Data

Data là dữ liệu được tạo ra từ con người, hệ thống và thiết bị, có thể được lưu trữ, xử lý và phân tích để tạo ra thông tin, insight và hỗ trợ ra quyết định.
Bạn đang xem các bài viết có tag "data".
Bản tin SEO kỹ thuật tháng 09/2026: Google đã thay đổi gì trong 6 tháng qua?
Tổng hợp những cập nhật SEO kỹ thuật quan trọng của Google trong 6 tháng gần đây: Core Update, Spam Update, AI Mode, AI Overviews, Search Console, Googlebot, canonical, structured data, llms.txt và hướng dẫn website nên điều chỉnh gì trong năm 2026.
Schema là gì? Cách Nha dùng Structured Data đúng cách mà không biến website thành nồi lẩu JSON-LD
Schema giúp máy hiểu rõ nội dung website nhưng không phải bùa tăng hạng SEO. Nha chia sẻ cách dùng Structured Data, JSON-LD và Schema.org đúng cách, tránh markup thừa và sai.
Khoa học dữ liệu là gì?
Bài viết cập nhật lại khái niệm Data Science mà Nha từng chia sẻ từ năm 2018. Data Science không chỉ là Python, Machine Learning hay AI mà là quá trình kết hợp dữ liệu, thống kê, lập trình, kiến thức chuyên môn và tư duy giải quyết vấn đề để tạo ra insight hoặc giải pháp có giá trị. Bài cũng phân biệt Data Scientist với Data Analyst, Data Engineer, Machine Learning và AI, đồng thời gợi ý lộ trình học Data Science phù hợp hơn trong thời đại Generative AI.
Làm sao để trở thành nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia phân tích dữ liệu
Chưa bao giờ các doanh nghiệp lại “khát” nhân lực về “Big Data” như hiện nay do ngày càng có nhiều công ty nhận ra được lợi ích to lớn từ việc khai thác và phân tích dữ liệu đối với hoạt động kinh doanh của họ. Theo phân tích trên thị trường việc làm thì họ được đón chào với mức lương hậu hĩnh cùng nhiều phụ cấp hấp dẫn khác cho công việc như Data scientist - nhà khoa học dữ liệu hay Data analyst - Chuyên gia phân tích dữ liệu. Vậy làm sao để trở thành nhà khoa học dữ liệu cũng như chuyên gia phân tích dữ liệu?
Big Data là gì và khai thác Big Data như thế nào để ứng dụng trong cuộc sống
Bài viết cập nhật lại kiến thức Big Data mà Nha từng chia sẻ từ năm 2016. Big Data không đơn giản là dữ liệu thật nhiều và cũng không có một ngưỡng TB hay PB cố định. Bài giải thích 5V của Big Data, sự khác nhau giữa Big Data với Data Warehouse, Data Lake và Lakehouse, tác động của cloud và AI, đồng thời nhìn lại bài học Google Flu Trends để thấy rằng nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với dữ liệu tốt.

Data hay dữ liệu là tập hợp các giá trị, thông tin, tín hiệu hoặc bản ghi được tạo ra từ con người, hệ thống, thiết bị và các hoạt động diễn ra trong thế giới thực hoặc môi trường số.

Data có thể tồn tại dưới nhiều dạng như số liệu, văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, log hệ thống, giao dịch, hành vi người dùng hoặc dữ liệu từ cảm biến.

Bản thân dữ liệu chưa chắc đã tạo ra giá trị. Giá trị thường xuất hiện khi dữ liệu được thu thập, làm sạch, tổ chức, liên kết, phân tích và đặt trong đúng bối cảnh để trả lời một câu hỏi hoặc hỗ trợ một quyết định cụ thể.

Trong doanh nghiệp, dữ liệu có thể được sử dụng cho nhiều mục đích như theo dõi KPI, phân tích khách hàng, dự báo nhu cầu, tối ưu vận hành, cá nhân hóa trải nghiệm, xây dựng dashboard, Machine Learning và các hệ thống AI.

Data cũng là nền tảng của nhiều lĩnh vực chuyên sâu như Data Analytics, Data Engineering, Data Science, Big Data, Data Warehouse, Data Lake và Artificial Intelligence. Mỗi lĩnh vực tập trung vào một phần khác nhau trong vòng đời dữ liệu.

Một hệ thống dữ liệu tốt không chỉ cần nhiều dữ liệu mà còn phải bảo đảm chất lượng, tính nhất quán, khả năng truy vết, bảo mật, quyền riêng tư và khả năng sử dụng. Dữ liệu sai hoặc thiếu ngữ cảnh có thể dẫn đến những quyết định sai dù