Dữ liệu là một phần thiết yếu của việc kinh doanh trong thế giới hiện đại. Không có dữ liệu, các doanh nghiệp sẽ không thể phát triển với tốc độ mà họ đang phát triển. Họ cũng sẽ không thể dễ dàng tăng trưởng và ra mắt các sản phẩm và dịch vụ mới theo yêu cầu của khách hàng và họ sẽ không thể cạnh tranh trong một thế giới thay đổi.
Mặc dù dữ liệu luôn quan trọng đối với hoạt động kinh doanh, thậm chí chỉ vài năm trước đây, dữ liệu này không bị loại bỏ dễ dàng như ngày nay. Nhờ sự xuất hiện của IoT, với dữ liệu được thu thập tức thời từ mọi điểm tiếp xúc của khách hàng và điện toán đám mây, cung cấp nền tảng mà các doanh nghiệp có thể xử lý và lưu trữ dữ liệu của họ, đó là một thị trường ngày càng phát triển.
Hai yếu tố công nghệ dữ liệu này đảm bảo bạn có thể có được thông tin chi tiết có giá trị về tài sản hiện tại và tương lai của doanh nghiệp của bạn. Bạn không phải tự lướt qua tất cả thông tin mà doanh nghiệp thu thập từ khách hàng, nhân viên, đối tác và bất kỳ ai khác được liên kết với doanh nghiệp của bạn bởi vì nó được thực hiện một cách tự động bằng cách khai thác dữ liệu (hoặc khai thác dữ liệu lớn nếu chúng ta đang nói nhiều tập dữ liệu lớn nhất) .
Khai thác dữ liệu (Data mining) là một quá trình khám phá các mẫu trong các tập dữ liệu lớn liên quan đến các phương pháp học máy. Mục tiêu tổng thể của khai thác dữ liệu là trích xuất thông tin từ một tập dữ liệu và biến nó thành một cấu trúc dễ hiểu để sử dụng thêm. Thuật ngữ này được áp dụng cho bất kỳ hình thức dữ liệu quy mô lớn hoặc xử lý thông tin hoặc hệ thống hỗ trợ quyết định máy tính nào.
Khai thác dữ liệu là gì?
Từ khai thác dữ liệu bằng cách kiểm tra dữ liệu để khám phá các mẫu và bất thường trong các tập dữ liệu rộng lớn. Dữ liệu khai thác có nghĩa là bạn có thể tự tin dự đoán điều gì sẽ xảy ra trong tương lai dựa trên quá khứ và dự đoán doanh nghiệp của bạn sẽ thay đổi như thế nào, đảm bảo giúp bạn chuẩn bị cho mọi sự kiện trong tương lai.
Có rất nhiều phương pháp để thực hiện điều này và một tổ chức bị choáng ngợp với dữ liệu có thể sử dụng khai phá dữ liệu để phát triển doanh nghiệp, hợp lý hóa chi phí, tăng cường mối quan hệ với khách hàng và giảm rủi ro.
SAS tin rằng khai thác dữ liệu là rất quan trọng vì nó không chỉ cho phép tổ chức khám phá dữ liệu tốt nhất cho bất kỳ mục tiêu nào mà nó đang cố gắng đạt được mà còn chuyển đổi dữ liệu có liên quan nhất thành thông tin có ý nghĩa.
Khai thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp sàng lọc thông qua tất cả các thông tin nhiễu hỗn loạn và lặp đi lặp lại trong dữ liệu của họ và hiểu những gì có liên quan, sau đó tận dụng tốt thông tin đó để đánh giá kết quả có khả năng. Quy trình này xác định các mẫu và thông tin chi tiết không thể tìm thấy ở nơi khác và bằng cách sử dụng các quy trình tự động để tìm thông tin cụ thể, nó không chỉ tăng thời gian tìm dữ liệu mà còn làm tăng độ tin cậy của dữ liệu.
Khi dữ liệu được thu thập, nó có thể được phân tích và lập mô hình để chuyển đổi nó thành thông tin chi tiết hữu ích cho doanh nghiệp để sử dụng.
Khai thác dữ liệu lớn
Khai thác dữ liệu lớn là một biến thể khai thác dữ liệu liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ nhiều dữ liệu lớn hơn nhiều, hoặc 'dữ liệu lớn' như thường được biết. Những kỹ thuật này chủ yếu được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn và kinh doanh thông minh để cung cấp thông tin được nhắm mục tiêu cho tổ chức và có thể bao gồm dữ liệu về quy trình, hệ thống hoặc bất kỳ thông tin nào khác được thu thập liên tục trong một khoảng thời gian dài.
Dữ liệu lớn thường được thu thập liên tục trong một thời gian dài và thường được thu thập và lưu trữ ở định dạng không có cấu trúc, có nghĩa là nó phải được xử lý và định dạng trước khi nó có thể được khai thác để có thông tin chi tiết.
Quá trình khai thác dữ liệu lớn thường bao gồm tìm kiếm dữ liệu bên trong cơ sở dữ liệu, tinh chỉnh dữ liệu, trích xuất dữ liệu và sau đó sử dụng các thuật toán so sánh để đặt nó vào các tập dữ liệu có ý nghĩa với các tính năng hoặc thông tin tương tự. Điều này sau đó có thể được phân tích trên cơ sở từng mảnh.
Do khai thác dữ liệu lớn giúp khai thác dữ liệu chuẩn đến một cấp độ hoàn toàn mới, sức mạnh tính toán cần thiết để hỗ trợ nó lớn hơn nhiều và trong một số trường hợp, chỉ những thiết bị chuyên dụng như máy tính nghiên cứu mới có thể được sử dụng để xử lý nó.
Các nguyên tắc khai thác dữ liệu là như nhau, cho dù trên các tập dữ liệu nhỏ hơn hay lớn hơn, nhưng nó chỉ là số lượng dữ liệu thay đổi.
Kỹ thuật khai thác dữ liệu
Trong số các kỹ thuật, tham số và nhiệm vụ trong khai thác dữ liệu là:
- Phát hiện bất thường: các bản ghi dữ liệu bất thường được xác định có thể được quan tâm nếu các lỗi cần nghiên cứu thêm.
- Mô hình phụ thuộc: Tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến. Ví dụ, một siêu thị sẽ thu thập thông tin về thói quen mua sắm của khách hàng của họ. Sử dụng việc học quy tắc kết hợp, siêu thị có thể tìm ra sản phẩm nào được mua lại với nhau và sử dụng nó để tiếp thị.
- Clustering: tìm kiếm các cấu trúc và các nhóm trong dữ liệu tương tự, mà không sử dụng các cấu trúc dữ liệu đã biết.
- Phân loại: tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu mới bằng cách sử dụng các cấu trúc đã biết. Ví dụ: khi ứng dụng email phân loại thư là spam hoặc hợp pháp.
- Hồi quy: tìm kiếm các hàm mô hình dữ liệu với số lượng lỗi ít nhất.
- Tóm tắt: tạo ra một đại diện tập dữ liệu nhỏ gọn. Điều này bao gồm việc hình dung và tạo báo cáo.
- Dự đoán: Phân tích dự báo tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu có thể được sử dụng để đưa ra dự báo hợp lý về tương lai.
- Tổng hợp: một cách tiếp cận đơn giản hơn để khai thác dữ liệu, kỹ thuật này cho phép tạo ra mối tương quan đơn giản giữa hai hoặc nhiều bộ dữ liệu. Ví dụ, phù hợp với thói quen mua của người dân, chẳng hạn như những người mua dao cạo có xu hướng mua bọt cạo râu cùng một lúc, điều này sẽ cho phép tạo ra các đề xuất mua đơn giản phục vụ cho người mua sắm.
- Cây quyết định: liên quan đến hầu hết các kỹ thuật trên, mô hình cây quyết định có thể được sử dụng như một phương tiện để chọn dữ liệu để phân tích hoặc hỗ trợ việc sử dụng dữ liệu thêm trong cấu trúc khai phá dữ liệu. Cây quyết định về cơ bản bắt đầu bằng câu hỏi có hai hoặc nhiều kết quả lần lượt kết nối với các câu hỏi khác, cuối cùng dẫn đến một hành động, nói gửi cảnh báo hoặc kích hoạt báo thức nếu dữ liệu được phân tích dẫn đến các câu trả lời cụ thể.
Ưu điểm của khai thác dữ liệu
Có một số cách thức mà các tổ chức có thể hưởng lợi từ khai thác dữ liệu.
- Dự đoán xu hướng: việc tìm kiếm thông tin tiên đoán trong các tập dữ liệu lớn có thể được tự động hóa bằng cách khai thác dữ liệu. Các câu hỏi được sử dụng để yêu cầu nhiều phân tích có thể được trả lời hiệu quả hơn ngay từ dữ liệu.
- Trợ giúp ra quyết định: khi các tổ chức trở nên có nhiều dữ liệu hơn, việc ra quyết định trở nên phức tạp hơn. Bằng cách sử dụng khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể phân tích khách quan các dữ liệu có sẵn để đưa ra quyết định.
- Dự báo doanh số: doanh nghiệp có khách hàng lặp lại có thể theo dõi thói quen mua của những người tiêu dùng này bằng cách sử dụng khai thác dữ liệu để thấy trước các mẫu mua hàng trong tương lai để họ có thể cung cấp dịch vụ khách hàng tốt nhất có thể. Khai thác dữ liệu xem xét thời điểm khách hàng của họ đã mua thứ gì đó và dự đoán khi nào họ sẽ mua lại.
- Phát hiện thiết bị bị lỗi: áp dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu cho các quy trình sản xuất có thể giúp họ phát hiện thiết bị bị lỗi một cách nhanh chóng và đưa ra các thông số kiểm soát tối ưu. Khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để điều chỉnh các thông số này để dẫn đến ít lỗi hơn trong quá trình sản xuất và các sản phẩm hoàn thiện hơn.
- Mức độ trung thành của khách hàng tốt hơn: giá thấp và dịch vụ khách hàng tốt nên đảm bảo tùy chỉnh lặp lại. Các doanh nghiệp có thể làm giảm sự gián đoạn của khách hàng bằng cách sử dụng khai thác dữ liệu, đặc biệt là trên dữ liệu truyền thông xã hội.
- Khám phá thông tin chi tiết mới: khai phá dữ liệu có thể giúp bạn khám phá các mẫu củng cố các chiến lược và thực tiễn kinh doanh của bạn, nhưng nó cũng có thể đưa ra thông tin bất ngờ về công ty, khách hàng và hoạt động của bạn. Điều này có thể dẫn đến các chiến thuật và cách tiếp cận mới có thể mở ra các luồng doanh thu mới hoặc tìm lỗi trong doanh nghiệp của bạn mà bạn sẽ không bao giờ phát hiện hoặc nghĩ đến việc tìm cách khác.
Nhược điểm của khai thác dữ liệu
Như với bất cứ điều gì trong cuộc sống, trong khi có rất nhiều lợi ích liên quan đến việc sử dụng khai thác dữ liệu, cũng có một số nhược điểm nữa.
- Vấn đề về quyền riêng tư: Doanh nghiệp thu thập thông tin về khách hàng của họ theo nhiều cách để hiểu xu hướng hành vi mua hàng của họ, nhưng các doanh nghiệp đó không tồn tại mãi mãi, họ có thể bị phá sản hoặc mua lại bởi một công ty khác bất kỳ lúc nào. thông tin cá nhân mà họ sở hữu được bán cho người khác hoặc bị rò rỉ.
- Vấn đề an ninh: An ninh là mối lo ngại lớn đối với cả doanh nghiệp và khách hàng của họ, đặc biệt là do số lượng lớn các vụ tấn công mà dữ liệu lớn của khách hàng đã bị mất cắp thông tin cá nhân. Đây là khả năng mà mọi người cần phải biết.
- Sử dụng sai thông tin: Thông tin thu thập được thông qua khai thác dữ liệu vì lý do đạo đức có thể bị lạm dụng, chẳng hạn như bị khai thác bởi người hoặc doanh nghiệp để lợi dụng người dễ bị tổn thương hoặc phân biệt đối xử với một nhóm người.
- Không phải lúc nào cũng chính xác: Thông tin được thu thập không phải lúc nào cũng chính xác 100% và nếu được sử dụng để ra quyết định, có thể gây hậu quả nghiêm trọng.
