Raw Data là gì? Quy trình xử lý Raw Data như thế nào?

1706

01-07-2025

Để có thể đưa ra những quyết định và chiến lược kinh doanh hiệu quả thì doanh nghiệp cần dựa trên các dữ liệu thực tế. Nhưng trước khi được sử dụng làm căn cứ để đưa ra quyết định, dữ liệu mà doanh nghiệp thu thập được chính là dữ liệu thô - raw data. Doanh nghiệp cần tiến hành xử lý để có thể sử dụng được. Cùng Bizfly Cloud tìm hiểu khái niệm và quy trình xử lý raw data trong bài sau.

Raw Data là gì?

Raw Data (dữ liệu thô) là tập hợp các thông tin ban đầu chưa được xử lý, lọc, biến đổi hay phân tách thành các yếu tố riêng lẻ. Đây là dữ liệu gốc, chưa trải qua bất kỳ thao tác phân tích hay làm sạch nào, có thể chứa lỗi do con người hoặc thiết bị, và thường không có cấu trúc rõ ràng.

Sự khác biệt giữa Raw Data và Processed Data

Sự khác biệt giữa Raw Data (dữ liệu thô) và Processed Data (dữ liệu đã qua xử lý) nằm ở trạng thái, tính tổ chức, mức độ chi tiết và khả năng sử dụng của dữ liệu.

Raw Data (Dữ liệu thô) là những thông tin ở dạng nguyên bản, chưa qua bất kỳ bước xử lý, làm sạch hay phân tích nào. Trong khi đó, Processed Data (Dữ liệu đã qua xử lý) lại là những dữ liệu thô đã được làm sạch, tổ chức, phân tách, tổng hợp hoặc biến đổi để trở thành thông tin có ý nghĩa và dễ hiểu hơn.

Dữ liệu thô thường chưa có cấu trúc rõ ràng, có thể chứa lỗi, giá trị ngoại lai hoặc dữ liệu thiếu, và cần được xử lý để trở nên có ích. Ví dụ, dữ liệu thu thập từ khảo sát, cảm biến nhiệt độ, hoặc các phép đo GNSS đều là raw data nếu chưa qua xử lý.

Processed Data thì ngược lại. Loại dữ liệu trên giúp người dùng dễ dàng diễn giải, đưa ra quyết định hoặc thực hiện các phân tích sâu hơn mà không cần phải xử lý lại từ đầu. Tuy nhiên, dữ liệu đã xử lý có thể mất một số chi tiết so với dữ liệu thô do tính chất tổng hợp và cô đọng.

Đặc điểm của Raw Data

Những đặc điểm chính của Raw Data bao gồm:

Chưa được xử lý: Raw data là tập hợp các số, ký tự, hình ảnh hoặc kết quả thu thập ban đầu từ các thiết bị hoặc nguồn dữ liệu mà chưa trải qua bất kỳ quá trình làm sạch, phân tích hay xử lý nào. Nó chưa bị can thiệp bởi phần mềm hay con người để loại bỏ lỗi, giá trị ngoại lai hay chuẩn hóa dữ liệu.
Có thể chứa lỗi: Vì chưa được kiểm tra hay xác thực, dữ liệu thô có thể bao gồm các lỗi do con người, máy móc hoặc thiết bị gây ra, ví dụ như lỗi đo lường, nhập liệu sai hoặc nhiễu tín hiệu.
Không có cấu trúc rõ ràng: Raw data thường được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau với các định dạng đa dạng, không theo một cấu trúc cố định, dẫn đến việc dữ liệu thô có thể rất hỗn độn và khó sử dụng trực tiếp.
Nguồn gốc đa dạng: Dữ liệu thô có thể đến từ các thiết bị đo lường (như máy đo nhiệt độ, áp suất), thiết bị ghi hình, ghi âm, cảm biến, thiết bị đầu cuối như máy tính hoặc điện thoại di động.
Chưa có ý nghĩa trực tiếp: Raw data thường chưa mang lại thông tin hữu ích ngay lập tức cho máy tính hoặc người dùng mà cần qua các bước xử lý, phân tích để chuyển thành thông tin có ý nghĩa.

Quy trình xử lý Raw Data

Thu thập dữ liệu

Đây là bước đầu tiên trong quy trình xử lý dữ liệu thô, bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như bảng tính, cơ sở dữ liệu, khảo sát, cảm biến, hoặc các nguồn dữ liệu khác. Việc thu thập dữ liệu cần đảm bảo nguồn gốc dữ liệu chính thống và có giá trị sử dụng cao để đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào cho các bước tiếp theo.

Kiểm tra và làm sạch dữ liệu

Việc kiểm tra dữ liệu nhằm đảm bảo tính chính xác và đầy đủ, phát hiện các lỗi nhập liệu, giá trị bất thường hoặc dữ liệu thiếu. Làm sạch dữ liệu hay Data Cleaning sẽ loại bỏ hoặc điều chỉnh các dữ liệu không chính xác, sai định dạng, trùng lặp, hoặc không liên quan. Các kỹ thuật làm sạch bao gồm:

Chuẩn hóa dữ liệu (Standardizing): Đảm bảo dữ liệu cùng kiểu có định dạng thống nhất (ví dụ: định dạng ngày tháng).
Chuẩn hóa ghi chép (Normalizing): Đảm bảo dữ liệu được ghi lại nhất quán.
Loại bỏ dữ liệu trùng lặp (Eliminate duplicate).
Loại bỏ hoặc xử lý các giá trị ngoại lai (Reducing noise/outliers).
Xử lý dữ liệu thiếu (Handling missing value) bằng cách bổ sung hoặc loại bỏ.
Lọc dữ liệu không cần thiết (Filtering).
Hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn (Merging).

Chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu

Chuyển đổi dữ liệu là bước biến đổi dữ liệu thô thành dạng phù hợp hơn cho phân tích hoặc xử lý tiếp theo. Dữ liệu sẽ được thay đổi định dạng, áp dụng các phép toán, gom nhóm dữ liệu, tạo biến mới và chuẩn hóa dữ liệu để đưa các giá trị về cùng thang đo (ví dụ từ 0 đến 1). Chuẩn hóa giúp tăng hiệu quả và độ chính xác của các thuật toán phân tích và mô hình học máy.

Phân tích và diễn giải dữ liệu

Sau khi dữ liệu đã được làm sạch và chuyển đổi, bước tiếp theo là phân tích để khám phá các xu hướng, mối quan hệ và thông tin quan trọng từ dữ liệu. Diễn giải dữ liệu là quá trình lý giải kết quả phân tích thành các thông tin hữu ích, giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh hoặc chiến lược phù hợp.

Một vài các phương pháp diễn giải phổ biến hiện nay có thể kể đến như:

Kể chuyện bằng dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
So sánh dữ liệu

Ứng dụng của Raw Data trong các lĩnh vực

Trong mỗi lĩnh vực, Raw Data lại có vai trò khác nhau. Cùng tìm hiểu ứng dụng của raw data trong phần dưới đây.

Trong kinh doanh:

Tối ưu hóa chiến lược marketing bằng cách xác định nhóm khách hàng mục tiêu và cải thiện các chiến dịch.
Tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh thông qua việc phát hiện vấn đề và cải tiến quy trình.
Hỗ trợ phát triển sản phẩm và dịch vụ mới, đáp ứng nhu cầu thị trường.

Trong y tế:

Chẩn đoán và điều trị bệnh dựa trên dữ liệu từ các thiết bị theo dõi sức khỏe.
Nghiên cứu y sinh để tìm hiểu về bệnh tật và phát triển phương pháp điều trị.

Trong khoa học:

Nghiên cứu thiên văn bằng dữ liệu từ các đài quan sát.
Nghiên cứu biến đổi khí hậu thông qua dữ liệu từ trạm khí tượng.

Trong chính phủ:

Thống kê dân số, kinh tế, xã hội từ dữ liệu điều tra dân số và khảo sát.

Đảm bảo an ninh quốc gia bằng dữ liệu từ hệ thống giám sát.

Thách thức khi làm việc với Raw Data

Xử lý khối lượng dữ liệu lớn

Khi làm việc với raw data (dữ liệu thô), một trong những thách thức lớn là xử lý khối lượng dữ liệu rất lớn từ nhiều nguồn khác nhau. Việc thu thập và lưu trữ dữ liệu khổng lồ đòi hỏi hệ thống quản lý và xử lý hiệu quả để không gây quá tải và đảm bảo dữ liệu được tổ chức khoa học. Ngoài ra, việc tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống cũ cũng là một khó khăn lớn, cần nhiều thời gian và nhân lực để quy hoạch và đồng bộ dữ liệu về một nơi lưu trữ duy nhất

Đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu

Chất lượng dữ liệu là yếu tố then chốt khi xử lý raw data. Dữ liệu thô thường chứa nhiều lỗi như sai sót, thiếu thông tin, dữ liệu không đồng bộ hoặc trùng lặp do được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau mà không được làm sạch kịp thời.

Việc thiếu các tiêu chuẩn quản lý dữ liệu rõ ràng cùng với quy trình nhập liệu thủ công cũng làm giảm tính chính xác và toàn vẹn của dữ liệu. Để đảm bảo chất lượng, cần có quy trình quản lý dữ liệu chặt chẽ, sử dụng công cụ giám sát tự động, đào tạo nhân viên và thực hiện đánh giá, kiểm toán định kỳ.

Bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu

Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu cũng là một thách thức lớn khi làm việc với Raw Data. Với sự gia tăng lo ngại về việc lạm dụng dữ liệu cá nhân, các tổ chức cần phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo vệ dữ liệu.

Rò rỉ dữ liệu có thể gây thiệt hại lớn cho tổ chức, vừa về tài chính, vừa về uy tín. Do đó, các biện pháp bảo mật cần phải được thực hiện nghiêm túc để bảo vệ dữ liệu. Các tổ chức cần phải nắm vững các quy định pháp luật liên quan đến bảo vệ dữ liệu cá nhân. Việc không tuân thủ có thể dẫn đến hậu quả pháp lý nghiêm trọng.

Kết luận

Raw Data hay dữ liệu thô là nền tảng ban đầu không thể thiếu trong mọi hoạt động phân tích và xử lý dữ liệu. Việc hiểu rõ và thực hiện đúng quy trình xử lý Raw Data sẽ giúp chuyển đổi những dữ liệu chưa qua xử lý thành thông tin giá trị, hỗ trợ đắc lực cho việc ra quyết định và phát triển kinh doanh.