Tìm hiểu về thu thập dữ liệu: Công cụ ứng dụng và hướng dẫn thực hiện

Thu thập dữ liệu (Data Collection) là quá trình thu thập và đánh giá dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, nhằm tìm ra câu trả lời cho các vấn đề nghiên cứu, giải đáp câu hỏi, đánh giá kết quả và dự đoán xu hướng cũng như xác suất. Đây là một giai đoạn quan trọng trong mọi loại hình nghiên cứu, phân tích và ra quyết định, bao gồm các lĩnh vực như kinh doanh, y tế và khoa học xã hội.

Trước khi một CEO đưa ra một quyết định kinh doanh hay một thẩm phán đưa ra phán quyết trong một phiên tòa, họ phải có được càng nhiều dữ kiện liên quan càng tốt. Các quyết định tốt nhất đến từ những thông tin đầy đủ, và dữ liệu chính là thông tin.

Thu thập dữ liệu có vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định chiến lược, không chỉ của các công ty hay tổ chức, mà còn đối với mỗi người chúng ta. Dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thị trường, khách hàng và đối thủ cạnh tranh, từ đó điều chỉnh hoạt động kinh doanh và nâng cao hiệu suất làm việc. 

Bên cạnh đó, dữ liệu còn là nền tảng quan trọng cho việc phát triển công nghệ và đổi mới sản phẩm. Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, hoàn thiện quy trình sản xuất và dự đoán xu hướng thị trường. 

Tuỳ vào mục đích sử dụng và đặc điểm của dữ liệu, mà các loại dữ liệu được thu thập sẽ chủ yếu được phân chia thành:

Theo nguồn gốc thu thập dữ liệu:

• Dữ liệu sơ cấp (Primary Data): Dữ liệu được thu thập trực tiếp từ nguồn gốc ban đầu, chưa từng được sử dụng trước đây.
• Dữ liệu thứ cấp (Secondary Data): Dữ liệu đã từng được thu thập và sử dụng trong quá khứ.

Theo bản chất dữ liệu:

• Dữ liệu định lượng (Quantitative Data): Dữ liệu có thể đo lường bằng số, có thể tính toán và thống kê, chẳng hạn như doanh thu, số lượt truy cập website, điểm số khảo sát.
• Dữ liệu định tính (Qualitative Data): Dữ liệu mang tính mô tả, không thể đo lường bằng số mà chủ yếu là ý kiến, nhận xét, hoặc phản hồi từ khách hàng, chẳng hạn như đánh giá về sản phẩm hoặc xu hướng tiêu dùng.

Theo cấu trúc dữ liệu

• Dữ liệu có cấu trúc (Structured Data): Dữ liệu được tổ chức theo một định dạng cụ thể, có thể dễ dàng lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, bảng tính (ví dụ: dữ liệu khách hàng trong CRM, dữ liệu tài chính).
• Dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data): Dữ liệu không có định dạng cố định, khó lưu trữ theo cách truyền thống, chẳng hạn như hình ảnh, video, email, bài viết trên mạng xã hội.
• Dữ liệu bán cấu trúc (Semi-structured Data): Dữ liệu có một số yếu tố được tổ chức nhưng không hoàn toàn theo một cấu trúc nhất định, ví dụ như JSON, XML, log files.

Theo tốc độ tạo dữ liệu:

• Dữ liệu tĩnh (Static Data): Dữ liệu không thay đổi hoặc thay đổi rất ít theo thời gian, chẳng hạn như thông tin khách hàng lưu trữ trong hệ thống CRM.
• Dữ liệu động (Dynamic Data): Dữ liệu thay đổi liên tục theo thời gian thực, ví dụ như dữ liệu giao dịch tài chính, dữ liệu cảm biến IoT, dữ liệu mạng xã hội.

Theo nguồn gốc dữ liệu:

• Dữ liệu nội bộ (Internal Data): Dữ liệu được thu thập từ các hệ thống và hoạt động của tổ chức, ví dụ như dữ liệu bán hàng, dữ liệu nhân sự.
• Dữ liệu bên ngoài (External Data): Dữ liệu thu thập từ các nguồn bên ngoài như báo cáo thị trường, dữ liệu đối thủ cạnh tranh, dữ liệu mạng xã hội.

Thu thập dữ liệu tự động là quá trình sử dụng công nghệ và phần mềm để thu thập dữ liệu một cách nhanh chóng, chính xác và ít tốn công sức hơn so với phương pháp thủ công. Quá trình này giúp xử lý một lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính nhất quán và tiết kiệm thời gian.

Khác với thu thập dữ liệu truyền thống, phương pháp thu thập dữ liệu tự động hóa giúp giảm thiểu lỗi do con người gây ra và đảm bảo dữ liệu luôn được cập nhật. Trong khi thu thập thủ công thường mất nhiều thời gian và dễ bị sai sót, thu thập dữ liệu tự động có thể xử lý dữ liệu theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.

Quy trình thu thập dữ liệu thường bao gồm một số bước quan trọng để tạo ra một cách tiếp cận có hệ thống để thu thập và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả:

• Xác định mục tiêu dữ liệu cần thu thập: Nêu rõ mục tiêu của việc thu thập dữ liệu. Bạn đang cố gắng trả lời những câu hỏi nào?
• Chọn loại dữ liệu: Xác định dữ liệu sơ cấp hay thứ cấp, định tính hay định lượng để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
• Lựa chọn công cụ & phương pháp thu thập phù hợp: Chọn phương pháp phù hợp như khảo sát, phỏng vấn, web scraping hoặc sử dụng các công cụ tự động.
• Kiểm tra tính hợp lệ, độ tin cậy của dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu thu thập được chính xác, nhất quán và có giá trị sử dụng.
• Lưu trữ và chuẩn hóa dữ liệu để phân tích: Lưu trữ dữ liệu một cách an toàn và có tổ chức để dễ dàng truy xuất và xử lý sau này.

Tùy theo mục đích sử dụng, loại dữ liệu (sơ cấp, thứ cấp), cũng như quy mô dự án mà người dùng có thể lựa chọn các công cụ thu thập dữ liệu khác nhau. Dưới đây là một số công cụ phổ biến được sử dụng rộng rãi:

Google Forms: Thu thập dữ liệu khảo sát đơn giản

Google Forms là một công cụ phổ biến giúp thu thập dữ liệu khảo sát một cách đơn giản và tiện lợi. Người dùng có thể dễ dàng tạo biểu mẫu online với nhiều loại câu hỏi khác nhau, từ trắc nghiệm đến tự luận. Bạn cũng có thể thêm hình ảnh hoặc video để tăng tính tương tác với người khảo sát.

Một trong những lợi ích lớn của Google Forms là dữ liệu thu thập được tự động lưu trữ vào Google Sheets. Điều này giúp người dùng dễ dàng tổng hợp, phân tích và chia sẻ dữ liệu với đồng nghiệp hoặc đối tác. Các tính năng tích hợp như biểu đồ trực quan và thông báo email khi có phản hồi mới cũng làm cho quá trình xử lý dữ liệu trở nên hiệu quả hơn.

Google Forms thường được sử dụng để thu thập ý kiến khách hàng, khảo sát nhân viên hoặc nghiên cứu hành vi người dùng. Do sự linh hoạt và miễn phí, đây là một công cụ phù hợp với cả cá nhân và doanh nghiệp nhỏ. Tuy nhiên, với những dự án lớn yêu cầu phân tích dữ liệu nâng cao, có thể cần kết hợp với các công cụ mạnh hơn như Google Analytics hoặc CRM.

Google Analytics: Thu thập dữ liệu hành vi người dùng trên website

Google Analytics là một công cụ mạnh mẽ giúp theo dõi và phân tích hành vi người dùng trên website. Công cụ này thu thập dữ liệu về lượng truy cập, thời gian on-site, hành vi click, tỷ lệ chuyển đổi và nhiều yếu tố khác. 

Với Google Analytics, doanh nghiệp có thể đánh giá hiệu suất website và hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và chiến dịch quảng cáo. Nhờ vào các chỉ số chi tiết, doanh nghiệp có thể cải thiện chiến lược marketing và tăng cường hiệu quả hoạt động online.

Social Listening Tools (BuzzSumo, Mention, Brandwatch...)

Các công cụ social listening thu thập dữ liệu từ mạng xã hội, chẳng hạn như các bài đăng, bình luận, xu hướng thảo luận và cảm xúc người dùng đối với thương hiệu. Nhờ vào social listening, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về phản hồi của khách hàng và nắm bắt những xu hướng mới nhất trên thị trường. Điều này giúp thương hiệu điều chỉnh chiến lược marketing và tương tác tốt hơn với khách hàng.

Web Scraping (dùng Python, BeautifulSoup, Scrapy...)

Web scraping là phương pháp thu thập dữ liệu tự động từ các trang web bằng cách sử dụng các công cụ lập trình như Python, BeautifulSoup và Scrapy. Phương pháp này giúp trích xuất dữ liệu một cách có hệ thống mà không cần thao tác thủ công.

Mặc dù yêu cầu kỹ năng lập trình cơ bản, web scraping mang lại lợi ích lớn trong việc tự động hóa thu thập dữ liệu và cập nhật liên tục thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, như giá cả sản phẩm, bài viết, đánh giá của khách hàng. Tuy nhiên, cần lưu ý đến tính hợp pháp và tuân thủ chính sách của các trang web.

CRM (Customer Relationship Management Tools)  

CRM là công cụ giúp doanh nghiệp quản lý và thu thập dữ liệu khách hàng một cách có hệ thống. Các phần mềm như HubSpot, Salesforce, Zoho CRM cho phép theo dõi toàn bộ lịch sử tương tác của khách hàng, bao gồm email, cuộc gọi, đơn hàng và phản hồi. 

Bên cạnh thu thập dữ liệu, CRM còn giúp tự động hóa các quy trình kinh doanh như gửi email marketing, nhắc lịch hẹn hay phân loại khách hàng. Nhờ đó, hiệu quả làm việc sẽ được cải thiện và đảm bảo rằng không có khách hàng tiềm năng nào bị bỏ sót. Ứng dụng CRM vào hoạt động kinh doanh không chỉ giúp tổ chức dữ liệu tốt hơn mà còn cải thiện chất lượng dịch vụ và xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng.

Google Sheets & API tích hợp  

Google Sheets không chỉ là một công cụ bảng tính đơn thuần mà còn là một nền tảng thu thập và xử lý dữ liệu linh hoạt. Khi kết hợp với API, Google Sheets có thể tự động lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như website, ứng dụng, hoặc hệ thống CRM, từ đó tiết kiệm thời gian nhập liệu thủ công và đảm bảo dữ liệu luôn được cập nhật chính xác.  

Các công ty/tổ chức cũng có thể sử dụng API để kết nối Google Sheets với các công cụ khác để tạo ra các báo cáo tự động và đồng bộ hóa dữ liệu theo thời gian thực. Điều này lại càng cần thiết với các công ty cần quản lý dữ liệu liên tục, chẳng hạn như theo dõi doanh số, hiệu quả chiến dịch marketing hoặc thông tin khách hàng. Tuy nhiên, để sử dụng hiệu quả tính năng này, người dùng cần có kiến thức về lập trình và automation.

Dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Việc sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu phù hợp sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu quả hoạt động và đưa ra những chiến lược kinh doanh thông minh.

Nếu bạn muốn nâng cao kỹ năng về thu thập dữ liệu, bạn có thể tham gia khoá học Data Analyst tại MindX. Khóa học cung cấp kiến thức thực tiễn từ cơ bản đến nâng cao, giúp bạn làm chủ dữ liệu và ứng dụng vào công việc. 

>> Xem LỘ TRÌNH HỌC TẬP chi tiết TẠI ĐÂY.