Dữ liệu thô là gì? Quy trình biến dữ liệu thô thành sản phẩm AI

Nội dung

Dữ liệu thô là một phần dữ liệu quan trọng đối với đời sống hiện nay. Nó không chỉ mang lại kết quả từ các đối tượng vật lý như số liệu, hình ảnh, ký tự thành ký hiệu mà còn có vai trò quan trọng trong việc xây dựng chính sách, phương hướng hoạt động của mỗi một lĩnh vực. Các dữ liệu thuộc loại này có thể được xử lý tiếp bởi con người hoặc đưa vào máy tính. Để tìm hiểu rõ hơn về dữ liệu thô và quy trình biến dữ liệu thô thành sản phẩm AI tiện ích, hãy tham khảo trong phần tiếp theo!

I. Dữ liệu thô là gì?

Dữ liệu thô chính là dữ liệu chưa được chịu xử lý, "làm sạch" thay qua sắp xếp thống kê, chưa được các nhà nghiên cứu để loại bỏ giá trị ngoại biên. Ngoài ra, dữ liệu thô cũng không bị bất kỳ thao tác nào khác bởi một chương trình phần mềm hoặc một nhà nghiên cứu, nhà phân tích hoặc kỹ thuật viên nào.

Dữ liệu thô là một thuật ngữ tương đối bởi vì ngay cả khi dữ liệu thô đã được một nhóm các nhà nghiên cứu "làm sạch" và xử lý, một nhóm khác vẫn có thể coi những dữ liệu đã xử lý này là "dữ liệu thô" cho một giai đoạn nghiên cứu khác sau đó.

Dữ liệu thô có thể được nhập vào chương trình máy tính hoặc được sử dụng trong các quy trình thủ công, con người tiến hành làm việc như phân tích số liệu thống kê từ một cuộc khảo sát . Thuật ngữ "dữ liệu thô" có thể đề cập đến dữ liệu nhị phân trên các thiết bị lưu trữ điện tử, ví dụ như ổ đĩa cứng.

Khái niệm dữ liệu thô trong quá trình thu thập và xử lý dữ liệu

Dữ liệu có hai cách được tạo ra hoặc được tạo ra như sau.

- Đầu tiên là thứ được gọi là 'dữ liệu đã được thu thập', và được tìm thấy thông qua một quá trình điều tra hoặc phân tích có mục đích.

- Thứ hai được gọi là 'dữ liệu kiệt', và thường được thu thập bởi máy móc, máy tính hoặc thiết bị đầu cuối như một chức năng phụ. Ví dụ, máy tính tiền, điện thoại thông minh hay là máy đo tốc độ phục vụ một chức năng chính nhưng có thể thu thập dữ liệu như một nhiệm vụ phụ của nó.

II. Ví dụ về dữ liệu thô

Có rất nhiều lĩnh vực sử dụng dữ liệu thô. Tuy nhiên, có thể lấy ví dụ đơn giản và nhanh chóng nhất trong ngành Công nghệ thông tin bởi đây là một lĩnh vực cực kỳ rộng lớn và quen thuộc với đời sống hiện đại.

Trong CNTT, dữ liệu thô có thể đề cập đến dữ liệu trên các ổ đĩa cứng. Đây là các dữ liệu chứa lỗi của con người, máy móc hay là các dụng cụ, không được xác thực; ở các định dạng khác nhau, chưa được mã hóa hay là định dạng.

Dữ liệu thô cần trải qua quá trình xử lý (trích xuất, tổ chức, phân tích, xử lý, định dạng) để chuyển thành thông tin và có thể biến thành dữ liệu sử dụng được.

Những trường dữ liệu thô trong thực tế

Một ví dụ về dữ liệu thô đơn giản: Dữ liệu được thu thập tại máy POS tại các điểm bán hàng, bao gồm các mặt hàng, giá cả sản phẩm và ngày giờ mua. Những dữ liệu này là dữ liệu thô cho đến khi được đưa vào xử lý tổng hợp phân tích. Chẳng hạn như, nó sẽ được phân tích thành các thông tin có nghĩa như doanh thu hay chi tiêu, xu hướng bán hàng ra sao, mức độ tiêu thụ...

III. Quy trình chuyển đổi từ dữ liệu thô đến sản phẩm AI

1. Xác định bài toán đặt ra và sản phẩm khả dụng

Bước này bao gồm việc xác định mục tiêu phát triển sản phẩm theo hướng nào và các bài toán có liên quan. Khi bản nháp đầu tiên của sản phẩm hoặc sản phẩm khả dụng sẽ được phát triển, bước tiếp theo là chạy thử nghiệm thực tế để kiểm tra các vấn đề và lựa chọn chỉ số cũng như cách tiếp cận phù hợp với sản phẩm nhất.

Xác đinh mục tiêu và nguồn dữ liệu thô cần xử lý

2. Thu thập cùng với chuẩn bị dữ liệu

Các nhà phát triển cần cung cấp một tập hợp các ví dụ để máy tính có thể tiến hành tổng quát hóa từ đó. Có càng nhiều ví dụ và thông tin, kết quả máy trả ra càng tốt và đầy đủ. Dữ liệu được cung cấp kèm đáp án chính xác sẽ được gọi là dữ liệu đào tạo hoặc dữ liệu có dán nhãn.

Ở bước thu thập và chuẩn bị dữ liệu, bạn cần xác định nguồn dữ liệu phong phú, xây dựng một kho lưu trữ, đồng thời tiến hành khám phá các dữ liệu cũng như lựa chọn cột và trường phù hợp.

3. Lựa chọn, sau đó hoàn thiện mô hình

Bước tiếp theo là lựa chọn và hoàn thiện mô hình đã triển khai, trong đó bao gồm phát triển các framework liên quan nhằm xây dựng giải pháp hiệu quả. Ở đây, các mô hình sẽ diễn giải các dữ liệu và đưa ra kết quả. Phân tích khám phá – cả đơn biến và song biến – nên được thực hiện để làm công việc tóm tắt các đặc điểm chính của mô hình.

Các bước tiếp theo bao gồm chuyển đổi tập dữ liệu thô ban đầu đó thành tập các thuộc tính và lựa chọn để trích xuất, phân tích các tính năng từ dữ liệu. Cuối cùng, bạn có thể lựa chọn mô hình bằng cách sử dụng các phương pháp tập hợp, trong đó, mạng thần kinh nhân tạo cũng tương tự như AI là một ví dụ. Cuối cùng, việc hoàn thiện mô hình có thể được thực hiện bằng cách trình tự hóa dữ liệu để trở thành một chuỗi thông tin.

Lựa chọn mô hình xử lý dữ liệu thô một cách hiệu quả và tối ưu nhất

4. Tích hợp thông tin

Tích hợp bao gồm các bước như chọn framework, xây dựng giao diện người dùng và tích hợp nó với framework đã chọn. Các bước cuối cùng để xử lý dữ liệu thô bao gồm kiểm tra các thành phần và xác nhận kết quả.

5. Triển khai và tiến hành giám sát

Bước cuối cùng là triển khai mô hình xử lý dữ liệu thô đến sản phẩm AI. Giải pháp cuối cùng phải đảm bảo tính bền vững và độc lập khi hoạt động. Mô hình có thể được triển khai trên nền tảng đám mây thông minh hoặc tại chỗ. Cuối cùng, khâu quan trọng còn lại trong chiến lược phát triển sản phẩm là đặt cơ chế giám sát, hoạt động bao gồm cả các biện pháp an ninh lâu dài.

Như vậy, dữ liệu thô đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng lên các sản phẩm, chiến lược lâu dài, từ đó mang lại cho những hoạt động trở nên hiệu quả hơn. Việc sử dụng dữ liệu thô với sản phẩm AI cũng đang là xu hướng được nhiều công ty nghiên cứu và áp dụng. Mong rằng, những thông tin mà Vega Fintech mang đến sẽ hữu ích với bạn. Chúc bạn thành công!

Xem thêm: TOP 5 ứng dụng AI có tiềm năng mạnh mẽ nhất 2023