Big Data, với Machine Learning và Algorithm làm cốt lõi, hiện đang đạt đỉnh cao nhờ nhu cầu lớn và các tính năng vượt trội. Để đạt được giải pháp phân tích Big Data, nhiều công ty đang tìm kiếm chuyên gia trong lĩnh vực này. Văn hóa Big Data hiện đang thống trị thế giới và đã thiết lập tiêu chuẩn khi các công ty nỗ lực đạt được business intelligence dựa trên Mô hình Dự báo và Phân tích Thống kê.
Khi dữ liệu được tạo ra với tốc độ tăng trưởng hàm mũ, nhu cầu về các công nghệ tiên phong như Big Data, IoT và Cloud Computing đang leo thang. Theo các chuyên gia, các công nghệ này sẽ trở thành một phần tất yếu của mọi doanh nghiệp trong tương lai gần. Cụ thể về Big Data, nó đang có nhu cầu rất lớn. Các công ty sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ để chạy các thuật toán phức tạp và rút ra những kết luận mang tính chất quyết định xa xôi. Nhưng câu hỏi thực sự là: chúng ta có thể chỉ dựa vào máy móc để dự đoán và định hình lợi nhuận, tổn thất trong tương lai không?
Trong nền kinh tế khó lường này, các công ty đang vật lộn với thị trường có thiên lệch và thống kê không tin cậy. Trong tình huống đó, Big Data cho phép họ rút ra kết luận và sử dụng thống kê định hướng để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh. Vậy Big Data có thể sai ở đâu?
Khi dữ liệu bắt đầu kiểm soát chủ doanh nghiệp và sự sáng tạo bị đẩy ra phía sau. Khi doanh nghiệp bắt đầu tin vào kết quả từ máy móc thay vì kết quả từ tương tác thực tế. Và khi doanh nghiệp bị kiểm soát bởi máy móc thay vì con người, sức mạnh của Big Data được công nhận theo giá trị danh nghĩa. Vì thông tin đến từ máy móc, mọi người cho rằng nó chính xác nhưng thực tế không phải vậy.
Có những sai sót và tính toán sai tích hợp sẵn trong hầu hết các mô hình phân tích, những dự báo của chúng cuối cùng sụp đổ trong mọi hệ thống chính thức và với Big Data, khả năng xảy ra thảm họa tương đối cao. Hãy hiểu ba vấn đề phổ biến nhất với Big Data.
Dữ Liệu Ma (Ghost Data)
Dữ liệu mà chúng ta thường gặp để đưa ra quyết định hàng ngày đến từ các cơ sở dữ liệu khổng lồ được phân tích qua quy trình phân tích phức tạp. Bạn không thể phán đoán những con số đó có chính xác hay không.
Hãy xem qua quy trình "sản xuất" dữ liệu. Trong hầu hết các trường hợp, nhân viên tuyến đầu nhập dữ liệu vào máy móc - quá trình dễ bị lỗi do con người. Lại nữa, thu ngân chịu trách nhiệm nhập mã vạch chính xác trong khi nhân viên kho phải đếm và xếp hàng hóa chính xác. Những trách nhiệm công việc này chưa được tích hợp vào máy móc và hiện vẫn do con người thực hiện.
Kết quả là lỗi là điều không thể tránh免, dẫn đến sự không nhất quán trong các con số và do đó ảnh hưởng đến quyết định mua hàng và marketing của người tiêu dùng cũng như nhà cung cấp. Việc hiểu vai trò của dữ liệu là quan trọng, do đó, kiểm soát các con số nhập vào hệ thống là thiết yếu.
Tin Vẹt Vào Dữ Liệu
Từ việc đánh giá hiệu suất làm việc đến việc dựa vào một khuôn khổ cố định để đánh giá chất lượng học sinh, dữ liệu hiện đã trở thành một phần không tách rời của cuộc sống. Ngày nay, chúng ta quá phụ thuộc vào dữ liệu trong một số trường hợp đến mức một số chức năng không thể thực hiện mà không có chúng. Dữ liệu có thể dễ dàng bị thao túng trước khi được nhập vào máy móc và đó là nhược điểm của việc tin vẹt vào nó. Ngoài ra, mọi người đều muốn đặt câu hỏi về phán đoán của con người nhưng trong trường hợp của máy móc, kết quả phân tích dữ liệu thường không bị phản đối. Việc cân nhắc xem tập dữ liệu có bị thay đổi bằng bất kỳ cách nào trước khi so sánh trực tiếp là rất quan trọng.
Quá Khớp Thống Kê (Statistical Overfitting)
Để bạn hiểu, mọi quyết định kinh doanh đều dựa trên suy luận thống kê từ hành vi quá khứ. Tuy nhiên, quy trình này bản chất đã bị lỗi, đặc biệt khi các tập dữ liệu nhỏ và phù hợp cho một vài giá trị ngoại lai làm xoay chuyển kết quả đáng kể.
Có một yếu tố ngẫu nhiên trong mọi tập dữ liệu, cho rằng mô hình dự báo càng được tùy chỉnh chính xác cho các sự kiện quá khứ, độ chính xác trong tương lai càng thấp.
Đã có những suy luận khi các mô hình phức tạp nhất thất bại và cho kết quả thảm họa. Ví dụ, các mô hình dự báo thị trường chứng khoán, nơi người ta rủi ro hàng tỷ mỗi ngày. Có các ứng dụng trên thị trường tuyên bố đưa ra dự báo chính xác nhưng đôi khi thất bại.
Điều này không có nghĩa là chúng ta phải ngừng sử dụng máy móc để ra quyết định và dự đoán tương lai. Chúng ta chỉ cần giữ các nguồn thông tin khác mở khi dùng máy móc thu thập thông tin. Việc chấp nhận mù quáng các con số là rủi ro và đầy biến số, do đó, cần xem xét quy trình thu thập dữ liệu và cách suy luận được rút ra. Điều này sẽ giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt và tránh được tổn thất.