Trong kỷ nguyên số, dữ liệu đã trở thành tài sản quý giá cho tổ chức và doanh nghiệp. Để khai thác giá trị từ dữ liệu thô, cần hiểu bản chất của dữ liệu & thông tin. Quá trình này không chỉ đơn thuần là xử lý, mà còn tạo ra ngữ cảnh và mục đích. Hãy cùng Asiasoft tìm hiểu sự khác biệt và mối quan hệ giữa dữ liệu và thông tin – yếu tố then chốt trong việc ra quyết định kinh doanh thông minh ngay trong bài viết dưới đây.

1. Dữ liệu và thông tin: Dữ liệu là gì?

Từ ‘dữ liệu’ có nguồn gốc Latin, nghĩa là ‘cái được đưa ra‘. Dữ liệu là thông tin thô cần phân tích để có ý nghĩa. Khi chưa xử lý, dữ liệu khó diễn giải hoặc sử dụng hiệu quả.

Dữ liệu được đo bằng bit và byte, có thể bao gồm số, hình ảnh, ký tự và quan sát về sự kiện hoặc thực thể.

1.1. Các loại dữ liệu

Dữ liệu có thể được phân loại thành:

• Dữ liệu sơ cấp (hay dữ liệu trực tiếp): Có thể mang tính chất định lượng hoặc định tính.
  • Dữ liệu định lượng thường ở dạng số. Ví dụ: lịch sử nhiệt độ hoặc số lượng khách truy cập trang web.
  • Dữ liệu định tính không thể đếm được hoặc biểu diễn bằng số. Ví dụ: phản hồi âm thanh hoặc đám mây từ.
• Dữ liệu thứ cấp (hay dữ liệu đã tồn tại): Có thể được thu thập từ các nguồn nội bộ hoặc bên ngoài.

1.2. Sự khác biệt giữa dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp

Có sự khác biệt rõ rệt giữa dữ liệu sơ cấp và dữ liệu thứ cấp. Hãy xem xét những điểm khác biệt chủ yếu sau đây:

2. Dữ liệu và thông tin: Thông tin là gì?

Từ “thông tin” có nguồn gốc Latin “Informare“, nghĩa là “cung cấp hình thức”. Thông tin là dữ liệu đã được phân tích và có cấu trúc. Ví dụ: điểm trung bình môn học.

Thông tin tạo ý nghĩa cho dữ liệu, giúp người dùng hiểu dễ dàng hơn. Nó được đo bằng đơn vị có ý nghĩa như số lượng và thời gian. Thông tin cung cấp bối cảnh và mục đích cho dữ liệu thô, giúp đưa ra kết luận và quyết định sáng suốt.

Mặc dù “dữ liệu” & “thông tin” thường được dùng thay thế, chúng có sự khác biệt quan trọng. Để có thông tin hữu ích từ dữ liệu, cần qua quá trình chuyển đổi bao gồm:

• Phân tích chi tiết dữ liệu thô đã thu thập.
• Cấu trúc hóa và cung cấp thông tin có ý nghĩa về các số liệu hoặc dữ kiện đã thu thập.
• Làm cho dữ liệu dễ hiểu hơn đối với người đọc.

3. Sự khác biệt chính giữa dữ liệu và thông tin

Giờ chúng ta đã hiểu một số điều về dữ liệu & thông tin, hãy cùng xem xét câu hỏi chính: Đâu là sự khác biệt giữa dữ liệu và thông tin?

Bảng dưới đây trình bày một số khác biệt cơ bản giữa hai khái niệm này.

4. Ví dụ về dữ liệu và thông tin

Bây giờ, bạn phải hiểu được sự khác biệt giữa dữ liệu và thông tin. Bây giờ chúng ta hãy xem một số ví dụ về sự khác biệt này.

5. Thông tin trong kinh doanh là gì ?

Dữ liệu giúp công ty đưa ra quyết định, đánh giá lợi nhuận sản phẩm và đo lường chi phí. Thông tin hợp lệ là then chốt cho việc ra quyết định và tạo lợi nhuận. Quyết định chiến lược cần dữ liệu liên quan. Dữ liệu cần cấu trúc để hữu ích cho nhiều hoạt động kinh doanh. Vì vậy, doanh nghiệp phải phân tích dữ liệu đúng cách và chuyển đổi nó thành thông tin có giá trị.

Dữ liệu và thông tin mang lại lợi ích cho doanh nghiệp theo những cách sau:

• Thu hút khách hàng mới
• Quản lý các nỗ lực tiếp thị
• Giữ chân khách hàng
• Cải thiện dịch vụ khách hàng
• Theo dõi tương tác trên mạng xã hội
• Dự đoán doanh số

Do tầm quan trọng của dữ liệu & thông tin, các doanh nghiệp trên toàn thế giới cần có chiến lược hợp lý để sử dụng hiệu quả dữ liệu có sẵn cho họ. Vì lý do này, phân tích dữ liệu đang trở nên rất quan trọng và đóng vai trò thiết yếu trong các quyết định kinh doanh, hoạt động và luồng doanh thu.

Tóm lại, các tổ chức có thể đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn và nhanh hơn bằng cách xử lý dữ liệu có sẵn thành thông tin có giá trị.

6. Những câu hỏi thường gặp về dữ liệu và thông tin

6.1. Sự khác biệt cơ bản giữa dữ liệu và thông tin là gì?

Sự khác biệt cơ bản giữa dữ liệu và thông tin nằm ở ý nghĩa và bối cảnh của chúng:

• Dữ liệu:
  • Định nghĩa: Dữ liệu là những sự kiện, ký hiệu hoặc giá trị thô, chưa được tổ chức.
  • Đặc điểm: Dữ liệu thường chưa được xử lý và thiếu ngữ cảnh hoặc tính liên quan.
  • Ví dụ: Một chuỗi số (ví dụ: 1, 5, 8) hoặc văn bản không có cấu trúc.
• Thông tin:
  • Định nghĩa: Thông tin là dữ liệu đã được xử lý, sắp xếp và đưa vào bối cảnh để trở nên có ý nghĩa và hữu ích.
  • Đặc điểm: Thông tin cung cấp hiểu biết, hiểu biết và kiến thức. Nó có bối cảnh và liên quan đến việc ra quyết định.
  • Ví dụ: Phân tích và diễn giải dữ liệu truyền tải ý nghĩa, chẳng hạn như tóm tắt thống kê hoặc câu có ý nghĩa.

Tóm lại, trong khi dữ liệu bao gồm các thành phần thô và chưa qua xử lý, thông tin là kết quả của quá trình xử lý và sắp xếp dữ liệu đó, cung cấp cho dữ liệu bối cảnh và ý nghĩa.

6.2. Dữ liệu trở thành thông tin như thế nào?

Chuyển đổi dữ liệu thành thông tin là quá trình tổ chức và diễn giải. Dữ liệu thô gồm các sự kiện, ký hiệu hoặc giá trị không có cấu trúc. Để trở thành thông tin, dữ liệu được phân tích để xác định mẫu và ý nghĩa. Quá trình này bổ sung ngữ cảnh, cho phép dữ liệu truyền tải ý nghĩa.

Thông tin cung cấp hiểu biết sâu sắc để ra quyết định hoặc hiểu bối cảnh cụ thể. Quá trình chuyển đổi trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu thô và biến nó thành dạng dễ hiểu, hỗ trợ giải quyết vấn đề. Việc xử lý và diễn giải dữ liệu là quan trọng để biến nó thành thông tin có giá trị và hữu ích.

6.3. Dữ liệu có thể tồn tại mà không có thông tin và ngược lại không?

Đúng, dữ liệu có thể tồn tại mà không cần thông tin và ngược lại.

Dữ liệu không có thông tin: Dữ liệu, ở dạng thô, đề cập đến các sự kiện hoặc giá trị chưa được xử lý và chưa được tổ chức. Các điểm dữ liệu riêng lẻ này thiếu ngữ cảnh và ý nghĩa riêng. Ví dụ, một danh sách các số hoặc các từ riêng lẻ cấu thành dữ liệu nhưng có thể không truyền tải bất kỳ thông tin cụ thể nào cho đến khi được xử lý và diễn giải.

Thông tin không có dữ liệu: Mặt khác, thông tin biểu thị dữ liệu đã được xử lý và sắp xếp đã được định nghĩa và ngữ cảnh. Mặc dù thông tin thường có thành phần dữ liệu cơ bản, nhưng nó được đặc trưng bởi tổ chức có ý nghĩa của nó. Trong một số trường hợp, thông tin có thể được truyền tải mà không trình bày rõ ràng dữ liệu thô mà nó bắt nguồn. Ví dụ, báo cáo tóm tắt hoặc giải thích có thể cung cấp thông tin có nguồn gốc từ dữ liệu mà không hiển thị chính dữ liệu thô.

6.4. Giá trị của dữ liệu khác với giá trị của thông tin như thế nào?

Giá trị của dữ liệu & thông tin khác nhau dựa trên tiện ích, bối cảnh và mục đích sử dụng:

• Giá trị của dữ liệu:
  • Tiện ích: Giá trị của dữ liệu nằm ở tiềm năng hữu ích của nó. Dữ liệu thô là nền tảng tạo ra thông tin chi tiết, nhưng giá trị thực sự chỉ hiện rõ sau khi được xử lý và phân tích.
  • Bối cảnh: Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định, nhưng giá trị của nó phụ thuộc vào mức độ phù hợp với mục tiêu và nhu cầu của người dùng. Dữ liệu chính xác và liên quan góp phần vào việc ra quyết định sáng suốt.
  • Ví dụ: Số liệu bán hàng thô là một dạng dữ liệu. Mặc dù cần thiết để theo dõi giao dịch, giá trị thực sự của chúng chỉ hiện rõ khi được phân tích để xác định xu hướng, mô hình hoặc cơ hội kinh doanh.
• Giá trị của thông tin:
  • Tiện ích: Thông tin được xử lý từ dữ liệu có giá trị nội tại. Nó cung cấp những hiểu biết sâu sắc và kiến thức hướng dẫn việc ra quyết định và hành động.
  • Bối cảnh: Giá trị của thông tin gắn liền với tính liên quan và khả năng áp dụng vào một bối cảnh hoặc vấn đề cụ thể. Thông tin có ý nghĩa và được tổ chức tốt là nền tảng cho việc ra quyết định sáng suốt.
  • Ví dụ: Báo cáo tóm tắt về hiệu suất bán hàng hàng tháng, bao gồm xu hướng và số liệu chính, là một ví dụ về thông tin có giá trị. Định dạng này giúp người ra quyết định dễ dàng tiếp cận và hành động dựa trên những thông tin chi tiết.

7. Kết luận

Trong kỷ nguyên số hiện nay, sự khác biệt giữa dữ liệu & thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách khai thác và ứng dụng các tài nguyên số này. Việc phân biệt rõ ràng giữa dữ liệu thô và thông tin đã qua xử lý không chỉ giúp tối ưu hóa quá trình ra quyết định mà còn nâng cao hiệu quả kinh doanh. Khi chúng ta nhận thức sâu sắc về giá trị của việc chuyển đổi dữ liệu thành thông tin, chúng ta mở ra những cơ hội mới để khai thác tiềm năng thực sự của các hệ thống thông tin trong việc hỗ trợ và phát triển các chiến lược kinh doanh hiệu quả.