Dữ liệu là một thuật ngữ cơ bản, quen thuộc với nhiều người sử dụng máy tính và mạng internet. Vậy dữ liệu là gì? Cách thức trình diễn thông tin trên máy tính như thế nào? Trong bài viết dưới đây, Hoàng Hà PC sẽ cung cấp nội dung cụ thể, khái quát về dữ liệu và cách thức biểu diễn thông tin.
1. Dữ liệu được hiểu là gì?
Thuật ngữ dữ liệu (data) được con người sử dụng rộng rãi, phổ biến từ khi máy tính, internet được phát minh. Vậy dữ liệu là gì? Thực chất, dữ liệu chính là hình thức biểu diễn các nội dung thông tin. Đối với máy tính, data là những thông tin được mã hoá dưới dạng nhị phân.
![Dữ liệu là cách thức trình diễn thông tin trên máy tính]()
Dữ liệu là cách thức trình diễn những thông tin trên máy tính
Máy tính có khả năng xử lý, trình diễn thông tin dạng số, chữ, thông tin logic, hình ảnh hoặc âm thanh. Mọi dữ liệu dù có bản chất khác nhau nhưng đều sẽ được số hoá. Như thế bạn đã có thể hiểu rõ dữ liệu là gì thông qua những chia sẻ trên.
2. Có những dạng của dữ liệu nào?
Dữ liệu được chia thành 3 dạng cơ bản:
![Dữ liệu có những dạng cơ bản nào]()
Dữ liệu có những dạng cơ bản nào
2.1. Dữ liệu có cấu trúc (structured data)
Dữ liệu có cấu trúc thường xếp theo hàng và cột, có các thành phần liên kết qua trường xác định, là loại dữ liệu dễ quản lý và sắp xếp. Nó được sắp xếp theo mô hình do nhà thiết kế cơ sở dữ liệu quyết định. Các yếu tố trong dữ liệu tổ chức có thể được nhóm để tạo ra mối quan hệ. Dữ liệu này ngày càng thuận lợi cho doanh nghiệp vì tính dễ phân tích, lưu trữ và tìm kiếm.
Hiện nay, dữ liệu có cấu trúc chỉ chiếm dưới 20% tổng số dữ liệu thu thập, được tạo ra bởi cả máy móc và con người. Ví dụ về dữ liệu tổ chức bao gồm dữ liệu tài chính, thông tin nhân khẩu, địa chỉ, đánh giá người dùng, dữ liệu máy và ghi chú vị trí từ thiết bị thông minh. Hiểu biết về dữ liệu và các loại dữ liệu sẽ hỗ trợ trong việc xử lý và phân tích chúng.
2.2. Dữ liệu không có cấu trúc (unstructured data)
Một lượng lớn dữ liệu trên thế giới là dữ liệu không cấu trúc, không phù hợp với định dạng hàng-cột truyền thống của cơ sở dữ liệu và không tuân theo một mô hình dữ liệu cụ thể.
Các loại dữ liệu không cấu trúc bao gồm hình ảnh, văn bản, video và âm thanh, hình ảnh từ vệ tinh, nội dung từ mạng xã hội, phản hồi từ khảo sát không cấu trúc, bản trình bày, trang web, tài liệu PDF và ghi âm từ cuộc gọi hỗ trợ khách hàng.
2.3. Dữ liệu bán cấu trúc
Khi khám phá về các loại dữ liệu, ta phát hiện ra một loại gọi là dữ liệu bán cấu trúc, một hình thức kết hợp đặc điểm của cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Dữ liệu bán cấu trúc có một số yếu tố đồng nhất nhưng lại thiếu cấu trúc cụ thể để phù hợp hoàn toàn với cơ sở dữ liệu quan hệ.
Loại dữ liệu này thường được gắn thêm các thuộc tính như thẻ ngữ nghĩa hoặc siêu dữ liệu để dễ phân loại hơn, tuy nhiên, vẫn còn những khoảng trống trong việc phân loại này.
3. Dữ liệu được lưu trữ như thế nào?
Dữ liệu bao gồm video, âm thanh, hình ảnh và văn bản... được biểu diễn trong máy tính bằng hệ thống nhị phân sử dụng bit làm đơn vị cơ bản. Một byte tương đương với 8 bit. Để đo lường bộ nhớ, người ta thường sử dụng các đơn vị như Megabyte và Gigabyte.
Dữ liệu thường được lưu trữ dưới dạng tệp ISAM hoặc VSAM. ISAM, một công nghệ quản lý dữ liệu của IBM, và VSAM, một phiên bản cải tiến của ISAM, cung cấp khả năng truy cập lưu trữ dữ liệu một cách ảo.
![Những cách lưu dữ liệu hiện nay]()
Những cách lưu dữ liệu hiện nay
3.1. Các phương pháp lưu trữ data cho các doanh nghiệp
Lưu trữ tại chỗ
Đây là cách thức lưu trữ dữ liệu nguyên bản, một phương án dữ liệu tại chỗ liên quan đến việc sử dụng máy chủ do chính tổ chức đó sở hữu và điều hành. Phương pháp này phù hợp khi biết rõ về loại dữ liệu cần lưu trữ và khi dữ liệu đó có tính quan trọng cao.
Trong mô hình này, các tổ chức lớn thường đặt máy chủ của họ tại các trung tâm dữ liệu riêng biệt. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, máy chủ thường được đặt trong phòng dữ liệu chuyên dụng ngay tại văn phòng của doanh nghiệp.
Thuê vị trí lưu trữ
Nhiều tổ chức vẫn muốn giữ dữ liệu quan trọng trên các thiết bị do họ quản lý, nhưng không muốn đối mặt với những thách thức của việc quản lý chúng, như yêu cầu về điện năng, làm mát, và thời gian cần thiết để tích hợp dịch vụ mới vào cơ sở hạ tầng IT. Những khó khăn này có thể làm phức tạp việc tự xây dựng cơ sở hạ tầng lưu trữ.
Tuy nhiên, khi xác định được nhu cầu lưu trữ cụ thể, họ có thể thấy rằng có thể tận dụng lợi ích của sự linh hoạt từ trung tâm dữ liệu, trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát đối với dữ liệu của mình, bằng cách thuê không gian lưu trữ tại trung tâm dữ liệu bên ngoài.
Public Cloud
Doanh nghiệp vừa và nhỏ thường không có nguồn lực để đầu tư vào phần cứng lưu trữ dữ liệu cao cấp. Một giải pháp tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp bạn là chuyển dữ liệu sang dịch vụ Public Cloud.
Dịch vụ Public Cloud cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt, cho phép tăng cường dung lượng lưu trữ hoặc năng lực tính toán khi cần. Đám mây cũng dễ sử dụng, hỗ trợ truy cập dữ liệu từ bất cứ đâu, điều này rất có lợi cho các tổ chức có đội ngũ làm việc từ xa. Do đó, trước khi quyết định sử dụng phương pháp lưu trữ này, cần xem xét khả năng tài chính và mức độ quan trọng của dữ liệu.
Private Cloud
Do tính chất mở của môi trường Public Cloud, việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi các truy cập không phép trở nên phức tạp. Ngược lại, Private Cloud, được thiết lập qua một trung tâm dữ liệu ảo hóa, cung cấp mức độ bảo mật cao hơn cho các doanh nghiệp không muốn đối mặt với những rủi ro liên quan. Điều này đặc biệt hiệu quả khi kết hợp với các biện pháp mật mã hóa nâng cao.
4. Cách phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp
Không phải dữ liệu thu được luôn đáp ứng đúng các tiêu chuẩn và yêu cầu cần thiết. Do đó, việc nắm vững cách xử lý dữ liệu là quan trọng. Khi dữ liệu đã qua xử lý, bạn cần phân tích nó để sử dụng hiệu quả. Hiện nay, có hai phương pháp chính để phân tích dữ liệu: phân tích định lượng và phân tích định tính.
4.1. Phân tích trong nghiên cứu định lượng
Trong nghiên cứu định lượng, phân tích dữ liệu thường dựa vào số liệu và thống kê. Ngược lại, nghiên cứu định tính tập trung vào ngôn ngữ, hình ảnh, mô tả và đối tượng. Trong quá trình nghiên cứu định tính, phân tích dữ liệu dựa trên ngôn ngữ thường được sử dụng rộng rãi. Các phương pháp này thường được thực hiện thủ công.
4.2. Phân tích trong nghiên cứu định tính
Phương pháp nghiên cứu định lượng chủ yếu được dùng để xác nhận thông tin dựa trên số liệu. Quy trình này bao gồm các bước như xác thực, chỉnh sửa và mã hóa dữ liệu. Đặc điểm chính của phương pháp này là trình bày kết quả dưới dạng số liệu thống kê mà không tập trung vào nguyên nhân hoặc giải thích chi tiết đằng sau các con số.
Chuyên gia dữ liệu sử dụng các số liệu này để nghiên cứu và đưa ra quyết định. Vì vậy, cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi chọn phương pháp này, tùy thuộc vào loại dữ liệu bạn đang xử lý.
Để đạt hiệu quả, quy trình này đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao của chuyên gia nhằm tránh sai sót và hỗ trợ doanh nghiệp đạt được kết quả kinh doanh phù hợp với yêu cầu thị trường.
5. Dữ liệu đối với các doanh nghiệp có quan trọng không?
Hiểu biết về dữ liệu và cách sử dụng nó có vai trò quan trọng trong kinh doanh. Dữ liệu giúp nhận diện các vấn đề tổ chức gặp phải và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả có thể cải thiện kết quả kinh doanh, giảm chi phí, xây dựng chiến lược thị trường hiệu quả hơn và giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
Khi tổ chức nhận thức được giá trị của dữ liệu và cách khai thác nó, việc phân tích kết hợp dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc ngày càng trở nên quan trọng.
Các hệ thống phân tích đang hướng tới hiệu suất thời gian thực, được thiết kế để xử lý luồng dữ liệu ngay lập tức và chịu đựng tốc độ dữ liệu đầu vào cao trong quá trình hoạt động.
Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp phát hiện khách hàng mới, tăng cường lợi thế cạnh tranh, và lãnh đạo thị trường, cũng như sử dụng dữ liệu để lập kế hoạch kinh doanh hiệu quả.
Phân tích dữ liệu có ảnh hưởng lớn đến nhiều lĩnh vực, bao gồm sản xuất, bán lẻ, dịch vụ tài chính, hàng tiêu dùng và bảo hiểm.
6. Thuật ngữ trong data cần biết
Dữ liệu đang trở thành chủ đề trung tâm trong các cuộc thảo luận về công nghệ hiện đại, với những đổi mới liên tục tạo ra sự chú ý về cách chúng ta thu thập và phân tích dữ liệu.
Big data: Tập hợp lớn của dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc mà không thể xử lý bằng các phương pháp phần mềm và cơ sở dữ liệu truyền thống.
Phân tích Big data: Quy trình làm việc với tập dữ liệu lớn để tìm ra mẫu và thông tin hữu ích khác.
Trung tâm dữ liệu: Cơ sở hạ tầng dùng để chứa hệ thống máy tính, lưu trữ và mạng cho nhu cầu CNTT của doanh nghiệp, có thể là vật lý hoặc ảo.
Tính toàn vẹn của dữ liệu: Độ chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu, có thể bị ảnh hưởng bởi lỗi do người hoặc truyền dữ liệu.
Công cụ khai thác dữ liệu: Phần mềm giám sát và phân tích hoạt động của máy tính và người dùng để thu thập thông tin.
Khai phá dữ liệu: Phân tích cơ sở dữ liệu để tìm kiếm mẫu ẩn có thể dự đoán hành vi trong tương lai.
Kho dữ liệu: Hệ thống quản lý dữ liệu lấy thông tin từ nhiều nguồn để hỗ trợ hoạt động kinh doanh.
Cơ sở dữ liệu: Tập hợp các điểm dữ liệu tổ chức theo cách có thể truy xuất dễ dàng bởi máy tính.
Siêu dữ liệu: Thông tin mô tả về một tập dữ liệu.
Dữ liệu thô: Thông tin được thu thập nhưng chưa được định dạng hoặc xử lý.
Dữ liệu có cấu trúc: Dữ liệu được tổ chức trong trường cố định của bản ghi hoặc tệp.
Dữ liệu không có cấu trúc: Dữ liệu không được tổ chức trong hệ thống cơ sở dữ liệu hàng-cột truyền thống.
7. Khám phá cách biểu diễn thông tin của từng kiểu dữ liệu trong máy tính
Cách thức trình diễn dữ liệu là gì? Dưới đây sẽ là nội dung cụ thể về việc biểu diễn từng dạng thông tin trong máy tính.
7.1. Biểu diễn thông tin của dữ liệu số
Có hai cách thức biểu diễn dữ liệu số chính là số dấu phẩy động và số dấu phẩy tĩnh.
Biểu diễn số dấu phẩy tĩnh
Đối với trình diễn số dấu phẩy tĩnh, mọi người sẽ chọn lựa độ rộng n bit cho 1 số. Trong đó, bit đầu dùng nhằm mã dấu của số theo bit 0 để mã dấu dương, bit 1 là mã dấu âm. Đối với n-1 bit còn lại thì sẽ lấy 1 số bit dành cho phần nguyên còn lại là phần lẻ. Vị trí dấu phẩy thường mang tính quy ước tại vị trí cố định nên dạng biểu diễn này được gọi là số dấu phẩy tĩnh.
Phần lớn những môi trường xử lý dấu phẩy ở vị trí ô cuối cùng thường được hiểu là chế độ dấu phẩy tĩnh dành cho số nguyên. Độ dài trình diễn sẽ phụ thuộc vào mong muốn, nhu cầu. Các số nguyên thường được biểu diễn với độ dài 8, 16 hoặc 32 bit.
![Biểu diễn thông tin số dữ liệu là gì]()
Biểu diễn thông tin số dữ liệu là gì
Biểu diễn số dấu phẩy động
Trong một số trường hợp như tính toán gần đúng, trình diễn dấu phẩy tính đã không còn đáp ứng được nhu cầu. Do đó, dữ liệu số cần được biểu diễn theo dạng mũ hay còn được hiểu là dạng nửa logarit: x = ± mx.10 ±Px. Trong đó, phần định trị là mx còn phần bậc là ±Px
Để biểu diễn số trong vùng nhớ n bit thì máy tính sẽ trình diễn phần định trị cùng với một vùng phần bậc. Nguyên tắc mã dấu của phần bậc và định trị giống với trường hợp của số dấu phẩy tính. Vị trí dấu phẩy khi biểu diễn của số được định ra từ phần bậc trên phần định trị. Đây chính là dạng trình diễn số dấu phẩy động.
Kiểu biểu diễn dấu phẩy động này sở hữu hai ưu điểm như sau:
- Khoảng rộng trình diễn rất lớn với giá trị tuyệt đối rất nhỏ hay rất lớn so với dạng số phẩy tĩnh.
- Kiểu trình diễn số phẩy động trên máy tính có sai số khá tốt.
7.2. Cách biểu diễn thông tin của dữ liệu phi số
Có nhiều dạng thông tin phi số như văn bản, hình ảnh, dữ liệu logic hay âm thanh. Dưới đây là phương thức biểu diễn của một số kiểu dữ liệu phi số thường gặp.
Mã hoá ký tự và dữ liệu văn bản
Với dữ liệu văn bản, đơn vị cơ sở chính là ký tự hay còn hiểu là chữ. Mọi người cần phải hiểu ký tự theo nghĩa rộng là gồm chữ cái, dấu chính tả, chữ số, dấu toán học và những ký hiệu. Bên cạnh đó, mỗi dân tộc sẽ sử dụng ngôn ngữ riêng thì sẽ có chữ cái riêng để biểu diễn cho phù hợp.
![Phương thức trình diễn kiểu thông tin phi số]()
Phương thức trình diễn kiểu thông tin phi số
Mã hóa hình ảnh
Những hình ảnh cũng được số hóa trên máy tính như tập hợp các điểm. Với ảnh đen trắng, mỗi bit là một điểm nhằm trình diễn hai màu đen hoặc trắng. Còn đối với hình ảnh màu hay đa cấp xám thì một bit sẽ không phù hợp để trình diễn màu. Do đó, cần dùng đến hệ thống RGB là một tổ chức màu phổ biến. Ba màu sắc cơ bản kết hợp với nhau trên 256 cấp độ có khả biểu diễn được hơn 16,000,000 và mỗi điểm hình ảnh sẽ được lưu trữ khoảng 24 bit.
Mã hoá âm thanh
Những tín hiệu âm thanh cũng sẽ được mã hoá khi đưa vào máy tính. Có nhiều phương thức để tiến hành mã hoá âm thanh khác nhau. Cách thức đơn giản nhất chính là xấp xỉ dao động của sóng âm bằng chuỗi byte nhằm biểu diễn biên độ dao động trong từng thời gian bằng nhau. Hiện nay có nhiều cách mã hoá âm thanh thường sẽ được thực hiện thông qua thiết bị chuyên dụng.
Việc xử lý tín hiệu âm thanh trong máy tính thường gồm các công việc như sau:
- Thu và thực hiện mã hoá âm thanh
- Tiến hành biên tập (cắt, ghép hay sửa chữa)
- Phân tích để tìm những đặc trưng nhằm nhận dạng tiếng.
- Tổng hợp âm thanh. Ở mức độ đơn giản thì máy tính có khả năng đọc văn bản chữ thành lời
![Hình ảnh mã hoá của tín hiệu âm thanh]()
Hình ảnh mã hoá của tín hiệu âm thanh
Với nội dung bài viết trên, chắc hẳn các bạn đã có cái nhìn cơ bản về định nghĩa dữ liệu là gì và những cách trình diễn thông tin trong máy tính. Nếu bạn quan tâm đến các vấn đề khác về công nghệ thông tin thì hãy tham khảo thêm nội dung trên trang web.
