Khai thác dữ liệu - Hướng dẫn đơn giản cho người sử dụng

Dữ liệu quan trọng đối với việc kinh doanh ngày nay như dầu đối với các tập đoàn xe hơi lớn trước đây. Trong thực tế, kinh doanh hiện đại được bao quanh bởi dữ liệu nhờ sự nổi lên của IoT và điện toán đám mây. Những thứ như thông tin người tiêu dùng, phân tích hiệu suất và dữ liệu hoạt động cung cấp thông tin quan trọng cho doanh nghiệp, nhưng tất cả dữ liệu này phải được trích xuất và xử lý để trở thành lợi ích cho công ty.

Để có được thông tin chi tiết có giá trị về hiệu quả của công ty hoặc tìm thấy thông tin quan trọng đó, doanh nghiệp phải vật lộn giữa các tập dữ liệu, một công việc tốn thời gian và đầy khó khăn. Nhưng thay vì cố gắng thực hiện điều này bằng tay, hầu hết các công ty sử dụng một kỹ thuật gọi là khai thác dữ liệu (data mining).

Khai thác dữ liệu là một quá trình liên quan đến các phương pháp học máy (machine learning) khám phá các mẫu trong các tập dữ liệu lớn. 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 cho các mục đích sử dụng xa hơn nữa. Thuật ngữ này được áp dụng cho bất kỳ hình thức dữ liệu quy mô lớn hoặc xử lý thông tin hoặc hệ thống máy tính hỗ trợ đưa ra quyết định nào.

Bên dưới, chúng tôi giải thích khai thác dữ liệu là gì, cách thức thực hiện và cách bạn có thể sử dụng nó cho doanh nghiệp của mình để làm cho nhân viên hiệu quả hơn, hợp lý hóa toàn bộ quá trình hoạt động của bạn.

Khai thác dữ liệu là gì?

Khai thác dữ liệu được hiểu là kiểm tra dữ liệu để khám phá các mẫu và bất thường trong các tập dữ liệu rộng lớn. Khai phá dữ liệu giúp 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 bạn chuẩn bị cho mọi sự kiện.

Có rất nhiều phương pháp để thực hiện điều này và các tổ chức thường bị choáng ngợp với việc dữ liệu có thể sử dụng kỹ thuật này để phát triển doanh nghiệp, hợp lý hóa chi phí, tăng cường mối quan hệ với khách hàng và giảm rủi ro.

Hãng phân tích khổng lồ, SAS, tin rằng khai thác dữ liệu rất quan trọng vì nó không chỉ cho phép một tổ chức khám phá dữ liệu tốt nhất cho bất kỳ mục tiêu nào nó đang cố gắng đạt được mà còn chuyển đổi dữ liệu có liên quan nhất thành núi thông tin có ý nghĩa.

Khai thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp sàng lọc thông qua tất cả sự hỗn loạn và lặp đi lặp lại trong dữ liệu của mình, hiểu những gì có liên quan, sau đó tận dụng tốt thông tin đó để đánh giá kết quả có thể xảy ra. Quá 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 kiếm thông tin cụ thể, nó không chỉ tăng tốc độ tìm dữ liệu mà còn làm tăng độ tin cậy của dữ liệu.

Sau khi được thu thập, dữ liệu sẽ được phân tích và lập mô hình để chuyển đổi thành thông tin hữu ích cho doanh nghiệp trong việc đưa ra quyết định.

Khai thác Big Data

Khai thác Big Data là một biến thể của khai thác dữ liệu liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ nhiều dữ liệu lớn hơn nhiều, thường được biết đến với tên Big Data. Những kỹ thuật này chủ yếu được sử dụng trong phân tích Big Data và kinh doanh thông minh để cung cấp thông tin 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 khoảng 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 có thể khai thác 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. Sau đó, chúng có thể được phân tích trên cơ sở phân mảnh.

Khai thác dữ liệu lớn đã đưa khai thác dữ liệu lên một cấp độ hoàn toàn mới, sức mạnh tính toán cần thiết để hỗ trợ nó lớn hơn rất nhiều và trong một số trường hợp, chỉ những thiết bị chuyên dụng như máy tính nghiên cứu mới có thể xử lý được.

Các nguyên tắc khai thác dữ liệu là như nhau, cho dù trên các tập dữ liệu nhỏ hơn hay lớn hơn, chỉ có số lượng dữ liệu là thay đổi.

Kỹ thuật khai thác dữ liệu

Trong số các kỹ thuật, tham số và nhiệm vụ trong khai phá 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 số. Ví dụ, một siêu thị sẽ thu thập thông tin về thói quen mua sắm của khách hàng của họ. Sử dụng quy tắc kết hợp trong học máy, siêu thị có thể tìm ra sản phẩm nào hay được mua cùng với nhau và sử dụng nó cho chiến dịch tiếp thị.
• Xếp thành nhóm: 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: phân loại email từ khách hàng là spam hoặc hợp pháp.
• Hồi quy: tìm kiếm các hàm mà mô hình dữ liệu có số lượng lỗi ít nhất.
• Tóm tắt: tạo ra một đại diện tập dữ liệu cô đọng. Điều này bao gồm việc hiện thị 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.
• Liên kết: 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, kết nối 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 sắm 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 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, gửi cảnh báo hoặc kích hoạt cảnh báo 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 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 yêu cầu nhiều phân tích giờ có thể được trả lời hiệu quả hơn ngay từ dữ liệu.
• Giúp đỡ việc đưa ra quyết định: khi các tổ chức 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 sản phẩm được mua trong tương lai để họ có thể cung cấp dịch vụ khách hàng tốt nhất. Khai thác dữ liệu xem xét thời điểm khách hàng 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 doanh nghiệp phát hiện thiết 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 dẫn đến ít lỗi hơn trong quá trình sản xuất và các sản phẩm được hoàn thiện hơn.
• Sự trung thành của khách hàng cao hơn: giá thấp và dịch vụ khách hàng tốt sẽ đảm bảo việc khách hàng cũ trở lại. Các doanh nghiệp có thể làm giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ 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 để củng cố các chiến lược và hoạt động kinh doanh của mình, 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, mở ra các luồng doanh thu mới hoặc tìm ra các lỗ hổng trong doanh nghiệp mà bạn sẽ không bao giờ phát hiện ra hoặc nghĩ đến.

Nhược điểm của khai thác dữ liệu

Như với bất cứ điều gì trong cuộc sống, ngoài rất nhiều lợi ích, cũng có một số nhược điểm liên quan đến việc sử dụng khai thác dữ liệu.

• 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 dẫn đến thông tin cá nhân của khách hàng 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 đánh cắp thông tin cá nhân của khách hàng. Đây là vấn đề mà mọi người cần phải biết.
• Sử dụng sai thông tin: Thông tin thu thập được thông qua khai thác dữ liệu với lý do đạo đức có thể bị sử dụng sai mục đích, chẳng hạn như bị khai thác bởi con 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 việc sử dụng thông tin không chính xác để đưa quyết định có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Phạm Thu Trang, Thanh Hương