Data La Gi? Tam Quan Trong Cua Data

Dữ liệu chính là thuật ngữ đã xuất hiện từ rất lâu và rất phổ biến trong thời đại công nghệ 4.0 phát triển mạnh mẽ. Nhờ dữ liệu nên các thông tin trên máy tính được lưu trữ và truyền tải một cách nhanh chóng. Vậy data là gì? Vai trò của data đối với doanh nghiệp như thế nào? Tất cả sẽ được giải đáp trong bài viết dưới đây của Terus.

I. Data là gì?

Data hay còn gọi là dữ liệu, chỉ đơn giản là số liệu - bit thông tin, nhưng không phải là thông tin. Khi dữ liệu được xử lý, giải thích, sắp xếp cấu trúc hoặc trình bày để làm cho chúng có ý nghĩa và hữu ích hơn thì chúng được gọi là thông tin. “Dữ liệu” và “thông tin” luôn song hành cùng nhau. Việc chúng được sử dụng thay thế cho nhau phụ thuộc phần nào vào việc sử dụng “dữ liệu” - bối cảnh của nó.

Ví dụ về khái niệm dữ liệu và thông tin:

• Số liệu nhiệt độ được ghi nhận sẽ gọi là dữ liệu. Nếu dữ liệu này được tổ chức phân tích để thấy rằng nhiệt độ toàn cầu đang tăng, thì đó là thông tin.

• Số lượng khách truy cập vào một trang web trên mỗi quốc gia là một ví dụ về dữ liệu. Nếu những con số được phân tích và thấy ra rằng lưu lượng truy cập từ Mỹ đang tăng lên trong khi từ Úc đang giảm thì đó gọi là thông tin.

II. Các dạng data cơ bản

Với sự phát triển của công nghệ như hiện này thì việc dữ liệu tồn tại khắp nơi và trong hầu hết các lĩnh vực. Cho dù bạn là nhà khoa học nghiên cứu dữ liệu, tiếp thị, doanh nhân, chuyên viên phân tích dữ liệu hay bạn đang làm bất kỳ ngành nghề nào khác, bạn đều cần đến dữ liệu thô hoặc dữ liệu cấu trúc. Dữ liệu này rất quan trọng đối với chúng ta nên việc xử lý và lưu trữ đúng cách để không xảy ra bất kỳ lỗi nào là việc rất cần thiết.

Trong khi làm việc với những dữ liệu này, bạn cần phải tìm hiểu kỹ về chúng. Có hai loại dữ liệu chính:

Dữ liệu định tính

Dữ liệu định tính hay còn được gọi là dữ liệu phân loại, có thể được đo hoặc tính dưới dạng số. Các loại dữ liệu này được sắp xếp theo thể loại, không phải theo số. Đó là lý do tại sao nó còn được gọi là dữ liệu phân loại. Những dữ liệu này bao gồm âm thanh, hình ảnh, biểu tượng hoặc văn bản. Giới tính của một người, tức là, nam hoặc nữ là dữ liệu định tính. Ví dụ: Ngôn ngữ bạn sử dụng, màu sắc, sở thích,…

Dữ liệu định tính cho biết về nhận thức của mọi người và giúp các nhà nghiên cứu thị trường hiểu thị hiếu của khách hàng và sau đó lên ý tưởng và chiến lược phù hợp. Nó được chia thành hai loại dữ liệu khác:

• Dữ liệu định danh (Nominal Data): Dữ liệu định danh được sử dụng để dán nhãn các biến để phân biệt các biến với nhau. Màu tóc có thể được coi là dữ liệu định danh, vì một màu có thể được so sánh với một màu khác. Ví dụ: Màu tóc (đen, nâu, đỏ,…), quốc tịch (Việt Nam, Lào, Thái Lan,…), tình trạng hôn nhân (độc thân, đã kết hôn, đã ly dị),…

• Dữ liệu thứ bậc (Ordinal Data): Dữ liệu thứ bậc là dữ liệu định tính mà giá trị của chúng có vị trí tương đối. Các loại dữ liệu này có thể được coi là ở giữa dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Dữ liệu thứ bậc chỉ hiển thị các chuỗi và không thể sử dụng để phân tích thống kê. Ví dụ: Khi các công ty yêu cầu phản hồi, kinh nghiệm hoặc sự hài lòng trên thang điểm từ 1 đến 10; các lớp thư trong kỳ thi (a, b, c, d…); xếp hạng của các dân tộc trong một cuộc thi (thứ nhất, thứ hai, thứ ba, v.v.); tình trạng kinh tế (cao, trung bình và thấp); trình độ học vấn (cao học, trung học, tiểu học).

Dữ liệu định lượng

Dữ liệu định lượng có thể được biểu thị bằng các giá trị số, nghĩa là nó có thể đếm được và kể cả phân tích dữ liệu thống kê. Loại dữ liệu này còn được gọi với cái tên là dữ liệu số. Ví dụ: Giá của điện thoại, chiều cao hoặc trọng lượng của một người… nằm trong dữ liệu định lượng. Dữ liệu định lượng có thể được sử dụng để thao tác thống kê và các dữ liệu này có thể được biểu diễn bằng nhiều biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đường, biểu đồ tròn,… và chia thành hai loại dữ liệu khác:

• Dữ liệu rời rạc (Discrete Data): Dữ liệu riêng biệt chứa các giá trị thuộc số nguyên hoặc số lượng toàn bộ. Những dữ liệu này có thể được chia thành các giá trị thập phân hoặc phân số. Ví dụ: Tổng số học sinh có mặt trong một lớp học; chi phí của điện thoại di động; số lượng nhân viên trong một công ty; tổng số người tham gia một cuộc thi; các ngày trong một tuần,…

• Dữ liệu liên tục (Continuous Data): Dữ liệu liên tục thể hiện thông tin có thể được chia thành các cấp độ nhỏ hơn. Biến liên tục có thể lấy bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi. Ví dụ: Chiều cao của một người; tốc độ của một chiếc xe; tần số Wi-Fi; giá thị phần,…

III. Ý nghĩa của data

Khái niệm dữ liệu từ máy tính được xuất hiện từ công trình nghiên cứu của Claude Shannon, một nhà toán học người Mỹ được biết đến là cha đẻ của lý thuyết thông tin. Ông đã đặt nền móng cho khái niệm kỹ thuật số nhị phân dựa trên việc áp dụng hai giá trị logic Boolean cho các mạch điện tử.

Nhờ vào khái niệm này các chuyên gia đã ứng dụng kỹ thuật số nhị phân làm nền tảng cho CPU, bộ nhớ bán dẫn và ổ đĩa, cũng như nhiều thiết bị khác phổ biến trong máy tính ngày nay. Ban đầu họ chỉ áp dụng cho thiết bị điều khiển và dữ liệu có dạng thẻ đục lỗ, sau đó phát triển thêm đến băng từ và đĩa cứng.

Ngay từ đầu, tầm quan trọng của dữ liệu trong máy tính kinh doanh đã trở nên rõ ràng bởi sự phổ biến của các thuật ngữ “xử lý dữ liệu” và “xử lý dữ liệu điện tử”, mà mọi người vẫn thường hay biết đến với tên gọi công nghệ thông tin. Trong việc quản lý phần mềm máy tính doanh nghiệp, sự chuyên môn hóa đã xuất hiện và quá trình phát triển dữ liệu công ty đã được phát triển hơn.

IV. Các thuật ngữ liên quan đến data

Data là một thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nếu bạn muốn hiểu chuyên sâu về lĩnh vực này cũng như là hiểu hơn về data, bạn có thể tìm hiểu các thuật ngữ liên quan mà các chuyên gia thường dùng như là:

• Khối dữ liệu (Data Block): Khối dữ liệu là cấp độ lưu trữ logic nhỏ nhất trong Oracle Database.

• Thu thập dữ liệu (Data Acquisition): Thu thập dữ liệu là quá trình lấy tín hiệu đo lường và chuyển đổi các mẫu kết quả thành các giá trị số.

• Cơ sở dữ liệu (Database): Cơ sở dữ liệu là tập hợp các dữ liệu có liên quan đến nhau và được lưu trữ và truy cập từ hệ thống máy tính.

V. Tầm quan trọng của data với doanh nghiệp

Định hướng quyết định cho doanh nghiệp

Các doanh nghiệp thường xuyên thu thập các dữ liệu về người dùng như thông tin cá nhân, thói quen, lưu lượng truy cập,... để tạo thành cơ sở dữ liệu về người tiêu dùng. Tất cả dữ liệu đó đầy tiềm năng để phát triển doanh nghiệp của bạn nếu bạn biết cách sử dụng nó.

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể đạt được những lợi thế tương tự như các doanh nghiệp lớn khi sử dụng dữ liệu đúng cách. Các doanh nghiệp có thể khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định về:

• Tìm khách hàng mới.

• Tăng khả năng giữ chân khách hàng.

• Cải thiện dịch vụ khách hàng.

• Quản lý tốt hơn các chiến dịch marketing.

• Theo dõi tương tác phương tiện truyền thông xã hội.

• Dự đoán xu hướng bán hàng.

• Tóm lại, dữ liệu giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn cho công ty của họ.

Cập nhật thường xuyên

Dữ liệu là nguồn cung cấp năng lượng cho các chiến lược marketing của mọi công ty. Nó giúp bạn hiểu cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn như thế nào, người dùng hoạt động trên mạng xã hội ra sao, nội dung nào họ yêu thích nhất và kênh nào mang lại ROI cao nhất.

Nếu như bạn có một cơ sở dữ liệu đầy đủ thông tin khách hàng, bạn có thể sử dụng nó cho các chiến dịch quảng cáo được nhắm mục tiêu liên quan và cụ thể dựa trên sở thích, vị trí của họ. Dữ liệu giúp bạn đảm bảo mỗi chiến dịch đang hoạt động tối ưu và luôn mang lại kết quả.

Cải thiện hoạt động nội bộ

Khi bạn có dữ liệu phù hợp, việc theo dõi hiệu suất của công ty so với các mục tiêu mà công ty đề ra sẽ dễ dàng hơn. Dữ liệu có thể giúp tối ưu hóa các lĩnh vực không được quản lý, chẳng hạn như quản lý chuỗi cung ứng hoặc lập kế hoạch hậu cần, điều này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thu lời của bạn.

Nó cũng có thể giúp bạn sắp xếp hợp lý các hoạt động của riêng mình và giảm lượng thời gian bạn dành để thực hiện các công việc không mang lại quá nhiều lợi ích. Nó có thể giúp giảm thiểu sai sót về khía cạnh con người khi xảy ra sự cố, chẳng hạn như sự cố sản xuất dẫn đến mất cơ hội bán hàng hoặc làm tổn hại danh tiếng của bạn.

Cải thiện quản lý tài chính

Ngoài việc giúp bạn tăng doanh thu, dữ liệu cho phép các công ty cải thiện quản lý tài chính. Bạn cũng sẽ có cái nhìn sâu sắc hơn về thói quen chi tiêu của doanh nghiệp. Do đó, bạn có thể thấy được ngân sách công ty đang phân bổ như thế nào và các khoản chi tiêu có hợp lý hay không.

Việc theo dõi và đánh giá doanh thu của bạn cũng sẽ dễ dàng hơn nếu bạn biết những yếu tố nào đang tác động vào nó, chẳng hạn như khu vực, sản phẩm hoặc dịch vụ nào đang tạo ra nhiều doanh thu nhất và doanh thu đến từ đâu. Dữ liệu của bạn sẽ cho bạn thấy các lĩnh vực có cơ hội phát triển trong tương lai và cho phép bạn phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn.

VI. Những loại Data quan trọng đối với doanh nghiệp

Mỗi doanh nghiệp đều có những thách thức mà dữ liệu có thể giúp giải quyết được. Tuy nhiên, các ngành khác nhau sẽ có các loại dữ liệu khác nhau do các đặc điểm riêng biệt của nó. Dưới đây là một số ví dụ về cách các doanh nghiệp khác nhau sử dụng một số loại dữ liệu:

• Các doanh nghiệp thương mại điện tử: Họ sử dụng dữ liệu phân tích khách hàng, phân tích phương tiện truyền thông, phân tích trang web, phân tích tiếp thị kỹ thuật số, số liệu bán hàng và tiếp thị trực tuyến và các thông tin khác liên quan đến hoạt động kinh doanh của họ.

• Các công ty chăm sóc sức khỏe: Họ thường cập nhận dữ liệu về hồ sơ y tế, báo cáo phòng thí nghiệm, hệ thống thông tin bệnh viện (HIS) và nghiên cứu và phát triển (R&D).

• Các cơ quan chính phủ: Các cơ quan chính quyền sử dụng các loại dữ liệu khác nhau liên quan đến dịch vụ của họ, chẳng hạn như số liệu thống kê tội phạm, xu hướng việc làm, chỉ số kinh tế, thông tin điều tra dân số và các báo cáo hiện trạng môi trường.

• Các cơ sở giáo dục: Họ tập trung chủ yếu vào việc thu thập các thước đo để đánh giá giáo dục, quản lý tuyển sinh hoặc an toàn trong khuôn viên trường.

Ngày nay, dữ liệu đã trở thành một trong những yếu tố cơ bản để phát triển và điều hành doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp của bạn không biết cách xử lý dữ liệu thì chắc chắn rằng doanh nghiệp của bạn sẽ gặp nguy cơ bị đào thải. Cùng với sự phát triển của thời đại công nghệ số hóa, việc xử lý dữ liệu đã không còn quá khó khăn và phức tạp như trước đây.

Hiện nay, có rất nhiều công cụ để một doanh nghiệp có thể sử dụng để phân tích các dữ liệu của công ty nhằm tối ưu hóa nguồn lợi. Trong bài viết, Terus đã chia sẻ các kiến thức cơ bản về dữ liệu cùng với đó là một số loại dữ liệu mà các doanh nghiệp thường dùng theo từng lĩnh vực riêng.