Xử lý dữ liệu là gì: Chu kỳ, loại, phương pháp, các bước và ví dụ

• Nữ biên dịch học phân tích dữ liệu để chuyển hướng sự nghiệp
• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán

Cho dù bạn sử dụng internet để tìm hiểu về một chủ đề nhất định, hoàn thành các giao dịch tài chính trực tuyến, đặt đồ ăn,…, dữ liệu sẽ được tạo ra mỗi giây. Việc sử dụng các phương tiện truyền thông xã hội, mua sắm trực tuyến và các dịch vụ truyền phát video đều góp phần làm tăng lượng dữ liệu.

Và để tận dụng và hiểu rõ hơn về lượng dữ liệu khổng lồ như vậy quá trình xử lý dữ liệu bắt đầu phát huy tác dụng. Vậy Xử lý dữ liệu là gì? hãy tìm hiểu chi tiết trong bài viết này.

1. Xử lý dữ liệu là gì?

Dữ liệu ở dạng thô không hữu ích cho bất kỳ tổ chức nào. Xử lý dữ liệu là phương pháp thu thập dữ liệu thô và dịch nó thành thông tin có thể sử dụng được. Nó thường được thực hiện theo quy trình từng bước bởi một nhóm các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu trong một tổ chức. Dữ liệu thô được thu thập, lọc, sắp xếp, xử lý, phân tích, lưu trữ và sau đó được trình bày ở định dạng có thể đọc được.

Xử lý dữ liệu là điều cần thiết cho các tổ chức để tạo ra các chiến lược kinh doanh tốt hơn và tăng lợi thế cạnh tranh của họ. Bằng cách chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng có thể đọc được như đồ thị, biểu đồ và tài liệu, nhân viên trong toàn tổ chức có thể hiểu và sử dụng dữ liệu.

2. Chu trình xử lý dữ liệu là gì?

Chu trình xử lý dữ liệu bao gồm một loạt các bước trong đó dữ liệu thô (đầu vào) được đưa vào hệ thống để tạo ra thông tin chi tiết hữu ích (đầu ra). Mỗi bước được thực hiện theo một thứ tự cụ thể, nhưng toàn bộ quá trình được lặp lại theo chu kỳ. 

• Bước 1: Thu thập

Việc thu thập dữ liệu thô là bước đầu tiên của chu trình xử lý dữ liệu. Loại dữ liệu thô được thu thập có tác động rất lớn đến đầu ra được tạo ra. Do đó, dữ liệu thô nên được thu thập từ các nguồn được xác định và chính xác để những phát hiện tiếp theo là hợp lệ và có thể sử dụng được. Dữ liệu thô có thể bao gồm số liệu tiền tệ, cookie trang web, báo cáo lãi/lỗ của công ty, hành vi người dùng,…

• Bước 2: Chuẩn bị

Chuẩn bị dữ liệu hoặc làm sạch dữ liệu là quá trình sắp xếp và lọc dữ liệu thô để loại bỏ dữ liệu không cần thiết và không chính xác. Dữ liệu thô được kiểm tra lỗi, trùng lặp, tính toán sai hoặc dữ liệu bị thiếu và được chuyển thành dạng phù hợp để phân tích và xử lý thêm. Điều này được thực hiện để đảm bảo rằng chỉ dữ liệu có chất lượng cao nhất mới được đưa vào bộ xử lý. 

Mục đích của bước này là loại bỏ dữ liệu xấu (dữ liệu dư thừa, không đầy đủ hoặc không chính xác) để bắt đầu tập hợp thông tin chất lượng cao để có thể sử dụng thông tin đó theo cách tốt nhất có thể cho hoạt động kinh doanh thông minh.

• Bước 3: Đầu vào

Trong bước này, dữ liệu thô được chuyển đổi thành dạng có thể đọc được bằng máy và được đưa vào bộ xử lý. Điều này có thể ở dạng nhập dữ liệu thông qua bàn phím, máy quét hoặc bất kỳ nguồn đầu vào nào khác. 

• Bước 4: Xử lý dữ liệu

Trong bước này, dữ liệu thô phải tuân theo các phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau bằng cách sử dụng thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để tạo ra đầu ra mong muốn. Bước này có thể khác một chút giữa quy trình này với quy trình khác tùy thuộc vào nguồn dữ liệu đang được xử lý ( hồ dữ liệu, cơ sở dữ liệu trực tuyến, thiết bị được kết nối,…) và mục đích sử dụng đầu ra.

• Bước 5: Đầu ra

Dữ liệu cuối cùng được truyền và hiển thị cho người dùng ở dạng có thể đọc được như biểu đồ, bảng, tệp vectơ, âm thanh, video, tài liệu,…. Đầu ra này có thể được lưu trữ và xử lý thêm trong chu kỳ xử lý dữ liệu tiếp theo. 

• Bước 6: Lưu trữ

Bước cuối cùng của chu trình xử lý dữ liệu là lưu trữ, nơi dữ liệu và siêu dữ liệu được lưu trữ để sử dụng tiếp. Điều này cho phép truy cập nhanh và truy xuất thông tin bất cứ khi nào cần, đồng thời cho phép sử dụng trực tiếp thông tin đó làm đầu vào trong chu trình xử lý dữ liệu tiếp theo.

3. Các loại xử lý dữ liệu

Có nhiều loại xử lý dữ liệu khác nhau dựa trên nguồn dữ liệu và các bước được đơn vị xử lý thực hiện để tạo đầu ra. Không có phương pháp nào phù hợp với tất cả mọi người có thể được sử dụng để xử lý dữ liệu thô.

• Xử lý hàng loạt: Dữ liệu được thu thập và xử lý theo lô. Được sử dụng cho một lượng lớn dữ liệu.
• Xử lý thời gian thực: Dữ liệu được xử lý trong vòng vài giây khi đầu vào được đưa ra. Được sử dụng cho lượng dữ liệu nhỏ.
• Xử lý trực tuyến: Dữ liệu được tự động đưa vào CPU ngay khi có sẵn. Được sử dụng để xử lý dữ liệu liên tục.
• Đa xử lý: Dữ liệu được chia thành các khung và được xử lý bằng hai hoặc nhiều CPU trong một hệ thống máy tính. Còn được gọi là xử lý song song.
• Chia sẻ thời gian: Phân bổ tài nguyên máy tính và dữ liệu trong các khe thời gian cho nhiều người dùng cùng một lúc.

>>> Đọc thêm: Sức mạnh của Nền tảng phân tích dữ liệu hợp nhất UDAP

4. Xử lý dữ liệu là gì: Phương pháp xử lý dữ liệu

4.1 Xử lý dữ liệu thủ công

Phương pháp xử lý dữ liệu này được xử lý thủ công. Toàn bộ quá trình thu thập dữ liệu, lọc, sắp xếp, tính toán và các hoạt động logic khác đều được thực hiện với sự can thiệp của con người và không sử dụng bất kỳ thiết bị điện tử hoặc phần mềm tự động hóa nào khác. Đây là một phương pháp chi phí thấp và yêu cầu ít hoặc không cần công cụ, nhưng tạo ra sai số cao, chi phí lao động cao, tốn nhiều thời gian và tẻ nhạt.

4.2 Xử lý dữ liệu cơ khí

Dữ liệu được xử lý một cách máy móc thông qua việc sử dụng các thiết bị và máy móc. Chúng có thể bao gồm các thiết bị đơn giản như máy tính, máy đánh chữ, máy in,… Có thể đạt được các thao tác xử lý dữ liệu đơn giản bằng phương pháp này. Nó có ít lỗi hơn nhiều so với xử lý dữ liệu thủ công, nhưng sự gia tăng dữ liệu đã khiến phương pháp này trở nên phức tạp và khó khăn hơn.

4.3 Xử lý dữ liệu điện tử

Dữ liệu được xử lý bằng công nghệ hiện đại sử dụng phần mềm và chương trình xử lý dữ liệu. Một tập hợp các hướng dẫn được cung cấp cho phần mềm để xử lý dữ liệu và tạo ra kết quả. Phương pháp này đắt nhất nhưng cung cấp tốc độ xử lý nhanh nhất với độ tin cậy và độ chính xác cao nhất của đầu ra.

Xử lý dữ liệu xảy ra trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta cho dù chúng ta có thể nhận thức được nó hay không. Dưới đây là một số ví dụ thực tế về xử lý dữ liệu:

• Một phần mềm giao dịch chứng khoán chuyển đổi hàng triệu dữ liệu chứng khoán thành một biểu đồ đơn giản
• Một công ty thương mại điện tử sử dụng lịch sử tìm kiếm của khách hàng để giới thiệu các sản phẩm tương tự
• Một công ty tiếp thị kỹ thuật số sử dụng dữ liệu nhân khẩu học của mọi người để lập chiến lược cho các chiến dịch theo vị trí cụ thể
• Xe tự lái sử dụng dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến để phát hiện xem có người đi bộ và các xe khác trên đường hay không

5. Tương lai của xử lý dữ liệu

Tương lai của xử lý dữ liệu có thể được tóm tắt tốt nhất trong một cụm từ ngắn gọn: điện toán đám mây .

Mặc dù sáu bước xử lý dữ liệu vẫn không thay đổi, nhưng công nghệ đám mây đã mang lại những tiến bộ ngoạn mục trong công nghệ xử lý dữ liệu, mang đến cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học các phương pháp xử lý dữ liệu nhanh nhất, tiên tiến nhất, tiết kiệm chi phí và hiệu quả nhất hiện nay.

Đám mây cho phép các công ty kết hợp các nền tảng của họ vào một hệ thống tập trung dễ làm việc và thích ứng. Công nghệ đám mây cho phép tích hợp liền mạch các bản nâng cấp và cập nhật mới cho các hệ thống cũ đồng thời mang đến cho các tổ chức khả năng mở rộng to lớn.

Nền tảng đám mây cũng có giá cả phải chăng và đóng vai trò là bộ cân bằng tuyệt vời giữa các tổ chức lớn và các công ty nhỏ hơn.

Vì vậy, chính những đổi mới CNTT đã tạo ra dữ liệu lớn và những thách thức liên quan đến nó cũng đã cung cấp giải pháp. Đám mây có thể xử lý khối lượng công việc khổng lồ vốn là đặc trưng của các hoạt động dữ liệu lớn.

>>> Đọc thêm: Sự khác biệt chính giữa Khai thác dữ liệu và học máy là gì?

Học lập trình tại FUNiX

FUNiX là tổ chức đào tạo trực tuyến ra mắt vào tháng 10 năm 2015, chuyên đào tạo CNTT đáp ứng mọi yêu cầu của người học.

Tại FUNiX, học viên được tiếp cận với hình thức giáo dục 4.0 – đào tạo trực tuyến thông qua mô hình FUNiX Way “độc bản”: 

• Học trực tuyến 100%: Cá nhân hóa lộ trình học; chủ động học mọi lúc, mọi nơi
• Sử dụng học liệu MOOC, học liệu Udemy hàng đầu thế giới, được cập nhật liên tục
• Mentorship đồng hành: Hỏi – Đáp 1:1 với Mentor – Đội ngũ chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực CNTT tại FUNiX
• Hannah FUNiX tận tâm, hỗ trợ học viên xây dựng lộ trình và duy trì cảm hứng học tập
• Cộng đồng FUNiX rộng lớn: Cộng đồng liên tục mở rộng, thỏa sức kết nối, học tập và tìm kiếm cơ hội công việc

Với khẩu quyết “học không bằng hỏi, dạy không bằng dỗ”; các khóa học tại FUNiX đang ngày càng được nâng cấp và mở rộng, phù hợp với mọi đối tượng từ trẻ em, học sinh, sinh viên tới những người đã đi làm muốn nâng cao chuyên môn hoặc chuyển nghề.

Hiện nay, FUNiX đào tạo khóa học lập trình chuyên sâu, mời bạn tham khảo tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: simplilearn