Data mining sử dụng các công cụ như mô hình thống kê, máy học và trực quan hóa để “Khai thác” (trích xuất) dữ liệu và mẫu hữu ích từ Big data, trong khi Big data xử lý dữ liệu có khối lượng lớn và tốc độ cao, điều này khó thực hiện trong cơ sở dữ liệu cũ hơn và chương trình phân tích.
Big data
Big Data là thuật ngữ được sử dụng để mô tả các tập dữ liệu lớn và phức tạp mà không thể được xử lý bằng các công cụ và phương pháp truyền thống. Điều đặc biệt về Big Data là không chỉ giới hạn trong việc xử lý dữ liệu có cấu trúc như cơ sở dữ liệu quan hệ, mà còn bao gồm dữ liệu không cấu trúc và bán cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. Big Data thường được xác định bởi ba yếu tố chính: “3V” – Volume (Lượng), Velocity (Tốc độ), và Variety (Đa dạng).
Các nguồn dữ liệu và quy mô của Big Data
Big Data được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:
- Dữ liệu từ các mạng xã hội: Bao gồm dữ liệu từ các trang mạng xã hội như Facebook, Twitter, LinkedIn, và Instagram.
- Dữ liệu từ các thiết bị IoT (Internet of Things): Bao gồm dữ liệu từ các cảm biến, thiết bị thông minh, và các hệ thống giám sát.
- Dữ liệu từ ngành công nghiệp và doanh nghiệp: Bao gồm dữ liệu từ hệ thống quản lý khách hàng (CRM), hệ thống quản lý quan hệ với khách hàng (ERP), và các dữ liệu khác từ quá trình sản xuất và kinh doanh.
- Dữ liệu từ các nguồn công cộng và dữ liệu mở: Bao gồm các dữ liệu từ các cơ quan chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận, và các dự án nghiên cứu công cộng.
Quy mô của Big Data là rất lớn và không ngừng tăng lên theo thời gian. Các tập dữ liệu Big Data thường có kích thước từ nhiều terabyte đến petabyte và thậm chí exabyte, đòi hỏi các công nghệ và công cụ đặc biệt để xử lý và phân tích.
Các ứng dụng và tiềm năng của Big Data trong nhiều lĩnh vực
Big Data có tiềm năng ứng dụng rất lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:
- Y tế và dược phẩm: Phân tích dữ liệu y tế từ các hồ sơ bệnh án điện tử và thiết bị y tế IoT để dự đoán bệnh lý, tối ưu hóa điều trị, và nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.
- Tài chính: Sử dụng Big Data để phân tích dữ liệu thị trường, dự đoán xu hướng tài chính, và phát hiện gian lận tài chính.
- Bán lẻ và tiêu dùng: Sử dụng dữ liệu từ mạng xã hội và hệ thống bán hàng để hiểu hơn về hành vi mua hàng của khách hàng và tạo ra các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa.
- Quản lý đô thị: Sử dụng Big Data để quản lý giao thông, dự báo nhu cầu dịch vụ công cộng, và tối ưu hóa quy hoạch đô thị.
Những ứng dụng này chỉ là một phần nhỏ của tiềm năng của Big Data, và nó tiếp tục mở ra nhiều cơ hội mới cho các tổ chức và doanh nghiệp trong việc tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh và cải thiện hiệu suất.
Data mining
Như tên cho thấy, Khai phá dữ liệu đề cập đến việc khai thác các tập dữ liệu khổng lồ để xác định xu hướng, mô hình và trích xuất thông tin hữu ích được gọi là Data mining.
Trong Data mining, chúng tôi đang tìm kiếm dữ liệu ẩn nhưng không có bất kỳ ý tưởng nào về loại dữ liệu chính xác mà chúng tôi đang tìm kiếm và chúng tôi định sử dụng dữ liệu đó cho mục đích gì khi bạn tìm thấy. Khi chúng tôi phát hiện ra những thông tin thú vị, chúng tôi bắt đầu nghĩ về cách tận dụng nó để thúc đẩy kinh doanh.
Chúng ta sẽ hiểu khái niệm Data mining với một ví dụ:
Người Data mining bắt đầu khám phá các bản ghi cuộc gọi của một nhà khai thác mạng di động mà không có bất kỳ mục tiêu cụ thể nào từ người quản lý của anh ta. Người quản lý có thể giao cho anh ta một mục tiêu quan trọng để khám phá ít nhất một vài mô hình mới trong một tháng. Khi anh ấy bắt đầu trích xuất dữ liệu để phát hiện ra một mô hình rằng có một số cuộc gọi quốc tế vào thứ Sáu (ví dụ) so với tất cả các ngày khác. Giờ đây, anh ấy chia sẻ dữ liệu này với ban quản lý và họ đưa ra kế hoạch giảm tỷ lệ cuộc gọi quốc tế vào thứ Sáu và bắt đầu một chiến dịch. Thời lượng cuộc gọi tăng cao và khách hàng hài lòng với tỷ lệ cuộc gọi thấp, nhiều khách hàng tham gia hơn, tổ chức kiếm được nhiều lợi nhuận hơn khi tỷ lệ sử dụng tăng lên.
Có nhiều bước liên quan đến Data mining:
- Tích hợp dữ liệu:
Trong bước đầu tiên, Dữ liệu được tích hợp và thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.
- Lựa chọn dữ liệu:
Trong bước đầu tiên, chúng tôi có thể không thu thập tất cả dữ liệu đồng thời, vì vậy trong bước này, chúng tôi chỉ chọn những dữ liệu còn lại và chúng tôi nghĩ rằng nó hữu ích cho việc Data mining.
- Làm sạch dữ liệu:
Ở bước này, thông tin chúng tôi thu thập được không sạch và có thể bao gồm lỗi, dữ liệu nhiễu hoặc không nhất quán, các giá trị bị thiếu. Vì vậy, chúng ta cần thực hiện các chiến lược khác nhau để thoát khỏi những vấn đề như vậy.
- Chuyển đổi dữ liệu:
Dữ liệu ngay cả sau khi làm sạch cũng không được chuẩn bị cho quá trình khai thác, vì vậy chúng ta cần chuyển đổi chúng thành các cấu trúc để khai thác. Các phương pháp được sử dụng để đạt được điều này là tổng hợp, chuẩn hóa, làm mịn, v.v.
- Data mining
Khi dữ liệu đã chuyển đổi, chúng tôi sẵn sàng triển khai các phương pháp Data mining trên dữ liệu để trích xuất dữ liệu và mẫu hữu ích từ tập dữ liệu. Các kỹ thuật như quy tắc kết hợp phân cụm là một trong nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng để Data mining.
- Đánh giá mẫu
Đánh giá Patten bao gồm trực quan hóa, loại bỏ các mẫu ngẫu nhiên, chuyển đổi, v.v. khỏi các mẫu mà chúng tôi đã tạo.
- Kết luận
Đây là bước cuối cùng trong Data mining. Nó giúp người dùng tận dụng dữ liệu người dùng có được để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn.
So sánh Big Data và Data Mining
Big Data và Data Mining là hai khái niệm liên quan đến lĩnh vực khoa học dữ liệu, nhưng chúng tập trung vào các khía cạnh khác nhau và có mục đích sử dụng khác nhau:
- Big Data:
- Định nghĩa: Big Data thường ám chỉ lượng lớn dữ liệu không thể được xử lý và phân tích hiệu quả bằng cách sử dụng các phương pháp truyền thống. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau và thường là sự kết hợp của dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, và không cấu trúc.
- Mục tiêu: Chủ yếu tập trung vào việc lưu trữ, quản lý và xử lý lượng lớn dữ liệu.
- Kỹ thuật: Sử dụng các công nghệ như Hadoop, Spark và các hệ thống cơ sở dữ liệu lớn để xử lý và phân tích dữ liệu.
- Ứng dụng: Dùng trong việc phân tích xu hướng, dự đoán và quyết định dựa trên dữ liệu lớn từ nhiều nguồn.
- Data Mining:
- Định nghĩa: Data Mining là quá trình khám phá ra những thông tin hữu ích và có giá trị từ một lượng lớn dữ liệu thông qua các phương pháp như phân tích thống kê, học máy và trí tuệ nhân tạo.
- Mục tiêu: Tìm ra mối quan hệ, khuôn mẫu, hoặc thông tin có ý nghĩa từ các tập dữ liệu.
- Kỹ thuật: Bao gồm phân loại, phân cụm, hồi quy, phát hiện quy luật và mô hình hóa dự đoán.
- Ứng dụng: Được sử dụng trong các ngành như tài chính, marketing, y tế, để phát hiện gian lận, phân tích khách hàng, và nghiên cứu khoa học.
Trong khi Big Data tập trung vào “làm thế nào để quản lý và xử lý dữ liệu lớn”, thì Data Mining tập trung vào “tìm ra thông tin có giá trị từ dữ liệu đã được thu thập”. Hai khái niệm này thường được sử dụng cùng nhau: Big Data cung cấp khả năng lưu trữ và xử lý dữ liệu, trong khi Data Mining áp dụng các kỹ thuật phân tích để khám phá ra thông tin có giá trị từ dữ liệu đó.
