Trong thời đại công nghệ số bùng nổ như hiện nay, dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong mọi lĩnh vực của đời sống. Dữ liệu được ví như mỏ vàng vô tận, là nguồn tài nguyên quý giá giúp con người hiểu biết thế giới, ra quyết định sáng suốt và phát triển không ngừng. Vậy dữ liệu là gì? Cùng bài viết sau của VietnamWorks HR Insider tìm hiểu rõ về khái niệm, các loại dữ liệu phổ biến và cách phân tích data.
Dữ liệu là gì?
Dữ liệu là gì? Cho ví dụ
Dữ liệu là gì? Dữ liệu là tập hợp các thông tin và sự kiện được tổng hợp và tổ chức thành dạng có thể được lưu trữ, xử lý và truyền tải. Trong bối cảnh kỹ thuật số hiện đại, dữ liệu thường được biểu thị dưới dạng các con số, văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc các dạng khác, có thể được xử lý bởi máy tính.
Ví dụ Google xử lý hơn 3.5 tỷ lượt tìm kiếm mỗi ngày, lưu trữ và phân tích dữ liệu để cải thiện kết quả tìm kiếm và quảng cáo. Hoặc đơn giản hơn như là điểm số học sinh, lịch trình học tập, kết quả khảo sát sinh viên,… đều là dữ liệu.
Dữ liệu là nền tảng cho mọi hoạt động và quyết định trong hệ thống thông tin hiện đại
Dữ liệu là gì trong tin học?
Trong tin học, dữ liệu là chuỗi các ký hiệu, có thể là một hoặc nhiều ký hiệu có ý nghĩa thông qua việc diễn giải một hành động cụ thể nào đó. Để dữ liệu trở thành thông tin, cần có quá trình xử lý và phân tích, trong đó phải xem xét các yếu tố như nguồn tạo ra dữ liệu và mục tiêu thông tin mong muốn đạt được từ dữ liệu đó.
Điểm khác nhau giữa dữ liệu và thông tin là gì?
Dữ liệu và thông tin khác nhau ở một số điểm quan trọng sau:
- Hình thức: Dữ liệu là các ký hiệu hoặc sự kiện thô chưa mang ý nghĩa rõ ràng, trong khi thông tin là dữ liệu đã qua xử lý, được sắp xếp để có ý nghĩa cụ thể.
- Mức độ xử lý: Dữ liệu là nguyên liệu đầu vào còn thông tin là kết quả sau khi dữ liệu đã được phân tích và xử lý.
- Giá trị: Dữ liệu chỉ có giá trị tiềm năng, thông tin mang lại giá trị thực tế và hữu ích cho người dùng.
- Độ tin cậy: Dữ liệu có thể chưa đầy đủ hoặc chưa chính xác, trong khi thông tin đã được kiểm tra và xác thực, có độ tin cậy cao hơn.
Dữ liệu là nền tảng cho mọi hoạt động và quyết định trong hệ thống thông tin hiện đại, từ quản lý kinh doanh, khoa học, công nghệ đến giao tiếp và giải trí. Nó cung cấp thông tin cần thiết để phân tích, đưa ra dự đoán và hỗ trợ quyết định, giúp cho các tổ chức và cá nhân nắm bắt và tận dụng cơ hội trong môi trường số hóa ngày càng phát triển.
Các loại dữ liệu phổ biến
Dữ liệu được phân loại thành ba loại chính: dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu không có cấu trúc và dữ liệu bán cấu trúc. Mỗi loại dữ liệu mang đặc điểm và ứng dụng riêng, phục vụ cho các mục đích và công nghệ khác nhau.
Dữ liệu có cấu trúc (Structured data)
Dữ liệu có cấu trúc là dạng dữ liệu được tổ chức và lưu trữ theo một cấu trúc rõ ràng, có thể được xử lý và truy xuất một cách hiệu quả. Dữ liệu này thường được biểu diễn dưới dạng bảng, trong đó mỗi hàng biểu thị một bản ghi và mỗi cột biểu thị một trường thông tin cụ thể.
Dữ liệu không có cấu trúc (Semi-structured data)
Dữ liệu không có cấu trúc là dạng dữ liệu không tuân theo một cấu trúc tiêu chuẩn nào định sẵn và không dễ dàng để xử lý bằng các phương thức truyền thống. Dữ liệu này có thể là văn bản tự do, hình ảnh, video, email, tweet, hay dữ liệu từ các thiết bị IoT (Internet of Things). Dữ liệu không có cấu trúc thường đòi hỏi các công nghệ và phương pháp xử lý dữ liệu mới, chẳng hạn như các kỹ thuật khai phá dữ liệu (data mining) và học máy (machine learning).
Dữ liệu bán cấu trúc (Unstructured data)
Dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Đây là loại dữ liệu mà các trường thông tin có thể thay đổi giữa các bản ghi, nhưng vẫn có một cấu trúc tổng thể để xử lý. Ví dụ, các tệp JSON (JavaScript Object Notation) hoặc XML (eXtensible Markup Language) thường được sử dụng để biểu diễn dữ liệu bán cấu trúc trong các ứng dụng web và dịch vụ trực tuyến.
Tìm hiểu về ví dụ thu thập dữ liệu thông qua khảo sát mức độ hài lòng của nhân viên.
Dữ liệu bán cấu trúc là gì?
Tầm quan trọng của việc lưu trữ dữ liệu là gì?
Dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong thế giới số hóa hiện đại với những vai trò chủ chốt sau:
- Hỗ trợ ra quyết định: Dữ liệu cung cấp thông tin và phân tích để giúp tổ chức và cá nhân đưa ra các quyết định đáng tin cậy, từ chiến lược kinh doanh đến chi tiết về sản phẩm và dịch vụ.
- Nâng cao hiệu quả hoạt động: Dữ liệu giúp tối ưu hóa hoạt động bằng cách cung cấp thông tin về hiệu suất, quy trình và khách hàng, giúp tổ chức điều chỉnh và cải thiện hoạt động để đạt hiệu quả cao hơn.
- Phát triển sản phẩm và dịch vụ: Dữ liệu cung cấp thông tin về nhu cầu và phản hồi từ thị trường, giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về mong đợi của khách hàng và phát triển các sản phẩm và dịch vụ phù hợp.
- Nghiên cứu và phát triển công nghệ: Dữ liệu là nguồn tài nguyên quan trọng cho các nghiên cứu khoa học và phát triển công nghệ, giúp nhà nghiên cứu phân tích và tạo ra các khám phá mới.
- Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ sản phẩm đến dịch vụ chăm sóc khách hàng, dựa trên thông tin cá nhân.
- Giảm thiểu rủi ro và gian lận: Dữ liệu giúp phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận và rủi ro trong kinh doanh và tài chính, thông qua phân tích các mô hình và xu hướng không bình thường.
Lưu ngay tham khảo quy trình hoạch định chiến lược marketing hiệu quả thành công cho doanh nghiệp.
Tầm quan trọng của việc lưu trữ dữ liệu là gì?
Dữ liệu được lưu trữ như thế nào?
Dữ liệu được lưu trữ như thế nào phụ thuộc vào loại dữ liệu và các yêu cầu cụ thể của hệ thống lưu trữ. Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để lưu trữ dữ liệu:
Cơ sở nhị phân và đơn vị đo lường
Dữ liệu bao gồm video, âm thanh, hình ảnh và văn bản, được biểu diễn trong hệ thống cơ sở nhị phân, sử dụng đơn vị Bit. Một byte tương đương 8 bit. Đơn vị Megabyte và Gigabyte được sử dụng để đo lường dung lượng bộ nhớ.
Định dạng tệp ISAM và VSAM
Thông thường, dữ liệu được lưu trữ dưới định dạng tệp ISAM và VSAM. ISAM là công nghệ quản lý dữ liệu của IBM, trong khi VSAM là phiên bản nâng cấp của ISAM, cung cấp quyền truy cập lưu trữ ảo.
Phương pháp lưu trữ dữ liệu (data) cho doanh nghiệp
- Lưu trữ tại chỗ: Đây là phương pháp lưu trữ gốc, liên quan đến việc tổ chức sở hữu và quản lý các máy chủ. Các doanh nghiệp lớn có thể đặt máy chủ trong các trung tâm dữ liệu riêng biệt hoặc phòng dữ liệu chuyên dụng tại văn phòng của họ.
- Thuê vị trí lưu trữ: Nhiều tổ chức muốn lưu trữ dữ liệu trên các thiết bị mà họ sở hữu và kiểm soát, nhưng không muốn đối mặt với các vấn đề liên quan đến quản lý thiết bị. Họ có thể thuê vị trí lưu trữ bên ngoài trung tâm dữ liệu để tận dụng tính linh hoạt của nó.
- Public Cloud: Các doanh nghiệp nhỏ và vừa có thể di chuyển dữ liệu sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây công cộng để tiết kiệm chi phí. Các giải pháp này cho phép mở rộng linh hoạt và truy cập dữ liệu từ mọi nơi, phù hợp cho các tổ chức có nhiều nhân viên làm việc từ xa.
- Private Cloud: Được triển khai thông qua một môi trường ảo hóa trong các trung tâm dữ liệu, Private Cloud cung cấp mức độ bảo mật cao hơn và giúp bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi các mối đe dọa mạng.
Phương pháp lưu trữ cho doanh nghiệp
Tìm hiểu thêm ngành nghề liên quan đến dữ liệu phổ biến: data analyst là gì cùng kỹ năng phân tích liên quan cần thiết.
Cách phân tích dữ liệu (Data Processing)
Sau khi dữ liệu đã được xử lý, phân tích là bước tiếp theo để đưa ra các nhận định và quyết định có căn cứ. Hiện nay, có hai phương pháp chính để phân tích dữ liệu trong lĩnh vực nghiên cứu:
Phân tích data trong nghiên cứu định lượng
Phương pháp này dựa trên số liệu và thống kê để xác nhận và quyết định. Dữ liệu được thu thập thông qua các phương tiện đo lường như bảng câu hỏi, khảo sát, hoặc số liệu thu thập tự động. Các chuyên gia dữ liệu sử dụng số liệu này để phân tích xu hướng và đưa ra những kết luận có tính khách quan.
Phân tích data trong nghiên cứu định tính
Đây là phương pháp sử dụng mô tả, hình ảnh, và từ ngữ để hiểu sâu hơn về các hiện tượng, hành vi, và cảm xúc. Phương pháp này thường đòi hỏi các phương pháp nghiên cứu thủ công như phân tích nội dung, phân tích tập trung, hoặc phân tích nội dung của tài liệu.
Cả hai phương pháp đều có tính chất đặc thù và sẽ phụ thuộc vào loại dữ liệu và mục đích nghiên cứu cụ thể. Quá trình phân tích dữ liệu đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao để đảm bảo sự chính xác và đưa ra các quyết định có tính toàn vẹn, từ đó đạt được hiệu quả kinh doanh phù hợp với nhu cầu thị trường hiện tại và tương lai.
Kỹ năng phân tích là kỹ năng quan trọng trong xử lý số liệu, xem thêm tại đây.
Cách phân tích dữ liệu data
Sự quan trọng của dữ liệu trong các doanh nghiệp
Dữ liệu đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong mọi hoạt động của doanh nghiệp, từ lập kế hoạch và ra quyết định đến quản lý hoạt động và đánh giá hiệu quả. Chi tiết:
- Hiểu biết khách hàng: Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó phát triển sản phẩm, dịch vụ và chiến lược marketing phù hợp.
- Cải thiện hiệu quả hoạt động: Giúp doanh nghiệp theo dõi và quản lý hiệu suất các hoạt động kinh doanh, tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu lãng phí.
- Ra quyết định sáng suốt: Dữ liệu cung cấp cơ sở cho các quyết định chiến lược, từ lựa chọn nhà cung cấp đến đầu tư vào dự án mới.
- Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới: Nó hỗ trợ phát triển, pr sản phẩm và dịch vụ mới để đáp ứng nhu cầu thị trường, mở rộng thị phần và tăng doanh thu.
- Tăng cường khả năng cạnh tranh: Sử dụng dữ liệu hiệu quả giúp doanh nghiệp củng cố vị thế cạnh tranh trong môi trường kinh doanh.
- Nâng cao năng suất lao động: Dữ liệu hỗ trợ tự động hóa quy trình và nâng cao năng suất lao động, giúp tiết kiệm chi phí và tăng lợi nhuận.
- Bảo vệ uy tín thương hiệu: Dữ liệu giúp doanh nghiệp quản lý uy tín thương hiệu và giải quyết các vấn đề tiêu cực trên mạng xã hội.
- Tuân thủ quy định pháp luật: Dữ liệu hỗ trợ doanh nghiệp tuân thủ các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân và thông tin.
Một vài câu hỏi thường gặp về dữ liệu (data)
Đơn vị lưu trữ dữ liệu là gì?
Đơn vị lưu trữ dữ liệu là các thuật ngữ dùng để mô tả các lượng thông tin nhị phân khác nhau được lưu trữ trên các thiết bị kỹ thuật số. Mỗi đơn vị thường lớn hơn đơn vị trước đó 1.000 lần (hoặc 1.024 lần khi sử dụng toán nhị phân). Đơn vị lưu trữ nhỏ nhất là bit, đại diện cho một đơn vị nhị phân.
Datastore là gì?
Datastore có hai loại chính là Online Transaction Processing (OLTP) và Online Analytical Processing (OLAP).
- OLTP: Loại datastore này lưu trữ dữ liệu của từng giao dịch tại thời điểm phát sinh, phù hợp cho các hoạt động như giao dịch ngân hàng, mua sắm, theo dõi đơn hàng và thông tin khách hàng.
- OLAP: Đây là kho dữ liệu đã được sắp xếp theo từng cột, chuyên dùng cho phân tích. OLAP giúp các chuyên viên dễ dàng truy xuất dữ liệu cần thiết cho các hoạt động phân tích chuyên sâu.
Hành trình dữ liệu là gì?
Hành trình dữ liệu là quá trình khai thác giá trị của dữ liệu qua ba giai đoạn chính:
- Nhập dữ liệu (Data Ingestion): Thu thập và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn như hệ thống nội bộ, website, mạng xã hội,… dưới dạng văn bản, số liệu, hình ảnh, video,…
- Xử lý dữ liệu (Data Processing): Làm sạch và định dạng dữ liệu qua quy trình ETL hoặc ELT để loại bỏ sai sót, đồng nhất định dạng và chuẩn bị cho phân tích.
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Biểu diễn dữ liệu thành biểu đồ, bảng biểu để giúp người dùng dễ dàng hiểu, nhận diện xu hướng và ra quyết định hiệu quả.
Big Data là gì?
Big Data là một thuật ngữ dùng để chỉ một lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp đến mức các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống không có khả năng thu thập, quản lý và xử lý dữ liệu trong một khoảng thời gian hợp lý.
Bài viết đã làm rõ về khái niệm “dữ liệu là gì?” cũng như các khía cạnh liên quan. Dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong mọi lĩnh vực của đời sống, là nguồn tài nguyên quý giá giúp con người hiểu biết thế giới, ra quyết định sáng suốt và phát triển không ngừng.
Trong hoạt động kinh doanh, việc lưu trữ dữ liệu không chỉ đảm bảo tính toàn vẹn và sẵn sàng của thông tin mà còn giúp các doanh nghiệp hiểu sâu hơn về khách hàng, tối ưu hóa hoạt động, phát triển sản phẩm và tăng cường khả năng cạnh tranh. Chỉ khi được xử lý và phân tích một cách hiệu quả, dữ liệu mới có thể trở thành nguồn tài nguyên quý giá để giúp doanh nghiệp đạt được thành công bền vững trong môi trường kinh doanh ngày nay.
Xem thêm các chia sẻ cùng chủ đề sau:
- C Level Là Gì? Khám phá vai trò của các vị trí điều hành cấp cao
- Game Tester: Người kiểm thử game làm gì và tại sao họ quan trọng?
- Game Developer Là Gì? Tìm hiểu công việc của lập trình viên game
- Chỉ Số Sq Là Gì? Hiểu về chỉ số trí tuệ tinh thần và ý nghĩa của nó
- Debug Là Gì? Quá trình sửa lỗi trong lập trình hoạt động như thế nào?
- Game Designer: Vai trò và trách nhiệm của người thiết kế trò chơi
- Co Founder Là Gì? Ý nghĩa của việc đồng sáng lập doanh nghiệp
- Vfx Là Gì? Khám phá công nghệ hiệu ứng hình ảnh trong phim và game
- Spec Là Gì? Định nghĩa và tầm quan trọng của thông số kỹ thuật
- Dashboard Là Gì? Chức năng và vai trò của bảng điều khiển trong phân tích dữ liệu
- Master Là Gì? Ý nghĩa của thuật ngữ “Master” trong nhiều lĩnh vực
- Cgi Là Gì? Công nghệ hình ảnh máy tính và ứng dụng trong giải trí
— HR Insider —
VietnamWorks – Website tuyển dụng trực tuyến số 1 Việt Nam
Nắm bắt thông tin tuyển dụng mới nhất và tham gia ứng tuyển tại VietnamWorks! Top các nhà tuyển dụng cùng việc làm tiềm năng đa dạng: CGV tuyển dụng, AEON MALL tuyển dụng, Vincom tuyển dụng, Tuyển dụng Ministop, Tuyển dụng GS25, Emart Gò Vấp tuyển dụng, Tuyển dụng Vinhomes và Tuyển dụng Lotte.
THẢ GA HỌC E-LEARNING MIỄN PHÍ
|
ĐĂNG KÝ TÀI KHOẢN TÌM VIỆC VietnamWorks là nền tảng tuyển dụng trực tuyến lớn nhất Việt Nam, với hơn 20 năm kinh nghiệm và hàng triệu ứng viên tiềm năng. VietnamWorks kết nối hiệu quả người tìm việc với các nhà tuyển dụng uy tín trên mọi lĩnh vực, giúp người tìm việc nhanh chóng tìm được công việc mơ ước. Tại VietnamWorks, người tìm việc sẽ được truy cập hàng ngàn tin tuyển dụng mới nhất, cập nhật liên tục từ các doanh nghiệp hàng đầu, tìm kiếm việc làm phù hợp với năng lực, kinh nghiệm và sở thích. Ứng tuyển dễ dàng chỉ với vài thao tác đơn giản. Đặc biệt, người tìm việc làm có thể tạo CV trực tuyến miễn phí, chuyên nghiệp và thu hút nhà tuyển dụng và nhận gợi ý việc làm phù hợp dựa trên CV và kinh nghiệm, để tìm việc nhanh chóng tại môi trường làm việc mơ ước. |
Bài viết dành riêng cho thành viên của HR Insider.
