ThoNgok8364
New member
Khai thác dữ liệu là cái tên đang hot rần rần gần đây. Nhưng mà chắc nhiều bạn vẫn đang hiểu lầm hoặc đánh giá sai về khái niệm này đúng không nào?
Theo IBM thì nói cho dễ hiểu, khai thác dữ liệu chính là quá trình xài thuật toán và các kỹ thuật phân tích số hóa để moi móc phân tích những núi dữ liệu khổng lồ đó.
Trong biz, khai thác dữ liệu đã trở thành nguồn tài nguyên xịn xò giúp hiểu rõ hành vi khách hàng và tâm lý tiêu dùng, dự tính ngân sách bảo trì cơ sở hạ tầng và thiết bị quan trọng, là công cụ để phân tích hoạt động marketing và các chiến dịch thực tế khác. Không chỉ vậy, khai thác dữ liệu còn đóng vai trò xịn sò trong lĩnh vực đầu tư hay kết nối mạng xã hội nữa nhé!
Thực ra thì khai thác dữ liệu ảnh hưởng không nhỏ tí nào tới mỗi cá nhân và tập thể đâu. Nó có thể mang lại nhiều lợi ích xịn xò, nhưng cũng có thể bị lợi dụng để làm những việc không hay ho gì.
Khai thác dữ liệu base trên phương pháp khoa học nhé các bạn ơi
Theo Science Buddies, khai thác dữ liệu bao gồm quy trình 6 bước chuẩn chỉ, bắt đầu bằng việc quan sát và đặt ra câu hỏi liên quan. Tuy nhiên đôi khi việc thu thập và phân tích data cũng có thể diễn ra mà không cần câu hỏi cụ thể nào cả. Các doanh nghiệp hoặc cá nhân sau đó có thể xài thông tin thu được để giải quyết vấn đề cụ thể hoặc khám phá những mảng quan tâm được định trước, nhưng thường thì khai thác dữ liệu được dùng để thu thập và phân tích những kho thông tin siêu to khổng lồ không được plan trước.
Dữ liệu được thu thập khi đáp ứng được trọng tâm nghiên cứu sẽ được xử lý ngay lập tức, vì chẳng hạn khi muốn đánh giá thông tin khách hàng tại một doanh nghiệp, không phải ai cũng cung cấp email, số điện thoại hay các thông tin liên quan để phục vụ việc phân tích data đâu nhé.
Sau khi thông tin được đưa vào phân tích, các researcher có thể thiết kế và test thuật toán giúp xác định pattern hành vi chủ quan lẫn khách quan của mọi người. Ví dụ, các data scientist có thể xem xét xu hướng khách hàng mua và xài một sản phẩm dựa trên giá thành hay do các yếu tố khách quan liên quan đến thời tiết hoặc tính mùa vụ, từ đó đưa ra chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.
Các nhà đầu tư có thể xài tool này để kiếm profit đó nha
Theo Goldman Sachs, ở quy mô quản lý đầu tư kinh doanh, các nhà đầu tư chuyên nghiệp chủ yếu dựa vào phân tích base trên dữ liệu. Phân tích thị trường dựa trên data giúp loại bỏ cảm xúc ra khỏi đầu tư. Theo Money Crashers, đây là skill quan trọng mà mọi nhà đầu tư hay analyst tài chính ở mọi level đều nên cố gắng trau dồi lâu dài.
Các team sản xuất và bán hàng cũng dựa phần lớn vào khai thác và phân tích dữ liệu
Nếu như trong kinh doanh, khai thác dữ liệu được xài trong các nỗ lực toàn diện về hiệu quả kinh doanh nhằm thu hút khách hàng và tăng doanh số, thì lĩnh vực sản xuất dựa vào quy trình phân tích data và khai thác dữ liệu để hiểu rõ hơn về hoạt động nội bộ và cải tiến toàn diện. Các doanh nghiệp sản xuất có thể xài dữ liệu cụ thể được khai thác để cải thiện hoạt động bằng cách tìm ra và loại bỏ sự thiếu hiệu quả trong sản xuất, dự báo nhu cầu sản phẩm,...
Khả năng dự báo nhu cầu đối với những sản phẩm mà doanh nghiệp sản xuất có thể điều chỉnh năng lực sản xuất theo hướng hiệu quả hơn. Theo Expert Systems with Applications, các quyết định được đưa ra phụ thuộc phần lớn vào năng lực sản xuất hiệu quả và việc khai thác dữ liệu khiến việc này ít khó khăn hơn nhiều. Với kiến thức cốt lõi tốt hơn về nhu cầu khách hàng và hạn ngạch sản xuất, điều kiện làm việc cho nhân viên sẽ an toàn hơn, quản lý hiệu quả hơn và ít stress hơn cho tất cả mọi người liên quan.
Khai thác dữ liệu có thể làm lộ quyền riêng tư và thông tin cá nhân của người được nghiên cứu
Bên cạnh những benefit đáng kể mà việc khai thác dữ liệu có thể mang lại cho các cá nhân và công ty, công cụ này cũng ẩn chứa không ít nguy cơ đó nha.
Chẳng hạn, sự thiếu chính xác hoặc sai lệch hoàn toàn về data có thể dẫn đến chiến lược đầu tư có khả năng gây hại thay vì tạo ra lợi nhuận cho nhà đầu tư.
Một số bias trong tập dữ liệu đưa vào quy trình khai thác dữ liệu có thể tạo ra những sai lệch lâu dài đối với một số nhóm người tiêu dùng nhất định. Wired báo cáo rằng các thuật toán được thiết kế dựa trên kỹ thuật khai thác dữ liệu nhằm cải thiện phần mềm nhận dạng khuôn mặt đã gặp nhiều rắc rối trong việc xác định khuôn mặt của người da đen chính xác như người da trắng. Sự thiếu chính xác này có thể dẫn đến tỷ lệ xác định sai cao hơn liên quan đến hoạt động tội phạm, đặc biệt có thể ảnh hưởng sâu sắc đến người vô tội. Sự thiên vị tập dữ liệu tương tự cũng có thể được nhận thấy khi theo dõi thói quen tiêu dùng của các cá nhân hoặc nhóm người nhất định.
Khai thác dữ liệu mở ra cuộc sống tương lai với tiềm năng phát triển nhanh chóng và hiệu quả
Về cơ bản thì thay vì dựa vào trí tuệ của một người để giải quyết vấn đề, khai thác dữ liệu xài các thông tin tư duy tự nhiên từ nhiều người, từ đó gom các pattern chung với nhau và cuối cùng tìm cách giải quyết các câu hỏi được đặt ra hay hoàn thành các nhiệm vụ tương tự theo cách hiệu quả và nhanh hơn nhiều.
Khi con người tiếp tục phát triển các kỹ thuật khai thác dữ liệu hiệu quả hơn, các quy trình này sẽ diễn ra trong tất cả các giai đoạn và khía cạnh của cuộc sống với tốc độ ngày càng tăng. Ngày nay, các nhà đầu tư kiếm được lợi nhuận từ việc phân tích big data trực tiếp hoặc thông qua việc xài các quỹ chỉ số; mọi người có thể cập nhật real-time về quãng đường đi làm qua Google Maps hoặc Waze. Nhưng trong tương lai, con người thậm chí có thể sử dụng các thuật toán khai thác dữ liệu đơn giản hơn nữa để giải quyết những câu hỏi dù là nhỏ nhất đó nha!
Theo Slashgear
Nguồn: soha.vn