3 Sai Lầm Có Thể Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác Của Data Analytics

Khi nhiều công ty bắt đầu dựa vào Big Data, nhiều công ty cũng đang phân tích sai dữ liệu mà họ nhận được. Công ty của bạn có phải là một trong số đó? Đây là ba sai lầm hàng đầu mà các công ty thường mắc phải ảnh hưởng đến độ chính xác của phân tích dữ liệu của họ.

Bây giờ là năm 2023, điều đó có nghĩa là hầu hết các doanh nghiệp trong hầu hết các ngành đang thu thập thông tin chi tiết và đưa ra các quyết định thông minh hơn với sự trợ giúp của big data. Ngày nay, điều này không có gì đáng ngạc nhiên khả năng thu thập, phân loại và phân tích các tập dữ liệu lớn vô cùng hữu ích khi đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu. 

Và, khi ngày càng có nhiều tổ chức nắm bắt số hóa, khả năng nắm bắt và dựa vào tính hữu ích của phân tích dữ liệu sẽ chỉ tiếp tục phát triển.

Tuy nhiên, đây là vấn đề về big data: Càng nhiều tổ chức dựa vào nó, thì càng có nhiều cơ hội sử dụng big data không đúng cách. Tại sao? Bởi vì big data và thông tin chi tiết mà nó cung cấp chỉ hữu ích nếu các tổ chức đang phân tích chính xác dữ liệu của họ. 

Để làm được điều đó, hãy đảm bảo rằng bạn đang tránh một số lỗi phổ biến thường ảnh hưởng đến độ chính xác của phân tích dữ liệu. Đọc tiếp về bài viết để tìm hiểu về những vấn đề này và cách bạn có thể tránh chúng.

Làm sạch dữ liệu không nằm ở đầu danh sách việc cần làm của bạn

Trước khi bắt tay vào, chúng ta cần thừa nhận rằng hầu hết các bộ dữ liệu đều có phần lớn lỗi và những lỗi này không giúp ích gì cho bất kỳ ai khi đến lúc phân tích dữ liệu. Cho dù đó là lỗi đánh máy, quy ước đặt tên kỳ lạ hay dư thừa, các lỗi trong bộ dữ liệu đều làm giảm độ chính xác của phân tích dữ liệu.

Vì vậy, trước khi quá hào hứng với việc đi sâu vào lỗ hổng phân tích dữ liệu, trước tiên bạn cần đảm bảo rằng việc làm sạch dữ liệu nằm ở đầu danh sách việc cần làm của bạn và rằng bạn luôn làm sạch bộ dữ liệu của mình đúng cách. Bạn có thể nói, "này, làm sạch dữ liệu tốn quá nhiều thời gian đối với tôi" và chúng tôi gật đầu đồng cảm. 

May mắn cho bạn là bạn có thể đầu tư vào các giải pháp như phân tích tăng cường. Điều này thúc đẩy các thuật toán học máy để đẩy nhanh tốc độ bạn thực hiện phân tích dữ liệu của mình (và nó cũng cải thiện độ chính xác của phân tích của bạn).  

Điểm mấu chốt: Cho dù bạn sử dụng giải pháp nào để tự động hóa và cải thiện quá trình làm sạch dữ liệu của mình, bạn vẫn cần thực hiện quá trình làm sạch thực sự nếu không, bạn sẽ không bao giờ có nền tảng phù hợp để làm cơ sở phân tích dữ liệu chính xác.

Các thuật toán bạn đang sử dụng không đủ chính xác

Như trường hợp của các tập dữ liệu, hầu hết các thuật toán không hoàn hảo một trăm phần trăm. Hầu hết chúng đều có một số sai sót và đơn giản là không hoạt động theo cách bạn muốn mỗi khi bạn sử dụng chúng. Các thuật toán có nhiều điểm không hoàn hảo thậm chí có thể bỏ qua dữ liệu cần thiết cho phân tích của bạn hoặc chúng có thể tập trung vào sai loại dữ liệu không thực sự quan trọng.

Không có gì bí mật khi những tên tuổi lớn nhất trong lĩnh vực công nghệ liên tục xem xét kỹ lưỡng các thuật toán của họ và điều chỉnh chúng sao cho đạt đến mức hoàn hảo nhất có thể, và đó là bởi vì rất ít thuật toán thực sự hoàn hảo. Thuật toán của bạn càng chính xác thì càng đảm bảo rằng các chương trình của bạn đang hoàn thành mục tiêu của chúng và làm những gì bạn cần chúng làm.

Ngoài ra, nếu nhân viên trong tổ chức của bạn thậm chí chỉ có một vài nhà khoa học dữ liệu, thì bạn nên đảm bảo rằng những nhà khoa học dữ liệu đó thường xuyên cập nhật các thuật toán mà các chương trình phân tích dữ liệu của họ, thậm chí có thể đáng để thiết lập một lịch trình để các nhóm chịu trách nhiệm về duy trì và cập nhật các thuật toán phân tích dữ liệu của họ theo lịch trình đã thỏa thuận. 

Thậm chí tốt hơn là có thể thiết lập một chiến lược tận dụng các thuật toán dựa trên AI/ML , có thể tự động cập nhật.

Các mô hình bạn đang sử dụng không tốt

Hầu hết có thể hiểu được, nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp không tham gia trực tiếp vào nhóm phân tích dữ liệu của họ không nhận ra rằng thuật toán và mô hình không giống nhau. Trong trường hợp BẠN không biết, hãy nhớ rằng thuật toán là phương pháp chúng tôi sử dụng để phân tích dữ liệu. Các mô hình là các tính toán được tạo ra bằng cách tận dụng đầu ra của thuật toán. 

Các thuật toán có thể xử lý dữ liệu suốt cả ngày, nhưng nếu đầu ra của chúng không đi qua các mô hình được thiết kế để kiểm tra phân tích tiếp theo, thì bạn sẽ không có bất kỳ thông tin chi tiết nào có thể sử dụng hoặc hữu ích. 

Hãy nghĩ về nó như thế này: Nếu bạn có các thuật toán ưa thích xử lý dữ liệu nhưng không có bất kỳ thông tin chi tiết nào để hiển thị cho nó, thì bạn sẽ không đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn so với trước khi có các thuật toán đó; nó giống như việc bạn muốn đưa nghiên cứu người dùng vào lộ trình sản phẩm của mình nhưng lại bỏ qua thực tế rằng, chẳng hạn như ngành nghiên cứu thị trường đã tạo ra doanh thu 76,4 tỷ đô la vào năm 2021, tăng 100% kể từ năm 2008. 

Ý định của bạn có thể đáng ngưỡng mộ, nhưng bạn cần tận dụng các công cụ hiện đại và kiến ​​thức có sẵn để thu thập những thông tin chi tiết đó hoặc xây dựng nghiên cứu người dùng đó thành lộ trình của bạn với khả năng tốt nhất của bạn. 

Thật không may là các mô hình dưới mức tối ưu là một cách chắc chắn để làm cho đầu ra thuật toán của bạn trở nên lộn xộn, bất kể các thuật toán đó phức tạp đến mức nào. Do đó, điều cần thiết là các giám đốc điều hành doanh nghiệp và các nhà lãnh đạo kỹ thuật phải tham gia chặt chẽ hơn với các chuyên gia phân tích dữ liệu của họ để tạo ra các mô hình không quá phức tạp cũng không quá đơn giản. 

Và, tùy thuộc vào lượng dữ liệu mà họ đang làm việc, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể chọn xem qua một số mô hình khác nhau trước khi chọn một mô hình phù hợp nhất với khối lượng và loại dữ liệu họ cần xử lý.

Phần kết luận

Vào cuối cùng, nếu bạn muốn đảm bảo phân tích dữ liệu của mình không sai, bạn cũng cần nhớ đừng bao giờ trở thành nạn nhân của sự thiên vị . Xu hướng không may là một trong những rào cản lớn nhất cần phải vượt qua khi nói đến việc duy trì tính chính xác của phân tích dữ liệu. 

Cho dù chúng đang ảnh hưởng đến loại dữ liệu đang được thu thập hay tác động đến cách các nhà lãnh đạo doanh nghiệp diễn giải dữ liệu, thì những thành kiến ​​rất đa dạng và thường khó xác định các nhà điều hành cần cố gắng hết sức để xác định những thành kiến ​​của họ và từ bỏ chúng để hưởng lợi từ phân tích dữ liệu chính xác nhất quán. 

Dữ liệu rất mạnh mẽ: Khi được sử dụng đúng cách, dữ liệu có thể cung cấp cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và tổ chức của họ những hiểu biết vô cùng hữu ích có thể thay đổi cách họ phát triển và cung cấp sản phẩm cho khách hàng. Chỉ cần đảm bảo rằng bạn đang làm mọi thứ trong khả năng của mình để đảm bảo phân tích dữ liệu của bạn chính xác và không mắc phải những sai lầm dễ tránh được mà chúng tôi đã nêu trong bài viết này.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: