Dữ liệu là sự thật nguyên thủy; thông tin là điều bạn nhận được khi những sự thật đó được xử lý và có ý nghĩa.

Hiểu biết sự khác biệt giữa dữ liệu và thông tin là quan trọng để đưa ra quyết định thông minh, cho dù bạn đang điều hành một doanh nghiệp, quản lý một nhóm, hoặc chỉ đang cố gắng hiểu rõ thế giới kỹ thuật số xung quanh bạn.

Những gì bài viết này bao gồm:

• Sự khác biệt chính giữa dữ liệu và thông tin
  
  
• Định nghĩa đơn giản và ví dụ thực tế của mỗi loại
  
  
• Làm thế nào dữ liệu trở thành thông tin—và cuối cùng là kiến thức
  
  
• Các trường hợp sử dụng cho dữ liệu và thông tin trong kinh doanh
  
  
• Tại sao chất lượng dữ liệu quan trọng
  
  
• Quản trị dữ liệu so với quản trị thông tin
  
  
• Khoa học dữ liệu so với công nghệ thông tin

Sự khác biệt giữa thông tin và dữ liệu là dữ liệu bao gồm các sự thật nguyên thủy, chưa được xử lý, trong khi thông tin là dữ liệu đã được tổ chức và ngữ cảnh hóa để làm cho nó có ý nghĩa.

Dữ liệu giống như các mảnh ghép cá nhân—một mình chúng không nói cho bạn biết nhiều.

Dữ liệu giống như các mảnh ghép cá nhân—một mình chúng không nói cho bạn biết nhiều. Nhưng khi bạn bắt đầu ghép chúng cẩn thận lại với nhau, bạn sẽ có một bức tranh đầy đủ—đó là thông tin. Ví dụ, một bảng tính đầy con số là dữ liệu; một báo cáo tóm tắt những con số đó để cho thấy một xu hướng hoặc hỗ trợ một quyết định là thông tin.

Hiểu biết sự phân biệt này quan trọng vì nó định hình cách chúng ta tiếp cận giải quyết vấn đề và ra quyết định. Đúc kết lại, dữ liệu cung cấp thông tin, và thông tin thúc đẩy hiểu biết.

Chúng ta sẽ đào sâu vào cả thông tin và dữ liệu trong các phần dưới đây.

Dữ liệu là gì?

Dữ liệu bao gồm những sự thật và số liệu thô được thu thập từ các quan sát, thí nghiệm hoặc đo lường. Những sự thật này thiếu bối cảnh và diễn giải, khiến chúng trở thành các yếu tố cơ bản cần thiết để tạo ra thông tin có ý nghĩa. Có nhiều loại dữ liệu khác nhau, và chúng có thể được phân loại là định tính hoặc định lượng.

Dữ liệu chất lượng thông tin chủ quan về điều đang được quan sát, chẳng hạn như phản hồi khảo sát hoặc phỏng vấn. Trong khi loại định lượng, ngược lại, là số liệu và có thể được đo lường và định lượng, cung cấp sự chính xác và khách quan hơn. Những yếu tố cơ bản này là cần thiết trên mọi lĩnh vực—dù chúng ta đang nói về nghiên cứu khoa học hay phân tích kinh doanh, dữ liệu đóng vai trò là điểm xuất phát cho các quy trình cung cấp thông tin, hiểu biết phong phú về bối cảnh.

Ví dụ về dữ liệu

• Các con số nguyên thô: Điều này bao gồm các con số bán hàng mô tả doanh thu công ty, số lượng dân số từ các cuộc thăm dò dân số, hoặc các chỉ số hiệu suất trong thống kê thể thao.
• Văn bản: Đây có thể là nội dung viết tìm thấy trong sách, bài viết, email, hoặc các bài đăng trên các nền tảng truyền thông xã hội.
• Hình ảnh: Các ví dụ bao gồm các bức ảnh chụp bằng máy ảnh kỹ thuật số, các bức ảnh chụp màn hình trên máy tính, hoặc các tài liệu lịch sử được quét.
• Ghi âm và video: Danh mục này bao gồm tất cả từ các bài nói ghi âm và sự kiện công khai đến hình ảnh giám sát và video gia đình ghi lại những khoảnh khắc cá nhân.

Thông tin là gì?

Hãy nghĩ về thông tin như dữ liệu đã qua một chuyển đổi. Nó đã được xử lý, tổ chức, và cấu trúc để thực sự có nghĩa. Khi chúng tôi thêm bối cảnh vào dữ liệu thô, chúng tôi biến nó thành thông tin, làm cho nó hữu ích hơn trong việc đưa ra quyết định, hiểu các tình huống phức tạp hoặc xây dựng kiến thức mới.

Điều này không chỉ liên quan đến việc làm cho con số trở nên đẹp mắt—đó là về việc biến những con số đó thành những hiểu biết có thể kể cho chúng ta điều gì đó hấp dẫn. Cho dù trong kinh doanh, khoa học, hoặc cuộc sống hàng ngày, loại thông tin này đến từ việc kết hợp các bộ dữ liệu khác nhau để trả lời các câu hỏi cụ thể hoặc đáp ứng nhu cầu cụ thể. Đó là điều giúp chúng ta chuyển từ "chỉ là sự thật" sang "vậy điều này có ý nghĩa gì?"

Ví dụ về thông tin

• Báo cáo: Lấy ví dụ về một báo cáo tài chính kinh doanh. Nó tổng hợp các dữ liệu khác nhau như doanh số bán hàng, chi phí và lợi nhuận để vẽ nên một bức tranh rõ ràng về tình hình tài chính của công ty.
• Tóm tắt: Đây là các ý giải của các tài liệu lớn hơn. Một tóm tắt điều hành, chẳng hạn, tinh lọc một báo cáo toàn diện thành các điểm chính, làm cho một đống dữ liệu trở nên dễ hiểu chỉ trong nháy mắt.
• Hình ảnh minh họa: Đây là nơi mọi thứ trở nên hình ảnh - nghĩ đến biểu đồ và đồ thị biểu diễn dữ liệu để thể hiện xu hướng và mẫu quen thuộc. Những vật này không chỉ dễ nhìn hơn so với các con số nguyên thô; chúng làm cho câu chuyện dễ theo dõi và nhanh chóng hiểu.

Sự khác biệt giữa dữ liệu và thông tin

Thông tin so với dữ liệu: điều khác biệt là gì? Ở bản chất, dữ liệu và thông tin khác biệt ở dạng cơ bản của chúng: dữ liệu là số liệu nguyên thô và chưa qua xử lý, giống như các nguyên liệu bạn bắt đầu trong bếp khi bạn đang nấu ăn. Thông tin, ngược lại, giống như món ăn cuối cùng - được chuẩn bị gọn gàng và sẵn sàng phục vụ, đầy đủ ngữ cảnh và mục đích. Việc biến dữ liệu thành thông tin liên quan đến việc tổ chức và tinh lọc những nguyên liệu thô đó để chúng có nghĩa và có thể sử dụng một cách tốt.

Mối liên hệ giữa dữ liệu và thông tin

Hãy nghĩ về dữ liệu như các khối xây dựng - đơn giản, bình thường và không cung cấp nhiều thông tin tự nhiên, giống như trứng và bột trên một bàn đế. Nhưng khi bạn trộn những nguyên liệu này một cách khéo léo, theo một công thức, chúng biến thành một chiếc bánh thơm ngon, hoặc trong trường hợp của chúng ta, thông tin có thể hành động. Quá trình biến đổi này quan trọng vì nó biến con số và sự thật vô nghĩa thành cái nhìn rõ ràng, hữu ích có thể hướng dẫn quyết định và gợi ý ý tưởng.

Sự khác biệt trong cách sử dụng dữ liệu và thông tin

Tính hữu dụng của dữ liệu so với thông tin là một khác biệt chính khác. Dữ liệu nguyên thô, giống như một bảng tính đầy con số, mang trong mình tiềm năng nhưng không cung cấp hướng dẫn một cách độc lập. Chỉ sau khi phân tích dữ liệu và diễn giải nó - biến các con số đó thành xu hướng hoặc hành vi của khách hàng - thì nó trở thành một công cụ bạn có thể sử dụng để đưa ra quyết định có căn cứ.

Trong khi dữ liệu là vật liệu nguyên thô cần thiết, chính việc xử lý cẩn thận thành thông tin là những gì mở khóa tiềm năng thực sự của nó. Hiểu sự phân biệt và kết nối giữa hai cái giúp chúng ta tận dụng khả năng của chúng tốt hơn trong mọi thứ từ chiến lược kinh doanh đến nghiên cứu khoa học, nâng cao khả năng của chúng ta trong việc đưa ra quyết định có căn cứ và lập kế hoạch hiệu quả.

Một ví dụ về thông tin và dữ liệu là gì?

Một ví dụ về dữ liệu có thể là một danh sách số tiền mua hàng của khách hàng, trong khi một ví dụ về thông tin sẽ là một báo cáo doanh số hàng tháng phân tích những số đó để biểu diễn xu hướng mua hàng.

Hãy nói bạn có những dòng truyện này: $45.00, $78.20, $32.50. Đó chính là dữ liệu - các con số chưa qua xử lý với không gian ngữ cảnh ngay lập tức. Nhưng khi bạn tổng hợp các con số đó theo thời gian và so sánh chúng qua các phân khúc khách hàng hoặc mùa, bạn sẽ bắt đầu nhìn thấy mẫu đãi. Mẫu đó - như "Doanh số tăng 15% trong Quý 4 trong số khách hàng quay trở lại" - chính là thông tin. Dữ liệu cung cấp cho bạn các khối xây dựng điều đó; thông tin kể cho bạn câu chuyện.

Thông tin là điểm khởi đầu; thông tin ở giữa, và kiến thức ở trên cùng - nơi hiểu biết thực sự đặt chân.

Dữ liệu là sự khởi đầu - số liệu, hình ảnh hoặc đoạn trích văn bản chưa được phân tích.

Dưới đây là cách chúng hoạt động: dữ liệu là điểm bắt đầu - số liệu, hình ảnh hoặc đoạn văn chưa được phân tích để thêm ý nghĩa.

Khi bạn sắp xếp và giải thích dữ liệu đó để trả lời các câu hỏi cụ thể hoặc xác định mẫu, bạn có thông tin. Khi thông tin đó được hấp thụ hơn nữa, kết nối với kinh nghiệm và sử dụng để đưa ra quyết định hoặc giải quyết vấn đề, nó trở thành kiến thức. Hãy xem nó như một cái thang: dữ liệu là bậc thang dưới cùng, thông tin là bậc giữa, và kiến thức là bậc trên cùng - nơi kiến thức thực sự đặt chân.

Hãy coi nó như một cái cầu thang: dữ liệu là nấc dưới, thông tin là nấc giữa, và tri thức là nơi cao nhất—nơi hiểu biết thực sự đặt chân.

Cách doanh nghiệp sử dụng dữ liệu và thông tin

Trong thế giới kinh doanh, việc chuyển đổi dữ liệu từ hình thức thô sang công cụ kinh doanh mạnh mẽ là một quá trình khá phức tạp. Tất cả bắt đầu với việc thu thập và lưu trữ lượng lớn dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu, mà bạn có thể coi như các cơ sở chứa thông tin kỹ thuật số khổng lồ. Từ đó, dữ liệu này trải qua một quy trình biến đổi phức tạp sử dụng kỹ thuật như khai thác dữ liệu, học máy, và phân tích thống kê. Kết quả của quá trình này là thông tin đã được tinh chế, sẵn sàng được triển khai.

Thông tin đã được xử lý này không chỉ là những con số và biểu đồ; nó đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định. Các doanh nghiệp khai thác nó để tăng cường chiến lược của họ thông qua các công cụ như trí tuệ kinh doanh và phân tích dự đoán. Mục tiêu ở đây không chỉ là theo kịp đối thủ mà còn vượt qua họ bằng cách đưa ra các quyết định thông minh, nhanh chóng để tăng cường hiệu quả và nâng cao lợi thế cạnh tranh của họ.

Ví dụ về dữ liệu trong kinh doanh

• Lịch sử mua hàng của khách hàng: Điều này giúp các công ty hiểu mẫu mua sắm để tinh chỉnh nỗ lực tiếp thị của họ tốt hơn.
• Mức tồn kho: Liên tục cập nhật để quản lý hàng tồn kho hiệu quả và dự đoán nhu cầu tương lai.
• Xu hướng thị trường: Được phân tích để dự báo sự thay đổi trong ngành và điều chỉnh các chiến lược kinh doanh tương ứng.
• Chỉ số hiệu suất của nhân viên: Được sử dụng trong phân tích tài chính nhân sự để tăng năng suất và nâng cao sự hài lòng trong công việc.

Tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu

Để dữ liệu thực sự hữu ích, nó phải chính xác, đầy đủ, nhất quán và kịp thời. Dữ liệu chất lượng cao là nền tảng của thông tin đáng tin cậy, điều này lại rất cần thiết cho việc đưa ra quyết định hiệu quả và các quy trình vận hành suôn sẻ trong bất kỳ doanh nghiệp nào.

Để đảm bảo chất lượng, quan trọng là phải giới thiệu các kiểm tra nghiêm ngặt và bước xác minh ngay từ đầu quá trình thu thập dữ liệu. Điều này có thể có nghĩa là sử dụng phần mềm tiên tiến để tự động phát hiện và sửa lỗi hoặc thiết lập hệ thống cập nhật thời gian thực để giữ mọi thứ luôn mới.

Kiểm toán định kỳ cũng rất quan trọng - chúng giúp giữ cho dữ liệu sạch và đáng tin cậy, đảm bảo rằng doanh nghiệp có thể tin tưởng vào những thông tin để ra quyết định thông minh một cách tự tin.

Quản trị dữ liệu so với quản lý thông tin

Quản trị dữ liệu là về việc quản lý sự sẵn có, tính toàn vẹn và an ninh của dữ liệu nguyên thô, trong khi quản lý thông tin tập trung vào cách dữ liệu đã được xử lý - thông tin - được sử dụng, chia sẻ và bảo tồn.

Hãy nghĩ về quản trị dữ liệu như việc thiết lập các quy tắc về cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ và bảo vệ. Nó đảm bảo tính chính xác, nhất quán và tuân thủ, đảm bảo rằng dữ liệu nguyên thô đáng tin cậy ngay từ khi nó nhập vào hệ thống của bạn. Trái lại, quản lý thông tin đến lúc đó dữ liệu đó được biến đổi thành một cái gì đó mang ý nghĩa. Nó bao gồm cách thông tin đó được phân loại, ai có thể truy cập, nó sẽ được bảo tồn bao lâu và cách nó phù hợp với mục tiêu kinh doanh và yêu cầu pháp lý.

Cùng nhau, những chiến lược quản trị này giúp tổ chức duy trì kiểm soát, giảm rủi ro và ra quyết định thông minh với cả dữ liệu và thông tin của họ.

Khoa học dữ liệu so với công nghệ thông tin: Cái nào tốt hơn?

Khoa học dữ liệu và công nghệ thông tin phục vụ mục đích khác nhau, vì vậy cái nào “tốt hơn” phụ thuộc vào mục tiêu của bạn - khoa học dữ liệu lý tưởng cho việc trích xuất cái nhìn và dự đoán xu hướng, trong khi công nghệ thông tin cần thiết cho việc xây dựng và duy trì các hệ thống quản lý thông tin.

Khoa học dữ liệu tập trung vào phân tích các tập dữ liệu lớn để khám phá mẫu, dự đoán kết quả và hỗ trợ ra quyết định chiến lược. Nó dựa nhiều vào thống kê, machine learning và phân tích tiên tiến. Công nghệ thông tin, trong khi đó, là tất cả về cơ sở hạ tầng - phần cứng, phần mềm, mạng lưới - mà cho phép doanh nghiệp lưu trữ, xử lý và truy cập dữ liệu và thông tin một cách hiệu quả và an toàn.

Nói ngắn gọn, nếu bạn muốn biến dữ liệu thành cái nhìn chiến lược, khoa học dữ liệu là lựa chọn của bạn. Nếu bạn cần đảm bảo rằng hệ thống của bạn hoạt động trơn tru và an toàn, công nghệ thông tin là không thể thiếu. Hầu hết các tổ chức hiện đại cần cả hai để duy trì tính cạnh tranh.

Tương lai của dữ liệu và thông tin

Nhìn vào tương lai, các công nghệ như Internet of Things (IoT) và các tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo gợi ý một tương lai nơi việc hiểu biết về dữ liệu không chỉ hữu ích - mà còn cần thiết. Những đổi mới này dự kiến sẽ thay đổi cách chúng ta thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh một cách nhanh chóng.

‍

‍