Aici, la GutCheck, vorbim mult despre cei 4 V ai Big Data: volum, varietate, viteză și veridicitate. Există un „V” a cărui importanță o subliniem mai presus de toate celelalte – veridicitatea. Veridicitatea datelor este singurul domeniu care are încă potențial de îmbunătățire și care reprezintă cea mai mare provocare atunci când vine vorba de big data. Cu atât de multe date disponibile, asigurarea faptului că acestea sunt relevante și de înaltă calitate reprezintă diferența dintre cei care folosesc cu succes big data și cei care se străduiesc să le înțeleagă.
Înțelegerea importanței veridicității datelor este primul pas pentru a discerne semnalul de zgomot atunci când vine vorba de big data. Cu alte cuvinte, veridicitatea ajută la filtrarea a ceea ce este important și ceea ce nu este, iar în cele din urmă, generează o înțelegere mai profundă a datelor și a modului de a le contextualiza pentru a acționa.
Ce este veridicitatea datelor?
Veridicitatea datelor, în general, reprezintă cât de precis sau veridic poate fi un set de date. Cu toate acestea, în contextul big data, ea capătă o semnificație ceva mai mare. Mai exact, atunci când vine vorba de acuratețea datelor mari, nu este vorba doar de calitatea datelor în sine, ci de cât de demnă de încredere este sursa de date, tipul și prelucrarea acestora. Eliminarea unor lucruri precum părtinirea, anomaliile sau inconsecvențele, duplicarea și volatilitatea sunt doar câteva aspecte care contribuie la îmbunătățirea acurateței big data.
Din păcate, uneori, volatilitatea nu este sub controlul nostru. Volatilitatea, denumită uneori un alt „V” al big data, este rata de schimbare și durata de viață a datelor. Un exemplu de date foarte volatile include social media, unde sentimentele și subiectele în tendințe se schimbă rapid și des. Datele mai puțin volatile ar arăta ceva mai mult ca tendințele meteorologice, care se schimbă mai rar și sunt mai ușor de prezis și de urmărit.
A doua latură a veridicității datelor presupune asigurarea faptului că metoda de procesare a datelor reale are sens pe baza nevoilor de afaceri și că rezultatul este relevant pentru obiective. Evident, acest lucru este deosebit de important atunci când se încorporează cercetarea primară de piață cu big data. Interpretarea big data în mod corect asigură că rezultatele sunt relevante și acționabile. Mai mult decât atât, accesul la big data înseamnă că ați putea petrece luni întregi sortând informațiile fără să vă concentrați și fără o metodă de identificare a punctelor de date care sunt relevante. Ca urmare, datele trebuie analizate în timp util, ceea ce este dificil în cazul big data, altfel informațiile nu ar reuși să fie utile.
De ce este important
Big data este extrem de complexă și, ca urmare, mijloacele de înțelegere și interpretare a acesteia sunt încă pe deplin conceptualizate. În timp ce mulți cred că învățarea automată va avea o mare utilizare pentru analiza big data, metodele statistice sunt încă necesare pentru a asigura calitatea datelor și aplicarea practică a big data pentru cercetătorii de piață. De exemplu, nu ați descărca un raport sectorial de pe internet și nu l-ați folosi pentru a lua măsuri. În schimb, probabil că l-ați valida sau l-ați folosi pentru a informa cercetări suplimentare înainte de a vă formula propriile concluzii. Big data nu este diferit; nu puteți lua big data așa cum este, fără a le valida sau explica. Dar, spre deosebire de majoritatea practicilor de cercetare de piață, big data nu are o bază solidă cu statisticile.
De aceea, am petrecut timp înțelegând platformele de gestionare a datelor și big data pentru a continua să fim pionieri în metode care integrează, agregă și interpretează datele cu o precizie de nivel de cercetare, la fel ca metodele încercate și adevărate cu care suntem obișnuiți. O parte din aceste metode include indexarea și curățarea datelor, în plus față de utilizarea datelor primare pentru a ajuta la conferirea unui context mai mare și la menținerea veridicității informațiilor.
Multe organizații nu pot petrece tot timpul necesar pentru a discerne cu adevărat dacă o sursă de big data și o metodă de procesare susține un nivel ridicat de veridicitate. Colaborarea cu un partener care stăpânește fundamentul pentru big data în cercetarea de piață poate fi de ajutor. Pentru a afla cum un client de-al nostru a valorificat informațiile bazate pe sondaje și date (mari) comportamentale, aruncați o privire la studiul de caz de mai jos. Veți vedea, de asemenea, cum au reușit să conecteze punctele și să deblocheze puterea inteligenței audienței pentru a conduce o strategie mai bună de segmentare a consumatorilor.