Truy Xuất Dữ Liệu Là Gì

Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm tất cả các vai trò và lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu về một số lĩnh vực đó dưới đây:

Dữ liệu và thông tin khác nhau như thế nào?

Dữ liệu là tập hợp các sự kiện thô, chưa được xử lý về một điều kiện, sự kiện, ý tưởng, thực thể hay bất cứ điều gì khác. Dữ liệu có thể ở dạng văn bản, số liệu, hình ảnh, âm thanh,… thu thập được từ quan sát, hồ sơ, ghi chép,… Ví dụ: số liệu thống kê về dân số, dữ liệu đo lường thời tiết,…

Thông tin là dữ liệu đã được xử lý, phân tích và sắp xếp để có ý nghĩa và mục đích sử dụng cụ thể. Thông tin giúp người dùng hiểu được bản chất của dữ liệu và đưa ra quyết định phù hợp. Ví dụ: báo cáo phân tích thị trường, dự báo thời tiết,…

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu là gì?

Mặc dù hai thuật ngữ này có thể được sử dụng thay thế cho nhau, phân tích dữ liệu là một nhánh phụ của khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm mọi khía cạnh của xử lý dữ liệu—từ thu thập dữ liệu đến lập mô hình rồi rút ra thông tin chuyên sâu. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan tới thống kê, toán học và phân tích thống kê. Lĩnh vực này chỉ tập trung vào phân tích dữ liệu, trong khi đó, khoa học dữ liệu liên quan đến bức tranh toàn cảnh hơn về dữ liệu của tổ chức. Tại hầu hết môi trường làm việc, các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu phối hợp cùng nhau để đạt các mục tiêu kinh doanh chung. Một nhà phân tích dữ liệu có thể dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thông thường, cung cấp các báo cáo thường xuyên. Một nhà khoa học dữ liệu có thể thiết kế phương thức lưu trữ, điều chỉnh và phân tích dữ liệu. Nói một cách đơn giản, nhà phân tích dữ liệu diễn giải dữ liệu hiện có, còn nhà khoa học dữ liệu tạo ra các phương pháp và công cụ mới để xử lý dữ liệu cho các nhà phân tích sử dụng.

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính

Phương pháp nghiên cứu dữ liệu định tính dựa trên từ ngữ, sự mô tả, hình ảnh, đồ vật. Trong đó phân tích dữ liệu dựa trên từ ngữ là được ưu tiên sử dụng nhiều nhất trong quá trình nghiên cứu, phân tích. Thông thường, phương pháp nghiên cứu định tính sẽ tiến hành thủ công.

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành với mục đích kiểm tra thông tin định danh (nominal information). Các dữ liệu cần chuẩn bị sẵn bao gồm:

Điểm đặc trưng của phương pháp này là chỉ thể hiện thống kê bằng các con số, chứ không đi sâu vào lý do có những con số này. Các chuyên gia dữ liệu dựa vào con số để nghiên cứu, đưa ra nhận định chủ quan. Chính vì thế, năng lực của chuyên gia đòi hỏi chuyên sâu để đảm bảo không đưa ra các sai lầm, thúc đẩy doanh nghiệp đạt hiệu suất kinh doanh và đưa ra những chiến lược tiếp thị phù hợp với nhu cầu thị trường.

Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và thống kê là gì?

Thống kê là một lĩnh vực dựa trên toán học nhằm thu thập và diễn giải dữ liệu định lượng. Ngược lại, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành sử dụng các phương pháp, quy trình và hệ thống khoa học để trích xuất tri thức từ dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực, bao gồm cả thống kê. Tuy nhiên, các lĩnh vực này khác nhau về quy trình và những vấn đề mà chúng nghiên cứu.

Thuật ngữ dữ liệu đã có từ rất lâu, từ khi con người khai phá ra máy tính và mạng internet. Thông qua dữ liệu, các thông tin trên máy tính sẽ được lưu trữ hoặc truyền đi nhanh chóng, tiện lợi. Vậy thực chất dữ liệu là gì? Cách dữ liệu được lưu trữ ra sao? Và làm thế nào để phân tích được dữ liệu? Cùng Vietnix tìm hiểu trong bài viết sau đây.

Dữ liệu là một tổ hợp các thông tin bao gồm chữ, số, hình ảnh,… giúp con người hình dung được tổng thể của sự vật sự việc. Dữ liệu được ứng dụng nhiều trong các ngành công nghệ, kỹ thuật và khoa học. Đặc biệt, dữ liệu được dùng trong sản xuất điện thoại thông minh rất nhiều, giúp lưu trữ tất cả văn bản, video và âm thanh đa dạng. Hầu hết các dữ liệu trong điện thoại đều không có cấu trúc.

Unstructured data (Dữ liệu không có cấu trúc)

Unstructured data (Dữ liệu không có cấu trúc) là tập hợp các dữ liệu phức tạp, khó nhận biết, chưa được sắp xếp và tổ chức theo đúng trình tự có sẵn. Điểm đặc trưng của dữ liệu phi cấu trúc như sau:

Ví dụ: Bình luận, đánh giá của khách hàng trên social media hoặc email.

Dữ liệu bán cấu trúc là dạng dữ liệu trung gian giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu bán cấu trúc sở hữu một số đặc điểm nhất quán nhất định nhưng thiếu đi cấu trúc rõ ràng và không phù hợp để lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Để đơn giản hóa việc phân loại, một số thuộc tính được tổ chức, ví dụ như thẻ ngữ nghĩa hoặc siêu dữ liệu sẽ được gắn vào dữ liệu bán cấu trúc. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn tiềm ẩn những hạn chế và không thể phân loại hoàn toàn dữ liệu một cách hiệu quả

Dữ liệu khách hàng là toàn bộ các thông tin giữa khách hàng và tổ chức khi tương tác với nhau thông qua ứng dụng website, app di động, social, khảo sát trực tiếp… Dữ liệu khách hàng đóng vai trò rất quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp.

Nhờ việc thu thập dữ liệu về người tiêu dùng mà doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định sáng suốt trong việc phát triển sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ và xây dựng mối quan hệ gắn kết với khách hàng. Customer Data được ví như nền tảng chiến lược mà hầu hết các tổ chức phải quan tâm nếu muốn tăng trưởng bền vững và lâu dài.

Điểm khác biệt chính giữa dữ liệu và thông tin:

Hành trình dữ liệu là quá khai thác giá trị tiềm ẩn của dữ liệu, gồm qua ba giai đoạn chính: nhập dữ liệu, xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

Có hai loại kho lưu trữ (Data Store) là Online Transactional Processing (OLTP) và Online Analytical Processing (OLAP). OLTP được thiết kế như một “cuốn sổ nhật ký” ghi chép từng giao dịch xảy ra tại thời điểm thực. OLTP thường được dùng để lưu trữ dữ liệu chi tiết về các hoạt động như giao dịch ngân hàng, mua sắm, theo dõi đơn hàng, thông tin khách hàng,… Dữ liệu của OLTP có độ tin cậy rất cao.

Ngược lại, OLAP là kho lưu trữ dữ liệu được tổ chức theo cấu trúc cột để phục vụ cho mục đích phân tích. Dữ liệu trong OLAP thường là loại đã được tổng hợp, sắp xếp và xử lý sẵn, giúp các chuyên gia phân tích dễ dàng truy cập để khai thác thông tin cho các mục đích như báo cáo, dự đoán xu hướng, đưa ra quyết định kinh doanh,…

Structured data (Dữ liệu có cấu trúc)

Structured data (Dữ liệu có cấu trúc) là nhóm dữ liệu hoạt động với vai trò lưu trữ và truyền đạt thông tin theo một cấu trúc xác định. Điểm đặc trưng của dữ liệu có cấu trúc như sau:

Ví dụ: Mã giao dịch, họ tên khách hàng, ngày tháng giao dịch, địa chỉ giao dịch….

Lộ trình định hướng dữ liệu cho doanh nghiệp

Ở bước đầu tiên của hành trình định hướng dữ liệu, doanh nghiệp cần chuyển đổi dữ liệu từ dạng vật lý (giấy tờ, văn bản) sang dạng điện tử (dữ liệu số). Số hóa dữ liệu cũng thể hiện ở việc áp dụng các kỹ thuật tiên tiến như quét, chụp ảnh, hoặc nhập liệu để đưa dữ liệu từ nguồn vật lý vào hệ thống thông tin. Dữ liệu khi được lưu trữ, trích xuất và chia sẻ trên nền tảng quản trị chung sẽ rất dễ dàng truy cập và sử dụng.

Doanh nghiệp cần chuyển đổi dữ liệu thô trong bộ nhớ thành nguồn tài nguyên mang tiềm năng và giá trị sử dụng thông qua quá trình tối ưu hóa. Các hoạt động chính bước này là xử lý dữ liệu bẩn (data cleansing), tích hợp dữ liệu (data integration) và quản trị dữ liệu (data governance),… nhằm đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng cho việc sử dụng.

Sau khi thu thập dữ liệu và ứng dụng công nghệ ở hai bước trước, doanh nghiệp sẽ dùng tất cả nguồn data để tiến hành thay đổi toàn diện mô hình hoạt động và quy trình kinh doanh vốn có. Đây được xem là giai đoạn cam go nhất, đòi hỏi thời gian và nỗ lực to lớn. Với dữ liệu được tổng hợp và tinh giản thông minh thông qua quá trình chuyển đổi số, CEO sẽ có được bức tranh tổng thể về doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định chính xác và sáng tạo những sản phẩm mới đáp ứng nhu cầu thị trường.

Trường dữ liệu là một đơn vị cơ bản trong cơ sở dữ liệu, dùng để lưu trữ một loại dữ liệu cụ thể cho mỗi bản ghi. Ví dụ, trong bảng thông tin liên lạc, mỗi bản ghi đại diện cho một người và có thể bao gồm các trường như tên, số điện thoại, email, địa chỉ,…

Dữ liệu số là thông tin được biểu diễn dưới dạng ký hiệu, chữ viết, chữ số, hình ảnh, âm thanh hoặc dạng tương tự được mã hóa thành tín hiệu số. Dữ liệu này mang thông tin số và có thể được chia sẻ dưới dạng thông điệp dữ liệu.

Trong tin học, dữ liệu là những thông tin đã đưa vào máy tính.

Với những thông tin chi tiết trên đây, có lẽ bạn đã phần nào nắm rõ khái niệm, chức năng và đặc điểm của dữ liệu là gì rồi nhé. Có thể thấy, với tầm quan trọng của mình trong nhiều lĩnh vực, data chính là nhân tố cốt lõi thúc đẩy sự tăng trưởng mạnh mẽ cho nền kinh tế, tạo động lực phát triển, nâng cao chất lượng dịch vụ và năng suất lao động. Đừng quên ghé thăm website Vietnix thường xuyên để cập nhật những tin tức công nghệ mới nhất.