Dữ liệu là gì? Tầm quan trọng của data đối với doanh nghiệp

Thuật ngữ dữ liệu đã có từ rất lâu,từ khi máy tính và mạng internet xuất hiện. Thông qua dữ liệu, các thông tin trên máy tính sẽ được lưu trữ hoặc truyền đi nhanh chóng, tiện lợi. Vậy dữ liệu là gì? Lưu trữ dữ liệu như thế nào? Làm sao để phân tích được nó? Cùng BKNS tìm hiểu trong bài viết sau đây nhé!

Dữ liệu là gì?

Dữ liệu là một tổ hợp các thông tin bao gồm chữ, số, hình ảnh,… Qua đó giúp con người hình dung được tổng thể của sự vật sự việc, nó ứng dụng nhiều trong các ngành công nghệ, kỹ thuật và khoa học.

Đặc biệt, dữ liệu được dùng trong sản xuất điện thoại thông minh rất nhiều, giúp lưu trữ tất cả văn bản, video và âm thanh đa dạng. Hầu hết các dữ liệu trong điện thoại đều không có cấu trúc.

Big Data là gì?

Big Data là tập hợp các dữ liệu có quy mô cực kỳ lớn, mang tính phong phú và biến động nhanh. Hiện tại Big Data không chịu sự quản lý của bất kỳ công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào.

Công nghệ hiện tại là một công cụ không thể thiếu đối với con người và cả xã hội. Xã hội càng phát triển thì nền kinh tế cũng càng cần phải có công nghệ. Trong khi đó công nghệ còn dùng để thu thập thông tin. Thông qua thông tin, tin tức các doanh nghiệp, tổ chức mới có cơ hội thuận lợi để phát triển, gia tăng năng suất của công ty.

Thông thường, Big Data được ứng dụng nhiều trong ngành ngân hàng, y tế, thương mại, marketing,… Với vai trò làm công cụ phân tích, đánh giá, lưu trữ, chẩn đoán, đảm bảo an ninh,…

Cách dữ liệu được lưu trữ

Như đã đề cập, dữ liệu bao gồm rất nhiều yếu tố là video, hình ảnh, âm thanh và văn bản. Lúc này máy tính có trách nhiệm biểu diễn dữ liệu theo hệ cơ số nhị phân với đơn vị là Bit. Cụ thể 1 byte bằng 8 bits. Bộ nhớ sẽ được đo bằng megabyte và gigabyte.

Thường thì dữ liệu sẽ được lưu trữ ở định dạng tệp là ISAM và VSAM. Trong đó ISAM là công nghệ quản lý dữ liệu của tập đoàn IBM và VSAM – một phiên bản nâng cấp của ISAM, có vai trò truy cập lưu trữ ảo.

Một số ví dụ về dữ liệu

• Sở giao dịch chứng khoán New York (NYSE) sở hữu khoảng 1 terabyte dữ liệu giao dịch mới trong 1 ngày.

• Thống kê về Social media cho biết, hằng ngày sẽ có hơn 500 terabyte dữ liệu mới được cung cấp trên các trang mạng xã hội Facebook. Dữ liệu gồm có tin nhắn, hình ảnh, video, bình luận,…
• Thông qua BigData, Amazon đã đạt doanh thu lên đến 74 tỷ USD và IBM đạt hơn 16 tỷ USD (trong năm 2013). Ngoài ra hiệu ứng tăng trưởng cũng đến với các doanh nghiệp như Software AG, Oracle, Microsoft, SAP,…

Dữ liệu có những dạng cơ bản nào?

Dữ liệu được chia thành 2 dạng cơ bản đó là:

Structured data (Dữ liệu có cấu trúc)

Structured data (Dữ liệu có cấu trúc) là nhóm dữ liệu hoạt động với vai trò lưu trữ và truyền đạt thông tin theo một cấu trúc xác định. Điểm đặc trưng của dữ liệu có cấu trúc như sau:

• Còn có tên gọi khác là dữ liệu định lượng.
• Đưa ra các dữ liệu và số liệu khách quan.
• Được thể hiện dưới dạng số hoặc chữ.
• Lưu trữ trong Excel, SQL, Google Sheet.
• Dễ dàng thu thập, truy xuất, sắp xếp thông tin.
• Dễ dàng trích xuất thông tin.

Ví dụ: Mã giao dịch, họ tên khách hàng, ngày tháng giao dịch, địa chỉ giao dịch….

Unstructured data (Dữ liệu không có cấu trúc)

Unstructured data (Dữ liệu không có cấu trúc) là tập hợp các dữ liệu phức tạp, khó nhận biết, chưa được sắp xếp và tổ chức theo đúng trình tự có sẵn. Điểm đặc trưng của dữ liệu phi cấu trúc như sau:

• Còn có tên gọi khác là dữ liệu định tính.
• Nó thường ở dưới dạng văn bản thể hiện ý kiến, quan điểm hoặc đánh giá thương hiệu.
• Lưu trữ trong Word, Elasticsearch hoặc Solr.
• Khó thu thập, khó truy xuất, lưu trữ và sắp xếp thông tin.
• Không thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm dữ liệu không có cấu trúc.

Ví dụ: Bình luận, đánh giá của khách hàng trên Social Media hoặc email.

Dữ liệu khách hàng là gì?

Dữ liệu khách hàng là toàn bộ các thông tin giữa khách hàng và tổ chức khi tương tác với nhau thông qua ứng dụng website, app di động, social, khảo sát trực tiếp…

Dữ liệu khách hàng đóng vai trò rất quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp. Nó được ví như nền tảng chiến lược mà hầu hết các tổ chức phải quan tâm nếu muốn tăng trưởng bền vững và lâu dài.

Làm thế nào để phân tích dữ liệu?

Có 2 cách để phân tích dữ liệu:

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính

Phương pháp nghiên cứu dữ liệu định tính dựa trên từ ngữ, sự mô tả, hình ảnh, đồ vật. Trong đó phân tích dữ liệu dựa trên từ ngữ là được ưu tiên sử dụng nhiều nhất trong quá trình nghiên cứu, phân tích. Thông thường, phương pháp nghiên cứu định tính sẽ tiến hành thủ công.

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành với mục đích kiểm tra thông tin định danh (nominal information). Các dữ liệu cần chuẩn bị sẵn bao gồm:

• Xác thực dữ liệu (Data Validation).
• Chỉnh sửa dữ liệu (Data Editing).
• Mã hóa dữ liệu (Data Coding).

Điểm đặc trưng của phương pháp này là chỉ thể hiện thống kê bằng các con số, chứ không đi sâu vào lý do có những con số này. Các chuyên gia dữ liệu dựa vào con số để nghiên cứu, đưa ra nhận định chủ quan.

Chính vì thế, năng lực của chuyên gia đòi hỏi chuyên sâu để đảm bảo không đưa ra các sai lầm, thúc đẩy doanh nghiệp đạt hiệu suất kinh doanh, phù hợp với nhu cầu thị trường.

Một số thuật ngữ trong data

Dữ liệu lớn (Big data): Tập hợp khối lượng lớn các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc dựa trên phương pháp, công nghệ phần mềm truyền thống.

Phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics): Đây là quá trình tìm kiếm, sắp xếp và tổng hợp dữ liệu tùy theo từng mục đích.

Trung tâm dữ liệu (Data center): Là cơ sở hạ tầng được tổ chức sử dụng trong hệ thống và thành phần máy tính. Có chức năng lưu trữ cho toàn bộ mạng lưới thông tin doanh nghiệp.

Data integrity: Tính toàn vẹn của dữ liệu, bị tác động trực tiếp từ con người hoặc lỗi truyền tải.

Data miner: Là tập hợp các công cụ khai thác dữ liệu, hỗ trợ giám sát, phân tích các hoạt động của thiết bị, người dùng. Qua đó cung cấp và thu thập thông tin.

Data mining: Là ứng dụng khai phá dữ liệu được dùng để dự báo hành vi trong tương lai.

Data quality: Đây là thước đo thước đo, theo đó người dùng có thể tin tưởng tính đầy đủ, tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu, giúp ích cho quá trình ra quyết định trong công việc.

Data replication: Đây là quá trình sao chép dữ liệu từ vị trí này sang vị trí khác. Sở dĩ hoạt động sao chép quan trọng là vì tránh tình trạng bị mất hoặc hack dữ liệu.

Data warehouse: Gồm kho chứa dữ liệu thu thập ở nhiều nguồn khác nhau.

Database: Là tập hợp các điểm dữ liệu được sắp xếp có tổ chức trong hệ thống máy tính.

Data architecture: Là bảng kế hoạch cho vòng đời dữ liệu của một doanh nghiệp. Tính từ thời điểm bắt đầu thu thập cho đến khi thu hoạch được giá trị nhờ các dữ liệu được phân tích.

Data catalog: Là danh mục các dữ liệu giúp phân loại chúng theo từng mục đích sử dụng hoặc một chủ đề cụ thể.

Data democratization: Là việc cung cấp cho doanh nghiệp quyền truy cập và sử dụng dữ liệu bất cứ khi nào họ cần. Giúp ích cho mục đích đưa ra quyết định nhanh chóng, tiện lợi.

Data dictionary: Gồm nhiều thông tin liên quan đến mô tả sự vật, sự việc. Bao hàm định nghĩa chi tiết, thông tin kỹ thuật, vị trí, nội dung…

Metadata: Mô tả tóm tắt về tập dữ liệu.

Data visualization: Đây là bảng báo cáo các dữ liệu ở dạng sơ đồ, bảng biểu, hình ảnh một cách trực quan, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt thông tin.

Raw data: Là tập hợp các dữ liệu thô chưa trải qua quy trình định dạng hoặc phân tích.

Lời kết

Với những thông tin ở bài viết phía trên, có lẽ bạn đã nắm được rõ khái niệm, chức năng và đặc điểm của dữ liệu là gì rồi. Có thể thấy răng, với tầm quan trọng của mình trong nhiều lĩnh vực, data chính là nhân tố cốt lõi thúc đẩy sự tăng trưởng mạnh mẽ cho nền kinh tế, tạo động lực phát triển. Nâng cao chất lượng dịch vụ và năng suất lao động.