Dữ Liệu Là Gì

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm tất cả các vai trò và lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu về một số lĩnh vực đó dưới đây:

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.

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:

Ví dụ: Bình luận, đánh giá của khách hàng trên social media hoặc email.

Dữ liệu bán cấu trúc là dạng dữ liệu trung gian giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu bán cấu trúc sở hữu một số đặc điểm nhất quán nhất định nhưng thiếu đi cấu trúc rõ ràng và không phù hợp để lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Để đơn giản hóa việc phân loại, một số thuộc tính được tổ chức, ví dụ như thẻ ngữ nghĩa hoặc siêu dữ liệu sẽ được gắn vào dữ liệu bán cấu trúc. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn tiềm ẩn những hạn chế và không thể phân loại hoàn toàn dữ liệu một cách hiệu quả

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.

Nhờ việc thu thập dữ liệu về người tiêu dùng mà doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định sáng suốt trong việc phát triển sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ và xây dựng mối quan hệ gắn kết với khách hàng. Customer Data 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.

Lộ trình định hướng dữ liệu cho doanh nghiệp

Ở bước đầu tiên của hành trình định hướng dữ liệu, doanh nghiệp cần chuyển đổi dữ liệu từ dạng vật lý (giấy tờ, văn bản) sang dạng điện tử (dữ liệu số). Số hóa dữ liệu cũng thể hiện ở việc áp dụng các kỹ thuật tiên tiến như quét, chụp ảnh, hoặc nhập liệu để đưa dữ liệu từ nguồn vật lý vào hệ thống thông tin. Dữ liệu khi được lưu trữ, trích xuất và chia sẻ trên nền tảng quản trị chung sẽ rất dễ dàng truy cập và sử dụng.

Doanh nghiệp cần chuyển đổi dữ liệu thô trong bộ nhớ thành nguồn tài nguyên mang tiềm năng và giá trị sử dụng thông qua quá trình tối ưu hóa. Các hoạt động chính bước này là xử lý dữ liệu bẩn (data cleansing), tích hợp dữ liệu (data integration) và quản trị dữ liệu (data governance),… nhằm đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng cho việc sử dụng.

Sau khi thu thập dữ liệu và ứng dụng công nghệ ở hai bước trước, doanh nghiệp sẽ dùng tất cả nguồn data để tiến hành thay đổi toàn diện mô hình hoạt động và quy trình kinh doanh vốn có. Đây được xem là giai đoạn cam go nhất, đòi hỏi thời gian và nỗ lực to lớn. Với dữ liệu được tổng hợp và tinh giản thông minh thông qua quá trình chuyển đổi số, CEO sẽ có được bức tranh tổng thể về doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định chính xác và sáng tạo những sản phẩm mới đáp ứng nhu cầu thị trường.

Trường dữ liệu là một đơn vị cơ bản trong cơ sở dữ liệu, dùng để lưu trữ một loại dữ liệu cụ thể cho mỗi bản ghi. Ví dụ, trong bảng thông tin liên lạc, mỗi bản ghi đại diện cho một người và có thể bao gồm các trường như tên, số điện thoại, email, địa chỉ,…

Dữ liệu số là thông tin được biểu diễn dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc dạng tương tự được mã hóa thành tín hiệu số. Dữ liệu này mang thông tin số và có thể được chia sẻ dưới dạng thông điệp dữ liệu.

Trong tin học, dữ liệu là những thông tin đã đưa vào máy tính.

Với những thông tin chi tiết trên đây, có lẽ bạn đã phần nào nắm rõ khái niệm, chức năng và đặc điểm của dữ liệu là gì rồi nhé. Có thể thấy, 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. Đừng quên ghé thăm website Vietnix thường xuyên để cập nhật những tin tức công nghệ mới nhất.

Các phương pháp xử lý dữ liệu (Data Processing)

Hai phương pháp xử lý dữ liệu chính được sử dụng phổ biến hiện nay là batch processing và streaming processing. Batch processing là phương pháp xử lý dữ liệu theo từng batch (cụm dữ liệu) được thu thập trước. Mỗi batch sẽ được xử lý riêng biệt tại thời điểm đã được lên lịch sẵn. Streaming processing, trái ngược với batch processing, là phương pháp xử lý dữ liệu liên tục. Mỗi dữ liệu được xử lý ngay sau khi thu thập, khá thích hợp cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh chóng.

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. Nhu cầu sử dụng công nghệ ngày càng tăng cao, thúc đẩy con người và nền kinh tế tiến vào kỷ nguyên số. Đi cùng với đó là việc thu thập, lưu trữ và phân tích lượng thông tin khổng lồ được tạo ra mỗi ngày.

Big Data chính là chìa khóa giúp các tổ chức đa kênh khai thác tiềm năng vô tận của dữ liệu, tạo ra những bước đột phá mang tính cách mạng, nâng cao hiệu quả hoạt động và gia tăng năng suất. Với vai trò như một công cụ phân tích, đánh giá, lưu trữ, chẩn đoán và đảm bảo an ninh, Big Data được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực quan trọng như ngân hàng, y tế, thương mại, marketing,…

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.

Dữ liệu là gì, cho ví dụ thường là câu hỏi của bạn đọc khi tìm hiểu về data. Sau khi tìm hiểu dữ liệu là gì ở nội dung phía trên, hãy xem một số ví dụ về dữ liệu dưới đây:

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:

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 và đưa ra những chiến lược tiếp thị phù hợp với nhu cầu thị trường.

Dữ liệu và thông tin khác nhau như thế nào?

Dữ liệu là tập hợp các sự kiện thô, chưa được xử lý về một điều kiện, sự kiện, ý tưởng, thực thể hay bất cứ điều gì khác. Dữ liệu có thể ở dạng văn bản, số liệu, hình ảnh, âm thanh,… thu thập được từ quan sát, hồ sơ, ghi chép,… Ví dụ: số liệu thống kê về dân số, dữ liệu đo lường thời tiết,…

Thông tin là dữ liệu đã được xử lý, phân tích và sắp xếp để có ý nghĩa và mục đích sử dụng cụ thể. Thông tin giúp người dùng hiểu được bản chất của dữ liệu và đưa ra quyết định phù hợp. Ví dụ: báo cáo phân tích thị trường, dự báo thời tiết,…