Data là gì? Vai trò và ứng dụng của data trong doanh nghiệp

Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển nhanh chóng, chúng ta thường nghe đến những cụm từ như Big Data, Data Analytics hay Data Science. Tuy nhiên, liệu bạn đã thực sự hiểu rõ về nền tảng của mọi khái niệm này? Đó chính là Data – Dữ liệu.

Vậy, Data là gì? Tại sao Data lại được ví như “vàng đen” hay “nguyên liệu thô” quyết định sự thành bại của một tổ chức trong thế kỷ 21? Bài viết này, Starttrain sẽ đi sâu giải mã khái niệm Data là gì, từ định nghĩa cơ bản đến vai trò, các loại dữ liệu phổ biến cũng như mối quan hệ chặt chẽ giữa Data – Information – Knowledge.

Data là gì? “Vàng đen” của kỷ nguyên số

Data (hay Dữ liệu) là thuật ngữ cơ bản nhất trong lĩnh vực công nghệ và kinh doanh, dùng để chỉ tập hợp các sự kiện, con số, ký hiệu, hoặc các đơn vị thông tin thô (raw facts) được thu thập, ghi chép và lưu trữ. Data có thể tồn tại dưới nhiều hình thứ như ký tự chữ, số, hình ảnh, âm thanh hay dữ liệu từ cảm biến, nhật ký máy chủ, …

Vậy Data Analytics là gì? Có điểm gì khác với Data Analysis

Bản chất của Data là rời rạc và chưa được xử lý. Ở dạng thô ban đầu, Data tự thân chưa mang lại bất kỳ ý nghĩa hay giá trị trực tiếp nào để đưa ra quyết định. Nó chỉ là nguyên liệu đầu vào chờ đợi quá trình làm sạch, sắp xếp, phân tích và diễn giải. Quá trình này sẽ biến Data thành thông tin có giá trị, từ đó tạo ra tri thức và hỗ trợ hành động.

Kim tự tháp Data – Information – Knowledge: Hành trình chuyển đổi giá trị

Để đánh giá đúng giá trị và vai trò của Data, chúng ta cần hiểu rõ về mô hình chuyển đổi giá trị cơ bản: Kim tự tháp Data – Information – Knowledge. Đây là một hành trình đi từ những thực thể thô sơ nhất đến trí tuệ áp dụng.

Khởi đầu là Data. Data chỉ đơn thuần là các sự kiện, con số, ký hiệu rời rạc, chưa được xử lý và không mang ý nghĩa gì nếu đứng một mình. Ví dụ, nếu bạn thấy một chuỗi ký tự là “30”, đó chính là Data. Hiểu rõ Data là gì là bước nền tảng để khai thác giá trị của nó
Bước tiếp theo là chuyển đổi thành Information (Thông tin). Đây là quá trình xử lý, tổ chức, sắp xếp và diễn giải Dữ liệu trong một bối cảnh cụ thể. Khi Data “30” được đặt vào bối cảnh “nhiệt độ của thành phố X vào lúc 10 giờ sáng”, nó trở thành thông tin: “Nhiệt độ hiện tại ở thành phố X là 30 độ C”. Lúc này, Thông tin đã có ý nghĩa và có thể trả lời câu hỏi “cái gì” hoặc “bao nhiêu”.
Cuối cùng, thông tin được nâng cấp thành Knowledge (Tri thức). Tri thức được tạo ra khi thông tin được tích hợp với kinh nghiệm, sự hiểu biết và bối cảnh rộng hơn. Ví dụ, dựa trên thông tin “Nhiệt độ hiện tại là 30 độ C”, và kinh nghiệm cá nhân về việc nóng nực như thế nào ở mức nhiệt độ đó, bạn rút ra tri thức rằng: “Tôi cần phải bật điều hòa hoặc mặc quần áo thoáng mát để cảm thấy thoải mái.” Tri thức giúp chúng ta trả lời câu hỏi “làm thế nào” và “tại sao”, từ đó đưa ra quyết định hoặc hành động cụ thể.

Tóm lại, Data là nguyên liệu thô, Information là Data đã được tổ chức, và Knowledge là thông tin đã được áp dụng và hiểu biết. Đây là một hành trình liên tục giúp doanh nghiệp biến những con số vô hồn thành lợi thế cạnh tranh và hành động chiến lược.

Phân loại dữ liệu theo tính chất

Việc hiểu và phân loại dữ liệu theo tính chất là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong mọi quy trình phân tích. Điều này quyết định loại phép tính thống kê và mô hình phân tích nào có thể được áp dụng để khai thác giá trị từ Data là gì.

Dữ liệu định tính (Qualitative Data)

Dữ liệu định tính (còn gọi là dữ liệu phân loại hoặc dữ liệu phi số học) mô tả các thuộc tính, đặc điểm, nhãn hoặc danh mục của một đối tượng. Chúng được sắp xếp theo thể loại chứ không phải theo giá trị số.

Dữ liệu Định danh (Nominal Data): Đây là cấp độ đo lường thấp nhất. Dữ liệu chỉ dùng để đặt tên hoặc dán nhãn nhằm phân biệt các đối tượng với nhau, hoàn toàn không có thứ tự hay xếp hạng nào giữa các danh mục. Ví dụ: giới tính (Nam/Nữ), quốc tịch, màu sắc yêu thích, …
Dữ liệu Thứ bậc (Ordinal Data): Dữ liệu có thể được sắp xếp theo một trật tự hoặc thứ bậc tự nhiên (ví dụ: từ thấp đến cao, từ tệ đến tốt). Tuy nhiên, khoảng cách giữa các giá trị (ví dụ: sự khác biệt giữa “Tốt” và “Khá”) là không đồng đều hoặc không thể đo lường bằng số. Ví dụ: mức độ hài lòng (Rất kém, Kém, Trung bình, Tốt, Rất tốt), cấp bậc trong quân đội, …
Dữ liệu Nhị phân (Binary): Đây là một trường hợp đặc biệt, dữ liệu chỉ có hai giá trị có thể có, thường là để biểu thị sự tồn tại hoặc không tồn tại của một thuộc tính. Ví dụ: tình trạng đăng ký (Có/Không), kết quả kiểm tra (Đậu/Rớt), giới tính (được mã hóa là 0/1), …

Xem thêm: HR Data Analytics là gì? Cơ hội việc làm và kỹ năng cần có

Dữ liệu định lượng (Quantitative Data)

Dữ liệu định lượng (còn gọi là dữ liệu số) bao gồm các giá trị số có thể được đo lường, đếm và thực hiện các phép tính toán học.

Dữ liệu Rời rạc (Discrete Data): Dữ liệu chỉ có thể nhận các giá trị đếm được (countable values), thường là số nguyên. Sự chuyển tiếp giữa các giá trị là rõ ràng, không có giá trị trung gian nào có ý nghĩa. Ví dụ: Số lượng nhân viên trong một phòng ban (bạn không thể có 3.5 nhân viên), số lần truy cập trang web, số sản phẩm bị lỗi.
Dữ liệu Liên tục (Continuous Data): Dữ liệu có thể nhận bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi nhất định, bao gồm cả số thập phân. Giá trị này thường là kết quả của việc đo lường. Ví dụ: chiều cao của một người (có thể là 175.5 cm), nhiệt độ môi trường, trọng lượng của vật thể, thời gian chờ đợi.

Dữ liệu ngoại lệ (Outlier)

Outlier (Dữ liệu ngoại lai) là một điểm dữ liệu có giá trị khác biệt đáng kể so với phần lớn các điểm dữ liệu khác trong tập hợp. Chúng là những giá trị nằm xa ngoài phạm vi phân bố thông thường.

Outlier có thể xuất phát từ lỗi nhập liệu, lỗi đo lường của thiết bị, hoặc đôi khi, đó là một biến cố bất thường có thật nhưng hiếm gặp.

Việc xác định và xử lý (loại bỏ, điều chỉnh hoặc phân tích riêng) dữ liệu ngoại lệ là rất quan trọng, bởi vì chúng có thể làm sai lệch nghiêm trọng các kết quả thống kê cơ bản như giá trị trung bình và độ lệch chuẩn, dẫn đến những kết luận sai lầm trong phân tích.

Phân loại dữ liệu theo cấu trúc

Việc phân loại dữ liệu theo cấu trúc là yếu tố then chốt quyết định cách thức dữ liệu được lưu trữ, quản lý, và công cụ nào được sử dụng để truy vấn và phân tích chúng. Nắm bắt được cấu trúc giúp tổ chức trả lời câu hỏi cốt lõi: Data là gì trong bối cảnh kỹ thuật?

Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)

Đây là loại dữ liệu được tổ chức một cách nghiêm ngặt theo một mô hình dữ liệu (schema) định sẵn. Chúng được sắp xếp thành các hàng và cột cố định, cho phép nhà phân tích dễ dàng xác định mối quan hệ giữa các trường dữ liệu.

Dữ liệu có cấu trúc là nền tảng của các Cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) truyền thống (như SQL Server, Oracle, MySQL). Chúng cực kỳ dễ dàng để truy vấn, cập nhật và phân tích bằng Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL).

Ví dụ: Dữ liệu trong bảng tính Excel, thông tin khách hàng trong hệ thống CRM (tên, địa chỉ, số điện thoại được định dạng rõ ràng).

Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured Data)

Loại dữ liệu này không tuân theo một mô hình dữ liệu cố định nhưng vẫn chứa các thẻ hoặc dấu phân cách để phân tách các phần tử và xác định cấu trúc phân cấp.

Dữ liệu bán cấu trúc linh hoạt hơn dữ liệu có cấu trúc và thường được dùng để truyền tải dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.

Ví dụ: Các tệp định dạng JSON và XML, các định dạng này sử dụng thẻ để nhóm dữ liệu nhưng không yêu cầu một cấu trúc bảng cứng nhắc. Chúng thường được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu NoSQL.

Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

Là loại dữ liệu không có bất kỳ cấu trúc nội bộ hoặc mô hình nào có thể xác định được. Dữ liệu phi cấu trúc chiếm phần lớn (ước tính 80 – 90%) khối lượng dữ liệu được tạo ra trên toàn cầu hiện nay.

Dữ liệu phi cấu trúc đặt ra những thách thức lớn về mặt kỹ thuật. Do không tuân theo mô hình tổ chức cố định, chúng rất khó khăn để tìm kiếm, truy vấn và xử lý bằng các công cụ Cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống (RDBMS).

Ví dụ: Nội dung email, tài liệu văn bản thô (Word, PDF), bài đăng trên mạng xã hội, video, tệp âm thanh, dữ liệu từ camera giám sát.

Phân loại dữ liệu theo nguồn gốc

Phân loại theo nguồn gốc rất quan trọng trong việc xác định quyền sở hữu, tính hợp pháp, và các yêu cầu về quyền riêng tư cũng như bảo mật dữ liệu.

Dữ liệu mã nguồn mở (Open source Data)

Là dữ liệu được công khai, miễn phí truy cập, sử dụng và tái phân phối bởi bất kỳ ai mà không bị hạn chế bởi bản quyền hoặc cơ chế kiểm soát khác. Loại dữ liệu này thường được cung cấp bởi các tổ chức chính phủ hoặc phi lợi nhuận. Loại dữ liệu này cực kỳ hữu ích cho nghiên cứu học thuật, phát triển ứng dụng công cộng và phân tích kinh tế vĩ mô.

Ví dụ: Dữ liệu thống kê dân số quốc gia, dữ liệu về chỉ số chất lượng không khí, dữ liệu thời tiết công cộng.

Dữ liệu doanh nghiệp (Internal/Proprietary Data)

Là tài sản độc quyền được tạo ra và thu thập từ các hoạt động bên trong của chính tổ chức hoặc doanh nghiệp. Loại dữ liệu này mang lại lợi thế cạnh tranh cốt lõi. Thông thường dữ liệu doanh nghiệp được sử dụng để đánh giá hiệu suất, tối ưu hóa quy trình nội bộ và xây dựng chiến lược kinh doanh.

Ví dụ: Báo cáo tài chính nội bộ, dữ liệu bán hàng chi tiết, hồ sơ nhân sự, dữ liệu từ hệ thống quản lý kho (WMS) hay hoạch định nguồn lực (ERP).

Dữ liệu người dùng (User Data)

Dữ liệu được tạo ra một cách trực tiếp hoặc gián tiếp bởi người dùng cuối khi họ tương tác với các sản phẩm, dịch vụ hoặc nền tảng số. Phần lớn dữ liệu này bao gồm các thông tin nhận dạng cá nhân (PII) và phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định bảo mật.

Ví dụ: Lịch sử duyệt web, thông tin đăng ký (email, tên), đánh giá sản phẩm, dữ liệu vị trí GPS, thói quen sử dụng ứng dụng.

Một số khái niệm liên quan đến Data

Phân loại dữ liệu theo nguồn gốc rất quan trọng trong việc xác định quyền sở hữu, tính hợp pháp, và các yêu cầu về quyền riêng tư cũng như bảo mật dữ liệu. Việc hiểu nguồn gốc của Data là gì quyết định chiến lược thu thập và bảo vệ của tổ chức.

Database

Đây là nền tảng cơ bản, là nơi lưu trữ tập hợp dữ liệu có tổ chức (thường là dữ liệu có cấu trúc) cho các hoạt động giao dịch hàng ngày (OLTP). Database được tối ưu hóa cho việc ghi và cập nhật dữ liệu nhanh chóng.

Data Warehouse

Đây là một hệ thống lưu trữ tập trung, tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Data Warehouse được thiết kế đặc biệt để phục vụ việc báo cáo và phân tích (OLAP) theo lịch sử, giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về hiệu suất hoạt động qua thời gian.

Data Mart

Là một phân khu nhỏ hơn của Data Warehouse, tập trung vào một chủ đề hoặc một phòng ban cụ thể. Nó giúp người dùng trong một lĩnh vực truy cập dữ liệu liên quan nhanh chóng và dễ dàng hơn.

Data Lake

Đây là một kho lưu trữ khổng lồ và tập trung, có khả năng chứa tất cả các loại dữ liệu ở định dạng thô ban đầu – bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc. Data Lake được sử dụng cho các dự án phân tích chuyên sâu, nghiên cứu khoa học dữ liệu và Machine Learning, khi chưa biết chính xác dữ liệu sẽ được sử dụng như thế nào trong tương lai.

Vai trò của dữ liệu trong doanh nghiệp

Trong thời đại mà dữ liệu được xem là tài sản quan trọng nhất của mọi tổ chức, vai trò của nó đã vượt xa khỏi việc lưu trữ thông tin đơn thuần. Dữ liệu là nền tảng cho sự tăng trưởng, đổi mới và khả năng cạnh tranh, chứng minh cho tầm quan trọng của việc hiểu rõ Data là gì:

Hỗ trợ ra quyết định chính xác (Data-Driven Decisions): Dữ liệu cung cấp bằng chứng thực tế và khách quan, thay thế cho cảm tính hoặc phỏng đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực, doanh nghiệp có thể dự báo xu hướng thị trường, đánh giá rủi ro đầu tư, và đưa ra các quyết định chiến lược (từ định giá sản phẩm đến mở rộng thị trường) với độ tin cậy cao hơn.
Cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm khách hàng (Customer Experience): Phân tích dữ liệu hành vi người dùng, sở thích và lịch sử mua hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ từng khách hàng ở cấp độ cá nhân. Vai trò này cho phép cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm, tối ưu hóa giao diện người dùng và cung cấp các dịch vụ hỗ trợ kịp thời, từ đó tăng cường sự hài lòng và xây dựng lòng trung thành bền vững.
Tối ưu hóa hiệu suất vận hành (Operational Efficiency): Dữ liệu được sử dụng để theo dõi, đo lường và phân tích hiệu suất của các quy trình nội bộ, từ chuỗi cung ứng, sản xuất đến hoạt động nhân sự. Bằng cách phát hiện các điểm nghẽn, lãng phí tài nguyên, hoặc sự không hiệu quả, doanh nghiệp có thể tinh gọn hóa quy trình làm việc, giảm chi phí vận hành và tăng năng suất tổng thể.
Đổi mới và phát triển sản phẩm (Innovation and R&D): Dữ liệu thị trường, dữ liệu cạnh tranh và đặc biệt là phản hồi của khách hàng (qua khảo sát, mạng xã hội) là nguồn cảm hứng và cơ sở để phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới. Việc phân tích dữ liệu giúp nhận diện những nhu cầu chưa được đáp ứng và định hình các tính năng sản phẩm đáp ứng chính xác xu hướng thị trường.
Quản lý rủi ro và bảo mật (Risk Management): Dữ liệu giao dịch, dữ liệu tài chính và dữ liệu hành vi được phân tích để nhận diện các mô hình bất thường hoặc dấu hiệu của rủi ro. Vai trò này cực kỳ quan trọng trong việc phòng chống gian lận tài chính, đánh giá rủi ro tín dụng (trong ngân hàng) và đảm bảo an ninh mạng, bảo vệ tài sản số của tổ chức.

Kết luận

Qua bài viết này của Starttrain, hy vọng bạn đã có cái nhìn toàn diện về Data là gì và sự khác biệt giữa Data, Information và Knowledge. Dữ liệu không chỉ là những con số và ký tự vô hồn, mà là tài sản chiến lược không thể thiếu. Từ việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa vận hành, đến việc ra quyết định chính xác, mọi thành công trong kỷ nguyên số đều được xây dựng trên nền tảng Data.

Việc đầu tư vào công cụ, quy trình và chuyên môn để quản lý, phân tích dữ liệu hiệu quả chính là chìa khóa để tổ chức của bạn tăng trưởng bền vững và giữ vững lợi thế cạnh tranh trong tương lai.