Dữ liệu lớn, với Máy học và Thuật toán làm cốt lõi, hiện đang ở đỉnh cao do nhu cầu cao và các tính năng tuyệt vời. Để đạt được giải pháp phân tích Dữ liệu lớn, một số công ty đang đòi hỏi chuyên môn trong lĩnh vực này. Văn hóa Dữ liệu lớn hiện đang thống trị thế giới và đã quản lý để thiết lập một tiêu chuẩn khi các công ty cố gắng đạt được trí tuệ kinh doanh dựa trên Mô hình Dự đoán và Phân tích Thống kê.
Khi dữ liệu được tạo ra với tốc độ cấp số nhân, nhu cầu về các công nghệ tiên tiến như Dữ liệu lớn, IoT và Điện toán đám mây đang tăng lên. Theo các chuyên gia, những công nghệ này sẽ trở thành một phần tất yếu của mọi doanh nghiệp trong thời gian tới. Đặc biệt là xem xét Dữ liệu lớn, nó đang có nhu cầu rất lớn. Họ sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ để chạy các thuật toán phức tạp và tất nhiên sẽ đưa ra các phán quyết đề xuất những hậu quả sâu rộng. Nhưng câu hỏi thực sự là chúng ta có thể chỉ dựa vào máy móc để dự đoán và xác định lãi và lỗ trong tương lai không?
Trong nền kinh tế không thể đoán trước này, các công ty đang phải vật lộn với thị trường thiên vị và các số liệu thống kê không đáng tin cậy. Trong một kịch bản như vậy, Dữ liệu lớn cho phép họ đưa ra kết luận và sử dụng số liệu thống kê theo quy định để đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh. Vậy thì Dữ liệu lớn có thể sai ở đâu?
Tại một thời điểm khi dữ liệu bắt đầu kiểm soát các chủ doanh nghiệp và khả năng sáng tạo bị hạn chế. Tại một thời điểm, khi doanh nghiệp bắt đầu tin tưởng vào kết quả do máy định hướng thay vì kết quả dựa trên tương tác thời gian thực. Và tại một thời điểm, khi các doanh nghiệp được kiểm soát bởi máy móc chứ không phải con người, sức mạnh của Dữ liệu lớn đối với giá trị bề ngoài của nó đang được thừa nhận. Bởi vì thông tin được đưa ra từ máy, mọi người cho rằng thông tin đó phải chính xác nhưng thật không may, thực tế không phải vậy.
Hầu hết các mô hình phân tích đều có lỗi và tính toán sai sẵn có, dự báo của chúng cuối cùng sẽ sụp đổ trong mọi hệ thống chính thức và với Dữ liệu lớn, khả năng xảy ra thảm họa là tương đối cao. Hãy cùng tìm hiểu ba vấn đề phổ biến nhất với Dữ liệu lớn.
Dữ liệu ma
Dữ liệu mà chúng ta thường gặp phải để hình thành các quyết định hàng ngày của mình đến từ cơ sở dữ liệu khổng lồ được phân tích thông qua một quy trình phân tích phức tạp. Bạn không thể đánh giá những con số đó có chính xác hay không.
Chúng ta hãy có một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về quá trình sản xuất dữ liệu. Trong hầu hết các trường hợp, nhân viên tuyến đầu chèn dữ liệu vào máy có thể do lỗi của con người. Một lần nữa, nhân viên thu ngân chịu trách nhiệm nhập mã vạch chính xác trong khi nhân viên kho phải đếm và đặt hàng chính xác. Những trách nhiệm công việc này vẫn chưa được đưa vào máy móc và hiện đang được giao cho con người.
Do đó, sai sót là điều không thể tránh khỏi dẫn đến sự không thống nhất về số lượng và do đó, ảnh hưởng đến quyết định mua hàng và tiếp thị của người tiêu dùng cũng như nhà cung cấp. Điều quan trọng là phải hiểu vai trò của dữ liệu và do đó, điều cần thiết là kiểm soát các con số nhập vào hệ thống.
Tin tưởng vào dữ liệu một cách mù quáng
Từ việc đánh giá hiệu suất công việc đến việc phụ thuộc vào một mô hình cố định để đánh giá chất lượng của học sinh, dữ liệu giờ đây đã trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống của chúng ta. Ngày nay, chúng ta phụ thuộc vào dữ liệu trong một số trường hợp nhất định đến mức không thể thực hiện một số chức năng nếu không có dữ liệu. Dữ liệu có thể dễ dàng bị thao túng trước khi chúng được đưa vào máy và đó là nhược điểm của việc tin tưởng vào nó một cách mù quáng. Ngoài ra, mọi người đều thích đặt câu hỏi về khả năng phán đoán của con người nhưng trong trường hợp của máy móc, kết quả phân tích dữ liệu thường không được phản hồi. Điều quan trọng là phải xem xét liệu tập dữ liệu có bị thay đổi theo bất kỳ cách nào trước khi thực hiện so sánh trực tiếp hay không.
Thống kê thừa
Để bạn hiểu, mọi quyết định kinh doanh đều dựa trên các suy luận thống kê bắt nguồn từ các hành vi trong quá khứ. Tuy nhiên, quy trình này bị lỗi toàn diện, đặc biệt khi các tập dữ liệu nhỏ và thích hợp để một số ngoại lệ có thể làm sai lệch đáng kể kết quả.
Có một yếu tố ngẫu nhiên trong mọi tập dữ liệu, họ tin rằng một mô hình dự đoán được tùy chỉnh cho các sự kiện trong quá khứ càng chính xác thì độ chính xác trong tương lai của nó càng thấp.
Đã có những suy luận, khi các mô hình với độ phức tạp cao nhất đã thất bại và cho kết quả thảm hại. Chẳng hạn, các mô hình dự đoán thị trường chứng khoán, nơi mọi người mạo hiểm hàng tỷ đô la mỗi ngày. Có những ứng dụng sẵn có trên thị trường tuyên bố đưa ra dự đoán chính xác nhưng đôi khi không thành công.
Điều này không có nghĩa là chúng ta phải ngừng sử dụng máy móc để đưa ra quyết định và dự đoán tương lai. Tất cả những gì chúng ta cần làm là giữ cho các nguồn khác luôn mở trong khi sử dụng máy móc để thu thập thông tin. Chấp nhận các con số một cách mù quáng là rủi ro và rủi ro, do đó, cần xem xét quá trình thu thập dữ liệu và cách rút ra các suy luận. Điều này sẽ cho phép bạn đưa ra quyết định sáng suốt và do đó thoát khỏi thua lỗ.