Small Data là gì? Sức mạnh tiềm ẩn của dữ liệu “nhỏ mà có võ”

Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu chính là nguồn tài nguyên quý báu của mỗi cá nhân, doanh nghiệp. Tuy nhiên, không phải dữ liệu nào cũng lớn hay phức tạp như Big Data. Và dữ liệu mà Tino Group muốn đề cập chính là Small Data. Vậy chính xác Small Data là gì? Small Data và Big Data khác nhau như thế nào? Vai trò của Small Data là gì trong công nghệ? Trong bài viết dưới đây, Tino Group sẽ bật mí đến bạn những thông tin thú vị về Small Data nhé!

Small Data là gì?

Small Data (tạm dịch: dữ liệu nhỏ) là tập hợp các dữ liệu dựa trên môi trường xử lý CSDL quan hệ tương tự như SQL Server, MySQL, Oracle, DB2,… Dữ liệu này thường bị bỏ qua hoặc ít chú ý nhưng lại đóng vai trò quan trọng và được dự đoán sẽ trở nên ngày càng quan trọng trong thời đại hiện nay.

Small Data thường có khối lượng nhỏ đủ để đáp ứng nhu cầu tìm hiểu thông tin cụ thể trong phạm vi hạn chế. Dữ liệu này thường có cấu trúc dễ dàng truy cập, có tính khả thi. Trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, thuật ngữ Small Data được định nghĩa theo các quy định về bảo vệ dữ liệu và kiểm soát quyền riêng tư, có khả năng ảnh hưởng đến quyết định của các tổ chức, doanh nghiệp trong hiện tại.

Vai trò của Small Data trong thế giới công nghệ?

Tăng khả năng kết nối, tương tác

Small Data giúp xác định sở thích, nhu cầu và hành vi của khách hàng một cách cụ thể. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, cung cấp nội dung và dịch vụ phù hợp với từng khách hàng. Đồng thời, doanh nghiệp có thể xây dựng mối quan hệ tốt hơn với khách hàng, tăng sự tương tác và tín nhiệm. Không những thế, Small Data còn giúp doanh nghiệp xây dựng cơ sở khách hàng trung thành và sẵn sàng tương tác tương lai.

“Kim chỉ nam” phát triển sản phẩm/dịch vụ

Small Data cung cấp thông tin chi tiết về nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Thông qua đó, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về những gì khách hàng thực sự muốn và cần. Khi phân tích Small Data, các sản phẩm và dịch vụ có thể được phát triển dựa trên những thông tin, dữ liệu này. Đây là cách giúp doanh nghiệp tạo ra sản phẩm và dịch vụ mục tiêu, đáp ứng đúng nhu cầu của thị trường, tăng khả năng cạnh tranh.

Hỗ trợ đưa ra quyết định kinh doanh

Small Data là nguồn thông tin đáng tin cậy để doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh. Thông qua quá trình phân tích dữ liệu nhỏ, doanh nghiệp có thể nhận biết xu hướng và mô hình tiêu dùng hiện tại. Nhờ đó, doanh nghiệp sẽ đưa ra quyết định thông minh hơn, điều chỉnh chiến lược kinh doanh một cách tối ưu, tận dụng cơ hội thị trường hiệu quả. Small Data giúp doanh nghiệp tránh phạm phải những sai lầm cơ bản, tối ưu hóa các quyết định liên quan đến tiếp thị, quản lý sản phẩm và dịch vụ, cũng như quản lý tồn kho và tài chính.

Làm thế nào để thu thập Small Data?

Sử dụng công cụ và phương pháp phù hợp

Khảo sát và cuộc thăm dò

Tạo các cuộc khảo sát hoặc cuộc thăm dò trực tuyến hoặc offline để thu thập ý kiến của khách hàng hoặc người dùng. Các công cụ như Google Forms hoặc SurveyMonkey có thể hỗ trợ quá trình này.

Sử dụng phân tích mạng xã hội

Theo dõi các trang mạng xã hội để tìm hiểu những phản ánh của khách hàng về sản phẩm/dịch vụ của bạn. Các công cụ quản lý mạng xã hội như Hootsuite hoặc Buffer có thể giúp bạn theo dõi các mẫu và xu hướng.

Theo dõi trang web và ứng dụng

Sử dụng các công cụ theo dõi trang web như Google Analytics hoặc các ứng dụng ghi lại hành vi người dùng để thu thập thông tin về cách người dùng tương tác với trang web hoặc ứng dụng của bạn.

Sử dụng dữ liệu bán lẻ

Theo dõi dữ liệu từ các hệ thống bán lẻ hoặc hệ thống thanh toán để hiểu rõ các giao dịch và thói quen mua sắm của khách hàng.

Sử dụng công cụ email marketing

Theo dõi phản hồi, dữ liệu khách hàng thông qua các chiến dịch email marketing, bao gồm: tỷ lệ mở email, tỷ lệ click và phản hồi từ khách hàng.

Phân loại nguồn gốc dữ liệu

Nguồn trực tiếp

Đây là dữ liệu được thu thập trực tiếp từ khách hàng hoặc người dùng thông qua cuộc khảo sát, phản hồi trực tiếp hoặc giao dịch trực tuyến.

Nguồn gián tiếp

Đây là dữ liệu thu thập từ các nguồn gián tiếp như mạng xã hội, dữ liệu đăng tải trực tuyến về sản phẩm/dịch vụ của bạn, dữ liệu từ bên thứ ba như các bài đánh giá hoặc báo cáo thị trường.

Nguồn trong nhà và ngoài nhà

Dữ liệu có thể được thu thập từ hệ thống và nguồn dữ liệu trong nhà (on-premises) hoặc từ nguồn dữ liệu ngoài nhà (off-premises), như dữ liệu từ máy chủ riêng hoặc dịch vụ đám mây.

Nguồn cấu trúc và phi cấu trúc

Dữ liệu có thể được thu thập dưới dạng cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc dưới dạng phi cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh.

Điểm khác nhau giữa Big Data và Small Data là gì?

Khối lượng dữ liệu

• Big Data: Big Data bao gồm các tập dữ liệu lớn và phức tạp, thường là petabyte hoặc thậm chí exabyte. Điều này đòi hỏi các hệ thống xử lý đủ mạnh mẽ để quản lý và phân tích.
• Small Data: Small Data chỉ cần khối lượng dữ liệu nhỏ hơn, thường trong khoảng kilobyte hoặc megabyte. Dữ liệu này dễ quản lý và phân tích hơn.

Tính phức tạp

• Big Data: Big Data thường có tính phức tạp cao vì chúng có nhiều biến, mối quan hệ phức tạp và đa dạng.
• Small Data: Small Data thường đơn giản hơn về cấu trúc, chứa ít biến và có sự tương quan dễ dàng hơn.

Nguồn gốc

• Big Data: Big Data đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu tạo ra bởi máy móc, cảm biến và hệ thống trực tuyến.
• Small Data: Small Data thường do con người tạo ra và có thể thu thập dễ dàng từ các nguồn, như khảo sát, giao dịch trực tuyến hoặc dữ liệu trong nhà.

Mục tiêu chính

• Big Data: Mục tiêu chính của Big Data là tạo ra kiến thức mới, dự đoán xu hướng và phân tích toàn bộ hệ thống dữ liệu lớn để tìm ra thông tin giá trị.
• Small Data: Mục tiêu chính của Small Data là cung cấp thông tin cụ thể và giải quyết các vấn đề cụ thể hoặc tối ưu hóa quá trình cụ thể.

Công cụ và công nghệ

• Big Data: Big Data sử dụng các công cụ và công nghệ phức tạp như Hadoop, Spark và các hệ thống xử lý dữ liệu phân tán.
• Small Data: Small Data có thể được xử lý bằng các công cụ đơn giản như bảng tính Excel hoặc các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống.

Tốc độ xử lý

• Big Data: Xử lý Big Data thường đòi hỏi nhiều thời gian và tài nguyên do khối lượng lớn và tính phức tạp của dữ liệu.
• Small Data: Small Data có thể được xử lý nhanh chóng, hiệu quả vì khối lượng nhỏ và đơn giản hơn.

Ứng dụng chính

• Big Data: Big Data thường được áp dụng trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, dự đoán thị trường và phân tích hành vi người dùng trực tuyến.
• Small Data: Small Data thường được sử dụng trong việc tối ưu hóa quá trình sản xuất, tương tác khách hàng và quản lý dự án cụ thể.

Trước tốc độ phát triển không ngừng của công nghệ, việc hiểu rõ Small Data là gì là yếu tố quan trọng để bạn chinh phục thành công. Hy vọng bài viết trên đã giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm này. Đừng quên theo dõi Tino Group để đón đọc những bài viết hay và hữu ích khác bạn nhé!

Những câu hỏi thường gặp