Thuật ngữ “Khai thác dữ liệu” lần đầu tiên xuất hiện đã làm thay đổi cuộc chơi của các “ông lớn” trên toàn cầu khi nó liên tục tạo ra những con số ấn tượng trên con đường doanh nghiệp phát triển. Thông qua bài viết dưới đây, FSI sẽ cung cấp cho bạn 5 ứng dụng phổ biến của hệ thống khai thác dữ liệu trong các lĩnh vực thực tế hiện nay để cùng hòa mình vào sân chơi hấp dẫn ấy.
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô ban đầu thành thông tin hữu ích cho việc ra quyết định kinh doanh bằng cách xác định mẫu và mối quan hệ chung trong kho dữ liệu lớn dưới sự trợ giúp đắc lực từ một số phần mềm chuyên dụng. Khai thác dữ liệu có thể trả lời các câu hỏi không thể giải quyết thông qua các kỹ thuật báo cáo và truy vấn đơn giản.
Quy trình khai thác dữ liệu
Một hệ thống khai thác dữ liệu muốn hoạt động phải trải qua 4 giai đoạn có bản chất lặp đi lặp lại thuộc cùng một dự án khai thác dữ liệu cụ thể. Dòng quy trình sẽ không dừng lại cho tới khi một giải pháp cuối cùng được triển khai.
Giai đoạn 1: Đặt vấn đề
Khi bạn đã xác định mục tiêu, yêu cầu của dự án từ góc độ kinh doanh, bạn có thể xây dựng dự án như một vấn đề khai thác dữ liệu và phác thảo bản kế hoạch thực hiện sơ bộ.
Giai đoạn 2: Thu thập dữ liệu, chuẩn bị và cài đặt tính năng
Giai đoạn tìm hiểu dữ liệu bao gồm thu thập và thăm dò dữ liệu. Khi bạn xem xét kỹ hơn dữ liệu, bạn có thể biết nó giải quyết vấn đề kinh doanh tốt như thế nào. Bạn hoàn toàn xóa được một số dữ liệu hoặc thêm dữ liệu bổ sung nếu chưa hài lòng. Đây cũng là lúc để xác định các vấn đề về chất lượng dữ liệu và quét các mẫu trong dữ liệu.
Giai đoạn chuẩn bị dữ liệu bao gồm tất cả các nhiệm vụ liên quan đến việc tạo bảng hoặc dạng xem mà bạn sử dụng để xây dựng mô hình. Các nhiệm vụ chuẩn bị dữ liệu tiến hành nhiều lần và không theo bất kỳ thứ tự quy định nào. Ngoài ra, bạn còn có thể thêm các thuộc tính được tính toán mới nhằm nỗ lực đưa thông tin gần bề mặt dữ liệu hơn.
Giai đoạn 3: Xây dựng và đánh giá mô hình
Trong giai đoạn này, bạn chọn và áp dụng các kỹ thuật lập mô hình khác nhau và hiệu chỉnh các tham số thành các giá trị tối ưu. Nếu thuật toán yêu cầu chuyển đổi dữ liệu, thì bạn cần quay lại giai đoạn 2. Giờ đây, hãy đánh giá mức độ đáp ứng của mô hình đối với mục tiêu kinh doanh đã nêu ban đầu (giai đoạn 1).
Bước 4: Triển khai
Triển khai là việc sử dụng hệ thống khai thác dữ liệu trong môi trường mục tiêu. Triển khai có thể liên quan đến tính điểm (việc áp dụng các mô hình vào dữ liệu mới), trích xuất chi tiết mô hình hoặc tích hợp các mô hình khai thác dữ liệu trong các ứng dụng, cơ sở hạ tầng kho dữ liệu hoặc các công cụ báo cáo và truy vấn.
Lợi ích khi sử dụng hệ thống khai thác dữ liệu doanh nghiệp
Chúng ta đang sống trong một thế giới giàu thông tin. Mặc dù thật thoải mái khi biết có rất nhiều kiến thức sẵn có, nhưng khối lượng kiến thức khổng lồ đó lại tạo ra thách thức không biết phải chọn thông tin nào. Hệ thống khai thác dữ liệu chính là phương tiện giải quyết vấn đề trên.
Lợi ích khai thác dữ liệu cho doanh nghiệp:
- Thu thập thông tin đáng tin cậy
- Tiết kiệm chi phí nhờ hiệu quả hoạt động trong các quy trình kinh doanh và giảm sự dư thừa và lãng phí trong chi tiêu của công ty
- Thực hiện các điều chỉnh hoạt động và sản xuất có lợi
- Khai thác dữ liệu sử dụng cả hệ thống mới và cũ
- Đưa ra quyết định sáng suốt
- Phát hiện rủi ro tín dụng và gian lận
- Dễ dàng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng
- Xây dựng mô hình cải thiện độ an toàn của sản phẩm
- Nhanh chóng bắt đầu dự đoán tự động về các hành vi và xu hướng, đồng thời khám phá các mẫu ẩn
Ứng dụng hệ thống khai thác dữ liệu trong đa ngành
Tài chính – Ngân hàng
Các ngân hàng và công ty về tài chính sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu để xây dựng mô hình rủi ro tài chính, phát hiện các giao dịch gian lận và kiểm tra các đơn xin vay và tín dụng. Khai thác dữ liệu cũng giúp các ngân hàng hiểu rõ hơn về thói quen và sở thích trực tuyến của khách hàng, giúp ích khi thiết kế một chiến dịch tiếp thị mới.
Chăm sóc sức khỏe
Khai thác dữ liệu giúp các bác sĩ tạo ra các chẩn đoán chính xác hơn bằng cách tập hợp lịch sử y tế, kết quả khám sức khỏe, đơn thuốc và mô hình điều trị của mọi bệnh nhân. Khai thác cũng giúp chống gian lận và lãng phí, đồng thời mang lại chiến lược quản lý tài nguyên y tế hiệu quả hơn về chi phí.
Tiếp thị
Nếu phải đề cập đến một ngành được hưởng lợi từ việc khai thác dữ liệu, thì đó chính là tiếp thị. Xét cho cùng, trái tim và linh hồn của tiếp thị là nhắm mục tiêu đến khách hàng hiệu quả. Tất nhiên, cách tốt nhất là biết càng nhiều về họ càng tốt. Khai thác dữ liệu giúp tập hợp dữ liệu về độ tuổi, giới tính, thị hiếu, mức thu nhập, địa điểm và thói quen chi tiêu để tạo các chiến dịch khách hàng thân thiết được cá nhân hóa hiệu quả hơn. Tiếp thị dữ liệu thậm chí có thể dự đoán khách hàng nào sẽ có nhiều khả năng quay sang sử dụng sản phẩm của thương hiệu khác. Được trang bị thông tin đó, từ đây các công ty thực hiện các bước để giữ chân những khách hàng trước khi họ có cơ hội rời đi.
Bán lẻ
Thế giới bán lẻ và tiếp thị song hành với nhau, nhưng cả hai trước đây vẫn đảm bảo việc niêm yết riêng biệt. Các cửa hàng bán lẻ và siêu thị có thể sử dụng các mô hình mua hàng để thu hẹp các liên kết sản phẩm và xác định mặt hàng nào nên được dự trữ trong cửa hàng và nơi chúng nên được chuyển đến. Khai thác dữ liệu cũng xác định chiến dịch nào nhận được nhiều phản hồi nhất.
Giải trí
Các dịch vụ giải trí trực tuyến khai thác dữ liệu để phân tích nội dung người dùng đang xem hoặc nghe và đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên thói quen xem và nghe của mọi người.
Phần mềm và công cụ khai thác dữ liệu
Các kỹ sư công nghệ thường nói: “Sử dụng đúng công cụ cho đúng công việc”. Dưới đây là danh sách các công cụ và kỹ thuật cung cấp cho các nhà phân tích dữ liệu các chức năng khai thác dữ liệu đa dạng:
- AI (Trí tuệ nhân tạo)
Các hệ thống AI thực hiện các chức năng phân tích bắt chước trí thông minh của con người, chẳng hạn như học tập, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề và lập luận. - Classification (phân loại)
Kỹ thuật này gán các mục cụ thể trong tập dữ liệu cho các danh mục hoặc lớp mục tiêu khác nhau hướng đến các dự đoán chính xác trong lớp mục tiêu cho từng trường hợp trong dữ liệu. - Data Analytics (Phân tích dữ liệu)
Quá trình phân tích dữ liệu cho phép các chuyên gia đánh giá thông tin kỹ thuật số và biến nó thành thông tin kinh doanh hữu ích. - Data Cleansing and Preparation (Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu)
Công cụ biến đổi dữ liệu thành một dạng tối ưu để phân tích và xử lý thêm. Chuẩn bị bao gồm các hoạt động như xác định và loại bỏ lỗi hoặc dữ liệu trùng lặp. - Data Warehousing (Kho dữ liệu)
Kho dữ liệu bao gồm một bộ sưu tập dữ liệu kinh doanh phong phú mà các doanh nghiệp sử dụng để giúp họ đưa ra quyết định. Kho là một thành phần cơ bản và cần thiết của hầu hết các nỗ lực khai thác dữ liệu quy mô lớn. - Machine Learning (Học máy)
Học máy là một kỹ thuật lập trình máy tính sử dụng xác suất thống kê để cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần sự can thiệp của con người hoặc được lập trình thủ công.
VLAKE khai thác tối đa giá trị của dữ liệu
VLAKE là một giải pháp công nghệ dữ liệu lớn đột phá của Công ty Cổ phần Đầu tư Thương mại và Phát triển Công nghệ FSI. VLAKE ra đời trong hoàn cảnh dữ liệu trong các doanh nghiệp đang sản sinh ra nhanh chóng qua mỗi ngày, các công cụ truyền thống không còn đáp ứng được nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu nữa. VLAKE ứng dụng công nghệ mở Hadoop và trí tuệ nhân tạo AI, nhờ vậy, hỗ trợ tối ưu doanh nghiệp trong việc xây dựng các kho dữ liệu và nhằm khai thác dữ liệu, cho phép truy cập và xử lýlấy lượng dữ liệu lớn với tốc độ caotrong thời gian ngắn, chọn lọc ra các thông tin cần thiết phục vụ nhu cầu sử dụng của người dùng.
Thông qua bài viết, FSI đã cung cấp cho bạn thêm tri thức về khai thác dữ liệu và hệ thống sử dụng để khai thác dữ liệu. VLAKE chính là giải pháp FSI muốn giới thiệu để tiến hành khai thác những giá trị tối ưu nhất từ dữ liệu cho cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp của bạn. Đã đến lúc đưa dữ liệu của bạn vào hoạt động và tạo ra giá trị!
