Tin tức & Sự kiện
Thị trường - Công nghệ

Quy trình và các bước xử lý dữ liệu thông dụng

time 05 tháng 04, 2024

Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển công nghệ thông tin. Chính vì vậy, việc xử lý dữ liệu nhận được sự quan tâm từ nhiều doanh nghiệp, tổ chức.

Dữ liệu được tạo ra liên tục mỗi giây, mỗi phút. Việc sử dụng mạng xã hội, mua sắm trực tuyến, các dịch vụ truyền phát video hay bất kỳ hoạt động nào của con người trên internet đều có thể làm tăng thêm lượng dữ liệu.

Để hiểu rõ hơn và tận dụng hiệu quả lượng dữ liệu khổng lồ đó, việc xử lý dữ liệu là vô cùng cần thiết. Nếu không xử lý dữ liệu, tổ chức sẽ bị hạn chế quyền truy cập vào chính dữ liệu họ đang có để tạo lợi thế cạnh tranh và ra quyết định chính xác.

Vậy xử lý dữ liệu là gì? Quy trình xử lý dữ liệu diễn ra như thế nào? Hãy cùng Elcom tìm hiểu trong bài viết dưới đây.

1. Xử lý dữ liệu là gì?

Dữ liệu ở dạng thô không cung cấp bất kỳ thông tin hữu ích nào cho tổ chức. Do đó, họ cần xử lý dữ liệu thô trước tiên.

Xử lý dữ liệu là phương pháp thu thập dữ liệu thô và chuyển chúng thành thông tin hữu ích. Xử lý dữ liệu thường được thực hiện theo quy trình từng bước bởi các nhóm nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu trong tổ chức. Dữ liệu thô được thu thập, lọc, sắp xếp, xử lý, phân tích, lưu trữ và sau đó trình bày ở định dạng dễ dàng đọc, hiểu.

Dữ liệu thô sẽ được xử lý và chuyển đổi thành định dạng trực quan như bảng, biểu đồ, tài liệu,... trong ngữ cảnh cụ thể. Nhờ đó, tất cả nhân viên trong tổ chức có thể chắt lọc thông tin để ứng dụng vào công việc.

2. Quy trình xử lý dữ liệu

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


Sơ đồ 6 bước xử lý dữ liệu chính - Ảnh: Internet

Đầu ra của chu trình xử lý dữ liệu đầu tiên có thể mang đi lưu trữ để cung cấp làm đầu vào cho chu kỳ tiếp theo. Các bước xử lý dữ liệu chính bao gồm:

Bước 1: Thu thập đầu vào

Việc thu thập dữ liệu thô là bước đầu tiên của chu trình xử lý dữ liệu. Loại dữ liệu thô doanh nghiệp thu thập thường có tác động rất lớn đến năng suất, sản lượng. Do đó, nguồn gốc của dữ liệu thô phải được xác định, chính thống để những phát hiện tiếp theo có giá trị sử dụng..

Dữ liệu thô có thể bao gồm số liệu tài chính tiền tệ, cookie trang web, báo cáo lãi/lỗ của công ty, hành vi của 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 những dữ liệu không cần thiết và không chính xác. Dữ liệu thô được kiểm tra lỗi, trùng lặp, tính toán sai hoặc thiếu dữ liệu, sau đó chuyển thành dạng phù hợp cho các bước phân tích và xử lý dữ liệu tiếp theo.

Bước này đảm bảo rằng chỉ dữ liệu chất lượng cao nhất mới đưa vào bộ xử lý. Mục đích của công đoạn chuẩn bị dữ liệu là loại bỏ dữ liệu xấu (dữ liệu dư thừa, không đầy đủ hoặc không chính xác), tập hợp thông tin đạt yêu cầu, phù hợp sử dụng cho hoạt động kinh doanh và ra quyết định.

Bước 3: Nhập liệu

Ở bước này, dữ liệu thô chuyển đổi thành định dạng mà máy tính có thể đọc và đưa vào bộ xử lý. Dữ liệu được nhập vào thông qua bàn phím, máy quét hoặc bất kỳ nguồn đầu vào nào khác. 

Bước 4: Xử lý dữ liệu

Ở bước này, dữ liệu thô được xử lý tuân theo nhiều phương pháp khác nhau bằng cách sử dụng thuật toán học máy (ML - Machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI - Intelligent Artificial) để tạo ra đầu ra mong muốn.

Bước này có thể thay đổi đôi chút tùy theo từng quy trình, nguồn dữ liệu đang xử lý (bao gồm hồ dữ liệu, cơ sở dữ liệu trực tuyến, thiết bị kết nối,…) và mục đích sử dụng đầu ra.

Bước 5: Cung cấp đầu ra

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

Bước 6: Lưu trữ

Đây là bước cuối cùng trong quá trình xử lý dữ liệu. Dữ liệu và siêu dữ liệu được lưu trữ để sử dụng tiếp. Điều này cho phép người dùng truy cập và truy xuất thông tin nhanh chóng bất cứ khi nào cần. Đồng thời, dữ liệu được sử dụng trực tiếp làm đầu vào trong chu trình xử lý tiếp theo.

3. Phân loại xử lý dữ liệu

Có nhiều cách xử lý dữ liệu khác nhau dựa trên nguồn dữ liệu và các bước mà nhóm xử lý thực hiện để tạo thông tin đầu ra. Không có phương pháp cố định nào được sử dụng để xử lý dữ liệu thô.

Phân loại

Công dụng

Xử lý hàng loạt

Dữ liệu được thu thập và xử lý theo đợt.

Phương pháp này thường sử dụng để xử lý lượng lớn dữ liệu.


Ví dụ: Hệ thống trả lương

Xử lý thời gian thực

Dữ liệu được xử lý trong vòng vài giây khi có thông tin đầu vào.

Sử dụng cho dữ liệu khối lượng nhỏ.


Ví dụ: Máy rút tiền từ ATM

Xử lý trực tuyến

Dữ liệu sẽ được đưa vào bộ xử lý trung tâm (CPU - Central Processing Unit) một cách tự động.

Sử dụng để xử lý dữ liệu liên tục.


Ví dụ: Quét mã vạch

Đa xử lý

Chia dữ liệu thành các khung, xử lý bằng hai hoặc nhiều CPU trong một hệ thống máy tính. Còn được gọi là xử lý song song.


Ví dụ: Dự báo thời tiết

Chia sẻ thời gian

Phân bổ tài nguyên máy tính và dữ liệu trong một vùng có thể thực hiện nhiều người cùng lúc.

4. Phương pháp xử lý dữ liệu

Có ba phương pháp xử lý dữ liệu chính: Thủ công, cơ học và điện tử.

Xử lý dữ liệu thủ công

Với phương pháp này, toàn bộ quá trình thu thập, lọc, sắp xếp, tính toán dữ liệu và các hoạt động logic khác đều thực hiện dưới sự can thiệp của con người, không sử dụng bất kỳ thiết bị điện tử hoặc phần mềm tự động hóa nào.

Đây là phương pháp xử lý dữ liệu chi phí thấp, đòi hỏi ít hoặc không cần dụng cụ, máy móc. Tuy nhiên, xử lý thủ công có rủi ro sai sót, chi phí nhân công cao, tốn nhiều thời gian.

Xử lý dữ liệu cơ học

Dữ liệu xử lý thông qua thiết bị và máy móc. Những thiết bị đơn giản như máy tính, máy đánh chữ, máy in,... có thể thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu đơn giản trong phương pháp này.

Xử lý dữ liệu cơ học giảm thiểu lỗi so với xử lý dữ liệu thủ công. Tuy nhiên, sự gia tăng dữ liệu hàng ngày, hàng giờ đã khiến việc thực hiện phương pháp này trở nên phức tạp và khó khăn hơn rất nhiều.

Xử lý dữ liệu điện tử

Dữ liệu xử lý bằng công nghệ hiện đại, sử dụng phần mềm và chương trình xử lý dữ liệu tiên tiến. Các phần mềm được con người hướng dẫn tỉ mỉ để xử lý dữ liệu và tạo ra kết quả đầu ra. Phương pháp này có chi phí cao nhất nhưng cung cấp tốc độ xử lý nhanh chóng với đầu ra đảm bảo độ tin cậy và độ chính xác cao nhất.

5. Tương lai của xử lý dữ liệu

Tương lai của xử lý dữ liệu có thể tóm tắt ngắn gọn bởi một cụm từ: Điện toán đám mây.

Công nghệ đám mây đã mang lại những tiến bộ ngoạn mục trong quy trình xử lý dữ liệu, mang đến cho các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu những phương pháp xử lý nhanh nhất, tiên tiến nhất, tiết kiệm chi phí và hiệu quả nhất hiện nay.

Khi dữ liệu lớn (Big data) di chuyển lên đám mây, doanh nghiệp sẽ dần nhận thấy những lợi ích to lớn. Đám mây cho phép tổ chức, doanh nghiệp kết hợp nền tảng của họ thành một hệ thống tập trung, dễ làm việc và thích ứng.

Khi phần mềm thay đổi và cập nhật (điều thường xảy ra trong thế giới dữ liệu lớn), công nghệ đám mây sẽ tích hợp liền mạch cái mới với cái cũ, đồng thời dễ dàng mở rộng quy mô với chi phí phù hợp.


Công nghệ điện toán đám mây có nhiều tác động đến quy trình xử lý dữ liệu - Ảnh: Internet

6. Từ xử lý đến phân tích dữ liệu

Dữ liệu lớn đang thay đổi cách tất cả chúng ta kinh doanh. Ngày nay, khả năng duy trì sự linh hoạt và tính cạnh tranh phụ thuộc vào việc doanh nghiệp có chiến lược xử lý dữ liệu rõ ràng, hiệu quả hay không.

Mặc dù sáu bước xử lý dữ liệu sẽ không thay đổi nhưng đám mây đã thúc đẩy những tiến bộ to lớn về công nghệ, mang đến phương pháp xử lý dữ liệu tiên tiến nhất, tiết kiệm chi phí và nhanh nhất tính đến thời điểm hiện nay.

Nguồn tham khảo:

https://www.simplilearn.com/what-is-data-processing-article


Lỗ hổng hợp đồng thông minh và cách giảm thiểu rủi ro
Lỗ hổng hợp đồng thông minh và cách giảm thiểu rủi ro
time 29/05/2024
Hợp đồng thông minh tự động thực hiện nhiệm vụ được giao khi có sự kiện cụ thể xảy ra. Chúng thường được sử dụng để xử lý các luồng tài nguyên và dữ liệu lớn, do đó thu hút những kẻ tấn công mạng muốn đánh cắp dữ liệu.
Ứng dụng AI trong chuyển đổi số: Vai trò và tác động
Ứng dụng AI trong chuyển đổi số: Vai trò và tác động
time 23/05/2024
Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang thay đổi quá trình chuyển đổi số khi doanh nghiệp triển khai công nghệ để nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng lợi thế cạnh tranh và doanh thu.
Xu hướng chuyển đổi số năm 2024
Xu hướng chuyển đổi số năm 2024
time 22/05/2024
Xu hướng chuyển đổi số 2024 xoay quanh trí tuệ nhân tạo, giảm thiểu chi phí, thích ứng với sự thay đổi nhanh chóng và không ngừng của công nghệ.
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
time 20/05/2024
AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra nhiều giá trị cho quy trình kinh doanh, cung cấp động lực đáng kể cho sự phát triển công nghệ trong doanh nghiệp, đặc biệt là khi kết hợp với Dữ liệu lớn.
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
Tác động của GenAI tới Big Data: Chuyển đổi Khoa học Dữ liệu
time 15/05/2024
AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra nhiều giá trị cho quy trình kinh doanh, cung cấp động lực đáng kể cho sự phát triển công nghệ trong doanh nghiệp, đặc biệt là khi kết hợp với Dữ liệu lớn.