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Cuando los datos pueden fallar

  • Predictive Analytics

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Los humanos diseñamos cómo se crean los datos y los humanos somos los que interpretamos los datos y sacamos conclusiones de ellos. Por lo tanto, los datos siempre serán inherentemente falibles.

Para muchos, los datos son el nuevo dios. No pueden hacer nada malo. Los datos, dicen, tiene una certeza y un carácter absoluto.

Para aquellos involucrados en la experiencia del cliente o usuario, o en la creación de contenido, o en el mundo del diseño digital en general, los datos pueden ser un poderoso defensor. Las opiniones de otras partes interesadas a menudo exigen la creación de más y más material digital, en gran parte innecesario, y en parte contraproducente para una buena experiencia del cliente.

Puedes usar datos para convencer a otros. En el mejor de los casos, los datos pueden ayudarlo a cambiar de opinión, de modo que los interesados ​​desarrollen nuevas opiniones basadas en los datos. Esa es una situación genuina en la que ganan todos.

Sin embargo, una vez en el campo de datos, hay que tener cuidado. Debe poder asegurarse de que sus datos sean lo más válidos posible, al mismo tiempo que describe claramente sus debilidades y limitaciones.

Los datos son una aproximación imperfecta de algún aspecto del mundo en un determinado momento y lugar. Es lo que resulta cuando los humanos quieren saber algo sobre algo, tratar de medirlo y luego combinar esas medidas de manera particular.

Podemos introducir imperfecciones en los datos de varias maneras. Se producen errores aleatorios como resultado de equipos defectuosos o errores humanos. Un error sistemático es usar datos de publicaciones de Twitter para comprender el sentimiento público sobre un tema en particular. Es defectuoso porque la mayoría de nosotros no twitteamos, y aquellos que lo hacen no siempre publican sus verdaderos sentimientos.

Puede elegir las cosas incorrectas para medir. Puede medir cuánto tiempo pasan las personas en su sitio web, pensando que cuanto más tiempo pasan, mejor será la experiencia, mientras que puede reflejar el tiempo perdido debido a la navegación confusa y los resultados y el contenido de búsqueda de baja calidad. Los errores de exclusión ocurren cuando excluye un segmento particular de la población y luego asume que los datos también se aplican a ellos.

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