Data mining hay còn gọi là khai phá dữ liệu là quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu lớn để xác định các mẫu và thiết lập các mối liên hệ nhằm giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu. Các MCU khai phá dữ liệu cho phép các doanh nghiệp có thể dự đoán được xu hướng tương lai.
Vì chúng ta đang sống và làm việc trong một thế giới lấy dữ liệu làm trung tâm nên việc nhận được càng nhiều lợi thế càng tốt là điều cần thiết. Khai thác dữ liệu cung cấp cho chúng tôi phương tiện giải quyết các vấn đề và sự cố trong thời đại thông tin đầy thách thức này. Lợi ích khai thác dữ liệu bao gồm:
- Thu thập thông tin đáng tin cậy.
- Tiết kiệm chi phí so với các ứng dụng dữ liệu khác.
- Giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt
- Phát hiện rủi ro tín dụng và gian lận
- Dễ dàng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng
- Dự đoán tự động về các hành vi và xu hướng, đồng thời khám phá các mẫu ẩn.
Bởi vì công nghệ xử lý dữ liệu luôn được cải tiến, các nhà lãnh đạo phải đối mặt với những trở ngại khác ngoài khả năng mở rộng và tự động hóa, như được đề cập bên dưới:
1. Dữ liệu phân tán
Dữ liệu trong thế giới thực được lưu trên một số nền tảng, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu, hệ thống riêng lẻ hoặc Internet, không thể được chuyển đến kho lưu trữ tập trung. Các văn phòng khu vực có thể có máy chủ riêng để lưu trữ dữ liệu, nhưng việc lưu trữ dữ liệu từ tất cả các văn phòng một cách tập trung sẽ là điều không thể. Do đó, các công cụ và thuật toán khai thác dữ liệu phân tán phải được tạo ra để khai thác dữ liệu.
2. Dữ liệu phức tạp
Phải mất nhiều thời gian và tiền bạc để xử lý một lượng lớn dữ liệu phức tạp. Dữ liệu trong thế giới thực là các dạng có cấu trúc, phi cấu trúc, bán cấu trúc và không đồng nhất, bao gồm đa phương tiện như ảnh, nhạc, video, văn bản ngôn ngữ tự nhiên, chuỗi thời gian, tự nhiên, v.v., khiến việc trích xuất thông tin cần thiết từ nhiều dữ liệu trở nên khó khăn. nguồn trong mạng LAN và WAN.
3. Trực quan hóa dữ liệu
Tương tác đầu tiên trình bày kết quả chính xác cho khách hàng là trực quan hóa dữ liệu. Thông tin được truyền đạt với mức độ phù hợp duy nhất dựa trên mục đích sử dụng của nó. Tuy nhiên, rất khó để giải quyết chính xác thông tin cho người dùng cuối. Để làm cho thông tin phù hợp, thông tin đầu ra hiệu quả, dữ liệu đầu vào và các phương pháp nhận thức dữ liệu phức tạp phải được sử dụng.
4. Dữ liệu không đầy đủ
Lượng dữ liệu lớn có thể không chính xác hoặc không đáng tin cậy do các vấn đề về thiết bị đo lường. Khách hàng từ chối tiết lộ thông tin cá nhân có thể dẫn đến dữ liệu không đầy đủ, có thể bị cập nhật do lỗi hệ thống dẫn đến nhiễu dữ liệu, gây khó khăn cho quá trình khai thác dữ liệu.
5. An ninh và sự riêng tư
Các kỹ thuật ra quyết định yêu cầu bảo mật thông qua trao đổi dữ liệu cho mọi người, tổ chức và chính phủ. Thông tin riêng tư và nhạy cảm về các cá nhân được thu thập cho hồ sơ khách hàng để hiểu rõ hơn về xu hướng hoạt động của người dùng. Truy cập bất hợp pháp và bảo mật thông tin là những vấn đề quan trọng ở đây.
6. Chi phí cao hơn
Các chi phí liên quan đến việc mua và duy trì máy chủ, phần mềm và phần cứng mạnh để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ có thể quá đắt.
7. Vấn đề hiệu năng
Hiệu suất của một hệ thống khai thác dữ liệu được xác định bởi các phương pháp và kỹ thuật được sử dụng, điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất khai thác dữ liệu. Khối lượng cơ sở dữ liệu lớn, luồng dữ liệu và các thách thức khai thác dữ liệu đều có thể góp phần vào sự phát triển của các phương pháp khai thác dữ liệu phân tán và song song.
8. Giao diện người dùng
Nếu kiến thức được khám phá thông qua các công nghệ khai thác dữ liệu hấp dẫn và rõ ràng đối với người dùng, thì nó sẽ có lợi. Kết quả khai thác từ việc giải thích dữ liệu trực quan thích hợp có thể giúp hiểu được các yêu cầu của khách hàng. Người dùng có thể sử dụng quy trình khai thác dữ liệu để khám phá các xu hướng và trình bày cũng như tối ưu hóa các yêu cầu khai thác dữ liệu tùy thuộc vào kết quả.
Đề xuất giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp với mục tiêu tối ưu hoá việc triển khai trong khai thác dữ liệu
- ETL (Intergration): Thu thập dữ liệu từ nhiều kênh kết nối khác nhau như Social (Facebook, Tiktok, Google,...), Ecommerce (Shopee, Lazada, Tiki,...), SAAS Service (KiotViet, Haravan, Nhanh, Sapo,...), SAAS Platform (Keap, Freshwork). Tránh tình trạng dữ liệu không đầy đủ từ nhiều kênh kinh doanh.
- Data Warehouse: Dữ liệu đã thu thập được sẽ được tổng hợp tại đây, lưu trữ trên Google Cloud và BigQuery, sắp xếp và phân loại theo từng danh mục khác nhau.
- BI System (METABASE): Doanh nghiệp có thể truy cập dữ liệu thông qua METABASE dễ dàng, hiệu quả và nhanh chóng. Tại đây, công cụ sẽ trực quan hoá dữ liệu, drill down số liệu, phân quyền truy cập và chia sẻ báo cáo giữa các phòng ban với giao diện người dùng thân thiện phù hợp cho những cá nhân chưa có nhiều kinh nghiệm về công nghệ thông tin.
Một hệ thống hoàn chỉnh các công cụ sẽ giúp doanh nghiệp vượt qua thách thức và đạt được mục tiêu khi chinh phục dữ liệu lớn. Hơn 40 doanh nghiệp tại Việt Nam đang sử dụng hệ thống giải pháp dữ liệu thông minh của BLUECORE nhằm khai phá nguồn tài nguyên phong phú này với chi phí thấp và hiệu quả tối ưu. Hãy bắt đầu khai phá dữ liệu cùng với BLUECORE!