Uwaga: Poniższy artykuł pomoże Ci w: Ważne sposoby pracy z danymi, jeśli niektórych z nich brakuje w 2023 r.?
Jeśli jesteś doświadczonym CDO lub CTO i zastanawiasz się, jak pracować z niekompletnymi danymi? Brak istotnych danych może być niezwykle trudny i frustrujący – zwłaszcza gdy ma to bezpośredni wpływ na sukces Twojej firmy. Prawda jest taka, że większość firm podejmuje decyzje na podstawie dostępnych im informacji, ale często musi zmagać się z obejściem niespójności w swoich zbiorach danych. Na szczęście istnieją sposoby, dzięki którym nadal możesz zarządzać dokładną analizą i zapewnić usprawnione operacje, nawet jeśli brakuje niektórych danych.
W tym poście na blogu omówimy dokładnie, jak przejść przez procesy obejmujące niekompletne dane, aby Twój zespół mógł osiągnąć pomyślny wynik pomimo wyjątkowych wyzwań!
Wykorzystaj techniki imputacji danych
Nikt nie lubi, gdy czegoś brakuje, i dotyczy to również danych. Dzięki zastosowaniu technik imputacji danych w celu wypełnienia tak często napotykanych luk możliwe jest nie tylko stworzenie bardziej pełnowartościowego zbioru danych, ale także właściwe postępowanie i poszanowanie „samodzielności danych” ankietowanych. Z góry może to zająć trochę czasu, ale wybierając odpowiedni sposób działania w celu uzupełnienia brakujących elementów, możesz mieć pewność, że prawidłowo odzwierciedlasz rzeczywiste trendy tak dokładnie i odpowiedzialnie, jak to tylko możliwe.
Inne postępowanie może prowadzić do złych praktyk w zakresie danych, które utrudniają ważne projekty badawcze lub zniechęcają potencjalnych klientów. Nie wahaj się więc wprowadzać tu i tam dodatkowych liczb — odrobina wysiłku znacznie pomaga w osiąganiu lepszych wyników zarówno w perspektywie krótkoterminowej, jak i długoterminowej.
Zainwestuj w narzędzia do jakości danych
Podczas pracy z danymi liczą się szczegóły – a brak części danych może poważnie utrudnić nie tylko analizę, ale także dokładność wyników. Inwestycja w narzędzia do jakości danych to świetny sposób na zapewnienie wiarygodnych spostrzeżeń. Narzędzia te mogą pomóc w określeniu, czy występuje błąd wypełnienia, który niekorzystnie wpływa na jakość danych. Narzędzia jakości danych są przydatne nie tylko do zapobiegania błędom; mogą również czyścić istniejące dane i dostarczać w czasie rzeczywistym wgląd w skuteczność każdego elementu, co pozwala skupić się na ważnych obszarach.
Krótko mówiąc, inwestycja w niezawodne możliwości obsługi danych jest niezbędna do uzyskania miarodajnych wyników analizy. I odwrotnie, zaniedbanie tego może skutkować podejmowaniem decyzji na podstawie błędnych lub niekompletnych danych, co prowadzi do niekorzystnych rezultatów.
Ustanowienie kompleksowej polityki zarządzania danymi
Ustanowienie kompleksowej polityki zarządzania danymi jest niezbędne dla każdej firmy, która chce wykorzystać wartość swoich danych. Taka polityka powinna uwzględniać wszystkie aspekty zarządzania danymi, w tym pozyskiwanie, przechowywanie, przetwarzanie i rozpowszechnianie. W tym procesie priorytetem powinno być lokalizowanie źródeł danych, które są wiarygodne i dokładne, a także określanie taktyk na wypadek braku danych. Aby zapewnić sukces z zespołami danych, upewnij się, że zasady są uczciwe, spójne i solidnie egzekwowane, tak aby kompleksowo odpowiadały na pytania dotyczące pracy z niekompletnymi lub niedostępnymi punktami danych.
Dobre zarządzanie może pomóc użytkownikom końcowym mieć pewność co do jakości ich wyników; należy stworzyć skuteczną strategię, aby wykorzystać to zaufanie i uzyskać zwrot z inwestycji, unikając jednocześnie kosztownych błędów.
Korzystaj ze strategii próbkowania, aby uzyskać wiarygodne informacje
Aby uzyskać cenne informacje, nawet jeśli brakuje niektórych danych, niezbędne są strategie pobierania próbek. Jedną z kluczowych strategii jest losowe pobieranie próbek, które może dać nam reprezentatywną próbkę danych, nawet jeśli nie mamy ich wszystkich. Inną techniką, którą można połączyć z próbkowaniem losowym, jest próbkowanie warstwowe. Ta metoda zapewnia dodatkową kontrolę i dokładność poprzez segmentację populacji przed pobraniem próbki z każdej grupy, dzięki czemu szczegółowe informacje o każdej grupie pozostają w naszych końcowych wynikach. Przy odpowiednim podejściu możemy z pewnością podejmować świadome decyzje – i prognozy – w oparciu o ekstrapolacje z tych próbkowanych danych, pomagając nam uzyskać wiarygodne spostrzeżenia pomimo luk w danych.
Wykorzystaj zautomatyzowane rozwiązania do uczenia maszynowego
Automatyzacja procesu uczenia maszynowego może okazać się niezwykle pomocna, gdy brakuje danych. Wykorzystanie zautomatyzowanych rozwiązań do uczenia maszynowego, takich jak AutoML, może przyspieszyć czasochłonne procesy, takie jak inżynieria funkcji, i zwiększy dokładność dowolnego modelu. Zautomatyzowane uczenie maszynowe może radykalnie skrócić czas potrzebny do zbudowania wykonalnego modelu z brakujących danych, sprawiając, że każda sytuacja jest łatwiejsza do zarządzania i produktywna.
Należy jednak pamiętać, że takie zautomatyzowane podejście jest skuteczne tylko w połączeniu z ludzkim nadzorem i wiedzą fachową w całym procesie kontroli jakości. Dzięki odpowiedniej kombinacji zautomatyzowanych i ręcznych technik, wykorzystanie zautomatyzowanej uczenia maszynowego może być potężnym narzędziem do pracy z brakującymi danymi.
Zlecaj zadania związane z zarządzaniem danymi dostawcom zewnętrznym
Podczas zarządzania i przetwarzania dużych ilości danych czasami konieczne jest zlecenie niektórych zadań zewnętrznym dostawcom. Może to być mądra decyzja, gdy nie masz zasobów, czasu lub wiedzy, aby samodzielnie zająć się wszystkimi aspektami danych. Zewnętrzny dostawca może zająć się żmudnymi zadaniami, takimi jak wprowadzanie i analiza danych, uwalniając Twój czas, abyś mógł skupić się na ważniejszych celach. Podczas pracy z osobami trzecimi należy pamiętać, że są one ekspertami, którzy rozumieją, jaki proces działa najlepiej — niech będą przewodnikiem podczas wspólnej pracy nad pracą, która musi zostać wykonana. Jeśli brakuje jakichkolwiek danych lub są one niekompletne, konieczne jest również wcześniejsze omówienie planu zarządzania — zadawanie pytań na temat ich procesów radzenia sobie z takimi problemami może pomóc upewnić się, że wszystko będzie przebiegać sprawnie, gdy wszystko się zacznie.
Twórz nadmiarowość, zbierając dodatkowe informacje z różnych źródeł
Nadmiarowość jest kluczem do pracy z danymi i ochrony danych oraz wypełniania luk, w których może brakować informacji. Jako badacze ważne jest, aby zbierać dodatkowe informacje z różnych źródeł, aby rozwijać bogatą sieć wiedzy. Może to oznaczać przeglądanie archiwów gazet, dokumentów rządowych, wywiadów i rejestrów publicznych oprócz tego, czego używasz do celów badawczych. Aby dokładniej zbadać i namalować dokładny obraz narracji, wypróbuj różne rodzaje zasobów, które obejmują podobne tematy z różnych punktów widzenia.
Porównując wiele źródeł, możesz stworzyć system wzmocnień, który pomaga w zapewnieniu dokładności i ochronie danych – dzięki czemu żadna informacja nie zostanie przeoczona ani zaniedbana.
Przypisz odpowiedzialność za brakujące informacje w Twojej organizacji
Jeśli chodzi o radzenie sobie z brakującymi fragmentami danych, najważniejsze jest przypisanie odpowiedzialności osobie lub zespołowi w organizacji. Śledzenie, kto jest odpowiedzialny, gwarantuje, że w przypadku zidentyfikowania brakującej informacji można się nią zająć w odpowiednim czasie, bez konieczności poświęcania czasu na znalezienie odpowiedniej osoby, której można przypisać zadanie. Ponadto przypisanie odpowiedzialności zapewnia również odpowiedzialność w przypadku popełnienia błędów w gromadzeniu lub wykorzystywaniu danych.
Ważne jest, aby każdy wiedział, że jego praca zostanie dokładnie przeanalizowana i wzięta pod uwagę przy ustalaniu, które dane są nadal potrzebne iw jaki sposób należy je gromadzić. Przyjmując takie podejście, można wyciągnąć cenne wnioski i zastosować je, aby przyszłe procesy stały się płynniejsze i dokładniejsze.
Implementuj reguły i algorytmy, które mogą zrekompensować niekompletne zbiory danych
Wdrażanie strategii, takich jak uzupełnianie luk szacunkami punktowymi, używanie technik imputacji do przekształcania brakujących wartości w znaczące punkty danych oraz regresja w celu znalezienia dokładniejszych prognoz, może pomóc zrekompensować brakujące informacje i ułatwić pracę ze zbiorami danych. Ponadto tworzenie wstępnego prototypu bez uwzględnienia jakichkolwiek brakujących punktów danych, a następnie stopniowe dostosowywanie go w miarę znajdowania pełniejszych informacji to kolejne przydatne podejście, które pozwala szybko uzyskać lepsze zrozumienie danych.
Dostępnych jest wiele rozwiązań, więc nie martw się, jeśli znajdziesz się w takiej sytuacji; pamiętaj, że stosując określone reguły i algorytmy, możesz wydajnie i efektywnie pracować z niekompletnymi zbiorami danych.
Analizuj reszty, korelacje, trendy i wzorce
Reszty mierzą, jak blisko linii regresji znajdują się punkty danych, dając ogólny trend danych. Korelacje mierzą związek między dwiema zmiennymi, pomagając określić, czy jeden czynnik wpływa na drugi. A w przypadku trendów wszystko polega na znalezieniu wzlotów i upadków w zestawach danych w danym okresie — jest to niezbędne do prognozowania przyszłych zdarzeń. Wreszcie, wzorce obejmują wykrywanie podobieństw lub powtórzeń w zestawach danych, które wskazują na coś większego w grze; często mogą zapewnić wgląd w przyczyny występowania zjawisk. Ostatecznie, dzieląc zestawy danych w ten sposób, będziesz w stanie poskładać w całość, w jaki sposób brakujące komponenty wpływają na cały zestaw danych i dostarczyć trafnych rozwiązań.
Jeśli pracujesz z danymi, stawienie czoła brakującym danym jest nieodłączną częścią pracy. Jednak dzięki strategicznemu podejściu możliwe jest zapewnienie działania pomimo brakujących elementów. W tym poście na blogu przedstawiliśmy te konkretne środki radzenia sobie z brakującymi danymi — od technik imputacji danych po pobieranie więcej niż jednego źródła danych i budowanie redundancji. Bezpośrednie podejście do problemu pozwala zmaksymalizować dokładność wszystkich operacji przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka związanego z błędnymi decyzjami podejmowanymi na podstawie niepełnych informacji.
Ważne jest, aby te wskazówki były regularnie wdrażane, aby upewnić się, że są skuteczne na wszystkich etapach zarządzania przepływem pracy. Ponieważ nasze rozumienie brakujących danych ewoluuje, prawdopodobnie dostępne będą dodatkowe metody zarządzania nimi – ale na razie te 10 miar powinno służyć jako niezwykle przydatne punkty wyjścia!
