Định nghĩa nhanh: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành tập hợp toán học, thống kê, lập trình, khoa học máy tính và kiến thức miền để rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu và tạo ra hiệu quả trong các nhiệm vụ kinh doanh.
Điểm mấu chốt:
- Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều chủ đề, bao gồm toán học, khoa học máy tính, lập trình, thống kê và kiến thức kinh doanh.
- Khoa học dữ liệu liên quan đến nhiều quy trình và ứng dụng phân tích dữ liệu, bao gồm khai thác dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, phân tích dự đoán, học sâu và thuật toán học máy.
- Hai mục đích chính của khoa học dữ liệu là thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu hiện tại và tạo ra các mô hình sử dụng dữ liệu đó để thử nghiệm và phân tích dự đoán.
- Bất kỳ công ty nào hiện diện kỹ thuật số đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu để cải thiện trải nghiệm của khách hàng ở mọi giai đoạn trong hành trình của khách hàng.
Thông tin sau được cung cấp trong cuộc phỏng vấn với Akash Maharaj, nhà khoa học dữ liệu cấp cao của Adobe Experience Cloud.
Khoa học dữ liệu là gì?
Khi các chuyên gia trong ngành nói về khoa học dữ liệu, từ họ thường lặp lại là “đa ngành”. Khoa học dữ liệu tiếp thị là một lĩnh vực rộng lớn bao gồm nhiều chủ đề, bao gồm toán học, khoa học máy tính, lập trình, thống kê và kiến thức kinh doanh.
Tất cả các lĩnh vực này kết hợp với nhau để phân tích dữ liệu lớn nhằm đạt được những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh. Các nhà tiếp thị và các bên liên quan kinh doanh khác có thể sử dụng những hiểu biết này để thực hiện các nhiệm vụ kinh doanh tốt hơn.
Khoa học dữ liệu liên quan đến nhiều quy trình và ứng dụng phân tích dữ liệu, bao gồm khai thác dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, phân tích dự đoán, học sâu và thuật toán học máy.
Một nhà khoa học dữ liệu làm gì?
Các nhà khoa học dữ liệu thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu. Thông thường, trước khi phân tích dữ liệu, các nhà khoa học dữ liệu bắt đầu bằng việc tìm hiểu vấn đề cần giải quyết.
Trong kinh doanh, vấn đề đó thường là một quá trình mà các nhà tiếp thị muốn tự động hóa, dự đoán hoặc hiểu rõ hơn. Các vấn đề rơi vào một trong hai lĩnh vực: vấn đề mô hình hóa và vấn đề suy luận và thử nghiệm nhân quả.
Vấn đề về mô hình hóa
Để giải quyết vấn đề về mô hình hóa, trước tiên các nhà khoa học dữ liệu phải xác định đúng dữ liệu, loại phân tích thống kê hoặc kỹ thuật học máy mà họ sẽ sử dụng và các số liệu họ sẽ tập trung vào để tối ưu hóa.
Sau đó, họ lấy dữ liệu, làm sạch và tóm tắt dữ liệu. Với thông tin này trong tay, các nhà khoa học dữ liệu sẵn sàng xây dựng mô hình và sử dụng chúng để chạy thử nghiệm. Trong suốt quá trình thử nghiệm, các nhà khoa học dữ liệu sẽ phân tích hành vi của các số liệu đã chọn.
Cuối cùng, họ triển khai các mô hình để giải quyết vấn đề hoặc đưa ra dự đoán về dữ liệu trong tương lai. Theo thời gian, các nhà khoa học dữ liệu sẽ theo dõi hiệu suất của mô hình, đào tạo lại mô hình và thử nghiệm các phiên bản mới.
Vấn đề suy luận nhân quả và thử nghiệm
Để giải quyết vấn đề suy luận và thử nghiệm nhân quả, các nhà khoa học dữ liệu tiếp thị tuân theo phương pháp khoa học.
Họ tạo ra các giả thuyết và thiết kế các thí nghiệm với dữ liệu để kiểm tra dự đoán của mình. Sau khi chạy thử nghiệm, các nhà khoa học dữ liệu sẽ phân tích kết quả và hình thành các giả thuyết mới.
Khoa học dữ liệu được sử dụng để làm gì?
Hai mục đích chính của khoa học dữ liệu tiếp thị là thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu hiện tại và tạo ra các mô hình sử dụng dữ liệu đó để thử nghiệm và phân tích dự đoán.
Các ví dụ khác về việc sử dụng tiếp thị khoa học dữ liệu bao gồm:
- Tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu – biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa bằng biểu đồ, sơ đồ hoặc hình ảnh
- Suy luận nhân quả – quá trình xác định liệu các kết nối nhân quả có tồn tại hay không dựa trên bằng chứng dữ liệu
- Nhận dạng mẫu – nhận dạng tự động các mẫu trong dữ liệu
- Công cụ đề xuất – sử dụng dữ liệu có sẵn về hành vi trong quá khứ để cung cấp đề xuất nội dung
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – sử dụng phần mềm để tự động hóa thao tác lời nói và văn bản
- Kinh doanh thông minh – sử dụng dữ liệu để đạt được những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn
Lợi ích của việc sử dụng khoa học dữ liệu trong doanh nghiệp của bạn là gì?
Khoa học dữ liệu mang lại lợi ích cho mọi giai đoạn trong hành trình của khách hàng – nhận thức, thu hút, mua hàng, dịch vụ và lòng trung thành. Khoa học dữ liệu đặc biệt giúp các nhà tiếp thị nhắm mục tiêu đến đúng phân khúc người dùng và hiểu cách tiếp thị tốt nhất cho họ.
Khi khách hàng tiềm năng quan tâm, khoa học dữ liệu tiếp thị có thể giúp các nhà tiếp thị hướng dẫn họ qua kênh bán hàng bằng cách xác định và tối ưu hóa nội dung phù hợp để lôi kéo họ mua hàng.
Khoa học dữ liệu thậm chí có thể giúp các nhà tiếp thị giữ chân khách hàng bằng cách dự đoán các cách để tăng giá trị trọn đời của khách hàng.
Khoa học dữ liệu trong tiếp thị sẽ tiếp tục phát triển như thế nào
Nền tảng của khoa học dữ liệu luôn khá đặc biệt. Có vô số công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng.
Trong tương lai, ngành sẽ chứng kiến sự hợp nhất của những công cụ đó, điều này sẽ làm giảm số lượng lựa chọn mà các nhà khoa học dữ liệu phải đưa ra — đồng thời tăng tốc và tiêu chuẩn hóa các quy trình trong toàn ngành.
Ngành khoa học dữ liệu cũng sẽ chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể trong lĩnh vực MLOps, lĩnh vực tập trung vào việc triển khai và giám sát các mô hình học máy trong suốt vòng đời của chúng. Và trong những năm tới, ngành sẽ đi sâu hơn vào cuộc trò chuyện về đạo đức trong khoa học dữ liệu.
Sự khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh là gì?
Phân tích kinh doanh là một tập hợp con của lĩnh vực khoa học dữ liệu tiếp thị rộng lớn. Các nhà phân tích kinh doanh thực hiện các nhiệm vụ như truy vấn, giải thích, tóm tắt và trình bày các câu chuyện về dữ liệu. Họ thậm chí có thể thực hiện một số dự báo.
Mục tiêu của phân tích kinh doanh là giúp doanh nghiệp thực hiện việc ra quyết định dựa trên dữ liệu .
Không giống như phân tích kinh doanh, khoa học dữ liệu cũng bao gồm việc lập mô hình. Các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các mô hình để tự động hóa các quy trình — như tương tác với khách hàng — để đưa ra dự đoán và thực hiện thử nghiệm.
Các yêu cầu để đưa khoa học dữ liệu vào doanh nghiệp của bạn là gì?
Bất kỳ công ty nào có sự hiện diện kỹ thuật số đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu tiếp thị. Tất cả những gì cần là một tập hợp các vấn đề có động cơ kinh doanh, một hình thức thu thập dữ liệu và quyền truy cập vào dữ liệu đó.
Có nhiều loại khoa học dữ liệu khác nhau?
Vì khoa học dữ liệu tiếp thị là một lĩnh vực rộng lớn nên có nhiều lĩnh vực trọng tâm khác nhau. Một số lĩnh vực trọng tâm phổ biến nhất là:
- Nhận dạng hình ảnh
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Mô hình dự đoán
- Kỹ thuật học máy
- Nguyên nhân diễn ra
- Phân tích kinh doanh
