Your Smart Business Idea
  • Login
  • Smart Green
  • Smart Finance
  • Smart Business
    • Smart Go To Market
    • Smart Operation
    • Smart Team
  • Smart Supply Chain
  • Smart Technology
  • Insight
  • News
No Result
View All Result
  • Smart Green
  • Smart Finance
  • Smart Business
    • Smart Go To Market
    • Smart Operation
    • Smart Team
  • Smart Supply Chain
  • Smart Technology
  • Insight
  • News
No Result
View All Result
Your Smart Business Idea
No Result
View All Result
Home Smart Business Smart Go To Market

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

Smart Business Vietnam by Smart Business Vietnam
22 Tháng 4, 2025
in Smart Go To Market
5
SHARES
109
VIEWS

Bài Liên quan

Lakehouse là gì ? Kiến trúc dữ liệu đột phá cho ngành Bán lẻ & Phân phối trong kỷ nguyên AI

10 Tháng 5, 2025

Retail Agent: Tương lai vận hành bán lẻ thông minh trong kỷ nguyên Retail 4.0

7 Tháng 5, 2025

Cuộc Cách Mạng AI Agent : Chiến Lược Lựa Chọn và Triển Khai AI Agent Cho Doanh Nghiệp Tương Lai

10 Tháng 5, 2025

Ứng Dụng AI và Machine Learning trong Integrated Business Planning (IBP)

5 Tháng 5, 2025

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)

Share2Tweet1Share
Previous Post

Điều gì tạo nên một nhóm đổi mới thành công?

Next Post

Làm chủ Quy trình Yêu cầu Đề xuất (RFP) của CDP trong 8 bước

Smart Business Vietnam

Smart Business Vietnam

I'm a strategic consultant and business development leader with over a decade of experience driving digital transformation across AI, data, ERP/CRM, and blockchain ecosystems.
As the founder of SmartBusiness.vn and SmartIndustry.vn, I’m passionate about democratizing tech knowledge and enabling Vietnamese enterprises to grow smarter, faster, and more sustainably. I thrive at the intersection of innovation, strategic thinking, and execution — and I’m always open to connecting with visionary teams and changemakers. Please connect & discuss with me if you have any innovation ideas !

Related Posts

AI & Machine Learning

Lakehouse là gì ? Kiến trúc dữ liệu đột phá cho ngành Bán lẻ & Phân phối trong kỷ nguyên AI

PHẦN 1 – KHÁI NIỆM & BẢN CHẤT LAKEHOUSE 1.1 Tại sao cần một kiến trúc dữ liệu mới? Trong...

10 Tháng 5, 2025
AI & Machine Learning

Retail Agent: Tương lai vận hành bán lẻ thông minh trong kỷ nguyên Retail 4.0

1. Retail Intelligence – Khi cửa hàng vật lý cũng cần trở nên thông minh như online Cách đây một...

7 Tháng 5, 2025
AI & Machine Learning

Cuộc Cách Mạng AI Agent : Chiến Lược Lựa Chọn và Triển Khai AI Agent Cho Doanh Nghiệp Tương Lai

Trong giai đoạn 2024–2025, làn sóng AI Agents không còn là khái niệm tương lai xa, mà đã trở thành...

10 Tháng 5, 2025
AI & Machine Learning

Ứng Dụng AI và Machine Learning trong Integrated Business Planning (IBP)

IBP đã mang lại cho doanh nghiệp khả năng lập kế hoạch tích hợp, vận hành linh hoạt và ra...

5 Tháng 5, 2025
Smart Go To Market

Vì sao IBP (Integrated Business Planning) sẽ trở thành nền tảng sống còn cho doanh nghiệp trong thập kỷ tới ?

1. Bối cảnh và tầm quan trọng của IBP trong kỷ nguyên mới Trong kỷ nguyên số hóa sâu rộng,...

5 Tháng 5, 2025
Insight

Các công ty phần mềm mã nguồn mở kiếm tiền như thế nào ?

Trong thế giới phần mềm, "mã nguồn mở" từng được xem như một cuộc cách mạng đẹp đẽ nhưng... nghèo...

30 Tháng 4, 2025
Next Post

Làm chủ Quy trình Yêu cầu Đề xuất (RFP) của CDP trong 8 bước

Customer Lifetime Value : Chỉ số giúp xây dựng lòng trung thành của khách hàng

Bài đọc nhiều

Giải mã chiến lược tăng trưởng: Phân tích sâu về tích hợp ngang và dọc

5 Tháng 5, 2025

ESG 360°: Toàn Cảnh Chiến Lược Cho Những Doanh Nghiệp Muốn Dẫn Đầu

10 Tháng 5, 2025

ESG , Tài chính bền vững và Công nghệ : Xu Hướng Tất Yếu hay Cơ Hội Bị Bỏ Lỡ ?

10 Tháng 5, 2025

Dự báo nhu cầu bằng AI & Machine Learning: Từ công cụ vận hành đến lợi thế chiến lược kinh doanh

3 Tháng 5, 2025

Chuyển đổi số ngành làm đẹp: Bài học từ hành trình bứt phá của Sephora

1 Tháng 5, 2025

Top 5 ESG Software Solutions (2024–2025): Lựa chọn chiến lược cho doanh nghiệp hướng tới vận hành bền vững

11 Tháng 5, 2025

Truy xuất nguồn gốc & Nhãn điện tử – Chìa khóa minh bạch hóa chuỗi giá trị tại Việt Nam

12 Tháng 5, 2025

Quản lý quan hệ nhà cung cấp (Supplier Relationship Management – SRM ) và số hoá quy trình mua hàng ?

18 Tháng 7, 2023

Từ Keep App đến cuộc chơi “wellness-as-a-platform”: Khi thể dục không chỉ là sức khỏe mà là hệ sinh thái dữ liệu và lối sống

30 Tháng 4, 2025

Công thức thành công bền vững của Coca-Cola: 10 yếu tố chiến lược xây dựng thương hiệu toàn cầu

3 Tháng 5, 2025

Insight

Giải mã chiến lược tăng trưởng: Phân tích sâu về tích hợp ngang và dọc

5 Tháng 5, 2025

Dự báo nhu cầu bằng AI & Machine Learning: Từ công cụ vận hành đến lợi thế chiến lược kinh doanh

3 Tháng 5, 2025

ESG 360°: Toàn Cảnh Chiến Lược Cho Những Doanh Nghiệp Muốn Dẫn Đầu

10 Tháng 5, 2025

Chuyển đổi số ngành làm đẹp: Bài học từ hành trình bứt phá của Sephora

1 Tháng 5, 2025

Multi-Agent AI: Hệ thống “đội nhóm thông minh” cho doanh nghiệp hiện đại

28 Tháng 4, 2025

Các ngành Kháng Suy Thoái và Mô Hình Kinh Doanh Vượt Khủng Hoảng

3 Tháng 5, 2025

Kết hợp RPA và AI Agent trong tự động hoá doanh nghiệp

30 Tháng 4, 2025

ESG, CBAM và Chuyển Đổi Số: Doanh Nghiệp Đang Loay Hoay Chọn “Xanh hay Số” Mà Không Nhận Ra Tất Cả Đều Liên Quan

28 Tháng 4, 2025

Bài mới nhất

Vì sao Supply Chain Finance vẫn là ‘mảnh đất trống’ đầy tiềm năng cho SMEs tại Việt Nam?

13 Tháng 5, 2025

AI trong Đông Y: Cơ hội chuyển mình của một nền y học cổ truyền

12 Tháng 5, 2025

AI sẽ biến đổi xã hội – và thất nghiệp chỉ là tình trạng tạm thời

11 Tháng 5, 2025

Hệ sinh thái Carbon Accounting và Bài học chiến lược từ Persefoni

11 Tháng 5, 2025

Lakehouse là gì ? Kiến trúc dữ liệu đột phá cho ngành Bán lẻ & Phân phối trong kỷ nguyên AI

10 Tháng 5, 2025

Top 5 ESG Software Solutions (2024–2025): Lựa chọn chiến lược cho doanh nghiệp hướng tới vận hành bền vững

11 Tháng 5, 2025

AI Mentor và Tư vấn nghề nghiệp truyền thống – Đối thủ hay đồng minh ?

10 Tháng 5, 2025

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các tổ chức trong báo cáo ESG như thế nào ?

11 Tháng 5, 2025

About Us

SmartBusiness.vn – Nơi nội dung tạo ra giá trị thực và thúc đẩy đổi mới.
Chúng tôi kết nối chuyên gia, doanh nhân, và nhà sáng tạo để sản xuất những bài viết chuyên sâu, truyền cảm hứng, tập trung vào kinh doanh, công nghệ, và phát triển bền vững.
Tại đây, nội dung không chỉ để đọc, mà còn để hành động và tạo nên thay đổi.

Facebook LinkedIn Telegram

SmartBusiness.vn – Nơi nội dung tạo ra giá trị thực và thúc đẩy đổi mới.
Chúng tôi kết nối chuyên gia, doanh nhân, và nhà sáng tạo để sản xuất những bài viết chuyên sâu, truyền cảm hứng, tập trung vào kinh doanh, công nghệ, và phát triển bền vững.
Tại đây, nội dung không chỉ để đọc, mà còn để hành động và tạo nên thay đổi.

Top Read

Giải mã chiến lược tăng trưởng: Phân tích sâu về tích hợp ngang và dọc

5 Tháng 5, 2025

ESG 360°: Toàn Cảnh Chiến Lược Cho Những Doanh Nghiệp Muốn Dẫn Đầu

10 Tháng 5, 2025

Danh mục

  • AI & Machine Learning
  • Blockchain
  • Business Automation
  • Business News
  • Data Analytics
  • Insight
  • Smart Finance
  • Smart Go To Market
  • Smart Green
  • Smart Operation
  • Smart Supply Chain
  • Smart Technology

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In
No Result
View All Result
  • Smart Green
  • Smart Finance
  • Smart Business
    • Smart Go To Market
    • Smart Operation
    • Smart Team
  • Smart Supply Chain
  • Smart Technology
  • Insight
  • News
  • Login

SmartBusiness.vn – Nơi nội dung tạo ra giá trị thực và thúc đẩy đổi mới. Chúng tôi kết nối chuyên gia, doanh nhân, và nhà sáng tạo để sản xuất những bài viết chuyên sâu, truyền cảm hứng, tập trung vào kinh doanh, công nghệ, và phát triển bền vững. Tại đây, nội dung không chỉ để đọc, mà còn để hành động và tạo nên thay đổi.