Hotline: 0943.199.449

Địa chỉ: 75 Hoàng Văn Thụ, P15, Q.Phú Nhuận
cropped-logo.png

Tương tác với dữ liệu là gì? Tại sao khả năng tương tác với CSDL là yếu tố quan trọng trong DN?

Nội dung bài viết

Khả năng tương tác dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc biến các dữ liệu thành thông tin có ý nghĩa và hữu ích cho doanh nghiệp. Tương tác dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định chiến lược và cải thiện hiệu suất kinh doanh.

Vậy khả năng tương tác là gì? Tại sao khả năng tương tác với cơ sở dữ liệu là yếu tố quan trọng trong doanh nghiệp? Tìm hiểu chi tiết hơn những vấn đề trên và 4 cấp độ của khả năng tương tác ảnh hưởng tới dữ liệu doanh nghiệp trong bài viết dưới đây!

 

Khả năng tương tác của dữ liệu là gì?

Định nghĩa tương tác với dữ liệu là gì?
Định nghĩa tương tác với dữ liệu là gì?

 

Tương tác được xem là khả năng trao đổi thông tin an toàn và tự động giữa các ứng dụng và hệ thống mà không bị ràng buộc bởi ranh giới địa lý, chính trị hay tổ chức. Trong nhiều lĩnh vực, việc chia sẻ dữ liệu và hợp tác giữa các tổ chức và bộ phận là yếu tố then chốt để nghiên cứu, phát triển và cải thiện trải nghiệm người dùng cuối.

Khả năng tương tác bao gồm các tiêu chuẩn, giao thức, công nghệ và cơ chế cho phép dữ liệu được chuyển đổi một cách tự động giữa các hệ thống khác nhau với ít sự can thiệp của con người nhất có thể. Điều này cho phép các hệ thống khác nhau tương tác và chia sẻ thông tin trong thời gian thực.

 

4 cấp độ của tương tác với dữ liệu là gì?

4 cấp độ của khả năng tương tác với dữ liệu
4 cấp độ của khả năng tương tác với dữ liệu

 

Khả năng tương tác bao gồm 4 cấp độ có thể triển khai trong hệ thống:

1. Mức Foundational:

  • Khả năng tương tác cơ bản mô tả việc chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống máy tính trên một mạng, nhưng không đảm bảo sự diễn giải dữ liệu.
  • Thường cần sự can thiệp của con người để nhập dữ liệu thủ công và thu hẹp khoảng cách hiểu biết giữa các hệ thống.

2. Mức Cấu trúc:

  • Khả năng tương tác cấu trúc cung cấp một định dạng hoặc cấu trúc dữ liệu nhất quán có thể diễn giải được bởi các hệ thống khác nhau.
  • Cho phép truy xuất và diễn giải dữ liệu từ các nguồn bên ngoài cho quá trình xử lý sau đó.
  • Ví dụ: HL7 cho phép các tổ chức y tế chia sẻ dữ liệu y tế an toàn và chính xác.

3. Mức Ngữ nghĩa:

  • Khả năng tương tác ngữ nghĩa cho phép các hệ thống hoạt động với nhau với mức độ diễn giải tối thiểu, đảm bảo không xảy ra lỗi hoặc diễn giải sai.
  • Nhúng thông tin có mục đích song song với dữ liệu thô trong các tệp được truyền giữa các hệ thống.
  • Các hệ thống chia sẻ cùng một hiểu biết khái niệm về dữ liệu.

4. Mức Tổ chức:

  • Khả năng tương tác tổ chức cho phép nhiều hệ thống trao đổi dữ liệu vượt ra ngoài ngữ cảnh kỹ thuật, sắp xếp thông tin trên nhiều khía cạnh. Bao gồm mục tiêu và quy trình làm việc.
  • Đảm bảo khả năng quản trị dữ liệu, cộng tác và chia sẻ thông tin mạnh mẽ vượt qua các ranh giới về quản trị và địa lý.

 

Tại sao khả năng tương tác với cơ sở dữ liệu lại quan trọng với doanh nghiệp?

Khả năng tương tác với cơ sở dữ liệu quan trọng với doanh nghiệp bởi những lý do sau:

 

Cải thiện năng suất

Khả năng tương tác cung cấp khả năng chia sẻ dữ liệu dễ dàng giữa các hệ thống khác nhau, giúp cải thiện hiệu suất tổ chức. Trong trường hợp không có khả năng tương tác, việc chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau thường gặp phải các vấn đề liên quan đến các bước thao tác và chuyển đổi dữ liệu bổ sung.

Điều này dẫn đến việc có nhiều nút xử lý dữ liệu bổ sung, tăng nguy cơ xảy ra lỗi. Sự không chính xác của dữ liệu, do ảnh hưởng từ cả hệ thống và con người, gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của các ứng dụng phân tích hạ nguồn.

Ngược lại, khả năng tương tác loại bỏ dữ liệu dư thừa và lặp lại, đồng thời đảm bảo tất cả các bên liên quan có quyền truy cập đúng và kịp thời vào các thông tin chính xác và liên quan. Kết quả là, các hệ thống có thể hoạt động trong thời gian thực với chi phí xử lý dữ liệu tối thiểu.

 

Giảm chi phí

Các hệ thống không có khả năng tương tác cần thực hiện các bước phụ trợ để đảm bảo sự trao đổi dữ liệu chính xác và đáng tin cậy. Điều này có thể bao gồm việc triển khai phần mềm trung gian để định dạng và truyền tải dữ liệu giữa các điểm trao đổi.

Việc cài đặt các thành phần phần mềm khác nhau tạo ra chi phí phát triển, vận hành và bảo trì bổ sung. Vì vậy, các tổ chức đang chuyển sang sử dụng các hệ thống có khả năng tương tác tốt hơn để giảm thiểu chi phí liên tục.

 

Thúc đẩy khả năng điều chỉnh quy mô

Khả năng tương tác dữ liệu giúp nâng cao khả năng của tổ chức trong việc mở rộng hoạt động và thích ứng với các xu hướng thị trường linh hoạt hơn. Với các hệ thống có khả năng tương thích, tổ chức có thể chia sẻ dữ liệu trên quy mô lớn mà không bị hạn chế bởi các vấn đề về cấu trúc và tính khả dụng.

 

Hợp lý hóa quản lý dữ liệu

Khả năng tương tác của hệ thống giúp thông tin lan truyền một cách nhất quán hơn mà không bị gián đoạn do sự không tương thích của hệ thống hoặc các quy trình của con người. Điều này cho phép các tổ chức quản lý, giám sát và bảo vệ dữ liệu một cách hiệu quả hơn.

Thay vì phải xử lý nhiều quy trình dữ liệu phân mảnh, các quản trị viên có thể hợp nhất quyền truy cập và chuyển dữ liệu từ một nền tảng. Hệ thống này cũng đảm bảo tính chính xác của thông tin bởi vì dữ liệu trải qua ít quá trình chuyển đổi. Điều này giúp các hệ thống có khả năng tương tác giảm bớt công sức của tổ chức trong việc điều chỉnh luồng dữ liệu, quản lý người dùng, bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu và tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu.

 

Ví dụ thực tế về khả năng tương tác

Một ví dụ về khả năng tương tác ứng dụng với tính năng cải thiện năng suất là hệ thống quản lý dự án như Trello hoặc Asana. Trong các ứng dụng này, người dùng có thể tạo, gán công việc, và cập nhật tiến độ của các dự án. Khả năng tương tác giữa các thành viên trong nhóm và giữa các dự án giúp dễ dàng chia sẻ thông tin, tài liệu, và cập nhật về tiến độ công việc.

Thay vì phải gửi email hoặc sử dụng các phương tiện liên lạc khác để chia sẻ thông tin, các thành viên trong nhóm có thể truy cập vào cùng một nền tảng, cập nhật thông tin một cách trực tiếp và dễ dàng theo dõi tiến độ công việc mà không cần phải chuyển đổi giữa các hệ thống khác nhau. Điều này giúp tăng cường hiệu suất làm việc của nhóm và giảm thiểu thời gian mất mát do sự không đồng bộ trong việc chia sẻ thông tin.

 

Thách thức của doanh nghiệp trong tương tác dữ liệu là gì?

Những khó khăn trong tương tác dữ liệu của doanh nghiệp
Những khó khăn trong tương tác dữ liệu của doanh nghiệp

 

Quản lý dữ liệu trên quy mô lớn

Triển khai các hệ thống tương tác đòi hỏi sự phối hợp để tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Các hệ thống truyền thống thường lưu trữ thông tin trong các cơ sở dữ liệu riêng biệt với các định dạng không tương thích. Việc xử lý và chuyển đổi lượng lớn các nguồn dữ liệu vào một bộ nhớ chung đòi hỏi sự chuyên môn, thời gian và tài nguyên máy tính.

Ngoài ra, các tổ chức cần tránh làm gián đoạn quy trình vận hành khi chuyển đổi chiến lược quản lý dữ liệu để hỗ trợ khả năng tương tác.

Giải quyết những vấn đề quyền riêng tư

Các tổ chức cần thực hiện biện pháp bảo mật để bảo vệ thông tin người dùng khi triển khai khả năng tương tác. Những nỗ lực này trở nên phức tạp với nhiều hệ thống trao đổi dữ liệu qua các quy trình dữ liệu phức tạp. Do đó, các tổ chức cần tăng cường bằng cách áp dụng chính sách và công nghệ bảo mật phù hợp.

Thực thi các tiêu chuẩn về khả năng tương tác

Thường, các tổ chức sử dụng hệ thống hoạt động bằng các giao thức và cấu trúc dữ liệu riêng của họ. Một tiêu chuẩn ngành cho phép các hệ thống giao tiếp ở cấp độ tương tác cao. Ngay cả khi các tiêu chuẩn tương tác được áp dụng, các tổ chức cần phải hiện đại hóa phần mềm, cơ sở hạ tầng và máy móc của họ để cho phép trao đổi dữ liệu giữa hai hoặc nhiều hệ thống.

Đối mặt với những thách thức này, khả năng tương tác dữ liệu không chỉ giúp loại bỏ nhiễu mà còn chuẩn hóa dữ liệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và chính xác hơn.

 

Phân tích dữ liệu sử dụng phương pháp nào?

10 phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến hiện nay, bao gồm:

  • Cluster analysis
  • Cohort analysis
  • Regression analysis
  • Mạng nơron
  • Factor analysis
  • Data mining
  • Text analysis
  • Time series analysis
  • Decision Trees
  • Conjoint analysis

Trong số này, phân tích cụm, phân tích hồi quy, khai thác dữ liệu và cây quyết định thường được sử dụng phổ biến trong các doanh nghiệp hiện nay.

Những phương pháp sử dụng trong phân tích dữ liệu
Những phương pháp sử dụng trong phân tích dữ liệu

 

Làm thế nào để trực quan hóa dữ liệu sau khi đã phân tích?

Để có thể trực quan hóa dữ liệu sau khi đã phân tích, bạn có thể tham khảo 5 bước dưới đây:

Xác định Mục tiêu

Để trực quan hóa dữ liệu, quan trọng nhất là xác định mục tiêu cụ thể mà bạn muốn đạt được. Điều này có thể được thực hiện bằng cách đặt ra các câu hỏi mà dữ liệu hiện có của bạn có thể trả lời. Mục tiêu rõ ràng giúp bạn sẽ xác định:

1. Dữ liệu bạn đang sử dụng.
2. Phân tích bạn muốn thực hiện.
3. Các phương tiện trực quan mà bạn sẽ sử dụng để hiển thị những phát hiện của mình một cách hiệu quả.

Ví dụ, một nhà bán lẻ có thể muốn hiểu rõ ràng loại bao bì sản phẩm nào mang lại doanh thu cao nhất.

Thu Thập Dữ Liệu

Thu thập dữ liệu là bước quan trọng trong quá trình xác định mục tiêu và trực quan hóa dữ liệu. Bạn cần thu thập dữ liệu từ các nguồn bên trong và bên ngoài. Có nhiều tập dữ liệu lớn có sẵn trực tuyến mà bạn có thể mua và sử dụng.

Ngoài ra, công ty của bạn cũng có thể có sẵn các kho dữ liệu hiện có mà bạn có thể sử dụng để phân tích. Ví dụ, bạn có thể thu thập lịch sử doanh số bán hàng, thông tin về các chiến dịch tiếp thị và dữ liệu về bao bì sản phẩm để tìm ra loại bao bì nào tốt nhất cho doanh thu.

Lựa Chọn Phương Tiện Trực Quan Hóa Dữ Liệu

Khi đến bước chọn phương tiện trực quan hóa dữ liệu, bạn sẽ phải quan tâm đến nhiều loại biểu đồ khác nhau để khám phá thông tin một cách hiệu quả và trực quan. Mối liên hệ giữa các điểm dữ liệu và thông tin chi tiết mà bạn muốn truyền đạt sẽ xác định loại biểu đồ hoạt động tốt nhất.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng biểu đồ cột để biểu diễn doanh số bán hàng theo màu của bao bì trong tháng trước. Tuy nhiên, biểu đồ tròn có thể phù hợp hơn để biểu thị tỷ lệ phần trăm bao bì có màu trong hàng tồn kho của bạn. Có hai loại chính của phương tiện trực quan hóa dữ liệu:

Trực Quan Hóa Tĩnh

Trực quan hóa tĩnh chỉ cung cấp một chế độ xem cho thông điệp của dữ liệu cụ thể. Đây có thể là thông tin biểu đồ hóa dữ liệu.

Trực Quan Hóa Tương Tác

Trực quan hóa tương tác cho phép người dùng tương tác với các biểu đồ và đồ thị. Người xem có thể thay đổi các biến trong biểu đồ để khám phá thông tin mới hoặc truy cập chi tiết sâu hơn. Công cụ trực quan hóa dữ liệu thường đi kèm với một bảng điều khiển để người dùng tương tác với hệ thống.

 

Kết luận

Trong môi trường kinh doanh ngày nay, khả năng tương tác dữ liệu đóng vai trò quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ về thị trường và khách hàng. Từ việc thu thập, xử lý, phân tích đến trực quan hóa dữ liệu, mọi cấp độ của quá trình này đều mang lại lợi ích lớn cho doanh nghiệp. Bằng cách tận dụng khả năng tương tác dữ liệu, các doanh nghiệp có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh và đạt được thành công trong môi trường kinh doanh ngày nay.