Với tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ, chúng ta đang hướng tới một mạng lưới dữ liệu phức tạp và cả một tương lai mơ hồ. Trong khi đó, các ngành công nghiệp trên khắp thế giới đang cố gắng thay đổi hoàn toàn diện mạo bằng cách áp dụng một số công nghệ mang tính cách mạng như Dữ liệu lớn, Khai thác dữ liệu và Học máy. Bây giờ câu hỏi đặt ra là tại sao mọi doanh nghiệp trên toàn thế giới đều mong muốn áp dụng các công nghệ này, khái niệm cơ bản là gì và chúng khác nhau như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu.
Tại sao chúng ta cần các công nghệ như Dữ liệu lớn, Khai thác dữ liệu và Máy học?
Nhu cầu ngày càng tăng về dữ liệu và sự cạnh tranh ngày càng tăng đang buộc mỗi công ty phải triển khai những công nghệ này vào dịch vụ của họ khi chúng trao quyền cho mọi doanh nghiệp khả năng dự báo.
Biết thêm: 19 công cụ khai thác dữ liệu miễn phí tốt nhất
Cuộc sống của chúng ta đang trong quá trình chuyển đổi dần dần từ những sinh vật tự nhiên sang những sinh vật định hướng máy móc. Vì sự tồn tại của chúng ta đã chuyển sang một bước ngoặt kỹ thuật số, đồng thời khiến chúng ta nghiện công nghệ, nên việc quay đầu lại vào thời điểm này là điều không thể. Với khả năng ghi lại mọi thứ, từ chi tiết giao dịch thẻ tín dụng đến giám sát các hoạt động của bạn thông qua camera quan sát, việc ẩn mình khỏi thế giới kỹ thuật số này giờ đây dường như không thực tế.
Đối với các doanh nghiệp, hầu hết dữ liệu tài chính và hoạt động được lưu trữ trong một số loại ERP. Trong khi đó, sự gia tăng của các thiết bị đeo được đang số hóa từng nhịp tim và hơi thở của chúng ta và chuyển đổi chúng thành dữ liệu có thể sử dụng được. Giờ đây, mọi nền tảng đều đang trên đà số hóa và do đó, nếu một máy tính tuyên bố hiểu bạn hơn cả chính bạn, thì đừng ngạc nhiên.
Công nghệ có thể giúp bạn dự đoán tương lai dựa trên các mẫu hiện tại
Điện thoại thông minh của bạn biết về giờ làm việc, kiểu ngủ, thời gian của văn phòng và kế hoạch kỳ nghỉ của bạn dựa trên các đặt phòng của bạn. Vì họ đã quen với các khuôn mẫu thông thường của bạn, nên rất dễ dàng dự đoán bước đi tiếp theo của bạn và có thể cả tương lai của bạn. Tương tự như vậy, trong kinh doanh, máy móc có thể phân tích thói quen và xu hướng hành vi của khách hàng dựa trên dữ liệu có sẵn và một mẫu chung. Do đó, việc sử dụng những dữ liệu này để dự đoán tương lai của doanh nghiệp đang khiến Dữ liệu lớn, Khai thác dữ liệu và Máy học trở thành một cú hích lớn.
Bây giờ hãy tưởng tượng một tình huống, khi phương tiện của bạn thông báo đã đến lúc đi rửa xe hoặc bạn đang nhận được phiếu giảm giá vào thời điểm đó trong năm, khi bạn thường xuyên đi nghỉ. Đối với các doanh nghiệp, việc dự báo doanh số bán hàng là điều cần thiết để xác định tương lai và sự phát triển của công ty. Khi tương lai trở nên có thể dự đoán được, chúng ta luôn có thể lập kế hoạch trước và chuẩn bị cho bước đi tiếp theo.
Tuy nhiên, chính xác thì Dữ liệu lớn, Khai thác dữ liệu và Máy học là gì?
Dữ liệu lớn là gì?
Một máy duy nhất có thể quản lý dữ liệu hạn chế dựa trên khả năng của nó. Hiện tại, dữ liệu đang tích lũy với tốc độ lớn, nhường chỗ cho các siêu máy tính có thể xử lý lượng dữ liệu lớn hơn một cách dễ dàng. Nhưng đối với hệ thống Windows, mọi dữ liệu hoặc tệp có dung lượng lớn hơn 10 GB sẽ khiến toàn bộ hệ thống bị sập.
Big Data đã được phát triển để giải quyết vấn đề này. Hãy hình dung lại công nghệ này như một phần mềm đặc biệt có thể chia một tệp lớn thành các tệp nhỏ hơn để chúng có thể được xử lý dễ dàng trên nhiều máy. Phương pháp phân chia và kết hợp các phần dữ liệu được gọi là MapReduce và khung phần mềm được sử dụng cho quy trình này được gọi là Hadoop.
Hadoop chịu trách nhiệm giải quyết những vấn đề cơ bản này với sự trợ giúp của một số công cụ như Zookeeper, Pig và Hive. Hadoop cùng với các công cụ liên quan của nó thường được ký hiệu là “Công nghệ dữ liệu lớn”.
Hiểu về máy học
Với Dữ liệu lớn, chúng tôi hiểu cách xử lý một phần thông tin bằng cách sử dụng khung phần mềm nhất định. Bây giờ, đến với Học máy, sử dụng Thuật toán để xác định các yếu tố nhất định.
Chẳng hạn, hãy tưởng tượng rằng mẩu thông tin được xử lý đó chứa dữ liệu về một nhóm hành vi mua hàng của khách hàng. Bất kỳ phân tích thống kê nào về chúng đều cho phép chúng tôi dự đoán mô hình mua hàng ở mức cơ bản.
Bây giờ, nếu mục đích là kiểm tra mối tương quan giữa các loại người mua sắm khác nhau hoặc bạn muốn khái quát hóa thói quen của một khách hàng cụ thể hoặc để dự đoán giới tính hoặc độ tuổi của bất kỳ khách hàng nào, thì bạn sẽ cần một mô hình phức tạp hơn được gọi là Thuật toán. Nó cho phép bạn hiểu và sử dụng Máy học một cách chi tiết, nhờ các thuật toán được phát triển cho mục đích Khai thác dữ liệu như hồi quy logistic, lọc cộng tác, cây quyết định, v.v.
Khai thác dữ liệu là gì?
Với sự trợ giúp của các thuật toán Học máy, dữ liệu hiện tại có thể được sử dụng để dự báo và do đó, Khai thác dữ liệu được kết nối chặt chẽ với Học máy.
Điểm mạnh của bất kỳ thuật toán Machine Learning nào phụ thuộc rất nhiều vào việc cung cấp các bộ dữ liệu khổng lồ. Hãy luôn nhớ rằng bất kể thuật toán có tiên tiến đến đâu, không thể đưa ra dự báo kích thích nào từ các dòng dữ liệu hạn chế. Công nghệ Dữ liệu lớn là nền tảng của Học máy và với sự trợ giúp của Học máy, người ta có thể thu được những hiểu biết hữu ích từ các bộ dữ liệu hiện có và đây là Khai thác dữ liệu.