Trang chủ>  Blog >  Kinh nghiệm thực chiến >  🧭 CRISP-DM vs OSEMN – Chọn Framework Nào Cho Dự Án Data Science

🧭 CRISP-DM vs OSEMN – Chọn Framework Nào Cho Dự Án Data Science


Bạn bắt đầu một dự án Data Science nhưng bối rối không biết nên đi theo quy trình nào? 💡 Tin vui là Data Science có những framework chuẩn giúp bạn không bị “lạc đường” – nổi bật nhất là CRISP-DM và OSEMN. Vậy sự khác biệt giữa hai framework này là gì, khi nào nên chọn cái nào?

  302 lượt xem

Nội dung bài viết

CRISP-DM – Quy Trình Chuẩn Công Nghiệp

🔑 6 Bước Của CRISP-DM

1️⃣ Business Understanding – Hiểu bài toán kinh doanh
2️⃣ Data Understanding – Thu thập, khám phá dữ liệu ban đầu
3️⃣ Data Preparation – Làm sạch, xử lý, tạo feature
4️⃣ Modeling – Xây mô hình (ML/DL)
5️⃣ Evaluation – Đánh giá, so sánh với mục tiêu ban đầu
6️⃣ Deployment – Triển khai & bảo trì mô hình

📌 Điểm mạnh:

  • Rất phù hợp dự án lớn, cần quy trình chặt chẽ, nhiều bên liên quan
  • Có bước Business Understanding & Evaluation rõ ràng → đảm bảo align với mục tiêu

📌 Điểm yếu:

  • Thiên về batch project, ít linh hoạt khi cần thử nghiệm nhanh
  • Cần nhiều thời gian thiết kế upfront

OSEMN – “Hướng Dẫn Sinh Tồn” Của Data Scientist

OSEMN (phát âm như “awesome”) là framework do Hilary Mason đề xuất, gồm:

  • O – Obtain: Thu thập dữ liệu
  • S – Scrub: Làm sạch dữ liệu
  • E – Explore: Khám phá, phân tích mô tả
  • M – Model: Xây mô hình
  • N – iNterpret: Diễn giải kết quả

📌 Điểm mạnh:

  • Linh hoạt, dễ áp dụng cho data scientist cá nhân hoặc nhóm nhỏ
  • Khuyến khích EDA (exploratory data analysis) sớm để có insight

📌 Điểm yếu:

  • Không có bước business understanding rõ ràng → dễ lạc hướng
  • Không tập trung nhiều vào bước deployment & monitoring

Bảng So Sánh CRISP-DM vs OSEMN

Tiêu chí

CRISP-DM

OSEMN

Mục tiêu

Bài bản, chuẩn công nghiệp

Nhanh, gọn, khám phá insight

Số bước

6 bước

5 bước

Business Alignment

Rất rõ (step 1 & 5)

Không nhấn mạnh

Deployment

Có hẳn bước riêng

Không đề cập chi tiết

EDA

Một phần nhỏ trong Data Understanding

Là một bước độc lập

Độ phù hợp

Doanh nghiệp lớn, dự án production

Phân tích khám phá, POC nhanh

Ví Dụ Thực Tế

Case 1: Ngân Hàng

  • Dự án dự đoán rủi ro tín dụng
  • Chọn CRISP-DM để đảm bảo quy trình kiểm soát, audit rõ ràng, deployment an toàn

Case 2: Startup E-commerce

  • Muốn tìm insight về hành vi khách hàng trong 2 tuần
  • Chọn OSEMN để thu thập dữ liệu clickstream, EDA nhanh, gợi ý sản phẩm hot

Tips Để Chọn Framework Đúng

✅ Nếu dự án có stakeholder lớn, cần report, audit → CRISP-DM
✅ Nếu dự án khám phá nhanh, prototype MVP → OSEMN
✅ Bạn có thể hybrid: dùng CRISP-DM cho overall, nhưng giai đoạn Modeling áp dụng mindset OSEMN (EDA kỹ hơn).

Rủi Ro Nếu Không Theo Framework

⚠ Làm phân tích không xuất phát từ bài toán kinh doanh → Insight vô nghĩa
⚠ Thiếu document → khó reproducibility
⚠ Đưa mô hình lên production mà không theo dõi → model drift, kết quả sai lệch

Kết Luận – Chọn Framework Như Chọn “Bản Đồ”

Framework không phải luật cứng nhắc, mà là kim chỉ nam. Quan trọng là:

  • Bắt đầu từ business goal
  • Có bước review định kỳ
  • Ghi lại mọi bước (notebook, doc) để reproducible

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.
Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất
Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp
Đăng ký tư vấn khóa học

*Vui lòng nhập số điện thoại của bạn

*Vui lòng nhập họ tên của bạn

*Vui lòng chọn địa điểm học

*Vui lòng chọn giới tính

*Vui lòng chọn 1 trường


Các bài viết liên quan


🔐 Data Security & Compliance: GDPR, HIPAA & Role-Based Access

Trong kỷ nguyên dữ liệu, nơi mọi giao dịch, hồ sơ và tương tác đều được số hoá, bảo mật dữ liệu và tuân thủ pháp lý không còn là “tùy chọn” mà là yêu cầu bắt buộc. Các quy định như GDPR (châu Âu), HIPAA (Mỹ) hay các chuẩn ISO 27001 đã đặt ra những khung pháp lý nghiêm ngặt để doanh nghiệp phải đảm bảo dữ liệu cá nhân (PII – Personally Identifiable Information) và dữ liệu nhạy cảm (PHI – Protected Health Information) luôn an toàn. Nếu doanh nghiệp vi phạm? Hậu quả có thể là phạt hàng triệu USD, mất lòng tin khách hàng và ảnh hưởng trực tiếp đến thương hiệu. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết các lớp bảo mật, quy định compliance, mô hình phân quyền và best practice mà Data Engineer/Architect nên nắm vững.

📏 Model Evaluation – Precision, Recall, ROC-AUC: Khi Nào Dùng Gì?

Bạn vừa train xong một mô hình phân loại và thấy accuracy = 95%, nghe có vẻ “đỉnh” đúng không? 💡 Sự thật: accuracy cao chưa chắc mô hình tốt – đặc biệt với dữ liệu mất cân bằng (imbalanced data). Đó là lý do bạn cần hiểu Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC để đánh giá mô hình một cách đúng đắn.

🏞️ Data Lakehouse: Kết Hợp Data Lake & Data Warehouse

Trong thế giới dữ liệu, doanh nghiệp thường đứng giữa hai lựa chọn: Data Lake → linh hoạt, lưu dữ liệu raw giá rẻ, scale gần như vô hạn, nhưng thiếu quản lý chất lượng, khó phân tích trực tiếp. Data Warehouse (DW) → tối ưu cho phân tích, hỗ trợ SQL mạnh mẽ, tốc độ query cao, nhưng chi phí lưu trữ và compute rất đắt. 👉 Data Lakehouse xuất hiện như một “cây cầu”, kết hợp ưu điểm của cả Lake lẫn Warehouse: lưu trữ rẻ và linh hoạt như Data Lake, nhưng vẫn giữ khả năng query, transaction và quản lý schema như Data Warehouse.

Các bài viết liên quan