Dữ liệu – yếu tố cực kỳ cần thiết đối với một doanh nghiệp, bởi nó là thứ giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh quan trọng. Tuy nhiên, không phải loại dữ liệu nào cũng hữu ích với doanh nghiệp. Ví dụ như dữ liệu thô (dạng dữ liệu cơ bản nhất). Xuất phát từ dữ liệu thô, các nhân sự đa ngành phải trải qua 1 quy trình xử lý dữ liệu để biến từ thô thành dữ liệu chuẩn – dạng dữ liệu hữu ích cho doanh nghiệp.
Nhưng không phải tất cả các công ty đều sử dụng 1 loại xử lý dữ liệu giống nhau…
Tùy thuộc vào từng lĩnh vực kinh doanh và mục đích sử dụng mà phân ra từng loại xử lý dữ liệu khác nhau. Trong bài viết này UniTrain sẽ giới thiệu cho bạn 5 loại xử lý dữ liệu phổ biến mà các doanh nghiệp lớn tin dùng nhất hiện nay.
1. Xử lý dữ liệu thương mại (Commercial Data Processing)
Xử lý dữ liệu thương mại – Phương pháp sử dụng các cơ sở dữ liệu quan hệ tiêu chuẩn, bao gồm việc sử dụng xử lý hàng loạt. Phương pháp này sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ làm đầu vào cho hệ thống và tạo ra lượng lớn dữ liệu ở đầu ra, nhưng quy trình thì lại tinh gọn và ít thao tác hơn. Về cơ bản, nó kết hợp thương mại và máy tính để tạo ra giá trị cho doanh nghiệp. Dữ liệu được xử lý thông qua hệ thống này thường được tiêu chuẩn hóa, cũng vì thế nên khả năng sai sót thấp hơn nhiều.
Nhiều công việc thủ công được tự động hóa thông qua việc sử dụng máy tính nên giảm bớt được chi phí của doanh nghiệp, đồng thời cũng có ít sai sót hơn . Máy tính được sử dụng trong kinh doanh để lấy dữ liệu thô và xử lý nó thành một dạng thông tin hữu ích cho doanh nghiệp. Các chương trình kế toán là những ví dụ điển hình về các ứng dụng xử lý dữ liệu. Hệ thống thông tin (IS) là lĩnh vực nghiên cứu như hệ thống máy tính tổ chức.
Đọc thêm: Học cách xử lý dữ liệu với Excel
2. Xử lý dữ liệu khoa học (Scientific Data Processing)
Không giống như xử lý dữ liệu thương mại, xử lý dữ liệu Khoa học liên quan đến việc sử dụng nhiều hoạt động tính toán nhưng khối lượng đầu vào cũng như đầu ra thấp hơn. Các hoạt động tính toán bao gồm các phép toán số học và so sánh. Trong kiểu xử lý này, bất kỳ khả năng sai sót nào cũng không được chấp nhận vì nó sẽ dẫn đến việc ra quyết định sai lầm. Do đó, quá trình xác thực, sắp xếp và chuẩn hóa dữ liệu được thực hiện rất cẩn thận và nhiều phương pháp khoa học được sử dụng để đảm bảo không có mối quan hệ và kết luận sai nào được đưa ra.
Phương pháp này tốn nhiều thời gian hơn so với xử lý dữ liệu thương mại.
Ví dụ về xử lý dữ liệu khoa học: Xử lý, quản lý và phân phối các sản phẩm dữ liệu khoa học. Hỗ trợ phân tích khoa học các thuật toán, dữ liệu hiệu chuẩn và sản phẩm dữ liệu. Duy trì tất cả phần mềm, dữ liệu hiệu chuẩn, dưới sự kiểm soát cấu hình nghiêm ngặt.
3. Xử lý hàng loạt (Batch Processing)
Xử lý hàng loạt – Phương pháp xử lý dữ liệu tổ hợp, đồng thời. Dữ liệu được thu thập và xử lý theo lô, sau đó sẽ được sử dụng khi dữ liệu đồng nhất và có số lượng lớn. Trong Xử lý hàng loạt lại phân ra 2 loại nhỏ – Xử lý hàng loạt đồng thời và Xử lý hàng loạt tuần tự.
Xử lý hàng loạt đồng thời xảy ra khi chúng được thực thi bởi cùng một tài nguyên cho tất cả các trường hợp cùng một lúc. Xử lý hàng loạt tuần tự xảy ra khi chúng được thực thi bởi cùng một tài nguyên cho các trường hợp khác nhau ngay lập tức hoặc ngay sau một trường hợp khác.
4. Xử lý trực tuyến (Online Processing)
Theo cách nói của các hệ thống cơ sở dữ liệu ngày nay, “online” có nghĩa là “interactive”. Xử lý trực tuyến ngược lại với xử lý hàng loạt. Xử lý trực tuyến có thể được xây dựng từ một số toán tử tương đối đơn giản hơn, giống như các công cụ xử lý truy vấn truyền thống được xây dựng.
Xử lý trực tuyến Các hoạt động phân tích thường liên quan đến các phần chính của cơ sở dữ liệu lớn. Do đó, đáng ngạc nhiên là các hệ thống phân tích Online ngày nay cung cấp hiệu suất Interactive. Điều họ cần làm để thành công là tính toán trước chỉ số.
Trong hầu hết các hệ thống Xử lý Phân tích Trực tuyến, câu trả lời cho từng điểm và nhấp chuột được tính toán rất lâu trước khi người dùng khởi động ứng dụng. Trên thực tế, nhiều hệ thống xử lý Trực tuyến thực hiện việc tính toán này tương đối kém hiệu quả, nhưng vì quá trình xử lý được thực hiện trước nên người dùng cuối không thấy vấn đề về hiệu suất. Loại xử lý này được sử dụng khi dữ liệu được xử lý liên tục và nó được đưa vào hệ thống tự động.
5. Xử lý thời gian thực (Real-Time Processing)
Hệ thống quản lý dữ liệu hiện tại thường giới hạn khả năng xử lý dữ liệu trên cơ sở và vì hệ thống này luôn dựa trên các bản cập nhật định kỳ theo lô. Cho nên nó có thời gian trễ nhiều khi xảy ra một sự kiện và ghi lại hoặc cập nhật sự kiện đó.
Điều này tạo ra một nhu cầu về hệ thống có thể ghi, cập nhật và xử lý dữ liệu trên cơ sở và ở bất cứ đâu, tức là trong thời gian thực. Điều này sẽ giúp giảm độ trễ thời gian xuống gần như bằng không. Một lượng lớn dữ liệu đang được đổ vào các hệ thống ngoài các tổ chức, do đó việc lưu trữ và xử lý nó trong môi trường thời gian thực sẽ thay đổi kịch bản kinh doanh trên thị trường.
Hầu hết các doanh nghiệp muốn có thông tin chi tiết theo thời gian thực về dữ liệu để hiểu đầy đủ về môi trường bên trong hoặc bên ngoài công ty của họ. Đây là lúc nảy sinh nhu cầu về một hệ thống có thể xử lý phân tích và xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Kiểu xử lý này cung cấp kết quả ngay tại lúc nó thực hiện hoạt động (không cần chờ thời gian quá lâu).
Phương pháp phổ biến nhất là lấy dữ liệu trực tiếp từ nguồn của nó, cũng có thể được gọi là luồng và đưa ra kết luận mà không thực sự chuyển hoặc tải xuống. Một kỹ thuật chính khác trong xử lý thời gian thực là Kỹ thuật ảo hóa dữ liệu trong đó thông tin có ý nghĩa được lấy cho nhu cầu xử lý dữ liệu trong khi dữ liệu vẫn ở dạng nguồn của nó.
Kết lại
Hầu hết tất cả các công ty hiện nay trên thế giới đều tích hợp công đoạn xử lý dữ liệu vào trong quy trình tạo ra sản phẩm của mình.
Do vậy, nhu cầu về nhân sự có kỹ năng xử lý dữ liệu cũng tăng cao theo yêu cầu của doanh nghiệp…
Cũng vì thế mà những nhân sự đa ngành trong các công ty hàng đầu luôn tìm kiếm nơi có thể trang bị đầy đủ những kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu chuyên nghiệp, có tính ứng dụng cao cho doanh nghiệp.
Combo Khóa học Business Intelligence của UniTrain – Giảng dạy chi tiết về bộ 3 công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ SQL, Power BI, Python, phù hợp với nhu cầu thiết yếu của các bộ phận trong doanh nghiệp. Chương trình học được thiết kế bởi các chuyên gia đầu ngành, làm việc tại các công ty đa quốc gia:
SQL – Trang bị toàn diện các kỹ năng xử lý, truy xuất dữ liệu một cách dễ dàng và thuận tiện bằng câu lệnh SQL.
Power BI – Xây dựng và cập nhật báo cáo Dashboard trên Power BI chính xác, chuyên nghiệp. Hỗ trợ đưa ra quyết định đúng đắn
Python – Tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả khi xử lý dữ liệu lớn, lập thống kê, tạo báo cáo, phân tích …
Xem thông tin chi tiết tại đây: Combo Khóa học Business Intelligence
Xem thêm
So sánh BI (Business Intelligence) và BA (Business Analytics)
Những kĩ năng cần có của Business Intelligence Analyst