Con người đã phân tích dữ liệu ngay từ khi văn minh ra đời. Những bản ghi sớm nhất của việc viết là ví dụ về phân tích dữ liệu. Ở Iraq cổ đại, các thư ký đã lập danh sách công nhân, tạo ra một trong những cơ sở dữ liệu đầu tiên trong quá trình này. Họ cũng tính toán tiền lương của họ trực tiếp từ dữ liệu thô này, một hình thức phân tích dữ liệu nguyên thủy. Phân tích dữ liệu có nguồn gốc từ thống kê, có thể được truy nguồn về Ai Cập, nơi mà họ thực hiện điều tra thường kỳ để xây dựng các kim tự tháp. Con người đã tham gia vào những cuộc hành trình và cuộc phiêu lưu đáng kinh ngạc, ghi lại trải nghiệm của họ trên hành trình, giúp chúng ta xây dựng một nguồn dữ liệu dồi dào. Trong bài viết này, chúng ta sẽ hiểu về hành trình phát triển của Phân tích dữ liệu nhé!.

THỜI KỲ CỔ ĐẠI ĐẾN TRƯỚC THẾ KỶ XX

Như phần mở đầu đã đề cập, nói “Phân tích dữ liệu” là một khái niệm mới thì sẽ không chính xác. Mặc dù thuật ngữ có thể mới, nhưng việc thực hành nó đã tồn tại từ lâu, ngay trước cả thời đại của máy tính! 

Từ xa xưa cho đến trước thế kỷ XX, con người phân tích dữ liệu theo các phương pháp truyền thống và thủ công. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến được sử dụng trong quá trình phân tích dữ liệu trong thời gian đó:

• Quan sát và ghi chép: Con người quan sát và ghi chép thông tin theo các hình thức như viết tay, vẽ biểu đồ, vẽ sơ đồ, và ghi lại các sự kiện, số liệu, hoặc quan sát quan trọng khác.

• Phân loại và phân nhóm: Dữ liệu được phân loại và phân nhóm dựa trên các thuộc tính và đặc điểm chung. Những nhóm tương tự nhau có thể được so sánh và phân tích để tìm ra các mẫu, xu thế, hoặc sự khác biệt.
• Thống kê đơn giản: Sử dụng các phép tính thống kê cơ bản như tính trung bình, tỉ lệ phần trăm, và đếm số lượng để mô tả và phân tích dữ liệu.
• Phân tích đồ thị: Sử dụng biểu đồ, đồ thị, và sơ đồ để hình dung mối quan hệ, xu hướng, và mẫu dữ liệu. Các biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đồ đường, biểu đồ hình tròn, và biểu đồ tâm lý được sử dụng để trực quan hóa dữ liệu.
• Phân tích tương quan: Tìm hiểu mối tương quan giữa các biến dữ liệu bằng cách sử dụng phép tính tương quan và phân tích khác nhau như phân tích hồi quy và phân tích biến thiên.

Hoàn toàn có thể nói, việc phân tích dữ liệu theo những phương pháp trên tốt hơn là phán đoán theo cảm tính, trực giác để đưa ra quyết định. Tuy nhiên, nó vẫn còn nhiều hạn chế vì độ xảy ra sai sót cao, truy vấn chậm, và khó khăn trong việc lưu trữ. 

THẾ KỶ XX: NHỮNG BƯỚC ĐẦU TIÊN

Thế kỷ XX chứng kiến sự ra đời của các máy tính kỹ thuật số đầu tiên, có kích thước và phức tạp rất lớn, và chủ yếu được sử dụng cho mục đích quân sự. Tuy nhiên nó cũng chính là khởi đầu cho phương pháp thu thập và lưu trữ dữ liệu chuyển từ một hệ thống vật lý sang một hệ thống mạng. Với sự phát triển của công nghệ máy tính và sự xuất hiện của vi xử lý vào những năm 1970, máy tính trở nên nhỏ gọn và rẻ hơn, và được sử dụng nhiều hơn cho các ứng dụng kinh doanh. Dữ liệu được lưu trữ trên máy tính bằng cách sử dụng băng từ hoặc đĩa từ, và nhiệm vụ chính của các chuyên gia thông tin doanh nghiệp là trích xuất thông tin từ dữ liệu được lưu trữ trên các thiết bị này. Sự phát triển của các công nghệ phần mềm mới, chẳng hạn như ngôn ngữ truy vấn cấu trúc (SQL), đã mang lại cho các nhà quản lý kinh doanh khả năng truy cập và điều chỉnh dữ liệu được lưu trữ trong máy tính. Và vì vậy, cơ sở dữ liệu và hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu ra đời. Với nhiều không gian để lưu trữ và xử lý dữ liệu, khái niệm về phân tích dữ liệu có khối lượng lớn cũng nhanh chóng xuất hiện. Để đáp lại sự phát triển này, chúng ta bắt đầu sử dụng các mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ và bảng tính.

CUỘC CÁCH MẠNG KỸ THUẬT SỐ

Sự phát triển của Internet và sự xuất hiện của mạng xã hội đã mang đến một kỷ nguyên mới về kỳ vọng của người tiêu dùng. Chúng đã tạo ra tính đột phá của dữ liệu và khơi dậy nhu cầu về phân tích dữ liệu.

Các chuyên gia phân tích dữ liệu đã tìm ra một cách mới để xử lý, hiểu và tận dụng dữ liệu để tạo ra những insight kinh doanh có giá trị. Điều này đánh dấu sự bắt đầu của một cuộc cách mạng kỹ thuật số mới, được thúc đẩy bởi Dữ liệu lớn (Big Data) và phân tích dữ liệu. Dữ liệu lớn đề cập đến những khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra hàng ngày, bao gồm các bài đăng trên mạng xã hội, thiết bị IoT, hình ảnh, video và các nguồn dữ liệu không cấu trúc khác. Số lượng dữ liệu được tạo ra hàng ngày quá lớn đến mức khó cho các tổ chức lưu trữ dữ liệu trên máy tính hoặc máy chủ của họ. Độ phức tạp trong việc xử lý và phân tích dữ liệu cũng đã tăng lên. Nhận ra rằng điều này sẽ trở thành một vấn đề trong tương lai, chúng ta đã tạo ra các công cụ để làm cho quá trình này dễ dàng hơn đối với người dùng kinh doanh.

Các công cụ như MS Excel đi kèm với các chức năng tích hợp khác nhau làm cho các phép tính và thống kê dễ dàng cho người dùng kinh doanh. Cơ sở dữ liệu quan hệ được hỗ trợ bởi các ngôn ngữ lập trình như MySQL và Oracle Database cũng cho phép truy vấn dữ liệu để sắp xếp, lọc và thực hiện các hoạt động nâng cao trên cơ sở dữ liệu.

Mặc dù những phát minh này đã giúp việc làm mọi thứ dễ dàng hơn nhưng điểm hạn chế lớn nhất của chúng là chỉ đơn giản hóa một phần của vấn đề - trích xuất thống kê từ dữ liệu. Còn lại, phần phân tích hay liên quan đến việc xem xét các con số để tạo ra những insight có giá trị, vẫn là trách nhiệm của người dùng kinh doanh.

Từ đó, đã hình thành nhu cầu về phân tích dữ liệu tự động trên Đám mây (Cloud), và để đáp ứng nhu cầu này, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng của Trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng của nó, bao gồm cả Khoa học dữ liệu.

THỜI ĐẠI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Như tên gọi, Khoa học dữ liệu là khoa học về việc làm việc với dữ liệu để trích xuất ý nghĩa từ nó. Chúng ta sử dụng phương pháp Khoa học dữ liệu để tạo ra những mô hình dữ liệu có thể chuẩn bị, xử lý, phân tích dữ liệu và tạo ra những insight có giá trị. Đầu tiên, chúng ta huấn luyện các mô hình dữ liệu này bằng các thuật toán học máy (Machine Learning) và sau đó kiểm tra chúng trên một tập dữ liệu mẫu để đánh giá độ chính xác của dự đoán. Dựa trên các đánh giá này, chúng ta thực hiện các thay đổi bổ sung và sau đó kiểm tra lại mô hình mới. Quá trình lặp lại này diễn ra nhiều lần để có một mô hình dữ liệu không thể gây lỗi. Sau đó, mô hình này được sử dụng để phân tích dữ liệu mới và cung cấp những insight cực kỳ chính xác.

Hiện nay, các nhà phân tích kinh doanh đang triển khai các mô hình Khoa học dữ liệu tương tự để tìm ra những insight phục vụ quyết định kinh doanh. Sức mạnh của tự động hóa và Trí tuệ Nhân tạo đã đơn giản hóa công việc của một nhà phân tích dữ liệu.

Ngoài ra, các thuật toán được sử dụng trong những mô hình này thực hiện công việc phân tích dữ liệu một cách toàn diện, xác định các mẫu và xu hướng dữ liệu trên một quy mô sâu hơn nhiều. Điều này không để lại chỗ cho lỗi của con người mà thường xuyên xảy ra.

SỰ BÙNG NỔ CỦA BUSINESS INTELLIGENCE

Business Intelligence (BI) đã phát triển với tốc độ chóng mặt trong những năm gần đây. Được định giá vào khoảng 20,516 tỷ USD vào năm 2020, dự báo ngành thông tin kinh doanh sẽ tăng đáng kể lên đến 40,5 tỷ đô la vào năm 2026.

Một nền tảng BI là một công cụ phân tích kinh doanh toàn diện, tạo ra actionable insight trong vài giây sau khi dữ liệu được tải lên. Với các nền tảng BI như MH Digital xây dựng, chúng ta chỉ cần kết nối các nguồn dữ liệu cần thiết với nền tảng. Dữ liệu có thể là các tệp CSV, Excels, bảng tính, các kênh tiếp thị như Facebook và cơ sở dữ liệu như MYSQL,...

Nền tảng BI thực hiện tất cả các nhiệm vụ liên quan đến khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu một cách tự động. Nó cung cấp cho bạn những insight sẵn sàng sử dụng dưới nhiều hình thức khác nhau. Thông qua các nền tảng BI này, các công ty có thể nhận được báo cáo phân tích chi tiết trong vài giây. Điều này cho phép họ đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên cơ sở của sự thật và có tác động đối với hoạt động tổng thể của tổ chức. Các công cụ BI cung cấp khả năng truy cập dữ liệu, tạo ra báo cáo, biểu đồ trực quan hóa và chia sẻ báo cáo với những bên liên quan. 

Đọc thêm: Business Intelligence (BI) là gì? Quy trình và Kinh nghiệm triển khai BI cho doanh nghiệp

TRIỂN VỌNG TƯƠNG LAI CỦA PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Phân tích dữ liệu đã trở thành một yêu cầu cần thiết đối với doanh nghiệp. Sự tiến hóa của trí tuệ nhân tạo và học máy, Internet và các tiến bộ công nghệ khác đã tạo ra những cách mới để xử lý và phân tích dữ liệu. Với dữ liệu lớn, nhu cầu về phân tích thời gian thực đã tăng lên. Hiện nay, các tổ chức phải có khả năng xử lý dữ liệu ngay khi nó được tạo ra và nắm bắt được những thông tin quan trọng từ đó. Có một sự tập trung ngày càng cao vào việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một nền tảng duy nhất để tạo ra cái nhìn hữu ích. Các công cụ trực hóa và Trí tuệ nhân tạo được sử dụng để tạo ra Báo cáo từ dữ liệu sống động, dễ tương tác và dễ hiểu hơn. Chúng ta đang chứng kiến một nỗ lực toàn cầu để đơn giản hóa quá trình tạo ra thông tin từ dữ liệu.

Trong bài viết này, thuật ngữ Dữ liệu lớn sẽ thay cho Big Data

Mỗi khi bạn lấy điện thoại thông minh của mình để lướt Instagram, mua sắm trên trang web yêu thích hoặc đơn giản là xem một video trên YouTube, thì thực tế là bạn đang góp phần sản xuất hoặc tiêu thụ Dữ liệu lớn. Trên thực tế, mỗi ngày có một lượng dữ liệu không thể tưởng tượng được được tạo ra: chính xác là 328,77 triệu terabyte. Với sự phát triển liên tục của thế giới kỹ thuật số, khối lượng khổng lồ này tăng lên từng năm. Dự kiến ​​vào cuối năm 2023, sẽ có khoảng 120 zettabytes dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu. Con số đó sẽ tiếp tục tăng lên đến con số đáng kinh ngạc là 180 zettabytes vào năm 2025. 

Một số người có xu hướng coi Dữ liệu lớn như một từ vựng phổ biến mà thôi. Và họ sẽ ngạc nhiên khi phát hiện ra rằng Dữ liệu lớn thực sự là một nguồn tài nguyên mạnh mẽ có thể giúp nhiều doanh nghiệp và ngành công nghiệp khác nhau thu thập thông tin, đưa ra quyết định quan trọng và giải quyết các vấn đề của họ để phát triển.

Tuy nhiên, Dữ liệu lớn, giống như bất kỳ tài nguyên nào khác, cũng có thể đi kèm với những thách thức riêng của nó. Hiểu rõ về các loại dữ liệu lớn khác nhau và chức năng của chúng là bước quan trọng nhất để vượt qua thành công bất kỳ thách thức nào chúng có thể đặt ra. Vì vậy, trong bài viết này, chúng tôi sẽ đi qua tất cả các loại chính của dữ liệu lớn và các trường hợp sử dụng của chúng.

I - BA LOẠI DỮ LIỆU LỚN PHỔ BIẾN NHẤT

Cách chúng ta có thể phân loại Dữ liệu lớn dựa vào cấu trúc của nó. Cấu trúc đề cập đến sự tổ chức, định dạng và lưu trữ dữ liệu.

1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured data)

Dữ liệu có cấu trúc tuân theo một định dạng cụ thể và rõ ràng. Nó có thể được tìm kiếm và xử lý dễ dàng bởi máy móc. Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc bảng tính. Mỗi hàng đại diện cho một bản ghi và mỗi cột đại diện cho một thuộc tính.

Một ví dụ kinh điển cho loại dữ liệu này là một thư viện được tổ chức cẩn thận, trong đó mỗi cuốn sách được phân loại và gắn nhãn một cách tỉ mỉ. 

Mọi nhiệm vụ yêu cầu thông tin chính xác đều thuộc về dữ liệu có cấu trúc. Ngày tháng, hồ sơ khách hàng, thông tin chi tiết sản phẩm và ghi chú giao dịch đều thuộc vào danh mục này.

2. Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data)

Ngược lại với dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không có cấu trúc thiếu một cấu trúc được định trước và có thể có nhiều hình thức khác nhau bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Có vẻ như nó hỗn loạn, nhưng một khi mọi người học cách rút ra những mẫu có ý nghĩa từ nó, họ có quyền truy cập vào một kho báu ẩn chứa những insight quý giá, từ đó dẫn đến hiểu biết toàn diện về ý kiến của người tiêu dùng.

Dữ liệu không có cấu trúc tương tự như một chợ đông đúc reo hò với tiếng động từ các góc khác nhau. Video, hình ảnh, tệp âm thanh, podcast, tệp PDF, tài liệu Word, email, bài đăng trên mạng xã hội và các bài viết bao gồm bài viết mà bạn đang đọc hiện tại đều là các ví dụ về loại dữ liệu này.

3. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured data)

Bất cứ điều gì nằm giữa các danh mục có cấu trúc và không có cấu trúc được gọi là dữ liệu bán cấu trúc. Nó không được tổ chức một cách rõ ràng như dữ liệu có cấu trúc nhưng vẫn có một mức độ tổ chức. Loại dữ liệu này thường được tìm thấy trong các định dạng như XML (eXtensible Markup Language) và JSON (JavaScript Object Notation).

Dữ liệu bán cấu trúc tương tự như một bộ sưu tập các tờ ghi chú liên kết. Nó có một mức độ trật tự nhưng linh hoạt hơn nhiều so với một tài liệu chính thức.

II - CÁC LOẠI DỮ LIỆU LỚN KHÁC

Phân loại dựa trên cấu trúc không phải là cách duy nhất để phân loại Dữ liệu lớn. Dữ liệu lớn cũng có thể được phân loại dựa trên bản chất hoặc lĩnh vực của nó.

1. Dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series data)

Dữ liệu chuỗi thời gian được thu thập hoặc ghi lại theo thời gian tại các khoảng thời gian đều đặn hoặc không đều. Được biết đến như một công cụ theo dõi xu hướng đáng tin cậy, dữ liệu này phù hợp để phát hiện các mẫu, bất thường, xu hướng và các thay đổi theo thời gian. Giá cổ phiếu, đo đạc nhiệt độ và lưu lượng truy cập trang web là các ví dụ về dữ liệu chuỗi thời gian.

Các doanh nghiệp và tổ chức sử dụng loại dữ liệu này để dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng. Họ cũng sử dụng nó để xác định và phát hiện hành vi hoặc hoạt động đáng ngờ từ các mẫu bình thường.

2. Dữ liệu không gian địa lý (Geospatial data)

Dữ liệu không gian địa lý liên quan đến một vị trí cụ thể trên bề mặt hành tinh của chúng ta, một công cụ chỉ đường để vẽ bản đồ, điều hướng và phân tích không gian. Hình ảnh vệ tinh, dữ liệu GPS và dữ liệu GIS được gộp lại trong danh mục này.

Các doanh nghiệp thường sử dụng dữ liệu không gian địa lý để hiểu các đặc điểm của khách hàng, tối ưu hóa phương tiện vận chuyển và quản lý thảm họa tự nhiên hoặc nhân tạo như lũ lụt và cháy rừng.

3. Dữ liệu đa phương tiện (Multimedia data)

Dữ liệu đa phương tiện bao gồm một loạt nội dung rộng, bao gồm hình ảnh, video, âm thanh và hoạt hình. Nó đóng vai trò như gia vị của cuộc sống và làm giàu trải nghiệm của chúng ta trong các lĩnh vực khác nhau như giải trí, giáo dục hoặc giao tiếp.

Nếu không có loại dữ liệu này, các tổ chức sẽ không thể tạo ra nội dung hấp dẫn và lôi cuốn, phân tích nội dung của họ hoặc thậm chí gửi nó đến khán giả của họ.

III - ỨNG DỤNG CHO TỪNG LOẠI BIG DATA

Như đã thấy ở phần trước, các loại dữ liệu lớn khác nhau có các đặc điểm và ứng dụng khác nhau. Do đó, việc xác định và sử dụng đúng loại dữ liệu lớn cho mục tiêu cụ thể là rất quan trọng đối với các tổ chức và doanh nghiệp. Điều này sẽ giúp họ cải thiện việc giải quyết vấn đề, nâng cao sự hài lòng của khách hàng, tăng hiệu quả hoạt động, giảm thiểu chi phí và rủi ro không cần thiết, và đổi mới sản phẩm hoặc dịch vụ mới. Dưới đây là một số ví dụ về các trường hợp sử dụng cho từng loại dữ liệu:

1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured data)

Ngành ngân hàng và tài chính là một lĩnh vực sử dụng hiệu quả dữ liệu có cấu trúc. Nhờ vào loại dữ liệu này, ngân hàng có thể phân tích chi tiết khách hàng, hồ sơ giao dịch và điểm tín dụng. Điều này giúp phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và tuân thủ quy định. Ví dụ, ngân hàng có thể xác định trước khách hàng có nguy cơ không trả nợ hoặc mặc định thẻ tín dụng và thực hiện các biện pháp sửa chữa.

Một lĩnh vực khác cũng được hưởng lợi từ dữ liệu có cấu trúc là lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Dữ liệu bệnh nhân, hồ sơ y tế và kết quả kiểm tra được phân tích để đưa ra chẩn đoán, kế hoạch điều trị và giám sát. Bệnh viện sử dụng loại dữ liệu này để theo dõi các dấu hiệu quan trọng của bệnh nhân và cảnh báo nhân viên về bất thường.

2. Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data)

Dữ liệu không có cấu trúc là "trái tim" của các nền tảng mạng xã hội. Nó thúc đẩy các nền tảng này để phân tích cảm xúc, theo dõi xu hướng và hệ thống đề xuất. Ví dụ, các nền tảng có thể nghiên cứu các bài đăng, bình luận, lượt thích và chia sẻ của người dùng để hiểu được cảm xúc và ý kiến của họ.

Ngoài mạng xã hội, hệ thống giáo dục cũng được hưởng lợi với loại dữ liệu này. Dữ liệu không có cấu trúc được sử dụng trong giáo dục để phân tích các tài liệu học, từ bài viết đến video, nhằm tạo trải nghiệm học tập cá nhân hóa. Nó giúp giáo viên đưa ra phản hồi và gợi ý tùy chỉnh dựa trên tiến trình và thành tích của học sinh.

3. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured data)

Việc khai thác dữ liệu từ web là một trong nhiều lĩnh vực có thể hưởng lợi rất nhiều từ việc sử dụng dữ liệu bán cấu trúc. Nó cung cấp thông tin cho nghiên cứu thị trường, phân tích đối thủ và so sánh giá cả. Một công cụ lấy dữ liệu từ web có thể so sánh giá sản phẩm trên các trang web thương mại điện tử khác nhau, nhờ vào dữ liệu bán cấu trúc.

Tích hợp dữ liệu là một lĩnh vực khác tận dụng loại dữ liệu này. Dữ liệu bán cấu trúc kết hợp thông tin từ các nguồn đa dạng bằng cách sử dụng định dạng như tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu NoSQL. Điều này hỗ trợ việc tổ chức dữ liệu, thông tin doanh nghiệp và phân tích. Ví dụ, việc kết hợp thông tin khách hàng từ các hệ thống khác nhau cung cấp một cái nhìn tổng quan.

4. Các loại dữ liệu lớn khác

Ngoài ba loại Dữ liệu lớn phổ biến, các loại khác cũng giúp doanh nghiệp mạnh mẽ hơn. 

Chìa khóa là xác định đúng nơi mà mỗi loại dữ liệu có thể tối đa hóa tác động. Tính chất độc đáo của các dữ liệu này như sau: 

• Dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series data): Loại dữ liệu này lý tưởng để tổ chức và doanh nghiệp nhìn thấy các xu hướng và mô hình theo thời gian, từ đó tạo điều kiện để dự báo với dữ liệu lịch sử. Sử dụng đúng cách loại dữ liệu lớn này sẽ cải thiện phân tích tiên đoán cho việc lập kế hoạch thông minh
• Dữ liệu không gian địa lý (Geospatial data): Loại dữ liệu này rất hoàn hảo cho việc bản đồ hóa. Các công ty vận tải sử dụng dữ liệu không gian địa lý để theo dõi tài sản, tối ưu hóa tuyến đường và quản lý tồn kho dựa trên vị trí; Từ đó tăng hiệu suất chuỗi cung ứng để giảm chi phí cho doanh nghiệp
• Dữ liệu đa phương tiện (Multimedia data): Dữ liệu đa phương tiện phù hợp với nội dung sáng tạo. Dữ liệu đa phương tiện mở ra cơ hội nội dung hấp dẫn, với nhà tiếp thị tận dụng hình ảnh, video và âm thanh để hiểu và kết nối với khách hàng. Không chỉ vậy, tận dụng loại dữ liệu lớn này có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa và đích danh để tăng cường việc thu hút khách hàng.

IV - KẾT LUẬN

Mỗi loại dữ liệu lớn đều đi kèm với những ưu điểm riêng, và mỗi loại đều có thể giúp chúng ta đạt được các mục tiêu khác nhau. Bây giờ khi bạn đã nắm vững về tất cả các loại dữ liệu lớn khác nhau, đến lúc áp dụng những gì bạn đã học vào nhu cầu dữ liệu của riêng mình. 

Khám phá tiềm năng của Dữ liệu lớn cho doanh nghiệp cùng giải pháp Data Mining Platform của MH Digital. Tìm hiểu tại đây.