Dữ Liệu Là Gì? Lý Do Khiến Dữ Liệu Là Yếu Tố Quan Trọng Nhất

Kể từ khi máy tính và Internet ra đời, thuật ngữ dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Dữ liệu chính là yếu tố cốt lõi giúp thông tin được lưu trữ và truyền tải nhanh chóng, dễ dàng trên các thiết bị điện tử. Vì vậy, việc hiểu rõ bản chất của dữ liệu sẽ mở ra vô vàn lợi ích đáng kinh ngạc cho mọi người.

Trong bài viết này, Chợ Bà Điểm sẽ mang đến cho bạn một cái nhìn tổng quan về dữ liệu cũng như làm nổi bật tầm quan trọng của nó đối với sự tồn tại, vận hành và phát triển bền vững của các doanh nghiệp. Mời bạn cùng khám phá nội dung chính của Chợ Bà Điểm ngay sau đây!

I. Định nghĩa về dữ liệu

Dữ liệu là một tập hợp các thông tin dưới nhiều định dạng khác nhau, bao gồm số, chữ cái, hình ảnh, v.v. Chúng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kỹ thuật, công nghệ và khoa học nhằm giúp con người có cái nhìn toàn diện về các sự vật, hiện tượng.

Dữ liệu được thu thập, đo lường, báo cáo và phân tích trước khi được trình bày dưới các dạng trực quan như đồ thị, bảng biểu hay hình ảnh. Nói rộng hơn, dữ liệu là bất kỳ thông tin hay kiến thức nào đã được biểu diễn hoặc mã hóa để chúng ta có thể dễ dàng sử dụng và xử lý.

Dữ Liệu Thô và Xử Lý Dữ Liệu

Dữ liệu thô, hay còn gọi là “dữ liệu chưa được xử lý”, là tập hợp các con số hoặc ký tự chưa qua quá trình làm sạch và tinh chỉnh bởi các nhà nghiên cứu. Để loại bỏ các sai sót hoặc lỗi nhập liệu, dữ liệu thô cần phải được xử lý.

Xử lý dữ liệu là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ dạng ban đầu sang một định dạng có thể sử dụng được. Trước đây, công đoạn này thường được thực hiện thủ công, mất nhiều thời gian và dễ phát sinh lỗi. Tuy nhiên, ngày nay, phần lớn việc xử lý dữ liệu đã được tự động hóa bằng máy tính, mang lại kết quả nhanh chóng và độ chính xác cao.

Quá trình xử lý dữ liệu thường diễn ra theo từng giai đoạn. Dữ liệu đã được xử lý ở một giai đoạn có thể trở thành “dữ liệu thô” cho giai đoạn tiếp theo. Dữ liệu thực địa là loại dữ liệu chưa qua xử lý, được thu thập trực tiếp tại hiện trường trong môi trường không kiểm soát. Trong khi đó, dữ liệu thực nghiệm là thông tin được thu thập thông qua quá trình quan sát và ghi chép trong các cuộc điều tra khoa học.

II. Các dạng của dữ liệu

Để hiểu sâu hơn về dữ liệu, việc phân loại chúng theo cấu trúc là rất quan trọng. Dưới đây là ba loại dữ liệu chính:

1. Dữ Liệu Có Cấu Trúc

Dữ liệu có cấu trúc được tổ chức theo định dạng rõ ràng, thường được sắp xếp trong các cột và hàng, với các phần tử có thể liên kết thông qua các trường đã định nghĩa trước. Đây là loại dữ liệu dễ dàng tìm kiếm và sắp xếp nhất, thường tuân theo một mô hình dữ liệu do người thiết kế cơ sở dữ liệu xây dựng.

Các mục trong dữ liệu có cấu trúc có thể được nhóm lại để tạo mối quan hệ, giúp việc phân tích, lưu trữ và tìm kiếm trở nên cực kỳ thuận tiện cho các doanh nghiệp. Mặc dù dễ sử dụng, dữ liệu có cấu trúc hiện chỉ chiếm dưới 20% tổng lượng dữ liệu được thu thập trên thế giới. Loại dữ liệu này có thể được tạo ra bởi cả máy móc và con người. Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc bao gồm thông tin tài chính (giao dịch), dữ liệu nhân khẩu học, chi tiết địa chỉ, đánh giá của người dùng, dữ liệu máy móc và ghi chú vị trí từ các thiết bị thông minh. Nắm vững các dạng dữ liệu này sẽ hỗ trợ đắc lực cho việc xử lý và phân tích chúng.

2. Dữ Liệu Không Có Cấu Trúc

Dữ liệu không có cấu trúc chiếm phần lớn tổng lượng dữ liệu trên thế giới. Loại dữ liệu này không thể được lưu trữ theo dạng hàng-cột trong cơ sở dữ liệu truyền thống và cũng không tuân theo một mô hình dữ liệu cố định nào.

Các ví dụ điển hình về dữ liệu không có cấu trúc bao gồm hình ảnh, tệp văn bản, phim ảnh, tệp âm thanh, hình ảnh vệ tinh, nội dung từ mạng xã hội, câu trả lời từ các cuộc khảo sát mở, bản trình bày, trang web, tệp PDF, và các bản ghi âm từ cuộc gọi hỗ trợ khách hàng.

3. Dữ Liệu Bán Cấu Trúc

Ngoài hai loại trên, còn có dữ liệu bán cấu trúc, là sự kết hợp của cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Loại dữ liệu này sở hữu một số mức độ đồng nhất rõ ràng nhưng lại không có một cấu trúc cứng nhắc phù hợp với cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống.

Do đó, một số thuộc tính có tổ chức như thẻ ngữ nghĩa (semantic tags) hoặc siêu dữ liệu (metadata) được gán cho dữ liệu bán cấu trúc để hỗ trợ việc phân loại dễ dàng hơn. Tuy nhiên, vẫn sẽ có những khoảng trống và thiếu sót trong cách phân loại này, đòi hỏi các phương pháp xử lý linh hoạt hơn.

III. Cách mà dữ liệu được lưu trữ

Dữ liệu bao gồm đa dạng các yếu tố như video, âm thanh, hình ảnh và văn bản. Trong hệ thống máy tính hiện tại, dữ liệu được biểu diễn dưới dạng cơ sở nhị phân, sử dụng đơn vị Bit. Đặc biệt, 1 Byte tương đương với 8 Bit, và các đơn vị lớn hơn như Megabyte hay Gigabyte được dùng để đo dung lượng bộ nhớ.

Về mặt kỹ thuật, dữ liệu thường được lưu trữ trong các định dạng tệp như ISAM và VSAM. ISAM là một công nghệ quản lý dữ liệu do Tập đoàn IBM phát triển, trong khi VSAM, một phiên bản nâng cấp của ISAM, đóng vai trò như một phương thức truy cập lưu trữ ảo tiên tiến hơn.

Doanh nghiệp có nhiều lựa chọn để lưu trữ dữ liệu tùy thuộc vào nhu cầu và quy mô. Dưới đây là ba phương pháp chính:

1. Lưu Trữ Tại Chỗ (On-Premise Storage)

Đây là phương pháp lưu trữ dữ liệu truyền thống, nơi doanh nghiệp sở hữu và tự quản lý các máy chủ dữ liệu của mình. Giải pháp này phù hợp cho các loại dữ liệu cực kỳ quan trọng hoặc những dữ liệu yêu cầu kiểm soát chặt chẽ về mặt bảo mật. Các công ty lớn có thể đặt các máy chủ này trong một trung tâm dữ liệu riêng biệt, nhưng phổ biến hơn, chúng thường là các máy chủ trong một phòng dữ liệu chuyên dụng đặt ngay tại văn phòng của doanh nghiệp.

2. Thuê Vị Trí Lưu Trữ (Colocation)

Nhiều tổ chức muốn duy trì quyền sở hữu và kiểm soát thiết bị lưu trữ dữ liệu quý giá của họ, nhưng lại không muốn gánh vác những rắc rối đi kèm với việc quản lý vận hành. Các yêu cầu về điện năng, hệ thống làm mát, hay thời gian cần thiết để tích hợp các dịch vụ hoặc tính năng mới vào hạ tầng IT có thể gây khó khăn cho doanh nghiệp.

3. Đám Mây Công Cộng (Public Cloud)

Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ không có đủ khả năng đầu tư vào phần cứng lưu trữ dữ liệu đắt tiền, việc chuyển toàn bộ dữ liệu sang một nhà cung cấp Public Cloud là một giải pháp tiết kiệm chi phí hiệu quả. Các giải pháp Public Cloud có khả năng mở rộng dễ dàng, cho phép bổ sung thêm tài nguyên lưu trữ hoặc tính toán khi cần thiết.

Tính tiện dụng của đám mây cũng giúp nhân viên truy cập dữ liệu từ hầu hết mọi nơi, mang lại lợi ích lớn cho các tổ chức có nhiều nhân viên làm việc từ xa. Trước khi lựa chọn phương pháp này, bạn nên cân nhắc kỹ khả năng tài chính và mức độ quan trọng của dữ liệu.

4. Đám Mây Riêng (Private Cloud)

Môi trường Public Cloud, với tính chất mở, có thể khiến việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép trở nên khó khăn. Private Cloud được triển khai thông qua một trung tâm dữ liệu ảo hóa, cung cấp mức độ bảo mật cao hơn đáng kể cho các doanh nghiệp không muốn chấp nhận những rủi ro này, đặc biệt khi kết hợp với các giao thức mã hóa mạnh mẽ. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các tổ chức có yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật và tuân thủ quy định.

IV. Cách phân tích Data là gì?

Dữ liệu bạn thu thập không phải lúc nào cũng hoàn hảo hay đáp ứng ngay yêu cầu. Đó là lý do vì sao việc xử lý dữ liệu là kỹ năng thiết yếu. Sau khi dữ liệu đã được tinh chỉnh, bước tiếp theo là phân tích để biến chúng thành thông tin hữu ích. Hiện nay, có hai phương pháp chính để phân tích dữ liệu: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.

Phân Tích Dữ Liệu Trong Nghiên Cứu Định Tính

Trong bối cảnh nghiên cứu định tính, việc phân tích dữ liệu tập trung vào các yếu tố như ngôn từ, hình ảnh, mô tả và đối tượng. Phương pháp phân tích dựa trên từ ngữ là cách tiếp cận phổ biến nhất, cho phép đi sâu vào ý nghĩa và bối cảnh. Thông thường, các phương pháp nghiên cứu định tính được thực hiện thủ công, đòi hỏi sự diễn giải và tổng hợp sâu sắc từ phía nhà nghiên cứu.

Phân Tích Dữ Liệu Trong Nghiên Cứu Định Lượng

Ngược lại, phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác nhận thông tin định danh và thường bao gồm các bước chuẩn bị kỹ lưỡng:

Xác thực dữ liệu: Đảm bảo tính chính xác và nguồn gốc đáng tin cậy của dữ liệu.
Chỉnh sửa dữ liệu: Sửa chữa các lỗi hoặc sự không nhất quán trong dữ liệu.
Mã hóa dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng số để dễ dàng phân tích.

Đặc điểm nổi bật của phương pháp này là nó chỉ hiển thị các số liệu thống kê, mà không đi sâu vào việc giải thích nguyên nhân đằng sau những con số đó. Các chuyên gia dữ liệu sẽ dựa vào những con số này để tiến hành nghiên cứu và đưa ra các quyết định khách quan. Do đó, tùy thuộc vào loại dữ liệu và mục tiêu phân tích, bạn cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi lựa chọn phương pháp định lượng.

Việc phân tích dữ liệu định lượng đòi hỏi kỹ năng chuyên môn sâu của các chuyên gia để đảm bảo không có sai sót, từ đó giúp doanh nghiệp đạt được hiệu quả kinh doanh phù hợp với nhu cầu thị trường.

V. Tầm quan trọng của dữ liệu

Nắm bắt được bản chất của dữ liệu sẽ cho thấy đây là một yếu tố không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh hiện đại. Dữ liệu giúp các tổ chức thấu hiểu sâu sắc những thách thức đang đối mặt. Việc tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao kết quả kinh doanh, cắt giảm chi phí, xây dựng chiến lược thị trường ưu việt hơn, đồng thời đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

Khi các tổ chức nhận thức được tầm quan trọng của dữ liệu và tìm cách khai thác nó, việc phân tích kết hợp cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc đã trở nên cực kỳ hữu ích. Đặc biệt, các hệ thống phân tích hiện đại đang được thiết kế để đạt hiệu suất thời gian thực, xử lý các luồng dữ liệu lớn với tốc độ cao để có thể sử dụng ngay lập tức trong các hoạt động.

Lợi Ích Của Phân Tích Dữ Liệu

Phân tích dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp khám phá các phân khúc khách hàng mới và củng cố lợi thế cạnh tranh để vươn lên dẫn đầu, mà còn hỗ trợ đắc lực trong việc xây dựng các kế hoạch kinh doanh phù hợp.

Tác động của phân tích dữ liệu là vô cùng sâu rộng, ảnh hưởng đáng kể đến nhiều ngành nghề quan trọng, bao gồm:

Sản xuất (Manufacturing)
Bán lẻ (Retail)
Dịch vụ tài chính (Financial Services Industry – FSI)
Hàng tiêu dùng (Consumer Goods)
Bảo hiểm (Insurance)

Với những thông tin chi tiết này, hy vọng bạn đã có cái nhìn rõ ràng hơn về khái niệm dữ liệu, cùng với các chức năng và đặc điểm nổi bật của nó. Rõ ràng, với tầm quan trọng ngày càng tăng trong nhiều lĩnh vực, dữ liệu chính là yếu tố then chốt thúc đẩy tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ, đồng thời là nguồn động lực quan trọng để phát triển, nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng năng suất lao động.