Dữ Liệu Là Gì? Các Kiến Thức Cơ Bản Cần Biết Về Dữ Liệu

Dữ liệu là gì? Thuật ngữ dữ liệu đã được sử dụng kể từ khi con người phát minh ra máy tính và Internet. Dữ liệu cho phép thông tin trên máy tính được lưu trữ hoặc truyền tải một cách nhanh chóng và dễ dàng. Vì vậy, hiểu được chính xác Data là gì sẽ giúp mọi người khai phá được những lợi ích vô cùng tuyệt vời.

Với bài viết này, Máy Chủ Sài Gòn sẽ giúp bạn có cái nhìn khái quát hơn về dữ liệu cũng như tầm quan trọng của nó đối với sự tồn tại, vận hành và phát triển lâu dài của các doanh nghiệp. Hãy cùng đi vào nội dung chính của bài nhé!

Dữ liệu là gì?

định nghĩa dữ liệu là gì

Dữ liệu là một tập hợp thông tin bao gồm các số, chữ cái, hình ảnh,… Nó được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kỹ thuật, công nghệ và khoa học để giúp mọi người hình dung ra toàn bộ sự vật, sự việc.

Dữ liệu được đo lường, thu thập, báo cáo và phân tích trước khi được hiển thị dưới dạng đồ thị, bảng hoặc hình ảnh. Dữ liệu là một khái niệm rộng dùng để chỉ một số thông tin hoặc kiến thức hiện có đã được biểu diễn hoặc mã hóa theo cách nào đó cho phép chúng ta sử dụng hoặc xử lý tốt hơn.

Dữ liệu thô (còn được gọi là “dữ liệu chưa xử lý”) là tập hợp các số hoặc ký tự chưa được các nhà nghiên cứu “làm sạch” và xử lý. Để loại bỏ các ngoại lệ hoặc lỗi nhập dữ liệu, dữ liệu thô phải được xử lý.

Xử lý dữ liệu là gì? Việc chuyển đổi dữ liệu thành một dạng có thể sử dụng được gọi là xử lý dữ liệu. Trước đây, việc xử lý được thực hiện thủ công, tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót, nhưng hiện nay phần lớn việc xử lý được thực hiện tự động bằng máy tính, mang lại kết quả nhanh chóng và chính xác.

Quá trình xử lý dữ liệu thường được thực hiện theo từng giai đoạn, “dữ liệu đã xử lý” bây giờ có thể là “dữ liệu thô” trong giai đoạn tiếp theo. Dữ liệu thực địa là dữ liệu chưa qua xử lý được thu thập trong môi trường “tại chỗ” không được kiểm soát.

Dữ liệu thực nghiệm là thông tin được thu thập thông qua quan sát và ghi chép trong quá trình điều tra khoa học.

Các dạng của dữ liệu

các dạng của dữ liệu

Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc thường được chứa trong các cột và hàng và các phần tử của chúng có thể được liên kết bằng cách sử dụng các trường xác định trước. Đây là loại dữ liệu dễ tìm và sắp xếp nhất. Dữ liệu có cấu trúc có thể được tổ chức theo một mô hình dữ liệu do người thiết kế cơ sở dữ liệu tạo ra.

Các mục trong dữ liệu có cấu trúc có thể được nhóm lại để tạo mối quan hệ với nhau. Dữ liệu có cấu trúc sẽ trở thành loại dữ liệu dễ sử dụng nhất cho các doanh nghiệp trong thời gian gần đây vì nó trở nên dễ dàng hơn trong việc phân tích, lưu trữ cũng như tìm kiếm.

Ngày nay, phần lớn các kiểu dữ liệu có cấu trúc bề ngoài chỉ chiếm ít hơn 20% tổng số dữ liệu được thu thập. Dữ liệu có cấu trúc được tạo ra bởi cả máy móc và con người. Dữ liệu tài chính như giao dịch, thông tin nhân khẩu học, chi tiết địa chỉ, đánh giá của người dùng, dữ liệu máy và ghi chú vị trí từ thiết bị thông minh là những ví dụ về dữ liệu có cấu trúc. Có thể nói biết được dữ liệu là gì cùng các dạng dữ liệu sẽ giúp ích cho bạn trong việc xử lý và phân tích chúng.

Dữ liệu không có cấu trúc

Dữ liệu không có cấu trúc chiếm một phần đáng kể của tất cả dữ liệu trên thế giới. Loại dữ liệu này không thể được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu theo dạng hàng-cột và nó cũng không có mô hình dữ liệu liên quan.

Hình ảnh, tệp văn bản, phim và tệp âm thanh, hình ảnh vệ tinh, nội dung mạng xã hội, câu trả lời từ các cuộc khảo sát mở, bản trình bày, trang web, tệp PDF và bản ghi âm từ các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng là tất cả các ví dụ về dữ liệu không có cấu trúc.

Dữ liệu bán cấu trúc

Thông qua việc nghiên cứu các loại dữ liệu là gì, ta sẽ biết thêm một dạng dữ liệu mới đó là dữ liệu bán cấu trúc. Nó là một kiểu dữ liệu khác là sự kết hợp của cả hai. Kiểu dữ liệu này có một số tính đồng nhất rõ ràng nhưng không có cấu trúc rõ ràng và thích hợp cho cơ sở dữ liệu quan hệ.

Do đó, một số thuộc tính có tổ chức, chẳng hạn như thẻ ngữ nghĩa hoặc siêu dữ liệu, được gán cho nó để phân loại dễ dàng hơn, nhưng vẫn sẽ có khoảng trống trong phân loại này.

Dữ liệu được lưu trữ như thế nào?

dữ liệu được lưu trữ như thế nào

Dữ liệu bao gồm nhiều yếu tố như video, âm thanh, hình ảnh và văn bản. Hiện tại, máy tính chịu trách nhiệm biểu diễn dữ liệu trong hệ thống cơ sở nhị phân bằng cách sử dụng đơn vị Bit. Đặc biệt, 1 byte bằng 8 bit. Các đơn vị Megabyte và Gigabyte sẽ được dùng để đo bộ nhớ.

Thông thường, dữ liệu được lưu ở định dạng tệp ISAM và VSAM. ISAM là công nghệ quản lý dữ liệu của Tập đoàn IBM và VSAM, một phiên bản nâng cấp của ISAM, đóng vai trò là quyền truy cập lưu trữ ảo.

Các phương pháp lưu trữ data cho các doanh nghiệp

Lưu trữ tại chỗ

Được gọi là phương pháp lưu trữ dữ liệu gốc. Đây là giải pháp dữ liệu tại chỗ thường liên quan đến các máy chủ do tổ chức sở hữu và quản lý. Nếu biết loại dữ liệu và dữ liệu đó rất quan trọng thì việc lựa chọn phương pháp này là hoàn toàn đúng đắn.

Các công ty lớn hơn có thể đặt các máy chủ này trong một trung tâm cơ sở dữ liệu riêng biệt, nhưng trong hầu hết các trường hợp, chúng là các máy trong phòng dữ liệu chuyên dụng được đặt trực tiếp ngay trong văn phòng của các doanh nghiệp.

Thuê vị trí lưu trữ

Nhiều tổ chức vẫn muốn lưu trữ dữ liệu có giá trị của họ trên các thiết bị mà họ sở hữu và kiểm soát, nhưng họ không muốn giải quyết các vấn đề đi kèm với việc quản lý các thiết bị đó. Các yêu cầu về điện năng và làm mát, cũng như tốn nhiều thời gian tích hợp các dịch vụ hay tính năng mới vào cơ sở hạ tầng CNTT, có thể gây khó khăn cho các doanh nghiệp trong việc tự triển khai cơ sở hạ tầng lưu trữ.

Tuy nhiên nếu họ đã xác định được nhu cầu lưu trữ dữ liệu là gì, họ sẽ nhận ra các công ty có thể đạt được lợi ích của tính linh hoạt của trung tâm cơ sở dữ liệu trong khi duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với dữ liệu của họ bằng cách thuê vị trí lưu trữ ở ngoài trung tâm dữ liệu.

Public Cloud

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ không đủ khả năng đầu tư vào phần cứng lưu trữ dữ liệu đắt tiền. Để làm cho doanh nghiệp của bạn tiết kiệm chi phí hơn, hãy di chuyển tất cả dữ liệu của bạn sang một nhà cung cấp Public Cloud.

Các giải pháp Public Cloud có thể dễ dàng mở rộng, cho phép bổ sung thêm tài nguyên lưu trữ hoặc tính toán khi cần thiết. Tính dễ sử dụng của đám mây cũng cho phép nhân viên truy cập dữ liệu từ hầu hết mọi nơi, đây là một lợi ích to lớn đối với các tổ chức có nhiều nhân viên làm việc từ xa. Vì vậy trước khi lựa chọn phương pháp lưu trữ này, bạn nên cân nhắc vào khả năng tài chính và mức độ quan trọng của dữ liệu là gì.

Private Cloud

Môi trường của Public Cloud do có tính chất mở nên khiến việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi bị truy cập trái phép trở nên khó khăn. Private Cloud được triển khai thông qua một trung tâm dữ liệu ảo hóa cung cấp mức độ bảo mật cao hơn nhiều cho các doanh nghiệp không muốn chấp nhận những rủi ro này, đặc biệt là khi kết hợp với các giao thức mật mã.

Cách phân tích Data là gì?

cách phân tích dữ liệu

Dữ liệu thu thập được không phải lúc nào cũng chính xác, đạt chuẩn yêu cầu của bạn. Vì vậy bạn phải biết được cách xử lý dữ liệu. Sau khi đã xử lý dữ liệu, để sử dụng được những dữ liệu này, bạn dĩ nhiên sẽ phải phân tích nó. Hiện nay có hai cách để phân tích dữ liệu là phân tích trong nghiên cứu định lượng và định tính.

Phân tích trong nghiên cứu định lượng

Trong nghiên cứu định lượng, cách phân tích dữ liệu là gì? Phương pháp nghiên cứu dữ liệu định tính dựa trên từ ngữ, hình ảnh, mô tả và đối tượng. Trong quá trình nghiên cứu và phân tích, phân tích dữ liệu dựa trên từ ngữ được ưu tiên sử dụng phổ biến nhất. Thông thường, các phương pháp nghiên cứu định tính sẽ được thực hiện bằng thủ công.

Phân tích trong nghiên cứu định tính

Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để xác nhận thông tin định danh. Các thông tin sau phải được chuẩn bị:

Phương pháp này được phân biệt bởi thực tế là nó chỉ hiển thị số liệu thống kê ở dạng số, mà không đi sâu vào lý do có những số liệu này. Các chuyên gia dữ liệu dựa vào các con số để tiến hành nghiên cứu và đưa ra quyết định chủ quan. Vì vậy tùy thuộc vào loại dữ liệu là gì, bạn nên cân nhắc thật kỹ trước khi chọn cách phân tích này.

Do đó, cần có kỹ năng chuyên môn của chuyên gia để đảm bảo rằng không có sai sót nào được thực hiện và thúc đẩy doanh nghiệp đạt được hiệu quả kinh doanh phù hợp với nhu cầu thị trường.

Mức độ quan trọng của dữ liệu đối với các doanh nghiệp

mức độ quan trọng của dữ liệu

Biết được dữ liệu Data là gì, bạn sẽ thấy nó là một yếu tố quan trọng trong kinh doanh vì nó giúp chúng ta hiểu được những vấn đề mà một tổ chức gặp phải, và việc sử dụng dữ liệu hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện kết quả kinh doanh, giảm chi phí, đưa ra chiến lược thị trường tốt hơn và giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn.

Khi các tổ chức biết tầm quan trọng của dữ liệu là gì và tìm cách tận dụng dữ liệu đó, việc phân tích kết hợp dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc đã trở nên hữu ích hơn.

Khi các hệ thống phân tích cố gắng đạt được hiệu suất thời gian thực, chúng được thiết kế để xử lý các luồng dữ liệu để sử dụng ngay lập tức và xử lý dữ liệu đến với tốc độ đầu vào cao trong các hoạt động.

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp tìm ra tệp khách hàng mới, thuận lợi củng cố lợi thế cạnh tranh, vươn lên dẫn đầu, bên cạnh việc sử dụng dữ liệu để xây dựng kế hoạch kinh doanh phù hợp.

Tác động của phân tích dữ liệu là gì? Phân tích dữ liệu có tác động đáng kể đến nhiều ngành, bao gồm sản xuất (Manufacturing), bán lẻ (Retail), dịch vụ tài chính (FSI), hàng tiêu dùng (Consumer Goods) và bảo hiểm (Insurance).

Lời kết

Với những thông tin chi tiết trên, có lẽ bạn đã hiểu rõ hơn về khái niệm dữ liệu là gì cùng chức năng và đặc điểm của dữ liệu. Có thể thấy, do tầm quan trọng của nó trong nhiều lĩnh vực, dữ liệu là yếu tố then chốt trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ và là nguồn động lực để phát triển, nâng cao chất lượng dịch vụ và năng suất lao động.

Nếu bạn quan tâm đến các sản phẩm và dịch vụ về máy chủ, máy trạm, linh kiện, thiết bị mạng,… của chúng tôi, hãy truy cập ngay vào Website hoặc Fanpage để được tư vấn hỗ trợ nhanh chóng.

Link nội dung: https://chungkhoanthegioi.vn/du-lieu-la-gi-a35395.html