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O que podemos aprender com os recentes desastres de RP da capacidade digital

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O gerenciamento incorreto de dados, algoritmos ruins e visualizações ruins estiveram nos jornais no último mês – aqui estão as lições que você pode aprender.

O último mês não foi bom, em termos de relações públicas, para a capacidade digital do Reino Unido. Mais notavelmente, ele destacou o que não deve ser feito quando se trata de três dos principais componentes do modelo de função de finanças digitais: análise de dados, visualizações de dados e aprendizado de máquina. Aqui estão algumas das lições que devemos aprender.

Análise de dados: 16.000 registros COVID ausentes

Quer você culpe o usuário (de uma consultoria bem paga), a ferramenta ou a liderança, esse drama que chamou a atenção ocorreu devido à transferência de grandes quantidades de dados para o Excel usando arquivos csv. Algo que a BBC descreveu como um “tipo de arquivo antigo”. O problema aqui é que o Excel estava sendo usado como banco de dados – o que não é. O processo de transferência de dados de um local para outro também era totalmente manual (presumo sem verificações ou controles), o que levou à remoção de 16.000 registros do arquivo de importação.

Um número pequeno, considerando o número total de registros, mas o impacto na tomada de decisão foi claro. Os números relatados no norte da Inglaterra pareciam estar diminuindo, mas uma vez que os dados ausentes foram adicionados, mostrou que os casos estavam de fato aumentando rapidamente. As decisões tomadas enquanto esses dados estavam faltando teriam sido ineficazes.

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Aplique isso a uma previsão de receita ou previsão da cadeia de suprimentos que pode orientar decisões sobre compras (impacto no capital de giro) até mesmo número de funcionários (vidas das pessoas afetadas) – podemos ver o que acontece sem as habilidades e governança certas ou as ferramentas e soluções certas.

Aprendizado de máquina: o fiasco dos resultados do exame

Vivemos com algoritmos de aprendizado de máquina todos os dias, seja uma pesquisa no Google ou uma recomendação da Amazon, é onipresente. Com o algoritmo de previsão de resultados de exames do Reino Unido, as apostas eram muito maiores do que um filme ruim ou uma compra devolvida. Vieses inerentes a esse programa afetaram o curso da vida dos alunos.

Duas questões impulsionaram a reação contra ele. Em primeiro lugar, o desempenho do algoritmo foi questionado muito rapidamente com a preocupação de que resultados de rebaixamento com base em dados históricos em um código postal específico penalizassem os melhores alunos nessas áreas – em muitos casos, alunos do BAME. Em segundo lugar, os professores não acreditaram na ideia do algoritmo tomar a decisão. Uma vez desafiado, o movimento contra ele cresceu rapidamente.

Na minha humilde opinião, uma etapa significativa foi perdida pelos órgãos examinadores: conseguir a adesão! Isso inclui explicar como o ML funciona, quais componentes são usados ​​e mais relevantes, e dar às pessoas a oportunidade de intervir em casos extremos e discrepantes. ML e os seres humanos juntos, nenhum substituindo o outro.

No mundo dos negócios, se quisermos introduzir algoritmos para tomar decisões, precisamos nos aproximar muito mais do que é esse novo mundo e como o incorporamos em nossas equipes com sucesso.

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Quinta-feira, 22 de outubro, 14h BST


Visualização de dados: o gráfico “é ruim, mas não é tão ruim quanto parece”

Alguns podem dizer que a visualização de dados não é tão importante quanto as informações e percepções que você está comunicando, mas eu discordo. Depois de horas em um projeto de ciência de dados, ou tarde da noite no fim do trimestre, você não quer perder seu público apresentando os dados de maneira ineficaz. Ainda mais, você não quer enganá-los.

Um dos principais gráficos que a BBC usa em cada transmissão para informar sobre o estado da pandemia, é o número de casos confirmados por data notificada. O gráfico mostra um pico enorme nas últimas semanas, e o visualizador pode pensar que o que está acontecendo agora é pior do que a primeira onda de COVID19.

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O que é enganoso sobre este gráfico é triplo. Em primeiro lugar, a adição dos 16.000 perdidos (dados de uma semana) em dois dias distorceu a média de sete dias, que muitas pessoas olham para julgar se os casos estão aumentando ou diminuindo. Em segundo lugar, a quantidade de casos notificados depende do número de testes realizados. Portanto, se testarmos o dobro de pessoas em outubro do que em agosto, naturalmente haverá mais casos. Finalmente, o gráfico inclui os dados de teste pré-massa, o que pode ser enganoso, pois esses dados foram coletados de uma forma totalmente diferente.

Como resultado, não está claro o que este gráfico está tentando nos dizer. A média de sete dias está alta, talvez, mas sabemos que os dados estão distorcidos. Ele nos mostra casos confirmados em um determinado dia, então apenas relate isso como um número com a média corrigida de sete dias, já que a série temporal não faz sentido para o leitor.

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Compare isso com nossos pacotes de fim de mês e linhas e linhas de análise de variância – você pode ver como é importante destacar as mensagens principais e considerar o valor e a ação a ser tomada em cada uma delas. Mensagens difíceis de definir não têm valor para o seu leitor.

Todos nós podemos aprender com o exposto acima ao incorporar os recursos da função de finanças digitais e por que é tão importante ter uma estratégia para construir um ativo de dados e uma equipe eficaz.



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