Data (dữ liệu) định hình mọi ngóc ngách trên thế giới. Sử dụng nó đúng cách là chìa khóa để thành công trong mọi lĩnh vực từ tài chính, thương mại đến giáo dục, y tế và thậm chí cả thể thao và giải trí. Hiện nay, có rất nhiều thuật ngữ liên quan đến Data như Database, Data Warehouse, Data Lake, Data Pipeline,… Trong đó, Data Mining cũng là một thuật ngữ quan trọng. Nhưng Data Mining là gì? Tầm quan trọng của nó đối với Data Science như thế nào? Trong bài viết này, Digalyst sẽ giúp bạn khám phá nhiều điều thú vị xoay quanh nó
Data Mining là gì?
Data Mining (hay Khai phá dữ liệu) là quá trình phân tích khối lượng dữ liệu dày đặc để tìm ra các mẫu, khám phá xu hướng và hiểu rõ hơn về cách dữ liệu đó có thể được sử dụng. Sau đó, những Data Miners có thể sử dụng những phát hiện đó để đưa ra quyết định hoặc dự đoán kết quả. Data Mining là một ngành học có tính liên kết, kết hợp các lĩnh vực thống kê, học máy (Marchine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI).
Data Mining hoạt động như thế nào?
Mặc dù cái tên gợi lên hình ảnh của một người thợ mỏ đang đào quặng, nhưng việc khai thác dữ liệu không tập trung vào việc đào. Thay vào đó, trách nhiệm của Data Miner xoay quanh việc phân tích quặng (tức Data) đó để dự đoán giá trị của nó hoặc phát hiện các mẫu hữu ích bên trong nó. Quá trình này có vẻ phức tạp, nhưng nó không quá khó và các kỹ năng mà nó có thể mang lại lợi ích rất nhiều cho những người muốn trở thành Data Scientists.
Do khối lượng và các loại dữ liệu khác nhau mà chúng ta tạo ra hàng ngày, việc đánh giá và xác định mối quan hệ của chúng có thể khó khăn và tốn nhiều thời gian. Chẳng hạn, làm cách nào để chủ shop hoa có thể sử dụng tổng doanh số bán hàng hàng ngày. Bao gồm các lượt tìm kiếm online về cửa hàng của họ và các comments trên trang Facebook của cửa hàng để xác định loại hoa nào cần đặt? Data Mining có thể cung cấp câu trả lời.
Để thực hiện công việc của mình, các chuyên gia Data Mining phải biết cách thu thập và lưu trữ dữ liệu, làm việc với cơ sở dữ liệu (Database) và trích xuất dữ liệu thích hợp từ chúng. Hơn nữa, Data Mining yêu cầu kiến thức về các vấn đề của ngành và dữ liệu sẽ giúp giải quyết chúng.
Cuối cùng, các tổ chức trong mọi ngành, từ chính phủ và tài chính, đến chăm sóc sức khỏe và công nghệ đều có những câu hỏi cần trả lời và những dự kiến cần thực hiện. Vì lý do này, Data Mining thường bắt đầu bằng một câu hỏi.
Ví dụ: Người bán hoa nên đặt bao nhiêu hoa trước một sự kiện lớn?
Thông qua Data Mining, chủ shop có thể đánh giá doanh số bán hàng trong quá khứ, kiểm tra những gì khách hàng đang tìm kiếm online, đánh giá sở thích của họ thông qua các bài đăng trên mạng xã hội. Từ đó đưa ra dự đoán dựa trên sự thành công của các sự kiện gần đây khác trong năm. Đặt ra câu hỏi phù hợp và thu thập dữ liệu phù hợp để trả lời những câu hỏi, đó là điều rất quan trọng để khai thác dữ liệu thành công.
Data Mining rất quan trọng đối với hoạt động kinh doanh của nhiều ngành. Các công ty sử dụng Data Mining để quản lý rủi ro, dự đoán nhu cầu về tài nguyên, dự kiến doanh số bán hàng của khách hàng, phát hiện gian lận và tăng tỷ lệ phản hồi cho các nỗ lực Marketing của họ.
Theo một báo cáo của MicroStrategy trên Global State of Enterprise Analytics (PDF 11 MB), 60% người được hỏi đã sử dụng Data Mining để tiết kiệm tiền, 57% sử dụng số liệu này để thúc đẩy chiến lược và thay đổi, 52% tìm cách cải thiện hiệu suất tài chính.
Có lẽ quy trình khai thác dữ liệu được biết đến nhiều nhất được gọi là CRISP-DM, hoặc Quy trình tiêu chuẩn xuyên ngành để khai thác dữ liệu.
Đây là một quy trình gồm sáu bước để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết. Mô hình hoạt động như sau:
Hiểu về kinh doanh
Đây là điểm khởi đầu. Bạn có những câu hỏi nào? Bạn muốn học gì từ Data của mình? Các công ty và tổ chức trước tiên phải xác định mục tiêu của mình, bao gồm những thông tin chi tiết mà họ muốn trích xuất hoặc những vấn đề họ muốn giải quyết bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập được của họ. Xác định mục tiêu dự án là quan trọng để thu thập dữ liệu phù hợp cần phân tích.
Hiểu về dữ liệu
Khi mục tiêu đã được xác định, đã đến lúc xác định dữ liệu. Không phải mọi điểm dữ liệu được lưu trữ trên máy chủ hoặc trên đám mây đều thích hợp cho mọi dự án. Việc xác định đúng dữ liệu sẽ được lấy nguồn giúp tiết kiệm thời gian và không gặp phải rắc rối tiềm ẩn khi thực hiện lại các bước sau này.
Trong giai đoạn này, dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn dựa trên vấn đề đang được giải quyết. Có phải công ty đang tìm kiếm doanh số bán hàng lịch sử của một mặt hàng nhất định không? Loại thẻ tín dụng được sử dụng để mua hàng? Cho dù các mặt hàng được mua trong cửa hàng hoặc trực tuyến? Mỗi loại dữ liệu có thể có liên quan hoặc không tùy thuộc vào dự án.
Phần này của quy trình cũng rất quan trọng để xác minh chất lượng dữ liệu. Dữ liệu bị thiếu, sai hoặc trùng lặp có thể được sửa chữa trước khi chuyển sang giai đoạn tiếp theo.
Chuẩn bị dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu được coi là giai đoạn đòi hỏi khắt khe nhất của quá trình Data Mining, thường tiêu tốn ít nhất một nửa thời gian và công sức của dự án. Trong bước này, dữ liệu hữu ích nhất được chọn, làm sạch và sắp xếp để giải thích lỗi hoặc sự không nhất quán trong mã hóa. Dữ liệu từ nhiều nguồn có thể được hợp nhất, sắp xếp hoặc điều chỉnh theo những cách khác nhau để chuẩn bị cho giai đoạn tiếp theo: mô hình hóa.
Mô hình hóa
Bây giờ dữ liệu bắt đầu hình thành. Các công cụ Data Mining có thể chạy nhiều mô hình khác nhau (cách tổ chức dữ liệu) để tạo ra các giải pháp. Ví dụ, các mô hình có thể tìm cách phát hiện các mẫu hoặc điểm bất thường trong dữ liệu hoặc sử dụng dữ liệu để dự đoán kết quả. Các công ty sẽ chọn mô hình dựa trên loại dữ liệu mà họ đang phân tích, các yêu cầu cụ thể của dự án và các mục tiêu đang theo đuổi.
Một số kỹ thuật mô hình hóa có thể được sử dụng trên cùng một tập dữ liệu để thu được các kết quả khác nhau. Hiếm khi các công ty trả lời câu hỏi khai thác dữ liệu của họ chỉ với một mô hình.
Sự đánh giá
Tại thời điểm này, những Data Miners sẽ đánh giá xem liệu các mô hình có đưa ra câu trả lời thỏa đáng cho câu hỏi được đặt ra hay không và liệu kết quả có chứa bất kỳ phát hiện bất ngờ hoặc độc đáo nào hay không.
Nếu câu hỏi ban đầu vẫn chưa được trả lời, một mô hình mới có thể được yêu cầu hoặc dữ liệu có thể cần được thay đổi. Nếu kết quả đáp ứng các tiêu chí của họ, dự án sẽ chuyển sang giai đoạn cuối cùng.
Triển khai
Tại thời điểm này, các công ty đã trả lời câu hỏi mà họ đặt ra. Trong ví dụ về cửa hàng hoa, có lẽ mô hình đề xuất một đơn đặt hàng tăng lên do doanh số bán hàng trong quá khứ và nhu cầu của khách hàng dự kiến. Người bán hoa có thể triển khai kiến thức đó để đảm bảo họ có đủ hoa trên tay khi một sự kiện lớn đến.
Tại sao Data Mining lại quan trọng đối với các doanh nghiệp?
Nói một cách đơn giản, khai thác dữ liệu cải thiện hoạt động kinh doanh; nó có thể tiết kiệm tiền, thúc đẩy lợi thế cạnh tranh, cải thiện trải nghiệm khách hàng, đồng thời xác định khách hàng mới và các luồng doanh thu.
Theo khảo sát của MicroStrategy (PDF 11 MB), 63% người được hỏi cho biết phân tích đã cải thiện hiệu quả và năng suất của công ty họ, 57% cho biết nó giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và 51% cho biết hiệu suất tài chính đã được cải thiện.
Trong một thế giới người tiêu dùng bị quá tải bởi dữ liệu, các công ty cần có những cách hiệu quả để sàng lọc dữ liệu đó để tìm ra những điểm phù hợp, có thể hành động được. Họ có thể tùy chỉnh tất cả dữ liệu mà họ tạo ra để tìm hiểu ai đang mua sản phẩm của họ, nơi họ mua và cách bán được nhiều hơn.
Một trong những lợi ích chính của việc khai thác dữ liệu là tốc độ. Nhiều thập kỷ trước, các tập dữ liệu lớn cần hàng tuần hoặc hàng tháng để phân tích. Các ngân hàng và công ty thẻ tín dụng đã phải sàng lọc hàng triệu hồ sơ để phát hiện gian lận hoặc sai sót. Với những tiến bộ trong mạng nơ-ron, máy học (Marchine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI), những tập dữ liệu khổng lồ đó giờ đây có thể được phân tích trong vài giờ hoặc vài phút. Các công cụ và kỹ thuật khai thác dữ liệu tiên tiến hơn đã giúp tập hợp các dữ liệu khác nhau thành các nhóm có thể sử dụng được hơn bao giờ hết.
Dữ liệu có thể được chia thành hai định dạng chính: có cấu trúc và không có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm những con số mà chúng tôi nhận ra trong bảng hoặc bảng tính Excel, chẳng hạn như hồ sơ bán hàng của tháng trước và khoảng không quảng cáo của tháng này. Trong khi đó, dữ liệu phi cấu trúc tồn tại ở các định dạng khác nhau, chẳng hạn như văn bản hoặc video. Nó được đưa vào email, bài đăng trên mạng xã hội, ảnh và thậm chí cả ảnh vệ tinh.
Các công ty chắc chắn cần phải đánh giá dữ liệu có cấu trúc, nhưng việc khai thác để có cái nhìn sâu sắc về dữ liệu phi cấu trúc đang là một doanh nghiệp đang bùng nổ. Theo một cuộc khảo sát của Forbes, hơn 95% doanh nghiệp nói rằng họ cần những cách mạnh mẽ hơn để quản lý dữ liệu phi cấu trúc.
Một số ví dụ về cách Data Mining đang được sử dụng trong các ngành cụ thể.
Data Mining trong chăm sóc sức khỏe
Data Mining đã được nhúng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe trong nhiều năm. Các bác sĩ tận dụng các phương pháp điều trị hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu được khai thác từ các thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu bệnh nhân. Các bệnh viện và phòng khám có thể cải thiện kết quả và sự an toàn của bệnh nhân trong khi cắt giảm chi phí và giảm thời gian phản hồi. Khai thác dữ liệu thậm chí có thể ghép bệnh nhân với bác sĩ dựa trên các báo cáo về tỷ lệ chẩn đoán thành công.
Data Mining trong tài chính ngân hàng
Trong số những ứng dụng đầu tiên của khai thác dữ liệu là phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Các công ty tài chính cũng khai thác hàng tỷ giao dịch của họ để đo lường cách khách hàng tiết kiệm và đầu tư tiền, cho phép họ cung cấp các dịch vụ mới và liên tục kiểm tra rủi ro.
Data Mining trong bán lẻ
Các nhà bán lẻ có một lượng lớn dữ liệu khách hàng (xu hướng mua hàng, sở thích và thói quen chi tiêu trong số đó) mà họ cố gắng tận dụng để thúc đẩy doanh số bán hàng trong tương lai. Các công ty bán lẻ không cung cấp thông tin chi tiết về việc khai thác dữ liệu có nguy cơ tụt hậu so với đối thủ.
Data Mining trong bảo hiểm
Phát hiện gian lận là một thành phần quan trọng của ngành bảo hiểm, nhưng các công ty bảo hiểm cũng sử dụng dữ liệu để quản lý rủi ro, hiểu lý do tại sao họ mất khách hàng và định giá sản phẩm của họ hiệu quả hơn. Ví dụ: Một công ty bảo hiểm xe hơi có thể nghiên cứu số dặm và tỷ lệ tai nạn cho một khu vực nhất định để xác định xem họ nên tăng hay giảm mức phí cho những khách hàng sống ở đó.
Data Mining trong truyền thông và Viễn thông
Các công ty truyền thông và viễn thông có vô số dữ liệu về sở thích của người tiêu dùng, bao gồm chương trình họ xem, sách họ đọc và trò chơi điện tử họ chơi. Với dữ liệu đó, các công ty có thể nhắm mục tiêu chương trình đến người tiêu dùng theo thị hiếu, khu vực hoặc các yếu tố khác. Họ thậm chí có thể đề xuất phương tiện truyền thông để tiêu thụ – một cách tiếp cận mà các công ty như Netflix đã làm chủ.
Data Mining trong giáo dục
Bằng cách đo lường dữ liệu thành tích của học sinh, các nhà giáo dục tin rằng họ có thể dự đoán thời điểm học sinh có thể bỏ học trước khi học sinh xem xét điều đó. Hơn nữa, dữ liệu này có thể giúp các nhà giáo dục can thiệp với những học sinh có nguy cơ và có khả năng giữ chúng ở lại trường.
Data Mining trong chế tạo
Các nhà sản xuất sử dụng dữ liệu để điều chỉnh lịch trình sản xuất của họ phù hợp với nhu cầu, đảm bảo rằng sản phẩm có trên kệ cửa hàng (hoặc ảo) khi cần. Điều này giúp tối đa hóa sản lượng vào những thời điểm quan trọng và dự đoán khi nào dây chuyền lắp ráp có thể cần bảo trì.
Data Mining trong vận tải
An toàn là động lực chính của việc khai thác dữ liệu trong ngành giao thông vận tải. Các thành phố và cộng đồng có thể tiến hành nghiên cứu giao thông để xác định những con đường và nút giao thông đông đúc nhất. Và các đơn vị vận tải công cộng có thể khai thác dữ liệu để hiểu các khu vực và thời gian di chuyển bận rộn nhất của họ.
Ngoài ra, để tìm hiểu thêm những kiến thức mới liên quan đến Digital Marketing, Data Analysis, Technology bạn có thể truy cập Blog của Digalyst. Hoặc theo dõi Fanpage Facbook của chúng tôi để nhận được những thông tin bổ ích. Digalyst xin cảm ơn và chúc bạn một ngày vui vẻ!
