Đơn giản hóa quy trình quét dữ liệu của bạn thông qua tự động hóa AI

0
204

Lọc dữ liệu – nó là gì, tại sao nó quan trọng và cách AI có thể giúp doanh nghiệp của bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tốt hơn.

Nhiều dữ liệu hơn không phải lúc nào cũng là giải pháp. Đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập có chất lượng cao và có thể sử dụng được cũng quan trọng không kém. Trên thực tế, có tới  80% dữ liệu  do các công ty tạo ra cuối cùng bị lãng phí. Đây là lúc việc lọc dữ liệu xuất hiện. Đây là một giai đoạn quan trọng trong việc thu thập thông tin về sự phát triển của doanh nghiệp bạn.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về việc lọc dữ liệu là gì, lợi ích của việc lọc dữ liệu và các nguyên nhân phổ biến gây ô nhiễm dữ liệu. Chúng ta cũng sẽ nói về các quy trình liên quan đến việc lọc dữ liệu cũng như cách bạn có thể thu thập, xóa và phân tích dữ liệu của công ty mình bằng các giải pháp thay thế AI cho các quy trình lọc dữ liệu thủ công tẻ nhạt.

Lọc dữ liệu là gì?

Data
Lọc dữ liệu

Lọc dữ liệu là quá trình xác định và giải quyết các lỗi cũng như điểm không chính xác trong bộ dữ liệu. Nó liên quan đến việc phát hiện lỗi, loại bỏ các bản sao, chuẩn hóa các định dạng và cập nhật thông tin lỗi thời. Mục tiêu chính của việc lọc dữ liệu là cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu, tạo cơ sở cho việc đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.

Trong quản lý dữ liệu, các thuật ngữ như lọc dữ liệu, làm sạch dữ liệu và làm sạch dữ liệu thường được sử dụng thay thế cho nhau, điều này có thể dẫn đến nhầm lẫn. Hãy giải thích sự khác biệt giữa các khái niệm này.

Sự khác biệt giữa lọc dữ liệu, làm sạch dữ liệu và làm sạch dữ liệu là gì?

Mặc dù các thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau nhưng chúng có ý nghĩa khác nhau:

  • Lọc dữ liệu: Lọc dữ liệu tập trung vào việc xác định và sửa lỗi trong bộ dữ liệu, đảm bảo độ chính xác của dữ liệu. Nó giúp ngăn ngừa sự thiếu chính xác ảnh hưởng đến các quyết định kinh doanh.
  • Làm sạch dữ liệu: Làm sạch dữ liệu là một quá trình rộng hơn nhằm giải quyết các nhiệm vụ ngoài việc sửa lỗi. Nó bao gồm xác nhận, chuyển đổi và làm giàu dữ liệu. 
  • Làm sạch dữ liệu: Làm sạch dữ liệu đi sâu vào bộ dữ liệu để giải quyết các vấn đề như thông tin lỗi thời và hồ sơ không đầy đủ. Làm sạch dữ liệu giúp cải thiện chất lượng dữ liệu tổng thể và giúp dữ liệu có thể sử dụng được cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Hiểu được những khác biệt này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn có được dữ liệu chính xác, nhất quán và đáng tin cậy. Điều này dẫn đến các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Lợi ích của việc lọc dữ liệu là gì?

Lọc dữ liệu phục vụ rất nhiều chức năng quan trọng. Dưới đây là bảy lý do khiến việc lọc dữ liệu là một bước thiết yếu trong quản lý dữ liệu:

1. Cải thiện độ chính xác của dữ liệu

Mọi hoạt động kinh doanh thành công đều cần dữ liệu chính xác. Lọc dữ liệu giúp xác định và sửa những điểm không chính xác, lỗi và sự không nhất quán trong cơ sở dữ liệu. Những thông tin không chính xác này có thể dẫn đến những quyết định sai lầm, tổn thất tài chính và mối quan hệ với khách hàng bị hoen ố. Dữ liệu được sàng lọc giúp hình thành nền tảng đáng tin cậy cho việc hoạch định chiến lược và đưa ra quyết định sáng suốt, nuôi dưỡng niềm tin cả bên trong và bên ngoài. 

2. Nâng cao khả năng ra quyết định 

Dữ liệu sạch, không có lỗi trang bị cho người ra quyết định những hiểu biết sâu sắc đáng tin cậy. Theo  nghiên cứu này , 84% số người được hỏi cho rằng dữ liệu sẽ trở thành yếu tố lớn nhất cần cân nhắc khi đưa ra quyết định kinh doanh trong vòng 5 năm tới.

Cho dù tối ưu hóa chuỗi cung ứng, phân tích xu hướng thị trường hay xác định sở thích của khách hàng, dữ liệu chính xác đều giúp tăng cường trí tuệ kinh doanh. Trong tiếp thị, việc hiểu hành vi và sở thích của khách hàng là rất quan trọng. Dữ liệu sạch cho phép thực hiện các nỗ lực tiếp thị có mục tiêu, cải thiện mức độ tương tác của khách hàng và hiệu quả của chiến dịch. 

3. Tiết kiệm chi phí

Lỗi dữ liệu có thể dẫn đến những sai lầm tốn kém, chẳng hạn như lỗi vận chuyển, quản lý kho hàng sai lầm hoặc các chiến dịch tiếp thị sai lầm. Ví dụ: gửi thông tin không chính xác cho khách hàng, đầu tư vào các chiến dịch tiếp thị dựa trên dữ liệu sai sót hoặc xử lý lỗi trong quản lý hàng tồn kho có thể dẫn đến tổn thất tài chính. Việc lọc dữ liệu ngăn ngừa những rủi ro này và giúp tiết kiệm chi phí đáng kể.

Nó giúp ngăn chặn những khoản chi tiêu và sơ hở không cần thiết, cho phép doanh nghiệp phân bổ nguồn lực một cách khôn ngoan.

4. Cải thiện năng suất

Dữ liệu không sạch về cơ bản là vô dụng. Hàng năm, chất lượng dữ liệu kém khiến các tổ chức tốn  trung bình 12,9 triệu USD . Nếu không có sự sàng lọc thích hợp,  69% các nhà lãnh đạo dữ liệu  thừa nhận rằng việc không thể trích xuất giá trị từ dữ liệu đang cản trở quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của công ty họ. Lọc dữ liệu giúp cải thiện quy trình và giảm thời gian sửa lỗi và xác minh dữ liệu. Điều này cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng và nâng cao năng suất tổng thể.

Đặc biệt, các nhóm tiếp thị được hưởng lợi từ việc quản lý dữ liệu hiệu quả. Dữ liệu khách hàng sạch sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho các chiến lược tiếp thị có mục tiêu. Điều này đảm bảo rằng các nỗ lực quảng cáo sẽ tiếp cận đúng đối tượng và nâng cao hiệu quả của chiến dịch.

5. Tăng cường bảo mật dữ liệu

Vi phạm dữ liệu gây ra rủi ro lớn cho doanh nghiệp. Quét dữ liệu sẽ sửa lỗi và tăng cường bảo mật dữ liệu. Bằng cách xác định các lỗ hổng bảo mật, các công ty có thể bảo vệ dữ liệu của mình khỏi bị truy cập trái phép và đảm bảo tính bảo mật của khách hàng. Tính năng bảo mật nâng cao này bảo vệ doanh nghiệp khỏi các rắc rối về pháp lý và tài chính, đồng thời tạo dựng niềm tin của khách hàng.

6. Cải thiện mối quan hệ và sự hài lòng của khách hàng

Việc lọc dữ liệu cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu được sử dụng cho mục đích phân tích. Bằng cách đảm bảo độ chính xác của dữ liệu, doanh nghiệp của bạn có thể tạo báo cáo chính xác, tiến hành phân tích chuyên sâu và xác định các mẫu có ý nghĩa. 

Cho dù đó là phân tích xu hướng thị trường, dự báo doanh số bán hàng hay đo lường sự thành công của các chiến dịch tiếp thị, dữ liệu chính xác thu được thông qua quá trình sàng lọc sẽ giúp doanh nghiệp lập chiến lược đúng đắn. Ngược lại, điều này dẫn đến các chiến dịch được nhắm mục tiêu tốt hơn, phân bổ nguồn lực được cải thiện và lợi thế cạnh tranh trên thị trường. 

7. Tăng cường đổi mới dựa trên dữ liệu

Việc lọc dữ liệu giải phóng tiềm năng đổi mới trong doanh nghiệp. Dữ liệu được sàng lọc tạo nền tảng cho các công nghệ tiên tiến như học máy và trí tuệ nhân tạo. Những công nghệ này phát triển mạnh dựa trên dữ liệu đáng tin cậy để tạo ra các mô hình dự đoán, tự động hóa quy trình và xác định xu hướng. Bằng cách đảm bảo chất lượng dữ liệu thông qua việc lọc dữ liệu, doanh nghiệp có thể sử dụng những đổi mới này một cách hiệu quả.

Ví dụ: trong thương mại điện tử, dữ liệu khách hàng đã được sàng lọc có thể được sử dụng để phát triển các thuật toán đề xuất, cải thiện trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa. Dữ liệu được sàng lọc đóng vai trò là nguyên liệu thô cho sự đổi mới, cho phép các doanh nghiệp khám phá những con đường mới và tạo ra các sản phẩm sáng tạo. 

Nguyên nhân phổ biến gây ra lỗi dữ liệu

Lỗi dữ liệu ảnh hưởng đến độ tin cậy của cơ sở dữ liệu và có thể khiến chúng trở nên vô dụng nếu không được khắc phục. Các nguyên nhân phổ biến gây ra lỗi dữ liệu bao gồm:

1. Hợp nhất cơ sở dữ liệu

Khi hợp nhất nhiều cơ sở dữ liệu trong các quá trình như tích hợp hệ thống, khả năng xảy ra lỗi dữ liệu sẽ tăng lên. Đây có thể là kết quả của việc hợp nhất các cấu trúc và định dạng dữ liệu khác nhau với nhau, dẫn đến lỗi trong tập dữ liệu tích hợp. 

2. Lỗi của con người

Con người thường là một trong những nguyên nhân chính gây ra lỗi dữ liệu. Lỗi nhập dữ liệu, chẳng hạn như lỗi đánh máy hoặc hiểu sai thông tin, có thể dẫn đến dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ. Ngoài ra còn có khả năng nhập cùng một thông tin nhiều lần, điều này có thể làm tăng thêm lỗi dữ liệu.

3. Thiếu chuẩn hóa dữ liệu

Vì dữ liệu thường được thu thập từ nhiều nguồn nên việc thiếu các định dạng và giao thức chuẩn hóa có thể dẫn đến nhiều vấn đề. Những lỗi này bao gồm các biến thể về định dạng dữ liệu và đơn vị đo lường. Điều này có thể gây ra những sai sót lớn trong việc diễn giải và phân tích dữ liệu thu thập. Tạo một quy trình chuẩn hóa để lưu và định dạng cơ sở dữ liệu là điều cần thiết để đảm bảo tính đồng nhất và nhất quán giữa các bộ dữ liệu.

4. Dữ liệu lỗi thời

Dữ liệu, giống như thế giới mà nó đại diện, luôn thay đổi. Thông tin lỗi thời gây ra rủi ro đáng kể cho doanh nghiệp. Khi không thực hiện cập nhật đúng lúc, cơ sở dữ liệu có thể chứa dữ liệu không liên quan hoặc không chính xác, dẫn đến các quyết định sai lầm và kém hiệu quả.

5. Bảo mật dữ liệu không đầy đủ

Vi phạm bảo mật dữ liệu không chỉ ảnh hưởng đến tính bảo mật của khách hàng mà còn dẫn đến sự thiếu chính xác và lỗi dữ liệu. Điều quan trọng là phải đặc biệt cẩn thận để bảo vệ cơ sở dữ liệu khỏi những sửa đổi trái phép và bảo vệ chúng khỏi các mối đe dọa từ bên ngoài. 

Sự phát triển của công nghệ lọc dữ liệu

1. Lọc dữ liệu thủ công

Trong những ngày đầu của máy tính, việc làm sạch dữ liệu là một quy trình thủ công. Các nhà phân tích và vận hành dữ liệu sẽ xác định sự không nhất quán và lỗi trong cơ sở dữ liệu và sửa chúng bằng tay. Mặc dù phương pháp này tốn nhiều công sức và thời gian nhưng nó đã đặt nền tảng cho các phương pháp tự động hóa hơn.

2. Xử lý hàng loạt

Khi sức mạnh tính toán tăng lên, các hệ thống xử lý hàng loạt đã được giới thiệu. Các hệ thống này cho phép các tác vụ làm sạch dữ liệu được tự động hóa ở một mức độ nào đó. Các thuật toán lọc dữ liệu được phát triển để xác định và sửa lỗi trong các tập dữ liệu lớn. Mặc dù nhanh hơn các phương pháp thủ công nhưng hệ thống xử lý hàng loạt vẫn có những hạn chế về việc làm sạch dữ liệu theo thời gian thực.

3. Lọc dữ liệu dựa trên quy tắc

Các hệ thống làm sạch dữ liệu dựa trên quy tắc đã xuất hiện, trong đó các quy tắc và thuật toán được xác định trước được áp dụng để xác định các lỗi dữ liệu phổ biến và sự không nhất quán. Các hệ thống này cho phép tự động hóa các quy trình như vậy ở mức độ cao hơn, cho phép làm sạch dữ liệu hiệu quả và chính xác hơn. Tuy nhiên, chúng bị hạn chế trong việc xử lý các vấn đề dữ liệu phức tạp và không chuẩn.

4. Học máy và lọc dữ liệu dựa trên AI

Với những tiến bộ trong học máy và trí tuệ nhân tạo, các kỹ thuật lọc dữ liệu đã bước vào một kỷ nguyên mới. Các thuật toán học máy được đào tạo để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và tự động sửa lỗi cũng như sự không nhất quán. Các hệ thống dựa trên AI có thể xử lý nhiều vấn đề về dữ liệu khác nhau, bao gồm cả các lỗi đặc biệt mà các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống gặp khó khăn. Các hệ thống AI này cũng được cải thiện về độ chính xác theo thời gian khi chúng học được từ nhiều dữ liệu hơn.

5. Lọc dữ liệu dựa trên đám mây

Các dịch vụ lọc dữ liệu dựa trên đám mây đã trở nên phổ biến, cho phép doanh nghiệp truy cập các công cụ làm sạch dữ liệu mạnh mẽ mà không cần đầu tư nhiều vào phần cứng và phần mềm. Các dịch vụ này thường kết hợp các thuật toán dựa trên AI với cơ sở hạ tầng đám mây có thể mở rộng, cung cấp cho các công ty các giải pháp làm sạch dữ liệu linh hoạt và hiệu quả.

6. Lọc dữ liệu theo thời gian thực

Các công nghệ lọc dữ liệu hiện đại hiện cung cấp khả năng xử lý theo thời gian thực. Doanh nghiệp có thể làm sạch và xác thực dữ liệu khi dữ liệu được tạo hoặc nhập vào hệ thống. Việc lọc dữ liệu theo thời gian thực đảm bảo dữ liệu được sử dụng để ra quyết định luôn chính xác và cập nhật. Điều này rất quan trọng trong các ngành cần phân tích và hiểu biết theo thời gian thực.

7. Tích hợp với công nghệ dữ liệu lớn

Công nghệ lọc dữ liệu đã tích hợp với nền tảng dữ liệu lớn. Các doanh nghiệp xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ giờ đây có thể tận dụng các công cụ lọc dữ liệu được thiết kế đặc biệt để xử lý các thách thức về dữ liệu lớn. Những công cụ này có thể dọn dẹp, xác thực và chuyển đổi các tập dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả, cho phép các tổ chức rút ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa từ dữ liệu của họ.

Các công nghệ lọc dữ liệu đã phát triển từ các phương pháp thủ công sang các giải pháp phức tạp, theo thời gian thực và dựa trên AI. Những tiến bộ này đã cải thiện độ tin cậy của dữ liệu và làm cho quy trình trở nên hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn đối với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. 

Một trong những thách thức cốt lõi mà các doanh nghiệp phải đối mặt là khai thác hiệu quả sức mạnh dữ liệu của họ. Theo  báo cáo này của Seagate , rào cản hàng đầu trong việc đưa dữ liệu vào hoạt động là làm cho dữ liệu đã thu thập có thể sử dụng được và quản lý việc lưu trữ dữ liệu. Để đối phó với những thách thức này, các giải pháp đổi mới như  Pecan  đang cách mạng hóa bối cảnh quản lý dữ liệu.

Pecan AI là công ty tiên phong hàng đầu trong mô hình dự đoán AI, cung cấp cho các doanh nghiệp một cách tiếp cận hợp lý để sử dụng dữ liệu của họ một cách hiệu quả. Với cấu trúc mã thấp, trực quan, Pecan trao quyền cho người dùng tự động hóa quy trình lọc dữ liệu của họ mà không yêu cầu kiến ​​thức mã hóa sâu rộng — đồng thời bổ sung thêm các khả năng mạnh mẽ hơn nhiều trong phân tích dự đoán. Điều này được thực hiện thông qua giao diện thân thiện với người dùng, đảm bảo rằng ngay cả những người không quen thuộc với các kỹ thuật phức tạp cũng có thể sử dụng nền tảng này một cách dễ dàng.

Lợi ích của việc sử dụng Hệ thống dữ liệu AI

Sử dụng hệ thống dữ liệu AI như Pecan sẽ mở ra một số lợi thế. Bản chất trực quan của nó làm giảm đáng kể thời gian học tập, cho phép các doanh nghiệp thích ứng với nền tảng một cách nhanh chóng. Hiệu quả này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các loại hình doanh nghiệp khác nhau. Thay vì dành thời gian và nguồn lực cho các nhiệm vụ dọn dẹp dữ liệu căng thẳng, Pecan sẽ tự động xử lý việc đó cho bạn.

Một tính năng chính của Pecan là phân tích dự đoán phù hợp, cho phép các doanh nghiệp khám phá những hiểu biết sâu sắc có giá trị cụ thể cho ngành và mục tiêu của họ. Sử dụng AI và học máy, Pecan có thể xác định các mẫu và xu hướng trong bộ dữ liệu. Điều này cho phép họ dự đoán xu hướng thị trường, hành vi của khách hàng và các cơ hội mới nổi, đi trước đối thủ cạnh tranh vài bước.

Pecan còn nổi tiếng với khả năng tích hợp liền mạch với nhiều ứng dụng phần mềm thường được sử dụng trong hoạt động kinh doanh. Điều này thúc đẩy luồng dữ liệu trôi chảy giữa các hệ thống và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể. Cho dù đó là tích hợp phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hay các công cụ phân tích tài chính, Pecan đóng vai trò là mô liên kết, hợp nhất một số nguồn dữ liệu thành một tập dữ liệu tích hợp.

Tự động hóa quy trình làm sạch dữ liệu và cung cấp phân tích dự đoán phù hợp sẽ thúc đẩy doanh nghiệp hướng tới một tương lai nơi dữ liệu trở thành tài sản chiến lược chứ không phải là trở ngại. Sử dụng Pecan biểu thị một sự nâng cấp công nghệ và một hành trình biến đổi hướng tới việc ra quyết định thông minh hơn, dựa trên dữ liệu và tăng trưởng kinh doanh bền vững.

Đưa quá trình lọc dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới

Lọc dữ liệu là một phần quan trọng của bất kỳ quy trình quản lý dữ liệu nào. Không có nó, hầu hết dữ liệu đều không thể sử dụng được. Tuy nhiên, đối với hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), việc thuê dịch vụ của một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp có thể quá tốn kém. Đó là lý do tại sao chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng các nền tảng dữ liệu mã thấp, được hỗ trợ bởi AI như Pecan. Với ít kinh nghiệm viết mã, toàn bộ nhóm của bạn có thể dễ dàng biên dịch, lọc, phân tích và sử dụng dữ liệu. Quan trọng hơn, họ có thể dự đoán chính xác các hoạt động trong tương lai của khách hàng bằng AI, mang lại kết quả kinh doanh tốt hơn và nhiều lợi nhuận hơn.

Đọc thêm:

Quảng cáo WhatsApp: Cách thiết lập và chạy chúng trên Facebook và Instagram?

Dịch vụ seo Google Maps

THIẾT KẾ WEBSITE CHUẨN INSIGHT – CHUẨN UX/UI – CƠ HỘI PHÁT TRIỂN 2024

Rate this post

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here