Là data analyst, thím sẽ gặp phải hai loại dữ liệu chính: Big data (Dữ liệu lớn) và Small data (Dữ liệu nhỏ). Mặc dù có vẻ đối lập nhau, nhưng cả hai đều đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực phân tích. Bất kể kích thước, dữ liệu đều giúp trả lời câu hỏi, cải thiện quy trình và thậm chí tạo ra sản phẩm mới. Nhưng dữ liệu lớn và nhỏ đi kèm với những thách thức và lợi ích riêng biệt. Hãy cùng tui khám phá nó!
| Small data (Dữ liệu nhỏ): | Big data (Dữ liệu lớn) |
| Mô tả một tập dữ liệu được tạo thành từ các số liệu cụ thể trong một khoảng thời gian ngắn, được xác định rõ ràng | Mô tả các bộ dữ liệu lớn, ít cụ thể hơn, bao trùm một khoảng thời gian dài |
| Thường được sắp xếp và phân tích trong bảng tính | Thường được lưu trong database và queries |
| Có khả năng được sử dụng bởi các doanh nghiệp vừa và nhỏ | Có khả năng được sử dụng bởi các tổ chức lớn |
| Đơn giản để thu thập, lưu trữ, quản lý, sắp xếp và trình bày trực quan | Tốn nhiều công sức để thu thập, lưu trữ, quản lý, sắp xếp và trình bày trực quan |
| Làm việc đơn giản hơn, giúp phân tích nhanh hơn và dễ dàng hơn | Thường cần được chia thành nhiều phần nhỏ hơn để tổ chức và phân tích hiệu quả cho việc ra quyết định |
Big data (Dữ liệu lớn)
Hãy tưởng tượng một nhà kho khổng lồ tràn ngập thông tin. Đó là loại dữ liệu lớn. Đây là một tập hợp dữ liệu khổng lồ, thường bao gồm:
Đánh giá của khách hàng
Bài đăng trên mạng xã hội
Dữ liệu clickstream trang web
Đọc cảm biến
Mặc dù dữ liệu lớn cung cấp vô số hiểu biết, nhưng nó cũng đi kèm với những thách thức:
Quá tải thông tin: Có thể có quá nhiều dữ liệu khiến thím khó tìm thấy thứ thực sự cần. Điều này có thể làm chậm mọi thứ
Manh mối có giá trị: Những hiểu biết quan trọng có thể bị chôn vùi dưới nhiều lớp thông tin không liên quan
Khả năng truy cập: Đôi khi khó khăn trong việc lấy dữ liệu thím cần
Chất lượng dữ liệu: Không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra chất lượng. Có thể có sai lệch hoặc lỗi
Lợi ích của Big data:
Bất chấp những thách thức, dữ liệu lớn mang lại một số lợi ích toẹt vời:
Tăng hiệu quả: Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, các công ty có thể tìm ra cách vận hành thông minh hơn, tiết kiệm thời gian và tiền bạc.
Khách hàng hài lòng: Dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi và sở thích của khách hàng, cho phép họ tạo ra sản phẩm và dịch vụ mà mọi người yêu thích.
Đi đầu xu hướng: Bằng cách phân tích dữ liệu lớn, doanh nghiệp có thể phát hiện xu hướng và đưa ra quyết định sáng suốt để đi trước đối thủ cạnh tranh.
Xây dựng thương hiệu: Dữ liệu lớn cho phép các công ty theo dõi phản hồi và danh tiếng trực tuyến, cung cấp cho họ những hiểu biết có giá trị để cải thiện hình ảnh thương hiệu.
The four V trong Big Data
Khi xử lý dữ liệu lớn, có 4 chữ V (The four V) cần phải xem xét:
Volume (Khối lượng): Điều này đề cập đến lượng dữ liệu tuyệt đối mà chúng ta đang nói đến.
Variety (Đa dạng): Dữ liệu lớn có đủ hình dạng và kích cỡ, từ văn bản và số đến hình ảnh và video.
Velocity (Vận tốc): Điều này đề cập đến tốc độ dữ liệu được tạo ra và cần được xử lý.
Veracity (Độ chính xác): Điều này tập trung vào tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu.
Bằng cách hiểu bốn chữ V này, các data analyst có thể phát triển các kỹ thuật tốt nhất để xử lý sự phức tạp của Big data.
Small data (Dữ liệu nhỏ)
Mặc dù dữ liệu lớn nhận được nhiều sự chú ý nhưng dữ liệu nhỏ không nên bị bỏ qua. Dữ liệu nhỏ đề cập đến các bộ dữ liệu nhỏ hơn, dễ quản lý hơn, thường bao gồm:
Doanh số bán hàng
Khảo sát khách hàng
Báo cáo lưu lượng truy cập trang web
Lợi ích của Small data:
Dữ liệu nhỏ có thể không hào nhoáng như dữ liệu lớn nhưng nó có những ưu điểm riêng:
Dễ hiểu và sử dụng: Các tập dữ liệu nhỏ thường dễ phân tích hơn
Thông tin chi tiết nhanh: Vì có ít dữ liệu hơn để sàng lọc nên có thể nhận được kết quả nhanh hơn.
Kết quả có thể hành động: Dữ liệu nhỏ có thể cung cấp thông tin chi tiết rõ ràng và có thể đưa ra quyết định nhanh chóng.
Tóm lại, cả dữ liệu lớn và nhỏ đều có vị trí trong data analyst. Cách tiếp cận tốt nhất thường liên quan đến việc sử dụng kết hợp cả hai, tùy thuộc vào nhu cầu và mục tiêu cụ thể.