post
Data Analyst
Thông tin hữu ích
30

Top 4 xu hướng phân tích dữ liệu nổi bật năm 2024

Phân tích dữ liệu là quá trình tiếp nhận, sàng lọc và khai thác dữ liệu tối đa để phát hiện ra thông tin hữu ích đối với doanh nghiệp. Vậy xu hướng phân tích dữ liệu hiện nay là gì, cùng tìm hiểu cụ thể ở bài viết dưới đây nhé!

1. Trí tuệ nhân tạo và học máy

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong xu hướng phân tích dữ liệu hiện nay. Việc tích hợp các công nghệ này vào quy trình phân tích dữ liệu không chỉ giúp tăng hiệu quả mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong việc khai thác giá trị từ dữ liệu. Cụ thể:

  • Tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu: AI & ML có khả năng tự động hóa các công đoạn phân tích dữ liệu, từ việc thu thập, làm sạch, đến phân tích và báo cáo. Từ đó, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu được tối đa những sai sót do con người gây ra.
  • Phân tích dự đoán: Học máy cho phép xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử. Các thuật toán của học máy có thể dự đoán xu hướng, hành vi người tiêu dùng và sự kiện trong tương lai với độ chính xác cao. Chẳng hạn, trong lĩnh vực tài chính, ML được sử dụng để dự đoán giá cổ phiếu, phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro tín dụng.
  • Phân tích dữ liệu phi cấu trúc: Trí tuệ nhân tạo và học máy có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, hình ảnh, âm thanh. Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp hiểu và phân tích văn bản, trong khi thị giác máy tính (computer vision) giúp phân tích hình ảnh và video.
  • Phát hiện bất thường: Các mô hình ML có thể phát hiện ra nhanh chóng các mẫu dữ liệu bất thường, giúp nhận diện các vấn đề như gian lận, lỗi thiết bị hoặc các sự kiện bất thường trong dữ liệu sản xuất của doanh nghiệp.
  • Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: AI và ML giúp tạo ra các hệ thống cá nhân hóa như gợi ý sản phẩm, nội dung, hoặc dịch vụ dựa trên hành vi và sở thích của người dùng. Chẳng hạn, các nền tảng thương mại điện tử sử dụng ML để đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua sắm của khách hàng.
  • Tối ưu hóa quy trình kinh doanh: AI & ML có thể tối ưu hóa các quy trình kinh doanh thông qua phân tích dữ liệu hiệu quả hơn, từ đó giúp cải thiện hiệu suất và giảm chi phí. Chẳng hạn, trong quản lý chuỗi cung ứng, ML có thể dự đoán nhu cầu sản phẩm và tối ưu hóa lộ trình vận chuyển.

 

AI & ML có thể tối ưu hóa các quy trình kinh doanh

AI & ML có thể tối ưu hóa các quy trình kinh doanh

2. Phân tích dữ liệu thời gian thực

Phân tích dữ liệu thời gian thực là một phần quan trọng của xu hướng phân tích dữ liệu hiện đại. Nó cung cấp cho các doanh nghiệp khả năng phản ứng nhanh chóng, chính xác, nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra lợi thế cạnh tranh.

 

Với sự phát triển của công nghệ và hạ tầng, việc triển khai, tận dụng phân tích dữ liệu thời gian thực sẽ ngày càng trở nên phổ biến, thiết yếu trong mọi lĩnh vực như:

  • An ninh mạng: Giám sát và phát hiện các mối đe dọa an ninh trong thời gian thực, giúp ngăn chặn các cuộc tấn công trước khi chúng gây ra thiệt hại.
  • Tài chính: Phân tích dữ liệu thị trường trong thời gian thực để đưa ra quyết định giao dịch nhanh chóng và chính xác.
  • Chuỗi cung ứng và logistics: Quản lý và tối ưu hóa vận chuyển hàng hóa, dự báo nhu cầu và kiểm soát tồn kho hiệu quả.
  • Marketing: Phân tích hành vi người tiêu dùng và tương tác trên các nền tảng trực tuyến để cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa ngay lập tức.

Đối với các doanh nghiệp phân tích dữ liệu thời gian thực giúp họ đưa ra quyết định kịp thời dựa trên thông tin mới nhất, duy trì lợi thế cạnh tranh bằng cách thích ứng nhanh chóng với thị trường, cung cấp dịch vụ và sản phẩm chất lượng hơn, đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả.

 

Các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu thời gian thực gồm có:

  • Stream Processing Platforms: Các nền tảng như Apache Kafka, Apache Flink và Apache Storm cho phép xử lý dữ liệu ngay khi nó được thu thập.
  • In-Memory Computing: Sử dụng bộ nhớ RAM để lưu trữ, truy xuất dữ liệu nhanh chóng, tăng tốc độ xử lý dữ liệu so với việc sử dụng đĩa cứng.
  • Database Technologies: Các cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB, Redis được tối ưu hóa để xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực.

 

Các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa để xử lý khối lượng lớn dữ liệu

Các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa để xử lý khối lượng lớn dữ liệu

3. Tự động hóa phân tích dữ liệu

Tự động hóa phân tích dữ liệu không chỉ giúp giảm bớt gánh nặng cho các nhà phân tích dữ liệu mà còn mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả hơn. Việc áp dụng các công nghệ và xu hướng tự động hóa sau đây sẽ giúp doanh nghiệp nhanh chóng chuyển đổi số, cải thiện khả năng cạnh tranh trên thị trường.

  • AutoML (Automated Machine Learning): AutoML là quá trình tự động hóa các bước từ tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình, đào tạo mô hình đến tối ưu hóa tham số. Các công cụ AutoML như Google AutoML, H2O.ai và DataRobot sẽ giúp người dùng không cần phải có kiến thức sâu về machine learning cũng có thể tạo ra các mô hình dự đoán hiệu quả.
  • Deep Learning: Các mô hình deep learning tự động có thể tự học từ dữ liệu lớn và phức tạp, từ đó sẽ đưa ra được các dự đoán hoặc phân loại chính xác.
  • ETL Tools: Các công cụ ETL tự động như Apache NiFi, Talend, Alteryx giúp tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chuyển đổi và tải dữ liệu vào các kho dữ liệu (data warehouse) một cách tự động.
  • Data Pipelines: Các pipeline dữ liệu tự động như Apache Airflow, Luigi, Prefect giúp quản lý luồng công việc và đảm bảo dữ liệu được xử lý liên tục, chính xác.

 

Tự động hóa phân tích dữ liệu

Tự động hóa phân tích dữ liệu

4. Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)

Phân tích dữ liệu lớn là quá trình phân tích, khai thác dữ liệu lớn để tìm ra các mô hình, xu hướng và thông tin hữu ích. Đây là một phần rất quan trọng của xu hướng phân tích dữ liệu năm 2024. 

 

Dữ liệu lớn thường được định nghĩa bằng khối lượng (Volume), tốc độ (Velocity) và đa dạng (Variety). Các nguồn dữ liệu có thể bao gồm dữ liệu từ các hệ thống giao dịch, mạng xã hội, thiết bị cảm biến IoT, hình ảnh/video,...

 

Thông thường, dữ liệu lớn sẽ bao gồm các định dạng khác nhau như cấu trúc (structured), bán cấu trúc (semi-structured) và không cấu trúc (unstructured). Các dạng dữ liệu này đòi hỏi các phương pháp và công nghệ phân tích phù hợp để trích xuất thông tin.

 

Phân tích dữ liệu lớn thường yêu cầu các công nghệ xử lý dữ liệu có khả năng xử lý, phân tích dữ liệu ở tốc độ cao, bao gồm các hệ thống xử lý dữ liệu thời gian thực và công cụ phân tích dữ liệu nhanh như: 

  • Hadoop và Hệ sinh thái của nó:
  • Hadoop: Nền tảng phổ biến cho lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn dựa trên khái niệm MapReduce.
  • HDFS (Hadoop Distributed File System): Hệ thống lưu trữ phân tán cho dữ liệu lớn.
  • MapReduce: Mô hình lập trình và xử lý song song dữ liệu lớn trên Hadoop.
  • Apache Spark: Đây là một framework xử lý dữ liệu lớn có khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn, hỗ trợ nhiều loại công việc xử lý dữ liệu hơn so với Hadoop.
  • Cơ sở dữ liệu NoSQL: Các hệ cơ sở dữ liệu không quan hệ như MongoDB, Cassandra, HBase cho phép lưu trữ và truy xuất dữ liệu lớn một cách hiệu quả hơn so với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.
  • Công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu gồm có:
  • Apache Zeppelin, Jupyter Notebook: Các công cụ cho phép tạo và chia sẻ các notebook để thực hiện phân tích dữ liệu lớn.
  • Tableau, Power BI: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu để tạo các biểu đồ và bảng điều khiển trực quan từ dữ liệu lớn.

 

Dữ liệu lớn sẽ bao gồm các định dạng khác nhau

Dữ liệu lớn sẽ bao gồm các định dạng khác nhau

Lời kết

Phân tích dữ liệu lớn đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh và khoa học hiện đại, mang lại những thông tin quan trọng, giúp các tổ chức từ đó có thể tối ưu hóa quyết định và hoạt động của mình.

 

Mong rằng, thông qua những thông tin được MindX chia sẻ trên đây đã giúp bạn đọc có thêm hiểu biết chính xác về xu hướng phân tích dữ liệu hiện nay. Để không bỏ lỡ bất cứ tin tức mới, hấp dẫn nào, bạn đọc hãy nhấn theo dõi ngay trang web này nhé!

Đánh giá bài viết

0

0/5 - 0 lượt bình chọn
Đăng ký nhận bản tin
Đăng ký ngay để nhận tin tức và tài liệu mới nhất về công nghệ