Dữ liệu là gì? Tổng hợp kiến thức từ A -Z

Thuật ngữ dữ liệu đã có từ rất lâu, từ khi con người khai phá ra máy tính và mạng internet. Thông qua dữ liệu, các thông tin trên máy tính sẽ được lưu trữ hoặc truyền đi nhanh chóng, tiện lợi. Vậy thực chất dữ liệu là gì? Cách dữ liệu được lưu trữ ra sao? Và làm thế nào để phân tích được dữ liệu? Cùng Vietnix tìm hiểu trong bài viết sau đây.

Dữ liệu là gì?

Dữ liệu là một tổ hợp các thông tin bao gồm chữ, số, hình ảnh,… giúp con người hình dung được tổng thể của sự vật sự việc. Dữ liệu được ứng dụng nhiều trong các ngành công nghệ, kỹ thuật và khoa học. Đặc biệt, dữ liệu được dùng trong sản xuất điện thoại thông minh rất nhiều, giúp lưu trữ tất cả văn bản, video và âm thanh đa dạng. Hầu hết các dữ liệu trong điện thoại đều không có cấu trúc.

Dữ liệu và thông tin khác nhau như thế nào?

Dữ liệu là tập hợp các sự kiện thô, chưa được xử lý về một điều kiện, sự kiện, ý tưởng, thực thể hay bất cứ điều gì khác. Dữ liệu có thể ở dạng văn bản, số liệu, hình ảnh, âm thanh,… thu thập được từ quan sát, hồ sơ, ghi chép,… Ví dụ: số liệu thống kê về dân số, dữ liệu đo lường thời tiết,…

Thông tin là dữ liệu đã được xử lý, phân tích và sắp xếp để có ý nghĩa và mục đích sử dụng cụ thể. Thông tin giúp người dùng hiểu được bản chất của dữ liệu và đưa ra quyết định phù hợp. Ví dụ: báo cáo phân tích thị trường, dự báo thời tiết,…

Điểm khác biệt chính giữa dữ liệu và thông tin:

• Dạng thức: Dữ liệu là tập hợp các ký hiệu đơn lẻ, chưa được tổ chức. Thông tin là dữ liệu đã được sắp xếp, tổ chức và có ý nghĩa.
• Mức độ xử lý: Dữ liệu là nguyên liệu thô. Thông tin là thành phẩm sau khi xử lý dữ liệu.
• Giá trị: Dữ liệu chỉ mang giá trị tiềm năng. Thông tin mang giá trị thực tế và hữu ích cho người dùng.
• Mức độ tin cậy: Dữ liệu có thể chưa chính xác hoặc đầy đủ. Thông tin đã được kiểm tra và xác thực nên có độ tin cậy cao hơn.

Hành trình dữ liệu là gì?

Hành trình dữ liệu là quá khai thác giá trị tiềm ẩn của dữ liệu, gồm qua ba giai đoạn chính: nhập dữ liệu, xử lý dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.

• Nhập dữ liệu (Data Ingestion): Dữ liệu sẽ được thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống nội bộ, website, mạng xã hội,… ở dạng văn bản, số liệu, hình ảnh, video,… Sau khi thu thập, dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu để phục vụ cho mục đích sử dụng hoặc lưu trữ lâu dài.
• Xử lý dữ liệu (Data Processing): Dữ liệu được “dọn dẹp”, loại bỏ những sai sót, mâu thuẫn. Quá trình này thường được gọi là ETL (Extract – Transform – Load) hoặc ELT (Extract – Load – Transform), bao gồm các bước như loại bỏ dữ liệu nhiễu, đồng nhất định dạng, và chuyển đổi dữ liệu thành cấu trúc phù hợp cho mục đích phân tích.
• Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Dữ liệu sau khi xử lý sẽ được mô tả thành các dạng biểu đồ, bảng biểu trực quan, giúp người dùng dễ dàng nắm bắt thông tin, nhận diện xu hướng và đưa ra quyết định hiệu quả.

Tìm hiểu về Datastore

Có hai loại kho lưu trữ (Data Store) là Online Transactional Processing (OLTP) và Online Analytical Processing (OLAP). OLTP được thiết kế như một “cuốn sổ nhật ký” ghi chép từng giao dịch xảy ra tại thời điểm thực. OLTP thường được dùng để lưu trữ dữ liệu chi tiết về các hoạt động như giao dịch ngân hàng, mua sắm, theo dõi đơn hàng, thông tin khách hàng,… Dữ liệu của OLTP có độ tin cậy rất cao.

Ngược lại, OLAP là kho lưu trữ dữ liệu được tổ chức theo cấu trúc cột để phục vụ cho mục đích phân tích. Dữ liệu trong OLAP thường là loại đã được tổng hợp, sắp xếp và xử lý sẵn, giúp các chuyên gia phân tích dễ dàng truy cập để khai thác thông tin cho các mục đích như báo cáo, dự đoán xu hướng, đưa ra quyết định kinh doanh,…

Các phương pháp xử lý dữ liệu (Data Processing) 

Hai phương pháp xử lý dữ liệu chính được sử dụng phổ biến hiện nay là batch processing và streaming processing. Batch processing là phương pháp xử lý dữ liệu theo từng batch (cụm dữ liệu) được thu thập trước. Mỗi batch sẽ được xử lý riêng biệt tại thời điểm đã được lên lịch sẵn. Streaming processing, trái ngược với batch processing, là phương pháp xử lý dữ liệu liên tục. Mỗi dữ liệu được xử lý ngay sau khi thu thập, khá thích hợp cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh chóng. 

Tổng quan Big Data là gì?

Big Data là tập hợp các dữ liệu có quy mô cực kỳ lớn, mang tính phong phú và biến động nhanh. Hiện tại Big Data không chịu sự quản lý của bất kỳ công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào. Nhu cầu sử dụng công nghệ ngày càng tăng cao, thúc đẩy con người và nền kinh tế tiến vào kỷ nguyên số. Đi cùng với đó là việc thu thập, lưu trữ và phân tích lượng thông tin khổng lồ được tạo ra mỗi ngày.

Big Data chính là chìa khóa giúp các tổ chức đa kênh khai thác tiềm năng vô tận của dữ liệu, tạo ra những bước đột phá mang tính cách mạng, nâng cao hiệu quả hoạt động và gia tăng năng suất. Với vai trò như một công cụ phân tích, đánh giá, lưu trữ, chẩn đoán và đảm bảo an ninh, Big Data được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực quan trọng như ngân hàng, y tế, thương mại, marketing,…

Cách dữ liệu được lưu trữ

Như đã đề cập, dữ liệu bao gồm rất nhiều yếu tố là video, hình ảnh, âm thanh và văn bản. Lúc này máy tính có trách nhiệm biểu diễn dữ liệu theo hệ cơ số nhị phân với đơn vị là Bit. Cụ thể 1 byte bằng 8 bits. Bộ nhớ sẽ được đo bằng megabyte và gigabyte. Thường thì dữ liệu sẽ được lưu trữ ở định dạng tệp là ISAM và VSAM. Trong đó ISAM là công nghệ quản lý dữ liệu của tập đoàn IBM và VSAM – một phiên bản nâng cấp của ISAM, có vai trò truy cập lưu trữ ảo.

Một số ví dụ về dữ liệu

Dữ liệu là gì, cho ví dụ thường là câu hỏi của bạn đọc khi tìm hiểu về data. Sau khi tìm hiểu dữ liệu là gì ở nội dung phía trên, hãy xem một số ví dụ về dữ liệu dưới đây:

• Sở giao dịch chứng khoán New York (NYSE) sở hữu khoảng 1 terabyte dữ liệu giao dịch mới trong 1 ngày.
• Thống kê về social media cho biết, hằng ngày sẽ có hơn 500 terabyte dữ liệu mới được cung cấp trên các trang mạng xã hội Facebook. Dữ liệu gồm có tin nhắn, hình ảnh, video, bình luận,…
• Thông qua BigData, Amazon đã đạt doanh thu lên đến 74 tỷ USD và IBM đạt hơn 16 tỷ USD (trong năm 2013). Ngoài ra hiệu ứng tăng trưởng cũng đến với các doanh nghiệp như Software AG, Oracle, Microsoft, SAP,…

Tầm quan trọng của dữ liệu trong doanh nghiệp 

Sử dụng dữ liệu một cách thông minh mang lại vô số lợi ích thiết thực:

• Cải thiện kết quả kinh doanh: Dữ liệu giúp doanh nghiệp xác định được những điểm mạnh, điểm yếu, cũng như các cơ hội tiềm năng để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động và gia tăng lợi nhuận.
• Giảm chi phí: Nhờ phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể cắt giảm chi phí vận hành bằng cách loại bỏ các hoạt động không hiệu quả và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
• Đưa ra chiến lược thị trường tốt hơn: Dữ liệu về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược marketing hiệu quả, tiếp cận khách hàng tiềm năng và gia tăng doanh thu.

Nhận thức được tầm quan trọng của dữ liệu, các tổ chức ngày càng chú trọng vào việc khai thác hiệu quả nguồn tài nguyên quý giá này. Phân tích kết hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc đóng là một mình chứng cho sự phát triển trong cách tiếp cận dữ liệu, và cách này cũng giúp doanh nghiệp có góc nhìn đa chiều về tình hình kinh doanh của mình.

Khó khăn khi làm việc với data

Sau khi hiểu khái niệm sử dụng dữ liệu là gì, hãy cùng điểm qua những thách thức khi tiếp cận loại ngôn ngữ mới này ngay trong phần thông tin dưới đây:

• Quản lý một lượng lớn dữ liệu 

Việc thu thập, lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu tăng lên không ngừng mỗi ngày là một thách thức lớn khi làm việc với data. Nếu không có quy trình quản lý hiệu quả, doanh nghiệp dễ dàng mắc sai sót trong khâu tổ chức và vận hành, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động chung. Giải pháp cho bài toán này là xây dựng hệ thống lưu trữ – truy xuất dữ liệu nhanh chóng và chính xác và có tính ổn định cao để phòng ngừa rủi ro mất dữ liệu.

• Độ chính xác của dữ liệu

Dữ liệu thiếu chính xác là một rủi ro tiếp theo trong ngành data, vì đây là nguyên nhân chính dẫn đến những quyết định kinh doanh sai lầm. Doanh nghiệp cần đảm bảo quá trình thu thập dữ liệu có nguồn gốc rõ ràng, được kiểm duyệt cẩn thận và xác thực thông tin kỹ lưỡng để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu.

• Bảo mật và quyền riêng tư 

Rủi ro bảo mật cũng là một thách thức với doanh nghiệp, vì dữ liệu thường chứa đựng thông tin nhạy cảm về bí mật kinh doanh, hoạt động tổ chức, khách hàng, nhân sự,… Việc truy cập trái phép, xâm phạm thông tin và lợi dụng cho mục đích cá nhân có thể gây ra những thiệt hại nghiêm trọng cho sự phát triển của doanh nghiệp. Do đó, khi sử dụng dữ liệu, doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp bảo vệ an ninh mạng hiệu quả như:

• Mã hóa thông tin: Giúp chuyển đổi dữ liệu thành dạng bí mật, chỉ có những người được phép mới có thể giải mã và truy cập.
• Xác thực người dùng: Xác nhận danh tính của người truy cập dữ liệu để đảm bảo chỉ những người được phép mới có thể truy cập.
• Kiểm soát quyền truy cập: Quy định các cấp độ truy cập khác nhau cho từng nhóm người dùng, hạn chế việc truy cập trái phép vào dữ liệu nhạy cảm.
• Nguồn lực và kỹ năng của con người còn hạn chế

Nhu cầu dữ liệu ngày càng tăng cao trong doanh nghiệp hiện nay đang vượt quá khả năng phân tích dữ liệu của đội ngũ nhân viên. Điều này dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn lực, gây cản trở cho sự phát triển kinh doanh. Do đó, việc ứng dụng các hệ thống công nghệ đóng vai trò hỗ trợ đắc lực trong quá trình khai thác và xử lý dữ liệu sẽ diễn ra hiệu quả và an toàn hơn, giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu một cách thông minh.

Dữ liệu có những dạng cơ bản nào?

Dữ liệu được chia thành 2 dạng cơ bản đó là:

1. Structured data (Dữ liệu có cấu trúc)

Structured data (Dữ liệu có cấu trúc) là nhóm dữ liệu hoạt động với vai trò lưu trữ và truyền đạt thông tin theo một cấu trúc xác định. Điểm đặc trưng của dữ liệu có cấu trúc như sau:

• Còn có tên gọi khác là dữ liệu định lượng.
• Đưa ra các dữ liệu và số liệu khách quan.
• Được thể hiện dưới dạng số hoặc chữ.
• Lưu trữ trong Excel, SQL, Google Sheet.
• Dễ dàng thu thập, truy xuất, sắp xếp thông tin.
• Dễ dàng trích xuất thông tin.

Ví dụ: Mã giao dịch, họ tên khách hàng, ngày tháng giao dịch, địa chỉ giao dịch….

2. Unstructured data (Dữ liệu không có cấu trúc)

Unstructured data (Dữ liệu không có cấu trúc) là tập hợp các dữ liệu phức tạp, khó nhận biết, chưa được sắp xếp và tổ chức theo đúng trình tự có sẵn. Điểm đặc trưng của dữ liệu phi cấu trúc như sau:

• Còn có tên gọi khác là dữ liệu định tính.
• Nó thường ở dưới dạng văn bản thể hiện ý kiến, quan điểm hoặc đánh giá thương hiệu.
• Lưu trữ trong Word, Elasticsearch hoặc Solr.
• Khó thu thập, khó truy xuất, lưu trữ và sắp xếp thông tin.
• Không thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm dữ liệu không có cấu trúc.

Ví dụ: Bình luận, đánh giá của khách hàng trên social media hoặc email.

3. Dữ liệu bán cấu trúc

Dữ liệu bán cấu trúc là dạng dữ liệu trung gian giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu bán cấu trúc sở hữu một số đặc điểm nhất quán nhất định nhưng thiếu đi cấu trúc rõ ràng và không phù hợp để lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

Để đơn giản hóa việc phân loại, một số thuộc tính được tổ chức, ví dụ như thẻ ngữ nghĩa hoặc siêu dữ liệu sẽ được gắn vào dữ liệu bán cấu trúc. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn tiềm ẩn những hạn chế và không thể phân loại hoàn toàn dữ liệu một cách hiệu quả

Dữ liệu khách hàng là gì?

Dữ liệu khách hàng là toàn bộ các thông tin giữa khách hàng và tổ chức khi tương tác với nhau thông qua ứng dụng website, app di động, social, khảo sát trực tiếp… Dữ liệu khách hàng đóng vai trò rất quan trọng đối với sự phát triển của doanh nghiệp.

Nhờ việc thu thập dữ liệu về người tiêu dùng mà doanh nghiệp có thể đưa ra những quyết định sáng suốt trong việc phát triển sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ và xây dựng mối quan hệ gắn kết với khách hàng. Customer Data được ví như nền tảng chiến lược mà hầu hết các tổ chức phải quan tâm nếu muốn tăng trưởng bền vững và lâu dài.

Cách lưu trữ data cho doanh nghiệp

Lưu trữ dữ liệu 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 và quản lý. Với cách này, doanh nghiệp sẽ có toàn quyền kiểm soát việc bảo mật dữ liệu. Việc truy cập dữ liệu sẽ diễn ra nhanh chóng và ổn định hơn. Tuy nhiên, phương pháp này khá tốn chi phí vì  doanh nghiệp cần đầu tư vào phần cứng, phần mềm và nhân lực để vận hành hệ thống.

Thuê vị trí lưu trữ data

Đây là giải pháp dành cho doanh nghiệp không có kinh phí để đầu tư hệ thống lưu trữ dữ liệu tại chỗ. Khi thuê vị trí lưu trữ data, doanh nghiệp không những có toàn quyền kiểm soát dữ liệu của mình mà còn dễ dàng tăng hoặc giảm dung lượng lưu trữ theo nhu cầu sử dụng. Về độ bảo mật, trung tâm dữ liệu được trang bị hệ thống tiên tiến giúp để đảm bảo dữ liệu của doanh nghiệp luôn trong trạng thái an toàn.

Dùng Public Cloud

Ngày nay, với sự phát triển của công nghệ điện toán đám mây, doanh nghiệp có thể tận dụng các giải pháp lưu trữ dữ liệu trên Public Cloud. Nhờ khả năng mở rộng linh hoạt, Public Cloud giúp doanh nghiệp dễ dàng bổ sung thêm dung lượng lưu trữ hoặc tài nguyên tính toán khi cần thiết. Hơn nữa, Public Cloud còn ghi điểm bởi tính dễ sử dụng. Nhân viên có thể truy cập dữ liệu từ mọi nơi, mọi lúc thông qua kết nối internet.

Dùng Private Cloud

Private Cloud là lựa chọn tối ưu cho dữ liệu bí mật, cần được bảo vệ nghiêm ngặt. Đặc biệt, khi kết hợp với các giao thức mật mã tiên tiến, Private Cloud càng củng cố khả năng bảo vệ dữ liệu, giúp doanh nghiệp yên tâm hơn khi lưu trữ thông tin quan trọng.

Làm thế nào để phân tích dữ liệu?

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính

Phương pháp nghiên cứu dữ liệu định tính dựa trên từ ngữ, sự mô tả, hình ảnh, đồ vật. Trong đó phân tích dữ liệu dựa trên từ ngữ là được ưu tiên sử dụng nhiều nhất trong quá trình nghiên cứu, phân tích. Thông thường, phương pháp nghiên cứu định tính sẽ tiến hành thủ công.

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng

Phương pháp nghiên cứu định lượng được tiến hành với mục đích kiểm tra thông tin định danh (nominal information). Các dữ liệu cần chuẩn bị sẵn bao gồm:

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

Điểm đặc trưng của phương pháp này là chỉ thể hiện thống kê bằng các con số, chứ không đi sâu vào lý do có những con số này. Các chuyên gia dữ liệu dựa vào con số để nghiên cứu, đưa ra nhận định chủ quan. Chính vì thế, năng lực của chuyên gia đòi hỏi chuyên sâu để đảm bảo không đưa ra các sai lầm, thúc đẩy doanh nghiệp đạt hiệu suất kinh doanh và đưa ra những chiến lược tiếp thị phù hợp với nhu cầu thị trường.

Lộ trình định hướng dữ liệu cho doanh nghiệp

• Bước 1: Số hóa dữ liệu

Ở bước đầu tiên của hành trình định hướng dữ liệu, doanh nghiệp cần chuyển đổi dữ liệu từ dạng vật lý (giấy tờ, văn bản) sang dạng điện tử (dữ liệu số). Số hóa dữ liệu cũng thể hiện ở việc áp dụng các kỹ thuật tiên tiến như quét, chụp ảnh, hoặc nhập liệu để đưa dữ liệu từ nguồn vật lý vào hệ thống thông tin. Dữ liệu khi được lưu trữ, trích xuất và chia sẻ trên nền tảng quản trị chung sẽ rất dễ dàng truy cập và sử dụng.

• Bước 2: Tối ưu hoá dữ liệu 

Doanh nghiệp cần chuyển đổi dữ liệu thô trong bộ nhớ thành nguồn tài nguyên mang tiềm năng và giá trị sử dụng thông qua quá trình tối ưu hóa. Các hoạt động chính bước này là xử lý dữ liệu bẩn (data cleansing), tích hợp dữ liệu (data integration) và quản trị dữ liệu (data governance),… nhằm đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng cho việc sử dụng.

• Bước 3: Chuyển đổi số – Digital Transformation 

Sau khi thu thập dữ liệu và ứng dụng công nghệ ở hai bước trước, doanh nghiệp sẽ dùng tất cả nguồn data để tiến hành thay đổi toàn diện mô hình hoạt động và quy trình kinh doanh vốn có. Đây được xem là giai đoạn cam go nhất, đòi hỏi thời gian và nỗ lực to lớn. Với dữ liệu được tổng hợp và tinh giản thông minh thông qua quá trình chuyển đổi số, CEO sẽ có được bức tranh tổng thể về doanh nghiệp, từ đó đưa ra quyết định chính xác và sáng tạo những sản phẩm mới đáp ứng nhu cầu thị trường.

Một số thuật ngữ trong data

• Dữ liệu lớn (Big data): Tập hợp khối lượng lớn các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc dựa trên phương pháp, công nghệ phần mềm truyền thống.
• Phân tích dữ liệu lớn (Big data analytics): Đây là quá trình tìm kiếm, sắp xếp và tổng hợp dữ liệu tùy theo từng mục đích.
• Trung tâm dữ liệu (Data center): Là cơ sở hạ tầng được tổ chức sử dụng trong hệ thống và thành phần máy tính. Có chức năng lưu trữ cho toàn bộ mạng lưới thông tin doanh nghiệp.
• Data integrity: Tính toàn vẹn của dữ liệu, bị tác động trực tiếp từ con người hoặc lỗi truyền tải.
• Data miner: Là tập hợp các công cụ khai thác dữ liệu, hỗ trợ giám sát, phân tích các hoạt động của thiết bị, người dùng để cung cấp và thu thập thông tin.
• Data mining: Là ứng dụng khai phá dữ liệu được dùng để dự báo hành vi trong tương lai.
• Data quality: Đây là thước đo, theo đó người dùng có thể tin tưởng tính đầy đủ, tính nhất quán và độ tin cậy của dữ liệu, giúp ích cho quá trình ra quyết định trong công việc.
• Data replication: Đây là quá trình sao chép dữ liệu từ vị trí này sang vị trí khác. Sở dĩ hoạt động sao chép quan trọng là vì tránh tình trạng bị mất hoặc hack dữ liệu.
• Data warehouse: Gồm kho chứa dữ liệu thu thập ở nhiều nguồn khác nhau. 
• Database: Là tập hợp các điểm dữ liệu được sắp xếp có tổ chức trong hệ thống máy tính.
• Data architecture: Là bảng kế hoạch cho vòng đời dữ liệu của một doanh nghiệp. Tính từ thời điểm bắt đầu thu thập cho đến khi thu hoạch được giá trị nhờ các dữ liệu được phân tích. 
• Data catalog: Là danh mục các dữ liệu giúp phân loại chúng theo từng mục đích sử dụng hoặc một chủ đề cụ thể.
• Data democratization: Là việc cung cấp cho doanh nghiệp quyền truy cập và sử dụng dữ liệu bất cứ khi nào họ cần. Giúp ích cho mục đích đưa ra quyết định nhanh chóng, tiện lợi.
• Data dictionary: Gồm nhiều thông tin liên quan đến mô tả sự vật, sự việc. Bao hàm định nghĩa chi tiết, thông tin kỹ thuật, vị trí, nội dung…
• Metadata: Mô tả tóm tắt về tập dữ liệu.
• Data visualization: Đây là bảng báo cáo các dữ liệu ở dạng sơ đồ, bảng biểu, hình ảnh một cách trực quan, giúp người đọc dễ dàng nắm bắt thông tin.
• Raw data: Là tập hợp các dữ liệu thô chưa trải qua quy trình định dạng hoặc phân tích.

Lời kết

Với những thông tin chi tiết trên đây, có lẽ bạn đã phần nào nắm rõ khái niệm, chức năng và đặc điểm của dữ liệu là gì rồi nhé. Có thể thấy, với tầm quan trọng của mình trong nhiều lĩnh vực, data chính là nhân tố cốt lõi thúc đẩy sự tăng trưởng mạnh mẽ cho nền kinh tế, tạo động lực phát triển, nâng cao chất lượng dịch vụ và năng suất lao động. Đừng quên ghé thăm website Vietnix thường xuyên để cập nhật những tin tức công nghệ mới nhất.