Data là gì? Vai trò, ứng dụng của Data trong doanh nghiệp
Khái niệm Data đã trở nên vô cùng quen thuộc trong những năm gần đây, trở thành chìa khóa trong chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp. Vậy Data là gì? Phân tích và sử dụng Data thế nào để hiệu quả? Hãy cùng 1C Việt Nam tìm hiểu tất tần tật thông tin về Data trong bài viết dưới đây nhé!
1. Data là gì?
Data (dữ liệu) là tập hợp các thông tin bao gồm từ ngữ, số, hình ảnh hoặc định dạng thông tin khác. Data thường được thu thập và xử lý để tạo ra các thông tin hữu ích phục vụ cho mục đích ra quyết định dựa trên đồ thị, bảng biểu,… trực quan.
Data được chia thành 2 dạng cơ bản:
- Raw Data (dữ liệu thô): Dữ liệu thô là các thông tin ban đầu chưa qua quá trình xử lý, lọc hoặc phân tách thành dữ liệu có giá trị.
- Processed Data (Dữ liệu đã qua xử lý): Là dữ liệu đã được tính toán để tạo để xuất các thông tin có giá trị thông qua bảng, đồ thị, hình ảnh trực quan,...
Dữ liệu xuất hiện trong hầu hết các khâu của quy trình làm việc trong doanh nghiệp. Vì vậy mỗi bộ phận lại có kho Data với đặc trưng riêng:
- Bộ phận Marketing: Xử lý Data về khách hàng, thị trường và doanh số bán hàng.
- Bộ phần tài chính kế toán: Sử dụng dữ liệu liên quan đến thu chi, lợi nhuận để làm báo cáo tài chính.
- Bộ phận nghiên cứu và phát triển sản phẩm: Sử dụng dữ liệu để nghiên cứu thị trường, phân tích xu hướng và phát triển sản phẩm mới.
- Bộ phận nhân sự: Xử lý các Data liên quan đến lương, nhân viên, chấm công để quản trị nguồn nhân lực.
>>>> XEM THÊM: [ĐỪNG BỎ LỠ] Tổng hợp thông tin về mô hình Pestel từ A - Z
2. Phân loại Data theo cấu trúc dữ liệu
Bên cạnh việc hiểu Data nghĩa là gì, nhà quản trị cần hiểu cách phân loại dữ liệu để sử dụng và thống kê cho đúng, từ đó giúp hỗ trợ hoạt động quản trị doanh nghiệp hiệu quả hơn. Phân loại Data có thể dựa trên cấu trúc dữ liệu. Cụ thể:
2.1 Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu có cấu trúc là các thông tin có quy tắc, định dạng rõ ràng giúp nhà quản trị có thể truy cập, tìm kiếm và phân tích một cách dễ dàng. Loại dữ liệu này thường được lưu trữ trong hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu và truy xuất bằng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc.
2.2 Dữ liệu không cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc là dạng thông tin không được tổ chức theo mô hình truyền thống và không có cấu trúc rõ ràng. Việc này khiến quá trình truy xuất và phân tích trở nên khó khăn hơn.
Dữ liệu phi cấu trúc thường được định dạng dưới các file tài liệu PDF, Email, Media và cả văn bản. Để khai thác các thông tin giá trị từ loại data này, nhà quản trị cần xử lý phần mềm chuyên dụng như R, Python,...
2.3 Dữ liệu bán cấu trúc
Dữ liệu bán cấu trúc là dạng Data trung gian, chưa có cấu trúc đầy đủ. Dạng dữ liệu này có thể chứa các thành phần cấu tạo nhưng không tuân theo một mô hình cụ thể. Dữ liệu bán cấu trúc thường thấy là tài liệu CSV, JSON, XML và tập tin log.
>>>> ĐỪNG BỎ LỠ: Mô hình Servqual là gì? Thang điểm đánh giá chất lượng và ý nghĩa
3. Tầm quan trọng của Data đối với doanh nghiệp trong thời đại số 4.0
Data doanh nghiệp có vai trò quan trọng trong thời đại 4.0. Với thị trường đầy biến động cùng sự phát triển của mua sắm online như hiện nay, Data là chìa khóa tăng sức mạnh của mỗi doanh nghiệp. Cụ thể:
- Phát hiện và dự đoán các xu hướng: Từ việc phân tích dữ liệu của thị trường, doanh nghiệp có thể phát hiện ra các xu hướng cũng như mô hình kinh doanh mới. Từ đó có thể tận dụng cơ hội, đưa ra chiến lược để tăng sức cạnh tranh của tổ chức.
- Hỗ trợ ra quyết định thông minh: Việc có một nền tảng dữ liệu vững chắc cũng khả năng phân tích sử dụng hiệu quả, nhà quản trị có thể có cái nhìn tổng quan về tình hình của doanh nghiệp, thị trường. Từ đó có thể kết hợp với các mô hình ra quyết định để có những lựa chọn sáng suốt nhất.
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Data về hành vi của khách hàng sẽ giúp doanh nghiệp hiểu hơn các thói quen mua sắm, sở thích, thị hiếu, nhu cầu. Từ đó có thể nỗ lực gia tăng trải nghiệm tốt nhất khách hàng trong quá trình mua sắm.
- Phát triển dịch vụ mới: Dựa trên Data về thị trường vĩ mô, vi mô, doanh nghiệp có thể đưa ra dự đoán về xu hướng để phát triển các dòng sản phẩm, dịch vụ mới, đáp ứng các thay đổi nhanh chóng của khách hàng.
- Quản trị rủi ro: Một trong những vai trò quan trọng của Data là giúp doanh nghiệp chủ động trong việc phân tích vấn đề. Từ đó, chuẩn bị đầy đủ các nguồn lực, kế hoạch để sẵn sàng đối mặt với các rủi ro trong thực tế.
4. Các loại Data được sử dụng phổ biến trong kinh doanh
Trong lĩnh vực kinh doanh, data đóng vai trò quan trọng trên nhiều khía cạnh như tài chính, nhân sự, thị trường, và nhiều lĩnh vực khác. Sau đây là một số loại data thường xuyên được sử dụng trong hoạt động kinh doanh:
-
Dữ liệu khách hàng (Customer Data): Bao gồm thông tin cá nhân, chi tiết liên lạc, lịch sử mua sắm, phản hồi từ khách hàng,... Dữ liệu này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thói quen và nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược tiếp thị và dịch vụ hiệu quả nhằm thu hút thêm khách hàng tiềm năng.
-
Dữ liệu sản phẩm (Product Data): Gồm các thông tin về sản phẩm và dịch vụ như đặc điểm, giá cả, quá trình phát triển, quản lý tồn kho,... Dữ liệu sản phẩm hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phát triển sản phẩm/dịch vụ mới, quản lý chất lượng và xây dựng chiến lược sản phẩm.
-
Dữ liệu bán hàng (Sales Data): Bao gồm các thông tin liên quan đến doanh số bán hàng như số lượng sản phẩm bán ra, giá bán, doanh thu, lợi nhuận và thời gian giao dịch,... Dữ liệu này giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu quả bán hàng, đánh giá mức độ thành công của các chiến dịch tiếp thị và điều chỉnh chiến lược kinh doanh.
-
Dữ liệu thị trường (Market Data): Gồm thông tin về quy mô thị trường, xu hướng, tình hình cạnh tranh, phân phối, khách hàng tiềm năng,... Dữ liệu thị trường giúp doanh nghiệp định hình chiến lược tiếp thị, dự đoán xu hướng và khai thác các cơ hội mới.
-
Dữ liệu giao dịch (Transaction Data): Bao gồm các thông tin về giao dịch mua bán, đặt hàng, thanh toán, vận chuyển,... Dữ liệu giao dịch hỗ trợ doanh nghiệp theo dõi doanh số bán hàng, quản lý lưu lượng giao dịch và đảm bảo hoạt động giao dịch diễn ra thuận lợi.
-
Dữ liệu nhân sự (Human Resources Data): Bao gồm thông tin về nhân viên như hồ sơ cá nhân, vị trí công việc, lương thưởng, kỹ năng, năng lực,... Dữ liệu này giúp doanh nghiệp quản lý nguồn nhân lực, đào tạo và phát triển nhân viên, đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định pháp luật về lao động.
-
Dữ liệu tài chính (Financial Data): Gồm các thông tin về các chỉ số tài chính như nguồn vốn, chi phí, thu nhập, lãi suất, dòng tiền,... Dữ liệu tài chính cung cấp cái nhìn toàn diện về tình hình tài chính của doanh nghiệp, làm cơ sở cho các quyết định liên quan đến đầu tư, quản lý tài chính và lập kế hoạch tài chính.
5. Một số thuật ngữ liên quan đến Data
Dữ liệu (Data) là một khái niệm quen thuộc trong ngành công nghệ thông tin. Để nắm vững kiến thức trong lĩnh vực này và hiểu rõ hơn về dữ liệu, doanh nghiệp nên tìm hiểu các thuật ngữ chuyên ngành mà các chuyên gia thường sử dụng, chẳng hạn như:
- Thu thập dữ liệu (Data Acquisition): Đây là quy trình thu thập các tín hiệu đo lường và chuyển chúng thành các giá trị số.
- Cơ sở dữ liệu (Database): Cơ sở dữ liệu là một hệ thống tổ chức các dữ liệu liên quan, được lưu trữ và truy cập trên máy tính.
- Khối dữ liệu (Data Block): Trong Oracle Database, khối dữ liệu là đơn vị lưu trữ logic nhỏ nhất.
6. Các lĩnh vực ứng dụng Data hỗ trợ doanh nghiệp hiệu quả
Data dường như xuất hiệu trong hầu hết các hoạt động của doanh nghiệp. Tuy nhiên tùy thuộc vào lĩnh vực kinh doanh mà mỗi tổ chức lại sử dụng Data với mục đích sử dụng riêng. Dưới đây là một số ví dụ:
- Doanh nghiệp thương mại điện tử: Sử dụng các dữ liệu để nghiên cứu hành vi của khách hàng, phân tích website của đối thủ, đánh giá hiệu quả kênh truyền thông, phân tích xử lý các số liệu bán hàng và các thông tin khác liên quan đến hoạt động kinh doanh.
- Các cơ quan chính phủ: Sử dụng các thông tin như số lượng tội phạm, các chỉ số phát triển kinh tế, xã hội, số liệu thống kê dân số và các báo cáo về môi trường để đánh giá xu hướng hành vi của con người trước các tác động ngoại cảnh.
- Hệ thống chăm sóc sức khỏe: Thu thập các thông tin như hồ sơ y tế, hệ thống thông tin bệnh viện, báo cáo từ các phòng thí nghiệm,... để đánh giá tình trạng sức khỏe tổng quát của bệnh nhân trong thời gian ngắn.
- Các cơ sở giáo dục: Dữ liệu về số lượng tuyển sinh, chất lượng điểm số,... qua đó xây dựng một thước đo đánh giá chất lượng giáo dục hay chất lượng cơ sở vật chất hiệu quả.
7. Thách thức khi thu thập Data trong doanh nghiệp
Với thời đại bùng nổ công nghệ số như hiện nay, việc quá tải dữ liệu đã trở thành một thách thức to lớn đối với rất nhiều doanh nghiệp. Có quá nhiều Data dẫn tới tình trạng không thể xử lý, gây khó khăn cho việc phân tích ra quyết định. Bên cạnh đó, doanh nghiệp còn có thể gặp phải một số thách thức dưới đây:
- Khó khăn trong việc quản lý một lượng lớn dữ liệu: Đứng trước sự thay đổi nhanh chóng của thị trường, doanh nghiệp phải đối mặt với việc thu thập và lưu trữ dữ liệu mỗi ngày. Nếu không có quy trình phù hợp, sẽ rất dễ xảy ra các sai sót, gây ra sự cố mất dữ liệu hoặc thu thập các dữ liệu không cần thiết gây tốn chi phí.
- Tính chính xác và độ tin cậy của Data: Với kho tàng dữ liệu khổng lồ như hiện nay, việc lựa chọn được các dữ liệu có độ chính xác cao có thể sẽ gây khó khăn cho nhiều doanh nghiệp. Bên cạnh đó, việc nhập liệu không chính xác ở khâu đầu vào cũng có thể dẫn tới các kết quả sai lầm sau này.
- Bảo mật quyền riêng tư: Dữ liệu có thể chứa các thông tin nhạy cảm của một tổ chức hoặc cá nhân, vì thế việc sử dụng sao cho đúng, đảm bảo quyền riêng tư cho chủ thể dữ liệu cần được doanh nghiệp quan tâm. Việc truy cập trái phép, mua bán Data trở thành vấn đề nhức nhối và có thể ảnh hưởng nghiêm trọng tới sự phát triển của doanh nghiệp.
- Không đủ nguồn lực và nhân lực: Xử lý Data trên quy mô toàn diện đòi hỏi con người còn có chuyên môn và sự đầu tư về thiết bị, máy móc. Chính vì vậy, hầu hết các doanh nghiệp không đủ tiềm lực đều không thể cho ra các kết quả chính xác từ nguồn dữ liệu thu thập được.
>>>> BÀI VIẾT LIÊN QUAN: Ma trận BCG là gì? Quy trình phân tích và cách ứng dụng hiệu quả
8. Lưu trữ, phân tích và quản lý Data nhanh chóng với 1C:Document Management
Để phát huy hết vai trò của Data cũng như hạn chế tối đa các sai lầm trong quá trình ứng dụng, doanh nghiệp nên đưa vào quy trình quản trị Data phần mềm hỗ trợ chuyên dụng. Giải pháp Văn phòng số 1C:Document Management của 1C Việt Nam được nghiên cứu và phát triển trên nền tảng công nghệ hiện đại để hỗ trợ các doanh nghiệp trên hành trình số hóa toàn diện. 1C:Document Management sở hữu các tính năng nổi bật như:
- Lưu trữ Data tập trung khối lượng lớn: 1C:Document Management tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống thu thập của doanh nghiệp và lưu trữ tại một không gian duy nhất. Việc này giúp hạn chế tình trạng mất dữ liệu, rò rỉ dữ liệu cũng như tiết kiệm tài nguyên so với phương pháp lưu trữ truyền thống.
- Tra cứu thông minh và nhanh chóng: Phần mềm 1C:Document Management được tích hợp tính năng tìm kiếm nâng cao metaData, giúp nhà quản lý có thể dễ dàng truy xuất thông tin văn bản chi tiết đến từng chữ cái, con số, tiết kiệm thời gian cũng như tăng hiệu suất làm việc.
- Tích hợp với di động: Nhà quản lý có thể dễ dàng truy cập Data mọi lúc mọi nơi, giúp việc xử lý thông tin được liên mạch, không bị gián đoạn.
- Hệ thống phân quyền giúp bảo mật tuyệt đối: Giải pháp văn phòng số 1C:Document Management đảm bảo phân quyền cụ thể đến từng cá nhân để truy cập và xử lý các văn bản cụ thể, giúp bảo mật tuyệt đối Data của doanh nghiệp.
- Tự động hóa quy trình quản lý dữ liệu: Sử dụng các công nghệ hiện đại, 1C:Document Management có khả năng tự động quá quy trình quản lý dữ liệu, giúp loại bỏ các thao tác thủ công và giảm thiểu các lỗi phát sinh trong vận hành.
Mong rằng qua bài viết trên quý doanh nghiệp đã nắm được Data là gì, tầm quan trọng của khái niệm này cũng như các lưu ý khi sử dụng dữ liệu trong thực tế. Để giúp quá trình quản lý dữ liệu được chính xác và hiệu quả hơn, doanh nghiệp có thể tham khảo Giải pháp Văn phòng số 1C:Document Management của 1C Việt Nam với nhiều tính năng vượt trội. Nếu có bất kỳ thắc mắc gì về Data nói chung cũng như các phần mềm quản trị số hóa nói riêng, hãy liên hệ tới chúng tôi để được hỗ trợ.
>>>> BÀI VIẾT CÙNG CHỦ ĐỀ: