Chuẩn hóa dữ liệu hay Normalization, theo database.guide, là quá trình tổ chức cơ sở dữ liệu để giảm sự dư thừa và cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu. Hay hiểu đơn giản, chuẩn hoá dữ liệu là một quá trình quan trọng trong phân tích dữ liệu, đảm bảo dữ liệu được thu thập và xử lý một cách nhất quán và hiệu quả. Bài viết này sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về khái niệm chuẩn hóa dữ liệu, tầm quan trọng của nó, các bước cần thiết, và các thách thức cần lưu ý.

1. Tầm quan trọng của chuẩn hóa dữ liệu

Chuẩn hóa dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu, tạo nền tảng vững chắc cho các hoạt động phân tích và ra quyết định. Dữ liệu không được chuẩn hóa có thể dẫn đến kết quả phân tích sai lệch, gây ảnh hưởng tiêu cực đến việc ra quyết định. Chuẩn hóa dữ liệu giúp giải quyết các vấn đề như:

- Loại bỏ dữ liệu trùng lặp

- Xử lý dữ liệu không nhất quán

- Đảm bảo tính đồng nhất của dữ liệu

- Cải thiện khả năng truy vấn và phân tích dữ liệu

Tóm lại, chuẩn hóa dữ liệu là một bước cần thiết để đảm bảo dữ liệu được sử dụng hiệu quả trong các hoạt động phân tích và ra quyết định.

2. Các bước chuẩn hóa dữ liệu

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Điều này có thể bao gồm dữ liệu từ các bảng tính, cơ sở dữ liệu, tệp văn bản hoặc các nguồn trực tuyến.

Bước 2: Làm sạch dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu, cần tiến hành làm sạch dữ liệu để loại bỏ các lỗi, dữ liệu bị thiếu, dữ liệu trùng lặp hoặc dữ liệu không hợp lệ. Ví dụ, khi tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, có thể xuất hiện các ghi nhận trùng lặp về cùng một khách hàng. Cần xác định và xóa bỏ các bản ghi trùng lặp này.

- Phân tích và xử lý dữ liệu bị thiếu

Dữ liệu bị thiếu là một vấn đề phổ biến trong phân tích dữ liệu. Dữ liệu bị thiếu có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích và ra quyết định. Có nhiều phương pháp để xử lý dữ liệu bị thiếu, bao gồm:

+ Xóa bỏ các dòng có dữ liệu bị thiếu

Ưu điểm: Đơn giản và dễ thực hiện. Không cần phải dự đoán giá trị bị thiếu.

Nhược điểm: Có thể làm mất thông tin quý giá, đặc biệt khi tỷ lệ dữ liệu bị thiếu cao.

+ Thay thế dữ liệu bị thiếu bằng giá trị trung bình hoặc giá trị phổ biến

Ưu điểm: Dễ thực hiện và không mất thông tin.

Nhược điểm: Có thể làm méo mó kết quả phân tích, đặc biệt khi mẫu bị thiếu dữ liệu không đại diện cho toàn bộ tập dữ liệu.

+ Sử dụng các thuật toán dự đoán để dự đoán giá trị bị thiếu

Ưu điểm: Có thể duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và cải thiện chất lượng phân tích.

Nhược điểm: Yêu cầu hiểu biết về mô hình thống kê và kỹ năng lập trình để thực hiện.

Lựa chọn phương pháp xử lý phù hợp phụ thuộc vào loại dữ liệu, mức độ thiếu dữ liệu và mục tiêu phân tích.

Bước 3: Tạo cấu trúc dữ liệu

Bước tiếp theo là tạo cấu trúc dữ liệu, đảm bảo rằng các trường dữ liệu được đặt tên và định dạng một cách nhất quán. Ví dụ, chuẩn hóa định dạng ngày tháng để tránh nhầm lẫn giữa các hệ thống.

Bước 4: Chuẩn hóa dữ liệu

Bước cuối cùng là thực hiện chuẩn hóa dữ liệu. Điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi các định dạng dữ liệu, loại bỏ ký tự đặc biệt, sửa lỗi chính tả và áp dụng các quy tắc chuẩn hóa. 

- Chuẩn hóa dữ liệu văn bản

Chuẩn hóa dữ liệu văn bản là một quá trình quan trọng trong việc phân tích dữ liệu văn bản, giúp cải thiện chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu. Các bước chuẩn hóa dữ liệu văn bản bao gồm:

+ Chuyển đổi chữ cái thành chữ thường

+ Loại bỏ các ký tự đặc biệt, dấu câu

+ Thay thế các từ viết tắt bằng từ đầy đủ

+ Xử lý các lỗi chính tả và ngữ pháp

- Chuẩn hóa dữ liệu số

Chuẩn hóa dữ liệu số là một quá trình quan trọng để đảm bảo tính nhất quán và độ chính xác của dữ liệu số. Các bước chuẩn hóa dữ liệu số bao gồm:

+ Chuyển đổi các định dạng dữ liệu

+ Loại bỏ các ký tự đặc biệt, dấu câu

+ Đảm bảo tính nhất quán của các đơn vị đo lường

+ Xử lý các lỗi nhập liệu và sai số

Những Thách Thức và Lưu Ý trong Quá Trình Chuẩn Hóa Dữ Liệu

Chuẩn hóa dữ liệu là một quá trình quan trọng và cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo tính nhất quán, chính xác và sử dụng hiệu quả thông tin. Tuy nhiên, quá trình này cũng đi kèm với một số lưu ý và thách thức cần được quan tâm:

• Xác định rõ ràng các quy tắc và tiêu chuẩn chuẩn hóa phù hợp với từng loại dữ liệu và nhu cầu sử dụng
• Xử lý hiệu quả các dữ liệu bị thiếu, sai sót hoặc mâu thuẫn để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu
• Đảm bảo tính nhất quán của các định dạng, đơn vị đo lường và cách thể hiện dữ liệu trong suốt quá trình chuẩn hóa
• Thiết lập các quy trình kiểm tra và đánh giá chất lượng dữ liệu sau khi chuẩn hóa

Để vượt qua các thách thức này, cần có sự đầu tư đủ về thời gian, nguồn lực và chuyên môn trong quá trình chuẩn hóa dữ liệu. Chỉ khi đó, dữ liệu mới có thể được sử dụng một cách hiệu quả và tin cậy trong các hoạt động phân tích và ra quyết định.

Dữ liệu không chỉ là một tài sản kỹ thuật số của doanh nghiệp hiện đại mà là một yếu tố thiết yếu. Trước đây, dữ liệu chủ yếu được thu thập để đo lường những gì đã xảy ra (phân tích mô tả) hoặc lý do tại sao điều đó xảy ra (phân tích chẩn đoán). Ngày nay, dữ liệu còn thúc đẩy các mô hình phân tích dự đoán (dự báo tương lai) và phân tích đề xuất (tối ưu hóa kết quả trong tương lai). Các nhà lãnh đạo ngày nay không chỉ cần những báo cáo để “nhìn lại”, họ đòi hỏi cả những insight cho tương lai để tăng ưu thế cạnh tranh và mở rộng thị trường.

Tuy nhiên, khi dòng dữ liệu không phải theo quý, theo tháng, hay hàng ngày, mà là dữ liệu truyền trực tuyến theo thời gian thực, thách thức cho doanh nghiệp theo đó cũng tăng lên gấp bội: nhân lực và công nghệ phải được khai thác, điều hòa và đồng bộ để theo kịp với dòng dữ liệu trong các quá trình hoạt động của doanh nghiệp. 

1. Hiện trạng tốc độ không đồng bộ giữa hoạt động kinh doanh và dòng dữ liệu

Trong những ngày đầu của cuộc cách mạng phân tích dữ liệu hiện nay, người ta thường nghe đến việc chủ doanh nghiệp mong muốn dữ liệu phải theo kịp tốc độ của hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, dần dần, người ta nhận ra rằng vấn đề thực tế lại ngược lại: tốc độ của doanh nghiệp cần phải bắt kịp tốc độ của dòng dữ liệu. 

Trên thực tế, chúng ta vẫn chưa hoàn toàn hiểu rõ về thế giới dữ liệu. Khi có một biển dữ liệu theo ý mình, chúng ta thường có xu hướng đặt câu hỏi về nó: "Mẫu hình đó là gì?" "Tại sao xu hướng này thay đổi?" "Tính năng mới này đến từ đâu?" "Có điều gì bất thường?" "Mẫu hình này trong dữ liệu mang ý nghĩa gì?" "Điều đó ảnh hưởng đến quyết định hoặc hành động tiếp theo của tôi như thế nào?" "Đây có phải là một xu hướng mới hay là một xu hướng hiện có mà tôi đã bỏ qua?" "Làm thế nào để tôi có thể hiểu thêm về những gì đang diễn ra?" Và rất nhiều các câu hỏi khác.

Tương tự như vậy, tần suất liên tục của các bài toán doanh nghiệp cũng tăng tốc cả quy trình hoạt động của doanh nghiệp đó. Việc tiếp cận với dữ liệu và các phép phân tích dữ liệu tốc độ cao đã tạo điều kiện giải quyết bài toán đó. Nhưng phân tích nhanh đòi hỏi việc truy cập nhanh hơn, tới nhiều dữ liệu hơn, để có thể hoàn toàn giải quyết vấn đề trên.

2. Một hướng mới cho giải pháp “Mơ hồ dữ liệu”:

Quá trình đưa dữ liệu mới có ý nghĩa vào kho lưu trữ và đưa dữ liệu sẵn có từ kho lưu trữ vào ứng dụng trong thực tiễn không thể bị tắc nghẽn. Khi “vùng cổ chai” dữ liệu xuất hiện, không chỉ người dùng trực tiếp không hài lòng, quy trình bị đình trệ, mà hiệu ứng tỏa sóng theo cấp số nhân cũng có thể kéo theo trên cả hệ thống. Để giải quyết vấn đề tăng sinh thể tích dữ liệu và nhu cầu gia tăng đối với phân tích hiệu suất cao, các giải pháp đám mây hiện tại có thể gây khá nhiều tốn kém, ngược lại, các cách tiếp cận tại chỗ đang là hướng đi đúng đắn hơn.

Theo đó, cơ sở dữ liệu của một tổ chức cần phải trở thành trọng tâm của các cuộc thảo luận, đặc biệt là trong câu chuyện chiến lược phân tích dữ liệu kinh doanh. Nói cách khác, một nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần đặt câu hỏi: "Làm thế nào để phân tích dữ liệu với tốc độ tương đương với các bài toán kinh doanh?"

Trong quá khứ, cơ sở dữ liệu thường được coi là phạm vi của team IT chứ không phải dành cho các nhà hoạch định chiến lược. Tuy nhiên, tất cả chúng ta đều bắt đầu làm quen với lưu trữ và cơ sở dữ liệu từ các dự án đầu tiên của mình. Có thể tạm  gọi là sự "mơ hồ dữ liệu" - khi ta có có nhiều dữ liệu nhưng không biết phân tích và sử dụng sao cho hiệu quả. 

Sau này, các giải pháp lưu trữ đám mây được phát hiện và được sử dụng trong một thời gian dài. Lưu trữ đám mây hiện tại vẫn hữu hiệu, nhưng giờ đây nó có thể được kết hợp với các giải pháp cơ sở dữ liệu tại chỗ (on-premise) - giải pháp đám mây lai (hybrid cloud).

Các giải pháp kho dữ liệu tại chỗ (bao gồm cả private cloud) đặc biệt phù hợp (thậm chí là cần thiết) trong ba trường hợp:

a, Dữ liệu nhạy cảm phải lưu trữ nội bộ: 

Do vấn đề bảo mật, pháp lý hoặc quy định, một số dữ liệu nhất định của doanh nghiệp không được phép lưu trữ bên ngoài cơ sở vật lý của họ. Trong những trường hợp này, cơ sở hạ tầng dữ liệu tại chỗ là lựa chọn bắt buộc.

b, Phân tích luồng dữ liệu trực tuyến từ cảm biến tại chỗ: 

Nhiều doanh nghiệp thu thập dữ liệu liên tục từ các cảm biến được đặt ngay trong cơ sở của họ, ví dụ như dữ liệu từ mạng nội bộ, bản ghi an ninh, giao dịch khách hàng, hoạt động nội bộ và hệ thống độc quyền, v.v, lưu trữ dữ liệu tại chỗ đáp ứng yêu cầu này tốt hơn so với lưu trữ đám mây.

c, Truy cập dữ liệu độ trễ thấp là rất cần thiết: 

Đối với một số phân tích kinh doanh, tốc độ là yếu tố then chốt. Để phân tích dữ liệu theo thời gian thực (real-time), cần truy cập dữ liệu với độ trễ thấp (ít chậm trễ). Cơ sở hạ tầng dữ liệu tại chỗ giúp giảm thiểu độ trễ, cho phép phân tích diễn ra với tốc độ ngang bằng với tốc độ đặt ra các bài toán kinh doanh. Điều này giúp các tổ chức thoát khỏi tình trạng "mơ hồ dữ liệu".

>>> Doanh nghiệp hiện tại đang đối mặt với tình trạng có quá nhiều dữ liệu trong tay nhưng không thể xử lý dữ liệu đủ nhanh để theo kịp các bài toán kinh doanh trong thời gian thực. Nhìn chung, kho dữ liệu tại chỗ là lựa chọn phù hợp hiện nay để phục vụ cho nhu cầu truy cập nhanh và với dòng dữ liệu lớn, đặc biệt khi tính bảo mật, phân tích dữ liệu theo thời gian thực và tốc độ truy cập dữ liệu là những ưu tiên hàng đầu.