Thu thập dữ liệu là gì? Bí quyết tối ưu hóa quy trình thu thập dữ liệu thành công

Theo một nghiên cứu, mỗi ngày trên thế giới ước tính có hơn 402 triệu terabyte dữ liệu được tạo ra. Điều này cho thấy sự bùng nổ dữ liệu trong kỷ nguyên số hiện nay và cũng là lý do tại sao "thu thập dữ liệu" trở thành một yếu tố không thể thiếu trong mọi lĩnh vực. Vậy thu thập dữ liệu là gì và tại sao chúng lại quan trọng đến thế? Cùng VNPT AI khám phá những phương pháp thu thập dữ liệu trực tiếp và gián tiếp giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quá trình ra quyết định. 

Thu thập dữ liệu là gì?

Thu thập dữ liệu là quá trình thu thập thông tin từ nhiều nguồn để phục vụ cho quyết định kinh doanh, nghiên cứu và lập kế hoạch chiến lược. Đây là bước quan trọng trong phân tích dữ liệu, giúp trả lời câu hỏi, phân tích kết quả và dự đoán xu hướng tương lai. Trong doanh nghiệp, dữ liệu được thu thập qua hệ thống CNTT, khảo sát, mạng xã hội và nhiều kênh khác. Đối với nghiên cứu, quá trình thu thập dữ liệu thường mang tính chuyên biệt giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích.

Vì sao cần phải thu thập dữ liệu?

Thu thập dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như khoa học, công nghệ, kinh doanh, y tế, giáo dục,... với những lợi ích nổi bật sau:

• Cung cấp thông tin cần thiết: Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp thông tin quan trọng hỗ trợ ra quyết định trong các lĩnh vực như phân tích thị trường, hành vi khách hàng, kinh tế và xã hội
• Phát hiện xu hướng và mối quan hệ: Việc thu thập dữ liệu giúp nhận diện các mối quan hệ và xu hướng giữa các yếu tố để người nghiên cứu hoặc các nhà quản lý hiểu rõ hơn về các yếu tố tác động lẫn nhau.
• Dự báo tương lai: Dữ liệu thu thập được qua phân tích là cơ sở giúp người dùng đưa ra dự đoán về các xu hướng sắp tới, từ đó hỗ trợ việc lên kế hoạch và ra quyết định chính xác hơn.
• Tăng cường hiệu quả công việc: Thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu, các nhà quản lý có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của mình và cải thiện hiệu quả công việc, từ đó đạt được kết quả tốt nhất.

Các phương pháp thu thập dữ liệu nổi bật hiện nay

Hiện nay, có hai phương pháp chính để thu thập dữ liệu: phương pháp định lượng và phương pháp định tính. Cả hai phương pháp này đều có thể được áp dụng cho dữ liệu sơ cấp (thu thập trực tiếp từ thực địa) lẫn dữ liệu thứ cấp (dữ liệu đã có sẵn).

Phương pháp định lượng

Phương pháp định lượng tập trung vào việc đo lường và thu thập dữ liệu dưới dạng con số, nhằm phục vụ cho các phân tích thống kê. Ví dụ:

• Dữ liệu sơ cấp định lượng: thu thập thông qua khảo sát, bảng hỏi với thang đo cố định (Likert, tỷ lệ phần trăm,...).
• Dữ liệu thứ cấp định lượng: số liệu từ báo cáo tài chính, thống kê dân số, dữ liệu từ cơ quan nhà nước hoặc các tổ chức nghiên cứu.

Phương pháp định tính

Phương pháp định tính nhằm khai thác chiều sâu của thông tin, quan điểm, cảm nhận, thường không quy đổi thành con số. Ví dụ:

• Dữ liệu sơ cấp định tính: thu thập qua phỏng vấn sâu, thảo luận nhóm (focus group), quan sát.
• Dữ liệu thứ cấp định tính: thông tin từ sách, báo, tài liệu nghiên cứu, báo cáo thị trường, bài viết phân tích,...

Việc lựa chọn phương pháp định tính hay định lượng, cũng như sử dụng dữ liệu sơ cấp hay thứ cấp, tùy thuộc vào mục tiêu nghiên cứu, nguồn lực và tính khả thi trong thực tế. Trong nhiều trường hợp, việc kết hợp cả hai phương pháp và cả hai loại dữ liệu (gọi là phương pháp hỗn hợp – mixed methods) giúp mang lại cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn.

>>> Có thể bạn quan tâm: Data visualization là gì? Các loại hình trực quan hóa dữ liệu

Các bước trong quy trình thu thập dữ liệu

Quy trình thu thập dữ liệu bao gồm nhiều bước quan trọng để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu thu thập được như:

• Xác định mục tiêu: Trước tiên, cần xác định rõ mục tiêu thu thập dữ liệu, tức là các câu hỏi cụ thể mà bạn muốn giải đáp trong quá trình nghiên cứu.
• Xác định nguồn dữ liệu: Lựa chọn nguồn dữ liệu sẽ thu thập, có thể là từ khảo sát, phỏng vấn, cơ sở dữ liệu có sẵn hoặc dữ liệu quan sát.
• Chọn phương pháp thu thập dữ liệu: Dựa trên mục tiêu và nguồn dữ liệu, chọn phương pháp thu thập phù hợp như khảo sát và bảng hỏi, phỏng vấn (có cấu trúc hoặc không có cấu trúc), nghiên cứu quan sát, phân tích tài liệu,...
• Phát triển công cụ thu thập dữ liệu: Thiết kế hoặc điều chỉnh các công cụ thu thập dữ liệu như bảng hỏi, hướng dẫn phỏng vấn sao cho đảm bảo tính hợp lệ và độ tin cậy.
• Chọn mẫu: Nếu không thể thu thập dữ liệu từ toàn bộ tổng thể, cần lựa chọn phương pháp chọn mẫu phù hợp, chẳng hạn như mẫu ngẫu nhiên, mẫu phân tầng hoặc mẫu thuận tiện
• Thu thập dữ liệu: Thực hiện kế hoạch thu thập dữ liệu theo các nguyên tắc đạo đức và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
• Lưu trữ dữ liệu: Tổ chức và lưu trữ dữ liệu thu thập được một cách an toàn, bảo mật, đồng thời đảm bảo dễ dàng truy cập cho việc phân tích sau này.
• Phân tích dữ liệu: Sau khi thu thập, dữ liệu được xử lý và phân tích theo mục tiêu nghiên cứu bằng các kỹ thuật định tính hoặc định lượng phù hợp.
• Diễn giải kết quả: Phân tích kết quả và liên hệ lại với mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu ban đầu để đưa ra các kết luận.
• Báo cáo kết quả: Trình bày kết quả nghiên cứu một cách rõ ràng và có tổ chức, sử dụng các hình ảnh và bản tóm tắt để truyền đạt thông tin hiệu quả.
• Đánh giá quy trình: Đánh giá lại toàn bộ quy trình thu thập dữ liệu, xem xét những gì đã làm tốt và những điểm cần cải thiện cho các nghiên cứu trong tương lai.

Các công cụ thường dùng để thu thập và quản lý dữ liệu

Để thu thập dữ liệu hiệu quả và giảm thiểu khó khăn trong quá trình nghiên cứu, việc lựa chọn các công cụ thu thập dữ liệu phù hợp là yếu tố then chốt. Dưới đây là một số công cụ phổ biến được sử dụng như:

Công cụ thu thập, nhập và quản lý dữ liệu

Các công cụ này giúp thu thập, nhập và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả, giúp tổ chức và xử lý khối lượng dữ liệu lớn một cách chính xác và dễ dàng. Một số công cụ phổ biến trong nhóm này gồm:

• Microsoft Office: Công cụ văn phòng hỗ trợ việc thu thập và lưu trữ dữ liệu dưới dạng bảng tính, tài liệu, giúp dễ dàng tổ chức thông tin.
• Google Docs: Cung cấp các công cụ trực tuyến dễ sử dụng cho việc thu thập và chia sẻ dữ liệu.
• MySQL, PostgreSQL: Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu mạnh mẽ giúp quản lý và lưu trữ dữ liệu với quy mô lớn.
• SurveyMonkey, Google Forms: Các công cụ khảo sát trực tuyến phổ biến giúp thu thập phản hồi từ người dùng qua các bảng hỏi, khảo sát.
• Qualtrics, SurveyCTO: Công cụ chuyên dụng trong việc thiết kế và thu thập dữ liệu khảo sát, đặc biệt hữu ích trong nghiên cứu thị trường và hành vi người tiêu dùng.

Công cụ hỗ trợ phân tích, hiển thị dữ liệu và tạo báo cáo.

Các công cụ này hỗ trợ phân tích dữ liệu đã thu thập và tạo ra các báo cáo trực quan, giúp người dùng dễ dàng đưa ra quyết định dựa trên những thông tin chính xác và có giá trị. Cụ thể:

• Google Sheets: Công cụ bảng tính trực tuyến cho phép xử lý dữ liệu và tạo báo cáo nhanh chóng.
• Stata, SPSS: Các phần mềm thống kê mạnh mẽ giúp phân tích dữ liệu định lượng một cách chi tiết và chuyên sâu.
• Power BI: Công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu giúp người dùng hiểu rõ hơn về xu hướng và kết quả thu thập được từ dữ liệu.
• Tableau: Nổi bật với khả năng trực quan hóa dữ liệu, Tableau giúp tạo ra các biểu đồ và báo cáo dễ hiểu từ các dữ liệu phức tạp.

Ngoài ra, còn có một số công cụ chuyên dụng cho từng loại thu thập dữ liệu cụ thể:

• Công cụ thu thập dữ liệu khảo sát: QuestionPro, SurveyMonkey, Google Forms thích hợp để thu thập dữ liệu từ một lượng lớn người dùng thông qua các bảng câu hỏi có cấu trúc.
• Công cụ thu thập dữ liệu phỏng vấn và nhóm tập trung: Zoom, Microsoft Teams hỗ trợ thu thập dữ liệu định tính thông qua các cuộc phỏng vấn trực tuyến và thảo luận nhóm.
• Công cụ thu thập dữ liệu hiện trường: Open Data Kit (ODK) và REDCap giúp thu thập dữ liệu trong môi trường thực địa, đặc biệt hữu ích trong nghiên cứu ngoại vi.
• Công cụ phân tích dữ liệu định tính: Như NVivo, Dedoose hỗ trợ phân tích dữ liệu phi số, đặc biệt là các cuộc phỏng vấn và phản hồi mở.

Khó khăn và thách thức trong việc thu thập dữ liệu

Mặc dù việc thu thập dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu và ra quyết định, quá trình này vẫn gặp không ít thách thức cần được giải quyết như:

• Dữ liệu không chính xác: Trong quá trình thu thập, dữ liệu có thể bị thiếu, sai lệch do lỗi nhập liệu hoặc phân loại không đúng, làm giảm độ tin cậy của kết quả phân tích. Để hạn chế điều này, cần kiểm tra chất lượng dữ liệu định kỳ, đào tạo nhân viên và sử dụng công cụ tự động để bảo đảm tính chính xác.
• Tính bảo mật: Những rủi ro liên quan đến việc rò rỉ dữ liệu, truy cập trái phép và yêu cầu tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến tính toàn vẹn và bảo mật của thông tin. Để đối phó với các thách thức này, các tổ chức cần sử dụng mã hóa, xác thực mạnh, nâng cấp bảo mật thường xuyên và đào tạo nhân viên về bảo mật.
• Thu thập dữ liệu ngoại tuyến: Việc thu thập dữ liệu trong khu vực không có kết nối internet gặp khó khăn trong việc đồng bộ và chuyển dữ liệu. Để khắc phục, có thể dùng công cụ thu thập dữ liệu ngoại tuyến và lập kế hoạch đồng bộ dữ liệu định kỳ để giải quyết vấn đề này.

Kết luận

Bằng cách áp dụng các phương pháp và công cụ thu thập dữ liệu phù hợp, doanh nghiệp có thể khai thác tiềm năng vô hạn của thông tin, biến dữ liệu thành cơ hội cạnh tranh và phát triển. Mong rằng với những chia sẻ của VNPT AI về “thu thập dữ liệu là gì” đã giúp bạn nắm bắt được xu hướng khai thác thông tin để đứng vững trên thị trường đầy cạnh tranh.