Dữ liệu thứ cấp là gì?

Khái niệm dữ liệu thứ cấp

Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã có sẵn, không phải do mình thu thập, đã công bố nên dễ thu thập, ít tốn thời gian, tiền bạc trong quá trình thu thập nhưng là loại tài liệu quan trọng trong việc nghiên cứu tiếp thị cũng như các ngành khoa học xã hội khác.

Dữ liệu thứ cấp là gì?

Đặc điểm dữ liệu thứ cấp

Chỉ cung cấp các thông tin mô tả tình hình, chỉ rõ qui mô của hiện tượng chứ chưa thể hiện được bản chất hoặc các mối liên hệ bên trong của hiện tượng nghiên cứu. Vì dữ liệu thứ cấp, dù thu thập từ bên trong hoặc bên ngoài doanh nghiệp, nó cũng là những thông tin đã được công bố nên thiếu tính cập nhật, đôi khi thiếu chính xác và không đầy đủ. Tuy nhiên, dữ liệu thứ cấp cũng đóng một vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing do các lý do: Các dữ liệu thứ cấp có thể giúp người quyết định đưa ra giải pháp để giải quyết vấn đề trong những trường hợp thực hiện những nghiên cứu mà các dữ liệu thứ cấp là phù hợp mà không cần thiết phải có các dữ liệu sơ cấp.

Phân loại dữ liệu thứ cấp

Dữ liệu thứ cấp bên trong

Khi tìm kiếm dữ liệu thứ cấp nên bắt đầu từ các nguồn bên trong tổ chức. Hầu hết các tổ chức đều có những nguồn thông tin rất phong phú, vì vậy có những dữ liệu có thể sử dụng ngay lập tức. Chẳng hạn như dữ liệu về doanh thu bán hàng và chi phí bán hàng hay các chi phí khác sẽ được cung cấp đầy đủ thông qua các bảng báo cáo thu nhập của doanh nghiệp. Những thông tin khác có thể tìm kiếm lâu hơn nhưng thật sự không khó khăn khi thu thập loại dữ liệu này. Có hai thuận lợi chính khi sử dụng dữ liệu thứ cấp bên trong doanh nghiệp là thu thập được một cách dễ dàng và có thể không tốn kém chi phí.

Dữ liệu thứ cấp bên ngoài

Những nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã được xuất bản.Sự phát triển của mạng thông tin toàn cầu đã tạo nên một nguồn dữ liệu vô cùng phong phú và đa dạng, đó là các dữ liệu thu thập từ internet.

Tiêu chuẩn đánh giá dữ liệu thứ cấp

Tính cụ thể

Dữ liệu thứ cấp phải đảm bảo tính cụ thể, có nghĩa nó phải rõ ràng, phù hợp mục tiêu nghiên cứu, có thể hỗ trợ cho việc phân tích nhận diện vấn đề hay mô tả vấn đề nghiên cứu. Tính cụ thể còn đòi hỏi sự rõ ràng về nguồn dữ liệu thu thập cũng như hiệu quả của dữ liệu.

Tính chính xác của dữ liệu

Người nghiên cứu phải xác định dữ liệu có đủ chính xác phục vụ cho mục đích nghiên cứu hay không. Dữ liệu thứ cấp có thể có sai số, điều này phụ thuộc vào nguồn cung cấp dữ liệu. Vì vậy, uy tín của nhà cung cấp và độ tin cậy của nguồn dữ liệu những tiêu chuẩn cần xem xét khi thu thập dữ liệu thứ cấp.

Tính thời sự

Nghiên cứu Marketing đòi hỏi dữ liệu có tính chất thời sự vì giá trị của dữ liệu sẽ bị giảm qua thời gian. Đó cũng là lý do vì sao các doanh nghiệp nghiên cứu marketing luôn cập nhật thông tin định kỳ, tạo ra nguồn thông tin có giá trị cao.

Mục đích của dữ liệu được thu thập

Dữ liệu được thu thập phục vụ cho một mục tiêu nghiên cứu cụ thể, vì vậy các dữ liệu có thể phù hợp cho mục tiêu nghiên cứu này nhưng lại có thể không phù hợp trong trường hợp khác.

Các bước thu thập dữ liệu thứ cấp

  1. Xác định dữ liệu cần có cho cuộc nghiên cứu
  2. Xác định dữ liệu thứ cấp có thể thu thập từ nguồn bên trong
  3. Xác định dữ liệu thứ cấp có thể thu thập từ nguồn bên ngoài
  4. Tiến hành thu thập dữ liệu thứ cấp
  5. Tiến hành nghiên cứu chi tiết giá trị dữ liệu
  6. Hình thành các nguồn dữ liệu cần thu thập từ các nguồn tư liệu gốc

Có thể bạn chưa biết:

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

  • Khảo sát, đánh giá cơ sở hạ tầng hệ thống hiện có để xem tính khả thi cho việc ứng dụng lưu trữ và khai thác Bigdata.
  • Tư vấn và xây dựng hệ thống phục vụ Bigdata theo tình hình hoạt động sản xuất/kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu (Data warehouse).
  • Hệ thống xử lý dữ liệu (ETL system).
  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Analysis system).
  • Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & BI system).
  • Vận hành, bảo trì hệ thống.

Phân tích dữ liệu big data

  • Xây dựng thuật toán khai thác dữ liệu dựa thực tế kinh doanh của công ty
  • Ứng dụng các mô hình định lượng thông minh để phân tích hành vi tiêu dùng
  • Dự báo nhu cầu tiêu dùng và chuẩn đoán những nguy cơ rời dịch vụ
  • Phát triển các giải pháp kinh doanh tăng doanh thu và kiểm soát rủi ro trong kinh doanh

Tư vấn chiến lược

  • Xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên kết quả phân tích thông minh từ nguồn big data
  • Phân khúc thị trường và định vị những phân khúc ưu tiên khai thác
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ để giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro rời dịch vụ
  • Xây dựng các chương trình khuyến mãi theo khúc thị trường hạn chế tối thiểu spam đến khách hàng

Training lĩnh vực dữ liệu

  • Kiến thức về cơ bản trong khai thác big data
  • Kiến thức nâng cao hướng đến khai thác big data
  • Xây dựng chiến lược marketing dựa trên kết quả khai thác big data
  • Chuyển giao công nghệ mô hình khai thác big data

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>