1. Tổng quan khái niệm về khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu hay còn được gọi là quy trình khai phá, quy trình trích xuất thông tin, khai phá thông tin. Đồng thời người dùng có thể áp dụng những giá trị dữ liệu tiềm ẩn này để có thể tăng trưởng một nguồn dữ liệu lớn và lưu trữ dữ liệu đó trong mục cơ sở dữ liệu (CSDL).

Tại kho lưu trữ dữ liệu này chính là khu vực trung tâm dự trữ số lượng lớn dữ liệu (Big Data) dựa trên các công cụ kỹ thuật phổ biến như mạng Nơ ron hoặc khả năng biểu diễn tri thức. Chính vì thế khai phá dữ liệu chính là một công đoạn vô cùng quan trọng trong quy trình quét sạch tất cả các dữ liệu, từ đó dữ liệu thông tin sẽ được truyền dẫn một cách nhanh chóng.

1.1. Quá trình hình thành của khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu (hay còn gọi là Data Mining), đây chính là một trong những thuật ngữ xuất hiện từ đầu thế kỉ 21. Khai phá dữ liệu còn được xem là một hệ quả của sự bùng nổ mạng xã hội lên đến đỉnh điểm. Theo thông tin nghiên cứu của Intel thì vào năm 2013, mỗi khi trôi qua 11 giây tức là người dùng lại sở hữu thêm 1 Petabyte dữ liệu,  tương đương như một đoạn video HD kéo dài 13 năm.

Trong quá trình khai phá dữ liệu việc chọn lọc dữ liệu phải được thực hiện dựa trên những phương pháp sau đây: Tổng hợp (Summarization), Mô hình ràng buộc (Dependency modeling), Phân loại (Classification), Phân nhóm (Clustering), Dò tìm biến đổi và độ lệch (Change and Deviation Detection), Hồi quy (Regression).

1.2. Công đoạn hình thành hệ thống khai phá dữ liệu như thế nào?

Để có thể thiết lập nên nguồn khai phá dữ liệu chất lượng thì người dùng phải thực hiện đầy đủ và chính xác những giai đoạn như sau: Data Cleaning (Quét sạch dữ liệu), Data Integration (Tích hợp dữ liệu), Data Selection (Lựa chọn dữ liệu), Data Transformation (Chuyển đổi dữ liệu).

Công đoạn hình thành khai phá dữ liệu sẽ được diễn ra tiếp tục như sau: Pattern Evaluation (Đánh giá mẫu), Knowledge Presentation (Trình diễn dữ liệu). 

Cuối cùng có thể nhận thấy rằng, khai phá dữ liệu chính là một quá trình đóng vai trò quan trọng trong việc quét sạch mọi dữ liệu tại các cơ sở dữ liệu. Chính vì thế nếu người dùng đang áp dụng một nguồn dữ liệu lớn (Big Data) thì hoàn toàn có thể khai phá chúng, tuy nhiên điều này sẽ không dễ dàng bởi sẽ làm gián đoạn khá nhiều thời gian của người dùng, hao tổn chi phí, hao tổn nguồn lực đáng kể.

2. Tìm hiểu quy trình khai phá dữ liệu diễn ra như thế nào?

Để có thể thực hiện chính xác quy trình khai phá dữ liệu thì doanh nghiệp, tổ chức hoặc cá nhân sẽ phải thực hiện đầy đủ các bước sau đây:

Bước 1: Thực hiện quá trình thu thập mọi thông tin dữ liệu sau đó đăng tải vào kho dữ liệu

Bước 2: Tiếp theo người dùng thực hiện lưu trữ dữ liệu và quản lý nguồn dữ liệu trên server riêng của mình hoặc tại công cụ điện toán đám mây nếu có.

Bước 3: Khi đó các bạn sẽ thấy ứng dụng phần mềm sẽ được thực hiện sắp xếp một cách vô cùng chỉn chu dựa theo kết quả thực hiện quá trình.

Bước 4: Và cuối cùng chính là lúc người dùng hoàn thành xong việc thiết lập chương trình. Điều này sẽ thể hiện rõ nét tại một định dạng cụ thể, người dùng có thể dễ dàng trong việc chia sẻ bảng thống kê hoặc đồ thị.

3. Tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật khai phá dữ liệu phổ biến

Thông thường các công cụ và kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng rất phổ biến trong các đề tài nghiên cứu như Marketing tiếp thị, công nghệ mạng lưới, thuật toán và di truyền học. Tuy nhiên đối với kỹ thuật khai phá dữ liệu thường hỗ trợ người dùng tối ưu trong việc tăng cường tính hiệu quả của việc nghiên cứu hành vi người tiêu dùng. 

Chính vì thế nếu doanh nghiệp biết cách vận hành khai phá dữ liệu đúng cách thì hoàn toàn có khả năng tạo ra lợi thế của riêng mình và vượt qua đối thủ cạnh tranh một cách dễ dàng và nhanh chóng.

Đối với Web Mining, đây cũng là một trong những hình thức khai phá dữ liệu vô cùng độc đáo đối với ứng dụng quản lý mối quan hệ của người tiêu dùng trong việc quản lý mọi thông tin dữ liệu được thu thập. 

Dựa theo phương pháp khai phá dữ liệu kỹ thuật Web Mining truyền thống, doanh nghiệp có thể nghiên cứu dựa theo chiều hướng thấu hiểu Insights (hành vi, mong muốn, nhu cầu) của người tiêu dùng. Từ đó doanh nghiệp sẽ đo lường tốt hiệu quả từ một trang Web Mining cụ thể đúng cách.

Bên cạnh đó, với những kỹ thuật khai phá dữ liệu khác thông thường sẽ được áp dụng dựa trên các phương pháp mạng lưới như khả năng tự phát huy và học hỏi từ các tình huống xử lý đa nhiệm. Nhằm mục tiêu phân loại mẫu một cách chính xác, triển khai đúng cách những thuật toán khai phá dữ liệu thông minh để từ đó mở rộng nên một cơ sở dữ liệu rộng lớn hơn.

Ngoài ra triển khai đúng cách quá trình khai phá dữ liệu còn mang lại một quy trình Machine Learning hoàn chỉnh. Machine Learning chính là một trong những công cụ kỹ thuật thông minh của quá trình khai phá dữ liệu, lập trình quá trình thuật toán để việc tự vận động tư duy mong muốn của người tiêu dùng, hành vi của người dùng dựa trên thông tin có sẵn.

Về tham số trong khai phá dữ liệu, tham số phân loại hỗ trợ doanh nghiệp trong việc điều hướng sự thay đổi các thông tin dữ liệu đã được sắp xếp mặc định. Còn đối với thuật toán phân loại sẽ có thể dự đoán chính xác dựa trên các biến đến từ bên trong dữ liệu thông tin có sẵn tại doanh nghiệp.

Còn đối với tham số phân cụm, chúng đóng vai trò tìm kiếm và ghi chép lại những thông tin sự kiện mà chưa được phát hiện trước đây. Bên cạnh đó, phân cụm còn đóng vai trò tổng hợp các đối tượng cụ thể dựa trên sự tương đồng của các đối tượng mà doanh nghiệp đưa ra.

Nhìn chung để có thể triển khai phân cụm thì doanh nghiệp có thể áp dụng thông qua nhiều phương thức khác nhau, mỗi phương thức sẽ tạo nên sự phân biệt về mô hình phân cụm. Chính vì thế mà việc chăm sóc nguồn Data Mining có thể gây nên mẫu phù hợp cho doanh nghiệp của bạn hay còn được gọi là phân tích dự đoán.

4. Lợi ích cốt lõi của khai phá dữ liệu là gì?

Lợi ích cốt lõi luôn là mục tiêu hàng đầu của các doanh nghiệp khi thực hiện quá trình khai phá dữ liệu. Tuy nhiên lợi ích chính của việc khai phá dữ liệu thường thể hiện chủ yếu trong việc phát hiện những mối liên hệ tiềm ẩn bên trong của cơ sở dữ liệu. Từ đó chúng sẽ thể hiện giá trị trong việc tung ra những dự đoán nhằm tác động nên hoạt động kinh doanh mà doanh nghiệp đang triển khai.

Tuy nhiên những lợi ích cốt lõi của khai phá dữ liệu còn phải tùy thuộc và các mục tiêu khám phá các hình thức hoạt động của doanh nghiệp. Cụ thể là những bộ phận Marketing tiếp thị và các bộ phận Kinh doanh hoàn toàn có khả năng khai phá dữ liệu khách hàng một cách dễ dàng, từ đó có thể cải thiện tối ưu tỷ lệ chuyển đổi trong chiến dịch của mình và xây dựng nên một chiến dịch Marketing hiệu quả.

Bên cạnh đó những nguồn thông tin khai phá dữ liệu trong lịch sử kinh doanh và nghiên cứu hành vi người tiêu dùng còn được áp dụng phổ biến trong quá trình xây dựng dự báo doanh số, dịch vụ và sản phẩm sau này. 

Đối với các doanh nghiệp hoạt động chuyên sâu trong lĩnh vực tài chính, thông thường họ sẽ áp dụng các công cụ và kỹ thuật khai phá dữ liệu trong việc triển khai mô hình gian lận của các hacker và xử lý kịp thời những tình trạng rủi ro. 

Đối với các doanh nghiệp hoạt động chuyên sâu trong lĩnh vực công nghiệp, thông thường họ sẽ áp dụng mô hình công cụ và kỹ thuật khai phá dữ liệu trong việc triển khai độ an toàn sản phẩm, an toàn thực phẩm. Từ đó có thể đưa ra nhận định chính xác về chất lượng sản phẩm, quản lý chuyên nghiệp chuỗi cung ứng và nâng cao khả năng vận hành sản xuất công nghiệp cho doanh nghiệp của họ.

Trên đây là tổng hợp những thông tin cụ thể về khái niệm khai phá dữ liệu là gì và quy trình khai phá dữ liệu diễn ra như thế nào? Hy vọng rằng với những kiến thức mà chúng tôi đã chia sẻ trong bài đọc này về khai phá dữ liệu sẽ mang đến cho bạn đọc nhiều giá trị kiến thức bổ ích.