Data Mining là gì? Đặc điểm và ứng dụng của Data Mining

Data Mining là gì?

Data Mining hay khai phá dữ liệu là một quá trình phân loại những tệp dữ liệu lớn kết hợp với những công cụ và các kỹ thuật tiên tiến giúp hỗ trợ giải quyết những vấn đề vận hành kinh doanh. Đồng thời Data Mining cũng giúp cho các doanh nghiệp có thể dự đoán những xu hướng xuất hiện trong tương lai chính xác hơn.

Data Mining đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong quá trình phân tích các thông tin dữ liệu tổng thể và những ngành khoa học dữ liệu. Những cách thức hoạt động của Data Mining đó là sử dụng những kỹ thuật phân tích tiên tiến để tìm kiếm chính xác những thông tin hữu ích ở trong các tập tin dữ liệu lớn.

Data Mining đóng vai trò quan trọng như thế nào

Data Mining là một yếu tố rất quan trọng, có khả năng tạo nên những thông tin được sử dụng trong BI và những công việc xem xét phân tích nâng cao khác. Ngoài ra, các công cụ hỗ trợ Data Mining cũng đem lại những sự hiệu quả nhất định ở nhiều khía cạnh khác nhau ở trong kinh doanh và quản lý các chuỗi hoạt động như là quảng cáo, tiếp thị, bán hàng, hỗ trợ khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, quản lý tài chính và quản trị nhân sự.

Data Mining được triển khai, phát triển những tính năng phát hiện ra những gian lận, rủi ro và hỗ trợ việc lập kế hoạch an ninh mạng trong những lĩnh vực kinh doanh, lĩnh vực nghiên cứu khoa học, chăm sóc sức khỏe, thể thao hoặc lĩnh vực toán học.

Data Mining vận hành hoạt động như thế nào?

Data Mining được nghiên cứu thực hiện, vận hành bởi những nhà khoa học dữ liệu, giám đốc điều hành, chuyên gia phân tích kinh doanh, quản trị viên hay những đối tượng người dùng khác. Một số các yếu tố chính được ứng dụng ở trong các quá trình phân tích dữ liệu đó là học máy, trí tuệ thông minh AI, hệ thống phân tích thống kê dữ liệu và những nhiệm vụ về quản lý thông tin dữ liệu.

Những yếu tố này giúp cho việc thực hiện tự động hoá nhiều quy trình hơn và cho phép tiến hành khai thác hiệu quả các tập dữ liệu lớn ví dụ như cơ sở dữ liệu khách hàng, hồ sơ giao dịch, các tệp nhật ký và những ứng dụng thông tin di động. Data Mining vận hành hoạt động dựa trên quy trình bao gồm bốn bước giai đoạn chính như sau:

Thu thập dữ liệu

Những dữ liệu có liên quan đến việc ứng dụng phân tích, nghiên cứu sẽ được thu nhập, xác định và lưu trữ trong nhiều hệ thống nguồn thông tin khác nhau như kho dữ liệu hay hồ dữ liệu. Trong đó, kho lưu trữ sẽ ngày càng được phổ biến hơn trong môi trường có nhiều loại thông tin dữ liệu khác nhau.

Chuẩn bị dữ liệu 

Quá trình chuẩn bị cho khai phá dữ liệu Data Mining sẽ bao gồm có nhiều bước thực hiện khác nhau lần lượt từ thăm dò, xác định lập hồ sơ, xử lý trước các thông tin dữ liệu và cuối cùng là thực hiện việc quét sửa lỗi dữ liệu. Ngoài ra, người dùng cũng có thể chuyển đổi thông tin dữ liệu để triển khai sắp xếp các thông tin dữ liệu một cách chính xác và nhất quán hơn.

Khai thác dữ liệu
Hoàn tất nhiệm vụ chuẩn bị thông tin dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu sẽ lựa chọn một loại kỹ thuật Data Mining có tính chất thích hợp nhất để từ đó triển khai nhanh chóng những thuật toán ở trong quá trình khai thác. Tuy nhiên, những thuật toán ở trên ứng dụng học máy sẽ được thực hiện triển khai dựa vào những tập dữ liệu mẫu để từ đó tìm kiếm ra những thông tin có tính chất quan trọng nhất trước khi chúng được chạy ở trên toàn bộ tập dữ liệu.

Phân tích và giải thích các dữ liệu

Dữ liệu sau khi được phân tích, khai thác sử dụng để tạo ra một mô hình phân tích hỗ trợ cho những nhiệm vụ công việc ở trong việc kinh doanh. Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu sẽ thực hiện tiến hành và giải thích chính xác, chi tiết những kết quả được đưa ra cho giám đốc điều hành và người dùng liên quan.

Những kỹ thuật trong khai phá dữ liệu

Những kỹ thuật khác nhau được sử dụng trong khai phá dữ liệu Data Mining ở trong những ứng dụng khoa học khác nhau. Pattern Recognition là một ví dụ lớn nhất về các trường hợp khai thác, và sử dụng Data Mining phổ biến ở trong các hoạt động dựa trên nhiều cơ sở kỹ thuật giúp xác định nhanh chóng các vấn đề ở trong các tập dữ liệu. Một số kỹ thuật Data Mining phổ biến nhất bao gồm:

Association rule mining

Association rule mining là những câu lệnh if-then giúp cho việc xác định chính xác những mối quan hệ ở giữa những phần tử dữ liệu. Ngoài ra, Data Mining còn sử dụng được rất nhiều những loại tiêu chí hỗ trợ khác nhau giúp cho việc đo lường được hiệu quả chỉ số hiệu suất hoạt động của tập dữ liệu, cùng với tiêu chí đáng tin cậy giúp phản ánh chính xác số lần thực hiện đúng của câu lệnh if-then.

Classification

Classification có nhiệm vụ chính là gán những phần tử ở trong các tập dữ liệu vào trong những danh mục khác nhau ở trong quá trình Data Mining. Một số ví dụ cụ thể về Classification ví dụ như decision trees, k-nearest neighbor và Naive Bayes classifiers.

Clustering

Clustering được triển khai sử dụng để tập hợp những phần tử dữ liệu giống nhau vào trong cùng một cụm của những ứng dụng khai phá dữ liệu Data Mining. Chẳng hạn có thể kể đến như include k-means clustering, Gaussian mixture models và hierarchical clustering.

Regression

Regression là một phương pháp tìm kiếm ra những mối quan hệ nằm trong các tập dữ liệu bằng cách thực hiện việc tính toán các giá trị dự đoán dựa trên một tập hợp của các biến số. Linear regression và multivariate regression là các ví dụ điển phổ biến nhất về Regression.

Sequence and path analysis

Sequence and path analysis giúp cho việc tìm kiếm ra những mẫu dữ liệu trở nên chính xác hơn. Trong đó, những mẫu cụ thể sẽ được nằm ở trong một tập hợp của những đối tượng hoặc những giá trị cụ thể.

Neural networks

Neural networks là một tập hợp của những thuật toán được sử dụng để mô phỏng cho các hoạt động của bộ não con người. Đồng thời nó cũng được triển khai áp dụng vào những phần mềm có chức năng nhận dạng các mẫu phức tạp của học máy.

Phần mềm và những công cụ khai phá dữ liệu Data Mining

Một số các nhà cung cấp cho phép việc thực thi triển khai sử dụng những công cụ Data Mining có sẵn như là nền tảng phần mềm, nghiên cứu khoa học dữ liệu và những công cụ phân tích dữ liệu nâng cao. Các công cụ phổ biến nhất trên thế giới hiện nay là Alteryx, AWS, Databricks, H2O.ai, IBM, Knime, Microsoft, Oracle, RapidMiner, Dataiku, DataRobot, Google, SAP, Tibco Software và SAS Institute.

Các phần mềm Data Mining cũng được thực hiện triển khai với những tính năng nâng cao như là chuẩn bị thông tin dữ liệu, các thuật toán tích hợp, hỗ trợ các mô hình dự đoán và chuẩn bị môi trường phát triển dựa trên công nghệ GUI. Một số đơn vị cung cấp các phần mềm được nghiên cứu, triển khai những tùy chọn mã nguồn mở.

Ngoài ra, khai phá dữ liệu Data Mining còn được sử dụng ở trong một số các công nghệ mã nguồn mở miễn phí như là DataMelt, Elki, Orange, Rattle, Weka và scikit-learning.

Những lợi ích của Data Mining

Data Mining đem lại rất nhiều những lợi ích trong việc kinh doanh bởi khả năng tìm và phát hiện ra các mẫu, các xu hướng mới, nhưng mối tương quan liên kế hay những vấn đề bất thường ẩn chứa ở trong các tập dữ liệu. Một số lợi ích không thể không kể đến của Data Mining bao gồm:

Tiếp thị và bán hàng

Data Mining hỗ trợ cho các nhà tiếp thị khả năng hiểu sâu hơn về nhu cầu, mong muốn và sở thích của các đối tượng khách hàng, từ đó có thể tạo ra những chiến dịch PR quảng cáo và tiếp thị một cách hiệu quả nhất. Đồng thời, những nhóm bán hàng cũng có thể dựa trên những kết quả của Data Mining đưa ra để cải thiện, nâng cấp những sản phẩm và các dịch vụ dành cho các các đối tượng khách hàng tiềm năng hiện tại.

Dịch vụ khách hàng

Các doanh nghiệp, công ty, tổ chức dựa vào phương pháp Data Mining để xác định các vấn đề dịch vụ khách hàng tiềm năng hiệu quả hơn. Đồng thời, nó cũng hỗ trợ cung cấp cho các nhân viên tại trung tâm liên lạc thông tin có thể tương tác với các đối tượng khách hàng dễ dàng, nhanh chóng hơn thông qua các cuộc gọi và trò chuyện trực tuyến.

Quản lý hiệu quả các chuỗi cung ứng

Data Mining giúp cho việc cải thiện hiệu quả trình tự quản lý chuỗi cung ứng, cho phép những tổ chức có thể theo dõi được sát sao những xu hướng thị trường và dự đoán được nhu cầu sản phẩm của người tiêu dùng một cách chính xác nhất. Ngoài ra, những nhà quản lý chuỗi cung ứng còn có thể dựa vào những thông tin, dữ liệu mà Data Mining đem lại để từ đó thực hiện tối ưu hoá hoạt động lưu kho, phân phối sản phẩm và các hoạt động hậu cần khác.

Tối ưu thời gian sản xuất sản phẩm

Data Mining được sử dụng cho rất nhiều các loại thiết bị khác nhau như thiết bị cảm ứng trên các máy sản xuất và những thiết bị công nghiệp hỗ trợ cho một số các ứng dụng có chức năng bảo trì dự đoán. Điều này cho phép các đơn vị sản xuất có thể xác định được chính xác hơn những vấn đề rủi ro tiềm ẩn trước khi chúng thực sự xảy ra và giúp tránh tối đa việc thời gian ngừng hoạt động ngoài sự dự kiến.

Quản lý các vấn đề rủi ro có thể phát sinh 

Các nhà quản lý rủi ro và các giám đốc điều hành doanh nghiệp có thể sử dụng Data Mining để nghiên cứu, đánh giá rủi ro về mặt tài chính, tính pháp lý, giám sát an ninh mạng một cách linh hoạt hơn.

Tiết kiệm chi phí

Data Mining hoạt động vận hành trong các quy trình kinh doanh giúp hạn chế lãng phí trong chi tiêu của công ty. Do đó, với việc phát triển công cụ Data Mining cho phép các đơn vị doanh nghiệp có thể cải thiện tối đa doanh thu và lợi nhuận. Đồng thời, công cụ này cũng giúp cho các doanh nghiệp, công ty có được lợi thế cạnh tranh hơn ở trên thị trường kinh doanh.

Data Mining là một giải pháp hữu hiệu trong việc quản lý những rủi ro của doanh nghiệp và giúp đưa ra các quy trình bán hàng hiệu quả hơn. Data Mining trong tương lai chắc chắn sẽ là xu hướng không thể bỏ qua của doanh nghiệp.