Blog

9 phút đọc

Tìm hiểu về dữ liệu phi cấu trúc

Hiện nay, 80% dữ liệu doanh nghiệp là dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured data) và tỷ lệ đó ngày càng tăng. Con số này tăng trưởng mạnh mẽ hàng năm từ 55 đến 65%. Các doanh nghiệp đang gặp vấn đề là không thể tối ưu hóa. Các kiến thức phân tích dữ liệu nếu không có các công cụ thiết yếu để kiểm tra dữ liệu. Tuy nhiên, để hỗ trợ tối ưu các mục tiêu tổng thể, doanh nghiệp cần phải hiểu rõ dữ liệu phi cấu trúc.

Dữ liệu phi cấu trúc là gì?

Unstructured data còn được gọi là dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu này không được tổ chức trong cơ sở dữ liệu chính thống dưới dạng các hàng và cột. Vì thế dữ liệu sẽ rất dễ nhận dạng. Ngoài ra, không tuân theo bất kỳ định dạng, trình tự, ngữ nghĩa hoặc quy tắc cụ thể nào. Dữ liệu không có cấu trúc có thể được sử dụng khi có sự không đồng nhất của các nguồn. Ngoài ra đây được xem là dữ liệu hữu ích trong phân tích kinh doanh.

Một số nguồn dữ liệu không cấu trúc có thể bao gồm:

• Các website
• Dữ liệu truyền thông trên mạng xã hội
• Hình ảnh ở các định dạng tệp khác nhau (JPEG, GIF và PNG,..)
• Tệp video và âm thanh
• Tài liệu và tệp PDF
• PowerPoint
• Media logs và khảo sát. Dữ liệu không có cấu trúc có thể được lưu trữ trong các tệp và tài liệu. Chẳng hạn như tài liệu Word để phân tích thủ công hoặc trong cơ sở dữ liệu NoQuery có các công cụ phân tích riêng để kiểm tra loại dữ liệu này.

Ứng dụng của Unstructured Data

Phát triển sản phẩm

Dữ liệu không cấu trúc cung cấp cho các doanh nghiệp thông tin phân tích dữ liệu kinh doanh nâng cao hoặc sản phẩm của họ. Thông qua việc kiểm tra quan điểm người tiêu dùng trên các nền tảng xã hội hay qua chăm sóc khách hàng.

Bán hàng và Marketing

Dữ liệu không cấu trúc được các doanh nghiệp sử dụng để xác định xu hướng mua hàng của khách hàng và nhận thức về thương hiệu. Một lợi thế đáng kể dành riêng cho Unstructured data là đánh giá quan điểm. Trong trường hợp này, hiệu suất bán hàng và marketing của một công ty có thể áp dụng. Bằng cách xem xét các bài đăng trên mạng xã hội, các cuộc trò chuyện trên diễn đàn và các phương tiện truyền thông khác.

Các thuật toán được sử dụng trong nền tảng CRM cũng được hưởng lợi từ dữ liệu phi cấu trúc. Thông tin chi tiết được tạo ra bởi phân tích dự đoán cho các doanh nghiệp cách thấy trước mong muốn của khách hàng. Ví dụ: Nhân viên bán hàng có thể sử dụng phân tích để bán thêm cho khách hàng hiện tại vào thời điểm lý tưởng. Ngoài ra có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ tốt hơn cho khách hàng mới.

Dịch vụ khách hàng

Áp dụng dữ liệu không có cấu trúc tạo ra Chatbots hỗ trợ dịch vụ khách hàng nhanh nhất. Chatbots tự động hỗ trợ các đại lý chăm sóc khách hàng hiệu quả hơn. Bằng cách chuyển các khiếu nại đến các nhân viên thích hợp. Qua đó có thể tiết kiệm thời gian tiếp nhận thông tin của khách hàng. Đồng thời giúp nhân viên giải quyết vấn đề kịp thời hơn. Phân tích quan điểm được diễn ra khi Chatbots tiếp nhận yêu cầu của khách hàng. Tiếp đến, các vấn đề đã phân loại sẽ được chuyển đến nhân viên chăm sóc khách hàng.

Nhưng quan trọng hơn, các cuộc thảo luận về các vấn đề và khiếu nại cung cấp cho nhóm nghiên cứu & thiết kế thông tin chi tiết quan trọng. Bao gồm tính năng nào hoạt động hiệu quả và tính năng nào không hoạt động. Việc phát triển sản phẩm sử dụng thông tin này để xác định cách làm cho sản phẩm hoặc dịch vụ tốt hơn.

Làm thế nào để tận dụng Unstructured Data cho BI?

Để bắt đầu sử dụng dữ liệu không cấu trúc nhằm mang lại hiệu quả kinh doanh cao hơn. Freiberg vạch ra ba bước sau đây.

Xác định (các) mục đích sử dụng cụ thể cho dữ liệu không cấu trúc

Freiberg khuyến khích các nhà lãnh đạo “Hãy xác định chính xác những vấn đề mà tổ chức của bạn đang hướng tới để giải quyết bằng dữ liệu bên ngoài”

Bước đầu tiên để quyết định loại dữ liệu không có cấu trúc cần thu thập ban đầu. Chính là biết cách một công ty muốn sử dụng dữ liệu phi cấu trúc. Loại (các) giải pháp kinh doanh big data sẽ được sử dụng sau đó sẽ được xác định bởi điều này.

Hợp lý hóa nguồn dữ liệu

Freiberg khuyên nên thiết lập một “mô hình dữ liệu chung” để tạo ra tập hợp dữ liệu chính xác. Freiberg nhấn mạnh sự cần thiết phải “tạo ra các luồng dữ liệu chất lượng hơn”. Điều này để đảm bảo rằng độ tin cậy việc phân phối và nguồn gốc dữ liệu”. Vì dữ liệu không cấu trúc được truy xuất từ ​​nhiều nguồn và ở nhiều định dạng khác nhau.

Tạo một kế hoạch và một bản sửa lỗi cho (các) chương trình dữ liệu

Làm việc với nhà cung cấp chuyên về các ứng dụng hiệu suất cao. Phải đảm bảo chất lượng và tài nguyên để tích hợp dữ liệu. Ví dụ: một công ty có thể tận dụng hàng trăm bộ dữ liệu của Crux bằng cách tích hợp chúng vào đường ống dữ liệu mà công ty đã xây dựng.

Giám đốc điều hành và nhà phân tích phải làm việc trên giao diện người dùng sau khi quyết định phần phụ trợ. Cụ thể chính là (các) câu hỏi mà họ đang cố gắng trả lời. Song song đó là các phương pháp kết nối các nguồn dữ liệu. Do đó, cần tích hợp phân tích theo cách cho phép họ truy vấn, xem dữ liệu bằng ứng dụng phổ biến.

Điều quan trọng là phải biết được cách tận dụng Unstructured Data. Công việc này sẽ hỗ trợ các mục tiêu tổng thể của công ty. Mastering Data Analytics hy vọng đây là thông tin hữu ích và cần thiết dành cho bạn. Nếu có thắc mắc về mọi vấn đề liên quan đến khóa học, vui lòng truy cập Fanpage: Mastering Data Analytics hoặc hotline 0899 093 368 để được tư vấn miễn phí!

Để cập nhật thông tin khóa học Business Intelligence, truy cập ngay website Mastering Data Analytics. Chúng tôi luôn update những thông tin khóa học và kiến thức mới nhất về ngành dữ liệu. Khóa học Business Intelligence khóa 34 sẽ được khai giảng nhanh chóng bằng

Chia sẻ bài viết