Mục lục [Ẩn]

1. Dữ liệu số là gì?
2. Vì sao dữ liệu số quan trọng trong thời đại 4.0?
3. Các loại dữ liệu số phổ biến hiện nay

3.1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)
3.2. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured Data)
3.3. Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

4. Ứng dụng của dữ liệu số trong doanh nghiệp

4.1. Trong Kinh doanh
4.2. Trong Marketing
4.3. Trong Bán hàng
4.4. Trong quản trị nhân sự & Vận hành

5. Ưu điểm và Hạn chế của dữ liệu số

5.1. Ưu điểm
5.2. Hạn chế

Nhiều doanh nghiệp sở hữu rất nhiều dữ liệu nhưng vẫn ra quyết định sai vì không biết dữ liệu nào quan trọng và dùng thế nào cho đúng. Khi chi phí tăng, thị trường biến động và cạnh tranh gay gắt, dữ liệu số không còn là lựa chọn mà là nền tảng sống còn. Bài viết giúp làm rõ dữ liệu số là gì và cách khai thác dữ liệu để tạo lợi thế thực sự trong kinh doanh.

Nội dung chính bài viết:

Dữ liệu số (digital data) là thông tin đã được số hóa để thiết bị công nghệ có thể lưu trữ, truyền tải, truy xuất và xử lý. Dữ liệu này có thể xuất hiện dưới nhiều dạng như văn bản, con số, hình ảnh, âm thanh, video… miễn là được biểu diễn theo định dạng mà hệ thống số “đọc” được.

Trong thời đại số, doanh nghiệp nào thu thập – chuẩn hóa – khai thác dữ liệu tốt sẽ ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và giảm lãng phí nguồn lực.

Trong thực tế, dữ liệu số hiện nay được chia thành ba nhóm chính: dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.

Ứng dụng của dữ liệu số trong doanh nghiệp: trong kinh doanh, marketing, bán hàng, quản trị nhân sự & vận hành

Cần nhìn dữ liệu số theo hai mặt: lợi ích vận hành và điều kiện quản trị đi kèm.

1. Dữ liệu số là gì?

Dữ liệu số (digital data) là thông tin đã được số hóa để thiết bị công nghệ có thể lưu trữ, truyền tải, truy xuất và xử lý. Dữ liệu này có thể xuất hiện dưới nhiều dạng như văn bản, con số, hình ảnh, âm thanh, video… miễn là được biểu diễn theo định dạng mà hệ thống số “đọc” được.

Về mặt kỹ thuật, dữ liệu số là cách biểu diễn thông tin theo các ký hiệu rời rạc, phổ biến nhất là nhị phân (bit 0 và 1), vì phần cứng máy tính xử lý hiệu quả hai trạng thái này. Nhờ cơ chế mã hóa đó, dữ liệu có thể được xử lý tự động bằng thuật toán (tìm kiếm, thống kê, phân tích, dự báo) thay vì chỉ lưu trữ thụ động.

Theo Luật Dữ liệu số 60/2024/QH15, dữ liệu số được hiểu trong phạm vi quản trị dữ liệu quốc gia là dữ liệu thể hiện dưới dạng kỹ thuật số, bao gồm các hình thức như âm thanh, hình ảnh, chữ số, chữ viết, ký hiệu… Điều này giúp chuẩn hóa cách nhìn về dữ liệu số trong hoạt động thu thập, quản trị, khai thác và sử dụng dữ liệu của cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp.

2. Vì sao dữ liệu số quan trọng trong thời đại 4.0?

Trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0, dữ liệu số không còn là “phần phụ” để lưu hồ sơ hay làm báo cáo. Dữ liệu số trở thành nhiên liệu vận hành hệ thống: từ tự động hóa, AI, IoT cho đến quản trị, marketing, bán hàng và tối ưu vận hành. Doanh nghiệp nào thu thập – chuẩn hóa – khai thác dữ liệu tốt sẽ ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và giảm lãng phí nguồn lực.

Điểm quan trọng là: cạnh tranh ngày nay không chỉ nằm ở sản phẩm, mà nằm ở tốc độ hiểu thị trường và tốc độ phản ứng. Khi dữ liệu được số hóa, doanh nghiệp có thể nhìn thấy tín hiệu sớm, đo lường rõ, và cải tiến liên tục thay vì vận hành theo cảm tính.

Tăng tốc ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision): Dữ liệu được lưu trữ tập trung (phần mềm/đám mây) giúp truy xuất và phân tích nhanh, giảm tình trạng “đợi tổng hợp báo cáo”, từ đó quyết định kịp thời khi thị trường biến động.
Là nền tảng để triển khai tự động hóa và AI: AI, chatbot, hệ thống chấm điểm khách hàng, dự báo nhu cầu… chỉ hoạt động hiệu quả khi có dữ liệu số đủ tốt. Dữ liệu càng sạch và có cấu trúc, tự động hóa càng chính xác và ổn định.
Giảm chi phí vận hành và hạn chế thất thoát thông tin: Số hóa giúp giảm giấy tờ, giảm lưu kho vật lý, giảm rủi ro mất hồ sơ và sai lệch dữ liệu giữa các phòng ban. Quan trọng hơn, dữ liệu số giúp kiểm soát sai sót theo quy trình thay vì “chữa cháy” bằng con người.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng để tăng chuyển đổi: Dữ liệu hành vi (truy cập website, lịch sử mua, tương tác nội dung) giúp xây ưu đãi, thông điệp và hành trình chăm sóc phù hợp từng nhóm khách, từ đó tăng tỷ lệ chốt và tăng giá trị vòng đời khách hàng (CLV).
Tăng minh bạch và liên kết nội bộ: Khi dữ liệu được chuẩn hóa và chia sẻ theo quyền truy cập, các bộ phận làm việc trên cùng một “phiên bản sự thật”, giảm tranh cãi do lệch số liệu, tăng tốc phối hợp giữa marketing – sales – vận hành – tài chính.
Tạo lợi thế dài hạn và mở đường cho mô hình kinh doanh mới: Dữ liệu số là tài sản tích lũy theo thời gian: càng thu thập đúng, càng phân tích tốt, doanh nghiệp càng có lợi thế trong dự báo, tối ưu sản phẩm, phát triển nền tảng, subscription, hoặc các chiến lược dựa trên dữ liệu lớn và kinh tế số.

3. Các loại dữ liệu số phổ biến hiện nay

Dữ liệu số không chỉ khác nhau về nội dung mà còn khác nhau về cách tổ chức và lưu trữ. Việc phân loại dữ liệu theo cấu trúc giúp doanh nghiệp lựa chọn đúng công nghệ lưu trữ, phương pháp phân tích và cách khai thác giá trị từ dữ liệu.

Trong thực tế, dữ liệu số hiện nay được chia thành ba nhóm chính: dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu bán cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc.

3.1. Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data)

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu được tổ chức theo khuôn mẫu cố định, có hàng – cột – trường dữ liệu rõ ràng, cho phép hệ thống máy tính dễ dàng lưu trữ, truy xuất và xử lý bằng các truy vấn tiêu chuẩn. Đây là dạng dữ liệu “truyền thống” và cũng là nền tảng đầu tiên của các hệ thống quản lý thông tin trong doanh nghiệp.

Đặc điểm nổi bật của dữ liệu có cấu trúc là tính nhất quán và khả năng phân tích cao. Mỗi trường dữ liệu đều có kiểu xác định (số, chữ, ngày tháng…), giúp các thuật toán dễ dàng tính toán, so sánh, thống kê và tạo báo cáo. Vì vậy, structured data thường được sử dụng trong các hệ thống quản trị cốt lõi như kế toán, bán hàng, nhân sự, CRM, ERP.

Ví dụ phổ biến của dữ liệu có cấu trúc:

Thông tin người dùng: họ tên, ngày sinh, số điện thoại, email, mã ZIP, số thẻ khách hàng
Dữ liệu từ biểu mẫu đăng ký, hồ sơ nhân sự, đơn hàng
Bảng dữ liệu trong Excel, Google Sheets
Cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL): MySQL, PostgreSQL, Oracle

Dữ liệu có cấu trúc giúp doanh nghiệp đo lường chính xác hiệu suất, lập báo cáo định kỳ và ra quyết định dựa trên chỉ số rõ ràng. Tuy nhiên, hạn chế của loại dữ liệu này là khó phản ánh hành vi, cảm xúc và ngữ cảnh, vốn ngày càng quan trọng trong kinh doanh hiện đại.

3.2. Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-Structured Data)

Dữ liệu bán cấu trúc nằm ở khoảng giữa dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Loại dữ liệu này không tuân theo mô hình bảng cố định, nhưng vẫn chứa các thẻ, nhãn hoặc siêu dữ liệu (metadata) giúp hệ thống nhận diện và tổ chức thông tin ở mức nhất định.

Điểm mạnh của dữ liệu bán cấu trúc là tính linh hoạt. Nó cho phép lưu trữ thông tin phức tạp, thay đổi theo ngữ cảnh, nhưng vẫn đủ cấu trúc để máy móc phân tích, trích xuất và tích hợp với các hệ thống khác. Đây là lý do semi-structured data trở thành nền tảng quan trọng trong các kiến trúc dữ liệu hiện đại và big data.

Ví dụ phổ biến của dữ liệu bán cấu trúc:

Tệp CSV (Comma-Separated Values).
Tài liệu HTML, XML dùng trong website và trao đổi dữ liệu.
Dữ liệu JSON, RDF thường dùng trong API và hệ thống phần mềm hiện đại.
Cơ sở dữ liệu NoSQL.
Giao diện trao đổi dữ liệu điện tử (EDI).
Tệp PDF có cấu trúc nội dung nhất định (metadata, tiêu đề, trường thông tin).

Dữ liệu bán cấu trúc giúp kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (website, ứng dụng, đối tác, nền tảng số), hỗ trợ tích hợp hệ thống, phân tích hành vi khách hàng, và xây dựng nền tảng dữ liệu linh hoạt cho AI, phân tích nâng cao.

3.3. Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data)

Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu không có định dạng cố định, không được tổ chức theo bảng hay schema rõ ràng. Đây cũng là loại dữ liệu chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng dữ liệu toàn cầu hiện nay, đặc biệt trong kỷ nguyên mạng xã hội, thiết bị thông minh và Internet of Things (IoT).

Dữ liệu phi cấu trúc có thể do con người tạo ra (nội dung, hình ảnh, video) hoặc máy móc tạo ra (cảm biến, radar, dữ liệu khoa học). Do thiếu cấu trúc sẵn có, việc xử lý loại dữ liệu này đòi hỏi các công nghệ nâng cao như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính (Computer Vision), học máy và AI.

Ví dụ phổ biến của dữ liệu phi cấu trúc:

Email, tin nhắn văn bản, file Word, hóa đơn dạng ảnh.
Nội dung mạng xã hội: bài đăng, bình luận, hình ảnh, video.
Dữ liệu hình ảnh và video: camera giám sát, hình ảnh vệ tinh, video marketing.
Dữ liệu địa lý (geospatial), dữ liệu thời tiết.
Dữ liệu từ thiết bị IoT, cảm biến thông minh, hệ thống radar và dữ liệu khoa học.

Dữ liệu phi cấu trúc chứa giá trị ngữ cảnh và insight rất lớn: cảm xúc khách hàng, xu hướng thị trường, hành vi thực tế. Khi được khai thác đúng cách, đây là nguồn dữ liệu giúp doanh nghiệp tạo khác biệt cạnh tranh. Tuy nhiên, nếu thiếu công cụ và năng lực phân tích, dữ liệu phi cấu trúc dễ trở thành “tài nguyên bị bỏ quên”.

4. Ứng dụng của dữ liệu số trong doanh nghiệp

Trong môi trường cạnh tranh mạnh, chi phí quảng cáo tăng và vận hành ngày càng phức tạp, doanh nghiệp thường rơi vào tình trạng “làm rất nhiều nhưng không biết điều gì đang tạo kết quả”. Dữ liệu số giúp biến hoạt động quản trị từ “ước lượng” sang đo lường, từ phản ứng chậm sang phát hiện sớm, từ tốn nguồn lực sang tối ưu đúng điểm nghẽn.

Vấn đề không phải doanh nghiệp có dữ liệu hay không, mà là dữ liệu có được chuẩn hóa, kết nối và chuyển thành hành động trong từng bộ phận hay vẫn nằm yên trong file và báo cáo.

4.1. Trong Kinh doanh

Doanh thu tăng/giảm thường không đến từ một nguyên nhân đơn lẻ. Nếu không có dữ liệu, việc ra quyết định dễ dựa vào cảm giác: “thị trường khó”, “khách hết tiền”, “đối thủ chơi xấu”… nhưng không chỉ ra được điểm rơi nằm ở sản phẩm, kênh, khách hàng hay mô hình giá. Dữ liệu số cho phép bóc tách vấn đề theo lớp, giúp xác định đúng nơi cần tập trung nguồn lực để tăng trưởng bền vững.

Bóc tách “doanh thu thật” theo sản phẩm – phân khúc – biên lợi nhuận: Không chỉ nhìn tổng doanh thu, mà nhìn doanh thu kèm biên lợi nhuận gộp, tỷ lệ hoàn/huỷ, chi phí phục vụ. Từ đó tránh sai lầm phổ biến: bán nhiều nhưng lợi nhuận mỏng, càng bán càng mệt.
Phát hiện sớm điểm rơi thị trường bằng dữ liệu theo thời gian: Theo dõi xu hướng theo tuần/tháng (mùa vụ, biến động nhu cầu, nhóm khách giảm mua) để hành động sớm, thay vì đợi đến cuối tháng mới “ngã ngửa” vì hụt số.
Ra quyết định mở rộng/thu hẹp dựa trên chỉ số hiệu quả, không dựa kỳ vọng: Trước khi mở chi nhánh, mở kênh, tăng danh mục sản phẩm, dữ liệu giúp trả lời: tỷ lệ lặp lại, LTV, CAC, năng lực vận hành có chịu nổi không. Tránh mở rộng quá nhanh dẫn đến vỡ hệ thống.
Dự báo doanh thu và dòng tiền theo kịch bản, giảm rủi ro thiếu hụt: Dữ liệu lịch sử + tín hiệu hiện tại giúp xây dự báo theo 3 kịch bản (tốt – trung bình – xấu), từ đó chuẩn bị tồn kho, nhân sự, ngân sách phù hợp.
Thử nghiệm chiến lược mới có kiểm soát (pilot) trước khi nhân rộng: Thay vì “đổi toàn bộ”, dữ liệu giúp thử nhỏ (1 khu vực/1 nhóm khách/1 sản phẩm), đo KPI rõ ràng rồi mới mở rộng. Cách này giảm rủi ro và tiết kiệm ngân sách.

4.2. Trong Marketing

Marketing thường gặp 2 nỗi đau lớn: đốt tiền mà không rõ hiệu quả và làm nội dung nhiều nhưng không ra khách. Khi thiếu dữ liệu, quyết định marketing dễ dựa vào cảm tính hoặc “trend”, khiến ngân sách phân bổ sai kênh, sai thông điệp, sai tệp khách. Dữ liệu số giúp marketing chuyển sang cơ chế khoa học: đo lường – tối ưu – nhân rộng.

Nhìn rõ hành trình khách hàng trên kênh số (website, social, email): Biết khách đến từ đâu, đọc gì, dừng ở bước nào, rời đi vì lý do gì. Đây là nền tảng để tối ưu nội dung, landing page và hành trình chuyển đổi.
Tối ưu ngân sách quảng cáo theo CAC và chất lượng lead, không theo cảm giác: Không chỉ nhìn CPC/CTR, mà đo CAC, tỉ lệ chốt theo nguồn, giá trị đơn hàng. Tránh tình trạng “lead rẻ nhưng sales không chốt được”.
Cá nhân hóa thông điệp theo nhóm khách và giai đoạn mua: Dữ liệu cho phép phân nhóm theo hành vi: khách mới, khách cân nhắc, khách quay lại, khách sắp rời bỏ… Mỗi nhóm cần thông điệp khác nhau để tăng chuyển đổi.
Đo hiệu quả chiến dịch theo mục tiêu kinh doanh, không theo tương tác: Tương tác chỉ là tín hiệu phụ. Dữ liệu giúp trả lời thẳng: chiến dịch tạo ra bao nhiêu lead đủ chuẩn, bao nhiêu đơn hàng, ROI thế nào.
Phát hiện “bão hòa” kênh hoặc thông điệp trước khi ngân sách bị đốt sạch: Khi thấy CAC tăng, conversion giảm, tần suất quảng cáo cao, remarketing kém hiệu quả… dữ liệu giúp ra quyết định thay đổi creative, đổi tệp, đổi kênh kịp thời

Các yếu tố cần có để đạt mục tiêu kinh doanh

4.3. Trong Bán hàng

Nhiều đội sales gặp vấn đề: doanh số phụ thuộc vài cá nhân, dự báo sai liên tục, hoặc “đổ lỗi” giữa marketing và sales vì không rõ lead chất lượng hay không. Khi thiếu dữ liệu, quản lý sales khó biết đội ngũ đang yếu ở đâu: nguồn lead, quy trình tư vấn hay kỹ năng chốt. Dữ liệu số biến bán hàng thành một hệ thống có thể đo và cải thiện.

Theo dõi phễu bán hàng để biết khách rơi ở bước nào: Dữ liệu chỉ rõ điểm nghẽn: liên hệ không được, tư vấn không thuyết phục, báo giá không theo sau, hoặc mất khách vì phản hồi chậm.
Chấm điểm lead để ưu tiên đúng khách, giảm lãng phí thời gian: Dựa vào hành vi (xem bảng giá, để lại thông tin, tương tác nhiều lần, nhu cầu rõ) để ưu tiên chăm sóc. Tăng tỷ lệ chốt mà không cần tăng số lượng lead.
Đo hiệu suất từng sales theo chỉ số hoạt động và kết quả: Không chỉ nhìn doanh số cuối, mà nhìn số lần liên hệ, tốc độ phản hồi, tỷ lệ chốt, giá trị đơn trung bình. Dữ liệu giúp đào tạo đúng điểm yếu, tránh đánh giá cảm tính.
Tối ưu kịch bản tư vấn dựa trên phản hồi và lý do mất deal: Thu thập và phân loại lý do “không mua” (giá, niềm tin, chưa cần, so sánh đối thủ, thiếu thông tin) để cải thiện nội dung tư vấn và tài liệu bán hàng.
Dự báo doanh thu theo pipeline để chủ động dòng tiền và nguồn lực: Khi pipeline rõ ràng (giá trị deal, xác suất, thời gian dự kiến chốt), dự báo doanh thu chính xác hơn, giúp chủ động kế hoạch vận hành và tài chính.

4.4. Trong quản trị nhân sự & Vận hành

Một nỗi đau phổ biến là vận hành “trông có vẻ bận” nhưng hiệu suất thấp: việc trễ, lỗi lặp lại, nhân sự quá tải, khách phàn nàn nhiều nhưng không biết nguyên nhân gốc. Khi không có dữ liệu, quản trị nhân sự dễ thiếu công bằng, vận hành dễ dựa vào chữa cháy. Dữ liệu số tạo ra khả năng kiểm soát hệ thống: nhìn thấy điểm nghẽn, đo hiệu quả và cải tiến liên tục.

Đo hiệu suất theo vai trò để tránh “bận rộn giả”: KPI và chỉ số đầu ra giúp phân biệt làm nhiều với làm hiệu quả, từ đó phân bổ lại công việc và nguồn lực hợp lý.
Nhận diện sớm rủi ro nghỉ việc và suy giảm động lực: Dữ liệu về hiệu suất, tần suất lỗi, vắng mặt, phản hồi nội bộ giúp phát hiện tín hiệu bất ổn trước khi nhân sự rời đi hoặc mất động lực kéo cả team xuống.
Tối ưu quy trình vận hành bằng dữ liệu về thời gian xử lý và lỗi phát sinh: Theo dõi lead time, số lỗi, bước nào bị tắc giúp cải tiến đúng chỗ. Tránh “cải tiến theo cảm giác” và làm sai điểm nghẽn.
Đào tạo dựa trên khoảng trống năng lực thực tế: Dữ liệu về chất lượng công việc và lỗi thường gặp cho biết cần đào tạo kỹ năng gì, cho nhóm nào, ở quy trình nào. Giảm đào tạo dàn trải, tốn chi phí.
Ra quyết định nhân sự minh bạch: tuyển – thưởng – đề bạt có căn cứ: Khi dữ liệu hiệu suất rõ, quyết định nhân sự ít gây tranh cãi hơn, tăng niềm tin nội bộ và giảm tình trạng “người giỏi không được ghi nhận”.

Trong thời đại số hóa, chiến lược marketing hiệu quả không chỉ là công cụ mà còn là “bảo bối sống còn” giúp doanh nghiệp tồn tại và bứt phá. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn đang loay hoay: không định vị được thương hiệu rõ ràng, chiến dịch marketing thiếu sáng tạo, thông điệp và trải nghiệm khách hàng thiếu nhất quán, dẫn đến doanh thu ì ạch và cơ hội thị trường trôi qua một cách lãng phí.

Nếu bạn đang đối mặt với những thách thức như:

Mất phương hướng trong xây dựng chiến lược, khiến mọi nỗ lực rời rạc, không đem lại kết quả.

Thông điệp và trải nghiệm khách hàng thiếu nhất quán, khiến thương hiệu khó ghi dấu và khách hàng dễ rời bỏ.

Chưa khai thác hiệu quả các công cụ marketing hiện đại, làm doanh thu tăng chậm và bỏ lỡ cơ hội thị trường.

Dẫn dắt bởi Mr. Tony Dzung - Chuyên gia về Marketing

Thì khóa học "XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING HIỆN ĐẠI - AI MARKETING MASTER - TỪ CHIẾN LƯỢC ĐẾN THỰC THI" chính là giải pháp dành cho bạn. Khóa học giúp bạn thiết lập chiến lược marketing bài bản, chuẩn hóa quy trình vận hành và ứng dụng AI để tối ưu hiệu quả, biến mỗi chiến dịch thành cơ hội tăng trưởng, giúp doanh nghiệp vượt trội so với đối thủ và tạo dấu ấn bền vững trên thị trường.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?
Giáo dục, đào tạo
Thẩm mỹ, Spa
Dược/ Mỹ phẩm
F&B
Salon tóc
Khác

Bạn vui lòng điền đầy đủ thông tin!

Loading...
ĐĂNG KÝ NGAY

5. Ưu điểm và Hạn chế của dữ liệu số

Dữ liệu số giúp doanh nghiệp lưu trữ, chia sẻ và khai thác thông tin nhanh hơn rất nhiều so với cách làm truyền thống. Tuy nhiên, khi dữ liệu càng tập trung và càng dễ truy cập, rủi ro cũng tăng theo: lộ lọt, mất mát, sai lệch và phụ thuộc hệ thống. Vì vậy, cần nhìn dữ liệu số theo hai mặt: lợi ích vận hành và điều kiện quản trị đi kèm.

5.1. Ưu điểm

Ưu điểm lớn nhất của dữ liệu số nằm ở khả năng lưu trữ gọn, truy cập nhanh, chia sẻ linh hoạt và giữ nguyên chất lượng khi sao chép. Khi doanh nghiệp làm việc trên dữ liệu số, tốc độ phối hợp và ra quyết định tăng lên rõ rệt, đặc biệt trong môi trường đa phòng ban và làm việc từ xa.

Nhược điểm của dữ liệu số — Ưu điểm của dữ liệu số

Dễ lưu trữ với dung lượng lớn, tiết kiệm không gian: Một lượng thông tin rất lớn có thể nằm trên ổ cứng, USB hoặc hệ thống đám mây, giảm chi phí lưu trữ vật lý và hồ sơ giấy.
Truy xuất linh hoạt, hỗ trợ làm việc mọi nơi: Dữ liệu số cho phép tìm kiếm theo từ khóa, lọc theo điều kiện, truy cập theo quyền ở bất kỳ đâu nếu có hệ thống quản trị phù hợp.
Chia sẻ nhanh và cộng tác hiệu quả: Dữ liệu được truyền tải gần như tức thì qua Internet hoặc hệ thống nội bộ, giúp phối hợp giữa các bộ phận nhanh hơn, giảm thời gian chờ và giảm sai lệch thông tin.
Giữ nguyên độ chính xác và tính toàn vẹn khi sao chép: Khác với tài liệu vật lý dễ rách, mờ, thất lạc, dữ liệu số có thể sao chép và truyền tải mà không làm giảm chất lượng nội dung.
Dễ tích hợp để phân tích, tự động hóa và báo cáo: Khi dữ liệu đã ở dạng số, doanh nghiệp có thể kết nối với phần mềm, dashboard, AI để thống kê, cảnh báo và dự báo mà không cần xử lý thủ công quá nhiều.

5.2. Hạn chế

Nhược điểm của dữ liệu số không nằm ở bản thân dữ liệu, mà nằm ở cách quản trị. Nếu thiếu cơ chế bảo mật, sao lưu và phân quyền, dữ liệu số có thể trở thành điểm yếu lớn nhất của doanh nghiệp: mất dữ liệu, lộ dữ liệu, hoặc bị thao túng. Ngoài ra, khi phụ thuộc quá nhiều vào hệ thống, chỉ cần một sự cố kỹ thuật cũng có thể gây gián đoạn vận hành.

Rủi ro bảo mật và truy cập trái phép: Nếu không có mã hóa, phân quyền, tường lửa và kiểm soát đăng nhập, dữ liệu dễ bị đánh cắp, bị xâm nhập hoặc bị rò rỉ từ nội bộ.
Nguy cơ mất dữ liệu do lỗi thiết bị hoặc thao tác sai: Ổ cứng hỏng, nhiễm virus, xóa nhầm, lỗi phần mềm đều có thể làm mất dữ liệu nếu không có kế hoạch sao lưu định kỳ và phục hồi.
Sai lệch dữ liệu do nhập liệu không chuẩn hoặc thiếu kiểm soát phiên bản: Khi mỗi phòng ban lưu một file, mỗi người sửa một kiểu, doanh nghiệp rơi vào “nhiều phiên bản sự thật”, dẫn đến quyết định sai vì dữ liệu không thống nhất.
Phụ thuộc vào hạ tầng công nghệ và nhà cung cấp: Sự cố mạng, lỗi hệ thống, downtime dịch vụ đám mây có thể làm gián đoạn truy cập dữ liệu, ảnh hưởng trực tiếp đến bán hàng và vận hành.
Yêu cầu năng lực quản trị dữ liệu và tuân thủ pháp lý: Dữ liệu càng nhiều, yêu cầu càng cao về quy trình lưu trữ, phân quyền, lưu vết truy cập và bảo vệ thông tin cá nhân. Nếu làm sai, rủi ro pháp lý và mất uy tín rất lớn.

Dữ liệu số là nền tảng cốt lõi giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh và chính xác hơn, tối ưu marketing – bán hàng – vận hành và tạo lợi thế cạnh tranh trong thời đại 4.0. Tuy nhiên, để dữ liệu thực sự tạo giá trị, doanh nghiệp cần quản trị tốt từ khâu thu thập, chuẩn hóa, bảo mật đến khai thác theo mục tiêu cụ thể. Khi làm đúng, dữ liệu không chỉ là thông tin, mà trở thành tài sản giúp doanh nghiệp tăng trưởng bền vững

Dữ liệu số là gì

Dữ liệu số (digital data) là thông tin đã được số hóa để thiết bị công nghệ có thể lưu trữ, truyền tải, truy xuất và xử lý. Dữ liệu này có thể xuất hiện dưới nhiều dạng như văn bản, con số, hình ảnh, âm thanh, video… miễn là được biểu diễn theo định dạng mà hệ thống số “đọc” được.