Phân tích Dữ liệu là gì?
Kiến thức là sức mạnh, nhưng giá trị của thông tin bị giới hạn bởi những gì bạn có thể làm với nó. Ngày nay, lĩnh vực phân tích dữ liệu sử dụng các kỹ thuật AI như học máy (ML) và AI học sâu (DL) để chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc thành trí tuệ kinh doanh (BI).
Cuối cùng, kết quả mong muốn của việc sử dụng phân tích dữ liệu được tăng cường AI là giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn để đáp ứng mục tiêu tổ chức của họ.
Phân tích Dữ liệu đã Phát triển trong Những Năm Gần đây
Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu—từ gigabyte đến petabyte và hơn thế nữa—tiếp tục thách thức các doanh nghiệp, ngay cả những doanh nghiệp có cơ sở hạ tầng phân tích mạnh mẽ. Số lượng và loại nguồn dữ liệu ngày càng tăng cũng dẫn đến các hệ thống khác biệt hơn—được gọi là kho dữ liệu—để thu thập và xử lý dữ liệu. Để theo kịp, các doanh nghiệp cần phân tích dữ liệu với tốc độ nhanh hơn và các nhà phân tích dữ liệu cần liên tục phát triển bộ kỹ năng của họ nếu không họ có nguy cơ để lại thông tin chuyên sâu trên bảng. Bước vào lĩnh vực ML, AI và điện toán mạnh mẽ để thu thập, phân tích và trích xuất thông tin chuyên sâu từ các bộ dữ liệu lớn này.
Tác động của AI đối với Phân tích Dữ liệu
AI giúp tự động hóa các bước chính trong quy trình phân tích dữ liệu truyền thống, tạo điều kiện tiến bộ nhanh hơn và cho kết quả tốt hơn ở mọi bước.
Bởi vì AI có thể hoạt động hiệu quả ở quy mô lớn, AI cũng có thể giúp các nhà phân tích khai mở các thông tin chuyên sâu hơn và phân biệt các mô hình phức tạp hơn trong dữ liệu so với việc khai thác hoàn toàn bằng nhân công. Tiềm năng phân tích AI có giá trị to lớn, nhưng sự đánh đổi liên quan đến thời gian phát triển cũng nhiều hơn cho việc xây dựng và đào tạo các mô hình AI được sử dụng để tự động hóa công tác phân tích và tìm các nhà xây dựng AI với bộ kỹ năng cần thiết để đảm bảo thành công.
Đường ống Dữ liệu
Phân tích dữ liệu do AI hỗ trợ được xây dựng thông qua phương pháp tiếp cận gọi là chuỗi dữ liệu. Mặc dù quy trình có thể khác nhau tùy theo từng doanh nghiệp, giải pháp phân tích dữ liệu sẽ hoạt động thông qua các giai đoạn của chuỗi quy trình xử lý dữ liệu cốt lõi gần như giống nhau:
- Truy cập dữ liệu, khám phá và tiền xử lý
- Chọn và đào tạo mô hình
- Triển khai sản xuất
Truy cập dữ liệu, tiền xử lý và khám phá
Để bắt đầu, các loại dữ liệu khác nhau được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như tương tác với khách hàng, bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội và đa phương tiện bao gồm âm thanh và video. Dữ liệu này có thể có cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc là thông tin được định nghĩa hẹp, phù hợp với lược đồ được xác định trước, chẳng hạn như dữ liệu số trong bảng tính. Dữ liệu không có cấu trúc có thể bao gồm bất cứ thứ gì từ các chữ viết nguệch ngoạc trên ghi chú đến tệp âm thanh.
Sau khi tất cả dữ liệu được thu thập, bước quan trọng của quá trình tiền xử lý xảy ra. Bước này bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu để phân tích và mô hình hóa, được thực hiện bởi AI hoặc các nhà khoa học dữ liệu con người. Điều này có thể xảy ra thông qua các quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ELT), trong đó chủ sở hữu dữ liệu sẽ cấu trúc dữ liệu khi cần thiết hoặc thông qua các quy trình trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL), liên quan đến việc dọn dẹp dữ liệu trước khi sử dụng.
Khi dữ liệu được tổ chức thành định dạng nhất quán, việc khám phá dữ liệu bắt đầu. Đây là nơi các nhà khoa học dữ liệu cố gắng hiểu dữ liệu và phát triển cái nhìn toàn diện về dữ liệu bằng cách sử dụng thống kê, tính toán xác suất và trực quan hóa dữ liệu như biểu đồ và đồ thị. Để khám phá các mô hình và điểm quan tâm, nhiều công cụ phân tích khác nhau—bao gồm AI—giúp các nhà khoa học dữ liệu xác định mối quan hệ giữa các đặc điểm khác nhau, chẳng hạn như cấu trúc tập dữ liệu, sự hiện diện của các giá trị ngoại lệ và sự phân bổ của các giá trị dữ liệu.
Chọn và Đào tạo Mô hình
Trong giai đoạn này, các nhà khoa học dữ liệu dựa vào mô hình AI hoặc thuật toán để hiểu dữ liệu thông qua phân tích mô tả hoặc tính toán kết quả trong tương lai thông qua mô hình dự đoán. Mô hình dự đoán là một phương pháp toán học được sử dụng để tạo ra mô hình thống kê nhằm dự báo hành vi trong tương lai dựa trên dữ liệu thử nghiệm đầu vào.
Nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng một hoặc nhiều phương pháp toán học—được gọi là thuật toán—để có được mô hình chính xác nhất có thể nhằm trả lời câu hỏi đang cần. Ví dụ về thuật toán bao gồm hồi quy, phân cụm, cây quyết định/quy tắc, chuỗi thời gian/trình tự, k-láng giềng gần nhất và rừng ngẫu nhiên. Cuối cùng, nhà khoa học dữ liệu sẽ chọn các mô hình và thuật toán mà họ cho là sẽ tạo ra kết quả tốt nhất bằng cách sử dụng khả năng tính toán có sẵn cho họ.
Sau khi chọn được thuật toán, các nhà khoa học dữ liệu sẽ chuyển sang giai đoạn đào tạo. Về cơ bản, đào tạo tự động điều chỉnh các tham số khác nhau trong thuật toán sau đó được sử dụng trên dữ liệu thử nghiệm để đưa ra dự đoán. Việc điều chỉnh này nhằm đạt được độ chính xác cao nhất có thể đối với dữ liệu có kết quả đã biết trong quy trình gọi là học máy có giám sát. Một kỹ thuật khác gọi là học máy không giám sát dựa vào thuật toán để nhóm và hiểu dữ liệu một cách độc lập.
Để đẩy nhanh lựa chọn và điều chỉnh mô hình, các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các mô hình có sẵn trên thị trường, còn được gọi là mô hình nền tảng, làm điểm khởi đầu. Các mô hình này có thể được tùy chỉnh và tinh chỉnh để phù hợp với nhu cầu trường hợp sử dụng cụ thể. Nhìn chung, quá trình tinh chỉnh mô hình nền tảng đơn giản và nhanh hơn so với xây dựng từ đầu, giúp mô hình trở thành cách hiệu quả để hợp lý hóa và đẩy nhanh quá trình triển khai.
Triển khai sản xuất
Ở giai đoạn cuối cùng của chuỗi dữ liệu, giai đoạn triển khai sản xuất, nhà khoa học dữ liệu sẽ triển khai thuật toán đã được đào tạo trên dữ liệu mới để có được kết quả mới. Tại đây, mô hình được đào tạo có thể cung cấp các phân loại và dự đoán cho người dùng hoặc các hệ thống khác. Khi mô hình đang xử lý dữ liệu mới, nhà khoa học dữ liệu vẫn có thể chọn tối ưu hóa mô hình để đảm bảo đầu ra chính xác và tạo thông tin chuyên sâu nhất có thể.
AI Thay đổi Chuỗi Dữ liệu Như thế nào?
Việc giới thiệu AI không thay đổi chuỗi phân tích dữ liệu truyền thống, nhưng nó có tác động đến các yêu cầu chuẩn bị. Cụ thể, dữ liệu cần được chuẩn bị cho các thuật toán ML và DL để tự động hóa quá trình làm việc phức tạp và kéo dài với lượng dữ liệu lớn. AI mang lại nhiều lợi ích cho việc phân tích dữ liệu, bao gồm tốc độ, tính nhất quán và khả năng làm việc ở quy mô dữ liệu phức tạp và khối lượng cực lớn vượt xa khả năng của các chuyên gia con người.
Bốn Loại Phân tích Dữ liệu
Bốn loại phân tích dữ liệu bắt đầu với các phương pháp truyền thống tập trung vào việc hiểu thực tế hiện tại và lịch sử thông qua dữ liệu. Chúng được gọi là phân tích mô tả và chẩn đoán. Các phương pháp phân tích nâng cao, bao gồm phân tích dự đoán và phân tích đề xuất, tìm cách vượt ra ngoài thực tế có tài liệu để dự báo các sự kiện và xu hướng trong tương lai và điều chỉnh các phương án hành động khả thi cho các mục tiêu kinh doanh.
- Phân tích mô tả: Những gì đã xảy ra trong quá khứ
- Phân tích chẩn đoán: Tại sao quá khứ lại diễn ra theo cách như vậy
- Phân tích dự đoán: Điều gì sẽ xảy ra trong tương lai
- Phân tích đề xuất: Con đường tốt nhất để tiến về phía trước là gì
Lĩnh vực phân tích dữ liệu luôn phát triển, khi tác động và việc áp dụng AI tiếp tục phát triển. AI đang hỗ trợ các loại phân tích dữ liệu nâng cao mới, chẳng hạn như:
- Phân tích nhận thức: Tận dụng các công nghệ ngữ nghĩa và thuật toán ML, DL và AI để áp dụng trí thông minh giống như con người vào phân tích dữ liệu.
- Phân tích do AI hỗ trợ: Kết hợp các thuật toán ML, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các ứng dụng AI khác với các công cụ phân tích để trích xuất thông tin chuyên sâu và hiểu biết tốt hơn từ dữ liệu phức tạp. Phân tích do AI hỗ trợ cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ phân tích để có quy trình công việc nhanh hơn và mở rộng quyền truy cập dữ liệu cho nhiều người hơn trong tổ chức.
- Phân tích thời gian thực: Phân tích dữ liệu đến ngay khi nhận được, vì vậy thông tin chuyên sâu luôn sẵn sàng để đưa ra quyết định tức thời. Nhiều trường hợp sử dụng như phát hiện gian lận, cơ hội bán chéo, giá cả biến đổi, phát hiện bất thường và quản lý dữ liệu cảm biến sử dụng tính năng phân tích thời gian thực.
- Phân tích trong bộ nhớ: Sử dụng dữ liệu trong bộ nhớ thay vì trên ổ đĩa để giảm độ trễ nhằm phân tích nhanh hơn các bộ dữ liệu lớn hơn nhiều. Việc có dữ liệu trong bộ nhớ cũng rất quan trọng trong phân tích thời gian thực.
Giải pháp Phân tích Nâng cao và Dữ liệu Lớn
Thuật ngữ “dữ liệu lớn” được sử dụng để mô tả các bộ dữ liệu rất lớn thường bao gồm hơn một terabyte thông tin. Dữ liệu lớn không có cấu trúc; khối lượng cao; tốc độ cao, có nghĩa là dữ liệu đến trong thời gian thực với khối lượng lớn; và độ đa dạng cao, có nghĩa là dữ liệu được tạo thành từ nhiều định dạng và loại dữ liệu. Do kích thước và đặc điểm của mình, dữ liệu lớn đòi hỏi tính năng ML, AI và điện toán mạnh mẽ để di chuyển dữ liệu lớn qua chuỗi dữ liệu.
Các giải pháp phân tích nâng cao tăng tốc việc xử lý khối lượng dữ liệu không có cấu trúc lớn hơn từ các nguồn đa dạng hơn, bao gồm các thiết bị và cảm biến IoT biên. Các doanh nghiệp triển khai các giải pháp phân tích nâng cao để giải quyết các khối lượng công việc dữ liệu lớn đầy thách thức này cho các trường hợp sử dụng như phát hiện gian lận, phân tích cảm xúc và bảo trì dự đoán cho thiết bị công nghiệp.
Tình huống Sử dụng Phân tích Dữ liệu
Phân tích dữ liệu có thể được áp dụng cho hầu hết mọi ngành công nghiệp, ở bất cứ nơi nào trên thế giới. Thực hành sử dụng dữ liệu để hiểu các tình huống và sự kiện trên quy mô vi mô hoặc vĩ mô có nghĩa là mọi doanh nghiệp đều có cơ hội tìm thấy giá trị trong dữ liệu họ tạo ra. Các cách phân tích dữ liệu phổ biến được sử dụng bao gồm:
- Phân tích khách hàng: Dữ liệu từ hành vi khách hàng được sử dụng để giúp đưa ra quyết định kinh doanh chính thông qua phân khúc thị trường và phân tích dự đoán.
- Dự báo nhu cầu: Sử dụng phân tích dự đoán dữ liệu lịch sử để ước tính và dự đoán nhu cầu tương lai của khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ. Cuối cùng, điều này giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định cung cấp sáng suốt hơn.
- Phát hiện bất thường: Xác định các mục, sự kiện hoặc quan sát hiếm gặp đi lệch đáng kể so với phần lớn dữ liệu và không phù hợp với khái niệm được xác định rõ về hành vi điển hình.
- Phân tích luồng con người: Cho thấy sự di chuyển của con người dưới dạng dữ liệu và giúp tiết lộ các mô hình ẩn đằng sau hành vi.
- Phân tích chuỗi thời gian: Cung cấp sự hiểu biết về dữ liệu quan sát được để các doanh nghiệp có thể tạo mô hình nhằm dự báo, giám sát hoặc thậm chí là phản hồi và kiểm soát theo phản hồi.
- Phân tích phương tiện truyền thông xã hội: Tìm ý nghĩa trong dữ liệu được thu thập từ các kênh xã hội để hỗ trợ các quyết định kinh doanh và đo lường hiệu năng của các hành động dựa trên những quyết định đó thông qua phương tiện truyền thông xã hội.
- Đề xuất của khách hàng: Cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa phù hợp với từng thị hiếu và sở thích của từng khách hàng trên tất cả các điểm tiếp xúc của họ với doanh nghiệp.
Các tổ chức áp dụng các trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu này trong nhiều ngành công nghiệp, chẳng hạn như:
- Bán lẻ: Các nhà bán lẻ có thể sử dụng phân tích dữ liệu để dự báo nhu cầu, phân tích dòng di chuyển trong các cửa hàng truyền thống và các đề xuất khách hàng được cá nhân hóa thông qua email, quảng cáo tại cửa hàng và phương tiện truyền thông xã hội.
- Sản xuất: Các nhà sản xuất có thể sử dụng phân tích dữ liệu để phân tích khách hàng và phát hiện bất thường thông qua kiểm tra thị giác máy tính trên dây chuyền sản xuất.
- Viễn thông: Các nhà cung cấp dịch vụ truyền thông có thể sử dụng phân tích dữ liệu để phát hiện sự bất thường lưu lượng mạng và phân tích chuỗi thời gian để dự báo tình trạng tắc nghẽn mạng.
- Nghiên cứu y học: Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng phát hiện bất thường để cải thiện độ chính xác của hình ảnh y tế hoặc phân tích dữ liệu bệnh nhân để xác định các yếu tố nguy cơ sức khỏe mà có thể không được chú ý nếu không sử dụng tính năng này.
Đưa ra Quyết định Chiến lược Tốt hơn với Phân tích Dữ liệu và Intel
Phân tích dữ liệu do AI hỗ trợ là cần thiết cho các tổ chức muốn đảm bảo khả năng cạnh tranh và đổi mới nhiên liệu. Các doanh nghiệp chủ động hơn trong việc sử dụng dữ liệu của họ sẽ thành công hơn so với những doanh nghiệp bị tụt hậu.
Intel có thể giúp các doanh nghiệp dễ dàng triển khai các giải pháp phân tích mạnh mẽ với phần cứng hiệu năng cao được xây dựng cho AI và các giải pháp phần mềm được tối ưu hóa.
Tìm hiểu thêm về các công nghệ Intel® cho phân tích nâng cao được tăng cường AI ngay hôm nay.