Data Mining là gì? Ứng dụng và thách thức của Data Mining

Dữ liệu là một trong những tài sản quý giá nhất của bất kỳ doanh nghiệp nào. Và khai thác dữ liệu (Data Mining) một cách hiệu quả sẽ dự đoán được xu hướng trong tương lai. Vậy Data Mining là gì? Cách để Data Mining hiệu quả ra sao?

Tìm hiểu về Data Mining

Bài Data Mining này của Tino Group được nhìn dưới góc nhìn kinh tế – khoa học không phải khoa học 100%.

Một số từ được người viết bài tìm hiểu và tạm dịch. Do đó, nếu có sai sót nào trong dịch thuật bạn phát hiện được hoặc muốn góp ý, chúng tôi sẵn sàng đón nhận và sửa sai.

Data Mining là gì?

Hiểu đơn giản, Data Mining là một quá trình phân loại những tập dữ liệu lớn để xác định các mẫu và các mối quan hệ có thể giúp giải quyết vấn đề kinh doanh thông qua phân tích dữ liệu.

Các công cụ và kỹ thuật khai thác dữ liệu giúp cho các doanh nghiệp có thể dự đoán được các xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn.

Quá trình Data Mining ra sao?

Tùy theo mục đích thực hiện Data Mining, quá trình sẽ có phần khác nhau. Nhìn chung, chúng ta vẫn có 4 bước tiêu chuẩn chính bao gồm: thu thập – chuẩn bị – khai thác – phân tích và đánh giá.

Theo Techtarget, quá trình Data Mining bao gồm 4 bước chính:

1. Thu thập dữ liệu
2. Chuẩn bị dữ liệu
3. Khai thác dữ liệu
4. Phân tích và giải thích dữ liệu

Theo IBM, Data Mining cũng có 4 bước nhưng thiên về kinh doanh hơn bao gồm:

1. Đặt mục tiêu kinh doanh
2. Chuẩn bị dữ liệu
3. Xây dựng mô hình và khai thác
4. Đánh giá kết quả và thực hiện kiến thức

Có những loại Data Mining nào?

Chúng ta sẽ chia các Data Mining ra 2 loại chính là mô hình hóa mô tả và mô hình dự đoán. Bên trong 2 mô hình này sẽ có nhiều mô hình nhỏ có nét tương đồng với nhau.

Mô hình hóa mô tả

Mô hình giúp khám phá những điểm tương đồng hoặc được chia sẻ dữ liệu để xác định lý do thành công, thất bại hoặc phân loại khách hàng theo sở thích hoặc tình cảm với sản phẩm.

• Clustering: nhóm các bảng ghi tương tự với nhau
• Anomaly detection: xác định ngoại lệ đa chiều
• Association rule learning: phát hiện mối quan hệ giữa các bản ghi
• Principal component Analysis: phát hiện mối quan hệ giữa các biến
• Affinity grouping: nhóm những người có chung sở thích hoặc mục tiêu giống nhau

Mô hình dự đoán

Mô hình giúp dự đoán những thông tin chi tiết về các sự kiện tương lai hoặc ước tính kết quả chưa biết. Ví dụ dự đoán khả năng trả tiền khoản vay, nhóm khách hàng nào rời đi,…

• Regression: thước đo độ mạnh giữa mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và một loạt các biến độc lập.
• Decision trees: sơ đồ hình cây và mỗi nhánh biểu thị một sự kiện có thể xảy ra
• Support vector machines: mô hình học tập có giám sát với các thuật toán liên quan
• Neural networks: chương trình máy tính phát hiện mẫu và đưa ra dự đoán, học hỏi.

Ưu điểm và nhược điểm của Data Mining

Ưu điểm của Data Mining

• Data Mining giúp cho các tổ chức thu dữ liệu dựa trên kiến thức
• Giúp các tổ chức thực hiện các sửa đổi phức hợp tạo ra lợi ích trong hoạt động và sản xuất
• So với các ứng dụng dữ liệu thống kê khác, thực hiện Data Mining tiết kiệm chi phí hơn
• Tạo điều kiện thuận lợi cho việc tự động khám phá các mẫu ẩn cũng như dự đoán xu hướng và hành vi
• Giúp tạo ra những hệ thống mới cũng như các nền tảng hiện có.
• Quy trình Data Mining phù hợp sẽ giúp người dùng mới dễ dàng tiếp cận và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn.

Nhược điểm của Data Mining

• Hầu hết các công cụ đều khác nhau và có mức độ phức tạp từ trung bình trở lên. Do đó, người sử dụng cần được đào tạo để vận hành và khai thác
• Nếu các kỹ thuật Data Mining không chính xác hoặc có sai sót sẽ khiến kết quả đầu ra sai sót rất lớn hoặc nghiêm trọng trong một số điều kiện nhất định.
• Mỗi công cụ Data Mining lại có các thuật toán khác nhau và hoạt động khác biệt. Do đó, việc lựa chọn một công cụ sao cho phù hợp với tổ chức là rất khó.
• Các tổ chức có thể đem bán dữ liệu cho các bên thứ 3 để kiếm tiền. Theo Forbes, Mastercard, AmEx và Envestnet thu lợi đến hơn 400 triệu đô từ tiền bán dữ liệu giao dịch.

Ứng dụng và thách thức của Data Mining

Những ứng dụng của Data Mining vào các ngành công nghiệp

• Data Mining trong thị trường: khai thác thông tin khách mua hàng trên internet để tạo ra những chiến dịch tiếp thị, quảng cáo và khuyến mãi chính xác hơn.
• Data Mining trong tài chính ngân hàng: phân tích các mô hình, rủi ro tài chính, phát hiện gian lận và tiềm năng của các khách hàng hiện tại.
• Data Mining trong giải trí: giúp dự đoán xu hướng xem của khách hàng và gợi ý các nội dung video, nhạc một cách cá nhân hóa.
• Data Mining trong chăm sóc sức khỏe: giúp bác sĩ sẽ xác định, phân tích được tình trạng của bệnh nhân nhanh chóng hơn và nâng cao tỉ lệ sống sót.
• Data Mining trong sản xuất: giúp các nhà phát triển, sản xuất kinh doanh cải thiện sản xuất, thiết bị và gia tăng hiệu quả.

Thách thức khi triển khai Data Mining

• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: khi thu thập dữ liệu sẽ ảnh hưởng đến các thông tin như: quyền riêng tư của người dùng, nguy cơ về quản trị lẫn bảo mật dữ liệu.
• Trực quan hóa dữ liệu: để kết quả trở nên trực quan nhất, nguồn dữ liệu đầu vào lẫn quá trình phân tích sẽ cần thực sự rất chuẩn xác.
• Dữ liệu không đầy đủ: dữ liệu trong thế giới thực không đồng nhất, không đầy đủ và bị nhiễu rất nhiều. Do đó, việc dữ liệu đầu vào là một “mớ hỗn độn” là cơn ác mộng cho việc Data Mining.
• Dữ liệu không tập trung: dữ liệu trong thế giới thực bị phân tán trên nhiều nền tảng, vùng miền khác nhau và nằm ở bất kỳ đâu. Điều này khiến việc thu thập dữ liệu là rất khó khăn.

Vậy là chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về Data Mining là gì cũng như những thông tin bổ ích như quy trình, lợi ích, thách thức lẫn những mô hình Data Mining có thể bạn chưa bao giờ nghe đến. Tino Group chúc bạn sẽ có thể thành công trong việc làm việc với dữ liệu nhé!

Bài viết có tham khảo nội dung từ: IBM, Javatpoint, Techtarget,…

Những câu hỏi thường gặp về Data Mining