Phương pháp thu thập dữ liệu được hiệu quả

Thu thập dữ liệu là bước nền tảng cho mọi hoạt động nghiên cứu, phân tích và ra quyết định trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, để thu thập dữ liệu hiệu quả, mang lại kết quả chính xác và hữu ích, đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và thực hiện bài bản. Dưới đây là một số bí quyết giúp bạn thu thập dữ liệu thành công:

Sửa bài viết

Real-Time Data là gì?

Real-Time Data, hay Dữ liệu Thời gian thực, là dữ liệu được thu thập, xử lý và cung cấp cho người dùng ngay lập tức khi nó được tạo ra. Không có sự chậm trễ đáng kể giữa việc tạo dữ liệu và việc cung cấp dữ liệu cho người dùng. Dữ liệu thời gian thực thường được sử dụng trong các ứng dụng cần phản hồi nhanh chóng và cập nhật liên tục, chẳng hạn như:

Sửa bài viết

Spark là gì?

Apache Spark là một framework mã nguồn mở cho xử lý dữ liệu phân tán. Nó được thiết kế để xử lý dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả. Spark có thể chạy trên nhiều loại cụm, bao gồm cụm Hadoop, cụm Mesos và cụm Spark standalone.

Sửa bài viết

Data Mart là gì?

Data Mart (Chợ dữ liệu) là gì?

Data Mart (Chợ dữ liệu) là một kho lưu trữ dữ liệu được thiết kế để phục vụ nhu cầu phân tích dữ liệu của một bộ phận, đơn vị hoặc nhóm người dùng cụ thể trong một tổ chức. Nó là một tập con của kho dữ liệu (data warehouse) hoặc được xây dựng từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Data Mart cung cấp dữ liệu được chuẩn hóa, tổ chức và dễ truy cập cho người dùng, giúp họ đưa ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Sửa bài viết

Data Privacy là gì?

Quyền riêng tư dữ liệu (Data Privacy) là gì?

Quyền riêng tư dữ liệu, hay Bảo vệ dữ liệu cá nhân, là quyền của cá nhân kiểm soát cách dữ liệu cá nhân của họ được thu thập, sử dụng và chia sẻ. Nó bao gồm nhiều quyền cụ thể, bao gồm:

Sửa bài viết

Data Encryption là gì?

Tóm tắt Data Encryption (Mã hóa dữ liệu):

Sửa bài viết

Data Sampling là gì?

Data Sampling – Lấy mẫu dữ liệu là gì?

Data Sampling, hay Lấy mẫu dữ liệu, là kỹ thuật lấy một tập con (subset) từ một quần thể dữ liệu lớn để ước tính các đặc điểm của toàn bộ quần thể. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm thống kê, nghiên cứu khoa học, kinh doanh và marketing.

Sửa bài viết

Data Cleansing là gì?

Data Cleansing – Làm sạch dữ liệu là gì?

Data Cleansing, hay Làm sạch dữ liệu, là quá trình sửa chữa hoặc loại bỏ dữ liệu không chính xác, sai định dạng, trùng lặp, không liên quan, không đầy đủ hoặc có vấn đề (dirty) trong tập dữ liệu. Khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu, có nhiều khả năng dữ liệu bị trùng lặp hoặc gắn nhãn sai. Dữ liệu bẩn có thể dẫn đến kết quả phân tích không chính xác, quyết định sai lầm và lãng phí thời gian và nguồn lực.

Sửa bài viết

Time Series Analysis là gì?

Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis) là một lĩnh vực của thống kê và học máy tập trung vào việc phân tích các tập dữ liệu được thu thập theo thời gian. Các tập dữ liệu này thường được gọi là chuỗi thời gian, vì chúng bao gồm các giá trị được ghi lại tại các thời điểm cụ thể.

Sửa bài viết

Data Analysis là gì?

Data Analysis (Phân tích dữ liệu) và Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là hai thuật ngữ thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng có một số điểm khác biệt tinh tế giữa hai khái niệm này.

Sửa bài viết

Master Data là gì?

Master Data, hay Dữ liệu Chủ, là tập dữ liệu cốt lõi mô tả các đối tượng kinh doanh chính của một tổ chức. Nó bao gồm thông tin về các khách hàng, nhà cung cấp, sản phẩm, nhân viên, tài sản và các đối tượng kinh doanh quan trọng khác. Dữ liệu Master Data thường được lưu trữ trong một kho lưu trữ dữ liệu trung tâm và được sử dụng bởi nhiều hệ thống và ứng dụng khác nhau trong toàn tổ chức.

Sửa bài viết

Big Data là gì?

Big Data, hay còn gọi là Dữ liệu lớn, là một thuật ngữ chỉ về các tập dữ liệu có kích thước khổng lồ và phức tạp, vượt quá khả năng xử lý của các phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống. Big Data thường được đặc trưng bởi 3 yếu tố chính, được gọi là 3V:

Sửa bài viết

Data Governance là gì?

Data Governance, hay Quản trị dữ liệu, là một tập hợp các nguyên tắc, quy trình và thực hành được sử dụng để quản lý và kiểm soát dữ liệu trong một tổ chức. Nó bao gồm việc thiết lập các tiêu chuẩn cho việc thu thập, lưu trữ, sử dụng và xóa dữ liệu, cũng như đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách hợp lý, hiệu quả và an toàn.

Sửa bài viết

Data Management là gì?

Quản lý dữ liệu (Data Management) là gì?

Quản lý dữ liệu là quá trình thu thập, lưu trữ, tổ chức, bảo vệ, truy xuất, xử lý và phân tích dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của tổ chức. Nó bao gồm tất cả các hoạt động liên quan đến việc đảm bảo rằng dữ liệu chính xác, đầy đủ, nhất quán, bảo mật và có thể truy cập được khi cần thiết.

Sửa bài viết

Data Science là gì?

Data Science (Khoa học dữ liệu) là một lĩnh vực liên ngành kết hợp các kỹ thuật toán học, thống kê, khoa học máy tính và kiến thức chuyên môn trong một lĩnh vực cụ thể để thu thập, xử lý, phân tích và giải thích dữ liệu nhằm trích xuất thông tin hữu ích, hỗ trợ ra quyết định và giải quyết vấn đề.

Sửa bài viết

Data Engineering là gì?

Data Engineering – Xây dựng nền tảng cho dữ liệu lớn

Data Engineering (Kỹ thuật dữ liệu) là một lĩnh vực chuyên môn tập trung vào việc thiết kế, xây dựng, vận hành và bảo trì các hệ thống dữ liệu lớn. Các kỹ sư dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.

Sửa bài viết

Data là gì?

Data, hay còn gọi là dữ liệu, là những thông tin thô được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, dưới dạng số, chữ, hình ảnh, âm thanh, video, hoặc bất kỳ định dạng nào khác. Dữ liệu có thể được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu, tập tin, hoặc trên các thiết bị điện tử.

Sửa bài viết