3 cách đơn giản để loại bỏ tính “thiên vị dữ liệu” trong doanh nghiệp

Trong thế giới công nghệ như hiện tại, dữ liệu (data) là tương lai, tuy nhiên cách nhìn nhận và đánh giá đúng vai trò của từng tập dữ liệu lại là một thách thức lớn.

AI (trí tuệ nhận tạo) và công nghê máy học (machine learning) đang dần trở nên là khái niệm đồng nghĩa với sự thành công của doanh nghiệp. Ở khắp mọi nơi trên toàn cầu, các doanh nghiệp đang tận dụng dữ liệu để đạt được những sự tăng trưởng mới.

Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích vốn có của nó, cách phân tích dữ liệu trong kinh doanh vẫn còn tồn tại nhiều vấn đề lớn. Một trong số đó là sự thiên vị về dữ liệu hay đánh giá sai lệch về vai trò của các tập dữ liệu khác nhau (data bias).

Sự thiên vị hay sai lệch về dữ liệu xảy ra khi doanh nghiệp sử dụng các dữ liệu không mang tính đại diện cho người dùng cuối (end-user), không xuất phát từ các nghiên cứu cụ thể hoặc không liên quan đến các quyết định cụ thể.

Nói cách khác, dữ liệu về cơ bản cũng chỉ là dữ liệu, và nó có thể bị thay đổi cách hiểu qua cơ cấu và hệ thống quản lý của doanh nghiệp.

Dưới đây là một số cách để bạn có thể đảm bảo rằng bạn đang sử dụng đúng dữ liệu và hạn chế tối đa sự thiên vị hay sai lệch dữ liệu.

1. Tập hợp một đội ngũ gồm những thành viên phù hợp.

Một trong những vấn đề lớn nhất đối với các dữ liệu bị sai lệnh là bạn không thể tin tưởng hoàn toàn vào một phần mềm có thể phát hiện ra những sai lệnh của chính nó. Mà nó còn phụ thuộc vào yếu tố con người.

Đó là lý do tại sao bước cơ bản đầu tiên không nằm ở yếu tố công cụ hay công nghệ mà là ở những thành viên trong đội ngũ. Bạn hãy bắt đầu bằng cách tìm ra những cá nhân mà bạn tin tưởng là họ có thể mang lại các dữ liệu chính xác, tự chịu trách nhiệm cho việc phân tích dữ liệu của chính họ.

Mọi thứ không chỉ dừng lại ở đây, các thành viên phù hợp cũng phải có khả năng giải thích dữ liệu và phát hiện ra các sai sót của dữ liệu.

Dữ liệu nên đi từ những người lập kế hoạch đến những người sẵn sàng tìm kiếm và giải quyết những thiếu sót giữa doanh nghiệp với khách hàng.

Quá trình phân tích dữ liệu toàn diện này đảm bảo các trách nhiệm giải trình khi cần thiết và giữ cho mức độ sai lệch về dữ liệu là thấp nhất.

2. Xác định các phạm vi thường có khả năng sai lệch về dữ liệu.

Bước tiếp theo trong việc hoàn thiện hoá quá trình phân tích dữ liệu của bạn là tìm kiếm các phạm vi hay khu vực thường xảy ra sai lệch nhất.

Việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu là một công việc hết sức phức tạp. Nó liên quan đến nhiều hoạt động khác nhau trong phòng ban và tổ chức, và bất kỳ hoạt động nào trong số đó đều có thể có những sai lệch tiềm ẩn về dữ liệu (cố ý hoặc vô ý).

Dưới đây là một số phạm vi có thể xảy ra sự thiên vị hay sai lệch trong doanh nghiệp:

• Sai lệch khi lấy mẫu (sampling), khi một doanh nghiệp thu thập dữ liệu theo phong cách thiên vị hay sai lệch.
• Sai lệch loại trừ, khi một doanh nghiệp loại bỏ hoặc sử dụng sai một số tập dữ liệu.
• Sai lệch đo lường, trong đó một doanh nghiệp tổ chức hoặc quản lý kém các dữ liệu được thu thập. (rất thường hay xảy ra trong marketing).
• Sai lệch quan sát, khi người thử nghiệm hay quan sát có thể tạo ra sự mâu thuẫn thông qua hành động ghi lại dữ liệu (recording data).
• Sai lệch kỳ vọng, khi kết quả mong muốn của người thu thập làm ảnh hưởng đến kết quả thực tế qua phân tích dữ liệu.
• Sai lệch về xu hướng, khi một doanh nghiệp chú trọng quá mức hoặc chú ý quá mức đến một xu hướng cụ thể nào đó trong dữ liệu.

Ngoài những phạm vi ở trên, tuỳ thuộc vào từng ngành hàng và bối cảnh kinh doanh khác nhau bạn có thể có những phạm vi sai lệch hay sự thiên vị khác về dữ liệu – tuy nhiên, điều quan trọng là bạn phải xem xét từng yếu tố có thể tác động tiêu cực đến dữ liệu của bạn như thế nào.

3. “Làm sạch” dữ liệu.

Có rất nhiều cách có thể khiến dữ liệu của bạn bị sai lệch. Tuy nhiên, trong không ít trường hợp, một tập dữ liệu vô tình bị sai lệch.

Trong bối cảnh doanh nghiệp có vô số dữ liệu cần thu thập hàng ngày, thậm chí là hàng giờ, điều này càng có thể dễ dàng xảy ra hơn.

Khi dữ liệu nhiều lên và có vô số dữ liệu không được sử dụng hoặc ngay cả khi được sử dụng, nếu một dữ liệu nào đó không được coi trọng, nó có thể khiến doanh nghiệp lúng túng trước các số liệu thống kê, từ đó họ không thể đưa ra các quyết định đúng đắn.

Bài toán đặt ra cho doanh nghiệp là cần làm sạch phương pháp thu thập dữ liệu, loại bỏ các dữ liệu dư thừa hoặc không cần thiết để từ đó có thể giảm nguy cơ sai lệch đồng thời đảm bảo rằng hệ thống chỉ thu thập những dữ liệu cần thiết và chính xác.

Dữ liệu là tương lai. Tuy nhiên, việc thu thập đúng dữ liệu, phân tích và rút ra được kết luận từ dữ liệu là một thách thức lớn.

Điều quan trọng là các doanh nghiệp cần phải nỗ lực nhiều hơn nữa để đảm bảo rằng các công nghệ AI hay máy học của họ không hoạt động dựa trên các mẫu dữ liệu quá nhỏ hoặc tiềm ẩn những sự thiên vị về dữ liệu.

Đội ngũ trong hệ thống phải được đào tạo để có khả năng phát hiện ra các mâu thuẫn trong dữ liệu nhanh nhất có thể.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Nam Nguyen