Napomena: Sljedeći članak će vam pomoći: Važni načini rada s podacima ako neki od njih nedostaju 2023.?
Ako ste iskusni CDO ili CTO koji pokušava shvatiti kako raditi s podacima kada su nepotpuni? Može biti nevjerojatno izazovno i frustrirajuće kada nedostaju vitalni dijelovi podataka – posebno kada to izravno utječe na uspjeh vašeg poslovanja. Istina je da većina tvrtki donosi odluke na temelju informacija koje su im dostupne, ali se često moraju boriti s nedosljednostima u svojim skupovima podataka. Srećom, postoje načini na koje još uvijek možete upravljati točnom analizom i osigurati pojednostavljene operacije čak i ako neki od vaših podataka nedostaju.
U ovom postu na blogu raspravljat ćemo o tome kako točno proći kroz procese koji uključuju nepotpune podatke kako bi vaš tim mogao postići uspješan ishod unatoč jedinstvenim izazovima!
Koristite tehnike imputiranja podataka
Nitko ne voli da mu nešto nedostaje, a to se odnosi i na podatke. Korištenjem tehnika imputiranja podataka za popunjavanje praznina na koje se tako često susreće, moguće je ne samo stvoriti cjelovitiji skup podataka, već i učiniti pravu stvar i poštivati ”samosuverenitet podataka” ispitanika. Možda će trebati malo vremena unaprijed, ali odabirom odgovarajućeg postupka za dovršavanje dijelova koji nedostaju, možete biti sigurni da ispravno predstavljate trendove u stvarnom svijetu, što je točnije i odgovornije moguće.
U suprotnom bi moglo doći do loše prakse podataka koja ometa važne istraživačke projekte ili odbija potencijalne kupce. Stoga se nemojte sramiti tu i tamo unijeti neke dodatne brojeve – malo truda mnogo pomaže u postizanju boljih rezultata, kako kratkoročno tako i kasnije.
Investirajte u alate za kvalitetu podataka
Kada radite s podacima, detalji su važni – a ako dio vaših podataka nedostaje, to može ozbiljno ugroziti ne samo vaše analize već i točnost rezultata. Ulaganje u alate za kvalitetu podataka izvrstan je način da osigurate pouzdane uvide. Ovi vam alati mogu pomoći da utvrdite postoji li pristranost zatrpavanja koja negativno utječe na kvalitetu vaših podataka. Alati za kvalitetu podataka korisni su za više od sprječavanja pogrešaka; oni također mogu očistiti postojeće podatke i dati vam uvid u stvarnom vremenu u to koliko dobro svaki element radi, omogućujući vam da se usredotočite na važna područja.
Ukratko, ulaganje u pouzdane mogućnosti rukovanja podacima ključno je za dobivanje značajnih rezultata vaše analize. Nasuprot tome, zanemarivanje toga može rezultirati donošenjem odluka na temelju netočnih ili nepotpunih podataka, što dovodi do nepovoljnih ishoda.
Uspostavite sveobuhvatnu politiku upravljanja podacima
Uspostava sveobuhvatne politike upravljanja podacima ključna je za svaku tvrtku koja želi iskoristiti vrijednost svojih podataka. Takva bi politika trebala uključivati razmatranje svih aspekata upravljanja podacima, uključujući prikupljanje, pohranu, obradu i diseminaciju. Ovaj bi proces trebao dati prioritet lociranju izvora podataka koji su pouzdani i točni, kao i postavljanju taktike kada se suočite s podacima koji nedostaju. Kako biste osigurali uspjeh s timovima za podatke, pobrinite se da su pravila pravedna, dosljedna i čvrsto provedena tako da sveobuhvatno rješava pitanja o radu s nepotpunim ili nedostupnim podatkovnim točkama.
Dobro upravljanje može pomoći krajnjim korisnicima da budu sigurni u kvalitetu svojih rezultata; mora se stvoriti učinkovita strategija kako bi se kapitaliziralo ovo povjerenje i ostvario povrat ulaganja uz izbjegavanje skupih pogrešaka.
Iskoristite strategije uzorkovanja kako biste dobili pouzdane uvide
Kako bi se stekli vrijedni uvidi čak i kada neki podaci nedostaju, ključne su strategije uzorkovanja. Jedna od ključnih strategija je nasumično uzorkovanje, koje nam može dati reprezentativan uzorak podataka čak i kada ih nemamo sve. Druga tehnika koja se može kombinirati sa nasumičnim uzorkovanjem je stratificirano uzorkovanje. Ova metoda nudi dodatnu kontrolu i točnost segmentiranjem populacije prije uzimanja uzorka iz svake skupine, osiguravajući da detalji o svakoj skupini ostanu u našim konačnim rezultatima. S pravim pristupom možemo s pouzdanjem donositi informirane odluke – i predviđanja – na temelju ekstrapolacija iz ovih uzorkovanih podataka, što nam pomaže da steknemo pouzdane uvide unatoč prazninama u podacima.
Iskoristite rješenja automatiziranog strojnog učenja
Automatizacija procesa strojnog učenja može se pokazati neizmjerno korisnom kada podaci nedostaju. Iskorištavanje automatiziranih rješenja za strojno učenje, kao što je AutoML, može pomoći u ubrzavanju dugotrajnih procesa poput inženjeringa značajki i poboljšat će točnost za bilo koji model. Automatizirano strojno učenje može drastično smanjiti vrijeme potrebno za izgradnju održivog modela iz podataka koji nedostaju, čineći svaku situaciju upravljivijom i produktivnijom.
Međutim, važno je napomenuti da su takvi automatizirani pristupi učinkoviti samo u kombinaciji s ljudskim nadzorom i stručnošću tijekom cijelog procesa kontrole kvalitete. Uz pravu kombinaciju automatiziranih i ručnih tehnika, korištenje automatiziranog ML-a može biti moćan alat za rad s podacima koji nedostaju.
Zadatke upravljanja podacima prepustite trećim stranama
Pri upravljanju velikim količinama podataka i radu s njima, ponekad je potrebno prepustiti neke poslove vanjskim dobavljačima trećih strana. Ovo može biti mudra odluka kada nemate resurse, vrijeme ili stručnost da sami rukujete svim aspektima podataka. Vanjski pružatelj usluga može se pobrinuti za zamorne zadatke poput unosa i analize podataka, oslobađajući vaše vrijeme kako biste se mogli usredotočiti na važnije ciljeve. Važno je upamtiti kada radite s trećim stranama da su oni stručnjaci koji razumiju koji proces najbolje funkcionira – dopustite im da budu vodič dok zajedno surađujete na poslu koji treba obaviti. Ako neki podaci nedostaju ili su nepotpuni, također je bitno unaprijed raspraviti plan upravljanja – postavljanje pitanja o njihovim procesima za rješavanje problema kao što su ovi može pomoći da sve teče glatko nakon što stvari počnu.
Stvorite redundanciju prikupljanjem dodatnih informacija iz različitih izvora
Za rad s podacima i zaštitu vaših podataka te popunjavanje svih praznina u kojima informacije možda nedostaju, redundancija je ključna. Kao istraživačima, važno je prikupljati dodatne informacije iz različitih izvora kako bi razvili bogatu mrežu znanja. To bi moglo značiti pregledavanje novinskih arhiva, vladinih dokumenata, intervjua i javnih zapisa uz ono što koristite u svoje istraživačke svrhe. Za detaljnije ispitivanje i stvaranje točne slike pripovijesti, isprobajte različite vrste izvora koji pokrivaju slične teme iz različitih kutova.
Unakrsnim referenciranjem više izvora možete stvoriti sustav pojačanja koji pomaže u točnosti i zaštiti podataka – tako da niti jedna informacija ne bude zanemarena ili zanemarena.
Dodijelite odgovornost za informacije koje nedostaju unutar vaše organizacije
Kada se radi o nedostajućim dijelovima podataka, najvažnije je dodijeliti odgovornost pojedincu ili timu unutar organizacije. Praćenje tko je odgovoran osigurava da se, kada se identificira dio informacija koji nedostaje, to može riješiti na vrijeme bez potrebe za trošenjem vremena na pronalaženje prave osobe kojoj se može dodijeliti zadatak. Dodatno, dodjeljivanje odgovornosti nudi i odgovornost u slučaju bilo kakvih pogrešaka u prikupljanju ili korištenju podataka.
Važno je da svi znaju da će njihov rad biti pažljivo ispitan i uzet u obzir pri određivanju koji su podaci još potrebni i kako ih treba prikupljati. Primjenom ovog pristupa mogu se naučiti i primijeniti vrijedne lekcije kako bi budući procesi postali lakši i precizniji.
Implementirajte pravila i algoritme koji mogu nadoknaditi nepotpune skupove podataka
Provedba strategija kao što je popunjavanje praznina točkastim procjenama, korištenje tehnika imputiranja za pretvaranje nedostajućih vrijednosti u značajne podatkovne točke i regresija radi pronalaženja točnijih predviđanja mogu pomoći u nadoknadi informacija koje nedostaju i olakšati rad sa skupovima podataka. Osim toga, stvaranje početnog prototipa bez razmatranja bilo koje od točaka podataka koji nedostaju, zatim njegovo postupno prilagođavanje kada se pronađu potpunije informacije, još je jedan koristan pristup koji vam omogućuje brzo bolje razumijevanje vaših podataka.
Postoji mnogo dostupnih rješenja, stoga ne brinite ako se nađete u ovoj situaciji; imajte na umu da korištenjem određenih pravila i algoritama možete učinkovito i djelotvorno raditi s nepotpunim skupovima podataka.
Analizirajte reziduale, korelacije, trendove i obrasce
Ostaci mjere koliko su podatkovne točke blizu regresijske linije, dajući ukupni trend podataka. Korelacije mjere odnos između dviju varijabli, pomažući da se utvrdi utječe li jedan čimbenik na drugi. A kod trendova, sve je u pronalaženju uspona i padova u skupovima podataka tijekom određenog vremenskog razdoblja – to je bitno za predviđanje budućih pojava. Konačno, uzorci uključuju uočavanje sličnosti ili ponavljanja unutar skupova podataka koji ukazuju na nešto veće u igri; oni često mogu dati uvid u to zašto se pojave događaju. U konačnici, raščlanjivanjem skupova podataka na ovaj način moći ćete sastaviti kako komponente koje nedostaju utječu na cijeli skup podataka i dati točna rješenja.
Ako radite s podacima, suočavanje s podacima koji nedostaju sastavni je dio posla. No, uz strateški pristup, moguće je osigurati da djelujete unatoč nedostatcima. U ovom postu na blogu opisali smo ove konkretne mjere za rješavanje problema s podacima koji nedostaju – od tehnika imputiranja podataka do dohvaćanja više od jednog izvora podataka i izgradnje redundantnosti. Baveći se izravno problemom, moguće je maksimizirati točnost svih vaših operacija uz smanjenje rizika povezanih s pogrešnim odlukama donesenim s nepotpunim informacijama.
Od vitalne je važnosti da se ovi savjeti redovito primjenjuju kako bi bili sigurni da su učinkoviti u svim fazama upravljanja tijek rada. Kako se naše razumijevanje podataka koji nedostaju bude razvijalo, vjerojatno će biti dostupne dodatne metode za upravljanje njima – ali za sada bi ovih 10 mjera trebalo poslužiti kao izuzetno korisne polazne točke!
