Dữ liệu là tài nguyên vô cùng quý giá trong thời đại số hóa hiện nay. Việc thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu của hầu hết các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và công nghệ.

Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu cũng đặt ra nhiều thách thức về khía cạnh đạo đức, bảo mật và quản lý. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá các khía cạnh của dữ liệu từ việc thu thập, sử dụng đến bảo mật nhé!

Dữ liệu là gì?

Dữ liệu là tập hợp các thông tin được thu thập, lưu trữ và xử lý để sử dụng cho mục đích nghiên cứu, quản lý hỗ trợ ra quyết định.

Dữ liệu được biểu diễn dưới nhiều dạng khác nhau như văn bản được ghi trên giấy, dưới dạng bit hoặc byte được lưu trữ trong bộ nhớ của thiết bị điện tử, số liệu, hình ảnh, âm thanh, video,...

Dữ liệu có vai trò rất quan trọng trong cuộc sống hiện đại được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, khoa học, y tế, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện chất lượng cuộc sống.

Big Data là gì?

Big data là thuật ngữ dùng để miêu tả khối lượng dữ liệu khủng lồ được sản sinh và tích lũy mỗi ngày. Đến mức, các công cụ và kỹ thuật truyền thống không còn khả năng xử lý, lưu trữ và phân tích. Big data có tốc độ tăng trưởng nhanh, đa dạng và phức tạp được mô tả bởi 5 đặc trưng sau:

• Khối lượng dữ liệu (Volume)
• Tốc độ (Velocity)
• Giá trị (Value)
• Độ tin cậy/chính xác (Veracity)
• Đa dạng (Variety)

Ngày nay, các mô hình kinh doanh dựa trên Big Data đã phát triển một cách rực rỡ và họ xem dữ liệu như một loại tài sản. Big Data mang đến rất nhiều lợi ích chẳng hạn như giảm bớt chi phí, nâng cao hiệu quả, nâng cao doanh số bán hàng,...

Bên cạnh đó, Big Data còn đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, y tế, khoa học, chính phủ và nhiều lĩnh vực khác để cải thiện hiệu quả vận hành và ra quyết định.

Cách dữ liệu được lưu trữ

Máy tính biểu diễn dữ liệu, bao gồm video, hình ảnh, âm thanh và văn bản theo hệ cơ số nhị phân (1 và 0).

Bit là đơn vị dữ liệu nhỏ nhất và chỉ biểu thị một giá trị duy nhất. Một byte tương đương với 8 bits. Bộ nhớ và lưu trữ được đo bằng megabyte và gigabyte.

Các đơn vị đo lường dữ liệu phát triển khi dữ liệu được thu thập và lưu trữ ngày càng tăng. Ví dụ, thuật ngữ "brontobyte" là một đơn vị dữ liệu đại diện cho một số lượng rất lớn các byte. Nó thường được so sánh với 1024 yottabytes hay 1027 bytes.

Dữ liệu có thể được lưu trữ dưới định dạng tệp như trong các hệ thống máy tính lớn (mainframe system) sử dụng ISAM và VSAM. Các định dạng tệp khác được thiết kế để lưu trữ, chuyển đổi và xử lý dữ liệu gồm các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy.

Chuyên môn hóa cao hơn được phát triển như cơ sở dữ liệu, hệ quản trị cơ sở dữ liệu và sau đó phát sinh công nghệ relational database để tổ chức thông tin.

Dữ liệu có những dạng cơ bản nào?

Dữ liệu được chia thành 2 dạng cơ bản

Dữ liệu có cấu trúc (structured data)

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu có tổ chức rõ ràng, là các dạng dữ liệu mà các thành phần của chúng được tổ chức thành các bảng, các trường và các cột.

Ví dụ: các bảng dữ liệu trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu, tập tin Excel hoặc các tài liệu XML có cấu trúc.

Dữ liệu không có cấu trúc (unstructured data)

Dữ liệu không có cấu trúc là loại dữ liệu không tuân theo các quy tắc và tiêu chuẩn cụ thể, không có cấu trúc rõ ràng hoặc không tổ chức theo bất kỳ cấu trúc nào.

Ví dụ: các tài liệu văn bản tự do, tài liệu HTML, email, tài liệu PDF, hình ảnh và video.

Dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc đều là một phần big data. Việc phân tích và khai thác giá trị của chúng đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu đặc biệt.

Làm thế nào để phân tích dữ liệu?

Có hai cách để phân tích dữ liệu:

• Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính
• Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng

Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính

Phân tích và nghiên cứu dữ liệu thông tin chủ quan (subjective information) tốt hơn thông tin số. Bởi vì thông tin bao gồm từ ngữ, sự mô tả, hình ảnh, đồ vật. Thu thập kiến thức từ dữ liệu vướng víu như vậy rất khó khăn; do đó, nó thường được sử dụng để nghiên cứu khám phá cũng như phân tích dữ liệu.

Tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu định tính

Mặc dù có một số cách khác nhau để khám phá các mẫu trong dữ liệu in (printed data), nhưng chiến lược dựa trên từ ngữ là phương pháp được sử dụng rộng rãi và phụ thuộc nhất để nghiên cứu và phân tích dữ liệu.

Đặc biệt, quy trình phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính được thực hiện thủ công. Ở đây, các chuyên gia đọc thông tin có thể truy cập và tìm các từ đơn điệu hoặc thường được sử dụng.

Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng

Chuẩn bị dữ liệu để phân tích

Giai đoạn đầu tiên trong nghiên cứu và phân tích dữ liệu được thực hiện để kiểm tra với mục tiêu rằng thông tin định danh (nominal information) có thể được thay đổi thành một thứ quan trọng. Việc chuẩn bị dữ liệu bao gồm những bước sau đây.

• Xác thực dữ liệu (Data Validation)
• Chỉnh sửa dữ liệu (Data Editing)
• Mã hóa dữ liệu (Data Coding) Đối với nghiên cứu thống kê định lượng, việc phân tích mô tả thường đưa ra những con số tối ưu. Tuy nhiên, phân tích không bao giờ đủ để chỉ ra lý do ẩn sau những con số này.

Điều quan trọng là phải chọn ra kỹ thuật nào sẽ được sử dụng để nghiên cứu và phân tích dữ liệu phù hợp với khảo sát đánh giá của bạn và những câu chuyện mà chuyên gia cần kể.

Do đó, các doanh nghiệp muốn thành công phải có năng lực vượt trội để điều tra thông tin nghiên cứu phức tạp, tìm ra những sai lầm và điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu của thị trường.

Bạn có thể tham khảo thêm bài viết này để hiểu rõ thêm về nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng nhé!

Thuật ngữ trong data

Dữ liệu đã trở thành yếu tố dẫn dắt trong nhiều cuộc trò chuyện chính thống về công nghệ. Những cải tiến mới liên tục đưa ra những bình luận về dữ liệu, cách chúng ta sử dụng và phân tích dữ liệu.

Dữ liệu lớn (Big data): Một khối lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc quá lớn để xử lý bằng cách sử dụng các công nghệ phần mềm và cơ sở dữ liệu truyền thống.

Phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics): Quá trình thu thập, sắp xếp và tổng hợp các bộ dữ liệu lớn để khám phá các mẫu hoặc thông tin hữu ích khác.

Trung tâm dữ liệu (Data center): Cơ sở hạ tầng vật lý hoặc cơ sở hạ tầng ảo được các doanh nghiệp sử dụng để chứa các hệ thống và thành phần máy tính, lưu trữ cũng như mạng cho nhu cầu CNTT của công ty.

Tính toàn vẹn của dữ liệu (Data integrity): Tính hợp lệ của dữ liệu, có thể bị ảnh hưởng bởi lỗi do con người hoặc lỗi truyền tải.

Công cụ khai thác dữ liệu (Data miner): Một ứng dụng phần mềm giám sát, phân tích các hoạt động của máy tính và người dùng, để thu thập thông tin.

Khai phá dữ liệu (Data mining): Một lớp ứng dụng cơ sở dữ liệu tìm kiếm các mẫu ẩn trong một nhóm dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán hành vi trong tương lai.

Kho dữ liệu (Data warehouse): Một hệ thống quản lý dữ liệu sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn để thúc đẩy hoạt động kinh doanh thông minh.

Cơ sở dữ liệu (Database): Tập hợp các điểm dữ liệu được tổ chức theo cách có thể điều động dễ dàng bởi hệ thống máy tính.

Siêu dữ liệu (Metadata): Thông tin tóm tắt về tập dữ liệu.

Dữ liệu thô (Raw data): Thông tin đã được thu thập nhưng chưa được định dạng hoặc phân tích.

Dữ liệu có cấu trúc (Structured data): Bất kỳ dữ liệu nào nằm trong trường cố định trong bản ghi hoặc tệp, bao gồm dữ liệu có trong cơ sở dữ liệu quan hệ và spreadsheets.

Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data): Thông tin không nằm trong cơ sở dữ liệu hàng cột truyền thống như dữ liệu có cấu trúc.

Lời kết

Chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về khái niệm dữ liệu, cách dữ liệu được lưu trữ, các loại dữ liệu và cách sử dụng, 2 cách để phân tích dữ liệu, một số cụm từ phổ biến trong thế giới công nghệ.

200Lab hy vọng rằng bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ và sâu hơn về những kiến thức cơ bản trong ngành dữ liệu. Đây chính là nền tảng để bạn tiến những bước tiếp theo trên con đường sự nghiệp của mình.

Nếu bạn có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì bạn có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây

Bạn có thể tham khảo thêm những bài viết hữu ích về chủ đề Data tại Blog của 200Lab nhé!