ビッグ データで何が問題になる可能性があるか?

機械学習とアルゴリズムを中核とするビッグデータは、高い需要と優れた機能により、現在絶頂期にあります。ビッグデータ分析ソリューションを実現するために、いくつかの企業がこの分野の専門知識を求めています。ビッグデータの文化は現在世界を支配しており、企業が予測モデルと統計分析に基づいてビジネス インテリジェンスを達成しようと努力する中で、標準を設定することに成功しています。

データが指数関数的に生成されるにつれて、ビッグデータ、IoT、クラウド コンピューティングなどの最先端技術に対する需要が高まっています。専門家によると、これらのテクノロジーは、今後あらゆるビジネスの必然的な部分になるでしょう。特にビッグデータを考えると、大きな需要があります。彼らは膨大なデータセットを使用して複雑なアルゴリズムを実行し、やがて広範囲に及ぶ結果を提案する評決を下します。しかし、本当の問題は、将来の利益と損失を予測して定義するために機械だけに頼ることができるかということです.

この予測不可能な経済の中で、企業は偏った市場と信頼できない統計に苦しんでいます。このようなシナリオでは、ビッグデータにより、結論を導き出し、規範的な統計を利用して、インテリジェントなビジネス上の意思決定を行うことができます。では、ビッグデータがどこで問題を起こす可能性があるのでしょうか?

データがビジネス オーナーを支配し始め、創造性が阻害され始めた時点で。ある時点で、ビジネスはリアルタイムの対話ベースの結果ではなく、マシン指向の結果を信頼し始めます。ビジネスが人ではなく機械によって制御されるようになると、額面通りのビッグデータの力が認められるようになります。情報は機械から出てくるので、人々はそれが正確であるべきだと思い込んでいますが、残念ながらそうではありません.

ほとんどの分析モデルには組み込みのエラーと誤算があり、その予測は最終的にすべての公式システムで崩壊し、ビッグデータでは大惨事の可能性が比較的高くなります.ビッグデータに関する最も一般的な 3 つの問題は何かを理解しましょう。

ゴーストデータ

日々の意思決定を行うために一般的に遭遇するデータは、複雑な分析プロセスを介して分析される巨大なデータベースから取得されます。それらの数字が正確かどうかを判断することはできません.

製造データのプロセスについて簡単に説明しましょう。ほとんどの場合、最前線の従業員がマシンにデータを挿入しますが、これはヒューマン エラーの影響を受けやすいものです。ここでも、レジ担当者は正しいバーコードを入力する責任があり、在庫担当者は在庫を正確に数えて配置する必要があります。これらの作業責任はまだ機械に組み込まれておらず、現在は人間に割り当てられています。

その結果、誤差が避けられず、数値の不一致が生じ、その結果、消費者だけでなく供給者の購入およびマーケティングの決定に影響を与えます。データが果たす役割を理解することは重要であるため、システムに入力される数値を制御することが不可欠です。

盲目的にデータを信頼する

仕事のパフォーマンスを評価することから、固定されたパラダイムに依存して学生の質を評価することまで、データは今や私たちの生活の一部となっています。今日、私たちは特定の状況でデータに大きく依存しているため、一部の機能はデータなしでは実行できません。データは、マシンに打ち込まれる前に簡単に操作できます。これは、データを盲目的に信頼することの欠点です。また、誰もが人間の判断に疑問を抱きたがりますが、機械の場合、データ分析の結果はしばしば反対されません。直接比較を行う前に、データ セットが何らかの手段で変更されていないかどうかを検討することが重要です。

統計的な過剰適合

ご理解のほど、ビジネス上の意思決定は、過去の行動から導き出された統計的推論に基づいています。ただし、このプロセスは完全に誤りであり、特にデータ セットが小さく、少数の外れ値が結果を大きくねじ曲げるのに適している場合はそうです。

すべてのデータセットにはランダム性の要素があり、予測モデルが過去の出来事に合わせてカスタマイズされているほど正確であるほど、将来の精度は低下すると考えられています。

最も複雑なモデルが失敗し、悲惨な結果をもたらしたという推論がありました。たとえば、人々が毎日数十億ドルを危険にさらす株式市場予測のモデルです。市場には、正確な予測を提供すると主張しているが、時々失敗するアプリケーションがあります。

これは、意思決定や未来の予測に機械を使用するのをやめなければならないという意味ではありません。機械を使って情報を収集している間は、他の情報源を開いたままにしておくだけでよいのです。数値を盲目的に受け入れることはリスクが高く危険であるため、データ収集のプロセスと推論がどのように行われたかを考慮する必要があります。これにより、十分な情報に基づいた決定を下すことができ、結果として損失を回避できます。