Data mining không phải là một quá trình đơn giản, và nó dựa vào việc tiếp cận dữ liệu theo kiểu hệ thống và toán học. Tuy nhiên, kết quả sau khi quá trình Data mining được thực hiện sẽ đem lại cho doanh nghiệp những giá trị cực kì cần thiết. Vậy cùng tìm hiểu những lợi ích của quá trình này đối với doanh nghiệp ra sao?
Lịch sử hình thành và phát triển của Data mining
Quá trình Data mining khám phá các kết nối ẩn và dự đoán xu hướng trong tương lai có một lịch sử phát triển lâu dài.
Trước đây, Data mining còn có tên gọi khác là “Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu”. Thuật ngữ “Khai thác dữ liệu” không được sử dụng cho đến những năm 1990. Thế nhưng, nền tảng của nó vẫn bao gồm 3 ngành khoa học đan xen: thống kê, trí tuệ nhân tạo và học máy (machine learning).
Trong nhiều thập kỷ qua, sự phát triển của Data mining với những tiến bộ về sức mạnh xử lý và tốc độ cho phép con người vượt ra khỏi những thực tiễn thủ công, tốn thời gian để phân tích dữ liệu nhanh chóng, dễ dàng hơn. Các bộ dữ liệu được thu thập ngày càng phức tạp và có nhiều tiềm năng để khám phá những kiến thức mới.
Các nhà bán lẻ, ngân hàng, nhà sản xuất, cung cấp viễn thông, công ty bảo hiểm… đang sử dụng Data gaming để ứng dụng vào hoạt động kinh doanh, tối ưu hóa giá thành, khuyến mãi, nhân khẩu học, hoạt động của doanh nghiệp và mối quan hệ của họ với khách hàng.
Ngành công nghiệp sử dụng Data Mining
- Truyền thông
- Bảo hiểm
- Giáo dục
- Chế tạo
- Ngân hàng
- Bán lẻ
Các công cụ khai thác dữ liệu hiện nay
Apache Mahout: Được phát triển để giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về khai phá dữ liệu và hoạt động phân tích trong nền tảng Big Data Hadoop. Công cụ này chứa các chức năng học máy khác nhau như phân cụm, hồi quy, phân loại…
Weka: Đại học Wichita đã phát triển phần mềm khai thác dữ liệu mã nguồn mở này nhằm cugn cấp một loại các công cụ như trực quan hóa, tiền xử lý, phân cụm, phân loại… Đặc điểm của Weka không có mã hóa và sử dụng GUI đơn giản. Bạn có thể gọi trực tiếp các thuật toán học máy hoặc nhập chúng bằng mã Java.
RapidMiner: Đây là công cụ phổ biến nhất để khai phá dữ liệu. RapidMiner không yêu cầu mã hóa để vận hành khi viết trên nền tảng java. Phần mềm này cung cấp chức năng khai thác dữ liệu khác nhau như tiền xử lý dữ liệu, phân cụm, lọc, biểu diễn dữ liệu…
TeraData: hay còn gọi là Cơ sở dữ liệu TeraData, cung cấp dịch vụ kho chứa các công cụ khai phá dữ liệu. Công cụ này lưu trữ dữ liệu dựa trên mức độ sử dụng trong phần “slow” và cho phép truy cập nhanh vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.
KNime: công cụ này hỗ trợ người dùng trong việc xử lý, phân tích dữ liệu, trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu nhờ tích hợp nhiều thành phần khác nhau của học máy, khai phá dữ liệu để cung cấp một nền tảng.
Oracle Data Mining: công cụ cho phép người dùng thực hiện khai phá dữ liệu trên cơ sở dữ liệu SQL. Từ đó dùng dữ liệu này để trích xuất các khung hình và biểu đồ. Các phân tích sẽ hiển thị trực quan hỗ trợ người dùng đưa ra dự đoán cho kế hoạch tương lai.
Sự khác biệt giữa Data Mining và Data Warehouse là gì
Data warehouse là kho lưu trữ điện tử lưu trữ một lượng lớn thông tin của một doanh nghiệp từ nhiều nguồn khác nhau như các ứng dụng dựa trên nền tảng đám mây và các kho lưu trữ nội bộ. Data warehouse được thiết kế để truy vấn thay vì xử lý giao dịch. Đó là quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và cung cấp cho người dùng để phân tích.
| Data Mining | Data Warehouse |
| Là quá trình phân tích các mẫu dữ liệu chưa biết. Data Mining sẽ so sánh lượng lớn dữ liệu để tìm đúng mẫu mà nó cần. | Là hệ thống cơ sở dữ liệu được thiết kế để phân tích thay vì công việc giao dịch. Data Warehouse tập trung dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào kho lưu trữ chung. |
| Ưu điểm Data Mining là phát hiện và xác định lỗi trong hệ thống. | Data Warehouse có ưu điểm là khả năng cập nhật nhất quán. Nó cho phép trích xuất và lưu trữ dữ liệu giúp báo cáo dễ dàng hơn. |
| Data Mining trích xuất dữ liệu từ các tập dữ liệu lớn. | Data Warehouse gộp tất cả các dữ liệu liên quan lại với nhau. |
| Dữ liệu được phân tích thường xuyên. | Dữ liệu được lưu trữ định kỳ. |
| Khai thác dữ liệu được thực hiện bởi người dùng doanh nghiệp với sự trợ giúp của các kỹ sư. | Việc lưu trữ dữ liệu chỉ do các kỹ sư thực hiện. |
| Các phương pháp khai thác dữ liệu tiết kiệm chi phí và hiệu quả so với các ứng dụng dữ liệu thống kê khác. | Trách nhiệm của kho dữ liệu là đơn giản hóa mọi loại dữ liệu kinh doanh. Hầu hết công việc sẽ được thực hiện từ phía người dùng là nhập dữ liệu thô. |
Những ứng dụng của khai phá dữ liệu Data mining đối với doanh nghiệp
Điều này xem xét thời điểm khách hàng mua hàng và cố gắng dự đoán thời điểm tiếp theo họ sẽ mua lại sản phẩm. Bạn có thể sử dụng loại phân tích này để xác định chiến lược truyền thông thu hút khách hàng nào đã bị lỗi thời và tìm ra những giải pháp phù hợp để thu hút người tiêu dùng như bày bán sản phẩm miễn phí, chiến lược khuyến mãi cụ thể.
Data mining cũng xem xét số lượng khách hàng trong thị trường của bạn và dự đoán có bao nhiêu người tiêu dùng thực sự sẽ mua sản phẩm. Việc hiểu rõ khách hàng tiềm năng của bạn rất quan trọng, và bạn cần hiểu rõ họ để có thể tăng doanh thu của ngành hàng.
Tiếp thị trên cơ sở dữ liệu
Bằng cách kiểm tra các mô hình mua hàng của khách hàng và xem xét nhân khẩu học cũng như tâm lý của họ để xây dựng hồ sơ, bạn có thể tạo ra các sản phẩm thành công thu hút nhóm khách hàng của mình.
Tất nhiên để một nhà tiếp thị để có được bất kỳ giá trị nào từ một cơ sở dữ liệu, quá trình phải liên tục phát triển không ngừng. Bạn cung cấp thông tin cơ sở dữ liệu từ doanh số, khảo sát, lượng người đăng ký và bảng câu hỏi. Rồi sau đó bạn có thể nhắm mục tiêu khách hàng dựa trên các thông tin này.
Hãy tự hỏi: Ai là khách hàng địa phương của bạn và cách bạn có thể biến những khách hàng này thành những người ủng hộ cho cửa hàng của bạn? Từ đó bạn có thể tiếp thị trên cơ sở dữ liệu đã được trích xuất.
Lập kế hoạch bán hàng
Data mining hữu ích cho các công ty ngoại tuyến và trực tuyến. Đối với ngoại tuyến, một công ty đang tìm cách phát triển bằng cách mở thêm các cửa hàng mới có thể đánh giá số lượng hàng hóa họ cần bằng cách xem xét bố cục chính xác của cửa hàng hiện tại. Đối với một doanh nghiệp trực tuyến, việc lập kế hoạch hàng hóa có thể giúp bạn xác định các tùy chọn lưu trữ và kho lưu trữ hàng tồn kho.
Cách tiếp cận đúng sẽ giúp bạn giải quyết các vấn đề như:
- Chọn sản phẩm – Khai thác cơ sở dữ liệu của bạn sẽ giúp bạn xác định sản phẩm nào khách hàng muốn, bao gồm thông tin tình báo về hàng hóa của đối thủ cạnh tranh của bạn
- Cân bằng cổ phiếu của bạn – Khai thác cơ sở dữ liệu cũng có thể giúp bạn xác định đúng số lượng cổ phiếu.
- Định giá – Khai phá cơ sở dữ liệu cũng có thể giúp bạn xác định giá tốt nhất cho các sản phẩm của bạn khi bạn phát hiện ra độ nhạy của khách hàng.
Bỏ qua chiến lược cơ sở dữ liệu này có thể dẫn đến hiệu suất kém về mặt sản xuất và dịch vụ / trải nghiệm khách hàng. Nếu bạn không thể xử lý các hoạt động điển hình trên sản phẩm, kỳ vọng tại cửa hàng không được đáp ứng hoặc giá của bạn không khớp với thị trường, khách hàng sẽ chuyển đến với đối thủ cạnh tranh của bạn.
Như vậy, chúng ta đã vừa điểm qua những thông tin quan trọng về các lợi ích của Data Mining. Việc bạn có càng nhiều dữ liệu của khách hàng thì càng dễ dàng tiếp cận với khách hàng hơn rất nhiều. Từ đó tăng được doanh thu và xây dựng được thương hiệu của mình.
