ผลกระทบของข้อมูลสังเคราะห์ต่อการวิจัยสมัยใหม่

ความท้าทายนั้นชัดเจน: การรวบรวมข้อมูลแบบดั้งเดิมอาจใช้เวลานาน มีค่าใช้จ่ายสูง และมักจะจํากัดขนาดการวิจัย ทางออก? ข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลเพิ่มเติม เทคนิคที่เป็นนวัตกรรมทั้งสองนี้กําลังเปลี่ยนภูมิทัศน์ของการสร้างข้อมูลและนําเสนอความเป็นไปได้ใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้นสําหรับการเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการรวบรวมข้อมูล

ข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลเสริมคืออะไร?

ก่อนอื่นเรามาชี้แจงว่า ข้อมูลสังเคราะห์ และข้อมูลเสริมคืออะไร แม้ว่าคําศัพท์เหล่านี้มักใช้แทนกันได้ แต่ก็หมายถึงแนวคิดที่แตกต่างกัน:

• ข้อมูลสังเคราะห์ ถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึมทั้งหมดแทนที่จะรวบรวมจากแหล่งในโลกแห่งความเป็นจริง สามารถใช้เพื่อจําลองสถานการณ์และสร้างชุดข้อมูลเมื่อข้อมูลจริงหายากหรือมีราคาแพงในการรับ
• ข้อมูลเสริม จะใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริงและปรับปรุงหรือแก้ไขเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่หลากหลายมากขึ้น วิธีนี้ไม่ได้แทนที่ข้อมูลต้นฉบับ แต่เพิ่มเข้าไป ให้มุมมองที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม คุณสามารถรับชมการสัมมนาผ่านเว็บของเราเกี่ยวกับสไลด์เกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์ด้านล่าง

การเพิ่มขึ้นและผลกระทบของข้อมูลสังเคราะห์: เคลื่อนที่อย่างรวดเร็วและคุ้มค่า

ข้อมูลสังเคราะห์กําลังได้รับความสนใจเนื่องจากเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ใช้งานได้จริงสําหรับความท้าทายที่สําคัญสองประการ: ความเร็วและต้นทุน ทีมวิจัยสามารถสร้างชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีค่าใช้จ่ายเพียงเศษเสี้ยวของวิธีการแบบเดิม ความคล่องตัวนี้ทําให้ข้อมูลสังเคราะห์น่าสนใจเป็นพิเศษสําหรับธุรกิจที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วหรือทํางานกับทรัพยากรที่จํากัด

อย่างไรก็ตาม สิ่งสําคัญคือต้องทราบว่าข้อมูลสังเคราะห์ยังไม่สามารถทดแทนข้อมูลคุณภาพสูงในโลกแห่งความเป็นจริงได้ แม้ว่าข้อมูลสังเคราะห์จะเก่งในการเคลื่อนย้ายอย่างรวดเร็วและราคาถูก แต่ก็มักจะขาดความลึกและความแม่นยําที่มาจากวิธีการแบบดั้งเดิม เช่น การวิจัยเชิงคุณภาพหรือการสุ่มตัวอย่างโดยผู้เชี่ยวชาญ กล่าวอีกนัยหนึ่ง ข้อมูลสังเคราะห์ควรใช้ร่วมกับข้อมูลจริงเพื่อเสริมและปรับปรุงความพยายามในการวิจัย

การแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูล

ข้อกังวลหลักประการหนึ่งเมื่อทํางานกับข้อมูลสังเคราะห์คือคุณภาพของข้อมูลที่อิงตาม กฎ “ขยะเข้า ขยะออก” แบบคลาสสิกยังคงมีผลบังคับใช้ หากข้อมูลสังเคราะห์สร้างขึ้นจากข้อมูลคุณภาพต่ํา ชุดข้อมูลที่ได้ก็มีแนวโน้มที่จะมีข้อบกพร่อง

ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลพื้นฐานมีข้อผิดพลาดหรืออคติ ข้อมูลสังเคราะห์จะทําซ้ําและขยายปัญหาเหล่านี้ นี่คือเหตุผลที่การทําให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ใช้ในการสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์นั้นถูกต้องและเชื่อถือได้จึงเป็นสิ่งสําคัญ ข้อมูลสังเคราะห์ทํางานได้ดีที่สุดเมื่อมีพื้นฐานมาจากข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่มั่นคงและมีคุณภาพสูง

การประยุกต์ใช้ข้อมูลสังเคราะห์ที่เกิดขึ้นใหม่ในอุตสาหกรรมต่างๆ

แม้ว่าข้อมูลสังเคราะห์อาจดูเหมือนเป็นเครื่องมือเฉพาะในปัจจุบัน แต่ก็พร้อมที่จะกลายเป็นกระแสหลักในอนาคตอันใกล้นี้

พื้นที่หนึ่งที่ข้อมูลสังเคราะห์ได้รับแรงฉุดอยู่แล้วคือการสร้างบุคลิกสังเคราะห์ ธุรกิจต่างๆ ใช้บุคลิกสังเคราะห์มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อทําให้กลุ่มลูกค้ามีชีวิตชีวา โดยให้มุมมองที่ละเอียดและเหมือนมนุษย์มากขึ้นของกลุ่มเป้าหมาย แนวโน้มนี้ถูกกําหนดให้ดําเนินต่อไป และมีแนวโน้มว่าบุคลิกจะกลายเป็นองค์ประกอบมาตรฐานของรายงานการแบ่งกลุ่ม

อีกด้านหนึ่งที่ข้อมูลสังเคราะห์จะมีบทบาทสําคัญมากขึ้นคือการวางแผนการวิจัยล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น เมื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ บริษัทต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อจําลองการตอบสนองของผู้บริโภคและคาดการณ์ปฏิกิริยาของตลาดที่อาจเกิดขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้สามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นโดยไม่ต้องเสียเวลาและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับกลุ่มสนทนาหรือแบบสํารวจแบบดั้งเดิม

คําถามสําคัญเกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์

นอกเหนือจากข้อมูลเชิงลึกที่แบ่งปันในการสัมมนาผ่านเว็บของเราแล้วต่อไปนี้คือคําถามที่เกี่ยวข้องและกระตุ้นความคิดมากที่สุดของผู้ชมพร้อมกับคําตอบของผู้เชี่ยวชาญของเรา คําถามเหล่านี้เน้นย้ําถึงความท้าทายและโอกาสที่สําคัญเกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลเพิ่มเติม

คําถามเหล่านี้ได้รับคําตอบโดย Chris Robson รองประธานฝ่ายบริการที่มีการจัดการของ QuestionPro และ Dan Fleetwood ประธานฝ่ายวิจัยและข้อมูลเชิงลึกของ QuestionPro พวกเขาแบ่งปันประสบการณ์และภาพสะท้อนที่เป็นหนึ่งเดียวเกี่ยวกับผลกระทบของข้อมูลสังเคราะห์ในวิวัฒนาการล่าสุดของตลาดการวิจัย

ถาม) อะไรคือความท้าทายหลักในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูง

• ความท้าทายหลักในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงคือการทําให้แน่ใจว่าแบบจําลองที่ใช้สร้างนั้นถูกต้องและเป็นกลาง หากอัลกอริทึมพื้นฐานมีข้อบกพร่อง ข้อมูลสังเคราะห์อาจไม่สามารถสะท้อนสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งส่งผลต่อผลลัพธ์ของการทดสอบหรือการจําลอง นอกจากนี้ การรักษาความเป็นส่วนตัวในขณะที่สร้างข้อมูลสังเคราะห์จากแหล่งในโลกแห่งความเป็นจริงเป็นความท้าทายที่ต้องได้รับการจัดการอย่างระมัดระวัง

ถาม) ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถปรับปรุงการตัดสินใจในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพได้อย่างไร

• ข้อมูลเสริมสามารถใช้ในการดูแลสุขภาพเพื่อเพิ่มชั้นข้อมูลเพิ่มเติมให้กับบันทึกผู้ป่วยหรือข้อมูลทางคลินิก ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์ได้อย่างครอบคลุมมากขึ้น ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพสามารถปรับปรุงความแม่นยําในการวินิจฉัยคาดการณ์ผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับแต่งการรักษาผู้ป่วยในแบบของคุณ ตัวอย่างเช่น การรวมประวัติผู้ป่วยเข้ากับปัจจัยด้านวิถีชีวิตอาจนําไปสู่การคาดการณ์ความเสี่ยงต่อสุขภาพที่แม่นยํายิ่งขึ้น

ถาม) สามารถใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้หรือไม่

• แน่นอน ข้อมูลสังเคราะห์มีค่าอย่างยิ่งสําหรับการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเมื่อการเข้าถึงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงมีจํากัดหรือมีค่าใช้จ่ายสูง โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถฝึกอบรมและทดสอบในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมและปลอดภัยโดยการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สะท้อนถึงสภาวะในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสาขาต่างๆ เช่น ยานยนต์ไร้คนขับ ซึ่งการสร้างข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรมอาจมีราคาแพงและเป็นอันตราย

ถาม) คุณจะมั่นใจได้อย่างไรว่าการใช้ข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลเสริมมีจริยธรรม

• ข้อกังวลด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลเพิ่มเติมสามารถแก้ไขได้โดยการรับรองความโปร่งใสและความยุติธรรมในกระบวนการสร้างข้อมูล จําเป็นอย่างยิ่งที่ต้องใช้อัลกอริทึมและแบบจําลองที่เป็นกลางและเป็นตัวแทนของประชากรที่หลากหลาย นอกจากนี้ เมื่อทํางานกับข้อมูลเสริม สิ่งสําคัญคือต้องเคารพความเป็นส่วนตัวและหลีกเลี่ยงการบิดเบือนข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงในลักษณะที่อาจทําให้ผู้มีอํานาจตัดสินใจเข้าใจผิดหรือเป็นอันตรายต่อบุคคล

ถาม) อนาคตของข้อมูลสังเคราะห์ในอุตสาหกรรมกระแสหลักเป็นอย่างไร

• อนาคตของข้อมูลสังเคราะห์นั้นสดใส เนื่องจากมีการนํามาใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ มากขึ้น เรามีแนวโน้มที่จะเห็นการใช้งานอย่างแพร่หลายมากขึ้นในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน ยานยนต์ และการค้าปลีก เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น เราก็คาดหวังได้ว่าข้อมูลสังเคราะห์จะกลายเป็นเครื่องมือมาตรฐานสําหรับการฝึกโมเดล AI การจําลอง และปรับปรุงการวิจัย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ยังคงรักษาความเป็นส่วนตัวและประสิทธิภาพ

รับข้อมูลวงใน: โบนัส Q&A Session

หลังจากรับชมการสัมมนาผ่านเว็บเกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์ของเราแล้ว อย่าพลาดเซสชั่นถามตอบโบนัส ซึ่งเราจะตอบคําถามเร่งด่วนที่สุดของคุณเกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลเสริม ในการติดตามผลพิเศษนี้ เราจะเจาะลึกลงไปในกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง จัดการกับข้อกังวลของผู้ชม และแบ่งปันเคล็ดลับเกี่ยวกับวิธีใช้ประโยชน์จากกลยุทธ์ข้อมูลเหล่านี้ในงานของคุณเอง

อนาคตที่สดใสสําหรับการสร้างข้อมูล

อนาคตของการสร้างข้อมูลนั้นสดใส โดยข้อมูลสังเคราะห์มีบทบาทสําคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมและประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมต่างๆ เครื่องมือสร้างข้อมูลสังเคราะห์ เหล่านี้เป็นวิธีการสร้างและปรับปรุงข้อมูลที่สามารถกระตุ้นความก้าวหน้าใน AI แมชชีนเลิร์นนิง และการวิจัยโดยไม่มีข้อจํากัดของวิธีการรวบรวมข้อมูลแบบเดิม

หากคุณพร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลเพิ่มเติมในโครงการวิจัยของคุณ คุณมาถูกที่แล้ว QuestionPro นําเสนอเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากเทคนิคข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมใหม่เหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เกี่ยวกับวิทยากรของเรา

Chris Robson เป็นรองประธานฝ่ายบริการที่มีการจัดการที่ QuestionPro โดยนําประสบการณ์กว่าสองทศวรรษในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นวัตกรรม และการวิเคราะห์ ก่อนที่จะร่วมงานกับ QuestionPro เขาเป็นหัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับโลกที่ Human8 ซึ่งเป็นที่ปรึกษาด้านแบรนด์ชั้นนําระดับโลก ซึ่งเขาเป็นผู้บุกเบิกวิธีการใหม่ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประยุกต์ใช้ Generative AI และ Large Language Models (LLM) เพื่อขับเคลื่อนโซลูชันที่ล้ําสมัย

อาชีพก่อนหน้านี้ของ Chris รวมถึงการเป็นผู้นําทีมวิจัยขั้นสูงและซอฟต์แวร์ที่ HP ซึ่งเขาจัดการบุคคลมากกว่า 70 คนเพื่อส่งมอบโซลูชันเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ในฐานะประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายนวัตกรรมและหัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์การวิจัยระดับโลกของ ORC เขาเป็นผู้นําในการนําแนวทางข้อมูลใหม่ๆ มาใช้ โดยกําหนดกลยุทธ์ข้อมูลของบริษัทโดยมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลเชิงลึกที่นําไปใช้ได้จริง

ผู้ประกอบการที่ช่ําชอง Chris ร่วมก่อตั้งและประสบความสําเร็จในการดําเนินงานหน่วยงานวิเคราะห์การวิจัยสองแห่ง ได้แก่ Parametric Marketing และ Deckchair Data เขาสําเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีวิทยาศาสตรบัณฑิตสาขาคณิตศาสตร์จากมหาวิทยาลัยบรูเนลแห่งลอนดอน