5 Kesalahan Teratas Yang Harus Dihindari Saat Bekerja Dengan Data

Tak perlu dikatakan bahwa data adalah landasan dari setiap keputusan bisnis yang dibuat perusahaan. Dengan menggunakan data dengan bijak, perusahaan tidak hanya bisa mendapatkan wawasan yang berarti tentang keadaannya saat ini, tren pasar, dan perilaku pengguna, tetapi juga menggambar perkiraan yang akurat, menyesuaikan strategi pengembangannya, dan mengubah prosesnya dengan tujuan untuk memaksimalkan keuntungan.

Saat ini, kata kunci seperti Big Data, Data Science, dan Machine Learning menjadi lebih standar daripada inovasi yang menakjubkan. Meskipun demikian, banyak perusahaan masih melakukan kesalahan kritis yang mereset nilai data mereka ke nol dan menyebabkan kerugian finansial dan waktu. Pada artikel ini, kami berada di sini dengan 5 kesalahan teratas yang harus dihindari saat bekerja dengan data dan solusi terkait.

1. Tidak Ada Metrik yang Ditetapkan Dan Tidak Ada Tujuan Yang Jelas

Salah satu kesalahan terbesar yang dilakukan perusahaan saat mendekati data mereka adalah melewatkan bagian di mana Kamu perlu menentukan metrik dan tujuan Kamu. Inilah mengapa itu sangat penting.

Tujuan akhir di balik pemrosesan dan analisis data adalah untuk mendapatkan wawasan yang dapat diterapkan pada masalah bisnis tertentu. Namun, itu hanya mungkin jika Kamu memiliki metrik dan sasaran yang jelas – jika tidak, data yang Kamu kumpulkan tidak akan berguna.

Saat bekerja dengan data, Kamu akan membandingkan metrik yang berbeda untuk melihat perbedaan, hubungan, atau ketergantungannya. Tanpa terlebih dahulu menentukan metrik ini, Kamu akan membandingkan satu set data acak dengan set data acak lainnya dan itu hanya akan membuang-buang waktu Kamu.

Hal yang sama berlaku untuk menentukan tujuan Kamu: dengan memahami dengan jelas apa yang sebenarnya ingin Kamu pelajari dari data, akan menjadi lebih mudah bagi Kamu untuk menganalisis dan mengelolanya.

Contoh metrik yang baik dapat berupa kelengkapan data (diukur dengan persentase nilai yang hilang) atau konektivitas data (diukur dengan persentase perpotongan data antara dua kumpulan data).

Selain itu, metrik yang terdefinisi dengan jelas membantu ketika Kamu memiliki pertanyaan besar yang tidak jelas: metrik memungkinkan Kamu untuk memecah pertanyaan besar menjadi pertanyaan yang lebih kecil dan lebih konkret dan untuk memulai garis pertanyaan yang jelas yang lebih mudah untuk dikerjakan.

2. Visualisasi Data Buruk

Kamu kemungkinan besar telah menemukan visualisasi data di beberapa titik dalam pekerjaan Kamu: itu mungkin diagram lingkaran atau grafik dalam presentasi. Namun, tidak semua perusahaan memahami betapa pentingnya visualisasi data.

Visualisasi data, seperti namanya, adalah representasi dari data yang dikumpulkan dan dianalisis dalam format visual yang sesuai. Mungkin diagram lingkaran yang disebutkan di atas, grafik, peta panas, dll. Pilihan metode visualisasi data akan bergantung pada data dan tujuan Kamu.

Jadi bagaimana Kamu bisa melakukan kesalahan dengan visualisasi data? Ada beberapa kesalahan paling umum:

  • Visualisasi yang membingungkan dan/atau tidak menarik yang tidak menceritakan sebuah cerita dan sulit untuk diikuti;
  • Metode visualisasi yang salah yang tidak sesuai dengan tujuan dan data Kamu;
  • Tidak ada indikasi nilai (dengan bantuan warna atau ukuran): semua data terlihat sama dan poin utama tidak disorot;
  • Visualisasi kompleks yang tidak dapat dipahami.

Ketika berbicara tentang data, banyak spesialis cenderung menempatkan fokus utama pada pengumpulan, pemrosesan, dan analisisnya sementara sepenuhnya mengabaikan bagian visualisasi. Namun, inti dari bekerja dengan data adalah untuk memahaminya dan bagaimana Kamu bisa melakukannya tanpa visualisasi yang tepat?

3. Data Berkualitas Rendah

Meskipun kualitas data adalah suatu keharusan dalam pengolahan data, masih banyak kesalahan yang dilakukan dalam hal kualitasnya. Masalahnya, jika sebuah perusahaan memiliki data yang tersedia, tidak selalu 100% cocok untuk digunakan. Dalam kebanyakan kasus, ada banyak inkonsistensi yang perlu diperhatikan sebelum seorang ilmuwan data dapat bekerja dengan data tersebut.

Beberapa masalah paling umum dengan bidang data yang dapat merusak analisis akhir:

  • ruang ekstra;
  • Sel kosong;
  • Duplikat;
  • format yang berbeda;
  • Kasus yang berbeda (yaitu campuran bawah dan atas).

Hal pertama yang harus dilakukan oleh siapa pun yang bekerja dengan data adalah “membersihkan” data dan mempersiapkannya untuk dianalisis dan diproses. Jika data Kamu tidak konsisten dan berisi kesalahan, model ML tidak akan dapat dipelajari dan oleh karena itu tidak akan memberikan hasil yang diharapkan.

4. Menugaskan Orang yang Salah

Kesalahan besar lainnya yang dilakukan perusahaan saat bekerja dengan data adalah menugaskan orang yang salah untuk tugas tersebut. Masalahnya, tidak semua orang memahami perbedaan antara ilmuwan data dan insinyur data dan bahkan lebih sedikit orang yang memahami bahwa sebagian besar masalah terkait data dapat diselesaikan oleh analis bisnis yang terampil.

Sementara ilmuwan data dan insinyur data berfokus pada pembuatan model ML dan sistem data, menganalisis dan menafsirkan data, analis bisnis bertanggung jawab untuk membantu perusahaan membuat keputusan bisnis berdasarkan data yang dikumpulkan.

Oleh karena itu, alih-alih mempekerjakan ilmuwan data, dalam banyak kasus, perusahaan dapat menyelesaikan masalahnya secara efisien hanya dengan menugaskan seorang analis bisnis untuk suatu tugas. Tentu saja, itu tidak berarti bahwa perusahaan tidak perlu bekerja dengan ilmuwan data – tetapi dalam banyak kasus, mereka membutuhkan seorang analis bisnis.

5. Terlalu Banyak Fokus Pada Algoritma (Dan Kerumitannya yang Berlebihan)

Ilmuwan data mungkin tergoda untuk menggunakan algoritme rumit yang rumit untuk “membuat segalanya bekerja lebih baik” – tetapi pada kenyataannya, model ML yang sederhana dan kuat dengan data berkualitas tinggi bisa sama efektifnya (dan bahkan lebih baik).

Hal utama yang harus difokuskan saat bekerja dengan data adalah 1) pengetahuan domain dan 2) kualitas data. Jika seorang ilmuwan data menggunakan algoritme kompleks tetapi memiliki pengetahuan domain nol atau sangat sedikit, algoritme tidak akan banyak membantu karena model akan memberikan hasil acak.

Di sisi lain, pengetahuan yang baik tentang industri dan penggunaan teknik sederhana yang relevan (termasuk regresi logistik atau regresi linier) akan memberikan hasil yang jauh lebih baik dan lebih akurat karena seorang ilmuwan data akan tahu persis apa yang mereka lakukan dan mengapa.

Kesimpulan

Bekerja dengan data tidak serumit kelihatannya: kita hanya perlu menganalisis dengan cermat mengapa Kamu memerlukan data ini dan masalah apa yang dapat diselesaikannya. Dan sebelum mempekerjakan ilmuwan data dan insinyur data, pertama-tama, cobalah untuk mendekati masalah dengan menggunakan sumber daya yang tersedia dan lihat apakah mereka akan memberikan hasil yang diharapkan.

Rate this post
Share Jika Bermanfaat Ya 🙂

Leave a Comment