Trong thời đại 4.0 khi mà công nghệ không ngừng phát triển và đi đầu trong mọi lĩnh vực, việc mà con người vận dụng tiến bộ khoa học vào quá trình xử lý, phân tích dữ liệu là không thể thiếu. Data Mining chính là một trong những yếu tố quan trọng trong công cuộc phân tích và quản lý dữ liệu.

Bài viết dưới đây của VTC Academy Plus sẽ cung cấp cho các bạn các thông tin để nắm rõ được Data Mining là gì?

Data Mining là gì?

Data Mining (hay khai phá dữ liệu) là một quá trình được các doanh nghiệp sử dụng để biến các dữ liệu thô thành những thông tin hữu ích. Bằng cách sử dụng những phần mềm công nghệ để tìm kiếm các mẫu trong hàng loạt dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về khách hàng của mình và phát triển những chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn, tăng doanh số bán hàng và giảm thiểu tối ưu chi phí.

Data Mining có những tính năng đặc biệt như sau:

• Tính toán, xử lý những kết quả đã được phân tích
• Đưa ra các thông tin được phản hồi để phân tích
• Phân tích, xử lý dữ liệu lớn
• Những mẫu dự đoán theo xu hướng trong hàng loạt dữ liệu được thể hiện rõ ràng
• Phân chia, sắp xếp các cụm dữ liệu một cách khoa học

Lịch sử của Data Mining

Khai phá dữ liệu có một lịch sử lâu đời, nổi lên cùng với sự ra đời của máy tính vào những năm 1960 đến những năm 1980. Về mặt lịch sử, khai phá dữ liệu là một quá trình mã hóa thủ công chuyên sâu – và nó vẫn liên quan đến khả năng mã hóa và các chuyên gia am hiểu để làm sạch, xử lý và giải thích kết quả khai thác dữ liệu ngày nay. Các chuyên gia khai phá dữ liệu cần có kiến ​​thức thống kê và một số kiến ​​thức về ngôn ngữ lập trình để hoàn thành các kỹ thuật khai thác dữ liệu một cách chính xác

Ví dụ, một số công ty đã sử dụng R để trả lời các câu hỏi về dữ liệu của họ. Tuy nhiên, một số quy trình thủ công hiện có thể được tự động hóa với các quy trình lặp lại, máy học (Machine Learning/ ML) và hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI).

Khoa học dữ liệu, khai phá dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Deep Learning và Machine Learning là những thuật ngữ chính được nhiều người quan tâm nhất. Để xây dựng một sản phẩm AI, bạn cần sử dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu, học máy và đôi khi là học sâu. Với những bạn có sự yêu thích đối với lĩnh vực AI thì Data Mining là một phần kiến thức quan trọng hỗ trợ công việc của bạn.
Những lợi ích của khai phá dữ liệu mà chúng tôi sắp đề cập dưới đây sẽ giải đáp cho bạn.

Tìm hiểu thêm: Công việc của Kỹ sư AI

Lợi ích của việc khai phá dữ liệu

Nhìn chung, lợi ích của việc sử dụng Data Mining đến từ khả năng phát hiện các mẫu, xu hướng, mối tương quan và điểm bất thường ẩn trong tập dữ liệu. Các thông tin có thể được sử dụng để hỗ trợ việc đưa ra quyết định kinh doanh, lập các chiến lược thông qua sự kết hợp giữa phân tích dữ liệu và phân tích dự đoán

Các lợi ích của việc khai phá dữ liệu gồm:

Tiếp thị và bán hàng hiệu quả hơn

Data Mining giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó cho phép họ tạo các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị được nhắm mục tiêu. Tương tự, nhóm bán hàng có thể sử dụng kết quả khai phá dữ liệu để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng và bán các sản phẩm và dịch vụ bổ sung cho khách hàng hiện tại.

Dịch vụ khách hàng tốt hơn

Nhờ khai phá dữ liệu, các công ty có thể xác định các vấn đề dịch vụ khách hàng tiềm năng kịp thời hơn và cung cấp cho các đại lý trung tâm liên hệ thông tin cập nhật để sử dụng trong các cuộc gọi và trò chuyện trực tuyến với khách hàng.

Cải thiện quản lý chuỗi cung ứng

Các doanh nghiệp có thể phát hiện xu hướng thị trường và dự báo nhu cầu sản phẩm chính xác hơn, cho phép họ quản lý tốt hơn lượng hàng hóa và vật tư tồn kho. Các nhà quản lý chuỗi cung ứng cũng có thể sử dụng thông tin từ data mining để tối ưu hóa hoạt động lưu kho, phân phối và các hoạt động hậu cần khác.

Tăng thời gian hoạt động sản xuất

Việc khai phá dữ liệu hoạt động từ các cảm biến trên máy sản xuất và thiết bị công nghiệp khác hỗ trợ các ứng dụng dự đoán việc bảo trì máy móc để xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra, giúp tránh thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến.

Quản lý rủi ro mạnh mẽ hơn

Các nhà quản lý rủi ro và giám đốc điều hành doanh nghiệp có thể đánh giá tốt hơn các rủi ro về tài chính, pháp lý, an ninh mạng và các rủi ro khác đối với một công ty và phát triển các kế hoạch để quản lý chúng.

Chi phí thấp

Data Mining giúp tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả hoạt động trong quy trình kinh doanh và giảm dư thừa và lãng phí trong chi tiêu của công ty.

Quy trình khai phá dữ liệu

Data Mining là một trong 4 bước của quá trình Khai thác tri thức và 4 bước gồm:

• Thu thập dữ liệu
• Chuẩn bị dữ liệu
• Khai phá dữ liệu
• Phân tích và giải thích các dữ liệu

Thu thập dữ liệu

Dữ liệu liên quan cho một ứng dụng phân tích được xác định và tập hợp. Dữ liệu có thể được đặt trong các hệ thống nguồn khác nhau, một kho dữ liệu hoặc một bể chứa dữ liệu.

Một kho lưu trữ ngày càng phổ biến trong môi trường dữ liệu lớn chứa hỗn hợp dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Nguồn dữ liệu bên ngoài cũng có thể được sử dụng. Bất cứ dữ liệu từ nơi nào đến, một nhà khoa học dữ liệu thường chuyển nó đến một kho dữ liệu chính cho các bước còn lại trong quy trình.

Chuẩn bị dữ liệu

Giai đoạn này bao gồm một loạt các bước để chuẩn bị khai phá dữ liệu. Nó bắt đầu với việc thăm dò, lập hồ sơ và xử lý trước dữ liệu, sau đó là công việc làm sạch dữ liệu để sửa lỗi và các vấn đề kiểm tra chất lượng dữ liệu khác. Việc chuyển đổi dữ liệu cũng được thực hiện để làm cho các tập dữ liệu nhất quán, trừ khi một nhà khoa học dữ liệu đang tìm cách phân tích dữ liệu thô chưa được lọc cho một ứng dụng cụ thể.

Khai phá dữ liệu – Data Mining

Sau khi dữ liệu được chuẩn bị, các nhà khoa học dữ liệu chọn kỹ thuật data mining thích hợp và sau đó triển khai một hoặc nhiều thuật toán để thực hiện khai thác.

Trong các ứng dụng học máy, các thuật toán thường phải được đào tạo trên các tập dữ liệu mẫu để tìm kiếm thông tin đang được tìm kiếm trước khi chúng chạy trên toàn bộ tập dữ liệu.

Phân tích và giải thích dữ liệu

Kết quả của data mining được sử dụng để tạo ra các mô hình phân tích có thể giúp thúc đẩy quá trình ra quyết định và các hành động kinh doanh khác. Nhà khoa học dữ liệu hoặc một trong những thành viên khác của nhóm khoa học dữ liệu cũng phải truyền đạt kết quả cho các giám đốc điều hành doanh nghiệp và người dùng, thường thông qua trực quan hóa dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật kể chuyện dữ liệu (data storytelling).

Ứng dụng của Data Mining

Các kỹ thuật khai phá dữ liệu được áp dụng rộng rãi trong các nhóm phân tích dữ liệu và kinh doanh. Dưới đây là một số lĩnh vực ứng dụng phổ biến của Data Mining:

Bán hàng và Marketing

Các công ty thu thập một lượng lớn dữ liệu về khách hàng và khách hàng tiềm năng của họ bằng cách quan sát nhân khẩu học của người tiêu dùng và hành vi của khách mua hàng trực tuyến, qua đó họ có thể sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị của họ, cải thiện phân khúc, ưu đãi bán kèm và các chương trình trung thành của khách hàng, mang lại ROI (Tỷ suất hoàn vốn) cao hơn.

Giáo dục

Các cơ sở giáo dục đã bắt đầu thu thập dữ liệu để hiểu về học sinh, sinh viên cũng như môi trường nào có lợi cho sự thành công của người học nhất. Khi các khóa học tiếp tục chuyển sang các nền tảng trực tuyến, họ có thể sử dụng nhiều thứ nguyên và chỉ số khác nhau để quan sát và đánh giá hiệu suất, chẳng hạn như thao tác gõ phím, hồ sơ sinh viên, thời gian biểu dành cho học viên,…

Tài chính – Ngân hàng

Khai thác dữ liệu cũng cho phép các ngân hàng và các tổ chức tài chính tìm hiểu thêm về các sở thích hoặc thói quen trực tuyến của người dùng để tối ưu hóa lợi nhuận từ các chiến dịch tiếp thị của họ, nghiên cứu hiệu suất của các kênh bán hàng hoặc quản lý các nghĩa vụ tuân thủ quy định. Data Mining thường được áp dụng để xếp hạng tín dụng và các hệ thống chống gian lận thông minh để phân tích các giao dịch, giao dịch thẻ, mô hình mua hàng và dữ liệu tài chính của khách hàng.

Y tế – Chăm sóc sức khỏe

Khai phá dữ liệu giúp cho quá trình chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn. Có tất cả thông tin của bệnh nhân chẳng hạn như hồ sơ y tế, khám sức khỏe và cách điều trị. Nó cũng cho phép quản lý hiệu quả và tiết kiệm chi phí các nguồn lực y tế bằng cách xác định rủi ro, dự đoán bệnh tật ở một số bộ phận dân số nhất định hoặc dự báo thời gian nhập viện. Phát hiện gian lận và bất thường cũng như tăng cường mối quan hệ với bệnh nhân với kiến thức nâng cao về nhu cầu của họ cũng là những lợi thế của việc sử dụng khai thác dữ liệu trong y học.

Data Mining trong tương lai

Ngày nay, việc tìm kiếm, phân tích và quản lý dữ liệu là thị trường có rất nhiều cơ hội việc làm. Các chuyên gia khai thác dữ liệu làm việc với cơ sở dữ liệu để đánh giá thông tin và loại bỏ bất kỳ thông tin nào không hữu ích hoặc đáng tin cậy. Điều này đòi hỏi kiến thức về dữ liệu lớn, tính toán và phân tích thông tin cũng như khả năng xử lý các loại phần mềm khác nhau.

VTC Academy Plus hy vọng bài viết trên đã cung cấp được các thông tin hữu ích nhằm giải đáp cho câu hỏi Data Mining là gì? cũng như biết được quá trình khai phá dữ liệu sẽ diễn ra như thế nào cho các bạn có mong muốn tìm hiểu về các vấn đề về dữ liệu, công nghệ tiên tiến hiện nay.

Nếu có nhu cầu tìm hiểu các vấn đề về dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, VTC Academy Plus cung cấp khóa học Trí Tuệ Nhân Tạo với giáo trình quốc tế và đội ngũ giảng viên có kinh nghiệm thực chiến dày dặn. VTC Academy Plus chắc chắn sẽ là nơi đào tạo bạn trở thành một kỹ sư trí tuệ nhân tạo chuyên nghiệp.