1. Data (Dữ liệu) là gì?
Dữ liệu (Data) được định nghĩa một cách đơn giản là tập hợp các sự kiện, số liệu, ký hiệu, hoặc quan sát thô và chưa được xử lý. Do tính chất rời rạc này, nó chỉ thực sự trở nên hữu ích khi được tổ chức, xử lý và đặt vào một bối cảnh cụ thể (biến thành Thông tin). Dữ liệu là nguyên liệu đầu vào cơ bản cho mọi quá trình phân tích và ra quyết định.
Nguồn gốc của từ này đến từ tiếng Latinh, datum (số ít của data), có nghĩa là “thứ được trao hoặc cho,” nhấn mạnh tính nguyên bản và chưa được can thiệp của nó.
Để khai thác dữ liệu một cách hiệu quả, việc phân loại dữ liệu là tối quan trọng. Giới chuyên môn thường chia dữ liệu thành hai cách phân loại chính: theo bản chất (Statistical/Thống kê) và theo cấu trúc (Computer Science/Khoa học máy tính).
2. Các Loại Data Phổ Biến
Như đã trình bày ở trên, chúng ta có 2 cách phân loại dữ liệu, gồm:
A. Phân loại theo Bản chất (Statistical/Thống kê)
| Loại | Khái niệm | Ví dụ minh họa |
| Định lượng (Quantitative) | Dữ liệu có thể đo lường, đếm được bằng số. | Doanh thu, chiều cao, số lượng sản phẩm. |
| Định tính (Qualitative) | Dữ liệu mô tả đặc điểm, tính chất bằng chữ/danh mục. | Giới tính, màu sắc, ý kiến khách hàng. |
| Phân loại sâu hơn: | ||
| – Rời rạc (Discrete) | Chỉ nhận giá trị nguyên (số đếm). | Số lượng nhân viên, số lần nhấn chuột. |
| – Liên tục (Continuous) | Có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một khoảng (số thập phân). | Nhiệt độ, vận tốc, thời gian. |
B. Phân loại theo Cấu trúc (Computer Science/Khoa học máy tính)
| Loại | Khái niệm | Ví dụ minh họa |
| Có cấu trúc (Structured) | Rất có tổ chức, tuân theo mô hình cố định (hàng, cột). Dễ truy vấn. | Bảng dữ liệu trong SQL, Excel. |
| Phi cấu trúc (Unstructured) | Không có cấu trúc rõ ràng, chiếm phần lớn dữ liệu được tạo ra trên thế giới (khoảng 80-90%). Khó phân tích bằng công cụ truyền thống. | Email, video, ảnh, bài đăng mạng xã hội. |
| Bán cấu trúc (Semi-structured) | Không cố định nhưng có thẻ/tag hỗ trợ tổ chức. Rất phổ biến trong việc truyền tải dữ liệu trên Internet. | Tệp JSON, XML. |
3. Phân biệt Data (Dữ liệu) và Information (Thông tin)
Trong bối cảnh kinh doanh, sự khác biệt giữa Dữ liệu (Data) và Thông tin (Information) là một khái niệm nền tảng. Sự khác biệt này nằm ở ba tiêu chí chính: Mức độ xử lý, Ý nghĩa, và Bối cảnh. Dữ liệu là nguyên liệu thô, trong khi Thông tin là sản phẩm đầu ra đã được tổ chức, xử lý và đặt trong bối cảnh cụ thể.
| Tiêu chí | Dữ liệu (Data) | Thông tin (Information) |
| Mức độ xử lý | Thô, chưa xử lý. | Đã xử lý, tổ chức, có bối cảnh. |
| Ý nghĩa | Rời rạc, thiếu ý nghĩa khi đứng một mình. | Có ý nghĩa, hữu ích cho việc ra quyết định. |
| Mối quan hệ | Là nguyên liệu đầu vào. | Là sản phẩm đầu ra của quá trình xử lý dữ liệu. |
Để minh họa, các mẩu dữ liệu rời rạc như “Số 170” và từ “chiều cao” khi đứng riêng lẻ không mang lại giá trị sử dụng cụ thể. Tuy nhiên, khi được xử lý và tổ chức thành Thông tin như “Chiều cao trung bình của nhân viên nam là 170cm,” nó trở nên có ý nghĩa và hữu ích, có thể được sử dụng trực tiếp để đưa ra quyết định nhân sự hoặc thiết kế không gian làm việc.
4. Vai trò của Data
Data đóng vai trò vô cùng quan trọng trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là trong môi trường kinh doanh hiện đại:
- Hỗ trợ Ra quyết định: Data đã được phân tích (thành thông tin) cung cấp cơ sở vững chắc để doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh, thay vì dựa vào cảm tính.
- Phân tích và Dự đoán: Dữ liệu lịch sử giúp phân tích xu hướng, mô hình, và xây dựng các mô hình dự đoán cho tương lai (ví dụ: dự báo doanh số, xu hướng thị trường).
- Cải thiện Hoạt động: Theo dõi dữ liệu hoạt động giúp doanh nghiệp xác định điểm yếu, tối ưu hóa quy trình làm việc, và nâng cao hiệu suất.
