Data mining là gì? Lợi ích & các bước trong data mining

Nếu bạn đã từng đọc những bài viết về big data thì sẽ không còn quá xa lạ đến khái niệm data mining. Tuy nhiên, để cho những bạn đọc mới hiểu và nắm được lợi ích, ứng dụng của data thì trong bài viết dưới đây, chúng tôi sẽ đi thẳng vào việc giới thiệu data mining là gì?

Data mining là gì?

Khái niệm khai phá dữ liệu, còn được gọi là dữ liệu hoặc khám phá kiến ​​thức, là quá trình phân tích dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Phần mềm khai thác dữ liệu cho phép các tổ chức phân tích dữ liệu từ một số nguồn để phát hiện các mẫu. Với khối lượng dữ liệu sẵn có ngày nay, các tổ chức chuyển sang sử dụng các giải pháp quản lý dữ liệu lớn và giải pháp quản lý trải nghiệm khách hàng có khả năng khai thác dữ liệu nâng cao để chuyển dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có thể hành động.

datamining là gì

Với khai thác dữ liệu, các tổ chức này xác định các mối quan hệ giữa giá cả, sản phẩm, các chỉ số kinh tế, nhân khẩu học của khách hàng và hơn thế nữa. Khai thác dữ liệu cho phép các tổ chức sau đó xác định tác động đến doanh số bán hàng, sự hài lòng của khách hàng và lợi nhuận của công ty.

Khai thác dữ liệu là chìa khóa để đạt được lợi thế cạnh tranh . Như Neil Patel, Phó chủ tịch KISSmetrics chỉ ra, việc khai thác dữ liệu mang lại những thông tin chi tiết cần thiết để tăng lòng trung thành của khách hàng, mở ra khả năng sinh lời tiềm ẩn và giảm tỷ lệ khách hàng bỏ trốn.

>> Xem thêm: Digital Transformation là gì? Tầm quan trọng & quy trình chuyển đổi số

Lợi ích của việc sử dụng data mining 

Quá trình khai thác dữ liệu bao gồm báo cáo và phân tích. Chỉ khi các tổ chức khai thác dữ liệu của họ đúng cách, họ mới có khả năng hiển thị rõ ràng hơn về hành vi của khách hàng thông qua hồ sơ khách hàng toàn diện hơn ở cấp độ cá nhân. 

Các giải pháp khai thác dữ liệu hàng đầu cho phép các tổ chức học hỏi từ mọi tương tác của khách hàng, có được hành vi và thông tin ngữ cảnh nhanh hơn, tạo ra thông tin chi tiết có thể hành động hiệu quả hơn và thực thi thông tin chi tiết để tìm, tối ưu hóa và thu hút các mục tiêu.

Bước quan trọng nhất mà một tổ chức có thể thực hiện về khai thác dữ liệu là tận dụng các cơ hội mà tổ chức mang lại. Thu thập dữ liệu và sử dụng tốt với khai thác dữ liệu và bạn sẽ sớm bắt đầu gặt hái được những lợi ích :

Sử dụng data mining giúp giảm thiếu chi phí cho doanh nghiệp

- Giảm thiểu chi phí- Tìm hiểu những loại sản phẩm mà khách hàng đã mua và tận dụng thông tin chi tiết đó để cá nhân hóa trải nghiệm, tăng lòng trung thành của khách hàng và nâng cao giá trị lâu dài của khách hàng. Doanh nghiệp có thể kiểm soát các hoạt động sản xuất, marketing, bán hàng...ngăn chặn những rủi ro để tránh lãng phí.

- Cải thiện thương hiệu và tiếp thị - Nhận phản hồi và sử dụng khai thác dữ liệu để xác định những gì hiệu quả và những gì không hiệu quả với thương hiệu và tiếp thị.

- Hợp lý hóa việc tiếp cận - Làm cho tất cả các hoạt động tiếp cận của bạn kịp thời và phù hợp hơn với khai thác dữ liệu.

- Khai thác các thị trường mới - Sử dụng các cơ sở dữ liệu để xác định khách hàng tiềm năng và tiến hành tiếp cận có liên quan.

- Học hỏi từ quá khứ - So sánh dữ liệu hiện tại với thông tin trong quá khứ để tìm ra các xu hướng cần lưu ý khi đưa ra quyết định kinh doanh.

Các bước trong Data Mining

Bước 1: Làm sạch dữ liệu

Đây là bước đầu tiên, dữ liệu được làm sạch sao cho không bị lẫn những tạp âm hay bất thường trong dữ liệu.

Bước 2: Tích hợp dữ liệu

Trong quá trình tích hợp dữ liệu thì nhiều nguồn dữ liệu được kết hợp lại thành một thể. 

Bước 3: Lựa chọn dữ liệu

Trong bước này, dữ liệu được trích xuất từ cơ sở dữ liệu.

Bước 4: Chuyển đổi dữ liệu

Ở bước này dữ liệu sẽ được chuyển đổi để thực hiện phân tích tóm tắt cũng như các hoạt động tổng hợp. 

Bước 5: Khai phá dữ liệu

Trong bước này, chúng tôi trích xuất dữ liệu hữu ích từ nhóm dữ liệu hiện có.

Bước 6: Đánh giá mẫu – Chúng tôi phân tích một số mẫu có trong dữ liệu.

Bước 7: Trình bày thông tin – Trong bước cuối cùng, thông tin sẽ được thể hiện dưới dạng cây, bảng, biểu đồ và ma trận. 

Ứng dụng của Data Mining 

DataMining được ứng dụng trong rất nhiều ngành nghề khác nhau như:

- Phân tích thị trường và chứng khoán

- Quản lý rủi ro và phân tích doanh nghiệp

- Khám phá thêm 10 ứng dụng khai phá dữ liệu

- Phát hiện gian lận

- Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng

Tại sao data mining lại trở nên quan trọng?

Sau khi chia sẻ khái niệm và lợi ích của data mining là gì thì ngay sau đây chúng ta cùng đi hiểu tại sao khai phá dữ liệu lại quan trọng đến vậy. Số lượng người sử dụng các thiết bị công nghệ thông minh ngày càng gia tăng và việc  kết nối internet để tìm kiếm thông tin, xem phim, giải trí, mua sắm trên thế giới gia tăng với tốc độ chóng mặt. Không những thế, hiện nay việc kết nối giữa các thiết bị bằng internet với nhau cho phép sự truyền tải thông tin giữa người với người trở nên đơn giản.

Việc doanh nghiệp, cá nhân tổ chức sử dụng data mining trong hoạt động kinh doanh, sản xuất với mục đích kiếm cơ hội để phát triển lợi nhuận, tránh rủi ro. Chính vì những lý do đó mà chúng ta có thể thấy khối lượng data ngày càng được khai thác nhiều và đa dạng.

Công cụ data mining càng không thể thiếu, nó giúp  cá nhân, doanh nghiệp hiểu được mình muốn gì để cung cấp thông tin, kiến thức hữu ích…

Khai thác dữ liệu thực sự rất quan trọng

Một số công cụ khai phá dữ liệu

RapidMiner

Đây chính là một công cụ phổ biến nhất để khai phá dữ liệu, RapidMiner được viết trên nền tảng Java nhưng không yêu cầu mã hóa để vận hành. Ngoài ra, nó cũng cung cấp các chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như xử lý dữ liệu, lọc, phân cụm...

Weka

Chắc hẳn nhiều người còn chưa biết Weka là gì. Đây chính là phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở, việc đưa vào sử dụng Weka bạn có thể gọi trực tiếp các thuật toán máy học hoặc nhập chúng bằng mã Java, nó cung cấp một loạt các công vụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân loại, phân cụm...

KNime

Là một bộ khai thác dữ liệu lớn chủ yếu được sử funjg cho tiền xử dữ liệu đó là ETL: trích xuất, chuyển đổi và tải. Ngoài ra, nó còn tích hợp những thành phần khác nhau của khoa học máy tính và khai phá dữ loeeuj để cung cấp một nền tảng bao gồm cho tất cả các hoạt động phù hợp.

Apache Mahout

Đây là một phẩn mở rộng của bền tảng Big Data Hadoop, phần mềm này ra đời để giải quyết như cầu ngàu càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong Hadoop. 

Kết quả là, nó chứa các chức năng học máy khác nhau như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.

Oracle DataMining

Oracle DataMining là một công cụ tuyệt vời để phân loại, phân tích và dự đoán dữ liệu. Nó cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL để trích xuất các khung hình và biểu đồ.

Thách thức của việc khai phá dữ liệu

Dữ liệu của mỗi công ty đều rất lớn và phức tạp nhưng nó chứa giá trị rất lớn. Thách thức của data mining chính là sự đảm bảo hiệu quả trong quá trình thu thập, xử lý và phân tích data.

Đối với data mining thì thách thức về khối lượng dữ liệu, sự đa dạng dữ liệu, độ chính xác, tính chính xác dữ liệu và tốc độ xử lý dữ liệu. Do đó, việc lựa chọn công cụ khai thác dữ liệu là một nhiệm vụ rất khó khăn.

Thêm nữa, chi phí trong việc mở rộng hệ công cụ data mining và vấn đề training  còn rất kém và tốn nhiều. Mô hình này đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư nhiều vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng như điện toán đám mây, các phần mềm máy tính chuyên dụng…

Đến đây là kết thúc tổng quan những gì chúng tôi muốn chia sẻ cho các bạn về data mining là gì hay khai thác dữ liệu là gì và những thách thức mà nó mang lại cho doanh nghiệp. Ngoài ra, chúng tôi còn cung cấp đến bạn đọc những khóa học marketing online như khóa học Youtube, khóa học Content marketing... với sự hướng dẫn và giảng dạy từ các chuyên gia hàng đầu tại Unica.vn.

Hy vọng bài viết này thật sự có ích cho mọi người.

>> Xem thêm: MOU là gì? Khác nhau giữa bản ghi nhớ và hợp đồng