Certainly! Here are four unique variations of the title “4 Ways to Correct Bad Data and Improve Your AI” in Danish: 1. “Fire metoder til at rette dårlige data og optimere din AI” 2. “Sådan korrigerer du urigtige data og styrker din AI: 4 tilgange” 3. “Fire måder at forbedre din AI ved at rette fejlbehæftede data” 4. “4 strategier til at justere datakvaliteten og forbedre din AI”

I takt med at marketinganalyse hurtigt udvikler sig til et AI-drevet felt, truer én stor udfordring med at forhindre fremdrift: dårlige data. Selvom AI excellerer i at omdanne store mængder information til handlingsbare indsigter, afhænger dens effektivitet af velplanlagte og veladministrerede datasæt.

Dårlige data fører til dårlige forudsigelser, bias, fejlagtige indsigter og utilsigtede resultater. For at imødegå disse risici investerer virksomheder kraftigt i datarensning, validering og governance — en essentiel, tidskrævende og kompleks proces.

For analytikere er det afgørende at prioritere bedre måling og forstå forretningskonteksten bag deres data. Derfor skal analytikere lede indsatsen for at optimere data til AI. Her er fire strategier til at udtrække indsigter fra fejlagtige datasæt, samtidig med at man forbedrer datagyldighed og planlægning.

1. Identificér bekræftende data

Det er ofte muligt at bruge andre datakilder til at bekræfte de målinger, du prøver at tage. For eksempel arbejdede jeg med en detailhandler, der hævdede, at deres lagerdata var upålidelige — et stort problem. Imidlertid viste punkt-salgsdata (POS), at hurtigbevægende SKU’er pludselig havde nul salg.

Selvom lagersystemet viste lave lagerniveauer (men ikke udtømning), indikerede salgsmønstrene klart et lagerproblem, der påvirkede indtægterne. Ved at bruge denne indsigt justerede vi genopfyldningsgrænser og triggere for at holde varer med høj efterspørgsel på lager, hvilket reducerede indtægtstab.

Gå dybere: Sådan sikrer du, at dine data er AI-klar

2. Undersøg den ‘dårlige rygte’

Nogle gange får et datasæt et dårligt ry på grund af “støjende outliers”, der får uforholdsmæssig opmærksomhed. Selvom de er iøjnefaldende, repræsenterer disse fejl ofte en lille del af ellers nøjagtige data.

For eksempel arbejdede jeg med husholdningspolicedata for en forsikringstager med personlige linjer. Der var tilfælde, hvor policer blev forkert grupperet under samme husstand eller adskilt forkert. Vi fandt flere problemer — såsom ukorrekte eller gentagne adresser og policer solgt af forskellige agenter — der drev de fleste af fejlene. Vi rensede datasættet ved at skrive korrektionskode og gjorde det til en pålidelig ressource.

3. Differentier mellem nul og null

Manglende data kan hindre beslutningstagning. Derfor er det første skridt at bestemme, om værdier er ægte manglende eller blot registreret som nul. At forstå logikken bag, hvordan dataene genereres, er afgørende, da “ingen aktivitet” (nul) ikke er det samme som “manglende information” (null). Hvis dataene virkelig mangler, har du to muligheder.

• Findes der proxyværdier eller variabler, der kan estimere de manglende værdier? Dette kan involvere eksperimentering med kombinerede variabler.
• Kan det forretningsmæssige spørgsmål stadig adresseres ved hjælp af de tilgængelige data?

I de fleste tilfælde er manglende data mere et hurdle end en uoverstigelig hindring.

Gå dybere: Dataanalysehierarkiet: Hvor generativ AI passer ind

4. Brug tilfældig fejl til din fordel

Nogle gange er dårlige data for tidskrævende at rette eller helt umulige at rette. Men hvis fejlene er tilfældige, kan de måske opveje hinanden. Dette gør det muligt at måle betydningsfulde forskelle mellem grupper eller perioder.

For eksempel arbejdede mit team med webtrafikdata fra to nyligt sammenlagte brands. Hver brand havde sin egen analyseplatform, der gav lidt forskellige målinger og stod over for besøgsidentifikationsproblemer.

Da der ikke var nogen grund til at tro, at den ene brands platform var betydeligt mere fejlbehæftet end den anden, antog vi, at fejlene var tilfældige. Segmenteringsfaktorerne var ensartede på tværs af begge brands, hvilket gjorde os i stand til effektivt at analysere segmentniveau forskelle. Denne kombinerede segmentdrevede strategi sparede virksomheden millioner.

Få mest muligt ud af fejlbehæftede data i en AI-drevet verden

Denne strategi er ikke udtømmende, da hver datakamp er unik. Men alt for ofte opgiver virksomheder fejlbehæftede datasæt for tidligt og fokuserer kun på den lange proces med at rette dataene. Disse mellemliggende strategier viser, hvordan værdifulde indsigter stadig kan udtrækkes fra ufuldkomne datasæt.

Samtidig må virksomheder ikke føle sig begrænset af deres nuværende data. I mange tilfælde kan generering af nye, mere relevante data ske hurtigt, især inden for digital marketing. Ved at bruge bekræftende data, tackle omdømmeproblemer, skelne mellem nul og null og strategisk bruge tilfældige fejl kan analytikere låse værdien i fejlbehæftede datasæt og hjælpe med at bygge et stærkt fundament for AI-drevet succes.

Gå dybere: Den AI-drevne vej til smartere marketing