Data processing là gì? Vì sao cần phải có Data Processing

Data Processing đã trở thành chủ đề được nhiều doanh nghiệp quan tâm đến trong những năm gần đây. Dữ liệu luôn là “tài sản” quan trọng của một doanh nghiệp.. Dữ liệu ở dạng thô không hữu ích cho bất kỳ tổ chức/ doanh nghiệp nào. Chính vì vậy, xử lý dữ liệu là bước quan trọng giúp doanh nghiệp chuyển nó thành thông tin có thể sử dụng được. Data Processing đã trở thành công cụ không thể thiếu trong quá trình hoạt động của các doanh nghiệp. Cùng VTC Academy Plus tìm hiểu ngay về khái niệm này nhé!

Data Processing là gì?

Data Processing là phương pháp thu thập các dữ liệu thô và chuyển nó thành những thông tin hữu ích, có ý nghĩa. Nếu dữ liệu chỉ ở dạng thô thì doanh nghiệp sẽ không để sử dụng dữ liệu này để phân tích. Chính vì thế mà doanh nghiệp cần phải xử lý dữ liệu. Data Processing là phương pháp thu thập các dữ liệu thô và chuyển nó thành những thông tin hữu ích, có ý nghĩa.

Dữ liệu thô sẽ được thu thập, sàng lọc, sắp xếp, xử lý, phân tích, lưu trữ và cuối cùng là được trình bày ở dạng chúng ta có thể đọc được như đồ thị, biểu đồ, tài liệu… Quá trình này được thực hiện theo từng bước một bởi các nhà khoa học dữ liệu (data scientists) và kỹ sư dữ liệu (data engineers). Xử lý dữ liệu là điều cần thiết để các tổ chức tạo ra các chiến lược kinh doanh tốt hơn và tăng lợi thế cạnh tranh của họ.

Chu trình xử lý dữ liệu (Data Processing Cycle)

Nhìn chung Data Processing Cycle bao gồm 6 bước, bắt đầu từ việc đưa dữ liệu thô vào và nhận lại những thông tin có giá trị. Các bước trong chu trình này đều được thực hiện theo một trình tự nhất định. Sở dĩ chúng ta gọi đây là một chu trình vì kết quả đầu ra của chu trình đầu có thể được lưu trữ và làm dữ liệu đầu vào (input) cho chu trình tiếp theo.

Cụ thể 6 bước cơ bản trong chu trình xử lý dữ liệu bao gồm:

Bước 1: Thu thập dữ liệu (Collection)

Việc thu thập các dữ liệu thô là bước đầu tiên trong chu trình xử lý dữ liệu. Bước này khá quan trọng vì nó quyết định giá trị thông tin đầu ra của chu trình. Do đó dữ liệu thô cần được thu thập từ những nguồn chất lượng, đáng tin cậy. Dữ liệu thô có thể bao gồm các số liệu về: cookie trang web, hành vi người dùng, báo cáo tài chính của doanh nghiệp,…

Bước 2: Chuẩn bị dữ liệu/ làm sạch dữ liệu (Preparation)

Dữ liệu thô chúng ta thu thập về sẽ rất lộn xộn., để có thể xử lý được chúng ta cần sắp xếp, sàng lọc, phân loại và loại bỏ những dữ liệu không cần thiết/ không hợp lệ. Dữ liệu thô cần được kiểm tra để phát hiện lỗi, thông tin bị trùng lặp, dữ liệu bị thiếu và chuyển đổi sang dạng phù hợp để phân tích và xử lý thêm.

Mục đích của bước này để để loại bỏ dữ liệu xấu. Việc này giúp cho tập tin trước khi được đưa vào xử lý có chất lượng cao hơn, đảm bảo cung cấp thông tin đầu ra chính xác hơn cho các doanh nghiệp.

Bước 3: Nhập liệu đầu vào (Input)

Dữ liệu thô sau khi được làm sạch sẽ chuyển đổi thành dạng máy tính có thể đọc được và đưa vào đơn vị xử lý. Việc nhập liệu có thể thực hiện thủ công hoặc thông qua máy quét, các thiết bị thông minh khác.

Bước 4: Xử lý dữ liệu (Data Processing)

Tại bước này dữ liệu sẽ chính thức được xử lý bởi các thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra kết quả đầu ra theo mong muốn. Học máy cho phép doanh nghiệp tự động hóa các các quy trình như phân tích rủi ro, phát hiện gian lận,… giúp doanh nghiệp có được những quyết định chính xác hơn. Có thể xem học máy là trí thông minh tăng cường giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu và rút ra các mẫu hữu ích.
Bước này có thể diễn ra theo nhiều phương pháp khác nhau tùy thuộc vào nguồn dữ liệu và mục đích đích sử dụng của dữ liệu.

Bước 5: Xuất dữ liệu đầu ra (Output)

Dữ liệu sau quá trình xử lý sẽ được hiển thị ở những dạng người dùng có thể đọc được như biểu đồ, tệp vectơ, bảng, âm thanh,… Doanh nghiệp có thể sử dụng những dữ liệu này để phát triển các dự án của mình.

Bước 6: Lưu trữ dữ liệu

Đây là bước cuối cùng của một chu trình xử lý dữ liệu. Tại đây dữ liệu sẽ được lưu trữ lại và có thể cung cấp cho chu trình xử lý tiếp theo. Khi dữ liệu được lưu trữ đúng cách, doanh nghiệp có thể truy cập và truy xuất thông tin một cách nhanh chóng, chính xác.

Phần tiếp theo VTC Academy Plus sẽ giúp bạn hiểu sâu về vai trò của Data Processing đối với doanh nghiệp

Tầm quan trọng của Data Processing

Một số lợi ích mà Data Processing đã mang lại cho doanh nghiệp:

Lập báo cáo dễ dàng hơn

Vì dữ liệu đã qua xử lý nên chúng ta có thể lấy và dùng trực tiếp. Những nhà điều hành có thể trực tiếp sử dụng các dữ kiện, số liệu này để nghiên cứu, lập các báo cáo một cách nhanh chóng.

Tiết kiệm thời gian

Việc số hóa dữ liệu giúp chúng ta xử lý thông tin một cách nhanh chóng. Hàng nghìn tệp dữ liệu sẽ được xử lý và lưu trữ chỉ trong vài phút. Đặc biệt, trong quá trình xử lý thông tin, hệ thống sẽ tự kiểm tra và xử lý các tệp dữ liệu bị lỗi, không hợp lệ. Chính vì thế mà việc quản lý thông tin của các doanh nghiệp luôn được đảm bảo độ chính xác cao.

Giảm chi phí

Chi phí cho việc xử lý dữ liệu đã được số hóa thấp hơn nhiều so với chi phí quản lý và duy trì các tài liệu bằng giấy. Trong khoản chi phí lưu trữ, việc số hóa dữ liệu giúp tiết kiệm rất nhiều chi phí văn phòng phẩm. Do đó, các doanh nghiệp có thể tiết kiệm rất nhiều tiền bằng việc cải thiện hệ thống quản lý dữ liệu của họ.

Dễ dàng trong việc lưu trữ

Xử lý dữ liệu sẽ giúp tăng không gian lưu trữ cho việc thêm, quản lý và sửa đổi dữ liệu. So với phương pháp thủ công thì việc xử lý dữ liệu giúp doanh nghiệp giảm bớt sự lộn xộn do các giấy tờ không cần thiết gây ra. Từ đó hiệu quả trong việc tìm kiếm (truy xuất) các dữ liệu cần thiết cũng được cải thiện.

Các kiểu xử lý dữ liệu phổ biến

Thực tế cho thấy không có một phương pháp nào là “one size fits all” – phù hợp với tất cả trường hợp. Như VTC Academy Plus đã đề cập ở bước 4 của chu trình xử lý dữ liệu, tùy vào mục đích sử dụng chúng ta sẽ có những kiểu/ phương pháp xử lý khác nhau.

Một số kiểu xử lý dữ liệu thông dụng các bạn có thể tham khảo:

Xu hướng phát triển của Data Processing trong tương lai

Điện toán đám mây (Cloud Computing) và công nghệ Blockchain (chuỗi khối) hiện là hai xu hướng công nghệ đang được các doanh nghiệp quan tâm và đầu tư xây dựng. Hai công nghệ này sẽ mang đến nhiều sự thay đổi cho việc xử lý dữ liệu. Các công nghệ này sẽ giúp cho nhà phân tích dữ liệu xử lý mọi công việc một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí nhất.

Khi công nghệ thông tin phát triển, khối lượng lớn dữ liệu sẽ được tạo ra. Chính điện toán đám mây và Blockchain sẽ là giải pháp cho vấn đề xử lý dữ liệu khổng lồ này. Không chỉ giải quyết được vấn đề về lưu trữ dữ liệu lớn mà vấn đề về minh bạch dữ liệu cũng sẽ được cải thiện.

Ngoài ra, Data Processing sẽ được các doanh nghiệp ứng dụng nhiều hơn, cụ thể là ứng dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Vì thế trong tương lai nếu bạn làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, việc biết thêm về các kỹ thuật Data Processing sẽ là một điểm cộng lớn. Việc có hiểu biết và thành thạo các kỹ thuật xử lý dữ liệu sẽ mở ra cho bạn rất nhiều cơ hội nghề nghiệp. Chẳng hạn, bạn có thể trở thành Data Scientist nếu bạn có khả năng về logic, yêu thích việc phân tích số liệu. Nếu bạn yêu thích việc phát triển các ứng dụng thông minh bạn có thể đi theo hướng AI engineer.

Vừa rồi VTC Academy Plus đã mang đến cho các bạn toàn bộ những thông tin tổng quan về Data Processing. Hy vọng các bạn có thể hiểu và nắm vững các kiến thức về lĩnh vực này.

Nên bắt đầu học trí tuệ nhân tạo từ đâu?

Theo Chiến lược quốc gia về cách mạng công nghiệp lần thứ tư đến năm 2030 do Thủ tướng Chính phủ phê duyệt thì ngành Trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành một trong những ngành trọng điểm được chú trọng đào tạo và phát triển. Với kinh nghiệm hơn 10 năm trong lĩnh vực đào tạo về ngành công nghệ thông tin và thiết kế, VTC Academy Plus luôn là đơn vị tiên phong phát triển các khung chương trình đào tạo ngành AI chuyên sâu. Được thiết kế bởi đội ngũ các giảng viên, chuyên gia nước ngoài hàng đầu, VTC Academy Plus luôn tự tin về chương trình đào tạo sát thực tế và chuẩn quốc tế của mình.

Nếu bạn có đam mê và mong muốn được làm việc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bạn có thể tham khảo khóa học trí tuệ nhân tạo tại VTC Academy Plus. Khóa học này sẽ cung cấp đầy đủ những kiến thức, kỹ năng mang tính ứng dụng cao để học viên sau khi tốt nghiệp có thể làm việc ngay.

Với chương trình đào tạo chú trọng việc phát triển năng lực, học viên sẽ được làm quen và thực hành nhiều bài toán cụ thể. Qua những bài toán thực tế đó, học viên sẽ sử dụng thành thạo các công cụ Business Intelligence để phân tích dữ liệu, trực quan hóa các số liệu thống kê, tạo lập báo cáo. Ngoài ra, nội dung chương trình cũng bao gồm các kiến thức chuyên sâu về các thuật toán Machine Learning, Deep Learning hỗ trợ rất nhiều trong việc lập trình AI để xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo thực tế.

Còn chần chừ gì mà không nhanh chân lên. Hãy trở thành những người trẻ, dẫn đầu các xu hướng công nghệ mới trong tương lai cùng VTC Academy Plus.