Dữ liệu là gì và tại sao nó quan trọng? Dữ liệu là tài nguyên quý giá trong thời đại số hóa ngày nay. Nó đã trở thành một phần không thể thiếu trong 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 đạo đức, bảo mật và quản lý. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khía cạnh của dữ liệu từ việc thu thập, sử dụng đến bảo mật.
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 và quản lý hỗ trợ ra quyết định. Dữ liệu có nhiều dạng khác nhau như văn bản, 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 và được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực để giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện chất lượng cuộc sống.
Big Data là gì?
Big data là thuật ngữ được sử dụng để miêu tả khối lượng dữ liệu khổng 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, Tốc độ, Giá trị, Độ tin cậy/chính xác và Đa dạng. Các mô hình kinh doanh dựa trên Big Data mang lại rất nhiều lợi ích như giảm bớt chi phí, nâng cao hiệu quả và doanh số bán hàng. Ngoài ra, Big Data còn đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực khác như y tế, chính phủ 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 byte tương đương với 8 bits. 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 hoặc trong các hệ thống máy tính sử dụng ISAM và VSAM. Các công nghệ như cơ sở dữ liệu và hệ quản trị cơ sở dữ liệu đã được phát triển để tổ chức thông tin.
Dữ liệu có những dạng cơ bản nào?
Dữ liệu có thể được chia thành 2 dạng cơ bản: dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc.
Dữ liệu có cấu trúc
Đây là loại dữ liệu có tổ chức rõ ràng, được tổ chức thành các bảng, trường và cột. Ví dụ: bảng dữ liệu trong cơ sở dữ liệu, tập tin Excel hoặc các tài liệu XML có cấu trúc.
Dữ liệu không có cấu trúc
Đây là loại dữ liệu không tuân theo các quy tắc và tiêu chuẩn cụ thể, không có cấu trúc hoặc tổ chức theo bất kỳ cấu trúc nào. Ví dụ: tài liệu văn bản tự do, tài liệu HTML, email, tài liệu PDF, hình ảnh và video. Cả hai dạng dữ liệu này đều là một phần của Big Data và đòi hỏi các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu đặc biệt để khai thác giá trị của chúng.
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 và phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng.
Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định tính
Phân tích dữ liệu thông tin chủ quan tốt hơn thông tin số. 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 phụ thuộc vào việc đọc thông tin và tìm các từ đơn điệu hoặc thường được sử dụng.
Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu định lượng
Việc chuẩn bị dữ liệu bao gồm xác thực dữ liệu, chỉnh sửa dữ liệu và mã hóa dữ liệu. Phân tích dữ liệu định lượng 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 phù hợp để nghiên cứu và phân tích dữ liệu phù hợp với nhu cầu của thị trường.
Thuật ngữ trong data
Trong thế giới dữ liệu, có nhiều thuật ngữ quan trọng mà bạn nên biết:
- Dữ liệu lớn (Big data): Khối lượng dữ liệu khổng lồ không thể xử lý bằng các công nghệ 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 thông tin hữu ích.
- Trung tâm dữ liệu (Data center): Cơ sở hạ tầng vật lý hoặc ảo để lưu trữ và quản lý dữ liệu CNTT.
- Tính toàn vẹn của dữ liệu (Data integrity): Tính hợp lệ của dữ liệu.
- Công cụ khai thác dữ liệu (Data miner): Ứng dụng để thu thập thông tin từ hoạt động máy tính và người dùng.
- Khai phá dữ liệu (Data mining): Tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu để dự đoán hành vi.
- Kho dữ liệu (Data warehouse): Hệ thống quản lý 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 dễ dàng điều động bởi hệ thống máy tính.
- Siêu dữ liệu (Metadata): Thông tin tóm tắt về tập dữ liệu.
- Dữ liệu thô (Raw data): Thông tin chưa được định dạng hoặc phân tích.
- Dữ liệu có cấu trúc (Structured data): Dữ liệu nằm trong cơ sở dữ liệu và bảng.
- Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data): Thông tin không nằm trong cơ sở dữ liệu hàng cột truyền thống.
Lời kết
Chúng ta đã 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 và một số thuật ngữ phổ biến trong thế giới dữ liệu. Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về các kiến thức cơ bản trong lĩnh vực dữ liệu. Nếu bạn quan tâm đến việc trở thành Data Analyst chuyên nghiệp, hãy tham khảo bộ khóa học toàn diện của chúng tôi tại đây. Đừng quên ghé thăm Blog của chúng tôi để tìm hiểu thêm về các chủ đề liên quan đến Dữ liệu.
