VBD 
Khoa học dữ liệu trong kỷ nguyên sốhiện là vũ khí chiến lược đứng đằng sau nhiều đột phá về phát triển sản phẩm, kinh doanh và vận hành doanh nghiệp. Bài viết dưới đây sẽ gợi mở tất cả các khía cạnh của khoa học dữ liệu, từ khái niệm, quy trình đến công nghệ.
1. Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu (data science) là lĩnh vực nghiên cứu, phân tích dữ liệu nhằm trích xuất những thông tin giá trị phục vụ cho các hoạt động ứng dụng. Đây là một ngành khoa học đa ngành, kết hợp các nguyên tắc và thực tiễn từ các lĩnh vực toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ.
Thông qua phân tích, các nhà khoa học dữ liệu có thể đặt ra và trả lời các câu hỏi như: điều gì đã xảy ra, tại sao nó xảy ra, điều gì sẽ xảy ra tiếp theo, và chúng ta có thể làm gì với những kết quả này.
Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng vì nó kết hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ để trích xuất ý nghĩa từ dữ liệu. Hiện nay, việc các doanh nghiệp và tổ chức đang “bơi trong bể dữ liệu lớn”, cũng như sự gia tăng của các thiết bị có khả năng tự động thu thập và lưu trữ thông tin là điều không thể phủ nhận. Các hệ thống trực tuyến và cổng thanh toán thu thập ngày càng nhiều dữ liệu trong lĩnh vực thương mại điện tử, y học, tài chính và mọi khía cạnh khác của đời sống con người.
Khối lượng dữ liệu khổng lồ ở đa định dạng văn bản, âm thanh, video và hình ảnh, nếu được xử lý đúng cách, sẽ tạo ra giá trị trong nghiên cứu và ứng dụng công nghệ, kinh tế, cùng nhiều lĩnh vực khác, tạo đòn bẩy cho những phát hiện mới mang tính đột phá.
2. 4 dạng phân tích trong khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu được sử dụng để nghiên cứu dữ liệu theo bốn cách chính dưới đây:
2.1. Phân tích mô tả
Phân tích mô tả (Descriptive analysis) là việc kiểm tra dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc về những gì đã xảy ra hoặc đang diễn ra trong môi trường dữ liệu. Nó được thể hiện đặc trưng bởi các biểu diễn như biểu đồ tròn, biểu đồ cột, biểu đồ đường, bảng hoặc các mô tả được tạo ra.
Ví dụ: Một cổng dịch vụ đặt vé máy bay có thể ghi lại dữ liệu như số lượng vé đặt mỗi ngày. Phân tích mô tả sẽ tiết lộ các đợt đặt vé tăng đột biến, giảm mạnh và những tháng có lượng đặt vé cao.
2.2. Phân tích chẩn đoán
Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analysis) là quá trình đào sâu hoặc kiểm tra chi tiết dữ liệu để hiểu tại sao một tình trạng/sự kiện xảy ra. Nó được đặc trưng bởi các kỹ thuật như phân tích chuyên sâu (drill-down), khám phá dữ liệu (data discovery), khai thác dữ liệu (data mining) và mối tương quan (correlations).
Nhiều hoạt động và phép biến đổi có thể được thực hiện trên một tập dữ liệu nhất định để khám phá các đặc trưng riêng biệt trong từng kỹ thuật này.
Ví dụ: Cổng dịch vụ vé máy bay có thể phân tích chi tiết dữ liệu một tháng có hiệu suất đặc biệt cao để hiểu rõ hơn lý do đằng sau sự gia tăng lượt đặt vé. Điều này có thể dẫn đến phát hiện về nhu cầu tham quan, du lịch của khách hàng tới một địa điểm, sự kiện cụ thể trong thời gian xác định.
2.3. Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán (Predictive analysis) sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra dự báo chính xác về các mô hình dữ liệu có thể xảy ra trong tương lai. Nó được đặc trưng bởi các kỹ thuật như học máy (machine learning), dự báo (forecasting), so khớp mẫu (pattern matching) và mô hình dự đoán (predictive modeling). Trong mỗi kỹ thuật này, máy tính được đào tạo để thiết kế ngược lại các mối quan hệ nhân quả – causality connections trong dữ liệu.
Ví dụ: Doanh nghiệp có thể sử dụng khoa học dữ liệu để dự báo xu hướng đặt vé máy bay cho năm tới vào đầu mỗi năm. Thuật toán sẽ xem xét dữ liệu quá khứ và dự đoán thời điểm lượng đặt vé tăng hoặc giảm. Dựa trên nhu cầu du lịch của khách, doanh nghiệp có thể phân bổ chiến dịch quảng cáo sao cho tối ưu hiệu quả.
2.4. Phân tích đề xuất
Phân tích đề xuất (Prescriptive analysis) đưa phân tích dự báo lên một tầm cao mới. Không chỉ dự đoán xu hướng tương lai, phương pháp phân tích này còn đề xuất hành động để tối ưu kết quả. Phân tích đề xuất có thể dự báo tác động tiềm ẩn của các lựa chọn khác nhau và đề nghị phương hướng hành động tốt nhất. Nó sử dụng phân tích đồ thị (graph analysis), mô phỏng (simulation), xử lý sự kiện phức tạp (complex event processing), mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) và công cụ đề xuất (recommendation engines) từ học máy.
Ví dụ: Một nhà khoa học dữ liệu có thể dự đoán kết quả chuyển đổi đạt được theo từng mức chi tiêu marketing trên các kênh khác nhau, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định phù hợp nhất.
3. Vai trò của khoa học dữ liệu đối với doanh nghiệp
Khoa học dữ liệu đang cách mạng hóa cách thức vận hành của các doanh nghiệp. Doanh nghiệp, dù ở bất kể quy mô nào, đều cần một chiến lược khoa học dữ liệu hiệu quả để thúc đẩy tăng trưởng và duy trì lợi thế cạnh tranh. Một số lợi ích chính của khoa học dữ liệu bao gồm:
3.1. Khám phá tiềm năng chuyển đổi
Khoa học dữ liệu cho phép doanh nghiệp khám phá các mô hình và mối quan hệ mới có khả năng chuyển đổi tổ chức. Nó tiết lộ những thay đổi có thể thực hiện với chi phí thấp song tác động tối đa đến biên lợi nhuận.
Ví dụ: Một công ty thương mại điện tử sử dụng khoa học dữ liệu phát hiện ra phần lớn khách hàng tương tác sau giờ làm việc. Điều tra cho thấy khách có nhiều khả năng mua hàng hơn nếu họ nhận được phản hồi nhanh chóng thay vì nhận câu trả lời vào ngày làm việc tiếp theo. Như vậy, bằng cách triển khai dịch vụ khách hàng 24/7, doanh nghiệp sẽ tận dụng được khả năng gia tăng doanh thu.
3.2. Sáng tạo sản phẩm và giải pháp mới
Khoa học dữ liệu có thể tiết lộ những lỗ hổng và vấn đề tiềm ẩn trong sản phẩm và quy trình bán hàng hiện tại. Tận dụng dữ liệu, doanh nghiệp sẽ có cái nhìn sâu hơn về các quyết định mua hàng, phản hồi của khách hàng và quy trình kinh doanh, từ đó thúc đẩy đổi mới trong hoạt động nội bộ và các giải pháp ra thị trường bên ngoài.
Ví dụ: Một doanh nghiệp về giải pháp thanh toán trực tuyến sử dụng khoa học dữ liệu để thu thập và phân tích các bình luận của khách hàng về công ty trên mạng xã hội. Phân tích cho thấy khách hàng hay gặp tình trạng quên mật khẩu trong các giai đoạn cao điểm mua hàng và không hài lòng với hệ thống khôi phục mật khẩu hiện tại. Doanh nghiệp có thể đổi mới một giải pháp tốt hơn nhằm cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng.
3.3. Tối ưu hóa theo thời gian thực
Đối với doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp lớn, việc phản ứng với các biến động theo thời gian thực là một thách thức rất lớn. Điều này có thể gây ra tổn thất đáng kể hoặc gián đoạn hoạt động kinh doanh. Khoa học dữ liệu có thể giúp các doanh nghiệp dự đoán những thay đổi và giải pháp tối ưu với các tình huống khác nhau.
Ví dụ: Một công ty vận tải sử dụng khoa học dữ liệu để giảm thời gian chết khi xe tải bị hỏng. Họ xác định các tuyến đường và mô hình ca làm việc dẫn đến tình trạng phương tiện hỏng hóc nhanh hơn. Do đó, doanh nghiệp điều chỉnh lịch trình xe, đồng thời thiết lập một kho phụ tùng thay thế cần cập nhật thường xuyên để đẩy nhanh tốc độ sửa chữa xe.
4. 5 bước trong quy trình khoa học dữ liệu
Quy trình khoa học dữ liệu thường bắt đầu từ một vấn đề kinh doanh cụ thể. Nhà khoa học dữ liệu sẽ hợp tác với các bên liên quan trong doanh nghiệp để hiểu rõ các nhu cầu kinh doanh. Sau khi xác định được vấn đề, nhà khoa học dữ liệu có thể giải quyết vấn đề đó bằng quy trình khoa học dữ liệu OSEMN:
O – Thu thập dữ liệu (Obtain data)
Dữ liệu có thể là dữ liệu sẵn có, dữ liệu mới được thu thập hoặc kho dữ liệu có thể tải xuống từ internet. Nhà khoa học dữ liệu sẽ trích xuất dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu nội bộ hoặc bên ngoài, phần mềm CRM của công ty, nhật ký máy chủ web, phương tiện truyền thông xã hội hoặc mua dữ liệu từ các nguồn của bên thứ ba uy tín.
S – Làm sạch dữ liệu (Scrub data)
Làm sạch dữ liệu là quá trình chuẩn hóa dữ liệu theo một định dạng được thiết lập trước. Nó bao gồm xử lý dữ liệu thiếu, sửa lỗi dữ liệu và loại bỏ bất kỳ dữ liệu ngoại lai nào. Dưới đây là một số ví dụ về việc làm sạch dữ liệu:
- Thay đổi tất cả các giá trị ngày thành một định dạng chuẩn chung.
- Sửa lỗi chính tả hoặc khoảng trống thừa.
- Sửa chữa các sai sót toán học hoặc xóa dấu phẩy khỏi các số lớn.
E – Khám phá dữ liệu (Explore data)
Khám phá dữ liệu là phân tích dữ liệu sơ bộ được sử dụng để lập kế hoạch cho các chiến lược mô hình hóa dữ liệu chi tiết hơn. Nhà khoa học dữ liệu có được hiểu biết ban đầu về dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu. Sau đó, họ khám phá dữ liệu để xác định các mẫu thú vị có thể dùng trong nghiên cứu hoặc hành động.
M – Mô hình hóa dữ liệu (Model data)
Phần mềm và thuật toán học máy được sử dụng để đào sâu phân tích, dự đoán kết quả và đề xuất phương án hành động tốt nhất. Các kỹ thuật học máy như kết hợp, phân loại và phân cụm được áp dụng cho tập dữ liệu huấn luyện. Mô hình có thể được kiểm tra với dữ liệu kiểm thử đã xác định trước để đánh giá độ chính xác của kết quả. Mô hình dữ liệu có thể được tinh chỉnh nhiều lần để cải thiện kết quả.
N – Diễn giải kết quả (Interpret results)
Nhà khoa học dữ liệu hợp tác với các nhà phân tích và doanh nghiệp để chuyển đổi những hiểu biết từ dữ liệu thành hành động. Họ tạo các sơ đồ, biểu đồ và bảng biểu để thể hiện các xu hướng và dự đoán. Cuối cùng, họ tóm tắt dữ liệu giúp các bên liên quan hiểu và triển khai kết quả một cách hiệu quả.
5. Các kỹ thuật hàng đầu trong khoa học dữ liệu
Các chuyên gia khoa học dữ liệu sử dụng các hệ thống máy tính để thực hiện quy trình khoa học dữ liệu. Dưới đây là một số kỹ thuật hàng đầu được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu:
5.1. Phân loại
Phân loại là việc sắp xếp dữ liệu vào các nhóm hoặc danh mục cụ thể. Máy tính được huấn luyện để xác định và phân loại dữ liệu. Các tập dữ liệu đã biết được sử dụng để xây dựng các thuật toán ra quyết định trong máy tính, giúp xử lý và phân loại dữ liệu nhanh chóng. Ví dụ:
- Phân loại sản phẩm thành các loại phổ biến hoặc không phổ biến
- Phân loại hồ sơ xin bảo hiểm thành rủi ro cao hoặc rủi ro thấp
- Phân loại bình luận trên mạng xã hội thành tích cực, tiêu cực hoặc trung lập
5.2. Hồi quy
Hồi quy là phương pháp tìm mối quan hệ giữa hai điểm dữ liệu tưởng chừng không liên quan. Mối liê
ược sử dụng để dự đoán điểm dữ liệu khác. Ví dụ:
- Tỷ lệ lây lan của các bệnh lây qua đường không khí
- Mối quan hệ giữa mức độ hài lòng của khách hàng và số lượng nhân viên
- Mối quan hệ giữa số lượng trạm cứu hỏa và số người bị thương do hỏa hoạn ở một địa điểm cụ thể
5.3. Phân cụm
Phân cụm là phương pháp nhóm các dữ liệu có liên quan chặt chẽ với nhau để tìm kiếm các mô hình và bất thường. Phân cụm khác với phân loại vì dữ liệu không thể được phân loại chính xác vào các danh mục cố định. Do đó, dữ liệu được nhóm thành các mối quan hệ có khả năng xảy ra cao nhất. Các mô hình và mối quan hệ mới có thể được khám phá bằng phương pháp phân cụm. Ví dụ:
- Nhóm khách hàng có hành vi mua hàng tương tự để cải thiện dịch vụ khách hàng
- Nhóm lưu lượng truy cập mạng để xác định các mẫu sử dụng hàng ngày và phát hiện tấn công mạng nhanh hơn
- Phân cụm các bài báo thành nhiều loại tin tức khác nhau và sử dụng thông tin này để tìm nội dung tin giả
6. Các công nghệ tiên tiến trong khoa học dữ liệu
Các chuyên gia khoa học dữ liệu làm việc với các công nghệ phức tạp như:
- Trí tuệ Nhân tạo (Artificial intelligence – AI): Các mô hình học máy và phần mềm liên quan được sử dụng để phân tích dự báo và phân tích đề xuất.
Với lợi thế đặc biệt về hạ tầng dữ liệu lớn và nghiên cứu khoa học dữ liệu, VinBigdata cung cấp các sản phẩm, giải pháp AI tiên tiến giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số, tối ưu hiệu quả vận hành, kinh doanh cho doanh nghiệp, gia tăng trải nghiệm người dùng cuối. Các sản phẩm tiêu biểu bao gồm VinBase (Nền tảng trí tuệ nhân tạo tạo sinh đa nhận thức), Vizone (Hệ sinh thái các giải pháp phân tích hình ảnh thông minh).
Hệ sinh thái các sản phẩm ứng dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo của VinBigdata
- Điện toán đám mây (Cloud computing): Công nghệ đám mây cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu tính linh hoạt và sức mạnh xử lý cần thiết cho phân tích dữ liệu nâng cao.
- Vạn vật kết nối (Internet of Things – IoT): IoT đề cập đến các thiết bị khác nhau có thể tự động kết nối với internet. Các thiết bị này thu thập dữ liệu cho các hoạt động khoa học dữ liệu. Chúng tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể được sử dụng để khai thác và trích xuất dữ liệu.
- Máy tính lượng tử (Quantum computing): Máy tính lượng tử có thể thực hiện các phép tính phức tạp với tốc độ cao. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng chúng để xây dựng các thuật toán định lượng phức tạp.
Kết luận
Nhìn chung, khoa học dữ liệu là một công cụ mạnh mẽ có thể giúp các doanh nghiệp và tổ chức ở mọi quy mô đạt được lợi thế cạnh tranh, nâng cao hiệu quả hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng. Để nghiên cứu và triển khai hiệu quả khoa học dữ liệu, doanh nghiệp cần sở hữu năng lực ứng dụng những công nghệ tiên tiến khác nhau như AI, Cloud computing, IoT và Quantum computing.
Liên hệ với VinBigdata để được tư vấn chuyên sâu về khoa học dữ liệu trong doanh nghiệp:
- Fanpage: VinBigdata
- LinkedIn: VinBigData
- Email: info@vinbigdata.com
- Hotline: (024) 3 208 8208
