Dữ liệu là gì? Tài sản quý giá cho các doanh nghiệp trong thời đại số hóa

Dữ liệu là gì? Tại sao ngành phân tích dữ liệu ngày một phát triển mạnh trên thị trường Việt Nam nói chung và thế giới nói riêng? Bài viết dưới đây của Luận văn 1080 về tầm quan trọng của dữ liệu cũng như những ứng dụng thực tế phục vụ công việc, học tập sẽ giúp bạn giải đáp phần nào thắc mắc bấy lâu nay. 

1. Định nghĩa dữ liệu

Có rất nhiều định nghĩa khác nhau về dữ liệu được đưa ra:

• Theo Luật giao dịch điện tử (ban hành ngày 29/11/2005) đã đưa ra định nghĩa: “Dữ liệu là thông tin thể hiện dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh,...”.
• Dữ liệu thô hay còn gọi là dữ liệu chưa xử lý là tập hợp các ký tự hay chữ số chưa được xử lý qua bất cứ công đoạn nào. Do đó, để giảm thiểu những sai sót hoặc những lỗi xảy ra trong quá trình nhập dữ liệu, dữ liệu thô phải được xử lý và làm sạch tuyệt đối. 

=> Dựa trên những định nghĩa ở trên, nhìn chung: Dữ liệu là tổng hợp các thông tin mà con người thu thập, lưu trữ được thông qua quá trình quan sát nhằm sử dụng phục vụ cho mục đích nghiên cứu, quản lý và xử lý vấn đề hoặc thông qua đó đưa ra quyết định một cách chính xác hơn. 

• Dữ liệu luôn tồn tại sẵn dưới nhiều hình thức khác nhau và thường được lưu trữ trong bộ nhớ có sẵn, lưu trữ đám mây, trên các mảnh giấy, trong các sự kiện và ngay cả trong các cuộc nói chuyện hàng ngày của con người.
• Đơn vị đo lường của dữ liệu thường Byte, Bit, KB, MB, GB, ….

2. Các loại dữ liệu phổ biến

Tuỳ thuộc vào tính chất dữ liệu và cấu trúc dữ liệu sẽ đưa ra được nhiều cách phân loại khác nhau. 

• Phân loại theo tính chất dữ liệu 
  • Dữ liệu định tính: 
    • Dữ liệu thu thập được mang tính chất đại diện cho một hoặc một số thuộc tính khác và mô tả những dữ kiện không thể đong đếm, đo lường được và thể hiện chúng thông qua những con số. 
    • Dữ liệu định tính cũng có thể được thể hiện dưới dạng âm thanh, văn bản hoặc hình ảnh.
    • Ví dụ: Thu thập thông tin về học sinh của một lớp 7B thì sẽ cần dữ liệu định tính về các thuộc tính như thông minh, sáng tạo, khôn ngoan, sạch sẽ. 
  • Dữ liệu định lượng: 
    • Đây là những loại dữ liệu không thể quan sát mà phải được đo lường, tính toán. Dữ liệu định lượng có thể được thể hiện bằng những con số hoặc dưới dạng bản đồ thống kê, phương pháp toán học,...
    • Ví dụ: Tính toán số lượng học sinh tham gia vào các môn học khác nhau trong một lớp học. 
• Phân loại theo cấu trúc dữ liệu 
  • Dữ liệu có cấu trúc: là loại dữ liệu có quy mô, kết cấu, tổ chức rõ ràng và được thể hiện một cách khoa học dưới dạng bảng biểu, các cột. 
  • Dữ liệu không có cấu trúc: là loại dữ liệu tự do, thường không tuân thủ theo quy tắc hay quy chuẩn nào cả, không có cấu trúc 

3. Tầm quan trọng của dữ liệu 

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các cá nhân, công ty, doanh nghiệp định hướng và đề xuất chiến lược phát triển phù hợp. 

• Trong công nghệ: Trong công nghệ, nguồn dữ liệu là các con số, các phần mềm công nghệ, các chương trình, ứng dụng mới ra mắt để dựa vào đó, người dùng sẽ đánh giá được xu thế phát triển trong tương lai, khoanh vùng được tệp khách hàng phù hợp với định hướng công nghệ mình sẽ theo đuổi. Dựa vào đó, người dùng cũng sẽ dự đoán được trong tương lai, phần mềm công nghệ nào sẽ soán ngôi vương để dẫn đầu thị trường công nghệ thông tin tại quốc gia và trên toàn thế giới.
• Trong kinh doanh: Trong kinh doanh, nguồn dữ liệu quý giá là số liệu doanh thu của mặt hàng qua các năm, thứ tự xếp hạng trên thị trường, lượng tìm kiếm từ khoá trên các trang mạng social hoặc các đánh giá của khách hàng để từ đó công ty, doanh nghiệp đề ra được chiến lược phát triển sản phẩm phù hợp với xu thế thị trường hiện nay cũng như cân đối giá thành sản phẩm. 
• Trong y tế: Trong ngành y tế, các dữ liệu như hồ sơ bệnh án của các bệnh nhân qua các lần tái khám khác nhau trở thành nguồn dữ liệu vô cùng quý giá để các bác sĩ dựa vào đấy đưa ra chẩn đoán, tìm kiếm phương pháp khám, chữa bệnh phù hợp với cơ địa của từng bệnh nhân. 

4. Ứng dụng của dữ liệu

Dữ liệu có rất nhiều ứng dụng và ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực khác nhau. Việc sử dụng dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả có thể mang lại lợi ích rất lớn cho các tổ chức và cá nhân. 

• Phân tích dữ liệu và khai thác thông tin: 
  • Dựa trên nhiều nguồn thông tin khác nhau về một đối tượng hay sự việc cụ thể để từ đó tiến hành phân tích dữ liệu chuyên sâu, kịp thời đáp ứng nhu cầu khách hàng và điều chỉnh doanh nghiệp cho phù hợp với xu thế chung. 
  • Ví dụ: Khi nắm bắt được thông tin khách hàng về sở thích, phản hồi trên các trang mạng, thời lượng xem sản phẩm,...doanh nghiệp sẽ kịp thời có động thái phản hồi lại nhu cầu khách hàng hiệu quả để tăng mức độ hài lòng.
• Tiếp thị và quảng cáo: 
  • Nhờ quá trình phân tích dữ liệu để phân tích hành vi khách hàng, xác định đối tượng mục tiêu để lên kế hoạch cho bước phát triển sản phẩm tiếp theo. Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin chuyên sâu về một đối tượng, sự vật, sự việc cụ thể. 
  • Ví dụ: Công ty Zynga sử dụng phân tích hành vi của người chơi và cảm nhận của họ về sản phẩm game mới ra mắt để từ đó lên kế hoạch tiếp thị trò chơi hiệu quả hơn. 
• Tối ưu hóa kết quả: 
  • Phân tích dữ liệu cũng giúp các cá nhân, doanh nghiệp nhìn nhận, đánh giá lại quy trình để tiến hành tinh giản, tăng cường hoặc thay đổi tiến trình giúp giảm thất thoát, tăng doanh thu cho công ty, doanh nghiệp. 
• Điều chỉnh hoạt động kịp thời: 
  • Phân tích dữ liệu là quá trình tự động hóa, giúp lược bớt các giai đoạn thủ công kém hiệu quả mà gây tiêu tốn thời gian, giúp cải thiện ý tưởng và quy trình sản xuất. 
  • Để quá trình xử lý dữ liệu hiệu quả và khoa học, người dùng thường lựa chọn một trong ba phương pháp xử lý dữ liệu phổ biến dưới đây.
• Xử lý dữ liệu thủ công: 
  • Dữ liệu được xử lý trực tiếp bởi con người, không qua bất kì phần mềm hay sự can thiệp của thiết bị điện tử nào. 
• Xử lý dữ liệu cơ học: 
  • Trong quá trình sắp xếp, tính toán và phân tích dữ liệu được xử lý thông qua hệ thống cơ học là các thiết bị điện tử và máy móc. Lựa chọn xử lý cơ học sẽ ít gặp tình trạng lỗi hơn so với xử lý thủ công
• Xử lý dữ liệu điện tử: 
  • Sử dụng phần mềm và công nghệ hiện đại. Đây là phương pháp xử lý cho ra kết quả chính xác nhất với mức độ tin cậy cao. 
• Dự báo và dự đoán:
  • Dự báo thời tiết: Dữ liệu thời tiết được thu thập từ các trạm đo và vệ tinh, sau đó được sử dụng để tạo ra các mô hình dự báo thời tiết. Các mô hình này có thể giúp dự đoán thời tiết trong tương lai và cung cấp thông tin quan trọng cho các hoạt động như giao thông, nông nghiệp, du lịch và các hoạt động khác.
  • Dự báo tài chính: Dữ liệu tài chính được sử dụng để dự đoán các xu hướng và biến động trên thị trường tài chính. Các mô hình dự báo tài chính có thể giúp đưa ra các quyết định đầu tư chính xác và hiệu quả, từ đó giúp tăng lợi nhuận và giảm rủi ro.
  • Dự báo sản xuất: Dữ liệu sản xuất được thu thập từ các hệ thống sản xuất và các quy trình sản xuất, sau đó được sử dụng để dự đoán sản lượng sản phẩm trong tương lai. Các mô hình dự báo sản xuất có thể giúp cải thiện quản lý sản xuất và lập kế hoạch sản xuất hiệu quả hơn.
  • Dự báo y tế: Dữ liệu y tế được sử dụng để dự đoán các xu hướng bệnh tật và các rủi ro sức khỏe công cộng. Các mô hình dự báo y tế có thể giúp cải thiện quản lý dịch bệnh và đưa ra các quyết định y tế chính xác hơn.
  • Dự báo vận chuyển: Dữ liệu vận chuyển được sử dụng để dự đoán thời gian giao hàng và các biến động trong lưu lượng vận chuyển. Các mô hình dự báo vận chuyển có thể giúp cải thiện quản lý vận chuyển và đưa ra
• Quản lý rủi ro: Dữ liệu được sử dụng để phân tích và quản lý rủi ro trong các lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, y tế, an ninh thông tin, …
• Ngoài ra, dữ liệu được sử dụng để phân tích về dân số, kinh tế, chính trị, môi trường, văn hóa và các vấn đề xã hội khác.

5. Phân biệt dữ liệu và thông tin

Nhiều người thường nhầm lẫn giữa dữ liệu và thông tin. Cùng xem bảng so sánh dưới đây để dễ dàng phân biệt giữa dữ liệu và thông tin nhé. 

6. Sự phát triển của dữ liệu trong tương lai

• Trong tương lai, xu hướng phát triển của ngành dữ liệu ngày một tăng cao do nhu cầu tối ưu hoá chi phí sản xuất cũng như tiết kiệm chi phí trong các ngành công nghiệp sản xuất. 
• => Tóm lại, sự phát triển của dữ liệu trong tương lai là vô cùng tiềm năng và còn rất nhiều khả năng để khám phá và phát triển.phân tích dữ liệu trong tương lai ngày một đóng vai trò quan trọng, phục vụ các công ty, doanh nghiệp lớn phân tích dữ liệu để tìm ra câu trả lời cho vô vàn câu hỏi như: tiết kiệm thời gian, tiết kiệm chi phí, thúc đẩy sản phẩm, tối ưu giai đoạn, luân chuyển hàng hoá,...
• Cũng như các ngành khác, dữ liệu cũng hàm chứa những thách thức và cơ hội mà con người phải đối mặt.

Cơ hội

• Kiến tạo giá trị mới: Phát triển dữ liệu sẽ góp phần tạo ra các cơ hội mới, bước chuyển mới cho doanh nghiệp, thông qua đó, kiến tạo những giá trị mới mẻ góp phần cải thiện năng suất và gia tăng thu nhập. 
• Cải thiện và chăm sóc sức khỏe: Thu thập dữ liệu trong lĩnh vực y tế sẽ giúp ích cho công cuộc cải thiện và chăm sóc sức khỏe. Thông qua nguồn dữ liệu, người bệnh cũng như bác sĩ có thể theo dõi được tiến trình, mức độ cũng như đưa ra các tiên đoán có lợi cho quá trình chăm sóc sức khỏe. 
• Nâng cao trí tuệ nhân tạo: Trí tuệ nhân tạo được phát huy hết khả năng nhờ vào dữ liệu, cho phép phần mềm máy tính cải thiện và học hỏi khả năng giải quyết vấn đề. 
• Tăng cường chính sách quản lý: Dữ liệu giúp cung cấp cho cá nhân, doanh nghiệp thông tin quan trọng để từ đó tăng cường chính sách giúp quản lý hiệu quả và khoa học hơn. 

Thách thức 

• Tăng cường tính riêng tư: Việc quản lý, truy xuất dữ liệu còn yếu kém, tính riêng tư không được đảm bảo, tính chính xác cũng không được xác thực dẫn đến việc quản lý vòng đời chưa hiệu quả, xâm phạm riêng tư với các dữ liệu nhạy cảm.
• Bảo mật dữ liệu: Với những nguồn dữ liệu quan trọng thì việc bảo mật dữ liệu là điều bắt buộc để tránh khỏi các cuộc tấn công mạng, các hành vi lừa đảo hay xâm chiếm quyền riêng tư từ các hacker. 
• Bồi dưỡng nhân lực: Để phát triển ngành dữ liệu lâu dài đòi hỏi nguồn nhân lực phải có kinh nghiệm và năng lực chắc chắn, được đào tạo chuyên môn kỹ càng để tránh xảy ra sai sót trong quá trình xử lý dữ liệu.
• Đảm bảo độ tin cậy và chất lượng dữ liệu: Thu thập và xử lý dữ liệu đúng cách để đảm bảo sự chất lượng và mức độ tin cậy của dữ liệu. Đánh giá hoặc lựa chọn những nguồn dữ liệu chất lượng sẽ quyết định đến tính chất kết quả cuối cùng cũng như mức độ tin cậy của dữ liệu. 

Trên đây là toàn bộ thông tin giải đáp thắc mắc dữ liệu là gì, dữ liệu đóng vai trò gì trong đời sống hiện nay. Thông qua đó, Luận văn 1080 cũng đưa ra dự đoán xu thế phát triển trong tương lai của ngành dữ liệu nói chung, như một nguồn thông tin hữu ích để người đọc tham khảo và điều chỉnh định hướng cho phù hợp với nhu cầu cá nhân.