Dữ liệu (data) là gì? Vai trò của dữ liệu trong chuyển đổi số

Last updated on 8 December, 2024

Dữ liệu (data) là thông tin thô chưa được xử lý, có thể là bất kỳ sự kiện, giá trị, hoặc quan sát nào, và thường được thu thập để sử dụng trong các quá trình phân tích, xử lý, và ra quyết định. Dữ liệu có thể xuất hiện dưới nhiều dạng khác nhau, bao gồm văn bản, số liệu, hình ảnh, âm thanh, video, v.v. Dữ liệu thường được tổ chức trong cơ sở dữ liệu.

Dữ liệu (data) là gì?

Dữ liệu (data) là thông tin thô chưa được xử lý, có thể là bất kỳ sự kiện, giá trị, hoặc quan sát nào, và thường được thu thập để sử dụng trong các quá trình phân tích, xử lý, và ra quyết định. Dữ liệu có thể xuất hiện dưới nhiều dạng khác nhau, bao gồm văn bản, số liệu, hình ảnh, âm thanh, video, v.v.

Các loại dữ liệu chính:

• Dữ liệu cấu trúc (Structured Data):

• • Đây là loại dữ liệu được tổ chức theo một định dạng cố định và có cấu trúc rõ ràng, chẳng hạn như bảng dữ liệu với các hàng và cột. Dữ liệu cấu trúc thường được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
  • Ví dụ: Dữ liệu khách hàng trong một bảng cơ sở dữ liệu, với các trường như tên, địa chỉ, số điện thoại.

• Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured Data):

• • Dữ liệu này không có cấu trúc chặt chẽ nhưng vẫn có các yếu tố tổ chức thông qua các cặp khóa-giá trị hoặc thẻ. Dữ liệu bán cấu trúc không được lưu trữ theo dạng bảng rõ ràng nhưng vẫn có thể dễ dàng phân tích.
  • Ví dụ: Dữ liệu trong tệp JSON hoặc XML.

• Dữ liệu không cấu trúc (Unstructured Data):

• • Đây là loại dữ liệu không có cấu trúc xác định và thường rất khó phân tích tự động mà không sử dụng các công nghệ chuyên sâu. Dữ liệu không cấu trúc bao gồm các tệp văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, v.v.
  • Ví dụ: Một bài viết blog, một tệp hình ảnh hoặc video, một email.

Vai trò của dữ liệu (data):

• Ra quyết định: Dữ liệu cung cấp thông tin quan trọng giúp các tổ chức và cá nhân đưa ra quyết định dựa trên cơ sở thực tế.
• Phân tích: Dữ liệu là cơ sở cho các phân tích và nghiên cứu, giúp hiểu rõ hơn về xu hướng, mô hình, hoặc hiệu suất.
• Dự đoán: Các mô hình dự đoán được xây dựng dựa trên dữ liệu quá khứ để đưa ra dự đoán cho tương lai.

Các nguồn thu thập dữ liệu:

• Thiết bị và cảm biến: Thu thập dữ liệu từ thiết bị IoT, camera, cảm biến.
• Giao dịch và hệ thống: Dữ liệu từ hệ thống kinh doanh, tài chính, hoặc thương mại điện tử.
• Người dùng: Thông tin người dùng từ khảo sát, mạng xã hội, hoặc tương tác trực tuyến.

Dữ liệu cấu trúc

Dữ liệu cấu trúc là loại dữ liệu được tổ chức và sắp xếp theo một mô hình cụ thể, có thể dễ dàng lưu trữ, tìm kiếm và xử lý bằng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu. Thông tin trong dữ liệu cấu trúc thường được tổ chức dưới dạng bảng với các hàng và cột, trong đó mỗi hàng biểu diễn một bản ghi, và mỗi cột đại diện cho một thuộc tính (hay trường) của dữ liệu.

Đặc điểm của dữ liệu cấu trúc:

• Có định dạng cố định và rõ ràng.
• Dễ dàng truy xuất và thao tác bằng các công cụ như SQL (Structured Query Language).
• Thường được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL, SQL Server, PostgreSQL, hoặc Excel.

Ví dụ cụ thể về dữ liệu cấu trúc

Bảng thông tin nhân viên trong công ty (trong cơ sở dữ liệu hoặc Excel)

Trong ví dụ này:

• Hàng biểu diễn các thông tin về từng nhân viên cụ thể (Mã nhân viên, Họ và tên, v.v.).
• Cột biểu diễn các thuộc tính của mỗi nhân viên (Mã nhân viên, Ngày sinh, Mức lương, Phòng ban, v.v.).

Dữ liệu khách hàng của một cửa hàng thương mại điện tử:

• Dữ liệu này có cấu trúc rõ ràng với từng thuộc tính của khách hàng được tách riêng thành các trường thông tin như ID khách hàng, Tên khách hàng, Email, và Tổng số đơn hàng.

Dữ liệu sản phẩm trong kho của một cửa hàng:

Trong bảng dữ liệu này:

• Mã sản phẩm là một trường xác định duy nhất mỗi sản phẩm.
• Tên sản phẩm, Loại, Giá bán, và Số lượng trong kho đều được cấu trúc dưới dạng các thuộc tính dễ dàng quản lý.

Dữ liệu cấu trúc dễ xử lý bằng các hệ thống phần mềm vì nó có cấu trúc và định dạng rõ ràng, hỗ trợ quá trình quản lý, lưu trữ và tìm kiếm nhanh chóng.

Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc là loại dữ liệu không có một cấu trúc chặt chẽ như dữ liệu cấu trúc, nhưng vẫn chứa các yếu tố tổ chức và phân loại, thường thông qua các cặp khóa-giá trị hoặc các thẻ (tags). Dữ liệu bán cấu trúc không tuân thủ theo một mô hình cụ thể như bảng trong cơ sở dữ liệu, nhưng vẫn có thể dễ dàng phân tích và xử lý bằng các công cụ hoặc ngôn ngữ lập trình.

Đặc điểm của dữ liệu bán cấu trúc:

• Có một số yếu tố tổ chức dữ liệu, nhưng không tuân thủ hoàn toàn mô hình bảng hoặc cột.
• Thường sử dụng các định dạng như JSON, XML, hoặc YAML để lưu trữ dữ liệu.
• Dễ đọc và viết bởi con người nhưng yêu cầu các công cụ đặc biệt để xử lý.

Ví dụ cụ thể về dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu khách hàng trong định dạng JSON

Trong ví dụ này:

• JSON được dùng để lưu trữ thông tin khách hàng và đơn hàng. Mặc dù không có định dạng bảng cố định như dữ liệu cấu trúc, nhưng các thuộc tính như id, hoTen, email, và donHang đều được tổ chức thành các cặp khóa-giá trị.
• Mỗi khách hàng có thể có nhiều đơn hàng, và các đơn hàng cũng chứa nhiều thuộc tính như maDon, sanPham, soLuong, và gia.

Dữ liệu sản phẩm trong định dạng XML

Trong ví dụ XML này:

• Dữ liệu về sản phẩm được tổ chức với các thẻ như <sanPhamItem>, <maSanPham>, <tenSanPham>, v.v.
• Dữ liệu vẫn có tính tổ chức nhưng không tuân thủ theo một cấu trúc bảng như dữ liệu cấu trúc.

Dữ liệu ghi chú của người dùng (YAML)

yamlCopy codeuser:  name: “Nguyễn Văn A”  email: “nguyenvana@example.com”  notes:    – date: “2024-09-20”      content: “Gặp khách hàng về dự án ABC”    – date: “2024-09-21”      content: “Chuẩn bị tài liệu cho buổi thuyết trình”

Trong ví dụ YAML này:

• Dữ liệu về người dùng được tổ chức với các thuộc tính như name, email, và notes.
• Mỗi ghi chú có ngày và nội dung đi kèm, nhưng dữ liệu không được tổ chức theo dạng bảng cụ thể.

Dữ liệu bán cấu trúc cung cấp sự linh hoạt trong cách tổ chức thông tin mà không cần phải tuân theo cấu trúc bảng nghiêm ngặt. Nó phù hợp cho việc lưu trữ và truyền tải dữ liệu trong các hệ thống phức tạp như ứng dụng web, API, hoặc các hệ thống đa nền tảng khác.

Dữ liệu không cấu trúc

Dữ liệu không cấu trúc là loại dữ liệu không tuân theo bất kỳ mô hình hay cấu trúc cố định nào, và rất khó để phân tích hoặc xử lý tự động nếu không sử dụng các công cụ hoặc kỹ thuật chuyên biệt. Dữ liệu không cấu trúc bao gồm các dạng thông tin như văn bản tự do, hình ảnh, video, âm thanh, và dữ liệu từ mạng xã hội, thường không thể lưu trữ dưới dạng bảng truyền thống.

Đặc điểm của dữ liệu không cấu trúc:

• Không có cấu trúc rõ ràng hoặc định dạng cố định.
• Khó xử lý và phân tích bằng các công cụ truyền thống như SQL.
• Thường yêu cầu các kỹ thuật xử lý đặc biệt như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích hình ảnh, hoặc phân tích video.

Ví dụ cụ thể về dữ liệu không cấu trúc

Văn bản tự do

• Các tài liệu văn bản như bài viết blog, email, báo cáo hoặc tài liệu nghiên cứu đều là các ví dụ về dữ liệu không cấu trúc. Dữ liệu này không có tổ chức chặt chẽ thành các trường và giá trị cố định như bảng dữ liệu, mà thường chứa thông tin dưới dạng văn bản liên tục.

Ví dụ:

• Hôm nay tôi đã tham gia một buổi hội thảo về trí tuệ nhân tạo và học máy. Buổi hội thảo rất hữu ích, và tôi đã học được cách ứng dụng AI vào các lĩnh vực truyền thông.
• Văn bản này không có định dạng cố định, khó để máy tính trực tiếp phân tích mà không có các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Hình ảnh

• Hình ảnh là một dạng dữ liệu không cấu trúc phổ biến.
• Nó không thể được lưu trữ dưới dạng bảng, và việc phân tích nội dung của hình ảnh yêu cầu các kỹ thuật như nhận diện hình ảnh (image recognition) hoặc phân tích hình ảnh.

Ví dụ:

• Một bức ảnh chụp phong cảnh hoặc một ảnh selfie.
• Để phân tích bức ảnh này, cần các công nghệ như thị giác máy tính (computer vision) để nhận diện các đối tượng, màu sắc, hoặc biểu cảm trong ảnh.

Video

• Video bao gồm cả hình ảnh động và âm thanh, và có thể chứa nhiều dạng dữ liệu như ngôn ngữ tự nhiên (lời thoại), hình ảnh và hành động.
• Việc xử lý dữ liệu video yêu cầu các kỹ thuật chuyên sâu như phân tích video, nhận diện khuôn mặt hoặc trích xuất văn bản từ video (OCR).

Ví dụ:

• Một video ghi lại buổi hội thảo hoặc một đoạn phim quảng cáo.

Để phân tích nội dung của video này, cần sử dụng các công cụ phân tích hình ảnh động và âm thanh, như nhận diện đối tượng hoặc chuyển đổi giọng nói thành văn bản.

Âm thanh

• Âm thanh như các cuộc phỏng vấn, bản ghi âm, nhạc, hoặc podcast đều là dạng dữ liệu không cấu trúc.
• Dữ liệu này không có tổ chức cố định và yêu cầu các công cụ xử lý âm thanh hoặc chuyển đổi âm thanh thành văn bản để phân tích.

Ví dụ:

• Một đoạn ghi âm cuộc phỏng vấn hoặc một bản nhạc.
• Việc phân tích dữ liệu âm thanh có thể sử dụng công nghệ như nhận diện giọng nói (speech recognition) hoặc phân tích tín hiệu âm thanh.

Dữ liệu từ mạng xã hội

• Các bài đăng, bình luận, hoặc tweet trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Twitter thường chứa văn bản tự do, hình ảnh, video và phản hồi của người dùng.
• Dữ liệu này thường không tuân theo bất kỳ cấu trúc cố định nào và rất khó để phân tích tự động.

Ví dụ:

• “Hôm nay thật tuyệt! Vừa mới mua một chiếc iPhone mới, thật sự rất thích. #happy #newphone”
• Để phân tích bài đăng này, cần các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích cảm xúc để hiểu được thông tin và cảm xúc người đăng.

Dữ liệu không cấu trúc rất phong phú và đa dạng, bao gồm mọi loại thông tin không có tổ chức rõ ràng như văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Để xử lý loại dữ liệu này, các công cụ truyền thống như SQL là không đủ, và cần có các công nghệ tiên tiến như NLP, machine learning, và phân tích hình ảnh/âm thanh.

Vai trò của dữ liệu trong chuyển đổi số

Dữ liệu đóng vai trò vô cùng quan trọng trong quá trình chuyển đổi số (digital transformation) của các tổ chức và doanh nghiệp. Nó không chỉ là yếu tố nền tảng mà còn là nguồn tài nguyên chiến lược, giúp các doanh nghiệp tạo ra lợi thế cạnh tranh, nâng cao hiệu quả hoạt động, và đáp ứng nhanh chóng các nhu cầu của khách hàng.

Vai trò của dữ liệu trong chuyển đổi số:

Cơ sở ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making)

• Dữ liệu giúp các tổ chức đưa ra quyết định chính xác hơn, dựa trên cơ sở thực tế thay vì cảm tính hoặc kinh nghiệm.
• Ví dụ: Phân tích dữ liệu bán hàng giúp dự đoán nhu cầu khách hàng, tối ưu hóa kho hàng, và lập kế hoạch marketing hiệu quả hơn.

Hiểu rõ khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm

• Chuyển đổi số cho phép các doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, website, và hệ thống CRM. Từ đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích của khách hàng và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa.
• Ví dụ: Dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi truy cập của khách hàng, các công ty thương mại điện tử như Amazon có thể gợi ý sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp, giúp gia tăng khả năng chuyển đổi.

Tối ưu hóa quy trình vận hành và tăng hiệu suất

• Dữ liệu giúp cải thiện quy trình kinh doanh bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa hoạt động. Các hệ thống dữ liệu thông minh có thể theo dõi, phân tích và cung cấp các gợi ý để giảm thiểu sai sót, tăng tốc độ và cải thiện chất lượng.
• Ví dụ: Hệ thống quản lý sản xuất sử dụng dữ liệu từ cảm biến để phát hiện lỗi sớm trong quy trình sản xuất, từ đó tránh lãng phí và giảm chi phí sửa chữa.

Phát triển sản phẩm và dịch vụ mới

• Dữ liệu từ khách hàng, thị trường và hoạt động nội bộ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các nhu cầu chưa được đáp ứng và phát hiện ra các cơ hội phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ mới.
• Ví dụ: Netflix sử dụng dữ liệu người dùng về thói quen xem phim để phát triển các series phim gốc như “Stranger Things”, dựa trên phân tích xu hướng và sở thích của người xem.

Cải thiện khả năng dự báo và phản ứng linh hoạt

• Dữ liệu thời gian thực và các mô hình phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp nhận diện sớm các rủi ro và cơ hội, từ đó phản ứng linh hoạt hơn trước những biến động thị trường hoặc thay đổi nhu cầu khách hàng.
• Ví dụ: Các ngân hàng sử dụng dữ liệu giao dịch để phát hiện các giao dịch đáng ngờ và ngăn chặn các vụ gian lận ngay khi chúng xảy ra.

Tạo dựng văn hóa số hóa (Digital culture)

• Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tư duy và văn hóa số hóa trong doanh nghiệp. Khi mọi quyết định và quy trình đều dựa trên dữ liệu, nhân viên sẽ tự động hướng đến việc thu thập, chia sẻ và phân tích dữ liệu, từ đó xây dựng văn hóa làm việc hiện đại và hiệu quả.
• Ví dụ: Các công ty công nghệ lớn như Google hay Facebook sử dụng dữ liệu để đo lường hiệu suất công việc của đội ngũ, từ đó tối ưu hóa quy trình làm việc và sáng tạo.

Đổi mới và chuyển đổi mô hình kinh doanh

• Dữ liệu không chỉ giúp tối ưu hóa các hoạt động hiện tại mà còn tạo cơ hội cho các doanh nghiệp chuyển đổi mô hình kinh doanh. Việc sử dụng dữ liệu để phát triển các dịch vụ mới dựa trên nền tảng kỹ thuật số có thể thay đổi hoàn toàn cách thức một công ty hoạt động và tương tác với khách hàng.
• Ví dụ: Uber và Grab sử dụng dữ liệu thời gian thực về vị trí và nhu cầu di chuyển để phát triển mô hình kinh doanh vận tải, tạo ra nền tảng kết nối tài xế và khách hàng một cách tối ưu.

Dữ liệu đóng vai trò nền tảng và chiến lược trong chuyển đổi số. Việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa quy trình nội bộ mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, dự đoán xu hướng và tạo ra những giá trị mới. Thông qua dữ liệu, doanh nghiệp có thể gia tăng lợi thế cạnh tranh và thích nghi nhanh chóng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh kỹ thuật số.