Перегрузка опций
Хотя в анализе данных неизбежно возникает перегрузка опциями, есть способы избежать этого. Агрегирование данных — важный первый шаг, но для детализации четкого сообщения и определения влияния на конечный результат необходим итеративный опрос. Этот процесс показывает, какие стратегии, вероятно, будут наиболее эффективными и наиболее значимыми. Чтобы избежать перегрузки опциями, узнайте, как обращаться с данными, чтобы процесс принятия решений оставался плавным.
Неправильный ввод данных
Многие организации не в состоянии защитить свои данные от ошибок из-за плохой практики ввода данных. Неправильный ввод данных приводит к неточным данным, что может привести к принятию компаниями дорогостоящих решений и возникновению неудобств. Кроме того, со временем могут накапливаться неверные данные, что приводит к ситуации, когда решения принимаются на основе недостаточных данных. Чтобы бороться с этим, организации вкладывают миллионы долларов в стратегии управления данными. Эти стратегии основаны на надежном программном обеспечении для управления данными, отслеживании ежедневных транзакций и защите данных от несанкционированного доступа.
Еще одним недостатком анализа данных является возможность человеческой ошибки. Ошибки неизбежно возникают, когда люди вводят данные, поэтому человеческая ошибка неизбежна. К ошибкам при вводе данных относятся опечатки, недостающие данные или ввод данных в неправильном поле. Поэтому важно максимально исключить любые человеческие ошибки при вводе данных. К счастью, централизованные системы могут устранить риск человеческой ошибки. Хотя ввод данных может быть сложным для контроля, ввод данных упрощается с помощью обязательных полей и раскрывающихся списков. Кроме того, системы, интегрирующиеся с системами управления данными, обеспечат обновление данных в режиме реального времени.
Ошибки корреляции
Ошибки корреляции в анализе данных могут быть значительными. Неправильные или ненадежные результаты корреляции могут повлиять на результаты сложного статистического анализа. Например, неверные данные, ошибочные методы выборки или некачественный дизайн исследования могут привести к ошибкам. Типичным примером неверных данных является оценка фактического потребления энергии с использованием данных о рационе питания, составленных самим пользователем. В этом методе участники вспоминают о своем рационе питания, а затем сравнивают его с объективными измерениями — неправильные результаты измерений приводят к статистически значимым корреляциям в противоположном направлении данных.
Корреляции являются обычным явлением в науках о жизни. Они помогают нам понять биологические системы и физический мир. Число комплексных измерений растет, и корреляции являются первым инструментом интерпретации и визуализации. Однако сложность коэффициентов корреляции не полностью признана. В анализе данных коэффициенты корреляции искажаются из-за ошибок измерения. Использование данных с большими ошибками измерений снизит эффективность сетевого вывода.
Неправильное хранение данных
Одним из существенных препятствий для эффективной аналитики являются неправильно хранимые данные. В конечном счете, неточные данные приводят к неправильным решениям. Чтобы решить эту проблему, организациям необходимо убедиться, что их данные являются чистыми и безошибочными, прежде чем использовать их для анализа. Вот несколько способов улучшить качество данных. Во-первых, убедитесь, что ваши данные симметричны. Например, если у вас есть два сбалансированных набора данных, в одном содержится устаревшая информация, а в другом — неточная. Во-вторых, убедитесь, что у вас есть централизованные системы.
Отсутствие обработки данных в режиме реального времени
Обработка данных в режиме реального времени означает обработку данных в миллисекундах после их получения. Обработка данных в режиме реального времени имеет решающее значение для мониторинга состояния безопасности, обнаружения угроз, быстрого реагирования на карантин и предотвращения кибератак. Имея возможность действовать с данными по мере их поступления, компании могут защитить свой бизнес от угроз и улучшить свою инфраструктуру. Кроме того, компании, которые инвестируют в анализ больших данных в режиме реального времени, увидят повышение эффективности и производительности.
Обработка данных в режиме реального времени требует новых подходов к работе бизнеса. Вместо того чтобы получать аналитические данные из ваших исторических данных, аналитика в реальном времени использует алгоритмы машинного обучения и другие автоматизированные технологии для получения информации сразу. Использование аналитики в реальном времени требует другого метода работы и другой культуры работы. Хотя потенциальные преимущества обработки данных в режиме реального времени многочисленны, проблема заключается в отсутствии четкого определения.