Data là gì? Đặc điểm, vai trò và phân biệt với Information

Data (dữ liệu) là tập hợp các sự kiện, con số, văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc bất kỳ thông tin thô nào được thu thập và lưu trữ. Ở dạng nguyên bản, data chưa qua xử lý và thường không mang ý nghĩa cụ thể cho người sử dụng. Tuy nhiên, khi được phân tích, sắp xếp và xử lý, data sẽ trở thành thông tin có giá trị, hỗ trợ đưa ra các quyết định trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh đến đời sống hàng ngày.

Đặc điểm của Data

Data có những đặc điểm riêng biệt giúp phân loại và sử dụng hiệu quả:

Đa dạng về dạng thức

Data không chỉ giới hạn ở các con số hay văn bản. Nó bao gồm nhiều hình thức khác nhau:

• Dữ liệu văn bản: Tên, địa chỉ, mô tả sản phẩm, bài viết trên mạng xã hội.
• Dữ liệu số: Giá cả, số lượng sản phẩm, doanh thu, nhiệt độ.
• Dữ liệu hình ảnh: Ảnh chụp, video từ camera giám sát, hình ảnh sản phẩm trên các sàn thương mại điện tử như Shopee, Lazada.
• Dữ liệu âm thanh: Ghi âm cuộc gọi chăm sóc khách hàng, podcast.
• Dữ liệu đa phương tiện: Kết hợp hình ảnh, âm thanh, video.

Sự đa dạng này cho phép data được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, từ việc phân tích hành vi khách hàng đến giám sát hoạt động sản xuất.

Nguồn gốc phong phú

Data được tạo ra từ vô số nguồn trong các hoạt động hàng ngày và công nghiệp:

• Thiết bị di động cá nhân: Dữ liệu vị trí từ điện thoại thông minh, lịch sử tìm kiếm trên Google, tương tác trên Facebook, Zalo.
• Thiết bị IoT (Internet of Things): Cảm biến nhiệt độ trong nhà thông minh, đồng hồ thông minh theo dõi sức khỏe, camera an ninh tại các cửa hàng tiện lợi như Circle K, Bách Hóa Xanh.
• Nền tảng mạng xã hội: Bình luận, lượt thích, chia sẻ trên TikTok, Instagram, Twitter.
• Các giao dịch thương mại điện tử: Lịch sử mua hàng trên Tiki, Sendo, thông tin thanh toán qua MoMo, ZaloPay.
• Cảm biến công nghiệp: Dữ liệu từ máy móc sản xuất trong các nhà máy của VinFast, Samsung.
• Hệ thống quản lý doanh nghiệp: Dữ liệu khách hàng từ CRM, dữ liệu bán hàng từ ERP.

Sự bùng nổ của các nguồn dữ liệu này đã tạo ra một lượng data khổng lồ, thường được gọi là “Big Data”.

Phân loại rõ ràng

Data thường được phân loại thành hai dạng chính dựa trên trạng thái xử lý:

• Dữ liệu thô (Raw data): Đây là data chưa qua bất kỳ quá trình xử lý, sắp xếp hay phân tích nào. Ví dụ: một bảng Excel chứa hàng ngàn giao dịch bán hàng chưa được tổng hợp, các đoạn ghi âm cuộc gọi chưa được chuyển đổi thành văn bản.
• Dữ liệu đã qua xử lý (Processed data): Là data đã được làm sạch, sắp xếp, tổng hợp và phân tích để mang lại một ý nghĩa cụ thể. Ví dụ: báo cáo doanh thu hàng tháng đã được tính toán từ dữ liệu giao dịch thô, biểu đồ thể hiện xu hướng tăng trưởng người dùng của ứng dụng Grab tại Việt Nam.

Dữ liệu đã qua xử lý có giá trị cao hơn vì nó cung cấp thông tin trực tiếp, hữu ích cho việc ra quyết định.

Lưu trữ linh hoạt

Data có thể được lưu trữ trên nhiều loại phương tiện khác nhau, tùy thuộc vào dung lượng, tốc độ truy cập và chi phí:

• Ổ cứng nội bộ: HDD, SSD trong máy tính cá nhân hoặc máy chủ.
• Thiết bị lưu trữ di động: USB, thẻ nhớ SD.
• Băng từ, đĩa quang: Các phương tiện lưu trữ truyền thống, thường dùng cho dữ liệu архів.
• Điện toán đám mây (Cloud storage): Các dịch vụ như Google Drive, Dropbox, Amazon S3, FPT Cloud. Giải pháp này ngày càng phổ biến do tính linh hoạt, khả năng mở rộng và truy cập từ xa.
• Cơ sở dữ liệu: Các hệ thống chuyên dụng như MySQL, PostgreSQL, MongoDB được thiết kế để lưu trữ và quản lý data có cấu trúc hoặc phi cấu trúc.

Phân biệt Data và Information

Mặc dù thường được sử dụng thay thế cho nhau, data và information có sự khác biệt cơ bản về ý nghĩa và giá trị:

• Data (Dữ liệu): Là các dữ kiện, số liệu thô chưa được xử lý, chưa có ngữ cảnh cụ thể. Data tự nó không mang ý nghĩa đầy đủ. Ví dụ: “100”, “Hà Nội”, “25/10/2023”, “áo sơ mi”. Các mẫu data này riêng lẻ không cho biết điều gì. Để tránh sai sót, việc thu thập data thô chính xác ngay từ đầu là rất quan trọng.

• Information (Thông tin): Là data đã được xử lý, sắp xếp, phân loại và đặt trong một ngữ cảnh cụ thể, mang lại ý nghĩa và giá trị cho người sử dụng. Information giúp người dùng hiểu rõ hơn về một vấn đề và đưa ra quyết định sáng suốt. Ví dụ: Khi kết hợp các mẫu data trên thành “Doanh số bán áo sơ mi tại cửa hàng X ở Hà Nội vào ngày 25/10/2023 là 100 chiếc”, nó trở thành thông tin có giá trị, cho thấy hiệu suất bán hàng tại một địa điểm cụ thể vào một ngày nhất định.

Tóm lại, data là nguyên liệu thô, còn information là sản phẩm đã qua chế biến từ data.

Vai trò của Data

Data đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong mọi lĩnh vực ngày nay, từ kinh doanh đến nghiên cứu khoa học và đời sống cá nhân.

Hỗ trợ ra quyết định

Một trong những vai trò quan trọng nhất của data là hỗ trợ quá trình ra quyết định. Bằng cách phân tích chuyên sâu data, các tổ chức và cá nhân có thể thu thập thông tin chi tiết, giúp họ đưa ra những quyết định sáng suốt và hiệu quả hơn.

• Trong kinh doanh: Các doanh nghiệp như Vinamilk, Masan sử dụng data về hành vi tiêu dùng, thị trường để quyết định ra mắt sản phẩm mới, tối ưu hóa chiến lược marketing, hoặc điều chỉnh giá bán. Ví dụ, phân tích data có thể chỉ ra rằng người tiêu dùng Việt Nam ở các thành phố lớn như TP.HCM, Hà Nội có xu hướng ưu tiên sản phẩm xanh, sạch, từ đó doanh nghiệp tập trung phát triển dòng sản phẩm này.
• Trong y tế: Data bệnh án, kết quả xét nghiệm giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh chính xác hơn và lựa chọn phác đồ điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân.
• Trong chính phủ: Data dân số, kinh tế giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra quyết định về an sinh xã hội, phát triển hạ tầng.

Phân tích xu hướng

Khai thác data cho phép phân tích các xu hướng, dự đoán tương lai và tối ưu hóa hoạt động:

• Xu hướng thị trường: Các công ty công nghệ như VNG, FPT sử dụng data để phân tích xu hướng công nghệ mới, nhu cầu người dùng để phát triển các ứng dụng, dịch vụ phù hợp. Ví dụ, sự tăng trưởng mạnh mẽ của người dùng di động tại Việt Nam (hơn 70% dân số sử dụng smartphone) đã thúc đẩy các công ty tập trung vào ứng dụng di động.
• Hành vi người dùng: Nắm bắt cách người dùng tương tác với sản phẩm, dịch vụ giúp cá nhân hóa trải nghiệm, cải thiện thiết kế website, ứng dụng. Ví dụ, Netflix phân tích data lịch sử xem phim của người dùng để gợi ý nội dung phù hợp.
• Tối ưu hóa quy trình: Data từ quy trình sản xuất giúp xác định điểm nghẽn, lãng phí, từ đó tối ưu hóa hiệu suất hoạt động, giảm chi phí. Một nhà máy dệt may có thể dùng data về số lượng sản phẩm lỗi để điều chỉnh máy móc, giảm thiểu lãng phí.

Thúc đẩy nghiên cứu và phát triển

Data là nền tảng vững chắc cho mọi hoạt động nghiên cứu khoa học và là cơ sở để phát triển sản phẩm, dịch vụ mới.

• Nghiên cứu khoa học: Các nhà khoa học sử dụng data từ thí nghiệm, quan sát để kiểm chứng giả thuyết, khám phá quy luật tự nhiên. Ví dụ, data về khí hậu toàn cầu giúp các nhà khoa học nghiên cứu biến đổi khí hậu.
• Phát triển sản phẩm/dịch vụ mới: Các startup Việt Nam như MoMo, Tiki đã sử dụng data về nhu cầu thị trường, hành vi người dùng để phát triển các tính năng mới, mở rộng dịch vụ, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.
• Y tế và dược phẩm: Data từ các thử nghiệm lâm sàng là yếu tố then chốt trong việc phát triển thuốc mới, vắc-xin.

Data, dù ở dạng thô hay đã được xử lý, đều là tài nguyên vô giá, đóng góp vào sự phát triển của xã hội và kinh tế. Việc hiểu rõ về data và cách tận dụng nó sẽ giúp các tổ chức và cá nhân đạt được lợi thế cạnh tranh và đưa ra những quyết định hiệu quả.