En su reciente libro, Calidad de la información: el potencial de los datos y análisis para generar conocimiento , los autores Ron Kenett y Galit Shmueli proporcionan un marco (InfoQ) para que los analistas de datos evalúen la calidad de los datos y el potencial para encontrar información significativa.
Explican cómo integrar las nociones de objetivo, datos, análisis y utilidad: los componentes básicos del análisis de datos en cualquier dominio. Y discuten temas relacionados con la implementación de InfoQ en programas académicos y proyectos empresariales o industriales.
Entonces, ¿cuáles son algunos de los desafíos que enfrenta con la calidad de la información? ¿Cómo te enfrentas a esos desafíos? Si me dejas un comentario antes del 20 de febrero en esta publicación del blog que explica tus desafíos de calidad de la información, podrías ganar una copia del nuevo libro de Kenett y Shmueli. Tu comentario debe tener entre 50 y 75 palabras. Seleccionaremos al azar dos ganadores de los comentarios elegibles. Solo un libro por comentarista, y solo los comentaristas en los Estados Unidos y Canadá son elegibles para recibir el premio.
Por supuesto, solo dos personas ganarán. Pero puedes comprar el libro con un descuento del 20 por ciento utilizando el código VBN54. Tráelo contigo a Cumbre Descubrimiento Europa , donde a los autores se les presentan los discursos principales, ¡y puede tenerlos firmados por Kenett y Shmueli!
Lo que dicen los expertos sobre este libro:
"Kenett y Shmueli arrojaron luz sobre el mayor contribuyente a conclusiones erróneas en la investigación: la escasa calidad de la información se desprende de un estudio. Este problema, que se agravó con el advenimiento de Big Data, ha recibido muy poca atención en la literatura y en el aula. Los problemas de calidad de la información pueden socavar completamente la utilidad y la credibilidad de un estudio, sin embargo, los investigadores generalmente lo abordan de manera ad hoc, de manera casual, a menudo cuando ya es demasiado tarde. Calidad de la información ofrece un marco razonable para garantizar que los datos que se incorporan a un estudio puedan responder de manera efectiva a las preguntas que se formulan ". Peter Bruce, The Institute for Statistics Education.
"Los responsables de la formulación de políticas confían en datos relevantes y de alta calidad para tomar decisiones y es importante que, a medida que más y diferentes tipos de datos estén disponibles, tengamos en cuenta todos los aspectos de la calidad de la información proporcionada. Esto incluye no solo la calidad estadística, sino también otras dimensiones como se describe en este libro, lo que incluye, muy importante, si los datos y los análisis responden a las preguntas relevantes ". John Pullinger, Estadístico Nacional, Autoridad de Estadísticas del Reino Unido, Londres, Reino Unido
"Un vistazo a los estantes de estadísticas de cualquier biblioteca técnica revelará que la mayoría de los libros se centran en los detalles de los métodos de análisis de datos. Lo mismo ocurre con casi todas las enseñanzas estadísticas. Este volumen ayudará a rectificar esa supervisión. "Proporcionará a los lectores información y comprensión de otras partes clave del análisis empírico, partes que son vitales para que los estudios arrojen conclusiones válidas, precisas y útiles". Profesor David Hand, Imperial College, Londres, Reino Unido
Gracias por compartir tu experiencia, @Peter_Bartell
Un desafío que encontré a menudo fue la falta de definiciones operativas (o, lo que es peor, múltiples definiciones operativas) para una métrica crítica para el negocio. Por ejemplo, durante 4 años trabajé como pronosticador de ventas para una gran empresa multinacional. En forma mensual, tuve que preparar múltiples informes para los grupos internos dentro del negocio. La gente de marketing, ventas, distribución, fabricación, cadena de suministro, lo nombran, estas personas estaban en nuestras revisiones operativas mensuales. Usted se sorprenderá de la cantidad de definiciones que las personas tenían en mente para el concepto de "ventas". Un ejemplo simple, un gerente de proyecto contabilizó las cartas de intención no vinculantes de los clientes como una "venta". Conté una 'venta' cuando se creó una entrada de cuentas por cobrar. La cadena de suministro contó una "venta" cuando el producto se movió físicamente del último punto de propiedad de los títulos de la empresa a los bienes. ¿Intentar llevar eso a Finanzas y hacer que cuenten una carta de intención? ¿O llevar eso a la cadena de suministro ... y se preguntan por qué la demanda de inventario no coincide con lo que están viendo? Así que dedique un poco de tiempo a comprender estas definiciones operativas antes de tomar decisiones comerciales ... y elija las definiciones que coincidan con las necesidades o los requisitos comerciales.
