Data mining không phải là một quá trình đơn giản, và nó dựa vào việc tiếp cận dữ liệu theo kiểu hệ thống và toán học. Tuy nhiên, kết quả sau khi quá trình Data mining được thực hiện sẽ đem lại cho doanh nghiệp những giá trị cực kì cần thiết. Vậy cùng tìm hiểu thuật toán Data mining là gì và những lợi ích của quá trình này đối với doanh nghiệp ra sao?
Data mining là gì?
Data mining - được dịch là khai thác dữ liệu - một quá trình được các công ty sử dụng để biến dữ liệu thô trở thành thông tin hữu ích cho doanh nghiệp. Bằng cách sử dụng phần mềm để tìm kiếm các dữ liêu thô, các doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về khách hàng của mình để phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn, giúp doanh nghiệp tăng doanh thu và giảm chi phí đầu vào. Khai thác dữ liệu phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu hiệu quả.
Data mining là gì - Khái niệm Data Mining là gì - Data mining cơ bản được dịch là khai thác dữ liệu (Ảnh: Behance)
Các bước chính liên quan đến quy trình khai phá dữ liệu là:
- Trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu vào kho dữ liệu
- Lưu trữ và quản lý dữ liệu trong cơ sở dữ liệu đa chiều
- Xác định các giá trị chính từ tập dữ liệu được trích xuất
- Phân tích dữ liệu hiện tại ở các biểu mẫu dễ hiểu, chẳng hạn như biểu đồ
Bước đầu tiên trong khai thác dữ liệu là thu thập dữ liệu có liên quan và quan trọng dành cho doanh nghiệp. Giao dịch dữ liệu với các hoạt động hàng ngày như bán hàng, hàng tồn kho và chi phí có thể hiển thị thông tin có liên quan và làm tăng doanh thu của tổ chức. Các tổ chức có các kỹ thuật khai thác dữ liệu tốt sẽ cung cấp hình ảnh rõ ràng về các sản phẩm được bán, giá cả, cạnh tranh và nhân khẩu học của khách hàng.
Ví dụ, đại lý bán lẻ Wal-Mart truyền tất cả thông tin liên quan đến kho dữ liệu với hàng terabyte dữ liệu. Dữ liệu này có thể dễ dàng được các nhà cung cấp truy cập cho phép họ xác định các mẫu mua của khách hàng. Họ có thể tạo ra các mô hình về thói quen mua sắm, các ngày mua sắm nhiều nhất và sản phẩm nào được ưa chuộng nhất. Từ đó, họ có thể cải tiến và đưa ra những ý tưởng tốt hơn cho sản phẩm của mình
Bước thứ hai trong khai thác dữ liệu là chọn một thuật toán phù hợp - một cơ chế tạo ra một mô hình khai phá dữ liệu. Công việc chung của thuật toán liên quan đến việc xác định xu hướng trong một tập hợp dữ liệu và sử dụng đầu ra thích hợp. Các thuật toán phổ biến nhất được sử dụng để khai thác dữ liệu là các thuật toán phân loại và thuật toán hồi quy, được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các phần tử dữ liệu. Các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu lớn như Oracle và SQL kết hợp các thuật toán khai phá dữ liệu, chẳng hạn như phân cụm và truy vấn hồi quy, để đáp ứng nhu cầu khai thác dữ liệu.
Các bước chính trong quy trình Data Mining là gì - Bước đầu tiên trong khai thác dữ liệu là thu thập dữ liệu có liên quan và quan trọng dành cho doanh nghiệp (Ảnh: Behance)
Bước thứ ba của quá trình này là xác định các giá trị chính từ tập dữ liệu được trích xuất. Kỹ thuật học tập phức tạp hơn và dựa vào dữ liệu hiện tại và quá khứ để tạo ra cấu trúc các trải nghiệm hợp lệ và từ đó đưa ra những thông tin phù hợp cho doanh nghiệp.
Giai đoạn cuối cùng ở quy trình trên liên quan đến việc giải quyết thông tin thô thành những thông tin mang tính giá trị, chẳng hạn như sử dụng số cơ bản, so sánh giá trị trực tiếp hoặc so sánh nhóm để chọn các yếu tố cụ thể. Các sản phẩm riêng lẻ có thể được so sánh với các nhóm thông tin bằng các tính năng tương tự. Dữ liệu mà bạn trích xuất trong các giai đoạn trước có thể được kết hợp vào kết quả cuối cùng để đưa ra những thành phẩm cuối cùng hiệu quả nhất.
Lịch sử hình thành và phát triển của Data mining
Quá trình Data mining khám phá các kết nối ẩn và dự đoán xu hướng trong tương lai có một lịch sử phát triển lâu dài.
Trước đây, Data mining còn có tên gọi khác là "Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu". Thuật ngữ "Khai thác dữ liệu" không được sử dụng cho đến những năm 1990. Thế nhưng, nền tảng của nó vẫn bao gồm 3 ngành khoa học đan xen: thống kê, trí tuệ nhân tạo và học máy (machine learning).
Trong nhiều thập kỷ qua, sự phát triển của Data mining với những tiến bộ về sức mạnh xử lý và tốc độ cho phép con người vượt ra khỏi những thực tiễn thủ công, tốn thời gian để phân tích dữ liệu nhanh chóng, dễ dàng hơn. Các bộ dữ liệu được thu thập ngày càng phức tạp và có nhiều tiềm năng để khám phá những kiến thức mới. Các nhà bán lẻ, ngân hàng, nhà sản xuất, cung cấp viễn thông, công ty bảo hiểm... đang sử dụng Data gaming để ứng dụng vào hoạt động kinh doanh, tối ưu hóa giá thành, khuyến mãi, nhân khẩu học, hoạt động của doanh nghiệp và mối quan hệ của họ với khách hàng.
Ngành công nghiệp sử dụng Data Mining
- Truyền thông
- Bảo hiểm
- Giáo dục
- Chế tạo
- Ngân hàng
- Bán lẻ
- ...
Các công cụ khai thác dữ liệu hiện nay
- Apache Mahout: Được phát triển để giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong nền tảng Big Data Hadoop. Công cụ này chứa các chức năng học máy khác nhau như phân cụm, hồi quy, phân loại...
- Weka: Đại học Wichita đã phát triển phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở này nhằm cugn cấp một loại các công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân cụm, phân loại... Đặc điểm của Weka không có mã hóa và sử dụng GUI đơn giản. Bạn có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java.
- RapidMiner: Đây là công cụ phổ biến nhất để khai phá dữ liệu. RapidMiner không yêu cầu mã hóa để vận hành khi viết trên nền tảng java. Phần mềm này cung cấp chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, phân cụm, lọc, biểu diễn dữ liệu...
Rapid Miner là một trong những công cụ khai phá dữ liệu phổ biến nhất (Ảnh: RapidMiner)
- TeraData: hay còn gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData, cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu. Công cụ này lưu trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng trong phần "slow" và cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.
- KNime: công cụ này hỗ trợ người dùng trong việc xử lý, phân tích dữ liệu, trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu nhờ tích hợp nhiều thành phần khác nhau của học máy, khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng.
-
Oracle Data Mining: công cụ cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL. Từ đó dùng dữ liệu này để trích xuất các khung hình và biểu đồ. Các phân tích sẽ hiển thị trực quan hỗ trợ người dùng đưa ra dự đoán cho kế hoạch tương lai.
Sự khác biệt giữa Data Mining và Data Warehouse là gì
Data warehouse là kho lưu trữ điện tử lưu trữ một lượng lớn thông tin của một doanh nghiệp từ nhiều nguồn khác nhau như các ứng dụng dựa trên nền tảng đám mây và các kho lưu trữ nội bộ. Data warehouse được thiết kế để truy vấn thay vì xử lý giao dịch. Đó là quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và cung cấp cho người dùng để phân tích.
Sự khác biệt giữa data Mining và Data Warehouse:
| Data Mining | Data Warehouse |
| Là quá trình phân tích các mẫu dữ liệu chưa biết. Data Mining sẽ so sánh lượng lớn dữ liệu để tìm đúng mẫu mà nó cần. | Là hệ thống cơ sở dữ liệu được thiết kế để phân tích thay vì công việc giao dịch. Data Warehouse tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào kho lưu trữ chung. |
| Ưu điểm Data Mining là phát hiện và xác định lỗi trong hệ thống. | Data Warehouse có ưu điểm là khả năng cập nhật nhất quán. Nó cho phép trích xuất và lưu trữ dữ liệu giúp báo cáo dễ dàng hơn. |
| Data Mining trích xuất dữ liệu từ các tập dữ liệu lớn. | Data Warehouse gộp tất cả các dữ liệu liên quan lại với nhau. |
| Dữ liệu được phân tích thường xuyên. | Dữ liệu được lưu trữ định kỳ. |
| Khai thác dữ liệu được thực hiện bởi người dùng doanh nghiệp với sự trợ giúp của các kỹ sư. | Việc lưu trữ dữ liệu chỉ do các kỹ sư thực hiện. |
| Các phương pháp khai thác dữ liệu tiết kiệm chi phí và hiệu quả so với các ứng dụng dữ liệu thống kê khác. | Trách nhiệm của kho dữ liệu là đơn giản hóa mọi loại dữ liệu kinh doanh. Hầu hết công việc sẽ được thực hiện từ phía người dùng là nhập dữ liệu thô. |
Những ứng dụng của khai phá dữ liệu Data mining đối với doanh nghiệp
Điều này xem xét thời điểm khách hàng mua hàng và cố gắng dự đoán thời điểm tiếp theo họ sẽ mua lại sản phẩm. Bạn có thể sử dụng loại phân tích này để xác định chiến lược truyền thông thu hút khách hàng nào đã bị lỗi thời và tìm ra những giải pháp phù hợp để thu hút người tiêu dùng như bày bán sản phẩm miễn phí, chiến lược khuyến mãi cụ thể.
Data mining cũng xem xét số lượng khách hàng trong thị trường của bạn và dự đoán có bao nhiêu người tiêu dùng thực sự sẽ mua sản phẩm. Việc hiểu rõ khách hàng tiềm năng của bạn rất quan trọng, và bạn cần hiểu rõ họ để có thể tăng doanh thu của ngành hàng.
Tiếp thị trên cơ sở dữ liệu
Bằng cách kiểm tra các mô hình mua hàng của khách hàng và xem xét nhân khẩu học cũng như tâm lý của họ để xây dựng hồ sơ, bạn có thể tạo ra các sản phẩm thành công thu hút nhóm khách hàng của mình.
Tất nhiên để một nhà tiếp thị để có được bất kỳ giá trị nào từ một cơ sở dữ liệu, quá trình phải liên tục phát triển không ngừng. Bạn cung cấp thông tin cơ sở dữ liệu từ doanh số, khảo sát, lượng người đăng ký và bảng câu hỏi. Rồi sau đó bạn có thể nhắm mục tiêu khách hàng dựa trên các thông tin này. Hãy tự hỏi: Ai là khách hàng địa phương của bạn và cách bạn có thể biến những khách hàng này thành những người ủng hộ cho cửa hàng của bạn? Từ đó bạn có thể tiếp thị trên cơ sở dữ liệu đã được trích xuất.
Data Mining là gì - Các phương pháp khai phá dữ liệu Data Mining là gì (Ảnh: Behance)
Lập kế hoạch bán hàng
Data mining hữu ích cho các công ty ngoại tuyến và trực tuyến. Đối với ngoại tuyến, một công ty đang tìm cách phát triển bằng cách mở thêm các cửa hàng mới có thể đánh giá số lượng hàng hóa họ cần bằng cách xem xét bố cục chính xác của cửa hàng hiện tại. Đối với một doanh nghiệp trực tuyến, việc lập kế hoạch hàng hóa có thể giúp bạn xác định các tùy chọn lưu trữ và kho lưu trữ hàng tồn kho.
Cách tiếp cận đúng sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề như:
- Chọn sản phẩm - Khai thác cơ sở dữ liệu của bạn sẽ giúp bạn xác định sản phẩm nào khách hàng muốn, bao gồm thông tin tình báo về hàng hóa của đối thủ cạnh tranh của bạn
- Cân bằng cổ phiếu của bạn - Khai thác cơ sở dữ liệu cũng có thể giúp bạn xác định đúng số lượng cổ phiếu.
- Định giá - Khai phá cơ sở dữ liệu cũng có thể giúp bạn xác định giá tốt nhất cho các sản phẩm của bạn khi bạn phát hiện ra độ nhạy của khách hàng.
Bỏ qua chiến lược cơ sở dữ liệu này có thể dẫn đến hiệu suất kém về mặt sản xuất và dịch vụ / trải nghiệm khách hàng. Nếu bạn không thể xử lý các hoạt động điển hình trên sản phẩm, kỳ vọng tại cửa hàng không được đáp ứng hoặc giá của bạn không khớp với thị trường, khách hàng sẽ chuyển đến với đối thủ cạnh tranh của bạn.
>>> Xem thêm: 8 Bước lập kế hoạch bán hàng hiệu quả cho doanh nghiệp
Lợi ích của Data Mining
Nhìn chung, để trả lời cho câu hỏi lợi ích của data mining là gì thì nó chủ yếu nằm ở khả năng phát triển các mẫu và mối liên hệ tiềm ẩn trong cơ sở dữ liệu có giá trị trong việc đưa ra dự đoán tác động đến các hoạt động kinh doanh.
Lợi ích nào thì nó sẽ tùy thuộc vào mỗi mục tiêu khai phá và lĩnh vực hoạt động của mỗi doanh nghiệp. Phòng bán hàng và phòng marketing có thể khai thác dữ liệu khách hàng để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi hoặc tạo ra chiến dịch marketing cá nhân hóa. Thông tin data mining có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo doanh số và dịch vụ mới cho tương lai.
Thông thường, các doanh nghiệp thuộc ngành tài chính sử dụng Data mining để xây dựng mô hình giúp phát hiện rủi ro. Còn các doanh nghiệp trong ngành sản xuất công nghiệp lại sử dụng Data mining để cải thiện an toàn sản phẩm, xác định vấn đề về chất lượng cũng như vận hành sản xuất.
Kết
Bài viết trên hy vọng đã giúp các bạn hiểu được data mining là gì?. Có thể thấy bạn càng thu thập nhiều dữ liệu hơn từ khách hàng, bạn càng có thể cung cấp nhiều giá trị hơn cho họ. Và việc bạn càng mang lại nhiều giá trị hơn cho họ sẽ có thể tạo ra nhiều doanh thu hơn. Khai thác dữ liệu là những gì sẽ giúp bạn làm điều đó.
Bình luận của bạn