Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu là kỹ thuật có sự hỗ trợ của máy tính được sử dụng trong hoạt động phân tích để xử lý và khám phá các tập dữ liệu lớn. Nhờ có công cụ và phương pháp khai thác dữ liệu, các tổ chức có thể khám phá những mẫu hình và mối quan hệ ẩn trong dữ liệu của họ. Quá trình khai thác dữ liệu chuyển đổi dữ liệu thô thành kiến thức thực tế. Các công ty áp dụng kiến thức này để giải quyết vấn đề, phân tích tác động trong tương lai từ quyết định kinh doanh và tăng biên lợi nhuận của họ.
Thuật ngữ khai thác dữ liệu nghĩa là gì?
“Khai thác dữ liệu” là một thuật ngữ dùng sai do mục tiêu của quy trình khai thác dữ liệu không phải là trích xuất hoặc khai thác chính dữ liệu đó. Thay vào đó, một lượng lớn dữ liệu đã có sẵn và quy trình khai thác dữ liệu sẽ trích xuất ý nghĩa hoặc kiến thức có giá trị từ dữ liệu đó. Bên dưới là nội dung phác thảo quy trình thu thập, lưu trữ, phân tích và khai thác dữ liệu điển hình.
- Thu thập dữ liệu là quá trình ghi lại dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như phản hồi của khách hàng, thanh toán và đơn đặt hàng.
- Lưu kho dữ liệu là quy trình lưu trữ dữ liệu đó trong một cơ sở dữ liệu lớn hoặc kho dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu sẽ xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu sâu hơn bằng các phần mềm và thuật toán phức tạp.
- Khai thác dữ liệu là một nhánh của phân tích dữ liệu hoặc chiến lược phân tích được sử dụng để tìm các kiểu mẫu ẩn hoặc chưa biết trước đó trong dữ liệu.
Tại sao khai thác dữ liệu lại quan trọng?
Khai thác dữ liệu là một phần quan trọng đối với sự thành công của bất kỳ sáng kiến phân tích nào. Các doanh nghiệp có thể sử dụng quy trình khai phá kiến thức để tăng niềm tin của khách hàng, tìm kiếm nguồn doanh thu mới và thu hút khách hàng quay lại. Quy trình khai thác dữ liệu hiệu quả hỗ trợ trong nhiều khía cạnh khác nhau của việc lập kế hoạch kinh doanh và quản lý hoạt động. Dưới đây là một số ví dụ về cách các ngành khác nhau sử dụng quy trình khai thác dữ liệu.
Viễn thông, truyền thông và công nghệ
Các ngành dọc có tính cạnh tranh cao như viễn thông, truyền thông và công nghệ sử dụng quy trình khai thác dữ liệu để cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách tìm ra kiểu mẫu trong hành vi của khách hàng. Ví dụ: một công ty có thể phân tích các kiểu mẫu sử dụng băng thông và đưa ra đề xuất hoặc nâng cấp dịch vụ tùy chỉnh.
Ngân hàng và bảo hiểm
Các dịch vụ tài chính có thể sử dụng ứng dụng khai thác dữ liệu để giải quyết những vấn đề phức tạp liên quan đến gian lận, tuân thủ, quản lý rủi ro và tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ. Ví dụ: các công ty bảo hiểm có thể phát hiện mức định giá sản phẩm tối ưu bằng cách so sánh hiệu suất của sản phẩm trong quá khứ với mức định giá của đối thủ cạnh tranh.
Giáo dục
Các nhà cung cấp dịch vụ giáo dục có thể sử dụng thuật toán khai thác dữ liệu để kiểm tra người học, tùy chỉnh bài học và biến quá trình học tập thành một trò chơi. Nhờ có nhiều chế độ xem thống nhất, định hướng theo dữ liệu về tiến độ của người học, các nhà giáo dục có thể nhận biết nhu cầu của người học và hỗ trợ họ tốt hơn.
Sản xuất
Các dịch vụ sản xuất có thể sử dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu để cung cấp phân tích mang tính dự đoán và theo thời gian thực về hiệu suất thiết bị tổng thể, mức độ dịch vụ, chất lượng sản phẩm và hiệu quả của chuỗi cung ứng. Ví dụ: các nhà sản xuất có thể sử dụng dữ liệu trước đây để dự đoán sự hao mòn của máy móc sản xuất và dự liệu công tác bảo trì. Nhờ đó, họ có thể tối ưu hóa lịch trình sản xuất và giảm thời gian ngừng hoạt động.
Bán lẻ
Các công ty bán lẻ có cơ sở dữ liệu khách hàng lớn với dữ liệu thô về hành vi mua hàng của khách hàng. Quy trình khai thác dữ liệu có thể xử lý dữ liệu này để thu về thông tin chuyên sâu liên quan cho các chiến dịch tiếp thị và dự báo doanh số bán hàng. Thông qua các mô hình dữ liệu chính xác hơn, công ty bán lẻ có thể tối ưu hóa hoạt động bán hàng và kho vận để gia tăng sự hài lòng của khách hàng. Ví dụ: quy trình khai thác dữ liệu có thể cho biết các sản phẩm theo mùa phổ biến mà nhà bán lẻ có thể dự trữ trước để tránh tình trạng thiếu hụt hàng vào phút cuối.
Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào?
Quy trình tiêu chuẩn liên ngành đối với khai thác dữ liệu (Cross-Industry Standard Process for Data Mining, CRISP-DM) là một hướng dẫn tuyệt vời để bắt đầu quy trình khai thác dữ liệu. CRISP-DM vừa là phương pháp luận, vừa là mô hình quy trình trung lập với ngành, công cụ và ứng dụng.
- Với vai trò phương pháp luận, CRISP-DM mô tả các giai đoạn điển hình trong một dự án khai thác dữ liệu, phác thảo những nhiệm vụ liên quan trong mỗi giai đoạn và giải thích mối quan hệ giữa những nhiệm vụ này.
- Với vai trò mô hình quy trình, CRISP-DM cung cấp một cái nhìn tổng quan về vòng đời khai thác dữ liệu.
Quy trình khai thác dữ liệu gồm sáu giai đoạn nào?
Thông qua các giai đoạn CRISP-DM linh hoạt, đội ngũ dữ liệu có thể di chuyển qua lại giữa các giai đoạn nếu cần. Ngoài ra, công nghệ phần mềm có thể thực hiện hoặc hỗ trợ một số nhiệm vụ này.
1. Hiểu biết về doanh nghiệp
Nhà khoa học dữ liệu hoặc người khai thác dữ liệu bắt đầu bằng cách xác định các mục tiêu và phạm vi dự án. Họ hợp tác với các bên liên quan của doanh nghiệp để xác định một số thông tin nhất định.
- Vấn đề cần giải quyết
- Ràng buộc hoặc giới hạn của dự án
- Tác động kinh doanh của các giải pháp tiềm năng
Sau đó, họ sử dụng thông tin này để xác định mục tiêu khai thác dữ liệu cũng như nhận định tài nguyên cần có để khai phá kiến thức.
2. Hiểu biết về dữ liệu
Khi đã nắm được vấn đề kinh doanh, các nhà khoa học dữ liệu bắt đầu phân tích sơ bộ dữ liệu. Họ thu thập các tập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, lấy được quyền truy cập và chuẩn bị báo cáo mô tả dữ liệu. Báo cáo này bao gồm các loại dữ liệu, số lượng cũng như yêu cầu về phần cứng và phần mềm để xử lý dữ liệu. Sau khi được doanh nghiệp phê duyệt kế hoạch, các nhà khoa học dữ liệu bắt đầu khám phá và xác minh dữ liệu. Họ thao tác dữ liệu bằng các kỹ thuật thống kê cơ bản, đánh giá chất lượng dữ liệu và chọn tập dữ liệu cuối cùng cho giai đoạn tiếp theo.
3. Chuẩn bị dữ liệu
Người khai thác dữ liệu dành nhiều thời gian nhất cho giai đoạn này do phần mềm khai thác dữ liệu yêu cầu dữ liệu chất lượng cao. Các quy trình kinh doanh thu thập và lưu trữ dữ liệu vì nhiều lý do khác ngoài việc khai thác và người khai thác dữ liệu phải tinh chỉnh dữ liệu trước khi sử dụng để lập mô hình. Chuẩn bị dữ liệu bao gồm các quy trình sau đây.
Làm sạch dữ liệu
Ví dụ: xử lý dữ liệu bị thiếu, lỗi dữ liệu, giá trị mặc định và hiệu chỉnh dữ liệu.
Tích hợp dữ liệu
Ví dụ: kết hợp hai tập dữ liệu riêng biệt để có được tập dữ liệu đích cuối cùng.
Định dạng dữ liệu
Ví dụ: chuyển đổi loại dữ liệu hoặc cấu hình dữ liệu cho công nghệ khai thác cụ thể đang được sử dụng.
4. Lập mô hình dữ liệu
Người khai thác dữ liệu nhập dữ liệu đã chuẩn bị vào phần mềm khai thác dữ liệu và nghiên cứu kết quả. Để làm điều này, họ có thể chọn trong số nhiều kỹ thuật và công cụ khai thác dữ liệu. Họ cũng phải viết các bài kiểm thử để đánh giá chất lượng của kết quả khai thác dữ liệu. Để lập mô hình dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu có thể:
- Đào tạo mô hình máy học (ML) trên các tập dữ liệu nhỏ hơn bằng kết quả đã biết
- Sử dụng mô hình để phân tích thêm các tập dữ liệu chưa biết
- Điều chỉnh và cấu hình lại phần mềm khai thác dữ liệu cho đến khi kết quả thỏa mãn yêu cầu
5. Đánh giá
Sau khi tạo mô hình, người khai thác dữ liệu bắt đầu đo lường mô hình so với mục tiêu kinh doanh ban đầu. Sau đó, họ chia sẻ kết quả với các chuyên viên phân tích nghiệp vụ và thu thập phản hồi. Mô hình này có thể giải đáp cặn kẽ câu hỏi ban đầu hoặc hiển thị các kiểu mẫu mới chưa biết trước đây. Người khai thác dữ liệu có thể thay đổi mô hình, điều chỉnh mục tiêu kinh doanh hoặc xem xét sửa đổi dữ liệu tùy thuộc vào phản hồi của doanh nghiệp. Đánh giá, phản hồi và sửa đổi liên tục là một phần của quy trình khai phá kiến thức.
6. Triển khai
Trong quá trình triển khai, những bên liên quan khác sử dụng mô hình làm việc để tạo ra nghiệp vụ thông minh. Nhà khoa học dữ liệu lên kế hoạch cho quy trình triển khai, bao gồm việc truyền đạt cho những cá nhân khác về chức năng của mô hình, liên tục giám sát và duy trì ứng dụng khai thác dữ liệu. Các chuyên viên phân tích nghiệp vụ sử dụng ứng dụng này để tạo báo cáo quản lý, chia sẻ kết quả với khách hàng và cải tiến quy trình kinh doanh.
Khai thác dữ liệu có những kỹ thuật nào?
Các kỹ thuật khai thác dữ liệu được đúc kết từ nhiều lĩnh vực học hỏi trùng lặp nhau, bao gồm phân tích thống kê, máy học (ML) và toán học. Dưới đây là một số ví dụ.
Khai thác quy tắc liên kết
Khai thác quy tắc liên kết là quy trình tìm kiếm mối quan hệ giữa hai tập dữ liệu khác nhau, dường như không liên quan đến nhau. Câu lệnh if-then sẽ cho biết xác suất của mối quan hệ giữa hai điểm dữ liệu. Nhà khoa học dữ liệu đo lường độ chính xác của kết quả bằng các tiêu chí hỗ trợ và độ tin cậy. Các tiêu chí hỗ trợ đo lường tần suất xuất hiện của những phần tử liên quan trong tập dữ liệu, trong khi đó các tiêu chí độ tin cậy cho biết số lần câu lệnh if-then được thực hiện chính xác.
Ví dụ: khi khách hàng mua một mặt hàng, họ cũng thường mua mặt hàng thứ hai có liên quan. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng quy trình khai thác liên kết cho dữ liệu mua hàng trước đây để xác định mối quan tâm của khách hàng mới. Họ sử dụng kết quả khai thác dữ liệu để điền dữ liệu vào mục đề xuất của các cửa hàng trực tuyến.
Phân loại
Phân loại là một kỹ thuật khai thác dữ liệu phức tạp đào tạo thuật toán ML để sắp xếp dữ liệu thành các danh mục riêng biệt. Kỹ thuật này sử dụng các phương pháp thống kê như cây quyết định và thuật toán láng giềng gần nhất để xác định danh mục. Trong tất cả những phương pháp này, thuật toán được lập trình trước bằng các mục phân loại dữ liệu đã biết để đoán loại phần tử dữ liệu mới.
Ví dụ: các nhà phân tích có thể đào tạo phần mềm khai thác dữ liệu bằng hình ảnh quả táo và quả xoài được gắn nhãn. Sau đó, phần mềm có thể dự đoán hình ảnh mới là quả táo, xoài hay loại trái cây khác với độ chính xác nhất định.
Phân cụm
Phân cụm là quá trình nhóm nhiều điểm dữ liệu lại với nhau dựa trên những điểm tương đồng của chúng. Phân cụm khác với phân loại do không thể phân biệt dữ liệu theo danh mục cụ thể nhưng có thể tìm thấy kiểu mẫu trong các điểm tương đồng của chúng. Khai thác dữ liệu tạo ra một tập hợp cụm, trong đó mỗi tập hợp sẽ khác biệt với các nhóm khác nhưng đối tượng trong mỗi cụm sẽ phần nào đó có điểm tương đồng.
Ví dụ: phân tích cụm có thể giúp nghiên cứu thị trường khi làm việc với dữ liệu đa biến từ các cuộc khảo sát. Các nhà nghiên cứu thị trường sử dụng phân tích cụm để chia người tiêu dùng thành nhiều phân khúc thị trường và hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các nhóm khác nhau.
Phân tích trình tự và đường xu hướng
Phần mềm khai thác dữ liệu cũng có thể tìm kiếm các kiểu mẫu mà trong đó một tập sự kiện hoặc giá trị cụ thể sẽ tạo ra nhiều sự kiện hoặc giá trị sau này. Phần mềm này có thể nhận ra một số thay đổi trong dữ liệu, xảy ra theo khoảng thời gian đều đặn hoặc thường xuyên dao động theo thời gian của các điểm dữ liệu.
Ví dụ: một doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích đường xu hướng để phát hiện doanh số bán hàng của một số sản phẩm nhất định tăng đột biến ngay trước kỳ nghỉ lễ hoặc lưu ý thấy thời tiết càng ấm, số người truy cập trang web của họ càng tăng.
Khai thác dữ liệu có những loại nào?
Tùy thuộc vào dữ liệu và mục đích khai thác, hoạt động khai thác dữ liệu có thể có nhiều nhánh hoặc chuyên môn khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu về một số nhánh hoặc chuyên môn đó dưới đây.
Khai thác quy trình
Khai thác quy trình là một nhánh của khai thác dữ liệu, hướng đến việc khám phá, giám sát và cải tiến các quy trình kinh doanh. Khai thác quy trình trích xuất kiến thức từ các bản ghi sự kiện có sẵn trong hệ thống thông tin. Nhánh này giúp các tổ chức nhìn nhận và nắm bắt được những gì đang xảy ra trong các quy trình này hàng ngày.
Ví dụ: các doanh nghiệp thương mại điện tử có nhiều quy trình, chẳng hạn như thu mua, bán hàng, thanh toán, thu gom và vận chuyển. Bằng cách khai thác bản ghi dữ liệu thu mua, các doanh nghiệp thương mại điện tử này có thể thấy rằng độ tin cậy giao hàng từ nhà cung cấp của họ là 54% hoặc 12% nhà cung cấp luôn giao hàng sớm. Họ có thể sử dụng thông tin này để tối ưu hóa mối quan hệ với nhà cung cấp của mình.
Khai thác văn bản
Khai thác văn bản hoặc khai thác dữ liệu văn bản là quá trình sử dụng phần mềm khai thác dữ liệu để đọc và hiểu văn bản. Nhà khoa học dữ liệu sử dụng quy trình khai thác văn bản để tự động khai phá kiến thức trong tài nguyên dạng văn bản như các trang web, sách, email, bài đánh giá và bài viết.
Ví dụ: một công ty truyền thông kỹ thuật số có thể sử dụng quy trình khai thác văn bản để tự động đọc bình luận trên các video trực tuyến của mình và phân loại đánh giá của người xem là tích cực hay tiêu cực.
Khai thác dự đoán
Khai thác dữ liệu dự đoán sử dụng nghiệp vụ thông minh để dự đoán xu hướng. Khai thác dự đoán giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nghiên cứu tác động từ quyết định của họ đối với tương lai của công ty và đưa ra lựa chọn hiệu quả.
Ví dụ: một công ty có thể xem xét dữ liệu hoàn trả sản phẩm trong quá khứ để thiết kế chương trình bảo hành không gây thua lỗ. Bằng cách khai thác dự đoán, họ sẽ dự đoán được số lượng sản phẩm có khả năng bị hoàn trả trong năm tới và tạo ra chương trình bảo hành một năm có tính đến khoản thua lỗ khi định giá sản phẩm.
AWS có thể trợ giúp như thế nào đối với việc khai thác dữ liệu?
Amazon SageMaker là nền tảng phần mềm khai thác dữ liệu hàng đầu. Nền tảng này hỗ trợ người khác thai dữ liệu và nhà phát triển chuẩn bị, xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML) chất lượng cao. Amazon SageMaker bao gồm một số công cụ phục vụ cho quy trình khai thác dữ liệu.
- Amazon SageMaker Data Wrangler giảm thời gian tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu để khai thác từ vài tuần xuống còn vài phút.
- Studio Amazon SageMaker cung cấp một giao diện trực quan dựa trên web duy nhất, cho phép nhà khoa học dữ liệu thực hiện các bước phát triển ML, giúp cải thiện năng suất của đội ngũ khoa học dữ liệu. Studio SageMaker trao toàn quyền truy cập, kiểm soát và thông tin chuyên sâu cho từng bước khi nhà khoa dữ liệu xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình.
- Thư viện đào tạo phân tán sử dụng thuật toán phân vùng để tự động phân chia các mô hình lớn và tập dữ liệu đào tạo để lập mô hình.
- Trình gỡ lỗi của Amazon SageMaker tối ưu hóa các mô hình ML bằng cách ghi lại chỉ số đào tạo theo thời gian thực, chẳng hạn như gửi cảnh báo khi phát hiện các bất thường. Điều này giúp sửa chữa ngay các dự đoán mô hình không chính xác.
Bắt đầu khai thác dữ liệu bằng cách tạo tài khoản AWS miễn phí ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo để Khai thác dữ liệu với AWS
Bắt đầu xây dựng với AWS trên Bảng điều khiển quản lý AWS.