Theo IBM, nói một cách đơn giản, khai thác dữ liệu là quá trình sử dụng thuật toán và các kỹ thuật phân tích kỹ thuật số khác để phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Trong kinh doanh, khai thác dữ liệu đã trở thành một nguồn tài nguyên quan trọng giúp phân tích hành vi khách hàng và tâm lý người tiêu dùng, lập ngân sách bảo trì cơ sở hạ tầng và thiết bị quan trọng. , là một công cụ để phân tích hoạt động tiếp thị và các hoạt động khác. Bên cạnh đó, khai thác dữ liệu cũng đóng một vai trò quan trọng trong các tổ chức đầu tư hoặc kết nối truyền thông xã hội.
Trên thực tế, khai thác dữ liệu có tác động đáng kể đến các cá nhân và nhóm. Nó có thể mang lại nhiều lợi ích, nhưng nó cũng có thể được sử dụng cho mục đích xấu.
Khai thác dữ liệu dựa trên phương pháp khoa học
Theo Science Buddies, khai thác dữ liệu bao gồm một quy trình sáu bước tích hợp bắt đầu bằng việc quan sát và đặt một câu hỏi có liên quan. Tuy nhiên, đôi khi quá trình thu thập và phân tích dữ liệu cũng có thể được thực hiện mà không thông qua một câu hỏi cụ thể. Sau đó, các doanh nghiệp hoặc cá nhân có thể sử dụng thông tin thu được để giải quyết các vấn đề cụ thể hoặc khám phá các lĩnh vực quan tâm được xác định trước, nhưng thông thường hơn, khai thác dữ liệu được sử dụng để thu thập thông tin. Thu thập và phân tích kho thông tin khổng lồ không có kế hoạch.
Dữ liệu thu thập được khi đã 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 khách hàng nào cũng cung cấp địa điểm. chỉ email, số điện thoại hoặc thông tin liên quan để phân tích dữ liệu.
Sau khi thông tin được đưa vào phân tích, các nhà nghiên cứu có thể thiết kế và thử nghiệm các thuật toán giúp xác định các mẫu hành vi chủ quan cũng như khách quan của mọi người. Ví dụ, các nhà khoa học dữ liệu có thể xem xét xu hướng mua và sử dụng một sản phẩm nào đó của khách hàng dựa trên chi phí hoặc các yếu tố khách quan liên quan đến thời tiết hoặc tính thời vụ, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.
Nhà đầu tư có thể sử dụng công cụ này để kiếm lợi nhuận
Theo Goldman Sachs, ở quy mô quản lý đầu tư kinh doanh, các nhà đầu tư chuyên nghiệp chủ yếu dựa vào phân tích dựa trên dữ liệu. Phân tích thị trường dựa trên dữ liệu loại bỏ cảm xúc ra khỏi đầu tư. Theo Money Crashers, đây là một kỹ năng quan trọng mà bất kỳ nhà đầu tư hoặc nhà phân tích tài chính nào ở bất kỳ cấp độ kỹ năng nào cũng nên cố gắng trau dồi trong thời gian dài.
Các nhóm sản xuất và bán hàng cũng phụ thuộc rất nhiều vào việc khai thác và phân tích dữ liệu
Cũng giống như trong kinh doanh, khai thác dữ liệu được sử dụng trong các nỗ lực tổng thể về hiệu suất kinh doanh để thu hút khách hàng và tăng doanh thu, trong khi sản xuất phụ thuộc vào các quy trình phân tích dữ liệu. và khai thác dữ liệu để hiểu rõ hơn về các hoạt động nội bộ và thực hiện các cải tiến trên toàn diện. Các doanh nghiệp sản xuất có thể sử dụng dữ liệu cụ thể được khai thác để cải thiện hoạt động của họ bằng cách định vị và loại bỏ sự thiếu hiệu quả trong sản xuất, dự báo nhu cầu sản phẩm, v.v.
Khả năng dự báo nhu cầu đối với các sản phẩm mà doanh nghiệp sản xuất có thể điều chỉnh năng lực sản xuất 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 điều này trở nên ít thách thức hơn. Với kiến thức cốt lõi tốt hơn về nhu cầu của khách hàng và hạn ngạch sản xuất, điều kiện làm việc cho nhân viên sẽ trở nên an toàn hơn, việc quản lý trở nên hiệu quả hơn và nói chung là ít căng thẳng hơn cho tất cả mọi người. tất cả mọi người tham gia.
Khai thác dữ liệu có thể tiết lộ quyền riêng tư và thông tin cá nhân của những người được nghiên cứu
Bên cạnh những lợi ích đáng kể mà khai thác dữ liệu có thể mang lại cho các cá nhân và công ty, công cụ này cũng ẩn chứa nhiều rủi ro.
Ví dụ: dữ liệu không chính xác hoặc sai lệch hoàn toàn có thể dẫn đến một chiến lược đầu tư có khả năng gây hại hơn là mang lại lợi nhuận cho nhà đầu tư.
Một số sai lệch trong tập dữ liệu được đưa vào quy trình khai thác dữ liệu có thể tạo ra những sai lệch lâu dài cho một số nhóm người tiêu dùng nhất định. Có dây báo cáo rằng các thuật toán được thiết kế dựa trên kỹ thuật khai thác dữ liệu để cải thiện phần mềm nhận dạng khuôn mặt đã gặp rất nhiều khó khăn trong việc xác định khuôn mặt của người da đen chính xác như khuôn mặt của người da đen. 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, điều này đặc biệt có thể ảnh hưởng sâu sắc đến những 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 một số 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, thay vì dựa vào trí thông minh của một người để giải quyết vấn đề, khai thác dữ liệu sử dụng thông tin suy nghĩ tự nhiên từ nhiều người, từ đó nhóm các mẫu chung lại với nhau và cuối cùng tìm ra cách giải quyết các câu hỏi đặt ra hoặc hoàn thành các nhiệm vụ tương tự theo cách hiệu quả hơn và nhanh hơn.
Khi con người tiếp tục phát triển các kỹ thuật khai thác dữ liệu hiệu quả hơn, các quá 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 thu lợi trực tiếp từ việc phân tích dữ liệu lớn hoặc thông qua việc sử dụng các quỹ chỉ số; mọi người có thể nhận thông tin cập nhật theo thời gian thực trên đường đi làm của họ thông 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 để giải quyết những câu hỏi nhỏ nhất.
Link nguồn: https://cafef.vn/tim-hieu-ve-thuat-ngu-khai-thac-du-lieu-2022122413281342.chn
