Close Menu
Smart Industry VN
  • Smart Business
  • Digital Supply Chain
  • Smart Factory
  • Automation & Robotics
  • Technology
  • Latest News
  • About us
Facebook X (Twitter) Instagram
Facebook X (Twitter) Instagram
Smart Industry VN
Facebook X (Twitter) Instagram
  • Smart Business
  • Digital Supply Chain
  • Smart Factory

    FANUC ra mắt robot hàn cộng tác trọng lượng 11kg

    03/06/2026

    Mở rộng khả năng của cobot để nâng tải trọng cao hơn

    30/05/2026

    Quấn cuộn bằng kẹp trục rô-bốt

    28/05/2026

    Chuyển động và cảm biến của robot hợp tác cho tự động hóa mở rộng

    22/05/2026

    Huấn luyện một robot hình người để làm việc nặng nhọc

    19/05/2026
  • Automation & Robotics
  • Technology
    • Latest News
    • About us
    Smart Industry VN
    Home»Smart Business»Go To Market»Dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc, giải thích
    Go To Market

    Dữ liệu có cấu trúc so với dữ liệu phi cấu trúc, giải thích

    By Bui Vu07/02/2023 Go To Market 0 Views
    Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email
    Share
    Facebook Twitter LinkedIn Pinterest Email

    Dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu đối với cách một công ty hiện đại lập chiến lược, vận hành và thực hiện các mục tiêu và mục tiêu của mình. Đối với các nhà tiếp thị, điều quan trọng nhất là hiểu khách hàng tốt hơn bao giờ hết và cung cấp thông điệp, ưu đãi và trải nghiệm khách hàng phù hợp để đạt được những mục tiêu này.

    Khả năng nhắm mục tiêu chính xác người mua trong suốt hành trình của khách hàng trở thành hiện thực khi các công ty triển khai các nền tảng quản lý dữ liệu tiên tiến như nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP). Bằng cách tận dụng CDP như một phần của kho công nghệ tiếp thị lớn hơn của bạn, tất cả các loại dữ liệu khách hàng có thể được nhập, kết hợp thành một hồ sơ thống nhất và được chia sẻ với giải pháp công nghệ phù hợp để tác động đến nội dung, chiến dịch và trải nghiệm.

    Nhưng như bất kỳ nhà tiếp thị dựa trên dữ liệu nào cũng biết, không phải tất cả dữ liệu đều giống nhau. Tùy thuộc vào loại nền tảng quản lý dữ liệu bạn mua cho các nhu cầu cụ thể của mình, bạn sẽ có các tính năng khác nhau cho nhập và tích hợp dữ liệu.

    Vì vậy, trước khi tìm hiểu quá sâu về quản lý dữ liệu khách hàng, điều quan trọng là phải đặt một câu hỏi quan trọng – sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc là gì?

    Dữ liệu có cấu trúc là gì?

    Dữ liệu có cấu trúc là dữ liệu được xác định trước. Điều này có nghĩa là mỗi điểm dữ liệu có các trường được chỉ định trong bảng tính, bảng hoặc cơ sở dữ liệu. Ví dụ điển hình về các trường sẽ là tên, địa chỉ, số điện thoại, thu nhập, lịch sử giao dịch, sở thích, v.v. của ai đó. Để dữ liệu được cấu trúc, một người nào đó như kiến ​​trúc sư doanh nghiệp phải tạo mô hình dữ liệu để xác định loại dữ liệu nào đi vào trường nào.

    Dữ liệu có cấu trúc là mục tiêu cuối cùng cho tất cả dữ liệu. Nó càng có cấu trúc, nó càng có giá trị và hữu ích đối với những người và ứng dụng khác nhau. Dữ liệu có cấu trúc có thể được nhập dễ dàng hơn từ góc độ nhập dữ liệu, có thể được tìm kiếm hiệu quả hơn và có thể được thay đổi cũng như tích hợp với dữ liệu khác nơi các trường có thể được ánh xạ tới các trường giống nhau.

    Các loại dữ liệu có cấu trúc khác nhau là gì?

    CDP là nền tảng lý tưởng cho dữ liệu có cấu trúc vì họ có thể sử dụng dữ liệu đó để tạo hồ sơ thống nhất cho từng khách hàng. Sau đó, các doanh nghiệp có thể sử dụng các hồ sơ hợp nhất đó như một nguồn sự thật duy nhất để một tổ chức tiếp thị và bán hàng. CDP có tất cả các dạng dữ liệu có cấu trúc – từ nhân khẩu học đến công ty và từ hành vi đến giao dịch.

    Dữ liệu nhân khẩu

    Dữ liệu nhân khẩu học là dữ liệu liên quan đến các thuộc tính cá nhân và địa lý, như:

    • Tuổi
    • Vị trí hiện tại
    • E-mail
    • Địa chỉ gửi thư
    • Tên
    • Số điện thoại

    Dữ liệu công ty

    Dữ liệu công ty là dữ liệu liên quan đến các công ty, được sử dụng cho các chiến dịch tiếp thị dựa trên tài khoản (ABM). Dữ liệu này có thể bao gồm:

    • địa chỉ công ty
    • Tên công ty
    • Ngành công nghiệp
    • Số lượng nhân viên
    • Doanh thu

    Dữ liệu hành vi

    dữ liệu hành vi là dữ liệu liên quan đến những hiểu biết sâu sắc hơn về khách hàng của bạn. Điều này cho phép các thương hiệu thực hiện phân khúc đối tượng, nhắm mục tiêu và tiếp thị hành vi. Thông tin chi tiết bao gồm:

    • Tỷ lệ mở email
    • Mô hình sử dụng sản phẩm và dịch vụ
    • Mô hình mua hàng
    • Tương tác trên mạng xã hội
    • Video và nội dung được sử dụng
    • Lịch sử hoạt động web

    Dữ liệu giao dịch

    Dữ liệu giao dịch là dữ liệu liên quan đến cách khách hàng giao dịch với doanh nghiệp của bạn, bao gồm:

    • Thanh toán bằng Tag tín dụng
    • yêu cầu bảo hiểm
    • hóa đơn
    • Đơn đặt hàng
    • Đơn bán hàng
    • Chứng từ giao hàng

    Dữ liệu phi cấu trúc là gì?

    Thật không may, hầu hết dữ liệu không được cấu trúc độc đáo như vậy mà hoàn toàn thô và không có cấu trúc. Trong thực tế, dữ liệu phi cấu trúc trang điểm 80-90% của tất cả dữ liệu Trong thế giới ngày nay. Dữ liệu phi cấu trúc này thường được đổ vào một hồ dữ liệu hoặc một cái gì đó tương tự. Một mô hình dữ liệu có thể được phát triển để cấu trúc dữ liệu sao cho nó có thể được sử dụng cho giá trị kinh doanh và khách hàng.

    Một cách để xem xét tất cả dữ liệu phi cấu trúc này là cơ hội tiềm năng để triển khai nó cho các ứng dụng và nhu cầu kinh doanh khác nhau. Nếu nó có thể được cấu trúc và kết hợp thành hồ sơ khách hàng thống nhất, thì nó có thể giúp bạn hiểu và tiếp thị khách hàng của mình một cách tổng thể, từ việc tùy chỉnh nội dung, thông điệp và trải nghiệm của khách hàng, đến việc mang lại giá trị cho khách hàng và khách hàng tiềm năng.

    Các loại dữ liệu phi cấu trúc khác nhau là gì?

    Các loại dữ liệu phi cấu trúc khác nhau bao gồm:

    • Tập tin âm thanh
    • Hình ảnh
    • Băng hình
    • PDF
    • PPT
    • Bài đăng, nhận xét và lượt thích trên mạng xã hội
    • tài liệu từ

    Dữ liệu bán cấu trúc là gì?

    Dữ liệu bán cấu trúc là rất nhiều như tên ngụ ý. Đó là dữ liệu phi cấu trúc có một số cấp độ gắn Tag siêu dữ liệu để xác định nội dung của các điểm dữ liệu.

    Ví dụ, một hình ảnh có thể là dữ liệu phi cấu trúc. Nếu bạn thêm Tag ALT hình ảnh, nó sẽ cung cấp một số thông tin về chủ đề hình ảnh. Điều này biến nó thành dữ liệu bán cấu trúc.

    Dữ liệu bán cấu trúc là vùng dữ liệu đang phát triển lớn nhất. Điều này là do sự gia tăng của việc gắn Tag meta trên các tài liệu, hình ảnh và video để giúp phân loại và phân loại nội dung để tổ chức và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm.

    Các loại dữ liệu bán cấu trúc khác nhau là gì?

    Các loại dữ liệu bán cấu trúc khác nhau bao gồm:

    • Tệp nén
    • Email (văn bản nội dung không có cấu trúc nhưng có dữ liệu có cấu trúc như dòng chủ đề và ngày gửi)
    • Hình ảnh (bao gồm siêu dữ liệu)
    • Site

    Nhận giá trị từ dữ liệu

    Để nhận được giá trị từ dữ liệu của bạn, bạn cần định hình dữ liệu để có thể kết hợp dữ liệu thành các cấu hình thống nhất. Việc thu thập dữ liệu cần phải được chuẩn hóa để tích hợp thành công. Và, thường xuyên hơn không, dữ liệu đó bị chia nhỏ và nằm trong các silo khác nhau trong doanh nghiệp và các đơn vị kinh doanh của bạn.

    Nhiều thương hiệu đang sử dụng CDP để tập hợp dữ liệu phi cấu trúc, có cấu trúc và bán cấu trúc lại với nhau, tích hợp và phân phối dữ liệu đó cho các nhóm kinh doanh có liên quan để tác động đến trải nghiệm của khách hàng. Họ cũng đang sử dụng CDP để đảm bảo rằng dữ liệu được bảo mật và tuân thủ các quy định toàn cầu mới nổi. quy định bảo mật dữ liệu.

    Với dữ liệu được chuẩn hóa và tích hợp vào các cấu hình hợp nhất, giờ đây các nhóm trong toàn công ty có thể làm việc cùng nhau bằng cách sử dụng một nguồn dữ liệu khách hàng trung thực duy nhất. Chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc bằng CDP có thể là điểm khác biệt mà các thương hiệu cần để dẫn đầu đối thủ.

    Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)

    Bui Vu
    • Website
    • Facebook
    • X (Twitter)
    • Instagram
    • LinkedIn

    Bài liên quan

    Token hoá Tài sản Thế giới Thực (RWA) – Hiện trạng, Thách thức và Cơ hội Chiến lược tại Việt Nam

    13/01/2026

    x402 – Công nghệ kích hoạt hệ thống kinh tế tự động với AI

    28/12/2025

    Khi AI càng xã hội hoá : Cá nhân, doanh nghiệp và xã hội sẽ đi về đâu ?

    07/09/2025

    Toàn cảnh thị trường IIoT & Smart Manufacturing – 2025 và chiến lược thâm nhập VN/SEA

    06/09/2025
    Add A Comment
    Leave A Reply Cancel Reply

    Bạn phải đăng nhập để gửi bình luận.

    Smart Factory

    Hệ thống thực thi sản xuất (MES) là gì ? Vì sao doanh nghiệp sản xuất cần hệ thống MES ?

    27/02/2020

    SCADA là gì ? Khi nào cần 1 hệ thống SCADA ?

    19/01/2019

    Hệ thống điều độ sản xuất APS là gì ? Ứng dụng của hệ thống APS là gì ?

    12/01/2019

    Số lượng đặt hàng kinh tế (EOQ) và Công thức tính EOQ

    22/04/2023

    20 công cụ sản xuất tinh gọn

    17/07/2020

    Quản lý vòng đời sản phẩm (PLM) là gì ? Vai trò của PLM đối với doanh nghiệp là gì ?

    24/10/2020

    Những vấn đề cơ bản về Quản lý khu vực sản xuất (Shop floor management)

    19/04/2019

    7 ví dụ về trí tuệ nhân tạo trong các ngành công nghiệp khác nhau

    26/02/2019
    AI & Automation

    Vertiv thúc đẩy bộ đôi kỹ thuật số AI sản xuất công nghiệp vào DSX

    04/06/2026

    Sự tiện lợi của AI thu hút lượt nhấp — Quản trị dữ liệu quyết định trải nghiệm khách hàng (CX)

    02/06/2026

    Cân bằng giữa kiểm soát và phát triển AI ở khu vực châu Á – Thái Bình Dương

    01/06/2026

    Nghiên cứu cảnh báo về sự gia tăng suy sụp tài chính và gián đoạn mạng do thời gian ngừng hoạt động của IT

    30/05/2026

    Báo cáo tình báo công nghiệp làm nổi bật khoảng cách trong hệ sinh thái kỹ thuật số đến năm 2026

    29/05/2026

    Trí tuệ nhân tạo cá nhân và hướng phát triển tương lai của chúng ta

    27/05/2026

    Các ngân hàng APAC được chia thành ba xu hướng: Trung Quốc suy giảm, Nhật Bản phát triển, Ấn Độ bùng nổ

    26/05/2026

    Gammon triển khai nền tảng AI để chuyển đổi an toàn trong xây dựng

    24/05/2026
    Bài Mới Nhất

    Nghệ An dẫn đầu thu hút FDI nhờ dự án điện khí hóa lỏng Quỳnh Lập và khu công nghiệp WHA

    04/06/2026

    Vertiv thúc đẩy bộ đôi kỹ thuật số AI sản xuất công nghiệp vào DSX

    04/06/2026

    FANUC ra mắt robot hàn cộng tác trọng lượng 11kg

    03/06/2026

    Dòng vốn FDI từ Đài Loan vào Việt Nam và xu hướng dịch chuyển chuỗi giá trị

    03/06/2026

    Sự tiện lợi của AI thu hút lượt nhấp — Quản trị dữ liệu quyết định trải nghiệm khách hàng (CX)

    02/06/2026
    Thẻ
    AGV AI Automation BIG DATA Blockchain chuyen doi so cong nghiep data data analytics digital supply chain digital transformation digital twin edge computing ERP ESG Gartner iiot Iot kinh tế kinh tế xanh Kết nối Machine learning MES MOM Nghiên cứu ABI paperless factory phan tich du lieu Phát triển bền vững PLM RFID robotics RTLS san xuat scada smart factory smart warehouse so hoa Supplychain Management số hoá chuỗi cung ứng Tri tue nhan tao tu dong hoa warehouse Management WMS xe điện đầu tư vào Việt Nam
    Smart Industry Vietnam

    Smart Industry Vietnam là trang Tin công nghệ chia sẻ thông tin để thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số đang diễn ra trong lĩnh vực sản xuất và các ngành liên quan, thể hiện bằng sự hội tụ của thông tin và công nghệ vận hành cũng như các xu hướng công nghệ mới như Internet Công nghiệp (IIoT ), phân tích dữ liệu lớn và AI.

     

    Bài Viết Mới

    Trí tuệ nhân tạo cá nhân và hướng phát triển tương lai của chúng ta

    27/05/2026

    Gammon triển khai nền tảng AI để chuyển đổi an toàn trong xây dựng

    24/05/2026

    Mạng 5G của Malaysia phủ sóng mạnh hơn trong nhà khi DNB tăng cường vùng phủ tại các khu vực có lưu lượng cao

    14/05/2026

    Subscribe to Updates

    Get the latest creative news from Smart Industry Vietnam

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.