Tài liệu là tài nguyên vô cùng quý giá trong thời đại số hóa hiện nay. Việc thu thập, xử lý và sử dụng tài liệu đã trở thành một phần không thể thiếu của hồ hết các nghành kinh doanh, khoa học và công nghệ.

Bạn Đang Xem: DỮ LIỆU LÀ GÌ? CÁC LOẠI DỮ LIỆU VÀ CÁCH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Tuy nhiên, việc sử dụng tài liệu cũng nêu ra nhiều thử thách về khía cạnh đạo đức, bảo mật thông tin và quản lý. Trong nội dung bài viết này, tất cả chúng ta sẽ cùng khám phá các khía cạnh của tài liệu từ việc thu thập, sử dụng đến bảo mật thông tin nhé!

Tài liệu là gì?

Tài liệu là tập hợp các thông tin được thu thập, lưu trữ và xử lý để sử dụng cho mục tiêu nghiên cứu, quản lý tương trợ ra quyết định.

Tài liệu được trình diễn dưới nhiều dạng khác nhau như văn bản được ghi trên giấy, dưới dạng bit hoặc byte được lưu trữ trong bộ nhớ của thiết bị điện tử, số liệu, hình ảnh, âm thanh, video,…

Tài liệu có vai trò rất quan trọng trong cuộc sống tiến bộ được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghành như kinh doanh, khoa học, y tế, giáo dục và nhiều nghành khác nhằm xử lý các vấn đề phức tạp và cải thiện chất lượng sản phẩm cuộc sống.

Big Data là gì?

Big data là thuật ngữ dùng làm miêu tả khối lượng tài liệu khủng lồ được sản sinh và tích lũy mỗi ngày. Đến mức, các phương tiện và kỹ thuật truyền thống không còn khả năng xử lý, lưu trữ và phân tích.

Big data có tốc độ tăng trưởng nhanh, đa dạng và phức tạp được mô tả bởi 5 đặc trưng sau:

• Khối lượng tài liệu (Volume)
• Tốc độ (Velocity)
• Giá trị (Value)
• Độ tin cậy/xác thực (Veracity)
• Đa dạng (Variety)

Ngày này, các mô hình kinh doanh dựa trên Big Data đã phát triển một cách rực rỡ và họ xem tài liệu như một loại tài sản. Big Data mang đến rất nhiều lợi ích ví dụ như giảm bớt ngân sách, nâng cao hiệu quả, nâng cao lệch giá bán sản phẩm,…

Gần đó, Big Data còn đóng vai trò quan trọng trong nhiều nghành như kinh doanh, y tế, khoa học, chính phủ nước nhà và nhiều nghành khác để cải thiện hiệu quả vận hành và ra quyết định.

Cách tài liệu được lưu trữ

Máy tính trình diễn tài liệu, gồm có video, hình ảnh, âm thanh và văn bản theo hệ cơ số nhị phân (1 và 0).

Bit là đơn vị tài liệu nhỏ nhất và chỉ biểu thị một giá trị duy nhất. Một byte tương đương với 8 bits. Bộ nhớ và lưu trữ được đo bằng megabyte và gigabyte.

Các đơn vị thống kê giám sát tài liệu phát triển khi tài liệu được thu thập và lưu trữ ngày càng tăng. Ví dụ, thuật ngữ “brontobyte” là một đơn vị tài liệu đại diện thay mặt cho một số lượng rất lớn các byte. Nó thường được so sánh với 1024 yottabytes hay 1027 bytes.

Tài liệu có thể được lưu trữ dưới định dạng tệp như trong các khối hệ thống máy tính lớn (mainframe system) sử dụng ISAM và VSAM. Các định dạng tệp khác được thiết kế để lưu trữ, chuyển đổi và xử lý tài liệu gồm các giá trị được phân tích bằng dấu phẩy.

Kinh nghiệm tay nghề hóa cao hơn nữa được phát triển như cơ sở tài liệu, hệ quản trị cơ sở tài liệu và sau đó phát sinh công nghệ relational database để tổ chức thông tin.

Tài liệu có những dạng cơ bản nào?

Tài liệu được chia thành 2 dạng cơ bản

Tài liệu có cấu trúc (structured data)

Xem Thêm : Hospitality Là Gì? – Tiềm Năng Ngành Hospitality Management Tại Việt Nam

Tài liệu có cấu trúc là loại tài liệu có tổ chức rõ ràng, là các dạng tài liệu mà các thành phần của chúng được tổ chức thành các bảng, các trường và các cột.

Ví dụ: các bảng tài liệu trong các hệ quản trị cơ sở tài liệu, tập tin Excel hoặc các tài liệu XML có cấu trúc.

Tài liệu không có cấu trúc (unstructured data)

Tài liệu không có cấu trúc là loại tài liệu không tuân theo những quy tắc và tiêu chuẩn cụ thể, không có cấu trúc rõ ràng hoặc không tổ chức theo bất kỳ cấu trúc nào.

Ví dụ: các tài liệu văn bản tự do, tài liệu HTML, email, tài liệu PDF, hình ảnh và video.

Tài liệu có cấu trúc và tài liệu không có cấu trúc đều là một phần big data. Việc phân tích và khai thác giá trị của chúng yên cầu các phương tiện và kỹ thuật phân tích tài liệu đặc biệt quan trọng.

Làm thế nào để phân tích tài liệu?

Có hai phương pháp để phân tích tài liệu:

• Phân tích tài liệu trong nghiên cứu định tính
• Phân tích tài liệu trong nghiên cứu định lượng

Phân tích tài liệu trong nghiên cứu định tính

Phân tích và nghiên cứu tài liệu thông tin chủ quan (subjective information) tốt hơn thông tin số. Bởi vì thông tin gồm có từ ngữ, sự mô tả, hình ảnh, đồ vật. Thu thập tri thức từ tài liệu vướng víu như vậy rất khó khăn; do đó, nó thường được sử dụng để nghiên cứu khám phá cũng như phân tích tài liệu.

Tìm kiếm các mẫu trong tài liệu định tính

Mặc dù có một số kĩ thuật khác nhau để khám phá các mẫu trong tài liệu in (printed data), nhưng chiến lược dựa trên từ ngữ là phương pháp được sử dụng rộng rãi và phụ thuộc nhất để nghiên cứu và phân tích tài liệu.

Đặc biệt quan trọng, quy trình phân tích tài liệu trong nghiên cứu định tính được thực hiện thủ công. Ở đây, các Chuyên Viên đọc thông tin có thể truy cập và tìm các từ đơn điệu hoặc thường được sử dụng.

Phân tích tài liệu trong nghiên cứu định lượng

Chuẩn bị sẵn sàng tài liệu để phân tích

Thời đoạn trước hết trong nghiên cứu và phân tích tài liệu được thực hiện để kiểm tra với mục tiêu rằng thông tin định danh (nominal information) có thể được thay đổi thành một thứ quan trọng. Việc sẵn sàng chuẩn bị tài liệu gồm có những bước sau đây.

• Xác thực tài liệu (Data Validation)
• Chỉnh sửa tài liệu (Data Editing)
• Mã hóa tài liệu (Data Coding)

So với nghiên cứu thống kê định lượng, việc phân tích mô tả thường đưa ra những số lượng tối ưu. Tuy nhiên, phân tích không bao giờ đủ để chỉ ra lý do ẩn sau những số lượng này.

Điều quan trọng là phải lựa chọn ra kỹ thuật nào sẽ tiến hành sử dụng để nghiên cứu và phân tích tài liệu phù phù hợp với khảo sát nhận định của bạn và những mẩu chuyện mà Chuyên Viên cần kể.

Do đó, các doanh nghiệp muốn thành công phải có năng lực vượt trội để điều tra thông tin nghiên cứu phức tạp, tìm ra những sai trái và kiểm soát và điều chỉnh để phù phù hợp với nhu cầu của thị trường.

Bạn cũng có thể tham khảo thêm nội dung bài viết này để làm rõ thêm về nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng nhé!

Thuật ngữ trong data

Xem Thêm : Điệp từ là gì? Điệp ngữ là gì? Cách nhận biết và lấy ví dụ?

Tài liệu đã trở thành yếu tố dẫn dắt trong nhiều cuộc trò chuyện chính thống về công nghệ. Những cải tiến mới liên tục đưa ra những phản hồi về tài liệu, cách tất cả chúng ta sử dụng và phân tích tài liệu.

Tài liệu lớn (Big data): Một khối lượng tài liệu có cấu trúc và phi cấu trúc quá rộng để xử lý bằng phương pháp sử dụng các công nghệ phần mềm và cơ sở tài liệu truyền thống.

Phân tích tài liệu lớn (Big data analytics): Quá trình thu thập, sắp xếp và tổng hợp các bộ tài liệu lớn để khám phá các mẫu hoặc thông tin hữu ích khác.

Trung tâm tài liệu (Data center): Hạ tầng vật lý hoặc hạ tầng ảo được những doanh nghiệp sử dụng để chứa các khối hệ thống và thành phần máy tính, lưu trữ cũng như mạng cho nhu cầu công nghệ thông tin của đơn vị.

Tính toàn vẹn của tài liệu (Data integrity): Tính hợp thức của tài liệu, có thể bị tác động bởi lỗi do con người hoặc lỗi truyền tải.

Phương tiện khai thác tài liệu (Data miner): Một ứng dụng phần mềm giám sát, phân tích những hoạt động sinh hoạt của máy tính và người dùng, để thu thập thông tin.

Khai phá tài liệu (Data mining): Một lớp ứng dụng cơ sở tài liệu tìm kiếm các mẫu ẩn trong một nhóm tài liệu có thể được sử dụng để tham dự đoán hành vi trong tương lai.

Kho tài liệu (Data warehouse): Một khối hệ thống quản lý tài liệu sử dụng tài liệu từ nhiều nguồn để xúc tiến hoạt động kinh doanh thông minh.

Cơ sở tài liệu (Database): Tập hợp những điểm tài liệu được tổ chức Theo phong cách có thể điều động dễ dàng bởi khối hệ thống máy tính.

Siêu tài liệu (Metadata): tin tức tóm tắt về tập tài liệu.

Tài liệu thô (Raw data): tin tức đã được thu thập nhưng không được định dạng hoặc phân tích.

Tài liệu có cấu trúc (Structured data): Bất kỳ tài liệu nào nằm trong trường khăng khăng trong bản ghi hoặc tệp, gồm có tài liệu có trong cơ sở tài liệu quan hệ và spreadsheets.

Tài liệu không có cấu trúc (Unstructured data): tin tức không nằm trong cơ sở tài liệu hàng cột truyền thống như tài liệu có cấu trúc.

Lời kết

Tất cả chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về khái niệm tài liệu, cách tài liệu được lưu trữ, các loại tài liệu và cách sử dụng, 2 phương pháp để phân tích tài liệu, một số cụm từ phổ thông trong thế giới công nghệ.

200Lab hy vọng rằng nội dung bài viết này sẽ khiến cho bạn làm rõ và sâu hơn về những tri thức cơ bản trong ngành tài liệu. Đây đó chính là nền tảng để bạn tiến những bước tiếp theo trên dãy phố sự nghiệp của mình.

Nếu như khách hàng có định hướng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp thì chúng ta có thể tham khảo bộ khóa học toàn diện chuyên nghiệp với combo 4 khóa học trong 1 bootcamp của 200Lab tại đây

Bạn cũng có thể tham khảo thêm những nội dung bài viết hữu ích về chủ đề Data tại Blog của 200Lab nhé!