I - DATA MINING LÀ GÌ?

Data Mining (hay còn gọi là Khai phá dữ liệu) là một quy trình quan trọng trong quá trình trình Phân tích dữ liệu tổng thể (Overall Data Analytics Process). Đó là quy trình liên tục loại bỏ các chi tiết ngẫu nhiên, ngoại lệ và khám phá các mẫu, mô hình, quy luật tiềm ẩn, các thông tin có giá trị trong bộ dữ liệu. Trong đó, hệ thống các phương pháp tính toán, thuật toán và công nghệ được áp dụng để khai phá các cơ sở dữ liệu lớn phức tạp.

Có thể hình dung đơn giản Data Mining giống như khai thác mỏ kim cương vậy: Các viên kim cương rất nhỏ nhưng giá trị lớn lai ẩn sâu trong mỏ vừa rộng vừa cứng. Nếu không có phương pháp phân tích, xác định từ trước thì việc tìm ra các viên kim cương thực sự rất khó khăn, mất nhiều thời gian, công sức mà thành quả thì lại không được chắc chắn. Các dữ liệu mang insight đắt giá cũng vậy, luôn ẩn trong khối dữ liệu cồng kềnh, phức tạp, khó khai thác. Vì vậy mà Data Mining thực sự hữu ích trong việc khai thác các thông tin quan trọng, đặc biệt là cho doanh nghiệp.

II - LỢI ÍCH CỦA DATA MINING ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP

Data Mining giúp doanh nghiệp tìm ra các insight đắt giá, từ đó làm nên các thế mạnh cạnh tranh - yếu tố quyết định đến sự thành công trong tương lai của các doanh nghiệp. 

Những insight mà Data Mining đem lại đã được công nhận bởi các doanh nghiệp đã ứng dụng nó trên toàn thế giới. Theo khảo sát của Micro Strategy với 500 doanh nghiệp ở đa dạng ngành trên khắp các khu vực trên thế giới, insight mà Data Mining có thể:

• Cải thiện hiệu suất và năng suất của doanh nghiệp (63%)
• Đưa ra quyết định nhanh và hiệu quả hơn (57%)
• Đem lại hiệu quả tài chính tốt hơn (51%)
• Tạo thế mạnh cạnh tranh (48%)
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng (48%)
• Cải thiện tỷ lệ thu hút và giữ chân khách hàng (46%)
• Tìm và tạo ra các dòng doanh thu mới (43%)

III - QUY TRÌNH HOẠT ĐỘNG TỔNG THỂ CỦA DATA MINING

Để trả lời đầy đủ câu hỏi "Data Mining là gì?" cần có một hiểu biết về quy trình tổng thể. Data Mining tuân theo một phương pháp có cấu trúc khá rõ ràng gọi là Cross-Industry Standard Process for Data Mining (Tiêu chuẩn Quy trình Cắt lớp Chéo cho Data Mining), viết tắt là CRISP-DM. Quy trình này khuyến khích làm việc theo từng giai đoạn và lặp lại các bước nếu cần thiết. Thực tế, việc lặp lại các bước thường là cần thiết để xem xét sự thay đổi dữ liệu hoặc giới thiệu các biến số khác.

IV - CỤ THỂ CÁC GIAI ĐOẠN TRONG QUY TRÌNH HOẠT ĐỘNG TỔNG THỂ CỦA DATA MINING

1. Business Understanding (Hiểu về doanh nghiệp)

Ở giai đoạn đầu tiên, chúng ta cần thu thập các thông tin sau để có thể hiểu được doanh nghiệp:

• Mục tiêu cốt lõi dự án: Để làm được điều này, chúng ta cần phải làm rõ được yêu cầu của các bên liên quan và hiểu được bối cảnh áp dụng. Mục tiêu có thể là: Dự đoán, Phân tích hoặc Tối ưu hóa quy trình.
• Xác định nguồn tài liệu và dữ liệu: Xác định các nguồn tài liệu và dữ liệu có sẵn để hỗ trợ dự án Data Mining.
• Xác định các ràng buộc và hạn chế: Xem xét các ràng buộc kỹ thuật, pháp lý, và tài chính có thể ảnh hưởng đến dự án.

2. Data Understanding (Hiểu về Dữ liệu)

Khi đã xác định được mục tiêu tổng thể, mục tiêu của giai đoạn tiếp theo này là hiểu được dữ liệu nào cần thiết cho giải quyết mục tiêu dự án. Từ đó, chúng ta có thể lựa chọn được nguồn dữ liệu phù hợp để thu thập. 

3. Data Preparation (Chuẩn bị Dữ liệu)

Giai đoạn chuẩn bị dữ liệu là giai đoạn tốn thời gian nhất, bao gồm ba bước: trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu - còn được gọi là ETL. Đầu tiên, dữ liệu được trích xuất từ các nguồn khác nhau và đặt vào một khu vực tạm. Tiếp theo, trong bước Chuyển đổi: dữ liệu được làm sạch, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, xử lý giá trị thiếu bằng cách điền vào hoặc loại bỏ dòng dữ liệu, và kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu. Trong bước Tải, dữ liệu được định dạng được tải vào cơ sở dữ liệu để sử dụng.

4. Modeling (Xây dựng mô hình)

Trong bước này, chúng ta chọn và xây dựng các mô hình khai thác dữ liệu (data mining models) để giải quyết các câu hỏi, vấn đề phục vụ cho mục tiêu cốt lõi. Giai đoạn này thực hiện việc huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu huấn luyện và đánh giá chất lượng của mô hình bằng cách sử dụng tập kiểm tra. Các phương pháp và kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu phổ biến bao gồm Regression (Hồi quy), Clustering (Phân cụm), Classification (Phân loại), và một số kỹ thuật, phương pháp khác sẽ được đề cập ở phần sau.

5. Evaluation (Đánh giá)

Sau khi xây dựng các Mô hình, chúng ta đánh giá hiệu suất của các mô hình đó bằng cách sử dụng các thước đo và tiêu chuẩn thích hợp. Đánh giá này giúp chúng ta xác định xem mô hình nào hoạt động tốt nhất, chính xác nhất và đáp ứng được mục tiêu cốt lõi của doanh nghiệp.

Nếu kết quả không đạt, chúng ta cần quay lại các bước trước đó để cải thiện dữ liệu hoặc mô hình.

6. Deployment (Triển khai)

Khi mô hình khai thác dữ liệu được đánh giá là chính xác và có khả năng đáp ứng được mục tiêu cốt lõi, đã đến lúc chúng ta đưa nó vào hoạt động trong môi trường thực tế. Điều này có thể là việc tích hợp mô hình vào hệ thống tự động có sẵn của doanh nghiệp hoặc sử dụng mô hình để đưa ra quyết định trong thời gian thực.

Sau khi đã triển khai, chúng ta vẫn cần thường xuyên theo dõi và duy trì mô hình để đảm bảo rằng nó vẫn hoạt động hiệu quả trong tương lai.

V - CÁC PHƯƠNG PHÁP VÀ KỸ THUẬT CỦA DATA MINING

1. Học máy (Machine Learning):

• Phân loại (Classification): Sử dụng để dự đoán lớp hoặc nhãn của một quan sát dựa trên các đặc điểm của nó. Ví dụ: phân loại email là spam hoặc không phải spam.
• Hồi quy (Regression): Dùng để dự đoán giá trị số liên tục dựa trên các biến đầu vào. Ví dụ: dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí.

2. Phân tích cụm (Clustering):

• Phân cụm K-Means: Phân chia dữ liệu thành các nhóm sao cho các quan sát trong cùng một nhóm giống nhau và khác với các quan sát trong các nhóm khác.
• Phân cụm phân cấp (Hierarchical Clustering): Xây dựng cấu trúc phân cấp của các nhóm, cho phép xem xét cả phân cụm lớn và phân cụm con.

3. Kỹ thuật học cấu trúc (Structural Learning):

• Phát hiện luật kết nối (Association Rule Mining): Tìm kiếm quy tắc mua sắm hoặc mối quan hệ giữa các mục trong dữ liệu. Ví dụ: Người mua hàng A thường mua hàng B và C cùng một lúc.
• Mô hình đồ thị (Graph Modeling): Sử dụng đồ thị để mô tả và phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố trong dữ liệu.

4. Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis):

• Dự đoán chuỗi thời gian (Time Series Forecasting): Sử dụng để dự đoán giá trị trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ. Ví dụ: dự đoán doanh số bán hàng hàng tháng.

5. Mạng nơ-ron (Neural Networks):

• Mạng nơ-ron sâu (Deep Learning): Sử dụng mạng nơ-ron có nhiều lớp ẩn để học các đặc trưng phức tạp và giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

6. Xử lý dữ liệu không cấu trúc (Unstructured Data Processing):

• Phân tích hình ảnh và video (Image and Video Analysis): Sử dụng để nhận diện đối tượng, khuôn mặt, hoặc hành động trong hình ảnh và video.
• Phân tích ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP): Sử dụng để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giúp máy tính hiểu và tương tác với văn bản và lời nói.

VI - TẠI SAO CÁC DOANH NGHIỆP NÊN LỰA CHỌN GIẢI PHÁP VERSATICA DATA MINING PLATFORM CỦA MH DIGITAL?

MH Digital Công ty MH Digital là một đơn vị hàng đầu chuyên cung cấp các dịch vụ và giải pháp về dữ liệu. Được thành lập vào ngày 05 tháng 06 năm 2021, với sứ mệnh tiên phong trong việc khai thác và tận dụng giá trị của dữ liệu, chúng tôi cam kết mang đến cho khách hàng những giải pháp thông minh và hiệu quả để họ có thể tối ưu hóa tiềm năng dữ liệu của doanh nghiệp mình. Versatica là một trong những giải pháp nổi bật của MH Digital, đã được tin tưởng triển khai ở nhiều tổ chức và doanh nghiệp lớn, nhỏ.

Với những kinh nghiệm đã có, Versatica xin cam kết:

• Hiệu suất cáo và chính xác 
• Có sự hỗ trợ từ chuyên gia và Dịch vụ khách hàng tận tâm
• Xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật đầy đủ và an toàn bảo mật

Vui lòng liên hệ ngay đến Versatica để nhận tư vấn chi tiết nhất!