Data mining là gì? Lợi ích của data mining như nào?

Data mining là gì?

Data mining – được dịch là khai thác dữ liệu – một quá trình được các công ty sử dụng để biến dữ liệu thô trở thành thông tin hữu ích cho doanh nghiệp. Bằng cách sử dụng phần mềm để tìm kiếm các dữ liêu thô, các doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về khách hàng của mình để phát triển các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn, giúp doanh nghiệp tăng doanh thu và giảm chi phí đầu vào. Khai thác dữ liệu phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu hiệu quả.

Lợi ích của data mining

Nhìn chung, lợi ích chính của data mining nằm ở khả năng phát hiện các mẫu và mối liên hệ tiềm ẩn trong cơ sở dữ liệu có giá trị sử dụng trong việc đưa ra các dự đoán tác động đến hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

Các lợi ích cụ thể sẽ tùy thuộc vào từng mục tiêu khai phá và lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp. Phòng bán hàng và marketing có thể khai phá dữ liệu khách hàng để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng hoặc tạo chiến dịch marketing cá nhân hóa. Các thông tin data mining trong lịch sử bán hàng và hành vi của khách hàng có thể được sử dụng để xây dựng các mô hình dự báo doanh số, sản phẩm và dịch vụ mới cho tương lai.

Các công ty trong ngành tài chính sử dụng các công cụ data mining để xây dựng các mô hình phát hiện rủi ro và gian lận. Lĩnh vực sản xuất công nghiệp lại sử dụng nguồn lực này cho cải thiện an toàn sản phẩm, xác định các vấn đề về chất lượng, quản lý chuỗi cung ứng và cải thiện hoạt động vận hành sản xuất...

Các công cụ và kỹ thuật khai phá dữ liệu

Kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng trong khá nhiều lĩnh vực nghiên cứu, bao gồm toán học, công nghệ mạng, di truyền học và marketing. Trong khi kỹ thuật khai phá dữ liệu là phương tiện giúp gia tăng hiệu quả trong việc dự đoán hành vi của khách hàng, nếu biết tận dụng đúng cách, doanh nghiệp có thể tạo ra lợi thế và sức ép rất lớn, giúp doanh nghiệp vượt lên bỏ xa các đối thủ cạnh tranh.

Webmining, cũng là một kiểu datamining được ứng dụng trong quản lý các mối quan hệ khách hàng, tích hợp thông tin được thu thập theo các phương pháp khai phá dữ liệu truyền thống cùng các kỹ thuật web. Webmining hướng đến việc thấu hiểu hành vi khách hàng và đánh giá mức độ hiệu quả của một website cụ thể là như thế nào.

Các kỹ thuật khai phá dữ liệu khác bao gồm các phương pháp mạng dựa trên khả năng tự học hỏi khi xử lý đa nhiệm vụ để phân loại mẫu, đảm bảo triển khai các thuật toán khai phá dữ liệu song song và có thể mở rộng được, khai phá cơ sở dữ liệu lớn, xử lý các kiểu dữ liệu quan hệ và dữ liệu phức hợp, machine learning. Machine learning là một loại công cụ khai phá dữ liệu, lập trình các thuật toán cụ thể để tự học và đưa ra các dự đoán hành vi dựa trên số liệu có sẵn.