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?

  311 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 Warehouse – Nền móng dữ liệu cho doanh nghiệp hiện đại

💡 Mỗi ngày, doanh nghiệp tạo ra hàng triệu dòng dữ liệu – từ CRM, Marketing, Sales đến App và IoT. Nếu không có nơi tập trung, dữ liệu sẽ rải rác như “rừng rậm không bản đồ”. Data Warehouse (Kho dữ liệu) chính là nơi gom, chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu doanh nghiệp, giúp mọi bộ phận truy cập một “nguồn sự thật duy nhất” để phân tích và ra quyết định.

🎨 Data Visualization – Khi con số biết kể chuyện

“Một biểu đồ tốt có thể thay thế hàng nghìn dòng báo cáo.” Visualization không chỉ là vẽ đẹp — mà là kể chuyện bằng dữ liệu.

📊 Data Quality – Khi dữ liệu “bẩn” phá hỏng mọi insight

“Garbage in, garbage out.” Dữ liệu sai → báo cáo sai → quyết định sai. Data Quality là nền móng sống còn trong mọi hệ thống dữ liệu hiện đại.

Các bài viết liên quan