Dữ liệu là gì? Những thông tin cần thiết về dữ liệu

Dữ liệu không còn xa lạ với chúng ta trong thời đại công nghệ 4.0. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ về khái niệm này. Vậy thì, dữ liệu là gì? Hãy cùng khám phá thông tin chi tiết trong bài viết dưới đây để hiểu rõ hơn về vai trò quan trọng của dữ liệu trong cuộc sống và công việc hàng ngày.

Khi nói đến dữ liệu, nhiều người vẫn cảm thấy mơ hồ về ý nghĩa thực sự của nó. Tuy nhiên, tại Là Gì Nhỉ, chúng tôi sẽ giúp bạn khám phá thế giới dữ liệu một cách dễ hiểu nhất. Hãy cùng chúng tôi tìm hiểu và khám phá sâu hơn về dữ liệu – trụ cột quan trọng của cuộc sống hiện đại.Dữ liệu là gì?

Bạn đang xem: Dữ liệu là gì? Những thông tin cần thiết về dữ liệu

Dữ liệu (data) là tập hợp các dữ kiện, ví dụ như số, chữ, phép tính, quan sát hoặc mô tả về sự vật, hiện tượng…

Khái niệm thông tin và dữ liệu thường hay bị nhầm lẫn và đánh đồng với nhau. Theo nghĩa rộng, dữ liệu thô là các số, chữ, ký tự, hình ảnh hay các ký hiệu, đại lượng vật lý… Các dữ liệu này thường được con người tiếp tục xử lý hoặc đưa vào máy tính. Trong máy tính, dữ liệu được lưu trữ và xử lý hoặc được chuyển cho người hoặc máy tính khác.

Dữ liệu thô mang tính tương đối vì “dữ liệu đã được xử lý” tại bước này có thể được coi là “dữ liệu thô” cho bước tiếp theo.

Phân loại dữ liệu

Dữ liệu được phân loại thành hai loại chính, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (structured data) và dữ liệu không có cấu trúc (unstructured data).

Thường được gọi là dữ liệu định lượng với những đặc điểm sau:

• Thường là dữ liệu và số liệu có tính khách quan
• Thường ở dạng số hoặc chữ
• Được lưu trữ trong Google Sheet, Excel, SQL
• Dễ dàng thu thập, truy xuất, sắp xếp, lưu trữ và trích xuất

Ví dụ: trong tin học, dữ liệu là các con số; trong kinh doanh, dữ liệu là họ tên, ngày tháng, địa chỉ thông tin giao dịch

Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data)

Thường được gọi là dữ liệu định tính với các đặc điểm như:

• Thường là các ý kiến, đánh giá mang tính chủ quan
• Chỉ tồn tại dưới dạng văn bản
• Được lưu trữ trong Word, Elasticsearch, Solr
• Khó thu thập, truy xuất, lưu trữ và sắp xếp trong cơ sở dữ liệu thông thường
• Không thể sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu

Ví dụ: dữ liệu doanh nghiệp dưới dạng khảo sát, phản hồi, nhận xét trên mạng xã hội, website, blog, phản hồi email.Cơ sở dữ liệu là gì?

Cơ sở dữ liệu là một hệ thống dữ liệu được tổ chức theo một cấu trúc cụ thể để đáp ứng nhu cầu sử dụng của nhiều người hoặc chạy đồng thời nhiều chương trình khác nhau.

Hình thức lưu trữ này giúp khắc phục nhược điểm của việc lưu trữ thông tin trong các tập tin thông thường trên máy tính.

• Thông tin được lưu trữ thường có tính nhất quán, tránh tình trạng trùng lặp.
• Đồng thời, tăng cường khả năng chia sẻ dữ liệu, dễ dàng truy cập vào cơ sở dữ liệu bất kỳ lúc nào, ở bất kỳ đâu, chỉ cần có mật khẩu.

Khái niệm Big data

Big data là thuật ngữ đại diện cho việc thu thập, lưu trữ, và xử lý dữ liệu với quy mô lớn và phức tạp, vượt ra ngoài khả năng xử lý của các công cụ và ứng dụng truyền thống.

Xem thêm : Các dạng mô hình cafe take away được phổ biến tại Việt Nam

Mặc dù vậy, Big data chứa đựng một lượng thông tin khổng lồ và quý giá, mang lại nhiều lợi ích cho các lĩnh vực như kinh doanh, nghiên cứu khoa học, dự báo thiên tai, phòng chống dịch bệnh… nếu được khai thác một cách hiệu quả.

Để có thể khai thác tối đa giá trị từ Big data, việc tìm kiếm, thu thập, lưu trữ, chia sẻ, và cập nhật dữ liệu phải được thực hiện theo các phương pháp tiên tiến và hiện đại hơn so với phương thức truyền thống.

Đặc Điểm của Dữ Liệu Lớn

Khối Lượng (Volume)

Số lượng dữ liệu và thông tin được tạo ra và lưu trữ xác định giá trị và tiềm năng của bộ dữ liệu đó. Dữ liệu lớn có dung lượng lớn lên đến hàng ngàn tỷ Gigabyte hoặc thậm chí lớn hơn.

Đa Dạng (Variety)

Dùng để chỉ các dạng và kiểu của dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ nhiều / khác nhau và có rất nhiều cấu trúc riêng biệt, có thể lưu trữ dưới các định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh…

Tốc Độ (Velocity)

Dùng để chỉ tốc độ dữ liệu được tạo ra và xử lý nhằm đáp ứng nhu cầu tăng trưởng và phát triển; đảm bảo xử lý các thao tác như truy xuất, cập nhật, chỉnh sửa… với tốc độ nhanh.

Tính Xác Thực (Veracity)

Chất lượng của dữ liệu thu được ảnh hưởng trực tiếp đến sự phân tích chính xác. Dữ liệu phải được xử lý bằng các công cụ hiện đại (phân tích và thuật toán) để tạo ra thông tin có ý nghĩa.

Ví dụ, để quản lý một nhà máy cần phải xem xét cả yếu tố hữu hình và vô hình. Các thuật toán tạo thông tin phải phát hiện và xử lý các vấn đề vô hình như sự xuống cấp của máy móc, sự hao mòn linh kiện…

Các / chính của Big Data

Hộp đen dữ liệu

Đây là dữ liệu được tạo ra bởi các loại máy bay như phản lực và trực thăng. Thông tin trong hộp đen dữ liệu thường liên quan đến chuyến bay, âm thanh của phi hành đoàn, cũng như các bản ghi âm.

Dữ liệu từ các kênh truyền thông xã hội

Đây là dữ liệu được tạo ra và phát triển từ các trang mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram, Pinterest và Google+.

Dữ liệu giao dịch chứng khoán

Xem thêm : Vận tốc là gì? Khái niệm, công tính tính vận tốc, quãng đường

Đây là dữ liệu liên quan đến quyết định mua và bán cổ phiếu của khách hàng trên thị trường chứng khoán.

Dữ liệu điện lực

Đây là dữ liệu được tạo ra bởi hệ thống điện lực, chứa thông tin chi tiết từ các điểm giao nhau của các nút thông tin.

Dữ liệu giao thông

Đây bao gồm dữ liệu về sức chứa, loại hình phương tiện giao thông, độ sẵn sàng và khoảng cách di chuyển của từng phương tiện.

Dữ liệu từ các công cụ tìm kiếm

Đây là / dữ liệu lớn nhất trong lĩnh vực Big Data, được tạo ra từ các công cụ tìm kiếm. Các công cụ tìm kiếm có cơ sở dữ liệu vô cùng rộng lớn, giúp truy xuất mọi dữ liệu cần thiết.

Dữ liệu và vai trò quan trọng của nó trong thời đại Công nghệ 4.0

Dữ liệu chính là tập hợp các dữ kiện như số, chữ, phép tính, quan sát hoặc mô tả về sự vật, hiện tượng. Thông thường, dữ liệu thô thường bao gồm các số, chữ, hình ảnh hoặc các ký hiệu, đại lượng vật lý. Những thông tin này thường được con người tiếp tục xử lý hoặc đưa vào máy tính để lưu trữ, xử lý hoặc chuyển giao cho người hoặc máy tính khác.

Phân loại dữ liệu

Dữ liệu được chia thành 2 loại chính là dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc thường là dữ liệu và số liệu có tính khách quan, thường ở dạng số hoặc chữ, và được lưu trữ trong Google Sheet, Excel hoặc SQL. Dữ liệu không có cấu trúc thường là các ý kiến, đánh giá mang tính chủ quan, chỉ tồn tại dưới dạng văn bản và khó thu thập, truy xuất, lưu trữ và sắp xếp trong cơ sở dữ liệu thông thường.

Cơ sở dữ liệu và Big data

Cơ sở dữ liệu là hệ thống dữ liệu được xây dựng theo một cấu trúc nhất định để đáp ứng nhu cầu sử dụng của nhiều người hoặc ứng dụng cùng một lúc. Big data là thuật ngữ dùng để chỉ tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp mà các công cụ truyền thống không thể xử lý. Đặc trưng của Big data bao gồm Volume (Dung lượng), Variety (Tính đa dạng), Velocity (Vận tốc) và Veracity (Tính xác thực).

Ứng dụng thực tế của Big data

Big data đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như Y tế, Giáo dục, An ninh, An ninh mạng, Biến đổi khí hậu và Internet Marketing. Việc tận dụng thông tin từ Big data giúp cải thiện chất lượng dịch vụ, nâng cao hiệu quả kinh doanh và quản lý tốt hơn các vấn đề xã hội và môi trường.

Tóm lại, dữ liệu chính là / thông tin quý giá trong thời đại số hóa ngày nay. Việc hiểu rõ về dữ liệu cũng như cách sử dụng và phân tích nó đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển cá nhân và doanh nghiệp. Hãy khám phá thêm về khái niệm dữ liệu và tận dụng lợi ích mà nó mang lại cho bạn và xã hội!

Nguồn: https://laginhi.com
Danh mục: News