La importancia de la diversidad en un equipo de Análisis de datos Estado: Traducido automáticamente del Inglés - guillermopetcho/Coursera-Certificate----Data-Analytics-Google GitHub Wiki

Como ha estado aprendiendo, hay aspectos del Análisis de datos en los que el sesgo puede desempeñar un papel. Por eso, la diversidad y la inclusión son importantes en los Equipos de Datos y a menudo pueden ser claves para obtener una visión justa y precisa de los datos. En esta lectura, va a explorar algunas de las formas en que el sesgo puede influir en el análisis de datos, las consideraciones éticas de trabajar con datos y cómo puede mitigar el sesgo.

Recogida de datos y sesgo

Incluso antes de que se recojan los datos, es posible que haya habido sesgos a la hora de determinar qué datos se recogen y cómo. Los datos sesgados pueden dar lugar a perspectivas inexactas, o pueden reforzar la desigualdad existente. Un ejemplo de ello podría ser un banco que centra sus esfuerzos de recopilación de datos en zonas predominantemente acomodadas. Tal vez los residentes de esas zonas tengan un historial de ser clientes bancarios más rentables. Sin embargo, esto excluiría a las personas con ingresos más bajos de las estrategias de marketing del banco. Es más probable que un Equipo de datos más diverso advierta las lagunas en la recopilación de datos y comprenda su impacto en las nuevas iniciativas de préstamo. Además, extender los préstamos a una base más amplia puede ayudar a los bancos a atraer a más clientes, abriendo nuevos mercados y fuentes de Ingresos. Interpretación de los datos y sesgo

Los analistas de datos interpretan los datos para obtener estadísticas y orientar la toma de decisiones. Por ejemplo, un analista de una organización sanitaria puede revisar los datos sobre los resultados de los pacientes. Si el analista no comprende o no tiene en cuenta las disparidades en la atención sanitaria entre diversas poblaciones, puede presentar un informe incompleto sobre el significado de los datos. Con un grupo diverso de analistas de datos, es más probable que alguien esté familiarizado con estas disparidades y tenga en cuenta datos adicionales para crear una imagen más completa. Por ejemplo, un Equipo diverso que analice datos sanitarios puede darse cuenta de que un estudio concreto sobre enfermedades cardiacas se centra principalmente en participantes masculinos. Los Miembros del equipo pueden reconocer este sesgo de género y recomendar la realización de un estudio similar con una representación más equilibrada de todos los participantes para comprender los factores de riesgo específicos de cada sexo. Consideraciones Éticas

Los analistas de datos suelen tener acceso a una gran cantidad de datos y deben considerar lo que es correcto y justo a la hora de recopilarlos e interpretarlos. Es importante establecer y seguir unas directrices éticas para el uso de los datos, algunas de las cuales se incluyen a continuación:

Consentimiento informado: Obtener el consentimiento informado y voluntario de las personas antes de recopilar sus datos. Esto garantiza que las personas sean conscientes de cómo se utilizarán sus Datos y les da la oportunidad de tomar una decisión informada sobre el intercambio de datos.

Anonimato y confidencialidad: Proteger la privacidad de las personas mediante medidas de desidentificación y confidencialidad. Esta directriz ayuda a evitar el acceso no autorizado a Datos sensibles y mantiene la confianza en el manejo de los datos.

Seguridad de los datos: Implementar medidas sólidas de seguridad de los datos para protegerlos de violaciones y accesos no autorizados. La Seguridad de los datos es fundamental para proteger la información de las personas.

Transparencia: La transparencia en las prácticas de uso de los Datos es fundamental para generar confianza. Comunique claramente cómo se recopilan, procesan y comparten los Datos.

Propiedad y control de los datos: Asegúrese de dar a las personas el control sobre sus datos, incluida la capacidad de acceder a ellos, corregirlos o eliminarlos.

Si su Equipo es pequeño o carece de diversidad, hay pasos que puede dar para identificar y mitigar el sesgo en la recogida y análisis de datos:

Infórmese sobre el sesgo inconsciente y su impacto en el Análisis de datos.

Revise los métodos de recogida de datos para encontrar y corregir sesgos en las herramientas y en las preguntas de las encuestas.

Sea transparente a la hora de documentar todos los aspectos de sus métodos de recopilación y análisis de datos para permitir que otros revisen e identifiquen posibles sesgos en su metodología.

Consulte con diversos expertos en datos y busque revisiones de colegas con perspectivas diversas.

Participe en un aprendizaje continuo y en debates con otros analistas de datos para mantenerse al día de las últimas investigaciones y técnicas.

Puntos clave

Los sesgos en la recopilación e interpretación de datos pueden tener repercusiones de gran alcance. Los analistas de datos pueden tener un impacto positivo si practican la recogida ética de datos e y se esfuerzan por involucrar a voces diversas en su trabajo.