I. Tổng Quan Khai Phá Tri Thức Bước Đột Phá Kinh Doanh CNTT
Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin (CNTT) đã tác động sâu rộng đến mọi ngành kinh tế. Ứng dụng CNTT càng cao, khả năng quản lý và phát triển càng lớn. Hầu hết các công ty, lớn nhỏ, đều sử dụng máy tính để lưu trữ, quản lý và khai thác dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu tích lũy ngày càng lớn, gây khó khăn trong việc xử lý. Dữ liệu chứa đựng thông tin, nhưng thông tin cần thiết lại là những gì rút gọn nhất, mang nhiều giá trị. Từ dữ liệu thô, cần trích xuất những quy luật, những tri thức cô đọng. Do đó, khai phá dữ liệu – Data Mining nổi lên như một hướng nghiên cứu quan trọng, giúp tìm ra tri thức hữu ích ẩn dấu, phục vụ các bài toán thực tế. Đã có rất nhiều giải thuật được đề cử và phát triển trong lĩnh vực khai phá dữ liệu và nhiều cải tiến để nâng cao chất lượng các giải thuật này. Khai phá dữ liệu đã được sử dụng trong rất nhiều lĩnh vực trong giai đoạn gần đây, nhất là trong những ngành có lưu trữ dữ liệu lớn.
1.1. Lợi ích Khai Phá Tri Thức trong Ngành Viễn Thông
Trong lĩnh vực dịch vụ, đặc biệt là ngân hàng và viễn thông, ứng dụng CNTT luôn được ưu tiên. Trong ngành viễn thông, Việt Nam là một trong những thị trường phát triển nhanh nhất thế giới. Tính đến tháng 6/2009, tổng thuê bao điện thoại là 110,7 triệu máy, di động chiếm 87,9%. Thị trường tăng trưởng nóng với số lượng thuê bao mới lớn. Các doanh nghiệp viễn thông cạnh tranh quyết liệt bằng cách giảm cước, tung ra nhiều gói dịch vụ, và chú trọng chăm sóc khách hàng. Việc ứng dụng khai phá dữ liệu trở nên bức thiết để xác định và điều chỉnh dịch vụ, mang lại lợi thế cạnh tranh. Dữ liệu về cuộc gọi của khách hàng phát sinh mỗi ngày đã được tính theo con số tera-byte (Theo số liệu báo cáo của phòng tính cước quý I-2009), và không ngừng tăng trưởng. Khách hàng liên tục được chào mời bằng những gói cước đa dạng, chính sách khuyến mãi hậu hĩnh.
1.2. Hệ Thống BSS và Ứng Dụng Phân Tích Dữ Liệu Khách Hàng
Trong mô hình công nghệ thông tin dành cho doanh nghiệp viễn thông, ETOM, hệ thống được phân lớp thành BSS, OSS, MSS,… Trong đó, hệ thống hỗ trợ kinh doanh cao cấp (Advanced Business Support System) là quan trọng nhất. Nó giúp doanh nghiệp có được tri thức về hành vi, sở thích, nhu cầu của khách hàng, các dự đoán cho tương lai, để đưa ra quyết định kinh doanh tối ưu. Việc áp dụng các giải thuật khai phá dữ liệu để trích xuất tri thức hữu ích từ kho dữ liệu giao dịch khách hàng, hỗ trợ kinh doanh, là mục tiêu quan trọng. Dữ liệu về cuộc gọi của khách hàng phát sinh mỗi ngày đã được tính theo con số tera-byte (Theo số liệu báo cáo của phòng tính cước quý I-2009), và không ngừng tăng trưởng. Khách hàng liên tục được chào mời bằng những gói cước đa dạng, chính sách khuyến mãi hậu hĩnh.
II. Thách Thức Quản Lý Khai Thác Dữ Liệu Lớn Trong CNTT
Mặc dù tiềm năng của khai phá tri thức là rất lớn, việc áp dụng nó trong ngành CNTT đối mặt với nhiều thách thức. Đầu tiên, lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày từ các hệ thống khác nhau (ví dụ: hệ thống tính cước, hệ thống CRM, hệ thống bán hàng) đòi hỏi các giải pháp lưu trữ và xử lý hiệu quả. Thứ hai, dữ liệu thường xuyên không đồng nhất, thiếu chính xác, hoặc không đầy đủ, gây khó khăn cho quá trình phân tích dữ liệu. Thứ ba, việc lựa chọn giải thuật khai phá dữ liệu phù hợp với từng bài toán cụ thể đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về cả lĩnh vực CNTT và khai phá dữ liệu. Cuối cùng, việc diễn giải kết quả khai phá dữ liệu một cách dễ hiểu và có ý nghĩa cho các nhà quản lý cũng là một thách thức không nhỏ.
2.1. Vấn Đề Chất Lượng Dữ Liệu và Tính Toàn Vẹn
Dữ liệu là nền tảng của khai phá dữ liệu, nhưng nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ, kết quả khai phá sẽ không đáng tin cậy. Việc đảm bảo chất lượng dữ liệu là một quá trình liên tục, đòi hỏi sự kết hợp giữa các biện pháp kỹ thuật (ví dụ: kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp) và các quy trình quản lý (ví dụ: đào tạo nhân viên về tầm quan trọng của việc nhập liệu chính xác). Hơn nữa, dữ liệu thu thập được phải đáp ứng đủ độ lớn và sự đa dạng về trường thông tin để có thể thực hiện khai phá tri thức.
2.2. Lựa Chọn Giải Thuật Khai Phá Dữ Liệu Phù Hợp
Có rất nhiều giải thuật khai phá dữ liệu khác nhau, mỗi giải thuật có ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn giải thuật phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm loại dữ liệu, mục tiêu khai phá, và yêu cầu về hiệu suất. Ví dụ, nếu mục tiêu là tìm ra các quy luật kết hợp (ví dụ: khách hàng mua sản phẩm A thường mua sản phẩm B), thì giải thuật Apriori có thể là một lựa chọn tốt. Ngược lại, nếu mục tiêu là dự đoán hành vi của khách hàng, thì các giải thuật học máy như cây quyết định hoặc mạng nơ-ron có thể phù hợp hơn.
III. Phương Pháp Khai Phá Tri Thức Phát Hiện Quy Luật Kinh Doanh
Để giải quyết các thách thức trên, cần áp dụng các phương pháp khai phá tri thức một cách có hệ thống. Đầu tiên, cần xác định rõ mục tiêu khai phá, ví dụ: tăng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Thứ hai, cần thu thập và làm sạch dữ liệu, đảm bảo dữ liệu có chất lượng tốt. Thứ ba, cần lựa chọn giải thuật khai phá dữ liệu phù hợp với mục tiêu và loại dữ liệu. Thứ tư, cần diễn giải kết quả khai phá một cách dễ hiểu và có ý nghĩa cho các nhà quản lý. Cuối cùng, cần triển khai các hành động dựa trên kết quả khai phá, và theo dõi hiệu quả của các hành động này.
3.1. Sử Dụng Luật Kết Hợp Association Rules trong CNTT
Các luật kết hợp (Association Rules) là một kỹ thuật khai phá dữ liệu được sử dụng để tìm ra các mối quan hệ giữa các mục trong một tập dữ liệu. Trong ngành CNTT, kỹ thuật này có thể được sử dụng để tìm ra các dịch vụ thường được sử dụng cùng nhau bởi khách hàng, hoặc các sản phẩm thường được mua cùng nhau. Thông tin này có thể được sử dụng để tạo ra các gói dịch vụ hoặc sản phẩm hấp dẫn hơn, hoặc để cải thiện hiệu quả của các chiến dịch marketing. Theo lý thuyết, thì dữ liệu không phải là thông tin, mà dữ liệu hàm chứa thông tin. Ở dạng sơ khởi, thì mỗi dữ liệu là một thông tin cụ thể, nhưng thông tin cần có lại là những gì rút gọn nhất, mới hàm chứa được nhiều giá trị bên trong nó.
3.2. Học Cây Quyết Định Decision Tree Learning để Dự Đoán
Học cây quyết định là một kỹ thuật học máy được sử dụng để xây dựng một mô hình dự đoán dựa trên các quyết định được đưa ra theo một trình tự nhất định. Trong ngành CNTT, kỹ thuật này có thể được sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng, ví dụ: khả năng khách hàng sẽ rời mạng, hoặc khả năng khách hàng sẽ mua một sản phẩm mới. Thông tin này có thể được sử dụng để thực hiện các biện pháp phòng ngừa, hoặc để nhắm mục tiêu các chiến dịch marketing một cách hiệu quả hơn. Đã có rất nhiều giải thuật đươc đề cử và phát triển trong lĩnh vực Khai phá dữ liệu và nhiều cải tiến để nâng cao chất lượng các giải thuật này.
IV. Ứng Dụng Khai Phá Tri Thức Thực Tế Tại Viettel 2009
Luận văn này tập trung vào việc áp dụng các giải thuật khai phá dữ liệu tại công ty viễn thông Viettel vào năm 2009. Dữ liệu giao dịch khách hàng được sử dụng làm nguồn đầu vào cho các phương pháp khai phá. Mục tiêu là trích xuất tri thức hữu ích, hỗ trợ kinh doanh. Các bài toán cụ thể bao gồm phát hiện các dịch vụ liên quan đến nhau, dự đoán trạng thái thuê bao, và dự báo số lượng thuê bao rời mạng theo vùng địa lý. Các kết quả thử nghiệm và đánh giá cho thấy tiềm năng lớn của khai phá dữ liệu trong việc cải thiện chiến lược kinh doanh của Viettel.
4.1. Phát Hiện Dịch Vụ Liên Quan Bằng Association Rule Viettel
Sử dụng luật kết hợp (Association Rules) để tìm ra các dịch vụ thường được sử dụng cùng nhau bởi thuê bao Viettel. Ví dụ, phát hiện ra rằng thuê bao sử dụng dịch vụ A thường sử dụng cả dịch vụ B và C. Thông tin này giúp Viettel tạo ra các gói dịch vụ kết hợp hấp dẫn hơn, hoặc đưa ra các khuyến nghị cá nhân hóa cho khách hàng. Điều này giúp tăng doanh thu và giữ chân khách hàng trung thành. Điều này cực kì quan trọng trong giai đoạn cạnh tranh gay gắt của thị trường viễn thông.
4.2. Dự Đoán Trạng Thái Thuê Bao Bằng Decision Tree Viettel
Sử dụng cây quyết định để dự đoán trạng thái của thuê bao Viettel trong tháng tới (ví dụ: hoạt động, không hoạt động, có nguy cơ rời mạng). Các yếu tố ảnh hưởng đến trạng thái thuê bao được xác định thông qua phân tích dữ liệu, giúp Viettel chủ động thực hiện các biện pháp giữ chân khách hàng hoặc kích hoạt lại các thuê bao không hoạt động. Từ đó, công ty có thể đưa ra các chính sách và chương trình khuyến mãi để đảm bảo có được khách hàng tin cậy và tiềm năng.
V. Kết Luận Tương Lai Khai Phá Tri Thức Trong Kinh Doanh CNTT
Khai phá tri thức là một công cụ mạnh mẽ giúp các doanh nghiệp CNTT đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Mặc dù còn nhiều thách thức, tiềm năng của khai phá tri thức là rất lớn. Trong tương lai, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và học máy, khai phá tri thức sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn trong việc giúp các doanh nghiệp CNTT cạnh tranh và thành công. Nghiên cứu sâu hơn về các giải thuật và ứng dụng khai phá dữ liệu là cần thiết để tận dụng tối đa tiềm năng của nó.
5.1. Hướng Phát Triển Khai Phá Tri Thức Cho Ngành CNTT
Các hướng phát triển tiềm năng bao gồm việc tích hợp khai phá tri thức với các hệ thống khác (ví dụ: CRM, ERP), tự động hóa quy trình khai phá, và phát triển các giải thuật khai phá mới phù hợp với các loại dữ liệu đặc thù của ngành CNTT. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học sâu (Deep Learning) cũng mở ra nhiều cơ hội mới cho khai phá tri thức.
5.2. Tầm Quan Trọng Của Đầu Tư Vào Phân Tích Dữ Liệu
Các doanh nghiệp CNTT cần nhận thức được tầm quan trọng của việc đầu tư vào phân tích dữ liệu và xây dựng đội ngũ chuyên gia khai phá tri thức có trình độ cao. Việc này sẽ giúp họ tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu để cải thiện hiệu quả kinh doanh và tạo ra lợi thế cạnh tranh. Đặc biệt là trong bối cảnh cạnh tranh số ngày càng trở nên khốc liệt.
