Author: Châu

Dữ Liệu (Data) Là Gì?

Dữ liệu (data) đề cập đến các sự kiện và số liệu thô mà từ đó bạn có thể trích xuất được các thông tin hữu ích. Nó là một tập hợp các giá trị rời rạc hoặc liên tục nhằm mô tả số lượng, chất lượng, sự kiện, số liệu thống kê,.... Dữ liệu có thể biểu thị các ý tưởng trừu tượng hoặc các phép đo cụ thể và thường được biểu diễn dưới dạng số hoặc ký tự có thể được xử lý thêm.

Dữ liệu có thể được thu thập bằng cách sử dụng các kỹ thuật như đo lường, quan sát, truy vấn hoặc phân tích và thường được tổ chức thành các cấu trúc như bảng cung cấp thêm ngữ cảnh và ý nghĩa. Dữ liệu có thể được sử dụng làm biến số trong quá trình tính toán và thường được sử dụng trong nghiên cứu khoa học, kinh tế và hầu như trong mọi hình thức hoạt động tổ chức khác của con người.

Sự Khác Biệt Giữa Dữ Liệu (Data) Và Thông Tin (Information)

Trong công việc và cuộc sống, chúng ta thường hay lẫn lộn giữa hai thuật ngữ là Dữ liệu và Thông tin. Thực tế, dữ liệu và thông tin là những khái niệm có liên quan chặt chẽ với nhau nhưng bản chất của chúng có những yếu tố phân biệt khác nhau.

Dữ liệu đề cập đến các sự kiện, số liệu, ký hiệu và ký tự thô, chưa được tổ chức và chưa được xử lý, trong khi thông tin là kết quả của việc tổ chức, cấu trúc và xử lý dữ liệu trong bối cảnh có ý nghĩa để cung cấp kiến thức và hiểu biết.

Dưới đây là những khác biệt chính giữa dữ liệu và thông tin:

1. Về mặt tổ chức: Dữ liệu không được tổ chức và chưa được tinh chỉnh, trong khi thông tin được sắp xếp và trình bày trong bối cảnh có ý nghĩa
2. Về mặt Ý nghĩa: Dữ liệu là một đơn vị riêng lẻ không mang bất kỳ ý nghĩa cụ thể nào, trong khi thông tin là một nhóm dữ liệu truyền tải một ý nghĩa cụ thể và cung cấp bối cảnh.
3. Về mặt Phụ thuộc: Dữ liệu không phụ thuộc vào thông tin, còn thông tin phụ thuộc vào dữ liệu để có thể cho ra một tập thông tin có ý nghĩa mà người dùng có thể dựa vào đó để đưa ra các quyết định phù hợp.
4. Tầm quan trọng: Chỉ dữ liệu thôi thì không đủ để ra quyết định, trong khi thông tin lại đủ để ra quyết định. Tuy nhiên, nếu không có dữ liệu là đầu vào, thì cũng không thể sinh ra một tập thông tin hữu ích.
5. Cách Đo lường: Dữ liệu được đo bằng bit và byte, trong khi thông tin được đo bằng các đơn vị có ý nghĩa như thời gian, số lượng, v.v.

Ví dụ về dữ liệu bao gồm bài tập về nhà và điểm kiểm tra của từng học sinh, số điện thoại của một người và các số thô như 5551237798. Dựa vào các dữ liệu trên, bạn sẽ khó hình dung được tình hình học tập của các học sinh trong lớp, hay số điện thoại của một người thì sẽ khó biết được hành vi của người đó như thế nào.

Ngược lại, các ví dụ về thông tin bao gồm điểm trung bình của học sinh cho mỗi lớp, danh sách kết quả tìm kiếm bao gồm nhiều loại mèo video trên internet và kiến thức rằng táo cung cấp các loại vitamin, khoáng chất và chất xơ khác nhau giúp chúng ta khỏe mạnh. Dựa vào các thông tin nêu trên, bạn có thể dễ dàng đoán biết được tình hình học tập của lớp học, từ đó đưa ra các quyết định tiếp theo để cải thiện điểm số.

Tóm lại, dữ liệu có thể được coi là tiền đề để tổng hợp và tạo ra các tập thông tin hữu ích cho người dùng, giúp họ đưa ra các quyết định mang tính logic và có cơ sở hơn.

Từ dữ liệu đến thông tin và kiến thức

Quá trình chuyển hóa dữ liệu trong đời sống thường sẽ đi theo con đường sau:

Kiến thức là dữ liệu đã được chuyển hóa thành thông tin, kết hợp với kinh nghiệm, trải nghiệm của con người để hình thành nên. Kiến thức là cái lưu trữ lại cuối cùng, và cũng là thứ được loài người sử dụng để phát triển tiếp, bất kể là trong cuộc sống hay trong kinh doanh.

Khi bạn chạy quảng cáo, bạn có dữ liệu từ Facebook Ads, Google Ads, TikTok Ads trả về cho bạn biết số lược tiếp cận là bao nhiêu, và số lượt click vào quảng cáo là bao nhiêu. Nhưng nếu chỉ con số này thì không thể đánh giá hiệu quả quảng cáo tốt hay không, mà phải dựa thêm vào ngành hàng của bạn là gì, mục tiêu của bạn khi chạy ads ra sao, từ đó mới ra được thông tin là chạy ads có tốt hay không. Một người làm đủ lâu trong ngành sẽ dần dần hình thành nên kiến thức trong lĩnh vực quảng cáo trực tuyến.

Những Loại Dữ Liệu Chính

Dữ liệu có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau dựa trên đặc điểm của chúng và phương pháp được sử dụng để phân tích chúng. Dưới đây là hai loại dữ liệu chính:

1. Dữ liệu định tính (Qualitative Data): Loại dữ liệu này không phải là số và thể hiện các danh mục hoặc khái niệm. Một số ví dụ về dữ liệu định tính:
   • Phỏng vấn: Thông tin chuyên sâu về trải nghiệm, quan điểm và ý kiến của người tham gia, thường bao gồm các câu chuyện, câu chuyện và giai thoại cá nhân.
   • Nhóm tập trung: Các cuộc thảo luận nhóm cung cấp cái nhìn sâu sắc về động lực của nhóm, tương tác xã hội và ý kiến tập thể.
   • Quan sát: Chứng kiến trực tiếp và ghi lại các hiện tượng xã hội khi chúng diễn ra trong thời gian thực, thường được ghi lại dưới dạng ghi chú hiện trường.
   • Tài liệu: Tài liệu bằng văn bản hoặc in truyền tải ý nghĩa thông qua văn bản, chẳng hạn như tài liệu cá nhân, hồ sơ tổ chức và thông tin liên lạc kỹ thuật số.
   • Tài liệu trực quan: Hình ảnh, ảnh chụp hoặc bản ghi video ghi lại các tín hiệu thị giác, môi trường và hành động.
   • Bản ghi âm: Tệp âm thanh ghi lại ngôn ngữ nói, âm sắc, khoảng dừng và các tín hiệu âm thanh khác trong các cuộc phỏng vấn hoặc thảo luận.
2. Dữ liệu định lượng (Quantitative Data): Loại dữ liệu này là số và có thể được xử lý bằng các phương pháp thống kê. Một số ví dụ về dữ liệu định lượng:
   • Đếm: Số học sinh trong một lớp, số ô tô trong bãi đậu xe hoặc số người tham dự một sự kiện, số lượng đơn hàng trong 1 ngày của 1 cửa hàng.
   • Số đo: Chiều cao, cân nặng, nhiệt độ, khoảng cách hoặc thời gian. Ví dụ: chiều cao của một tòa nhà, trọng lượng của một vật thể, nhiệt độ bên ngoài, khoảng cách giữa hai thành phố hoặc thời gian cần thiết để hoàn thành một nhiệm vụ.
   • Giá cả: Giá thành sản phẩm, giá cổ phiếu hoặc số tiền chi cho một dự án.

Để đưa được quyết định đúng đắn có lợi cho tổ chức của bạn, bạn nên cân nhắc sử dụng cả hai loại dữ liệu định lượng và định tính nhằm có được một bức tranh tổng quát và chi tiết.