier waarop bedrijfsleiders gegevens interpreteren, vooroordelen zijn gevarieerd en vaak moeilijk vast te stellen — leidinggevenden moeten hun best doen om hun vooroordelen te identificeren en ze te laten varen om consequent te kunnen profiteren van nauwkeurige data-analyse. 

Gegevens zijn krachtig: wanneer ze op de juiste manier worden gebruikt, kunnen ze bedrijfsleiders en hun organisaties enorm bruikbare inzichten bieden die de manier kunnen veranderen waarop ze hun producten ontwikkelen en aan hun klanten leveren. Zorg ervoor dat u er alles aan doet om ervoor te zorgen dat uw gegevensanalyse nauwkeurig is en niet lijdt onder de gemakkelijk te vermijden fouten die we in dit artikel hebben beschreven.

 
 
Nahla Davies is een softwareontwikkelaar en technisch schrijver. Voordat ze haar werk fulltime aan technisch schrijven wijdde, slaagde ze er onder meer in om als hoofdprogrammeur te dienen bij een Inc. 5,000 ervaringsgerichte merkorganisatie met klanten als Samsung, Time Warner, Netflix en Sony.
 

spot_img

Laatste intelligentie

spot_img