Data là gì? Tìm hiểu vai trò của Data đối với doanh nghiệp

Dữ liệu là thuật ngữ đã xuất hiện từ rất lâu và rất phổ biến trong thời đại công nghệ 4.0. Nhờ dữ liệu nên các thông tin trên máy tính được lưu trữ và truyền tải nhanh chóng. Vậy Data là gì? Vai trò của Data đối với các doanh nghiệp hiện nay ra sao? Bài viết dưới đây của Mona Media sẽ giúp bạn giải đáp những thắc mắc trên.

Mục Chính

Thuật ngữ Data là gì ?
- Định nghĩa thuật ngữ Data
- Các dạng Data cơ bản
Ý nghĩa của Data
Các thuật ngữ tương quan đến Data
Tầm quan trọng của Data với doanh nghiệp
Những loại Data quan trọng so với doanh nghiệp

Thuật ngữ Data là gì ?

Định nghĩa thuật ngữ Data

Data hay còn gọi là dữ liệu, chỉ đơn thuần là số liệu – bit thông tin, nhưng không phải là thông tin. Khi dữ liệu được giải quyết và xử lý, lý giải, sắp xếp cấu trúc hoặc trình diễn để làm cho chúng có ý nghĩa và hữu dụng hơn thì chúng được gọi là thông tin .

“ Dữ liệu ” và “ thông tin ” luôn song hành cùng nhau. Việc chúng được sử dụng thay thế sửa chữa cho nhau phụ thuộc vào phần nào vào việc sử dụng “ dữ liệu ” – toàn cảnh của nó .

Ví dụ về khái niệm dữ liệu và thông tin:

Bạn đang đọc: Data là gì? Tìm hiểu vai trò của Data đối với doanh nghiệp

Số liệu nhiệt độ được ghi nhận sẽ gọi là dữ liệu. Nếu dữ liệu này được tổ chức phân tích để thấy rằng nhiệt độ toàn cầu đang tăng, thì đó là thông tin.

Số lượng khách truy cập vào một trang web trên mỗi quốc gia là một ví dụ về dữ liệu. Nếu những con số được phân tích và thấy ra rằng lưu lượng truy cập từ Mỹ đang tăng lên trong khi từ Úc đang giảm thì đó gọi là thông tin.

Các dạng Data cơ bản

Ngày nay dữ liệu sống sót khắp mọi nơi và trong hầu hết những nghành nghề dịch vụ. Cho dù bạn là nhà khoa học nghiên cứu và điều tra dữ liệu, tiếp thị, người kinh doanh, nhân viên nghiên cứu và phân tích dữ liệu hay bạn đang làm bất kể ngành nghề nào khác, bạn đều cần đến dữ liệu thô hoặc dữ liệu cấu trúc. Dữ liệu này rất quan trọng so với tất cả chúng ta nên việc giải quyết và xử lý và tàng trữ đúng cách để không xảy ra bất kể lỗi nào trở nên rất quan trọng. Trong khi thao tác với những dữ liệu này, bạn cần phải tìm hiểu và khám phá kỹ về chúng. Có hai loại dữ liệu chính :

Dữ liệu định tính: hay còn được gọi là dữ liệu phân loại, có thể được đo hoặc tính dưới dạng số. Các loại dữ liệu này được sắp xếp theo thể loại, không phải theo số. Đó là lý do tại sao nó còn được gọi là dữ liệu phân loại. Những dữ liệu này bao gồm âm thanh, hình ảnh, biểu tượng hoặc văn bản. Giới tính của một người, tức là, nam hoặc nữ là dữ liệu định tính.

Ví dụ: Ngôn ngữ bạn sử dụng, màu sắc, sở thích,…

Dữ liệu định tính cho biết về nhận thức của mọi người và giúp những nhà nghiên cứu thị trường hiểu thị hiếu của người mua và sau đó lên sáng tạo độc đáo và kế hoạch tương thích. Nó được chia thành hai loại dữ liệu khác :

Dữ liệu định danh (Nominal Data): Dữ liệu định danh được sử dụng để dán nhãn các biến để phân biệt các biến với nhau. Màu tóc có thể được coi là dữ liệu định danh, vì một màu có thể được so sánh với một màu khác.Ví dụ: Màu tóc (đen, nâu, đỏ,…), quốc tịch (Việt Nam, Lào, Thái Lan,…), tình trạng hôn nhân (độc thân, đã kết hôn, đã ly dị),…

Dữ liệu thứ bậc (Ordinal Data): Dữ liệu thứ bậc là dữ liệu định tính mà giá trị của chúng có vị trí tương đối. Các loại dữ liệu này có thể được coi là ở giữa dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Dữ liệu thứ bậc chỉ hiển thị các chuỗi và không thể sử dụng để phân tích thống kê. Ví dụ: Khi các công ty yêu cầu phản hồi, kinh nghiệm hoặc sự hài lòng trên thang điểm từ 1 đến 10; các lớp thư trong kỳ thi (a, b, c, d…); xếp hạng của các dân tộc trong một cuộc thi (thứ nhất, thứ hai, thứ ba, v.v.); tình trạng kinh tế (cao, trung bình và thấp); trình độ học vấn (cao học, trung học, tiểu học).

Dữ liệu định lượng: Dữ liệu định lượng có thể được biểu thị bằng các giá trị số, nghĩa là nó có thể đếm được và kể cả phân tích dữ liệu thống kê. Loại dữ liệu này còn được gọi với cái tên là dữ liệu số.

Ví dụ: Giá của điện thoại, chiều cao hoặc trọng lượng của một người… nằm trong dữ liệu định lượng.

Dữ liệu định lượng hoàn toàn có thể được sử dụng để thao tác thống kê và những dữ liệu này hoàn toàn có thể được màn biểu diễn bằng nhiều biểu đồ như biểu đồ cột, biểu đường, biểu đồ tròn, … và chia thành hai loại dữ liệu khác :

Dữ liệu rời rạc (Discrete Data): Dữ liệu riêng biệt chứa các giá trị thuộc số nguyên hoặc số lượng toàn bộ. Những dữ liệu này có thể được chia thành các giá trị thập phân hoặc phân số. Ví dụ: Tổng số học sinh có mặt trong một lớp học; chi phí của điện thoại di động; số lượng nhân viên trong một công ty; tổng số người tham gia một cuộc thi; các ngày trong một tuần,…

Dữ liệu liên tục (Continuous Data): Dữ liệu liên tục thể hiện thông tin có thể được chia thành các cấp độ nhỏ hơn. Biến liên tục có thể lấy bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi. Ví dụ: Chiều cao của một người; tốc độ của một chiếc xe; tần số Wi-Fi; giá thị phần,…

Ý nghĩa của Data

Khái niệm dữ liệu từ máy tính được Open khu công trình nghiên cứu và điều tra của Claude Shannon, một nhà toán học người Mỹ được biết đến là cha đẻ của triết lý thông tin. Ông đã đặt nền móng cho khái niệm kỹ thuật số nhị phân dựa trên việc vận dụng hai giá trị logic Boolean cho những mạch điện tử. Nhờ vào khái niệm này những chuyên viên đã ứng dụng kỹ thuật số nhị phân làm nền tảng cho CPU, bộ nhớ bán dẫn và ổ đĩa, cũng như nhiều thiết bị khác phổ cập trong máy tính thời nay. bắt đầu họ chỉ vận dụng cho thiết bị điều khiển và tinh chỉnh và dữ liệu có dạng thẻ đục lỗ, sau đó tăng trưởng thêm đến băng từ và đĩa cứng .
Ngay từ sớm, tầm quan trọng của dữ liệu trong máy tính kinh doanh thương mại đã trở nên rõ ràng bởi sự thông dụng của những thuật ngữ “ xử lý dữ liệu ” và “ giải quyết và xử lý dữ liệu điện tử ”, mà mọi người vẫn thường hay biết đến với tên gọi công nghệ thông tin. Trong việc quản trị ứng dụng máy tính doanh nghiệp, sự chuyên môn hóa đã Open và quy trình tăng trưởng dữ liệu công ty đã được tăng trưởng hơn .

Các thuật ngữ tương quan đến Data

Data là một thuật ngữ phổ biến trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nếu bạn muốn hiểu chuyên sâu về lĩnh vực này cũng như là hiểu hơn về Data, bạn có thể tìm hiểu các thuật ngữ liên quan mà các chuyên gia thường dùng như là:

Xem thêm: TOP 5 game tư duy trí tuệ cực hấp dẫn để luyện não

Thu thập dữ liệu (Data Acquisition): Thu thập dữ liệu là quá trình lấy tín hiệu đo lường và chuyển đổi các mẫu kết quả thành các giá trị số.

Cơ sở dữ liệu (Database): Cơ sở dữ liệu là tập hợp các dữ liệu có liên quan đến nhau và được lưu trữ và truy cập từ hệ thống máy tính.

Khối dữ liệu (Data Block): Khối dữ liệu là cấp độ lưu trữ logic nhỏ nhất trong Oracle Database.

Tầm quan trọng của Data với doanh nghiệp

Định hướng quyết định cho doanh nghiệp

Các doanh nghiệp liên tục tích lũy những dữ liệu về người dùng như thông tin cá thể, thói quen, lưu lượng truy vấn, … để tạo thành cơ sở dữ liệu về người tiêu dùng. Tất cả dữ liệu đó đầy tiềm năng để tăng trưởng doanh nghiệp của bạn nếu bạn biết cách sử dụng nó .
Các doanh nghiệp vừa và nhỏ hoàn toàn có thể đạt được những lợi thế tương tự như như những doanh nghiệp lớn khi sử dụng dữ liệu đúng cách. Các doanh nghiệp hoàn toàn có thể khai thác dữ liệu để đưa ra quyết định hành động về :

Tìm khách hàng mới.

Tăng khả năng giữ chân khách hàng.

Cải thiện dịch vụ khách hàng.

Quản lý tốt hơn các chiến dịch marketing.

Theo dõi tương tác phương tiện truyền thông xã hội.

Dự đoán xu hướng bán hàng.

Tóm lại, dữ liệu giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn cho công ty của họ.

Tham khảo:

Cập nhật thường xuyên

Dữ liệu là nguồn cung cấp năng lượng cho các chiến lược marketing của mọi công ty. Nó giúp bạn hiểu cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn như thế nào, người dùng hoạt động trên mạng xã hội ra làm sao, nội dung nào họ thích nhất và kênh nào mang lại lợi tức đầu tư (ROI) tốt nhất.

Nếu bạn có một cơ sở dữ liệu rất đầy đủ thông tin người mua, bạn hoàn toàn có thể sử dụng nó cho những chiến dịch quảng cáo được nhắm tiềm năng tương quan và đơn cử dựa trên sở trường thích nghi, vị trí của họ. Dữ liệu giúp bạn bảo vệ mỗi chiến dịch đang hoạt động giải trí tối ưu và luôn mang lại hiệu quả .

Cải thiện hoạt động nội bộ

Khi bạn có dữ liệu tương thích, việc theo dõi hiệu suất của công ty so với những tiềm năng mà công ty đề ra sẽ thuận tiện hơn. Dữ liệu hoàn toàn có thể giúp tối ưu hóa những nghành không được quản trị, ví dụ điển hình như quản trị chuỗi đáp ứng hoặc lập kế hoạch phục vụ hầu cần, điều này ảnh hưởng tác động trực tiếp đến năng lực thu lời của bạn .
Nó cũng hoàn toàn có thể giúp bạn sắp xếp hài hòa và hợp lý những hoạt động giải trí của riêng mình và giảm lượng thời hạn bạn dành để triển khai những việc làm không mang lại quá nhiều quyền lợi. Nó hoàn toàn có thể giúp giảm thiểu sai sót về góc nhìn con người khi xảy ra sự cố, ví dụ điển hình như sự cố sản xuất dẫn đến mất thời cơ bán hàng hoặc làm tổn hại nổi tiếng của bạn .

Cải thiện quản lý tài chính

Ngoài việc giúp bạn tăng lệch giá, dữ liệu được cho phép những công ty cải tổ quản lý tài chính. Bạn cũng sẽ có cái nhìn thâm thúy hơn về thói quen tiêu tốn của doanh nghiệp. Do đó, bạn hoàn toàn có thể thấy được ngân sách công ty đang phân chia như thế nào và những khoản tiêu tốn có hài hòa và hợp lý hay không. Việc theo dõi và nhìn nhận lệch giá của bạn cũng sẽ thuận tiện hơn nếu bạn biết những yếu tố nào đang ảnh hưởng tác động vào nó, ví dụ điển hình như khu vực, loại sản phẩm hoặc dịch vụ nào đang tạo ra nhiều lệch giá nhất và lệch giá đến từ đâu. Dữ liệu của bạn sẽ cho bạn thấy những nghành nghề dịch vụ có thời cơ tăng trưởng trong tương lai và được cho phép bạn phân chia nguồn lực hiệu suất cao hơn .

Tìm hiểu Cách tối ưu và quản lý dòng tiền trong kinh doanh TẠI ĐÂY!

Những loại Data quan trọng so với doanh nghiệp

Mỗi doanh nghiệp đều có những thách thức mà dữ liệu có thể giúp giải quyết được. Tuy nhiên, các ngành khác nhau sẽ có các loại dữ liệu khác nhau do các đặc điểm riêng biệt của nó. Dưới đây là một số ví dụ về cách các doanh nghiệp khác nhau sử dụng một số loại dữ liệu:

Xem thêm: TOP 5 game tư duy trí tuệ cực hấp dẫn để luyện não

Các doanh nghiệp thương mại điện tử: Họ sử dụng dữ liệu phân tích khách hàng, phân tích phương tiện truyền thông, phân tích trang web, phân tích tiếp thị kỹ thuật số, số liệu bán hàng và tiếp thị trực tuyến và các thông tin khác liên quan đến hoạt động kinh doanh của họ.

Các công ty chăm sóc sức khỏe: Họ thường cập nhận dữ liệu về hồ sơ y tế, báo cáo phòng thí nghiệm, hệ thống thông tin bệnh viện (HIS) và nghiên cứu và phát triển (R&D).

Các cơ quan chính phủ: Các cơ quan chính quyền sử dụng các loại dữ liệu khác nhau liên quan đến dịch vụ của họ, chẳng hạn như số liệu thống kê tội phạm, xu hướng việc làm, chỉ số kinh tế, thông tin điều tra dân số và các báo cáo hiện trạng môi trường.

Các cơ sở giáo dục: Họ tập trung chủ yếu vào việc thu thập các thước đo để đánh giá giáo dục, quản lý tuyển sinh hoặc an toàn trong khuôn viên trường.

Ngày nay, dữ liệu đã trở thành một trong những yếu tố cơ bản để tăng trưởng và điều hành doanh nghiệp. Nếu doanh nghiệp của bạn không biết cách giải quyết và xử lý dữ liệu thì chắc như đinh rằng doanh nghiệp của bạn sẽ gặp rủi ro tiềm ẩn bị đào thải .

Cùng với sự phát triển của thời đại công nghệ số hóa, việc xử lý dữ liệu đã không còn quá khó khăn và phức tạp như trước đây. Hiện nay, có rất nhiều công cụ để một doanh nghiệp có thể sử dụng để phân tích các dữ liệu của công ty nhằm tối ưu hóa nguồn lợi. Trong bài viết, chúng tôi đã chia sẻ các kiến thức cơ bản về dữ liệu cùng với đó là một số loại dữ liệu mà các doanh nghiệp thường dùng theo từng lĩnh vực riêng.