Mục lục:
Thế giới kinh doanh đang xôn xao về khám phá dữ liệu. Nhìn bề ngoài có vẻ như là một thuật ngữ đơn giản, nhưng cụm từ đánh bắt này có ý nghĩa nhiều hơn là "tìm ra công cụ". Vậy khám phá dữ liệu là gì? Và làm thế nào để nó phù hợp với bối cảnh hiện đại của thiết bị di động, phân tích và dữ liệu lớn?
Khám phá dữ liệu, đôi khi được gọi là khai thác dữ liệu, bao gồm thu thập và phân tích dữ liệu, sau đó trình bày các phát hiện ở định dạng có thể đọc được. Theo các thuật ngữ cơ bản nhất, khám phá dữ liệu là quá trình tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu và sử dụng các mẫu đó để đáp ứng một mục tiêu kinh doanh cụ thể.
Tất nhiên, có nhiều thứ để khám phá dữ liệu hơn là kết hợp các điểm. Các tổ chức sử dụng khám phá dữ liệu cho một loạt các mục tiêu và ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau - và trong một thế giới kỹ thuật số hiện đại, có nhiều dữ liệu để khám phá hơn bao giờ hết.
Khám phá dữ liệu đến từ đâu?
Mặc dù khám phá dữ liệu tương đối mới đối với từ vựng "nóng" của thuật ngữ kinh doanh kỹ thuật số, các phương pháp và chiến lược không quá mới. Tiền thân của thuật ngữ, khai thác dữ liệu, được giới thiệu vào những năm 1990, nhưng các doanh nghiệp và tổ chức đã sử dụng một số hình thức khám phá dữ liệu kể từ buổi bình minh của thương mại.
Phát hiện dữ liệu hiện đại như một chiến lược kinh doanh xuất hiện thông qua sự gia tăng của dữ liệu lớn - thuật ngữ bắt kịp mô tả sự tăng trưởng theo cấp số nhân của các bộ dữ liệu lớn, phức tạp trong đó khối lượng thông tin quy tắc sử dụng các công cụ tổ chức và cơ sở dữ liệu truyền thống trích xuất bất cứ điều gì hữu ích.
Tuy nhiên, dữ liệu lớn là một vấn đề lớn đối với các doanh nghiệp ngày nay, bởi vì trong số tất cả các dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc là các mẫu rất hữu ích có thể được sử dụng để cải thiện chiến lược tiếp thị, ROI và lợi nhuận. Do đó, các nền tảng khám phá dữ liệu được thiết kế để cung cấp cho các tổ chức những cách dễ dàng hơn để xác định, phân tích và trích xuất dữ liệu liên quan.
Data Discovery hoạt động như thế nào
Các nền tảng để khám phá dữ liệu thường bao gồm một số công cụ được kết hợp với nhau và kết hợp với nhau để trích xuất dữ liệu và trình bày nó theo cách có ý nghĩa. Có một số cách khác nhau mà các công cụ này tìm và xác định thông tin có liên quan, nhưng hầu hết chúng đều xoay quanh ba phương pháp phân tích cơ bản:- Siêu dữ liệu: Tất cả nội dung kỹ thuật số có chứa siêu dữ liệu hoặc "dữ liệu về dữ liệu". Thông tin này thường được ẩn khỏi người dùng cuối, nhưng hiển thị ở mặt sau. Siêu dữ liệu thường được lưu trữ bằng cách sử dụng các thuộc tính bảng và cột - vì vậy các công cụ phát hiện dữ liệu sử dụng siêu dữ liệu sẽ tìm kiếm sự trùng khớp về tên cột, kích thước dữ liệu và loại dữ liệu.
- Nhãn: Trong nhiều trường hợp, dữ liệu được tạo và nhóm dưới nhãn hoặc thẻ mô tả dữ liệu trong nhóm đó. Các thẻ này có thể được tạo khi dữ liệu được tạo hoặc có thể được thêm vào để tham khảo và thêm thông tin. Nhãn hoặc thẻ tương tự như siêu dữ liệu, mặc dù ít trang trọng hơn.
- Nội dung: Chiến lược này tự phân tích dữ liệu, thay vì nhãn hoặc siêu dữ liệu đính kèm.
Khi dữ liệu đã được phân tích, các công cụ khám phá dữ liệu khác có thể được sử dụng để trình bày các mối quan hệ, xu hướng hoặc mẫu được phát hiện theo định dạng hữu ích. Đồ thị, bảng và biểu đồ là các công cụ trình bày cơ bản được sử dụng trong khám phá dữ liệu, nhưng các bản trình bày phức tạp hơn nhưng dễ đọc hơn, chẳng hạn như infographics, đang được các nhà phân tích dữ liệu ưu ái.
Khám phá dữ liệu có thể làm gì?
Về mặt sử dụng thực tế, có gần như không giới hạn sử dụng cho các nền tảng và công cụ khám phá dữ liệu. Các phương pháp và chiến lược này được sử dụng phổ biến nhất bởi các tổ chức đối mặt với người tiêu dùng trong hầu hết mọi ngành, bao gồm bán lẻ, tài chính, truyền thông và tiếp thị, mặc dù phi lợi nhuận, các tổ chức từ doanh nghiệp đến doanh nghiệp và các cơ quan chính phủ cũng sử dụng công nghệ này.
Khám phá dữ liệu cho phép một tổ chức tìm mối quan hệ giữa các yếu tố bên trong (như giá cả, định vị sản phẩm và hiệu suất của nhân viên) và các yếu tố bên ngoài (như dữ liệu cạnh tranh, chỉ số kinh tế và nhân khẩu học của khách hàng). Những mối quan hệ này giúp doanh nghiệp minh họa và xác định tác động của các thay đổi đối với một hoặc nhiều yếu tố đối với doanh số, sự tham gia của khách hàng và lợi nhuận.
Các công cụ được sử dụng trong khám phá dữ liệu cung cấp một bức tranh chi tiết hơn về các yếu tố ảnh hưởng và cho phép các công ty điều chỉnh các chiến lược tiếp thị và chiến dịch quảng cáo của họ với thông tin được nhắm mục tiêu cao. Công cụ đề xuất trên dịch vụ phát video trực tuyến phổ biến Netflix là một ví dụ điển hình về công nghệ khám phá dữ liệu tại nơi làm việc. Dịch vụ sử dụng dữ liệu ngoài về lịch sử xem của khách hàng và dữ liệu nội bộ về nội dung phương tiện trong cơ sở dữ liệu của họ để đưa ra đề xuất cá nhân cho các video mới có khả năng khiến khách hàng của họ quan tâm.
Nhưng ứng dụng tiềm năng của khám phá dữ liệu vượt xa người tiêu dùng bán lẻ. Một ví dụ là phần mềm Advanced Scout, một chương trình được sử dụng bởi Hiệp hội Bóng rổ Quốc gia (NBA). Nó phân tích các chuyển động của người chơi từ các bản ghi hình ảnh của các trận bóng rổ để giúp các huấn luyện viên phát triển các chiến lược và phối hợp các vở kịch.
Khi các nền tảng khám phá dữ liệu tiến bộ và công nghệ trở nên hợp lý hơn, nhiều tổ chức sẽ có thể sử dụng các công cụ này để hiểu rõ hơn về khách hàng của họ và cung cấp các dịch vụ độc đáo, tùy chỉnh nhằm cải thiện thương mại cho mọi người.
