DaaS, hay Dữ liệu dưới dạng Dịch vụ, thúc đẩy sự phát triển của nhiều doanh nghiệp và duy trì quy trình làm việc tối ưu. Tìm hiểu tất cả về nó trong bài đăng này.
Dữ liệu đang trở thành một mặt hàng ngày càng có giá trị. Thật dễ dàng để hiểu tại sao: Dữ liệu là nhiên liệu đằng sau học máy, phát hiện gian lận và nhiều ứng dụng phức tạp khác. Nếu bạn muốn sử dụng dữ liệu trong ứng dụng của mình, nó đòi hỏi một số mã hóa hoặc kỹ sư đắt tiền để thực hiện nó.
Đây là lúc Dữ liệu dưới dạng Dịch vụ xuất hiện. Các nhà cung cấp DaaS cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống đám mây của họ mà không cần bất kỳ kỹ thuật hoặc mã hóa nào từ phía khách hàng. Ví dụ: bạn có thể truy cập dịch vụ DaaS thông qua API hoặc bằng giao diện lập trình ứng dụng (API). Khách hàng có thể ngay lập tức tiêu thụ dữ liệu theo cách phù hợp nhất với nhu cầu của họ.
Bài viết này định nghĩa DaaS, khai thác dữ liệu và các công ty khác nhau sử dụng nó để hiểu rõ hơn về lĩnh vực của họ.
Daas là gì?
DaaS is a cloud service that provides data storage and analysis. It allows users to store their data in the cloud, access it from anywhere, and run analysis on it without worrying about hardware or software requirements. You can use DaaS for various applications, such as data mining.
Nhưng DaaS có giống với khai thác dữ liệu không?
Khai thác dữ liệu sử dụng các thuật toán thống kê để phân tích và tìm mối quan hệ trong một lượng lớn dữ liệu. Khai thác dữ liệu có một lịch sử lâu dài bắt nguồn từ thống kê và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo vào những năm 1950. Bạn có thể làm điều này với cơ sở dữ liệu, bảng tính hoặc các nguồn dữ liệu khác. DaaS thường bị hiểu nhầm là một tập hợp con của khai thác dữ liệu. Nó là một sự trừu tượng hơn là một điều thực tế.
Dù bằng cách nào, DaaS là một công nghệ kinh doanh hấp dẫn có thể thay đổi đáng kể cách bạn điều hành doanh nghiệp của mình bằng cách giúp bạn có thể tận dụng tất cả các dạng thông tin kỹ thuật số có sẵn trong thời gian thực. Nếu một nguồn dữ liệu mới phát hành trên internet, bạn có thể có được nó và tiêu thụ nó ngay lập tức. Bạn có thể kết hợp thông tin đó vào mô hình kinh doanh hoặc sản phẩm của mình ngay lập tức mà không yêu cầu thay đổi ứng dụng hoặc cơ sở hạ tầng.
DaaS đang dẫn đầu cách các công ty tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn. Không có số lượng lao động thủ công nào có thể cạnh tranh với tốc độ của một thuật toán. Nhiều công ty chắc chắn sẽ nhảy vào cuộc khi DaaS được áp dụng rộng rãi hơn và tích hợp vào các mô hình kinh doanh.
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu là quá trình tìm kiếm các mẫu trong một lượng lớn dữ liệu được lưu trữ ở nhiều định dạng khác nhau (ví dụ: tệp văn bản, bảng tính, cơ sở dữ liệu) bằng cách sử dụng các thuật toán thống kê như quy tắc phân cụm hoặc liên kết. Khai thác dữ liệu có một số ứng dụng cho doanh nghiệp – vì vậy chúng ta hãy xem xét chúng.
Phân tích dự đoán
Phân tích dự đoán là một phần thiết yếu của các công cụ kinh doanh thông minh cho phép các doanh nghiệp dự đoán các sự kiện trong tương lai dựa trên thông tin lịch sử được thu thập theo thời gian và được phân tích bằng máy tính với các kỹ thuật toán học tiên tiến như học máy và trí tuệ nhân tạo (AI). Mục tiêu ở đây là dự đoán những gì xảy ra và tại sao một cái gì đó xảy ra thay vì chỉ đơn giản là dự đoán những gì xảy ra tiếp theo vào những thời điểm ngẫu nhiên trong một số phạm vi được xác định trước (tức là phân phối bình thường). Ví dụ: dự đoán khi nào khách hàng sẽ rời khỏi sản phẩm / dịch vụ của bạn hoặc khi nào bạn sẽ cần mức tồn kho mới.
Phát hiện gian lận
Phát hiện gian lận là quá trình xác định các giao dịch hoặc hoạt động đáng ngờ để ngăn chặn chúng xảy ra lần nữa. Bạn có thể làm điều đó bằng cách sử dụng khai thác dữ liệu, phân tích dự đoán và các kỹ thuật khác như nhận dạng mẫu, phát hiện bất thường, thuật toán phân cụm, mạng thần kinh, v.v.
Tích hợp dữ liệu
Tích hợp dữ liệu liên quan đến việc kết hợp nhiều nguồn vào một cơ sở dữ liệu duy nhất cho mục đích quản lý tốt hơn. Bạn có thể đạt được điều này thông qua các phương pháp khác nhau, bao gồm
- Các quy trình ETL (Extract-Transform-Load) bao gồm di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống nguồn khác nhau vào một cơ sở dữ liệu chung cho mục đích phân tích và báo cáo
- Các giải pháp Business Intelligence (BI) cung cấp một kho lưu trữ tập trung cho tất cả các thông tin liên quan về hoạt động của công ty
- Các ứng dụng BI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại liên quan đến việc trích xuất thông tin cần thiết từ các cơ sở dữ liệu khác nhau, v.v.
Lợi ích của DaaS.
Các tổ chức thuộc mọi quy mô sử dụng DaaS, từ các công ty khởi nghiệp nhỏ đến các doanh nghiệp lớn. Lợi ích của DaaS tương tự như lợi ích của môi trường kho dữ liệu truyền thống: thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn, ra quyết định chính xác hơn và giảm chi phí. Tuy nhiên, sự khác biệt chính là môi trường kho dữ liệu theo truyền thống để lưu trữ và phân tích dữ liệu lịch sử, trong khi DaaS sử dụng phân tích dự đoán.
DaaS có thể phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra dự đoán về hành vi của họ. Điều này giúp các tổ chức dự đoán nhu cầu trong tương lai của khách hàng, cho phép họ cung cấp dịch vụ tốt hơn. Ví dụ: chuỗi khách sạn có thể sử dụng DaaS để xác định số lượng phòng họ cần trong một khoảng thời gian nhất định (ví dụ: mùa hè hoặc mùa đông). Nhân viên bán hàng của chuỗi khách sạn sau đó có thể sử dụng thông tin này để lên kế hoạch trước và đặt đủ phòng cho mùa sắp tới.
Một ví dụ khác là một công ty hàng không sử dụng DaaS để xác định xem có nhiều hành khách đi du lịch trong giờ cao điểm hơn giờ thấp điểm hay không; Sau đó, họ có thể sử dụng thông tin này để điều chỉnh lịch trình của họ cho phù hợp.
DaaS cũng có các ứng dụng trong tiếp thị, tài chính và quản lý nguồn nhân lực, nơi nó giúp các công ty hiểu sâu hơn về khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng mới thông qua các kỹ thuật phân tích dự đoán. Ví dụ: một nhà bán lẻ có thể sử dụng DaaS để xác định xu hướng trong số các đối tượng mục tiêu của mình dựa trên các mô hình mua hàng trong quá khứ (ví dụ: mua hàng trực tuyến) hoặc đặc điểm nhân khẩu học (độ tuổi). Dựa trên những phát hiện này, nhà bán lẻ có thể thiết kế các chiến dịch tiếp thị cụ thể nhắm vào các phân khúc người tiêu dùng khác nhau với các sở thích hoặc nhân khẩu học khác nhau (nam so với nữ) để tối đa hóa doanh số.
Sau đây là một số ví dụ khác về cách DaaS có thể mang lại lợi ích cho các tổ chức khác nhau:
Nguồn nhân lực
Trong lĩnh vực nhân sự, bạn có thể sử dụng DaaS để xác định xem người xin việc có khả năng phù hợp với một vị trí cụ thể hay không (ví dụ: nhân viên bán hàng hoặc kế toán) dựa trên kinh nghiệm và nền tảng giáo dục của họ. Người quản lý tuyển dụng sau đó có thể sử dụng thông tin này để quyết định ứng viên nào đủ điều kiện nhất cho các vị trí nhất định.
Tài chính
Trong tài chính, DaaS có thể giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt hơn về đầu tư. Ví dụ: một ngân hàng có thể sử dụng DaaS để xác định xem một cổ phiếu nhất định có khả năng hoạt động tốt hay không dựa trên hiệu suất lịch sử của nó trong năm năm qua. Dựa trên những phát hiện này, ngân hàng sau đó có thể quyết định có nên đầu tư vào cổ phiếu cụ thể đó hay không và nên phân bổ bao nhiêu tiền để đầu tư vào công ty cụ thể này.
Y tế
Trong chăm sóc sức khỏe, họ sử dụng DaaS để xác định xem bệnh nhân có khả năng phát triển một bệnh cụ thể hay không dựa trên lịch sử y tế của họ. Ví dụ, nếu bác sĩ nghi ngờ rằng một bệnh nhân cụ thể có thể bị ung thư phổi, họ có thể sử dụng DaaS để xác định xem bệnh nhân này có bất kỳ triệu chứng nào liên quan đến ung thư phổi hay không. Họ cũng có thể quan sát các triệu chứng này so với những bệnh nhân ung thư phổi khác như thế nào. Dựa trên những phát hiện này, bác sĩ sau đó sẽ có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về các lựa chọn điều trị cho bệnh nhân đặc biệt này.
Giáo dục
Trong lĩnh vực giáo dục, DaaS có thể giúp giáo viên xác định học sinh nào có khả năng thành công trong một khóa học cụ thể dựa trên thành tích trong quá khứ của họ. Ví dụ, một giáo viên có thể nghi ngờ rằng một học sinh cá nhân có thể gặp khó khăn khi học toán vì chứng khó đọc. Trong trường hợp này, họ có thể sử dụng DaaS để xác định học sinh này thực hiện tốt như thế nào trong các khóa học khác và liệu những kết quả này có giống với những sinh viên khác mắc chứng khó đọc hay không. Dựa trên những phát hiện này, giáo viên sau đó sẽ có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về loại chỗ ở nào nên được cung cấp cho học sinh cụ thể này để đạt được tiềm năng đầy đủ của họ.
Hạn chế của việc sử dụng DaaS
Hạn chế chính của việc sử dụng DaaS là nó không phải là một nền tảng chính thức. Nó giống như một API, vì vậy bạn cần phải tự cài đặt và cấu hình phần mềm. Điều này có thể khó khăn cho người mới bắt đầu sử dụng điện toán đám mây vì họ đã quen với việc chỉ cần nhấp vào các nút và làm theo các hướng dẫn đơn giản. Một nhược điểm khác của việc sử dụng DaaS là bạn không thể sử dụng trung tâm dữ liệu hoặc máy chủ của riêng mình. Thay vào đó, bạn phải sử dụng máy chủ của họ, điều này có thể làm tăng chi phí dự án của bạn lên nhiều lần nếu bạn có số lượng người dùng lớn.
Tất nhiên, bạn luôn có thể khai thác dữ liệu của riêng mình. Tùy thuộc vào khối lượng dữ liệu, nó có thể hoặc không thể là lựa chọn tốt nhất cho bạn vì bạn có thể cần các máy chủ, hệ thống bảo mật và tài nguyên chuyên nghiệp tinh vi. Trong trường hợp đó, DaaS là con đường để đi. Nhưng hãy nhìn vào web scraping, ví dụ.
Quét web
Web scraping sử dụng các chương trình phần mềm được gọi là trình thu thập dữ liệu web, trình quét và trình phân tích cú pháp để xác định, thu thập và sắp xếp dữ liệu từ web. Khi bạn có dữ liệu trên máy chủ của mình, bạn có thể tiến hành phân tích nó cho bất kỳ mục đích nào bạn có.
Cách dễ nhất để cạo dữ liệu từ web là sử dụng các API quét web thực hiện hầu hết công việc của bạn. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng các tập lệnh tùy chỉnh và các thư viện mã nguồn mở miễn phí để quét web nếu bạn có chuyên môn lập trình.
When using web scrapers, it’s essential to use rotating residential proxies to ensure you receive quality data and avoid IP blocks from the target websites. You can send us a message or visit our blog for more information.
