Khoa học dữ liệu có thể thay đổi trật tự thế giới. Với sự phát triển nhanh vượt bậc, những công nghệ liên quan đến dữ liệu đóng góp rất nhiều đến sự thành bại của doanh nghiệp và cách nền kinh tế vận hành. Trong bài viết này, hãy cùng điểm qua những ứng dụng mà khoa học dữ liệu đem lại trong vài năm gần đây nhé!
1. Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong phát hiện những điểm bất thường
Một ứng dụng mạnh mẽ của khoa học dữ liệu là sử dụng phân tích thống kê để phát hiện các điểm bất thường trong các bộ dữ liệu, đặc biệt là những bộ dữ liệu lớn. Việc ghép dữ liệu thành các cụm rồi xác định những yếu tố đáng chú ý khá đơn giản với lượng dữ liệu nhỏ, nhưng với một lượng dữ liệu lớn, nhiệm vụ này trở nên khó khăn hơn đáng kể.
Ví dụ, các công ty dịch vụ tài chính ngày càng gặp khó khăn trong việc phát hiện hành vi chi tiêu gian lận trong dữ liệu giao dịch khi lượng dữ liệu này liên tục tăng. Vì thế, American Express đã tiên phong áp dụng các kỹ thuật và phương pháp khoa học dữ liệu vào dữ liệu lớn trong thời gian thực để phát hiện gian lận, giúp công ty có khả năng phản ứng nhanh chóng đối với 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 theo dõi hiệu suất của các hệ thống IT, cũng như loại bỏ các giá trị ngoại lệ trong các bộ dữ liệu, từ đó tăng độ chính xác khi phân tích.
2. Ứng dụng của khoa học dữ liệu trong nhận diện vòng lặp/thói quen của khách hàng
Tương tự, việc nhận diện các quy trình, điểm chung từ các tập dữ liệu là nhiệm vụ cơ bản của khoa học dữ liệu. Ví dụ, nhận diện những hoạt động lặp lại giúp các nhà bán lẻ và người mua giúp công ty thương mại điện tử nhận biết xu hướng trong hành vi của khách hàng mục tiêu. Các công ty này sau đó sẽ phát triển chính sách và dịch vụ phù hợp để giữ chân khách.
Các công ty lớn như Amazon và Walmart đã lâu đã sử dụng các phương pháp khoa học dữ liệu để khám phá các điểm chung trong quy trình mua sắm. Đơn cử, Walmart nhận thấy một điều khá thú vị là nhiều khách hàng mua sắm bánh quy trước bão nên đẩy mạnh sản phẩm này mỗi khi có dự báo bão. Những phát hiện về thói quen mua sắm như vậy có thể giúp thúc đẩy chiến lược mua sắm, quản lý hàng tồn kho và tiếp thị hiệu quả hơn.
Ngoài ra, nhận diện vòng lặp cũng có nhiều ứng dụng khác trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, như hỗ trợ giao dịch chứng khoán, quản lý rủi ro, chẩn đoán các điều kiện y tế, phân tích địa chấn và các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận dạng giọng nói và thị giác máy tính.
3. Ứng dụng machine learning trong dự đoán tương lai
Ngoài việc nhận diện các điểm khác biệt cũng như những vòng lặp, khoa học dữ liệu còn làm cho quá trình dự đoán về những sự kiện sắp tới chính xác hơn. Khoa học dữ liệu sử dụng machine learning và các thuật toán phức tạp khác trên các tập dữ liệu lớn để cải thiện khả năng ra quyết định. Các chuyên gia dữ liệu sẽ có thể tạo ra những mô hình dự đoán tốt hơn về hành vi của khách hàng, rủi ro tài chính, xu hướng thị trường và nhiều hơn nữa.
Các ứng dụng của phân tích dự đoán được sử dụng rộng rãi trong nhiều 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 dưỡng dự đoán để giúp giảm thiểu sự cố của thiết bị và cải thiện thời gian hoạt động sản xuất. Các hãng sản xuất máy bay như Boeing và Airbus cũng dùng phương pháp dữ liệu dự đoán để cải thiện sẵn có của đội máy bay của họ.
Tương tự, Chevron, BP và các công ty khác trong ngành năng lượng cũng sử dụng mô hình dự đoán để cải thiện độ tin cậy của thiết bị trong các môi trường bảo dưỡng khó khăn và đắt đỏ.
Ngoài ra, ngày càng nhiều tổ chức sử dụng sức mạnh của khoa học dữ liệu để cải thiện dự báo trong kinh doanh. Ví dụ, các dự đoán về hành vi mua sắm của các nhà sản xuất và nhà bán lẻ lớn đã hoàn toàn thất bại trước sự thay đổi đột ngột trong hành vi chi tiêu của người tiêu dùng vì đại dịch COVID-19.
Điều đó khiến các công ty tiên tiến đã thiết lập các ứng dụng dự báo dựa trên dữ liệu, đưa ra những giả định và dự báo hành vi khách hàng trong các giả định đó. Từ đấy, phản ứng tốt hơn trước những sự kiện lớn xảy ra đột ngột.
→ Có thể bạn quan tâm: Machine Learning là gì? Khái niệm, phân loại và ứng dụng của Machine Learning
4. Ứng dụng deep learning để hỗ trợ cho quy trình customized – cá nhân hóa sản phẩm
Người dùng luôn muốn nhận được sản phẩm phù hợp, đúng lúc, thông qua kênh thích hợp, với ưu đãi phù hợp, thông điệp chính xác và cùng một cấp độ dịch vụ và chú ý đúng. Khi sản phẩm và dịch vụ được làm sao để phản ánh đúng nhu cầu đó, họ mới cảm thấy hài lòng và muốn quay lại.
Tuy nhiên, việc làm cho sản phẩm và dịch vụ phù hợp với từng người cá nhân rất khó khăn và tốn kém. Nhiều hệ thống cá nhân hóa cần phải nhóm người dùng vào các nhóm tổng quát hóa đặc điểm của họ.
Nhờ sự kết hợp giữa khoa học dữ liệu, machine learning và dữ liệu lớn cho phép các tổ chức xây dựng hồ sơ chi tiết về từng khách hàng. Hệ thống có thể học từ sở thích của người dùng và tìm ra những người có sở thích tương tự – một phương pháp được gọi là siêu cá nhân hóa.
Đơn cử, các công ty như Home Depot, Lowe’s và Netflix sử dụng cách tiếp cận này để tập trung hơn vào nhu cầu của khách hàng thông qua việc đề xuất sản phẩm và tiếp thị cá nhân hóa. Các công ty tài chính cũng đang sử dụng ưu đãi siêu cá nhân hóa cho khách hàng, các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang cung cấp phác đồ điều trị cho bệnh nhân, còn các tổ chức giáo dục đang mang đến học tập phù hợp, linh hoạt cho từng học sinh.
→ Có thể bạn quan tâm: Deep Learning là gì?
5. Ứng dụng deep learning để phân loại dữ liệu tốt hơn
Công cụ của khoa học dữ liệu giờ đã có khả năng sắp xếp và nhóm dữ liệu dựa trên những đặc điểm đã học, đặc biệt là đối với dữ liệu không có tổ chức cụ thể. Dữ liệu có tổ chức dễ dàng tìm kiếm và truy vấn thông qua một quy trình. Ngược lại, những dữ liệu không có tổ chức, như email, tài liệu, hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và thông tin nhị phân gặp rất nhiều khó khăn khi xử lý.
Việc tìm kiếm thông tin hữu ích trong dữ liệu không có tổ chức vẫn là một thách thức cho đến khi xuất hiện công nghệ Deep – learning. Đây là một phương pháp sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để phân tích lượng lớn dữ liệu, giúp đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu thiếu tổ chức. Deep- learning có thể nhận biết hình ảnh, đối tượng và âm thanh cũng như phân loại dữ liệu dựa trên loại tài liệu như nhận diện hợp đồng và hóa đơn…
Các chính phủ cũng đã dần sử dụng khoa học dữ liệu để phân loại và nhóm dữ liệu. NASA sử dụng nhận dạng hình ảnh để giúp tìm kiếm thông tin chi tiết về các đối tượng trong vũ trụ, và Cơ quan Thống kê Lao động Hoa Kỳ tự động hóa việc phân loại các vụ tai nạn lao động dựa trên phân tích báo cáo về sự cố.
6. Ứng dụng data science trong phân tích tâm trạng và hành vi
Tận dụng khả năng phân tích dữ liệu của hệ thống machine learning và deep-learning, các nhà khoa học dữ liệu đang dần đào sâu để hiểu về tâm trạng và hành vi của khách hàng hoặc người sử dụng.
Thông qua các ứng dụng phân tích tâm trạng và phân tích hành vi, khoa học dữ liệu giúp các tổ chức nhận biết mẫu mua sắm và sử dụng một cách hiệu quả hơn, cũng như biết được ý kiến của người dùng về sản phẩm và dịch vụ cùng mức hài lòng của họ. Những ứng dụng này cũng có thể phân loại tâm trạng và hành vi của khách hàng và theo dõi sự thay đổi của họ qua thời gian.
Các công ty du lịch và nhà hàng đã áp dụng phương pháp mạnh mẽ này trong phân tích tâm trạng để nhận diện khách hàng có trải nghiệm rất tích cực hoặc tiêu cực, từ đó phản ứng nhanh chóng. Các hoạt động thi hành pháp luật cũng sử dụng phân tích tâm trạng và hành vi để phát hiện các sự kiện, 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.
7. Ứng dụng data science để cải thiện hệ thống Chatbot
Một trong những ứng dụng sớm nhất của machine learning là việc phát triển chatbot có khả năng trò chuyện một cách tự nhiên mà không cần sự can thiệp của con người. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng thuật toán học máy để đào tạo những hệ thống này trên lượng lớn văn bản để chúng có thể rút ra các mẫu trò chuyện tự động.
Kết hợp với công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, chatbot, trợ lý thông minh và trợ lý ảo giờ đây xuất hiện khắp mọi nơi, từ điện thoại và trang web đến ô tô để tham gia cả trong các tương tác dựa trên văn bản và giọng nói với con người, ví dụ như để tìm kiếm thông tin, hỗ trợ xử lý giao dịch và cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng.
8. Ứng dụng khoa học dữ liệu trong tối ưu hệ thống tự động
Khoa học dữ liệu đang đóng một vai trò lớn trong quá trình phát triển liên tục của các phương tiện tự động, cũng như các robot được động viên bằng Trí tuệ Nhân tạo khác và các máy móc thông minh khác.
Lấy ví dụ về chiếc xe hơi tự lái. Để xe tự vận hành, các công cụ nhận diện hình ảnh phải được đào tạo để nhận diện tất cả các yếu tố liên quan: đường, các xe khác, các thiết bị kiểm soát giao thông, người đi bộ và bất cứ thứ gì khác có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm lái xe thành công.
Hơn nữa, các hệ thống tự lái cần biết cách đưa ra quyết định trong nháy mắt và dự đoán một cách chính xác những gì sẽ xảy ra dựa trên phân tích dữ liệu thời gian thực. Các nhà khoa học dữ liệu đang tạo ra các mô hình học máy có thể hợp tác để giúp làm cho việc có xe tự động hoàn toàn trở nên khả thi hơn.
Nhìn chung, khoa học dữ liệu đã, đang và sẽ còn tạo ra những thay đổi to lớn về doanh nghiệp nói riêng và cả nền kinh tế nói chung. Việc học về khoa học dữ liệu và phát triển các phòng ban liên quan đến lĩnh vực này là điều các công ty cần phải cân nhắc dù sớm hay muộn.
→ Trau dồi các kiến thức và kỹ năng cần thiết qua chương trình thạc sĩ khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
