Data là gì? Những ứng dụng quan trọng của data trong doanh nghiệp

Nội dung

Data là gì và có những dạng nào? Các doanh nghiệp đã sử dụng Data phục vụ cho hoạt động kinh doanh của mình thế nào? Hãy cùng Vega Fintech tìm hiểu nhé.

I. Data là gì?

Khái niệm Data (hay còn gọi là số liệu, dữ liệu) dùng để chỉ một tập hợp thông tin bao gồm các từ ngữ, các số hoặc hình ảnh được chuyển đổi thành dạng số nhị phân. Data được chia làm dữ liệu thô và dữ liệu đã được xử lý. Hiện nay, người Việt sử dụng thuật ngữ Data ngày càng phổ biến và dần thay thế cho cụm từ số liệu hoặc dữ liệu.

Data có thể là hình ảnh, chữ, số được chuyển thành dạng số nhị phân

Dữ liệu và thông tin luôn song hành cùng nhau và có thể sử dụng thay thế cho nhau tùy thuộc vào bối cảnh. Dữ liệu thô là dữ liệu ở định dạng kỹ thuật số cơ bản nhất của nó,bao gồm các số, ký tự, hình ảnh, ký hiệu hay đại lượng vật lý, nó cần phải được tiếp tục xử lý bởi con người hoặc máy tính. Khái niệm dữ liệu thô mang tính tương đối bởi vì dữ liệu đã xử lý ở bước này có thể là dữ liệu thô ở bước tiếp theo. Dữ liệu được xử lý, sắp xếp cấu trúc làm cho nó có ý nghĩa thì được gọi là thông tin.

Ví dụ:

Số liệu nhiệt độ của các vùng trên trái đất theo từng mùa được gọi là dữ liệu (Data).

Thế nhưng nếu con người hoặc máy tính phân tích và thấy nhiệt độ toàn cầu đang tăng lên thì đây là thông tin.

II. Các dạng Data cơ bản

Ngày nay Data tồn tại ở khắp mọi lĩnh vực, ngành nghề. Bất kỳ ai dù làm công việc gì cũng cần đến dữ liệu. Vì thế việc lưu trữ, xử lý dữ liệu đúng cách để không xảy ra lỗi là vô cùng quan trọng. Data được chia thành hai loại chính là loại định lượng và định tính.

Data dạng số là data định lượng có thể rời rạc hoặc liên tục

1. Dữ liệu định lượng (dữ liệu số)

Đây là Data được biểu thị bằng các giá trị số, có thể đếm được và có thể phân tích dữ liệu thống kê. Dữ liệu định lượng được sử dụng để thống kê bằng các loại biểu đồ (biểu đồ cột, đường, biểu đồ tròn…)

Ví dụ: Chiều cao hoặc cân nặng của một người là Data định lượng.

Data định lượng lại được chia thành 2 loại:

- Discrete Data (Dữ liệu rời rạc): Dữ liệu riêng biệt chứa các giá trị thuộc số nguyên hoặc số lượng toàn bộ và 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; tổng số người tham gia một cuộc thi; các ngày trong một tuần, tháng…

- 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 là bất kỳ giá trị nào trong một phạm vi. Ví dụ: Tốc độ của một chiếc xe; tần số Wifi…

2. Dữ liệu định tính (dữ liệu phân loại)

Đây là dữ liệu có thể được đo hoặc tính dưới dạng số nhưng lại được sắp xếp theo thể loại, không phải theo dạng số. Những dữ liệu này bao gồm hình ảnh, âm thanh, biểu tượng hay văn bản.

Ví dụ: Giới tính của một người là nam hoặc nữ, ngôn ngữ bạn sử dụng, màu sắc, sở thích…

Dữ liệu định tính giúp nhà nghiên cứu hiểu biết về nhận thức của mọi người từ đó thấu hiểu thị hiếu của khách hàng sau đó lên ý tưởng và chiến lược kinh doanh phù hợp.

Dữ liệu định tính được phân loại thành:

- Nominal Data Dữ liệu định danh): Được sử dụng để dán nhãn các biến để phân biệt các biến với nhau. Ví dụ: Màu tóc là dữ liệu định danh, vì có nhiều màu tóc: Đỏ, vàng, nâu…

- Ordinal Data (Dữ liệu thứ bậc): Là dữ liệu định tính mà giá trị của chúng chỉ tương đối, có thể được coi Ordinal Data là ở giữa dữ liệu định tính và dữ liệu định lượng. Ordinal Data chỉ hiển thị các chuỗi và không thể sử dụng để phân tích thống kê. Ví dụ: Khảo sát sự hài lòng tính trên thang điểm từ 1 đến 10.

Dữ liệu phân loại được dùng nhiều trong nghiên cứu thông tin

III. Ý nghĩa của Data

Khái niệm Data máy tính bắt nguồn từ công trình nghiên cứu của Claude Shannon, một nhà toán học người Mỹ - cha đẻ của lý thuyết thông tin. Claude Shannon đã đặt nền móng cho khái niệm kỹ thuật số nhị phân dựa trên việc áp dụng hai giá trị logic Boolean cho các mạch điện tử.

Nhờ vào khái niệm Data, các chuyên gia đã ứng dụng kỹ thuật số nhị phân để làm nền tảng cho CPU , bộ nhớ bán dẫn và ổ đĩa và nhiều thiết bị trong máy tính.

Ngay từ sớm, tầm quan trọng của Data trong máy tính đã trở nên rõ ràng bởi sự phổ biến của các thuật ngữ “xử lý dữ liệu” và “xử lý dữ liệu điện tử”, mà thường biết đến với tên gọi công nghệ thông tin. Trong việc quản lý phần mềm máy tính doanh nghiệp đã xuất hiện sự chuyên môn hóa và phát triển dữ liệu công ty.

IV. Tầm quan trọng của Data đối với doanh nghiệp

1. Cập nhật thường xuyên

Data cung cấp năng lượng cho các chiến lược marketing của mọi công ty. Việc phân tích data giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn thế nào, người dùng trên mạng xã hội thích nội dung nào, kênh nào mang lại lợi tức đầu tư tốt nhất.

Nếu doanh nghiệp có cơ sở dữ liệu đầy đủ các thông tin về khách hàng thì có thể sử dụng để tạo chiến dịch quảng cáo nhắm đúng mục tiêu dựa trên data về vị trí, độ tuổi, sở thích, đảm bảo chiến dịch đem lại hiệu quả tối ưu.

Data cung cấp thông tin khách hàng thường xuyên cho doanh nghiệp

2. Định hướng quyết định cho doanh nghiệp

Các doanh nghiệp thường thu thập data về người dùng như: Giới tính, độ tuổi, thói quen, nơi ở…để tạo thành cơ sở dữ liệu về người tiêu dùng. Nếu biết cách khai thác thông tin thì tất cả dữ liệu đó đầy tiềm năng để phát triển doanh nghiệp. Từ việc khai thác dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định về:

- Tìm khách hàng mới.

- Làm gì để giữ chân khách hàng.

- Cải thiện dịch vụ khách hàng.

- Quản lý tốt các chiến dịch marketing hiệu quả hơn

- Theo dõi tương tác trên các phương tiện truyền thông xã hội.

- Dự đoán xu hướng bán hàng.

3. Cải thiện quản lý tài chính

Data cho phép các công ty cải thiện quản lý tài chính, từ đó tăng lợi nhuận. Từ các dữ liệu về tài chính có thể thấy ngân sách công ty đang phân bổ thế nào, chi tiêu có hợp lý không… Từ đó có thể đánh giá những yếu tố nào tác động đến doanh thu, chi phí… Dữ liệu giúp doanh nghiệp phân bổ nguồn tài chính hiệu quả và có cơ hội phát triển trong tương lai.

4. Cải thiện hoạt động nội bộ

Data phù hợp giúp cho việc theo dõi hiệu suất của công ty so với mục tiêu đã đề ra trở nên đơn giản hơn. Việc phân tích và cấu trúc data giúp tối ưu hóa các lĩnh vực không được quản lý (ví dụ như kế hoạch hậu cần, chuỗi cung ứng ảnh hưởng đến lợi nhuận), giúp sắp xếp hợp lý các hoạt động, giảm thiểu rủi ro, sự cố.

5. Các loại Data quan trọng đối với doanh nghiệp

Dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp giải quyết nhiều thách thức, điều cốt yếu là dữ liệu phải phù hợp và phải biết cách khai thác.

Các doanh nghiệp thương mại điện tử thường thu thập data phân tích khách hàng, phương tiện truy cập, trang web giới thiệu, phân tích tiếp thị kỹ thuật số, số liệu bán hàng và tiếp thị trực tuyến….

Các doanh nghiệp thu thập data phục vụ cho hoạt động kinh doanh

Các công ty về dịch vụ chăm sóc sức khỏe thường cập nhật data về hồ sơ y tế, hệ thống thông tin bệnh viện báo cáo phòng thí nghiệm và nghiên cứu và phát triển.

Các cơ quan chính phủ thường sử dụng data về thống kê tội phạm, thông tin dân số, xu hướng việc làm, chỉ số kinh tế, hiện trạng môi trường.

Các cơ sở giáo dục chủ yếu sử dụng các thước đo để đánh giá giáo dục, quản lý tuyển sinh hoặc an toàn học đường.

Ngày nay, dữ liệu là một trong những yếu tố cơ bản để phát triển, điều hành và quản lý doanh nghiệp. Nhà quản lý doanh nghiệp không biết cách xử lý dữ liệu thì chắc chắn sẽ gặp nguy cơ bị đào thải.

V. Các thuật ngữ liên quan tới Data

Wipe Data là gì?

Đây là thao tác xóa bỏ vĩnh viễn toàn bộ dữ liệu lưu trên ổ cứng của thiết bị, kể cả các dữ liệu ẩn hay dữ liệu trong Thùng rác. Vì vậy, trước khi thực hiện tác vụ này, bạn cần kiểm tra và cân nhắc kỹ.

Master Data là gì?

Master Data là dữ liệu có giá trị, là phần cốt lõi của hệ thống dữ liệu, bao gồm thông tin tài chính, danh sách khách hàng, đơn hàng, quy trình sản xuất, báo cáo lợi nhuận... Các doanh nghiệp thường sử dụng Master Data vào quy trình vận hành và quản lý.

Panel Data là gì?

Panel Data là số liệu hỗn hợp hay dữ liệu bảng. Đây là thuật ngữ dành cho cơ sở dữ liệu nhiều chiều, kết hợp chéo dữ liệu thời gian, bao gồm thông tin về các đối tượng giống nhau trong nhiều thời điểm.

Ví dụ, Data về cá nhân, tổ chức, trường học, bệnh viện, thành phố, quốc gia trong giai đoạn từ 2015 - 2020.

Data Acquisition - Thu thập dữ liệu

Đây là quá trình lấy tín hiệu đo lường và chuyển đổi các mẫu kết quả thành các giá trị số.

Database - Cơ sở dữ liệu

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

Data Block - Khối dữ liệu

Data Block là cấp độ lưu trữ logic nhỏ nhất trong Oracle Database.

Panel Data là số liệu hỗn hợp thu thập trong nhiều thời điểm

Ai cần sử dụng dữ liệu Data?

Công nghệ thông tin ngày càng phát triển đã làm tăng số lượng dữ liệu mà các công ty cần thu thập, quản lý và phân tích. Việc kết hợp các data để phân tích sẽ tạo ra tiềm năng cho tất cả các ngành, theo quy mô và lĩnh vực khác nhau.

Do đó, hầu hết các công ty, doanh nghiệp đều tập trung ứng dụng phân tích Data nhằm cải thiện chất lượng, nâng cao hiệu suất, giảm thiểu lãng phí trong quy trình kinh doanh.

VI. Ứng dụng của Data trong doanh nghiệp hiện nay

1. Quản lý nhân sự

Data có vai trò quan trọng trong việc tối ưu quy trình quản lý nhân sự. Để quản trị nguồn nhân lực hiệu quả, người lãnh đạo phải nắm bắt rất nhiều thông tin như hồ sơ cơ bản, năng lực, phúc lợi, vị trí và các chính sách liên quan.

Data cho phép nhà quản trị tiếp cận sâu sắc hơn với các ứng viên mà vẫn đảm bảo hệ thống quản lý khoa học, rõ ràng. Người quản lý có thể dựa vào đó tìm kiếm nhân tài và quản lý đội ngũ hiện tại, phân bổ nguồn lực tốt hơn, giao việc phù hợp.

2. Hiểu rõ khách hàng và đối thủ

Trước đây khi công nghệ thông tin chưa phát triển, việc nghiên cứu đối thủ và khách hàng bằng hình thức khảo sát truyền thống rất khó khăn và tốn kém. Giờ đây, dữ liệu Data do máy tính thu thập được đã biến điều này trở nên tự động, nhanh chóng và tiết kiệm.

Để hiểu khách hàng, doanh nghiệp có thể truy cập các website, mạng xã hội để quan sát thói quen, xu hướng quan tâm của họ, từ đó xây dựng phương án cải thiện sản phẩm và dịch vụ phù hợp, làm khách hàng hài lòng, tăng lòng trung thành.

Để hiểu rõ đối thủ cạnh tranh, cần tìm hiểu đặc điểm, thế mạnh và so sánh vị thế chung trên thị trường. Mặt khác, phân tích data khách hàng để xác định được đâu là đối thủ trực tiếp và cách họ thu hút người mua như thế nào, từ đó ban lãnh đạo có thể quyết định cách thức hoạt động cạnh tranh của thương hiệu.

3. Nắm bắt xu hướng

Dữ liệu Data về hành vi mua sắm, các tương tác trên mạng xã hội và phương tiện truyền thông, quá trình tiếp cận, mua sản phẩm… giúp nắm bắt xu hướng thịnh hành để doanh nghiệp phát triển sản phẩm theo đúng nhu cầu, sở thích, vị trí của khách. Thậm chí, từ phân tích daraa, doanh nghiệp sẽ có những dự báo về tương lai.

4. Cá nhân hóa tiếp thị

Tiếp thị là công đoạn quyết định doanh nghiệp thành công hay thất bại trong quá trình phát triển. Việc cá nhân hóa tiếp thị là một trong những nhiệm vụ quan trọng để đi đến thành công. Các doanh nghiệp nên tận dụng Data để tạo nên các chiến dịch tiếp thị nhắm đúng mục tiêu cụ thể và chính xác, tăng tỷ lệ chuyển đổi mua hàng, đem lại doanh số cao.

5. Quản lý công việc hiệu quả

Dữ liệu trong doanh nghiệp có thể là tài liệu nội bộ, bí mật kinh doanh, báo cáo tài chính, báo cáo kinh doanh… Việc trao đổi các data quan trọng này một cách hợp lý, có phân quyền sẽ giúp công việc diễn ra trôi chảy hơn.

Nhà quản lý không phải mất thời gian tổng hợp và chia sẻ thông tin đến từng nhân viên mà vẫn tạo nên sự phối hợp nhịp nhàng giữa các phòng ban, đội nhóm, cá nhân. Việc tập trung quản lý dữ liệu theo quy chuẩn sẽ giúp nhà quản lý tối ưu công việc, nâng cao hiệu suất để đạt mục tiêu chung.

Hy vọng những thông tin trên từ Vega Fintech có thể giúp bạn hiểu rõ về khái niệm Data là gì và những ứng dụng quan trọng, thiết thực của Data trong thực tế.