Trong kinh doanh, các kỹ thuật khác nhau để thu thập và phân tích dữ liệu về khách hàng và tình hình thị trường nói chung rất phổ biến. Nếu không có dữ liệu này, không thể lập kế hoạch phát triển và nói chung là không thể đưa ra bất kỳ quyết định nào, bởi vì bạn cần phải có một cái gì đó để bắt đầu. Cho dù đó là xác định mức độ nhu cầu trong một phạm vi cụ thể hay chấm dứt một trong những “nỗi khổ” của đối tượng cụ thể, bất kỳ hoạt động nào cũng bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu. Dữ liệu là chìa khóa thành công của bất kỳ doanh nghiệp nào.

Dữ liệu tối là gì?

Thoạt nhìn, toàn bộ tập hợp các nhóm dữ liệu hữu ích cho một doanh nghiệp đã được nghiên cứu trong thời gian dài và chỉ cần chọn một vài nhóm có liên quan để bắt đầu làm việc với hiệu quả tối đa. Tuy nhiên, tất cả không đơn giản như thế. Có một Vũ trụ dữ liệu riêng biệt, và cũng giống như trong thực tế của chúng ta, nó ẩn chứa nhiều bí mật và bí ẩn. Vấn đề chính là tổng lượng dữ liệu lớn hơn nhiều lần so với khả năng phân tích của chúng ta.

Trong quá trình giải quyết các vấn đề nhất định, sẽ có cả một lớp thông tin được tích lũy mà không được sử dụng theo bất kỳ cách nào. Thông tin này có thể được sử dụng để tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp, nhưng nó vẫn còn nguyên vẹn. Ví dụ, camera giám sát trong một cửa hàng được lắp đặt để giải quyết các vấn đề an ninh cụ thể hoặc nhằm giảm thiểu tổn thất do trộm cắp. Trên thực tế, máy ảnh thu thập rất nhiều dữ liệu, chỉ là không ai sử dụng đến những dữ liệu ấy.

Đây được gọi là dữ liệu tối — dữ liệu thực và hữu ích, nhưng bị đánh giá thấp hoặc đơn giản là không đáng lưu tâm vì một số lý do. Theo một số ước tính, lượng dữ liệu tối được các tổ chức thu thập lên đến 90%! Và đây hoàn toàn không phải là những thông tin “rác” mà là dữ liệu cho phép bạn phân tích sâu hơn về đối tượng mục tiêu và có thể tăng hiệu quả kinh doanh lên đáng kể. Bạn chỉ cần lấy dữ liệu tối và áp dụng các kỹ thuật phân tích đặc biệt cho nó.

Tại sao dữ liệu tối lại quan trọng?

Tầm quan trọng của dữ liệu tối bắt nguồn từ thực tế là nó tồn tại và có rất nhiều. Không thể bỏ qua những gì quá lớn, và do đó dữ liệu tối có thể được nhìn nhận từ hai phía:

  • Là nguồn tài nguyên có tiềm năng lớn nếu tìm được phương pháp phân tích hiệu quả
  • Là một yếu tố rủi ro có thể gây ra tổn thất nếu không làm g

Về lâu dài, hoạt động kinh doanh hiện đại không thể thành công nếu không thu thập và phân tích dữ liệu, ai nhiều dữ liệu phân tích hơn, người đó sẽ thắng. Nếu đối thủ cạnh tranh hoặc những kẻ phạm tội là những người đầu tiên tìm cách phân tích dữ liệu tối, điều này có thể có tác động tiêu cực trực tiếp hoặc làm cho bạn mất đi những cơ hội. Do đó, điều quan trọng là phải triển khai các hệ thống làm việc trôi chảy với tất cả các kiểu dữ liệu có sẵn.

Những hệ thống như vậy giúp thu thập các số liệu, tự chúng hoặc kết hợp với dữ liệu khác, mở ra toàn bộ phương hướng nhằm tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận. Sử dụng dữ liệu tối, bạn có thể đánh giá khách quan hiệu suất của từng nhân viên và thậm chí toàn bộ cửa hàng bán lẻ.

Ví dụ: chủ cửa hàng hiếm khi tính toán thời gian trung bình mà người mua sắm dành cho việc xếp hàng. Theo nghiên cứu của Tập đoàn Omnico, chỉ số này cực kỳ quan trọng, vì những người phải đứng xếp hàng hơn 6 phút có 56% khả năng không quay lại cửa hàng đó. Trong một ví dụ thực tế, bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu từ camera giám sát, người ta đã quyết định chuyển sang phục vụ suốt ngày đêm, điều này giúp tăng lượng truy cập của cửa hàng lên 80%.

Việc giám sát nhân viên cũng giúp tối ưu hóa trong công việc. Nếu hệ thống phát hiện một số mẫu nhất định đi ngược lại với kế hoạch làm việc ban đầu, thì thường là do sự sơ suất của nhân viên. Ví dụ, một phân tích dữ liệu tối trong một mạng lưới các hiệu thuốc cho thấy nhân viên bắt đầu làm việc muộn hơn và kết thúc sớm hơn gần 20 phút, đồng thời cũng lạm dụng thời gian vốn được quy định là thời gian nghỉ giải lao. Tổng cộng, thời gian làm việc bị tổn thất lên tới 10%.

Đừng quên về tầm quan trọng của các quy tắc lưu trữ dữ liệu. Dữ liệu tối do các công ty nắm giữ thường không có ưu tiên bảo mật và thậm chí nó có thể bị bỏ qua. Bỏ qua bảo mật thông tin có thể gây ra nhiều hậu quả tiêu cực, trong đó nhẹ nhất sẽ là tổn thất về uy tín. Sự an toàn của dữ liệu tối cần được quan tâm ngay bây giờ, nhưng trước tiên dữ liệu này cần được làm rõ.

Làm thế nào để biết những gì chưa biết?

Với sự tiến bộ của công nghệ trí tuệ nhân tạo, dữ liệu tối đang bắt đầu “xuất hiện”. Chính chúng ta đang nợ hệ thống nơ-ron kiến thức về sự tồn tại của một lượng lớn thông tin hữu ích, những thông tin không có cấu trúc hoặc ẩn hoàn toàn. Tìm kiếm dữ liệu tối là một phần của phân đoạn trong quá trình làm việc với Dữ liệu lớn (Big Data). Những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này vào những năm gần đây đã mang lại những tiến bộ trong hướng phân tích dữ liệu tối.

Các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo, máy học và thị giác máy tính đang được giới thiệu ở khắp mọi nơi. Các hệ thống này được thiết kế để khám phá không gian kỹ thuật số bằng cách tìm kiếm các kết nối giữa các cụm dữ liệu khác nhau và học cách khám phá những cách mới để sử dụng thông tin được lưu trữ và thu thập.

Điều gì gây cản trở phân tích dữ liệu tối?

Nhiều doanh nghiệp thu thập một lượng lớn dữ liệu thông qua các kênh khác nhau, nhưng họ không xử lý hoặc cấu trúc nó theo bất kỳ cách nào. Điều này một phần là do họ không có đủ kiến ​​thức và kinh nghiệm, nhưng phần lớn, việc phân tích dữ liệu tối không được thực hiện vì đây là một quá trình khá phức tạp, cần thêm kinh phí.

Sẽ rất thích hợp nếu tiến hành song song với việc công nghiệp hóa ở đây. Những nhà máy đầu tiên sử dụng tài nguyên một cách rất cẩu thả và không ai quan tâm đến ô nhiễm môi trường. Hiện nay các doanh nghiệp buộc phải đầu tư phát triển công nghệ xử lý tài nguyên và các cơ sở xử lý, cũng như tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn nhất định để có thể cạnh tranh được.

Một trở ngại nữa là sự không tương thích của các hệ thống khác nhau trong kinh doanh. Ví dụ: ít người so sánh dữ liệu khách truy cập trang web với các tệp âm thanh từ các cuộc gọi điện thoại và hình ảnh camera giám sát ở những nơi bán lẻ. Cần phải triển khai các hệ thống phân tích liên quan để mở rộng nhiều hơn phạm vi tiếp cận và chiều sâu trong việc phân tích tại doanh nghiệp.

Điều quan trọng ở đây là phải hiểu rằng trong tương lai nền văn minh của chúng ta rất có thể sẽ đối mặt với tình trạng dư thừa dữ liệu tối và tốt hơn là các doanh nghiệp nên bắt đầu cấu trúc, sử dụng sớm hơn là việc chúng ta cứ mặc kệ những dữ liệu đó và cảm thấy toàn bộ những hậu của tiêu cực từ chúng. Trong những năm tới, chỉ có thể hội nhập vào thị trường thông qua số hóa và giới thiệu các hệ thống có khả năng thực hiện phân tích dữ liệu liên quan.

Bắt đầu phân tích dữ liệu tối từ đâu?

Tất nhiên, việc áp dụng các hệ thống để phân tích điều gì đó khó hiểu trong dài hạn không phải là quyết định kinh doanh trực quan nhất. Nhưng có một phương án để bắt đầu làm quen với dữ liệu tối ở một định dạng thông thường hơn, thông qua phân tích video. Các giải pháp hiện đại dùng để phân tích luồng video đã được nâng cao đáng kể, vượt qua cả nhiệm vụ bảo mật và cho phép thu thập thêm dữ liệu âm thầm ảnh hưởng đến các quy trình kinh doanh.

NtechLab, với tư cách là nhà phát triển phần mềm hàng đầu cho hệ thống giám sát video thông minh, đã bắt đầu công việc thu thập và phân tích dữ liệu tối mà người dùng các hệ thống khác không tiếp cận được. Bắt đầu từ phiên bản 4.3, FindFace Security đã tích hợp sẵn số liệu thống kê phản ánh thông tin về khách truy cập trên biểu đồ. Hiện tại, hệ thống có khả năng nhận biết giới tính, tuổi tác, đếm số lượt truy cập lặp lại và duy nhất, cũng như cung cấp dữ liệu để xây dựng bản đồ nhiệt cho các camera khác nhau.

Một tập hợp các tham số như vậy trong một hệ thống duy nhất cho phép bạn bắt đầu làm việc với dữ liệu tối, chúng có thể mang lại giá trị kinh doanh thực sự ngay từ bây giờ. Hệ thống có thể được sử dụng để cải thiện dịch vụ khách hàng, tự động nhắm mục tiêu các ưu đãi quảng cáo và xác định thời gian khuyến mại tối ưu. FindFace Security 4.3 cho phép bạn khai thác thông tin có trong luồng video và đạt được lợi thế cạnh tranh trong các lĩnh vực như bán lẻ, khách sạn, hoạt động tài chính và ngân hàng, cũng như nhiều ngành nghề khác tập trung vào khách hàng.

Nếu bạn đang hướng tới tương lai và muốn giữ cho doanh nghiệp của mình luôn cập nhật dữ liệu, thông tin, bạn nên cân nhắc tầm quan trọng của dữ liệu tối và phân tích khách hàng thông qua sinh trắc học. Hãy liên hệ với chúng tôi và người quản lý của chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn thông tin toàn diện về các khả năng triển khai phân tích video thông minh cho doanh nghiệp của bạn.