Data là gì? Tại sao Data lại quan trọng với doanh nghiệp?

Data là gì?- nghe tưởng như là những dòng mã gây khó hiểu, hay những bảng tính khô khan. Nhưng trong thế giới công nghệ phát triển mạnh mẽ như hiện nay từ khóa Data lại là ” tài nguyên ” của sự phát triển. Là nhiên liệu đầu vào của những thiết bị thông minh. Vậy Data là gì? Và tại sao nó lại trở nên quan trọng đến vậy? Bạn hãy cùng công ty thiết kế website Cánh Cam khám phá sơ lược nhé!

Định nghĩa Data

Data là gì? Data  hay còn gọi là dữ liệu là một tập hợp thô các thông tin khác nhau như hình ảnh, số liệu, âm thanh, văn bản,…Dữ liệu sẽ không có ý nghĩa và giá trị khi đứng một mình. Nhưng khi được thu thập, phân tích data một cách logic thì dữ liệu mang nhiều ý nghĩa để tạo ra nhiều thông tin có giá trị . Data sẽ được lưu trữ  để phục vụ cho nhiều mục đích khác nhau như đưa ra quyết định, phân tích hành vi khách hàng, xu hướng thị trường,…

Data là gì?

Phân biệt Data và Information 

Data (dữ liệu) và Information (thông tin) là hai khái niệm được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực hiện nay, tuy nhiên dữ liệu và thông tin có liên quan chặt chẽ với nhau, nhưng chúng có những đặc điểm và ý nghĩa khác nhau cần nắm rõ:

• Data (Dữ liệu) –  Là tập hợp các con số, ký tự, hình ảnh, số liệu đơn lẻ chưa qua xử lý, không có ý nghĩa cụ thể nếu đứng riêng lẻ. Về bản chất dữ liệu là một nguyên liệu thô không có ngữ cảnh không có mục đích sử dụng cụ thể.
• Information (Thông tin) – Là dữ liệu đã được xử lý, tổ chức, phân tích dữ liệu một cách logic hoặc đặt trong một bối cảnh cụ thể có ý nghĩa rõ ràng, hữu ích và có ý nghĩa. Thông tin có thể giúp bạn hiểu rõ, hỗ trợ suy luận và đưa ra quyết định để giải quyết vấn đề. Về bản chất thì thông tin có ngữ cảnh cụ thể được xử lý để phân tích dữ liệu và truyền đạt một ý tưởng hoặc thông điệp có giá trị nhất định cho người nhận.

Cần xác định những yếu tố nào để data trở thành thông tin:

Cần xác định những yếu tố nào để data trở thành thông tin

• Xác định ngữ cảnh: Cần phải xác định ngữ cảnh nhất định để hiểu được ý nghĩa khi thu thập data, vì xác định được ngữ cảnh giúp hiểu được lý do mà dữ liệu được thu thập.
• Phân tích và xử lý dữ liệu: Phân tích, tính toán dữ liệu để rút ra các kết luận hoặc ý nghĩa từ dữ liệu để tạo ra nội dung có giá trị.
• Xác định tính tin cậy của dữ liệu:Kiểm tra data là bước không thể thiếu trong quy trình thu thập data và xác minh về tính chính xác, độ tin cậy của  dữ liệu. Dữ liệu phái đầy đủ, phải đúng không sai lệch hay thiểu sót trước khi chuyển đổi thành thông tin, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác hơn.
• Giải trình rõ ràng: Thông tin cần được trình bày một cách rõ ràng, dễ hiểu bằng các hình thức báo cáo, biểu đồ, văn bản tóm tắt,… để người dùng có thể tiếp nhận và sử dụng một cách dễ dàng.
• Xác định mục đích sử dụng: Cần xác định mục đích sử dụng dữ liệu một cách rõ ràng cho việc chuyển đổi dữ liệu thành thông tin thuận tiện cho việc đưa ra quyết định, giải quyết vấn đề,…

Tại sao data lại quan trọng trong một số lĩnh vực?

 Data mang đến nguồn thông tin thực tiễn, giúp doanh nghiệp, lĩnh vực giáo dục, công nghệ và nhiều ngành khác phân tích sâu sắc hành vi khách hàng, tối ưu chiến lược kinh doanh và đánh giá chính xác tỷ lệ học sinh đạt thành tích nổi bật.

Tại sao data lại quan trọng?

Kinh doanh & Marketing: Trong kinh doanh & Marketing data khách hàng giúp doanh nghiệp có thể “đọc vị” được nhu cầu khách hàng chính xác hơn, bằng cách phân tích dữ liệu từ các hành vi mua sắm, sở thích,… Thông qua việc phân tích dữ liệu các doanh nghiệp có thể điều chỉnh các chiến lược quảng bá sản phẩm, giúp tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả cao nhất, từ đó sẽ tiết kiệm thời gian, tăng tỷ lệ chuyển đổi, đáp ứng nhanh chóng được xu hướng thị trường và tiết kiệm ngân sách cho doanh nghiệp.

Sản xuất công nghiệp: Trong sản xuất công nghiệp việc thu thập và phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng để giúp các doanh nghiệp có thể theo dõi chất lượng sản phẩm trong quy trình sản xuất, phát hiện tỷ lệ lỗi nhờ vào việc ghi nhận dữ liệu liên tục, và kịp thời tối ưu hóa quy trình sản xuất. Từ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chất lượng sản phẩm. Ngoài ra, thông qua việc phân tích dữ liệu từ các cảm biến từ các thiết bị đang vận hành, giúp giảm thiết thời gian dừng máy không mong muốn trong quá trình sản xuất.

Nghiên cứu khoa học: Trong các công trình nghiên cứu dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp dữ liệu cho các nhà nghiên cứu, thu thập, phân tích, so sánh và đưa ra kết quả chính xác. Dữ liệu còn là công cụ giao tiếp, chia sẻ kiến thức trong cộng đồng khoa học.Các nhà khoa học sử dụng dữ liệu để trình bày thành quả nghiên cứu thông qua các bài báo, buổi hội thảo,….Ngoài ra, dữ liệu còn giúp khám phá ra nhiều khía cạnh mới trong công trình nghiên cứu, từ đó thúc đẩy những ý tưởng mới và phương pháp sáng tạo.

Y tế & chăm sóc sức khỏe: Dữ liệu giúp ngành y tế có thể theo dõi, phân tích, chẩn đoán, quản lý và chăm sóc bệnh nhân, đảm bảo rằng bệnh nhân được chăm sóc trong môi trường tốt nhất. Ngoài ra, dữ liệu còn giúp các nhà chức trách có thể thu thập và phân tích dữ liệu,  dự đoán tình hình dịch bệnh để đưa ra kế hoạch và triển khai các chiến dịch ứng phó nếu tình hình dịch bệnh bùng phát.

Giáo dục: Dữ liệu là cơ sở để các nhà lãnh đạo giáo dục phân tích, đưa ra kế hoạch triển khai các chiến lược giáo dục phù hơp. Dữ liệu cò giúp phân tích nguyên cơ bỏ học thông qua việc phân tích data qua điểm số, tần suất tham gia lớp học, hành vi học tập. Từ đó giáo viên có thể đưa biện phát can thiệp kịp thời, giúp giảm tỷ lệ học sinh bỏ học. Ngoài ra, việc quản lý dữ liệu và tối ưu hóa nguồn lực trong môi trường giáo dục như ngân sách, cơ sở vật chất, đội ngũ nhân sự, đảm bảo việc phân bổ phù hợp giữa các đơn vị, và cơ sở giáo dục.

Tài chính & ngân hàng: Dữ liệu đã trở thành nguồn lực chiến lược, đóng vai trò then chốt trong nhiều lĩnh vực – đặc biệt là tài chính và ngân hàng. Dữ liệu giúp các doanh nghiệp trong lĩnh vực này có thể phân tích dữ liệu về các giao dịch, hành vi tiêu dùng để có thể sản xuất các sản phẩm, dịch vụ phù hợp để nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng. Bên cạnh đó, việc quản lý rủi ro hiệu quả là yếu tố sống còn của doanh nghiệp. Thông qua việc phân tích dữ liệu từ xu hướng thị trường, hành vi chi tiêu va các chi số kinh tế, các nhà phân tích có thể sự đoán sớm các nguy cơ tiềm ẩn như nợ xấu, biến động của thị trường,… Điều này giúp đưa các doanh nghiệp xây dựng các biện pháp ứng phó, giảm thiểu được các tổn thất và đảm bảo an toàn tài chính cho doanh  nghiệp.

 Các loại data (dữ liệu)

Phân loại dữ liệu theo dạng dữ liệu

• Digital data (Dữ liệu số): Là dạng dữ liệu có thể đo lường và thể hiện bằng số chẳng hạn như: số nguyên, số thực, số phức,… dùng trong tính toán, thống kê hoặc phân tích.
• Text data (Dữ liệu văn bản): Là dạng dữ liệu thể hiện qua các ký tự, chữ cái hoặc các ký hiệu không dùng cho mục đích tính toán.
• Multimedia(Dữ liệu hình ảnh/âm thanh/ video): Là dạng dữ liệu hiển thị qua file âm thanh, hình ảnh, video, tín hiệu,… dùng để truyền tải nội dung trên nhiều phương tiện truyền thông.

Phân loại dữ liệu theo nguồn gốc

• Primary data (Dữ liệu sơ cấp ): Là loại dữ liệu được thu thập trực tiếp từ một nguồn gốc ban đầu cụ thể thông qua các khảo sát, phỏng vấn, hoặc các dữ liệu trong phòng thí nghiệm,…Với dữ liệu sơ cấp có tính nguyên bản, chưa qua xử lý và phân tích, nhưng dữ liệu có tính chính xác cao.
• Secondary (Dữ liệu thứ cấp): Là loại dữ liệu được thu thập từ nguồn gốc có sẵn như tài liệu, báo cáo hoặc các cơ sở dữ liệu bên thứ ba,… và được xử lý bởi người khác. Những loại dữ liệu này có một nhược điểm là độ chính xác và không phù hợp hoàn toàn với mục đích sử dụng.
• Internal data (Dữ liệu nội bộ): Là loại dữ liệu được tạo ra, thu thập và lưu trữ bên trong nội bộ của một tổ chức. Dữ liệu liên quan trực tiếp đến quá trình vận hành và kiểm soát nội bộ với mục đích là dễ dàng quản lý và truy cập, phân tích nội bộ.
• External data (Dữ liệu bên ngoài): Là loại dữ liệu được thu thập từ các nguồn bên ngoài tổ chức, giúp cho tổ chức có cái nhìn khách quan về môi trường mà tổ chức đó hoạt động, đưa ra quyết định thông minh hơn dựa trên  tình hình thực tế mà dữ liệu đưa ra.

Phân loại dữ liệu có cấu trúc

• Structured data (Dữ liệu có cấu trúc): Là loại dữ liệu được tổ chức chặt chẽ, theo định dạng bảng, hàng, cột để dễ dàng cho việc lưu trữ, truy vấn, phân tích bằng các công cụ hỗ trợ. Dữ liệu thường được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL, PostgreSQL,…Ví dụ: Thu thập lưu trữ thông tin học sinh theo dạng bảng: Tên, tuổi, địa chỉ, số điện thoại phụ huynh,…
• Semi- Structured (Dữ liệu bán cấu trúc): Là loại dữ liệu không tuân theo một cấu trúc nhất định như dữ liệu có cấu trúc, nhưng vẫn được lưu trữ, tổ chức nhất định, thường sử dụng các thẻ, khóa, hoặc dùng có định dạng linh hoạt để sắp xếp các thông tin. Dữ liệu bán cấu trúc linh hoạt hơn dữ liệu có cấu trúc, dễ mở trong và chỉnh sửa nên thường được sử dụng trong các hệ thống không yêu cầu tính đồng nhất cao. Ví dụ: một file JSON chứa thông tin sản phẩm: {“name”: “Điện thoại”, “price”: 2000, “brand”: “Samsung”} hoặc hệ thống các bảng ghi với thời gian, sự kiện và cũng có thể là các thông tin bổ sung.
• Unstructured (Dữ liệu phi cấu trúc): Là loại dữ liệu không tuân theo bất kỳ quy định dạng nào hoặc tổ chức cụ thể nào, dữ liệu không có cấu trúc sẽ khiến việc xử lý, phân tích phức tạp hơn do không thể lưu trữ  hoặc xử lý, phân tích bằng các phương pháp truyền thống một cách trực tiếp. Ví dụ: Lưu trữ hình ảnh, video, nội dung bài blog,….Phân loại data

Phân loại dữ liệu theo tính chất

• Quantitative data (Dữ liệu định lượng): Là loại dữ liệu biểu thị bằng giá trị có thể đo lường được và sử dụng trong các phép toán hoặc phân tích thống kê.
  • Dữ liệu định lượng chia thành 2 loại :
    • Discrete data (Dữ liệu rời rạc): Là loại dữ liệu tiếp nhận giá trị cụ thể (Ví dụ: số lượng đơn hàng, số lượng học sinh trong một lớp,..)
    • Continuous data (Dữ liệu liên tục): Là loại dữ liệu có thể nhận giá trị trong một khoảng (Ví dụ: chiều cao, cân nặng, thời gian,…)
• Qualitative data (Dữ liệu định tính): Là loại dữ liệu mô tả đặc điểm, thuộc tính, không thể đo lường được bằng số. Dữ liệu chỉ mang tính chất chủ quan và liên quan đến chất lượng hoặc đặc tính.
  • Dữ liệu định tính chia thành 2 loại:
    • Categorical data (Dữ liệu danh mục): Là loại dữ liệu không rõ ràng (Ví dụ: thể hiện màu sắc, giới tính, quốc tịch,..)
    • Hierarchical data (Dữ liệu thứ bậc): là loại dữ liệu có thứ tự, mức độ, nhưng không xác định được khoảng cách giữa các mức (Ví dụ: mức độ hài lòng khi dùng sản phẩm ( Tốt, khá, trung bình, kém), xếp hạng học lực học sinh,..)
• Identification data (Dữ liệu định danh): Là loại dữ liệu dữ liệu phân loại các đối tượng vào các danh mục không có thứ tự hoặc mức độ ưu tiên, không có giá trị cụ thể hay thứ tự, chỉ dùng để phân loại.
  • Ví dụ: Giới tính (Nam, Nữ), nhóm máu (A, B, AB, O),….
• Mixed data (Dữ liệu hỗn hợp): Là loại dữ liệu kết hợp định tính, định danh, định lượng hoặc các tính chất khác nhau trong cùng một file lưu trữ dữ liệu. Việc này đòi hỏi phương pháp xử lý phức tạp để phân tích số liệu.
  • Ví dụ: thông tin học sinh: tên (định tính), tuổi (định lượng), giới tính (định danh nghĩa),….

Những thách thức khi làm việc với data

• Dữ liệu phân tán – thiếu tính nhất quán: Dữ liệu nằm phân tán nhiều nguồn khác nhau (trên nhiều trang mạng, nhiều phần mềm,…) dẫn đến không thống nhất về định dạng, cấu trúc hoặc ý nghĩa. Gây khó khăn trong việc phân tích, xử lý làm sạch dữ liệu và gây ra  trùng lặp hoặc thiếu dữ liệu,…

• Dữ liệu chất lượng kém: Dữ liệu sai lệch thông tin, thiếu thông tin, định dạng không chuẩn hoặc chứa các thông tin hay giá trị không hợp lý, dẫn đến kết quả phân tích. Dẫn đến phân tích sai, đưa ra quyết định sai.
• Vấn  đề bảo mật – quyền riêng: Dữ liệu mà một phần vô cùng quan trọng và rất nhạy cảm. Việc thu thập, lưu trữ, sử dụng dữ liệu phải tuân thủ các quy định về quyền riêng tư, tuân thủ luật pháp nước sở tại,  đồng thời bảo vệ dữ liệu khỏi rò rỉ hoặc bị tấn công gây ra rủi ro pháp lý, mất lòng tin từ khách hàng, thiệt hại cho thương hiệu,…Những thử thách khi làm việc với data
• Khó khăn trong việc trực quan hóa dữ liệu: Không phải bất kỳ ai cũng có thể hiểu được có số liệu, những con số khô khan được hiển thị. Việc trình dữ liệu một cách dễ hiểu, có tính logic cho các cấp quản lý hoặc phòng ban khác nhìn và số liệu cung cấp dễ hiểu để tránh việc mất thời gian giải thích từng số liệu, hiểu sai nghĩa dữ liệu là một thách thức. Để giải quyết  vấn đề này cần sử dụng những công cụ hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu như (Power BI, Tableau,…), chuẩn hóa các số liệu khô khan, khó hiểu bằng các hiển thị qua biểu đồ, màu sắc,…
• Khối lượng dữ liệu lớn: Do nhiều nền tảng phải xử lý hàng triệu thông tin giao dịch mỗi ngày, sự gia tăng khối lượng dữ liệu đã đặt ra thách thức lớn về lưu trữ, xử lý, phân tích dữ liệu, đặc biệt là các thuật toán phức tạp cần thời gian xử lý lâu, cơ sở hạ tầng không đủ mạnh để xử lý hàng triệu dữ liệu, chi phí cao để duy trì lưu trữ dữ liệu trên hệ thống đám mây hoặc máy chủ. Có thể sử dụng những công nghệ lưu trữ và xử lý dữ liệu hoặc cơ sở phân tán dữ liệu, xử lý qua nhiều máy để tăng tốc, tối ưu hóa thuật toán và nén dữ liệu.
• Dữ liệu thay đổi liên tục: Dữ liệu không có định thay đổi theo thời gian, đòi hỏi cập nhật liên tục có thể dẫn đến tình trạng xung đột, dữ liệu ghi đè, mất mát, hoặc dữ liệu không nhất quán. Điều này gây ta khó khăn trong việc đảm bảo dữ liệu luôn chính xác.

Kết luận

Data đã và đang trở thành một “nhiên liệu”  quan trọng trong thời buổi công nghệ hiện nay,  mọi lĩnh vực điều vận hành dựa trên phân tích dữ liệu. Dữ liệu giúp việc quản lý, phân tích nhanh chóng trong môi trường phân tán, để chúng ta có thể hiểu rõ hơn về thị trường và xu hướng thế giới, đưa ra quyết định và chiến lược thông minh.

Khi thế giới đang vận hành bằng data thì chúng ta – những con người tiếp xúc và làm việc trực tiếp với dữ liệu – không chỉ phân tích quá khứ mà còn kiến tạo để viết nên tương tai.