Ronald Schmelzer, Cognilytica
Các nhà khoa học dữ liệu tham gia vào các ứng dụng khác nhau để phân tích dữ liệu và tạo ra công nghệ. Sau đây là tám ứng dụng phổ biến, với các ví dụ từ các tổ chức và ngành công nghiệp khác nhau.
Sự phát triển của khoa học dữ liệu và các hình thức phân tích tiên tiến đã làm phát sinh một loạt các ứng dụng đang cung cấp thông tin chi tiết và giá trị kinh doanh tốt hơn trong doanh nghiệp. Đặc biệt, các thực hành, phương pháp luận, công cụ và công nghệ khoa học dữ liệu mang lại cho các tổ chức khả năng họ cần để thu được thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu có tính biến động cao ngày càng tăng.
Công cụ dữ liệu lớn cung cấp sức mạnh cần thiết để thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu cho các ứng dụng đa dạng như mô hình dự đoán, nhận dạng mẫu, phát hiện bất thường, cá nhân hóa, AI đàm thoại và các hệ thống tự trị. Thật vậy, khoa học dữ liệu và các nhà khoa học dữ liệu đã nâng tầm thứ từng được coi là một khía cạnh hàn lâm khó hiểu của CNTT đến nay trở thành một phần cốt lõi trong cách các tổ chức hoạt động.
Trong khi nhiều loại tổ chức khác nhau hiện đang triển khai các ứng dụng phân tích được thúc đẩy bởi khoa học dữ liệu, các ứng dụng đó chủ yếu tập trung vào các lĩnh vực đã chứng minh được giá trị của chúng trong thập kỷ qua. Bằng cách tìm hiểu sâu hơn về chúng, các doanh nghiệp có thể đạt được những lợi ích bao gồm lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ kinh doanh; phục vụ khách hàng, người dân, người dùng và bệnh nhân tốt hơn; và khả năng đáp ứng hiệu quả hơn với môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng đòi hỏi sự thích ứng liên tục.
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn tám ứng dụng khoa học dữ liệu phổ biến.
Phát hiện bất thường
Một ứng dụng mạnh mẽ của khoa học dữ liệu là việc sử dụng phân tích thống kê để phát hiện những điểm bất thường trong tập dữ liệu, đặc biệt là những tập dữ liệu lớn. Mặc dù có thể là một bài tập hơi đơn giản để sắp xếp dữ liệu vào các cụm hoặc nhóm và sau đó xác định các ngoại lệ khi xử lý một lượng nhỏ dữ liệu, nhiệm vụ này trở nên khó khăn hơn đáng kể đối với các tổ chức phải phân tích lượng petabyte hoặc exabyte dữ liệu.
Ví dụ, các công ty dịch vụ tài chính ngày càng bị thách thức trong việc phát hiện hành vi gian lận chi tiêu trong dữ liệu giao dịch tiếp tục bùng nổ về số lượng và sự đa dạng của nó. American Express là công ty tiên phong ban đầu trong việc áp dụng các phương pháp và kỹ thuật khoa học dữ liệu vào dữ liệu lớn trong thời gian thực để phát hiện gian lận và các mục đích sử dụng khác, cho phép công ty nhanh chóng phản ứng với các sự kiện và thay đổi. Phát hiện bất thường cũng hữu ích trong các nhiệm vụ như ngăn chặn các cuộc tấn công mạng và giám sát hiệu suất của hệ thống CNTT và để loại bỏ các giá trị ngoại lệ trong tập dữ liệu để tăng độ chính xác của phân tích.
Nhận dạng mẫu
Tương tự như vậy, xác định các mẫu trong tập dữ liệu là một nhiệm vụ khoa học dữ liệu cốt lõi. Ví dụ, nhận dạng mẫu giúp các nhà bán lẻ và công ty thương mại điện tử phát hiện ra xu hướng trong hành vi mua hàng của khách hàng. Việc cung cấp sản phẩm phù hợp và đảm bảo độ tin cậy của chuỗi cung ứng là điều quan trọng đối với các tổ chức muốn giữ cho khách hàng của họ hài lòng – và thay vào đó ngăn họ mua hàng từ các đối thủ cạnh tranh.
Các công ty như Amazon và Walmart từ lâu đã sử dụng các phương pháp tiếp cận khoa học dữ liệu để khám phá các mô hình mua hàng. Trong một ví dụ ban đầu khá thú vị, Walmart nhận thấy rằng nhiều khách hàng mua hàng nhằm đề phòng sắp có bão hoặc bão nhiệt đới cũng mua bánh Pop-Tart dâu tây. Những mối tương quan như vậy, thường là bất ngờ, có thể giúp thúc đẩy chiến lược mua hàng, quản lý hàng tồn kho và tiếp thị hiệu quả hơn.
Nhận dạng mẫu bởi các nhà khoa học dữ liệu cũng có nhiều trường hợp sử dụng khác. Ví dụ, nó có thể hỗ trợ giao dịch chứng khoán, quản lý rủi ro, chẩn đoán tình trạng y tế, phân tích địa chấn và những thứ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính.
Mô hình dự đoán
Ngoài việc phát hiện các mẫu và ngoại lệ, khoa học dữ liệu còn nhằm mục đích làm cho mô hình dự đoán chính xác hơn. Mặc dù phân tích dự đoán đã tồn tại trong nhiều thập kỷ, khoa học dữ liệu áp dụng học máy và các phương pháp tiếp cận thuật toán khác cho các tập dữ liệu lớn để cải thiện khả năng ra quyết định bằng cách tạo ra các mô hình dự đoán tốt hơn hành vi của khách hàng, rủi ro tài chính, xu hướng thị trường và hơn thế nữa.
Các ứng dụng phân tích dự đoán được sử dụng trong một loạt các ngành, bao gồm dịch vụ tài chính, bán lẻ, sản xuất, chăm sóc sức khỏe, du lịch và chính phủ. Ví dụ, các nhà sản xuất sử dụng hệ thống bảo trì tiên đoán để giúp giảm sự cố thiết bị và cải thiện thời gian hoạt động sản xuất. Các nhà sản xuất máy bay Boeing và Airbus cũng phụ thuộc vào việc bảo trì dự đoán để cải thiện tính sẵn sàng của đội bay của họ. Tương tự như vậy, Chevron, BP và các công ty khác trong lĩnh vực năng lượng sử dụng mô hình dự đoán để cải thiện độ tin cậy của thiết bị trong các điều kiện mà việc bảo trì tốn kém, khó khăn và tốn kém.
Ngoài ra, nhiều tổ chức đang sử dụng sức mạnh dự đoán của khoa học dữ liệu để cải thiện dự báo kinh doanh. Ví dụ, các phương pháp tiếp cận công thức để mua hàng của các nhà sản xuất và nhà bán lẻ đã thất bại khi đối mặt với những thay đổi đột ngột trong chi tiêu của người tiêu dùng và doanh nghiệp do đại dịch COVID-19 gây ra. Tuy nhiên, ở các công ty hướng tới tương lai, những hệ thống dễ vỡ này đã được thay thế bằng các ứng dụng dự báo theo hướng dữ liệu có khả năng đáp ứng tốt hơn với hành vi đang phát triển của khách hàng.
Công cụ đề xuất và hệ thống cá nhân hóa
Khách hàng và người dùng thường hài lòng nhất khi sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu hoặc sở thích của họ – đặc biệt là nếu họ có thể nhận được đúng sản phẩm vào đúng thời điểm trên kênh phù hợp, với ưu đãi phù hợp được truyền đạt bằng cách sử dụng đúng thông điệp và quyền mức độ dịch vụ và sự chú ý. Và giữ cho khách hàng hài lòng và gắn bó có nghĩa là họ có thể sẽ tiếp tục quay lại.
Tuy nhiên, theo truyền thống, rất khó để điều chỉnh các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng cá nhân; làm như vậy là quá tốn thời gian và chi phí. Do đó, hầu hết các hệ thống cá nhân hóa các dịch vụ hoặc đề xuất các mặt hàng cần phải nhóm mọi người vào các nhóm khái quát đặc điểm của họ. Mặc dù cách tiếp cận này vẫn tốt hơn là không có sự tùy chỉnh nào cả, nhưng nó vẫn chưa thực sự tối ưu.
May mắn thay, sự kết hợp của khoa học dữ liệu, học máy và dữ liệu lớn hiện cho phép các tổ chức xây dựng hồ sơ chi tiết về khách hàng cá nhân. Theo thời gian, hệ thống của họ có thể tìm hiểu sở thích của mọi người và kết hợp chúng với những người khác có cùng sở thích – một cách tiếp cận được gọi là siêu cá nhân hóa.
Các công ty như Home Depot, Lowe’s và Netflix sử dụng các kỹ thuật siêu cá nhân hóa được thúc đẩy bởi khoa học dữ liệu để tập trung tốt hơn các dịch vụ của họ cho khách hàng thông qua các công cụ đề xuất và tiếp thị được cá nhân hóa. Các công ty dịch vụ tài chính cũng đang đưa ra các đề nghị siêu cá nhân hóa cho khách hàng, trong khi các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang sử dụng phương pháp tiếp cận để cung cấp các phương pháp điều trị và chăm sóc cho bệnh nhân và các tổ chức giáo dục đang cung cấp phương pháp học tập thích ứng và phù hợp cao cho sinh viên.
Phân loại và tạo nhóm
Các công cụ khoa học dữ liệu đã cho thấy khả năng thực sự để sắp xếp thông qua khối lượng lớn dữ liệu và phân loại hoặc phân nhóm các đối tượng dựa trên các đặc điểm đã học. Điều này đặc biệt hữu ích với dữ liệu phi cấu trúc. Trong khi dữ liệu có cấu trúc có thể dễ dàng tìm kiếm và truy vấn thông qua một lược đồ, thì dữ liệu phi cấu trúc khó xử lý và phân tích hơn nhiều. Email, tài liệu, hình ảnh, video, tệp âm thanh, văn bản và thông tin nhị phân thuộc mọi loại là các dạng dữ liệu phi cấu trúc. Cho đến gần đây, việc khai thác dữ liệu đó để có những thông tin chi tiết có giá trị được chứng minh là một thách thức.
Sự xuất hiện của phương pháp học sâu, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích các tập dữ liệu lớn, đã cho phép các tổ chức thực hiện phân tích dữ liệu phi cấu trúc tốt hơn, từ các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh, đối tượng và âm thanh đến phân loại dữ liệu dựa trên loại tài liệu. Ví dụ: các nhóm khoa học dữ liệu có thể huấn luyện các hệ thống học sâu để nhận ra các hợp đồng và hóa đơn giữa hàng đống tài liệu và thực hiện các loại nhận dạng thông tin khác nhau.
Các cơ quan chính phủ cũng đang tham gia vào các ứng dụng phân loại và phân nhóm được hỗ trợ bởi khoa học dữ liệu. Các ví dụ bao gồm NASA sử dụng nhận dạng hình ảnh để giúp khám phá những hiểu biết sâu sắc hơn về các vật thể trong không gian và Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ tự động phân loại thương tích tại nơi làm việc dựa trên phân tích các báo cáo sự cố.
Phân tích hành vi và cảm xúc
Dựa trên khả năng phân tích dữ liệu của hệ thống học máy và học sâu, các nhà khoa học dữ liệu đang đào sâu qua hàng loạt dữ liệu để hiểu được cảm xúc của khách hàng hoặc người dùng và hành vi của họ.
Thông qua các ứng dụng phân tích tình cảm và phân tích hành vi, khoa học dữ liệu cho phép các tổ chức xác định hiệu quả hơn các mô hình mua và sử dụng cũng như biết mọi người nghĩ gì về sản phẩm và dịch vụ cũng như mức độ hài lòng của họ với trải nghiệm của họ. Các ứng dụng này cũng có thể phân loại tình cảm và hành vi của khách hàng và theo dõi cách họ thay đổi theo thời gian.
Các công ty du lịch và khách sạn đã áp dụng cách tiếp cận mạnh mẽ này để phân tích tình cảm để xác định những khách hàng đã có trải nghiệm tích cực hoặc tiêu cực cao để họ có thể phản hồi nhanh chóng. Các hoạt động thực thi pháp luật cũng khai thác vào phân tích tình cảm và hành vi để phát hiện các sự cố, tình huống và xu hướng khi chúng xuất hiện và phát triển – ví dụ: bằng cách phân tích các bài đăng trên mạng xã hội.
Hệ thống hội thoại
Một trong những ứng dụng đầu tiên của học máy là sự phát triển của một chatbot có thể có các cuộc trò chuyện giống như thật mà không cần sự can thiệp của con người. Trên thực tế, Bài kiểm tra Turing, được nhà tiên phong về máy tính Alan Turing nghĩ ra vào năm 1950, sử dụng một định dạng hội thoại để chỉ ra liệu một hệ thống có thể bắt chước trí thông minh của con người hay không. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi các tổ chức đang tìm kiếm chatbots và các hệ thống đàm thoại khác để giúp tăng cường quy trình công việc hiện có và đảm nhận một số nhiệm vụ do con người xử lý trước đây.
Khoa học dữ liệu đã rất hữu ích trong việc làm cho các hệ thống hội thoại trở nên hữu ích cho các doanh nghiệp. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán học máy để đào tạo các hệ thống này trên một lượng lớn văn bản để chúng có thể lấy các mẫu hội thoại từ dữ liệu. Kết hợp với công nghệ NLP tiên tiến, các chatbot, đại lý thông minh và trợ lý giọng nói hiện đang xuất hiện ở khắp mọi nơi từ điện thoại, trang web đến xe hơi để tham gia vào các tương tác cả văn bản và giọng nói với mọi người – ví dụ: để tìm thông tin, giúp xử lý giao dịch và cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng.
Hệ thống tự trị
Nhắc đến ô tô, một trong những giấc mơ từ lâu của những người đam mê AI là ô tô tự lái. Sẽ thật tuyệt nếu bạn ngồi trên một chiếc ô tô hoặc xe tải và để nó lái trong khi bạn làm những việc khác mà không cần phải chú ý đến những gì đang xảy ra trên đường? Khoa học dữ liệu đang đóng một vai trò lớn trong sự phát triển không ngừng của các phương tiện tự hành, cũng như rô bốt điều khiển bằng AI và các máy móc thông minh khác
Có vô số thách thức trong việc biến các hệ thống tự quản thành hiện thực. Ví dụ: trong ô tô, các công cụ nhận dạng hình ảnh phải được đào tạo để xác định tất cả các loại yếu tố liên quan: đường, ô tô khác, thiết bị điều khiển giao thông, người đi bộ và bất kỳ thứ gì khác có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm lái xe thành công. Hơn nữa, hệ thống tự lái cần biết cách đưa ra quyết định trong tích tắc và dự đoán chính xác điều gì sẽ xảy ra dựa trên phân tích dữ liệu thời gian thực. Các nhà khoa học dữ liệu đang sản xuất các mô hình học máy có thể hoạt động phối hợp để giúp làm cho các phương tiện tự hành hoàn toàn khả thi hơn.
Tương lai của các ứng dụng khoa học dữ liệu
Sức mạnh của khoa học dữ liệu đã được áp dụng cho nhiều lĩnh vực mà sự kết hợp của quản lý dữ liệu lớn, dữ liệu bao trùm, thống kê, học máy và các lĩnh vực khác có thể được sử dụng để mang lại hiệu quả to lớn. Khi việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật khoa học dữ liệu tiếp tục được mở rộng trong doanh nghiệp, các loại ứng dụng mà chúng kích hoạt cũng sẽ tăng theo.
Thật vậy, trong khi CIO và CTO là hai trong số những vai trò quan trọng nhất trong các tổ chức hiện nay, sự xuất hiện và ngày càng nổi bật của giám đốc dữ liệu – thường chịu trách nhiệm về các sáng kiến khoa học dữ liệu, ngoài các chức năng khác – cho thấy giá trị doanh nghiệp nhận được là bao nhiêu. nắm chắc về cung cấp dữ liệu. Theo nhiều cách, việc áp dụng thành công khoa học dữ liệu để khám phá những hiểu biết và kiến thức quan trọng cho doanh nghiệp có thể còn quan trọng hơn các hệ thống hoạt động tạo ra dữ liệu. Xét cho cùng, đó là dữ liệu thực sự thúc đẩy doanh nghiệp hiện đại.
Nguồn: Techtarget
