Khai thác dữ liệu: Lợi ích và thách thức đối với doanh nghiệp của bạn

Kinh nghiệm triển khai xây dựng Văn Hóa Doanh Nghiệp
Văn hoá doanh nghiệp – Triển khai sao cho hiệu quả?
27 December, 2022
Thông báo lịch nghỉ Tết Nguyên Đán Quý Mão 2023
Thông báo lịch nghỉ Tết Nguyên Đán Quý Mão 2023
16 January, 2023
Show all
Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu

Hiện nay, dữ liệu có ở khắp mọi nơi, trong mọi lĩnh vực. Các cảm biến đang thu thập dữ liệu về mọi thứ, từ độ ẩm của đất đến tốc độ gió. Các vệ tinh đang nghiên cứu các hành tinh trong vũ trụ này, thu thập dữ liệu về mọi thứ. Trên internet, có rất nhiều thông tin, bao gồm các cuộc trò chuyện, video, tweet, blog, … Các công ty đã biết rằng ở đâu có dữ liệu, ở đó có tiềm năng doanh thu. Thật dễ dàng để tin rằng dữ liệu có tiềm năng. Câu hỏi khó hơn là làm thế nào để khai thác tiềm năng này. Vậy – cần những gì để khai thác dữ liệu?

Chăm sóc dữ liệu của bạn

Trước khi bạn có thể xem xét khai thác dữ liệu, bạn cần lưu giữ, theo dõi và sắp xếp dữ liệu ở một mức độ nào đó. Tin tốt là – trong vài thập kỷ qua đã chứng kiến ​​những cải tiến đáng kể (tăng mật độ, giảm chi phí) trong lưu trữ – khiến chúng ta có thể cân nhắc đến việc không bao giờ vứt bỏ dữ liệu. Điều này rất có giá trị vì thường thì người ta không biết tất cả các câu hỏi mà dữ liệu có thể trả lời. Vì vậy, khi nghi ngờ – tốt hơn là nên giữ những dữ liệu đó lại. Tuy nhiên, các luật áp dụng (chẳng hạn như lưu giữ dữ liệu, quyền riêng tư, …) cần được ghi nhớ. Bạn có thể tìm thấy một số nguyên tắc cơ bản tốt để tránh cháy dữ liệu tại đây.

Tìm câu chuyện dữ liệu của bạn

Có thể bạn đã nghe về Kể chuyện dữ liệu. Đây là yếu tố chính để khai thác giá trị dữ liệu. Bản thân dữ liệu không trả lời bất kỳ câu hỏi nào. Nó thậm chí không cho bạn biết những câu hỏi nên là gì! Các câu hỏi được tìm thấy tốt nhất bằng cách hiểu doanh nghiệp của bạn, đối tượng của bạn và các vấn đề bạn cần giải quyết. 

Ví dụ: nếu bạn có dữ liệu mua hàng của khách hàng, các câu hỏi có thể là:

(a) Khách hàng của bạn mua nhiều sản phẩm nào hơn? → câu trả lời có thể giúp bạn quản lý việc quảng cáo sản phẩm.

(b) Khách hàng của bạn trả bao nhiêu? → câu trả lời có thể giúp bạn dự báo doanh thu và doanh số bán hàng.

(c) Mô hình mua của khách hàng là gì? → nơi mà câu trả lời có thể giúp bạn đề xuất các giao dịch mua bổ sung.

Cùng một dữ liệu có thể trả lời tất cả những câu hỏi này. Nhưng hãy nhớ, mỗi câu hỏi là một phân tích riêng biệt.

Chìa khóa để kể chuyện bằng dữ liệu là hiểu vấn đề của bạn là gì, câu hỏi nào cần hỏi về dữ liệu và cách trình bày câu trả lời để người đọc có thể sử dụng thông tin đó tốt nhất. Những câu chuyện dữ liệu tuyệt vời có thể làm sáng tỏ các xu hướng, làm nổi bật các vấn đề và cơ hội cũng như biện minh cho các giải pháp.

Quá khứ và Tương lai

Dữ liệu có thể giúp bạn hiểu được quá khứ. Nó cũng có thể giúp bạn dự đoán tương lai. Đây là lúc Machine Learning và AI phát huy tác dụng. AI có thể khám phá mối quan hệ giữa các yếu tố dữ liệu mà doanh nghiệp có thể không nhận thức được. Những điều này có thể hiển nhiên khi nhìn lại (những người mua mì ống cũng mua nước sốt) hoặc không (chẳng hạn như những người mua mì ống cũng mua bơ). 

Mặc dù con người có thể thực hiện loại dự báo này trên quy mô dữ liệu nhỏ, nhưng AI vượt trội trong việc tìm kiếm các xu hướng và mẫu trong khối lượng dữ liệu lớn. AI cũng có khả năng chuyển các mẫu này thành các dự đoán cụ thể – chẳng hạn như các đề xuất riêng cho những khách hàng đang mua mì ống hoặc bơ.

Chúng ta sẽ đi đâu từ đây?

Không chỉ khối lượng dữ liệu đang tăng lên mà các loại dữ liệu cũng đang tăng lên. Chúng ta không còn nói về dữ liệu dạng bảng, video hoặc hình ảnh nữa. Các loại dữ liệu mới bao gồm toàn bộ cuộc hội thoại trò chuyện, hình ảnh được chụp ở các tần số ngoài phổ thị giác, âm thanh, mùi, … Bản thân sự xuất hiện của AI tổng quát đã tạo ra một lớp dữ liệu hoàn toàn mới – nội dung do máy tạo ra bao gồm hình ảnh, sách, nhạc, … Các nguyên tắc trên áp dụng cho tất cả – nhưng chi tiết thì khác. Cách một người kể câu chuyện dữ liệu về hàng triệu cuộc trò chuyện khác biệt đáng kể so với cách một người kể câu chuyện về hồ sơ khách hàng.

Khi có nhiều dữ liệu, khả năng sử dụng và sử dụng sai cũng tăng lên. Với đủ dữ liệu – với sự hiểu biết kém hoặc ý định xấu, có thể hình thành một lời biện minh dựa trên dữ liệu cho bất kỳ vị trí nào. Việc tách các đối số dữ liệu tốt khỏi các đối số cụ thể sẽ yêu cầu hiểu biết tốt về nguồn dữ liệu, thực tiễn và kỹ thuật phân tích.

Làm thế nào để bắt đầu

Bạn đang tìm cách hưởng lợi từ dữ liệu trong doanh nghiệp của mình? Dưới đây là một vài bước để bắt đầu

  • Xây dựng thói quen lưu trữ dữ liệu. Hãy giữ nhiều dữ liệu nếu bạn được phép lưu trữ và có khả năng quản lý chúng. Chú ý, ghi nhớ những cân nhắc về quyền riêng tư.
  • Tìm câu hỏi đúng. Điều này sẽ giúp bạn hiểu cách tận dụng dữ liệu.
  • Xác định những gì bạn muốn dự đoán. Đây là bước đầu tiên để xem liệu dữ liệu của bạn có đủ cho một dự đoán chất lượng hay không.
  • Học hỏi và cải thiện. Nếu dữ liệu bị thiếu, hãy thêm nó vào kế hoạch thu thập và lưu trữ dữ liệu của bạn. Đặt thêm câu hỏi. Tìm thêm các mẫu.

OCD biên dịch

Contact Us

//]]>