Data là gì? Vai trò, ứng dụng và cách khai thác data hiệu quả để tăng trưởng

Dù quy mô doanh nghiệp của bạn là lớn hay nhỏ, data luôn đóng vai trò then chốt trong quá trình phát triển và định hướng thành công. Đặc biệt, trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghệ số đang bùng nổ mạnh mẽ, data được xem như một nguồn tài nguyên vô giá không thể thiếu. Vậy data là gì? Dữ liệu đóng vai trò như thế nào đối với doanh nghiệp? Khai thác data như thế nào để doanh nghiệp tăng trưởng bền vững? Hãy cùng MISA AMIS tìm hiểu câu trả lời thông qua bài viết.

[Tặng bạn ấn phẩm] MISA Collection 01: Xây dựng hệ thống báo cáo quản trị – Đọc đúng, quyết đúng

1. Data là gì?

Data là gì? Data trong tiếng việt được hiểu là dữ liệu. Nó là một tập hợp thông tin bao gồm số, từ ngữ hoặc hình ảnh và được chia thành dữ liệu thô và dữ liệu đã qua xử lý.

Data thường xuất hiện trong quản lý kinh doanh như dữ liệu bán hàng, thu nhập, lợi nhuận, giá cổ phiếu,… Hay có thể là trong việc nghiên cứu xã hội như tỷ lệ phạm pháp, tỷ lệ thất nghiệp, tỷ lệ biết chữ.

Như vậy, dữ liệu được đo lường, thu thập, báo cáo, phân tích và sử dụng để tạo trực quan hóa dữ liệu qua đồ thị, bảng và hình ảnh. Hiện nay, dữ liệu cũng được đề cập đến như một khái niệm chung về thông tin hoặc kiến ​​thức được biểu diễn hoặc mã hóa ở định dạng kỹ thuật số. Nó vẫn là các con số, chữ cái, hình ảnh, ký hiệu,… do con người xử lý đưa vào lưu trữ sử dụng trên nền tảng Internet.

2. Phân loại Data

Dữ liệu có thể được phân loại theo nhiều tiêu chí khác nhau, trong đó phân loại theo cấu trúc và nguồn gốc là hai hình thức phổ biến.

2.1. Phân loại dữ liệu theo cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu được tổ chức và lưu trữ theo một mô hình cụ thể, dễ dàng truy vấn, tìm kiếm và phân tích. Dữ liệu này thường được tổ chức trong các bảng hoặc các hệ thống có các cột và hàng rõ ràng. Nhờ vào cấu trúc rõ ràng, dữ liệu có cấu trúc có thể được xử lý và truy vấn một cách hiệu quả thông qua các công cụ, phần mềm hoặc bảng tính.

Đặc điểm của dữ liệu có cấu trúc bao gồm:

• Dữ liệu được tổ chức theo các cột và hàng (tương tự như bảng trong cơ sở dữ liệu).

• Các trường dữ liệu có kiểu dữ liệu xác định (ví dụ: số, ngày tháng, văn bản).

• Dễ dàng truy vấn, tìm kiếm và phân tích thông qua các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu (ví dụ: SQL).

• Thường được lưu trữ trong các hệ thống như SQL, Excel, Google Sheets, và các cơ sở dữ liệu quan hệ khác.

Tặng bạn: 10 biểu mẫu & dashboard giúp CEO kiểm soát quy trình và hiệu suất làm việc tổng thể

Dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu không có một mô hình tổ chức cố định, không tuân theo các quy tắc hoặc cấu trúc cụ thể như dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu này thường không được tổ chức thành các cột và hàng rõ ràng, vì vậy việc lưu trữ, truy xuất và phân tích dữ liệu phi cấu trúc gặp phải nhiều thách thức hơn.

Nó thường có dạng văn bản tự do hoặc các định dạng đa phương tiện như hình ảnh, video, âm thanh, email, hay bài đăng trên mạng xã hội.

Đặc điểm của dữ liệu phi cấu trúc:

• Không có cấu trúc cố định và khó phân loại theo các trường dữ liệu chuẩn.
• Thường có định dạng văn bản tự do, hình ảnh, video, hoặc các tệp âm thanh.
• Khó khăn trong việc tìm kiếm, phân tích và xử lý thông qua các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống.
• Thường yêu cầu các công cụ phân tích tiên tiến hơn, như khai thác dữ liệu (data mining), học máy (machine learning), hoặc trí tuệ nhân tạo (AI) để trích xuất thông tin.

Dữ liệu bán cấu trúc

Đây là loại dữ liệu kết hợp giữa các yếu tố có cấu trúc và không có cấu trúc. Dữ liệu này có một phần tổ chức rõ ràng, nhưng không tuân theo một mô hình dữ liệu hoàn chỉnh như dữ liệu có cấu trúc. Dữ liệu bán cấu trúc thường chứa các thành phần có cấu trúc như thẻ (tags), tên trường (fields) hoặc định danh (identifiers), nhưng không tuân theo một hệ thống chuẩn hóa hay mô hình dữ liệu cố định.

Đặc điểm của dữ liệu bán cấu trúc:

• Có cấu trúc một phần, với các trường dữ liệu hoặc thẻ đánh dấu, nhưng không hoàn toàn cố định.
• Dễ dàng mở rộng và linh hoạt trong việc thay đổi hoặc thêm mới các thành phần.
• Không giống như dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc không yêu cầu một cơ sở dữ liệu quan hệ để lưu trữ.
• Phổ biến trong các định dạng tệp như JSON, XML, CSV, và các tập tin log hệ thống.

Xem ngay: Top 8 phần mềm quản lý dữ liệu tốt nhất dành cho doanh nghiệp

2.2. Phân loại dữ liệu theo nguồn gốc

• Dữ liệu nguồn mở (Open data): Dữ liệu nguồn mở là dữ liệu bất kỳ cá nhân hoặc tổ chức nào cũng có quyền truy cập, sử dụng và chia sẻ. Đây thường là loại dữ liệu được cung cấp bởi các cơ quan chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận hoặc cộng đồng nghiên cứu. 
• Dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise data): Là thông tin do tổ chức tạo ra và quản lý, bao gồm thông tin về hoạt động kinh doanh, dữ liệu khách hàng, chiến lược phát triển, thông tin sản phẩm và dịch vụ. Dữ liệu doanh nghiệp được lưu trữ trong các hệ thống cơ sở dữ liệu chuyên biệt như CRM, HRM, ERP hoặc các nền tảng quản lý dữ liệu doanh nghiệp khác.
• Dữ liệu người dùng (User-generated data): Là những thông tin được tạo ra và chia sẻ bởi người dùng cuối, có thể bao gồm thông tin cá nhân, bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, bình luận bằng hình ảnh, video,… Dữ liệu này thường được ứng dụng trong hoạt động phân tích hành vi người dùng, cá nhân hóa trải nghiệm và xây dựng hành trình khách hàng.
• Dữ liệu nghiên cứu (Research data): Dữ liệu nghiên cứu là dạng dữ liệu được thu thập và ứng dụng trong quá trình nghiên cứu khoa học và công nghệ. Chúng bao gồm dữ liệu từ các thí nghiệm, khảo sát, bài phân tích chuyên môn, tài liệu nghiên cứu và các nguồn thông tin có giá trị từ các nhà nghiên cứu đi trước.

3. Phương thức lưu trữ và xử lý data là gì?

3.1. Phương pháp lưu trữ dữ liệu

Phương pháp lưu trữ dữ liệu là các cách thức và công nghệ được sử dụng để lưu trữ và quản lý dữ liệu. Dưới đây là các phương pháp phổ biến:

• Lưu trữ tại chỗ: Đây là phương pháp lưu trữ dữ liệu truyền thống bằng cách sử dụng các máy chủ do chính doanh nghiệp sở hữu. Doanh nghiệp sẽ có toàn quyền kiểm soát việc bảo mật dữ liệu, việc truy cập diễn ra nhanh chóng và ổn định hơn. Tuy nhiên, phương pháp này khá tốn kém chi phí vì cần đầu tư vào phần cứng, phần mềm và nhân lực.
• Thuê vị trí lưu trữ data: Giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp không có đủ ngân sách để đầu tư hệ thống lưu trữ dữ liệu tại chỗ. Với phương pháp này, doanh nghiệp được đảm bảo quyền kiểm soát toàn diện đối với dữ liệu, đồng thời có khả năng điều chỉnh dung lượng lưu trữ theo nhu cầu. Các trung tâm dữ liệu được trang bị hệ thống bảo mật tiên tiến sẽ đảm bảo dữ liệu doanh nghiệp luôn được bảo vệ ở mức độ cao nhất.
• Dùng Public Cloud: Nhờ khả năng mở rộng linh hoạt, Public Cloud hỗ trợ doanh nghiệp dễ dàng bổ sung thêm dung lượng lưu trữ hoặc tài nguyên tính toán khi nhu cầu gia tăng. 
• Dùng Private Cloud: Private Cloud là giải pháp lưu trữ tối ưu cho các dữ liệu mật, cần được bảo vệ với các tiêu chuẩn nghiêm ngặt. Đặc biệt, khi được tích hợp với các giao thức mã hóa và bảo mật tiên tiến, Private Cloud càng củng cố vững chắc khả năng bảo vệ thông tin, mang lại sự an tâm tuyệt đối cho doanh nghiệp khi lưu trữ các dữ liệu quan trọng và nhạy cảm.

Xem thêm: Báo cáo quản trị là gì? Quy trình 4 bước xây dựng báo cáo quản trị

3.2. Phương pháp xử lý data trong doanh nghiệp

• Data Processing: là quá trình chuyển hóa dữ liệu thô thành thông tin có giá trị chiến lược thông qua các bước thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và biến đổi. Quy trình này đóng vai trò then chốt trong việc khai thác tiềm năng của dữ liệu, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên thông tin chính xác. 
• Data Pipeline: là hệ thống kiến trúc tiên tiến được thiết kế để tự động hóa toàn bộ hành trình của dữ liệu – từ thu thập, xử lý, chuyển đổi đến vận chuyển. Thông qua việc tự động hóa các quy trình, đường ống dữ liệu đảm bảo tính nhất quán, độ tin cậy và hiệu suất cao trong việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

4. Phương pháp phân tích dữ liệu

Phân tích định tính (Qualitative Analysis) và phân tích định lượng (Quantitative Analysis) là hai phương pháp phân tích dữ liệu chính, mỗi phương pháp có những đặc điểm và ứng dụng khác nhau.

4.1. Phân tích định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng được triển khai nhằm kiểm chứng thông tin định danh một cách khách quan và chính xác. Để đảm bảo hiệu quả của phương pháp này, cần thực hiện ba quy trình tiền xử lý dữ liệu quan trọng:

• Xác thực dữ liệu
• Chỉnh sửa dữ liệu
• Mã hóa dữ liệu

Đặc điểm nổi bật của phương pháp định lượng là khả năng biểu đạt thông tin dưới dạng các giá trị số học và thống kê cụ thể, tạo điều kiện cho việc đo lường và so sánh khách quan. Tuy nhiên, phương pháp này thường không đi sâu vào giải thích nguyên nhân đằng sau những con số. Chính vì vậy, vai trò của các chuyên gia dữ liệu trở nên vô cùng quan trọng trong việc diễn giải và đưa ra các nhận định chuyên môn dựa trên kết quả thống kê. 

4.2. Phân tích định tính

Phương pháp nghiên cứu định tính tập trung vào việc khai thác các dữ liệu phi cấu trúc như ngôn ngữ, mô tả, hình ảnh và đồ vật. Trong đó, phân tích dựa trên từ ngữ chiếm ưu thế vượt trội trong các nghiên cứu, cho phép các nhà phân tích nắm bắt được chiều sâu của thông tin mà các phương pháp định lượng khó có thể tiếp cận. 

Quá trình này thường đòi hỏi sự tham gia trực tiếp của con người, với những kỹ thuật phân tích thủ công tỉ mỉ, đảm bảo khả năng diễn giải và hiểu biết toàn diện về dữ liệu.

5. Vai trò quan trọng của data đối với doanh nghiệp 

Những gì không đo lường được sẽ không cải tiến được. Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và khả năng thu thập thông tin ngày càng phong phú, dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng thị trường mà còn tối ưu hóa các hoạt động nội bộ, tăng cường khả năng cạnh tranh và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

• Ra quyết định chính xác: Dữ liệu cung cấp thông tin khách quan, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và kịp thời, thay vì dựa vào cảm tính.
• Tối ưu hóa quy trình: Dữ liệu phân tích giúp doanh nghiệp cải thiện các quy trình nội bộ, tối ưu hóa nguồn lực, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả công việc.
• Tăng cường khả năng cạnh tranh: Phân tích dữ liệu thị trường giúp doanh nghiệp nắm bắt xu hướng mới, tìm ra cơ hội và điều chỉnh chiến lược cạnh tranh.
• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu giúp hiểu rõ nhu cầu, sở thích của khách hàng, từ đó phát triển các sản phẩm, dịch vụ và chiến lược marketing được cá nhân hóa, nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành.
• Dự báo và lập kế hoạch phát triển: Dữ liệu cho phép doanh nghiệp dự báo xu hướng trong ngành và lập kế hoạch dài hạn, từ đó chuẩn bị tốt cho các thách thức và cơ hội trong tương lai.
• Hỗ trợ tăng trưởng: Dữ liệu giúp doanh nghiệp xác định các cơ hội mở rộng, tìm kiếm thị trường tiềm năng và xây dựng các chiến lược tăng trưởng phù hợp.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu và phản hồi của khách hàng, từ đó cải thiện dịch vụ, tăng cường mối quan hệ và giữ chân khách hàng lâu dài.

[Tải miễn phí ấn phẩm] Con đường quản trị 01: Khi dữ liệu chính xác, liên thông và kịp thời tạo ra những quyết định “trúng”

6. Ứng dụng của Data trong doanh nghiệp

Mọi hoạt động của doanh nghiệp đều sinh ra dữ liệu. Chính vì vậy, dữ liệu trở thành tài nguyên vô giá, góp phần tạo ra lợi thế cạnh tranh và thúc đẩy sự phát triển bền vững cho doanh nghiệp nếu được ứng dụng một cách hiệu quả.

• Phân tích hành vi khách hàng: Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa sản phẩm, dịch vụ và triển khai các chiến lược marketing hiệu quả, tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Dữ liệu giúp dự báo nhu cầu sản phẩm, kiểm soát tồn kho và tối ưu hóa quy trình vận chuyển. Điều này giúp giảm chi phí, tránh tình trạng thiếu hụt hàng hóa và nâng cao hiệu quả trong việc cung cấp sản phẩm cho khách hàng.
• Quản lý tài chính và kế toán: Dữ liệu tài chính giúp doanh nghiệp theo dõi thu chi, kiểm soát dòng tiền, đánh giá hiệu quả đầu tư và tối ưu hóa chiến lược tài chính. Doanh nghiệp có thể dễ dàng đưa ra các quyết định về chi tiêu, đầu tư và tiết kiệm.
• Dự báo và lập kế hoạch chiến lược: Dữ liệu giúp dự báo các xu hướng thị trường, nhu cầu sản phẩm và các yếu tố tác động đến doanh thu trong tương lai. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch dài hạn và chuẩn bị tốt cho các cơ hội và thách thức sắp tới.
• Quản lý nhân sự: Dữ liệu giúp theo dõi hiệu suất làm việc của nhân viên, đánh giá năng lực và phát triển các chiến lược tuyển dụng, đào tạo. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa nguồn nhân lực mà còn tạo ra môi trường làm việc năng động và hiệu quả hơn.
• Phát triển sản phẩm và dịch vụ: Dữ liệu hỗ trợ doanh nghiệp nghiên cứu nhu cầu thị trường và phản hồi từ khách hàng, từ đó cải tiến sản phẩm, dịch vụ hoặc tạo ra các sản phẩm mới đáp ứng đúng mong muốn của người tiêu dùng.

7. Phần mềm hỗ trợ doanh nghiệp hợp nhất và quản lý dữ liệu tập trung

Với một lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra từ các hoạt động, cộng với việc mỗi bộ phận làm việc trên một nền tảng khác nhau, doanh nghiệp gặp vô vàn thách thức khi làm việc với dữ liệu từ chất lượng dữ liệu kém, chồng chéo, khó tổng hợp, bảo mật kém cho đến nhân lực chuyên môn, thiếu hệ thống để quản lý,…

Thấu hiểu vai trò quan trọng và những khó khăn doanh nghiệp đang gặp phải khi quản lý dữ liệu, nền tảng quản trị doanh nghiệp hợp nhất MISA AMIS được xây dựng dựa trên nguyên lý tập trung hóa dữ liệu.

Với MISA AMIS, doanh nghiệp có thể dễ dàng tích hợp và đồng bộ dữ liệu từ nhiều bộ phận khác nhau như Tài chính, Nhân sự, Sản xuất, Bán hàng, Dự án,… giúp cải thiện hiệu quả quản lý, nâng cao khả năng ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

Dùng thử miễn phí

• Tập trung toàn bộ dữ liệu vận hành của doanh nghiệp: MISA AMIS tích hợp tất cả dữ liệu từ các bộ phận như Tài chính, Nhân sự, Bán hàng, Sản xuất,… trên một nền tảng duy nhất. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng truy cập và quản lý dữ liệu đồng nhất, tránh tình trạng dữ liệu bị phân tán, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian.
• Liên thông dữ liệu: MISA AMIS cho phép liên thông dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau trong doanh nghiệp, đảm bảo rằng mọi thông tin được đồng bộ và luôn cập nhật, từ đó tránh tình trạng dữ liệu bị phân tán, không đồng nhất.
• Hệ thống báo cáo được tự động cập nhật theo thời gian thực: Hệ thống báo cáo quản trị tổng hợp mọi dữ liệu vận hành của doanh nghiệp, ban lãnh đạo dễ dàng theo dõi mọi tình hình vận hành tại một dashboard.
• Bảo mật và tuân thủ pháp lý: Hệ thống được xây dựng với các tính năng bảo mật tiên tiến, giúp doanh nghiệp đảm bảo dữ liệu luôn an toàn và tuân thủ các quy định pháp lý liên quan đến bảo vệ thông tin cá nhân và bảo mật dữ liệu.
• Tích hợp với các phần mềm khác: MISA AMIS có khả năng tích hợp với nhiều phần mềm và hệ thống khác nhau, giúp doanh nghiệp dễ dàng kết nối và trao đổi dữ liệu giữa các công cụ hiện có mà không gặp khó khăn trong việc chuyển đổi dữ liệu.

Dùng thử miễn phí

Hơn 250.000+ doanh nghiệp trong đó có Tập đoàn Austdoor, Công ty cổ phần Sách Alpha, Công ty Cổ phần LANDCO, Công ty Cổ Phần Viglacera Hạ Long, Công ty TNHH Sản xuất Xây dựng Thương mại Đại Á Châu, CTCP Dược phẩm Mediplantex,… và nhiều doanh nghiệp khác đã lựa chọn phần mềm quản lý doanh nghiệp MISA AMIS để tối ưu toàn bộ hoạt động vận hành, nâng cao hiệu quả hoạt động.

Dùng thử và khám phá sức mạnh phần mềm MISA AMIS được phát triển bởi MISA JSC với 30 năm kinh nghiệm tại đây:

Tạm kết

Nhìn chung, bất kỳ tổ chức, doanh nghiệp nào cũng cần tìm hiểu khái niệm data là gì và các ứng dụng thực tế của nó. Việc làm chủ dữ liệu Data sẽ đem đến cơ hội thành công vượt bậc trong môi trường kinh doanh cạnh tranh gay gắt hiện nay.

Hy vọng bài viết trên đã cung cấp cho bạn những thông tin cần thiết về dữ liệu trong doanh nghiệp. Hãy tiếp tục theo dõi các bài viết mới nhất của MISA AMIS để trang bị thêm nhiều kiến thức về quản lý điều hành chuyên sâu nhất!