Theo nghiên cứu của IBM, 90% dữ liệu trên thế giới được tạo ra trong chỉ vài năm gần đây, nhấn mạnh tốc độ tăng trưởng và tầm quan trọng của dữ liệu trong thời đại công nghệ số. Vậy dữ liệu là gì? Làm thế nào tận dụng sức mạnh của dữ liệu để gia tăng năng lực cạnh trang cho doanh nghiệp? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây!
| [MISA tặng bạn ấn phẩm] MISA Collection 01: Xây dựng hệ thống báo cáo quản trị – Đọc đúng, quyết đúng |
1. Dữ liệu là gì?
1.1. Dữ liệu là gì? Ví dụ về dữ liệu
Dữ liệu là tập hợp các sự kiện, số liệu, từ ngữ, quan sát hoặc thông tin hữu ích khác. Thông qua xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu, các tổ chức chuyển đổi các điểm dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có giá trị giúp cải thiện việc ra quyết định và thúc đẩy kết quả kinh doanh tốt hơn.
Dữ liệu có thể được lưu trữ ở nhiều hình thức khác nhau như số liệu, văn bản được ghi trên giấy. Đôi khi, nó chính là các hình ảnh, thông tin về sự kiện được ghi nhớ trong tâm trí con người.
Các tổ chức thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và ở nhiều định dạng khác nhau. Ví dụ như đánh giá của khách hàng, số liệu bán hàng, số liệu thống kê của chính phủ và hồ sơ điều tra dân số,…
Xem thêm: Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Chìa khóa thành công cho CEO thời đại công nghệ
1.2. Dữ liệu khác thông tin như thế nào?
Mặc dù cả hai đều liên quan đến việc thu thập dữ liệu và giải quyết vấn đề, nhưng có sự khác biệt giữa mục đích và các thành phần cấu thành giữa hai loại khái niệm này:
|
Tiêu chí |
Dữ liệu |
Thông tin |
| Bản chất | Mô tả các sự kiện được đối chiếu | Sắp xếp dữ liệu đó và ngữ cảnh hóa dữ liệu để cung cấp kiến thức |
| Tổ chức | Dữ liệu thô và không được tổ chức | Đã được tổ chức và xử lý để mang lại ý nghĩa |
| Mối quan hệ | Dữ liệu tồn tại riêng lẻ và có thể không liên quan đến nhau | Thông tin có sự liên kết để tạo ra giá trị thực tế |
| Sự phụ thuộc | Dữ liệu không phụ thuộc vào thông tin | Thông tin chỉ có thể tồn tại khi có dữ liệu |
| Định dạng | Bao gồm số, hình ảnh, đồ thị, số liệu thống kê hoặc ký hiệu số | Bao gồm ngôn ngữ, từ ngữ, ý tưởng, hình ảnh hoặc suy nghĩ |
| Tác động đến quyết định | Không thể đưa ra quyết định | Có thể đưa ra quyết định |
1.3. Big Data là gì?
Mặc dù các tổ chức doanh nghiệp đã thu thập dữ liệu từ lâu, nhưng sự ra đời của Internet và các công nghệ kết nối khác đã làm tăng đáng kể khối lượng và tính đa dạng của dữ liệu có sẵn, từ đó tạo ra khái niệm “dữ liệu lớn”.
Big data hay dữ liệu lớn là tập hợp dữ liệu lớn, phức tạp mà các hệ thống quản lý dữ liệu truyền thống không thể xử lý. Khi được thu thập, quản lý và phân tích đúng cách, dữ liệu lớn có thể giúp các tổ chức khám phá ra những hiểu biết mới và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn.
Big Data mang trong mình rất nhiều thông tin quý giá nếu biết tận dụng thì các tổ chức có thể đưa vào việc nghiên cứu, dự đoán để tạo thành những cơ hội thuận lợi mang tính đột phá giúp gia tăng năng suất hoạt động hiệu quả kinh doanh của công ty.
Tặng bạn: 10 biểu mẫu & dashboard giúp kiểm soát quy trình và hiệu suất làm việc tổng thể
2. Dữ liệu được lưu trữ như thế nào?
Dữ liệu (video, hình ảnh, văn bản, âm thanh…) sẽ được máy tính biểu diễn theo dạng hệ cơ số nhị phân (1 và 0). Đơn vị nhỏ nhất của dữ liệu là bit biểu thị một giá trị duy nhất. Tiếp đến là byte tương ứng với 8 bit. Thông thường bộ nhớ sẽ được đo là megabyte và gigabyte. Các đơn vị đo dữ liệu sẽ tính tiến tăng dần khi dữ liệu ngày càng lớn lên.
Dữ liệu sẽ được lưu trữ dưới dạng tệp, sau đó đưa lên các hệ thống máy tính lớn sử dụng ISAM và VSAM. Các tệp được thiết kế dùng để chuyển đổi, xử lý, lưu trữ gồm các giá trị sẽ được phân tách với nhau bằng dấu phẩy, và sử dụng trên được nhiều loại máy tính khác nhau.
Nâng cấp cao hơn sẽ được phát triển chuyên môn hóa như dạng cơ sở dữ liệu hoặc hệ quản trị cơ sở dữ liệu rồi dùng công nghệ relational database để tổ chức thông tin.
3. Phân loại dữ liệu
Dữ liệu được chia thành các loại cơ bản như sau:
3.1. Dữ liệu có cấu trúc ( Structured Data)
Dữ liệu có cấu trúc là gì?
Dữ liệu có cấu trúc là một dạng dữ liệu được tổ chức, sắp xếp và phân loại theo một cấu trúc xác định.
Các dữ liệu này sinh ra nhằm mục đích lưu trữ, phân tích truyền gửi và nhận thông tin. Vì vậy, dữ liệu sẽ được trình bày dưới dạng một cấu trúc xác định ngay từ đầu để sắp xếp hợp lý.
Hiểu một cách đơn giản dữ liệu có cấu trúc là tập hợp các thông tin được xây dựng trong một trường cố định. Đó có thể là trường văn bản hay tập tin xác định. Ví dụ, bạn sẽ thường thấy nhất là các dữ liệu được sắp xếp theo hàng và cột trong bảng tính theo một quy luật nhất định.
Dữ liệu có cấu trúc sẽ khách quan về số liệu, thông tin. Bởi vậy chúng dễ dàng thu thập, truy xuất, lưu trữ và sắp xếp. Các công ty quy mô vừa và nhỏ cũng dễ dàng khai thác một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc.
Ưu và nhược điểm của dữ liệu có cấu trúc
Ưu điểm của dữ liệu có cấu trúc là mọi nhân viên trong công ty đều sử dụng được. Ngoài ra, chi phí để lưu trữ và duy trì dạng dữ liệu này cũng tương đối thấp. Về bản chất cấu trúc của dữ liệu là cố định nhưng vẫn có thể truy vấn theo nhiều cách khác nhau.
Nhược điểm của dữ liệu có cấu trúc là không chứa được nhiều thông tin dữ liệu như những dạng khác. Vì thế, đôi khi nó gây ra nhiều hạn chế trong việc lưu trữ và phân bổ dữ liệu. Do đó bạn cần sử dụng nhiều nguồn dữ liệu và đa dạng hóa cấu trúc dữ liệu.
3.2. Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)
Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Khác với dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu được định dạng không theo các cấu trúc nhất định, khác biệt với cơ sở dữ liệu truyền thống.
Dữ liệu phi cấu trúc thường có dung lượng lớn, có thể là văn bản, số hoặc dữ liệu khác như hình ảnh… Ví dụ điển hình là email, trang web, các bài viết trên các phương tiện truyền thông xã hội, video, hình ảnh, âm thanh,…
Ưu điểm và nhược điểm của dữ liệu phi cấu trúc
Ưu điểm của dữ liệu phi cấu trúc nằm ở việc nó chứa được khối lượng lớn và đa dạng về các loại thông tin. Nó cung cấp một kho tàng thông tin phong phú về các chủ thể, mục đích, xu thế mà doanh nghiệp cần quan tâm. Từ đó, doanh nghiệp có thể khai thác tối đa các dữ liệu để phục vụ công việc.
Tuy nhiên, dạng dữ liệu này có độ khó khá cao trong việc xử lý sắp xếp. Bởi nó được tổ chức không theo trật tự nhất định. Nó khiến nhân viên mất nhiều thời gian để quy hoạch hơn.
3.3 Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured Data)
Dữ liệu bán cấu trúc sở hữu đặc trưng của cả 2 dạng dữ liệu nêu trên. Cụ thể hơn, dữ liệu bán cấu trúc là sự kết hợp giữa cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Dạng dữ liệu này có thể được sử dụng để nghiên cứu, phân tích như dữ liệu có cấu trúc. Thế nhưng nó lại không theo trật tự cố định giống như phi cấu trúc.
Trong thực tế, các bài viết trên mạng xã hội chính là ví dụ tiêu biểu. Một bài viết có thể được phân loại theo tác giả, thời gian đăng, độ dài… song nội dung bên trong bài đăng lại không theo một quy luật nào cả.
3.4 Dữ liệu nội bộ
Dữ liệu nội bộ là gì?
Dữ liệu nội bộ thể hiện các thông tin nội bộ mà doanh nghiệp hiện có hoặc có khả năng thu thập được. Nó được định dạng theo những cấu trúc xác định như dữ liệu khách hàng, dữ liệu doanh thu, chi phí… Đôi khi, nó lại không theo một cấu trúc nhất định nào như cuộc trò chuyện với khách hàng, cuộc phỏng vấn…
Dữ liệu nội bộ là dạng thông tin được sở hữu độc quyền bởi các doanh nghiệp. Mỗi doanh nghiệp có một bộ dữ liệu nội bộ riêng.
Những tài nguyên này thường rất đa dạng. Chúng bao gồm kết quả khảo sách khách hàng, hồ sơ nhân viên, hồ sơ mua bán hàng hóa, số lượng cổ phiếu, trái phiếu…
Ưu điểm và nhược điểm của dữ liệu nội bộ
Ưu điểm của dữ liệu nội bộ là việc lưu trữ và sử dụng không gây tốn kém. Đa phần các doanh nghiệp miễn phí truy cập cho đội ngũ nhân viên. Các nhà quản lý và đội ngũ có thể linh hoạt tùy ý sử dụng dữ liệu nội bộ mọi lúc mọi nơi.
Như vậy, doanh nghiệp tiết kiệm chi phí cho một bên thứ ba lưu trữ. Đồng thời, tính bảo mật của dữ liệu cũng được tăng cao.
Nhược điểm của dữ liệu nội bộ là doanh nghiệp phải tự mình chịu trách nhiệm cho việc duy trì và bảo mật chúng. Doanh nghiệp phải đối mặt với các khoản chi phí bảo trì, sửa chữa và các trách nhiệm pháp lý trong việc bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Trong một số trường hợp, các tập dữ liệu nội bộ không thể cung cấp đầy đủ các thông tin cần thiết cho doanh nghiệp xây dựng các mục tiêu chiến lược. Khi đó, doanh nghiệp sẽ phải dữ liệu từ các đơn vị nghiên cứu chuyên nghiệp.
Xem ngay: Top 8 phần mềm quản lý dữ liệu tốt nhất dành cho doanh nghiệp
4. Phương pháp phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập, xử lý và kiểm tra dữ liệu để tìm ra các thông tin có giá trị, từ đó hỗ trợ ra quyết định chính xác và tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh. Dưới đây là các phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến.
4.1. Phương pháp nghiên cứu định lượng
Để tiến hành phương pháp nghiên cứu này thì bạn cần chuẩn bị một số dữ liệu như sau:
- Xác thực dữ liệu (Data Validation)
- Chỉnh sửa dữ liệu (Data Editing)
- Mã hóa dữ liệu (Data Coding)
Phương pháp nghiên cứu định lượng này sẽ thể hiện thống kê qua các con số, chứ không đi sâu vào những lý do để có những con số này. Người phân tích sẽ dựa trên những số liệu này để đưa ra những nhận định chủ quan.
Vì vậy mà nó đòi hỏi chuyên gia cần có chuyên môn sâu để đảm bảo k đưa ra các sai lầm, giúp doanh nghiệp có hiệu suất kinh doanh phù hợp nhất với nhu cầu thị trường.
Ví dụ, doanh nghiệp dùng nghiên cứu định lượng cho việc thu thập số liệu về số lượng sản phẩm bán ra, hàng tồn kho, đo lường doanh thu, lợi nhuận,…
4.2. Phương pháp nghiên cứu định tính
Phương pháp này là việc áp dụng dữ liệu định tính dựa trên sự mô tả, từ ngữ, đồ vật, hình ảnh. Và từ ngữ là thứ được ưu tiên sử dụng nhiều trong quá trình nghiên cứu dữ liệu định tính, và được thực hành thủ công.
Để có thể hiểu rõ tâm lý khách hàng, doanh nghiệp có thể quan sát hành vi khách hàng, thu thập và phân tích các bình luận trên mạng xã hội, diễn đàn để từ đó điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ hoặc chiến lược marketing đáp ứng đúng mong muốn và nhu cầu của khách hàng.
5. Vai trò quan trọng của dữ liệu là gì?
Trong thời đại số hóa mạnh mẽ, dữ liệu không chỉ đơn thuần là những con số. Nó là tài sản quý giá, đóng vai trò quyết định trong mọi lĩnh vực. Từ doanh nghiệp lớn đến các tổ chức nhỏ, việc khai thác và sử dụng dữ liệu hiệu quả đã trở thành chìa khóa để ra quyết định thông minh, tối ưu hóa hoạt động, và phát triển bền vững.
- Ra quyết định chính xác, kịp thời: Dữ liệu cung cấp những thông tin cần thiết để ra quyết định chính xác hơn. Các doanh nghiệp và tổ chức có thể phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược, từ đó cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng trưởng.
- Tối ưu hóa quy trình và hiệu suất: Dữ liệu giúp doanh nghiệp phát hiện các điểm yếu trong quy trình hoạt động, từ đó đưa ra các cải tiến cần thiết. Việc phân tích dữ liệu giúp tối ưu hóa hoạt động sản xuất, quản lý kho, tài chính, nhân sự và nhiều yếu tố khác.
- Phân tích và dự đoán xu hướng: Dữ liệu giúp phát hiện xu hướng, từ đó dự đoán được các thay đổi trong thị trường, hành vi người tiêu dùng và nhu cầu sản phẩm. Điều này giúp doanh nghiệp không bị bỏ lại phía sau và có thể tận dụng cơ hội mới.
- Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ và tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng.
- Giảm thiểu rủi ro: Việc phân tích dữ liệu giúp phát hiện các rủi ro tiềm ẩn trong các hoạt động kinh doanh, từ đó doanh nghiệp có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa và hạn chế tổn thất.
- Dễ dàng theo dõi và đo lường hiệu quả hoạt động: Dữ liệu giúp đo lường chính xác kết quả hoạt động và quyết định kinh doanh, giúp doanh nghiệp theo dõi tiến độ và điều chỉnh kịp thời.
Nhìn chung, dữ liệu không chỉ là một nguồn tài nguyên quý giá mà còn là yếu tố quyết định trong việc đạt được sự bền vững và thành công lâu dài trong môi trường cạnh tranh hiện nay.
6. Thách thức của doanh nghiệp khi làm việc với data
Dù dữ liệu mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc làm việc với dữ liệu cũng không thiếu những thách thức. Dưới đây là một số thách thức phổ biến mà doanh nghiệp thường gặp phải khi xử lý và khai thác dữ liệu:
- Chất lượng dữ liệu: Dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc bị thiếu sót có thể dẫn đến những quyết định sai lầm và gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến kết quả kinh doanh.
- Khối lượng dữ liệu khổng lồ: Khối lượng dữ liệu ngày càng lớn và đa dạng, việc xử lý, lưu trữ và phân tích đòi hỏi công nghệ và nguồn lực mạnh mẽ, làm tăng chi phí và khó khăn trong việc duy trì hiệu quả.
- Bảo mật và quyền riêng tư: Khi thu thập và lưu trữ dữ liệu, doanh nghiệp phải tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư. Việc xử lý không cẩn thận có thể dẫn đến các vấn đề pháp lý.
- Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: Dữ liệu thường đến từ rất nhiều nguồn khác nhau (Website, CRM, mạng xã hội, phần mềm kế toán,…). Việc tích hợp và đồng bộ các nguồn dữ liệu này để có một cái nhìn toàn diện là một thách thức lớn.
- Thiếu nhân lực có chuyên môn: Việc phân tích và khai thác giá trị từ dữ liệu đòi hỏi đội ngũ nhân lực có chuyên môn cao công nghệ. Tuy nhiên, sự thiếu hụt nhân sự có thể gây khó khăn trong việc triển khai và tận dụng tối đa dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu không đồng nhất: Dữ liệu đến từ nhiều nguồn có thể có định dạng và cấu trúc khác nhau. Các doanh nghiệp cần có công cụ và quy trình rõ ràng để xử lý sự không đồng nhất này.
- Chi phí đầu tư công nghệ: Việc đầu tư vào công nghệ và công cụ phân tích dữ liệu có thể rất tốn kém.
- Đảm bảo tính kịp thời của dữ liệu: Việc duy trì tính kịp thời của dữ liệu cần đến một hệ thống mạnh mẽ mà không phải doanh nghiệp nào cũng có thể đáp ứng.
Thấu hiểu vai trò quan trọng và những khó khăn doanh nghiệp đang gặp phải khi quản lý dữ liệu, nền tảng quản trị doanh nghiệp hợp nhất MISA AMIS được xây dựng dựa trên nguyên lý tập trung hóa dữ liệu.
Với MISA AMIS, doanh nghiệp có thể dễ dàng tích hợp và đồng bộ dữ liệu từ nhiều bộ phận khác nhau như Tài chính, Nhân sự, Sản xuất, Bán hàng, Dự án,… giúp cải thiện hiệu quả quản lý, nâng cao khả năng ra quyết định nhanh chóng và chính xác.
- Tập trung toàn bộ dữ liệu vận hành của doanh nghiệp: MISA AMIS tích hợp tất cả dữ liệu từ các bộ phận như Tài chính, Nhân sự, Bán hàng, Sản xuất,… trên một nền tảng duy nhất. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng truy cập và quản lý dữ liệu đồng nhất, tránh tình trạng dữ liệu bị phân tán, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian.
- Liên thông dữ liệu: MISA AMIS cho phép liên thông dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau trong doanh nghiệp, đảm bảo rằng mọi thông tin được đồng bộ và luôn cập nhật, từ đó tránh tình trạng dữ liệu bị phân tán, không đồng nhất.
- Hệ thống báo cáo được tự động cập nhật theo thời gian thực: Hệ thống báo cáo quản trị tổng hợp mọi dữ liệu vận hành của doanh nghiệp, ban lãnh đạo dễ dàng theo dõi mọi tình hình vận hành tại một dashboard.
- Bảo mật và tuân thủ pháp lý: Hệ thống được xây dựng với các tính năng bảo mật tiên tiến, giúp doanh nghiệp đảm bảo dữ liệu luôn an toàn và tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến bảo vệ thông tin cá nhân và bảo mật dữ liệu.
- Tích hợp với các phần mềm khác: MISA AMIS có khả năng tích hợp với nhiều phần mềm và hệ thống khác nhau, giúp doanh nghiệp dễ dàng kết nối và trao đổi dữ liệu giữa các công cụ hiện có mà không gặp khó khăn trong việc chuyển đổi dữ liệu.
Hơn 250.000+ doanh nghiệp trong đó có Tập đoàn Austdoor, Công ty cổ phần Sách Alpha, Công ty Cổ phần LANDCO, Công ty Cổ Phần Viglacera Hạ Long, Công ty TNHH Sản xuất Xây dựng Thương mại Đại Á Châu, CTCP Dược phẩm Mediplantex,… và nhiều doanh nghiệp khác đã lựa chọn phần mềm quản lý doanh nghiệp MISA AMIS để tối ưu toàn bộ hoạt động vận hành, nâng cao hiệu quả hoạt động.
Dùng thử và khám phá sức mạnh phần mềm MISA AMIS được phát triển bởi MISA JSC với 30 năm kinh nghiệm tại đây:
7. Tạm kết
Trong thời đại công nghệ thông tin hiện nay, dữ liệu có thể đem đến những nguồn sức mạnh lớn lao để doanh nghiệp bứt phát trong hoạt động kinh doanh. Nó khiến cho việc quản lý dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng và cấp thiết.
Các doanh nghiệp đều cần hiểu rõ khái niệm dữ liệu là gì, các loại dữ liệu phổ biến và vai trò của nó trong thực tiễn. Hy vọng bài viết đã đem đến những kiến thức hữu ích giúp bạn nhìn nhận sâu sắc về chủ đề này. Hãy theo dõi các bài viết tiếp theo của MISA AMIS để tiếp tục tối ưu việc quản lý dữ liệu cho doanh nghiệp mình!
contact@misa.com.vn
0904 885 833
https://amis.misa.vn/
