Популярность анализа данных имеет свои недостатки. Некоторые считают, что с помощью анализа данных можно достичь недостижимого, но это не так. Эти мифы могут привести к сбоям в анализе данных. Давайте уделим больше внимания реалиям анализа данных и развенчаем эти 12 мифов об анализе данных.
Миф 1: количество прямо пропорционально качеству
Многие компании считают, что огромный объем данных может дать им ценную информацию. Проблема этого убеждения в том, что оно полностью игнорирует аспекты качества данных.
Каждая маленькая и крупная организация имеет объемные данные. Крупные организации всегда имеют дело с огромными данными, и невозможно проанализировать такой объем данных. Вопрос здесь в том, стоит ли вообще столько анализа? Компании должны переосмыслить это. Качество никогда не должно быть скомпрометировано.
Миф 2: Каждая аналитика дает прогнозы на будущее
Другой наиболее распространенный миф об аналитике данных заключается в том, что результаты аналитики данных всегда предсказывают будущие действия компаний. Представьте себе открытие нового рабочего филиала в вашей компании. Откуда вы знаете, будет ли это новое подразделение успешным? Чтобы проанализировать этот прогноз, вам нужны некоторые основные данные, которые отсутствуют в этом случае. Следовательно, делать вид, что речь идет о мастер-данных, просто невозможно.
Прогнозы также могут давать ложные значения, если мы не начнем с правильного набора правил. Предсказание будущего — это всего лишь анализ и рекомендация. Лучше всего двигаться вперед с предсказаниями и прогнозированием только после четкого понимания исходных параметров. Только после многократного моделирования и тестирования можно разработать четкую программу прогнозов.
Возможно, вам будет интересно прочитать: Data Scientist vs Data Analyst
Миф 3: экстравагантная команда специалистов по обработке и анализу данных обязательна
На рынке доступно конкурентоспособное и передовое программное обеспечение для работы с данными. Организациям нужна только команда людей, которые могут правильно их использовать и добиваться эффективных результатов.
Экстравагантная команда специалистов по данным — полная ложь. Основываясь на навыках анализа данных существующих талантливых специалистов, можно выполнить аналитику всей компании. Опыт имеет значение, и для этого вы можете нанять сертифицированных специалистов с набором качественных навыков анализа данных.
Этого более чем достаточно! Действительно.
Миф 4: Огромный бюджет на команду по анализу данных
Это было правдой несколько лет назад, но теперь анализ данных направлен на снижение затрат компании. Открытие отдела анализа данных в компании — не слишком дорогое удовольствие. Затраты на аналитику данных включают следующее:
стоимость хранения данных, например, в облаках Amazon AWS, Microsoft, Google и IBM. Они предлагают разумные цены на облачные системы хранения.
Программное обеспечение для анализа данных в наши дни стоит недорого. В настоящее время доступно несколько программных пакетов с множеством функций решения проблем.
Сбор данных стал проще и быстрее. Платформа Интернета вещей сделала это возможным с помощью мобильных устройств.
Единственные затраты, которые вы несете за аналитику данных, связаны с человеком, который использует эти платформы для выполнения задачи. Наймите человека, который разбирается в аналитике и обеспечивает доступные услуги.
Миф 5: для анализа данных требуется все больше и больше данных
Это, конечно, неправда. Количество данных не является мерой эффективного анализа данных.
«Большие данные» — это, безусловно, популярный термин в наши дни, но действительно ли он влияет на все процессы анализа? Безусловно, огромные наборы данных играют жизненно важную роль в крупных технологических компаниях. Но осмысленный анализ можно провести даже с 10 000 записей. Этого достаточно для проецирования шаблонов и улучшения результатов.
Качество всегда важнее количества. Всегда задавайте этот важный вопрос: будет ли массовый анализ данных давать те же результаты, что и меньшие наборы данных. Если ответ положительный, идите по более короткому пути.
Вы тоже можете построить карьеру в науке о данных! Learnbay предлагает следующие курсы с профессиональной подготовкой: Сертификационный курс по науке о данных, Сертификационный курс по искусственному интеллекту и Наука о данных и ИИ для менеджеров и лидеров.
Миф 6: Аналитика данных улучшает каждый сектор бизнеса
Да, аналитика данных имеет решающее значение для любого бизнеса и многократно улучшает бизнес. Но является ли аналитика данных ответом на все бизнес-проблемы? Ответ - нет. Инструменты анализа данных эффективны в предсказаниях одних аспектов, но могут быть слабыми в предсказаниях других. С помощью этих инструментов можно анализировать заказы клиентов, маркетинговые кампании в Интернете, финансовые данные и другие подобные области. Аналитик данных не знает, следует ли запускать новый продукт, кого следует продвигать на следующий уровень и так далее.
Стратегия анализа данных лучше всего подходит для решения важных бизнес-вопросов на основе большого количества качественных данных.
Миф 7: Аналитика данных нужна только онлайн-компаниям
Интернет-компании, безусловно, получали доходы и доходы от анализа данных. Google, Facebook, Instagram, YouTube или некоторые крупные технологические компании, заработавшие миллиарды долларов на доходах.
Но компании, не подключенные к сети, также могут использовать аналитику данных для роста своего бизнеса. Аналитика данных может улучшить процесс принятия решений для таких предприятий. Они также помогают в улучшении продуктов. Возьмем пример Uber, где потребность клиента в путешествии была удовлетворена. Вскоре Uber понял, что доставка еды — еще одно жизненно важное средство роста бизнеса. Они приняли его и постоянно следят за будущим с помощью анализа.
Миф 8: Анализ данных — это все о математике
Это может быть частично правдой, но вся правда заключается в заинтересованности и критическом мышлении кандидатов. Сегодня доступно так много сложных инструментов, что математическая подготовка не требуется. Эти инструменты эффективны при сборе данных, очистке данных и приведении их в удобочитаемый вид. На самом деле, можно легко изучить аналитику данных с количеством доступных ресурсов. Логический склад ума и энтузиазм в работе с данными рождают аналитика данных.
Присоединяйтесь к Learnbay сегодня и получите сертификат IBM!
Миф 9: Анализ данных требует огромных затрат времени
Анализ данных не занимает много времени. Это зависит от количества анализируемых данных. Выше мы ясно объяснили, что огромные данные не являются хорошим выбором для анализа, вместо этого необходимы качественные данные. Как только вы выберете качественные данные и начнете анализ, результаты будут получены довольно быстро. После получения метрик и результатов становится легко сортировать работу по приоритету. Компании часто думают, что время, потраченное на анализ данных, помешает им заниматься реальной работой. Однако результаты анализа данных обеспечивают четкий и краткий путь для следующих шагов.
Миф 10: Аналитика не дает новой информации
Гадание и зависимость от старых мировых деловых традиций. Сегодняшнее поколение сильно зависит от данных и практических знаний. Аналитик данных ежедневно анализирует данные и дает эффективные результаты. Информация о маркетинге по электронной почте или маркетинге в социальных сетях помогает в разработке правильных кампаний. Эти показатели позволяют фирмам измерять темпы роста и разрабатывать стратегии для дальнейших кампаний.
Полагаться на свои инстинкты и убеждения — это не ответ современным бизнес-системам.
Миф 11: Размер компании определяет необходимость анализа данных
Размер компании не имеет значения, когда речь идет об аналитике данных. Будь то небольшая компания или большая, каждая фирма нуждается в операциях, основанных на анализе данных. Небольшие организации могут извлечь большую пользу из анализа данных и понять механизмы роста. Они могут работать над своими сильными сторонами только после того, как узнают об этом из анализа данных. Это помогает отслеживать потенциальных клиентов и показатели оттока, что помогает уточнить область внимания. Отслеживание ежедневных посещений на платформах социальных сетей может помочь в проведении рекламных кампаний.
Эти инструменты анализа не очень дороги для начала. Можно использовать электронные таблицы Google или Microsoft Excel для отслеживания прогресса.
Вам может быть интересно прочитать: Как стать профессионалом в науке о данных, помогая себе самостоятельно
Миф 12: необходимо сообщать о каждой метрике
Это зависит от мышления аналитика данных, важна ли каждая метрика или нет. Аналитик данных с глубоким знанием бизнеса понимает, какие данные помогут в росте, а какие не нужны. Если компания хочет стопроцентную отчетность по каждой метрике, то это полностью зависит от нее. Впрочем, отсутствие одной-двух мелких деталей не повлияет на долгосрочную перспективу. Прежде чем проводить какой-либо анализ, аналитик данных и бизнес-группы взаимодействуют, чтобы понять критические показатели, необходимые для выполнения поставленных задач. Обязательно должны быть указаны основные показатели, которые позволяют решить конкретную проблему.
Заключение
Каждый бизнес должен иметь четкую позицию в отношении анализа данных. Им следует проветрить голову, прежде чем приступать к любой аналитической работе. Особенно важно разрушить мифы об анализе данных и принять реалии.
Мы надеемся, что этот блог поможет вам понять истинное значение анализа данных и его применения в различных сферах деятельности.
Если вы хотите читать похожие блоги и контент, подпишитесь на наш сайт сейчас и узнайте больше о области науки о данных. Вы также можете получать обновления на этих платформах социальных сетей — Linkedin, Facebook, Instagram, Youtube, Twitter и Medium. Оставайтесь с нами на связи по всем вопросам, связанным с наукой о данных, и консультируйтесь по вопросам карьеры.
