Một số công ty được xây dựng ngay từ đầu để tận dụng ngành khoa học dữ liệu nhưng cũng có những công ty khác cần thực hiện một số thay đổi cơ sở hạ tầng quan trọng để khoa học dữ liệu hoạt động hiệu quả với họ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi tìm hiểu 5 giai đoạn áp dụng khoa học dữ liệu mà các công ty sẽ trải qua để tận dụng thế mạnh của khoa học dữ liệu.
Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu, các giai đoạn phát triển ngành dữ liệu mà công ty bạn đang làm sẽ ảnh hưởng lớn đến loại công việc mà bạn làm. Nếu bạn là người quản lý khoa học dữ liệu hoặc người phụ trách chiến lược dữ liệu cho công ty của bạn, bài viết này có thể đóng vai trò là bản đồ để đưa tổ chức của bạn lên cấp độ tiếp theo.
Giai đoạn 1: Thu thập dữ liệu
Đây là nền tảng của vòng đời áp dụng khoa học dữ liệu. Nếu công ty của bạn không có dữ liệu chất lượng, thì bạn không thể thực hiện khoa học dữ liệu chất lượng cao. Các tổ chức ở giai đoạn này nhận ra rằng dữ liệu có thể quan trọng trong quá trình thực hiện để họ bắt đầu thu thập nó. Các công nghệ thu thập dữ liệu có thể là nhập tay, tự động hoá, IoT, số hoá,…
Hầu hết các công ty đã và đang ở giai đoạn này và họ nhận thấy đây là giai đoạn cơ bản nhất và là nền tảng của chiến lược dữ liệu của doanh nghiệp.
Giai đoạn 2: Tập hợp dữ liệu
Thu thập dữ liệu là không đủ. Các tổ chức nhận ra rằng dữ liệu thu thập là vô ích trừ khi nó được làm sạch và được tổ chức. Các nhà khoa học và phân tích dữ liệu có thể làm việc với dữ liệu lộn xộn, nhưng thông thường, nó cần ít nhất các thông tin cơ bản có thể làm việc được.
Các công ty trong giai đoạn này thường thuê một kiến trúc sư dữ liệu và bắt đầu di chuyển dữ liệu của họ vào một số cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu.
Giai đoạn này có thể tốn nhiều chi phí hơn mọi người mong đợi. Dữ liệu có thể được thu thập theo nhiều cách bởi nhiều hệ thống khác nhau. Các kỹ sư dữ liệu cần phải lấy tất cả các dữ liệu này và định dạng lại nó để nó được gắn kết.
Giai đoạn 3: Phân tích Insight
Các công ty nhận ra rằng dữ liệu có thể giúp họ cải thiện việc ra quyết định. Ở giai đoạn này, những hiểu biết thường được mô tả và dựa trên các xu hướng được tìm thấy trong các bảng trụ. Việc ra quyết định của con người đang được bổ sung với cái nhìn sâu sắc phân tích. Công việc này thường có thể được thực hiện bởi một nhóm các nhà phân tích.
Ví dụ về loại thông tin hiểu biết này thường được thấy trong tài chính hoặc tiếp thị. Các công ty phân khúc khách hàng và bán các sản phẩm khác nhau ở các thị trường khác nhau dựa trên loại phân tích này.
Giai đoạn 4: Phân tích nâng cao
Bạn bắt đầu sử dụng các mô hình machine learning tiên tiến hơn để cải thiện việc ra quyết định. Giai đoạn này được đặc trưng bởi các mô hình đưa ra quyết định với sự giám sát của con người. Các tổ chức cần phải đầu tư và tin tưởng vào nhóm khoa học dữ liệu của họ để có được giai đoạn này hiệu qảu. Ở cấp độ này, các nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng.
Phân tích nâng cao coi khoa học dữ liệu giống như một sản phẩm. Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các nghiên cứu và mô hình được sử dụng bởi chính họ hoặc người khác.
Một ví dụ cho điều này : một công ty vận tải đường bộ chế tạo một mô hình dự đoán khi nào sẽ cần lốp mới cho các phương tiện. Mô hình này, kết hợp với đánh giá của con người, sẽ ra lệnh khi lốp xe được thay đổi.
Giai đoạn 5: Phân tích tích hợp
Giai đoạn cuối cùng của hệ thống phân cấp lưu loát dữ liệu là tích hợp toàn bộ khoa học dữ liệu vào một số lĩnh vực kinh doanh. Tại đây, các mô hình machine learning được đưa vào sản xuất và đang đưa ra quyết định mà không cần sự giám sát của con người ngay tức thời. Ở giai đoạn này, các nhà khoa học dữ liệu của bạn (hoặc các kỹ sư máy học) đang làm việc với nhóm kỹ thuật, kinh doanh của bạn để biến khoa học dữ liệu thành một dịch vụ.
Tích hợp phân tích xem khoa học dữ liệu như một dịch vụ. Một ví dụ về điều này là một hệ thống đề xuất cho một site trực tuyến cho khách hàng thấy các sản phẩm khác nhau dựa trên sở thích và giao dịch mua trước đây của họ.
Nguồn : Ken Jee
Công ty của bạn đang ở giai đoạn nào ? Bạn đã có chiến lược dữ liệu gì cho doanh nghiệp của bạn chưa ?
Vietnamese
Chinese (Simplified)
English
French
Japanese