Tres formas de eliminar los sesgos de datos en su empresa Los datos pueden ser el futuro, pero no son perfectos en el presente.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están convirtiendo en sinónimos de éxito empresarial. Dondequiera que mire, las empresas están utilizando datos para alcanzar nuevas alturas.

Sin embargo, a pesar de sus beneficios, la utilización del análisis de datos en los negocios todavía conlleva una buena cantidad de problemas. Uno de ellos es el sesgo de datos.

El sesgo de datos se produce cuando una empresa utiliza datos que no son representativos del usuario final o de cualquier otro punto focal de un estudio. En otras palabras, por más fríos y calculados que puedan parecer los datos, hay muchas formas en que la información puede sesgarse a medida que avanza a través del sistema de una empresa.

A continuación, se muestran algunas formas de asegurarse de que el sesgo de los datos no afecte a su empresa.

1. Reúna el equipo adecuado

Uno de los mayores problemas con el sesgo de datos es el hecho de que no se puede confiar en que una pieza de software descubra naturalmente sus propios sesgos. Depende de los humanos averiguarlo.

Es por eso que un paso fundamental para eliminar el sesgo de datos es reunir al equipo adecuado. Empiece por encontrar personas en las que pueda confiar para aportar un sentido de responsabilidad al análisis de sus datos. Pero no te detengas ahí.

El equipo adecuado también debe ser capaz de interpretar datos y descubrir fallas. Al mitigar los posibles sesgos de datos , Hank Prybylski, vicepresidente global de transformación de EY, incluye personas en el proceso de planificación que están dispuestas a encontrar y abordar las deficiencias entre el diseño del producto y su ejecución. Esto asegura la responsabilidad necesaria para abordar de manera efectiva los sesgos de datos.

Hay muchas actividades y filtros que puede configurar para evitar el sesgo de datos. Sin embargo, tener a las personas adecuadas "en la mesa" para implementarlas es la piedra angular del éxito sostenido.

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2. Identificar áreas de sesgo potencial

El siguiente paso para perfeccionar su análisis de datos es buscar áreas de posible preocupación. La recopilación, el procesamiento y el análisis de datos es un asunto complejo. Implica una variedad de actividades, cualquiera de las cuales puede introducir sesgos en un sistema.

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Por ejemplo, Ronald Schmelzer, fundador de la firma de asesoría y analista centrada en inteligencia artificial Cognilytica, destaca seis formas diferentes en que el aprendizaje automático puede introducir sesgos en una situación. Estos son:

• Sesgo de muestreo , en el que una empresa recopila datos de manera sesgada.
• Sesgo de exclusión , en el que una empresa elimina o infrautiliza ciertos datos recopilados en comparación con otras áreas
• Sesgo de medición , en el que una empresa organiza o gestiona de forma deficiente los datos recopilados
• Sesgo del observador , en el que un experimentador puede crear inconsistencias a través del acto de registrar datos.
• Sesgo perjudicial, en el que el prejuicio humano influye en la recopilación y el procesamiento de datos.
• Sesgo de confirmación, en el que un resultado deseado tiene un efecto sobre el resultado del análisis de datos.
• Bandwagoning , en el que una empresa enfatiza demasiado o presta una atención indebida a una tendencia particular en los datos

Todos estos pueden introducir sesgos en sus datos, tanto a propósito como por accidente. Es importante considerar cómo cada uno podría estar afectando los datos de su equipo de manera negativa.

3. Limpia tus datos

Hay formas nefastas en que los datos pueden estar sesgados. Sin embargo, en muchos casos, un conjunto de datos se sesga accidentalmente. Esto es cada vez más fácil de encontrar a medida que las empresas se enfrentan a una creciente pila de datos dentro de sus negocios.

Esta "recopilación" en curso puede conducir a lagos de datos oscuros que no se utilizan. Incluso cuando se utilizan, si los datos no se toman en serio, pueden hacer que las empresas se tambaleen en estadísticas que no pueden aplicar con buenos resultados.

Las herramientas de observabilidad de datos ofrecen una excelente manera de "hacer cabeza o cruz" a partir de los datos existentes. Puede limpiar los métodos de recolección y restaurar el sentido de organización. Esto puede contribuir en gran medida a reducir la amenaza de sesgo al garantizar que un sistema esté funcionando con la máxima eficiencia y con la máxima precisión.

Los datos son el camino del futuro. Y, sin embargo, sigue siendo una forma defectuosa de hacer negocios.

Sin embargo, las raíces matemáticas de los datos significan que la práctica del análisis de datos sigue teniendo un gran potencial de precisión. Lo importante es que las empresas hagan un esfuerzo adicional para asegurarse de que sus protocolos de inteligencia artificial y aprendizaje automático no funcionen en piloto automático.

En cambio, los equipos competentes deben estar capacitados y encargados de buscar posibles inconsistencias de datos dentro de un sistema. Las herramientas de observabilidad de datos pueden ayudar con este proceso, lo que permite a las empresas evaluar con precisión y eliminar el sesgo de datos cuando y donde sea que aparezca.