Các hình thức số hóa dữ liệu: Không chỉ là scan giấy tờ

Số hóa dữ liệu đang trở thành một phần quan trọng trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp, cơ quan nhà nước và nhiều lĩnh vực như văn hóa, giáo dục, y tế, tài chính, lưu trữ. Tuy nhiên, số hóa dữ liệu không đơn thuần là đưa một tập hồ sơ giấy lên máy tính. Tùy thuộc vào loại dữ liệu và mục đích khai thác, quy trình số hóa có thể bao gồm scan, OCR, nhập liệu, bóc tách, phân loại, gắn nhãn, chuẩn hóa và kiểm tra dữ liệu.

Từ một hợp đồng giấy, một bức ảnh, đoạn ghi âm đến video hay dữ liệu giọng nói, tất cả đều có thể được chuyển đổi thành dữ liệu số có khả năng lưu trữ, tìm kiếm, kết nối và khai thác.

Số hóa dữ liệu là gì?

Số hóa dữ liệu là quá trình chuyển đổi thông tin từ dạng vật lý hoặc các định dạng chưa thuận tiện cho việc xử lý thành dữ liệu điện tử có thể lưu trữ, quản lý và khai thác bằng công nghệ.

Ví dụ, một hợp đồng đang được lưu dưới dạng giấy có thể được scan thành PDF. Tuy nhiên, nếu muốn tìm kiếm nhanh tên khách hàng, ngày ký hoặc giá trị hợp đồng, tài liệu cần được OCR, bóc tách thông tin và lập chỉ mục.

Tương tự, một bộ sưu tập ảnh có thể được chuyển thành kho dữ liệu số, nhưng để khai thác hiệu quả, hình ảnh cần được phân loại, mô tả và gắn các trường thông tin phù hợp.

Vì vậy, có thể hiểu:

Số hóa không chỉ biến dữ liệu từ dạng vật lý thành dạng số, mà còn giúp dữ liệu trở nên có cấu trúc và có khả năng khai thác.

Số hóa dữ liệu có những hình thức nào?

Không phải tất cả dữ liệu đều được số hóa theo cùng một cách. Có thể chia thành hai nhóm phổ biến là dữ liệu vật lý và dữ liệu phi vật lý.

1. Số hóa dữ liệu vật lý

Dữ liệu vật lý là những thông tin đang tồn tại dưới dạng vật thể, phổ biến nhất là giấy tờ, hồ sơ, sách, hợp đồng, hóa đơn, biểu mẫu hoặc tài liệu lưu trữ.

Scan tài liệu

Đây là bước phổ biến trong các dự án số hóa hồ sơ. Tài liệu giấy được đưa qua máy scan hoặc thiết bị chụp chuyên dụng để tạo thành file điện tử như PDF, TIFF hoặc hình ảnh.

Ví dụ:

Hồ sơ giấy → Scan → File PDF/hình ảnh

Tuy nhiên, bản scan chỉ là hình ảnh của tài liệu. Nếu muốn máy tính có thể đọc và tìm kiếm nội dung, cần tiếp tục xử lý bằng các công nghệ và công đoạn phù hợp.

OCR – nhận dạng ký tự

OCR, viết tắt của Optical Character Recognition, là công nghệ giúp nhận diện ký tự trong hình ảnh và chuyển chúng thành văn bản điện tử.

Ví dụ, một hóa đơn được scan thành hình ảnh. OCR có thể hỗ trợ nhận diện:

• Tên doanh nghiệp
• Mã số thuế
• Ngày lập hóa đơn
• Số tiền
• Nội dung hàng hóa

Nhờ đó, thông tin trong tài liệu có thể tiếp tục được xử lý thay vì chỉ nằm dưới dạng hình ảnh.

Nhập liệu

Trong một số trường hợp, dữ liệu cần được con người nhập trực tiếp vào hệ thống. Đây là phương pháp thường được sử dụng khi tài liệu có cấu trúc phức tạp, chất lượng hình ảnh không tốt hoặc cần kiểm tra thông tin mà công nghệ OCR chưa thể nhận diện chính xác.

Nhập liệu là một công đoạn quan trọng trong nhiều dự án số hóa dữ liệu.

Bóc tách dữ liệu

Sau khi tài liệu được scan hoặc OCR, thông tin cần thiết có thể được bóc tách thành các trường dữ liệu riêng biệt.

Ví dụ:

Hợp đồng → Số hợp đồng + Tên khách hàng + Ngày ký + Thời hạn + Giá trị hợp đồng

Nhờ bóc tách, dữ liệu có thể được đưa vào cơ sở dữ liệu và phục vụ tìm kiếm, thống kê hoặc kết nối với các hệ thống khác.

2. Số hóa dữ liệu hình ảnh

Hình ảnh là một dạng dữ liệu phi văn bản được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.

Ví dụ có thể kể đến:

• Ảnh sản phẩm
• Ảnh hiện vật bảo tàng
• Ảnh di tích
• Ảnh y khoa
• Ảnh vệ tinh
• Ảnh giao thông
• Hình ảnh từ camera

Việc số hóa hình ảnh không chỉ dừng ở việc lưu file ảnh.

Để hình ảnh trở thành nguồn dữ liệu có thể khai thác, chúng có thể được phân loại, mô tả, gắn metadata hoặc gắn nhãn đối tượng.

Ví dụ, một bức ảnh giao thông có thể được gắn nhãn:

Ô tô – xe máy – người đi bộ – biển báo – làn đường

Nguồn dữ liệu này có thể tiếp tục được sử dụng trong các dự án Computer Vision và AI.

3. Số hóa dữ liệu âm thanh

Âm thanh cũng là nguồn dữ liệu quan trọng trong thời đại AI.

Các nguồn âm thanh có thể bao gồm:

• Cuộc hội thoại
• Bản ghi cuộc họp
• Phỏng vấn
• Chương trình phát thanh
• Tư liệu lịch sử
• Bản ghi âm tổng đài
• Dữ liệu giọng nói

Một trong những ứng dụng phổ biến là chuyển giọng nói thành văn bản.

Ví dụ:

File ghi âm → Nhận diện giọng nói → Văn bản → Kiểm tra → Lưu trữ

Sau khi chuyển thành văn bản, nội dung có thể được tìm kiếm, phân tích hoặc sử dụng để xây dựng các hệ thống AI.

Đây cũng là lý do các dự án xử lý dữ liệu âm thanh thường cần nhân sự nghe, kiểm tra, đối chiếu và chuẩn hóa nội dung.

4. Số hóa dữ liệu video

Video chứa nhiều loại thông tin cùng lúc như hình ảnh, âm thanh, chuyển động và lời nói.

Do đó, số hóa và xử lý dữ liệu video thường phức tạp hơn tài liệu văn bản.

Một video có thể được xử lý để:

Phân loại nội dung → Tách đoạn → Nhận diện đối tượng → Gắn nhãn → Bổ sung thông tin

Ví dụ, trong một dự án AI nhận diện phương tiện giao thông, video có thể được phân loại theo các đối tượng xuất hiện như ô tô, xe máy, xe buýt hoặc người đi bộ.

Dữ liệu video được xử lý và gắn nhãn chính xác sẽ trở thành nguồn dữ liệu quan trọng để huấn luyện các mô hình AI.

5. Số hóa dữ liệu giọng nói

Dữ liệu giọng nói ngày càng được ứng dụng trong chatbot, trợ lý ảo, tổng đài thông minh và các hệ thống nhận diện giọng nói.

Quá trình xử lý có thể bao gồm việc:

Thu thập → Chuyển giọng nói thành văn bản → Phân loại → Kiểm tra → Gắn nhãn

Dữ liệu được xử lý càng chính xác, hệ thống AI càng có khả năng hiểu đúng cách phát âm, ngữ cảnh và nội dung người dùng truyền đạt.

Các ứng dụng của số hóa dữ liệu trong thực tế

Số hóa dữ liệu đang được triển khai trong rất nhiều lĩnh vực.

Số hóa dữ liệu trong doanh nghiệp

Doanh nghiệp có thể số hóa:

• Hồ sơ khách hàng
• Hợp đồng
• Hóa đơn
• Chứng từ
• Hồ sơ nhân sự
• Tài liệu pháp lý
• Tài liệu kinh doanh

Khi dữ liệu được số hóa và tổ chức khoa học, doanh nghiệp có thể giảm thời gian tìm kiếm hồ sơ, hỗ trợ quản lý tập trung và tạo nền tảng cho tự động hóa.

Đặc biệt, dữ liệu số có thể được kết nối với các hệ thống ERP, CRM, phần mềm kế toán hoặc nền tảng quản trị doanh nghiệp.

Số hóa dữ liệu trong hành chính

Các cơ quan, tổ chức có thể số hóa hồ sơ hành chính, văn bản, tài liệu lưu trữ và hồ sơ chuyên ngành. Thay vì phải tìm kiếm thủ công trong kho giấy, người dùng có thể truy cập hệ thống và tìm kiếm theo các trường thông tin đã được thiết lập. Điều này góp phần nâng cao hiệu quả quản lý hồ sơ và hỗ trợ xây dựng môi trường làm việc số.

Số hóa di sản và văn hóa

Đây là lĩnh vực có tiềm năng ứng dụng số hóa rất lớn. Các bảo tàng, thư viện, trung tâm lưu trữ và cơ quan văn hóa có thể số hóa:

Di tích → Hiện vật → Hồ sơ khoa học → Hình ảnh → Tư liệu nghiên cứu → Tác phẩm nghệ thuật

Sau khi được chuẩn hóa, dữ liệu có thể phục vụ nghiên cứu, giáo dục, bảo tồn và quảng bá văn hóa. Đặc biệt, dữ liệu số còn có thể trở thành nền tảng để phát triển bảo tàng số, triển lãm trực tuyến, trải nghiệm VR/AR và các sản phẩm văn hóa số.

Số hóa trong giáo dục

Trường học, thư viện và cơ sở đào tạo có thể số hóa giáo trình, sách, luận văn, tài liệu nghiên cứu và hồ sơ học tập. Từ đó hình thành các kho học liệu số, thư viện điện tử và hệ thống tìm kiếm tài liệu trực tuyến.

Số hóa trong y tế

Trong lĩnh vực y tế, số hóa có thể được áp dụng với hồ sơ bệnh án, kết quả xét nghiệm, hình ảnh y khoa và các dữ liệu liên quan. Dữ liệu được tổ chức tốt không chỉ hỗ trợ quản lý mà còn có thể phục vụ nghiên cứu và phát triển các ứng dụng công nghệ trong y tế.

>> Xem thêm: Ứng dụng số hóa dữ liệu trong doanh nghiệp và đời sống

Số hóa dữ liệu có vai trò gì đối với AI?

Một trong những lý do khiến số hóa dữ liệu ngày càng được quan tâm là sự phát triển nhanh chóng của AI. AI cần dữ liệu để học. Nhưng dữ liệu thô chưa chắc đã phù hợp để đưa trực tiếp vào một mô hình AI.

Dữ liệu cần được:

Thu thập → Số hóa → Làm sạch → Chuẩn hóa → Gắn nhãn → Kiểm tra → Đưa vào hệ thống AI

Ví dụ, để xây dựng AI nhận diện hình ảnh, hàng nghìn hoặc hàng triệu hình ảnh có thể cần được phân loại và gắn nhãn.

Để xây dựng AI xử lý tài liệu, hàng loạt tài liệu cần được số hóa, OCR và bóc tách thông tin.

Để xây dựng AI nhận diện giọng nói, dữ liệu âm thanh cần được chuyển đổi, phiên âm và kiểm tra.

Điều này cho thấy:

AI càng phát triển, nhu cầu về dữ liệu chất lượng càng lớn.

Nhân lực đóng vai trò gì trong số hóa dữ liệu?

Công nghệ có thể hỗ trợ tự động hóa nhiều công đoạn, nhưng con người vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Một dự án số hóa có thể cần nhiều vị trí khác nhau như:

Nhân sự scan tài liệu: thực hiện sao chụp và kiểm tra bản điện tử.

Nhân sự nhập liệu: chuyển thông tin từ tài liệu vào hệ thống.

Nhân sự bóc tách dữ liệu: xác định và trích xuất các trường thông tin cần thiết.

Nhân sự kiểm tra chất lượng: đối chiếu dữ liệu và phát hiện sai sót.

Nhân sự Data Labeling: phân loại và gắn nhãn dữ liệu phục vụ các dự án AI.

Những công việc này đòi hỏi sự cẩn thận, khả năng tập trung, kỹ năng máy tính cơ bản và khả năng tuân thủ hướng dẫn.

Đặc biệt, nhiều công việc số hóa dữ liệu không yêu cầu người lao động phải biết lập trình và có thể được đào tạo về quy trình trước khi tham gia dự án.

Số hóa dữ liệu và chuyển đổi số khác nhau như thế nào?

Hai khái niệm này có liên quan nhưng không hoàn toàn giống nhau.

Số hóa dữ liệu tập trung vào việc chuyển thông tin thành dữ liệu điện tử và tổ chức dữ liệu để có thể khai thác.

Trong khi đó, chuyển đổi số có phạm vi rộng hơn, bao gồm việc sử dụng công nghệ và dữ liệu để thay đổi quy trình, phương thức vận hành, cung cấp dịch vụ và tạo ra giá trị mới.

Do đó, số hóa dữ liệu thường được xem là một nền tảng quan trọng của quá trình chuyển đổi số.

Xu hướng số hóa dữ liệu trong thời gian tới

Trong tương lai, số hóa dữ liệu sẽ không chỉ tập trung vào việc chuyển giấy thành file. Xu hướng sẽ chuyển dần sang dữ liệu có cấu trúc, có tiêu chuẩn, có ngữ cảnh và có khả năng kết nối.

Cùng với AI, OCR, Machine Learning, Computer Vision và công nghệ nhận diện giọng nói, nhiều công đoạn xử lý dữ liệu sẽ được tự động hóa. Tuy nhiên, khi khối lượng dữ liệu tăng lên, nhu cầu kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu cũng tăng theo.

Đây chính là cơ hội để các công việc như số hóa dữ liệu, Data Labeling, kiểm duyệt và chuẩn hóa dữ liệu trở thành một phần quan trọng trong hệ sinh thái công nghệ.

Câu hỏi thường gặp về số hóa dữ liệu

Số hóa dữ liệu có phải chỉ là scan tài liệu không?

Scan chỉ là một trong những công đoạn. Tùy loại dữ liệu, số hóa có thể bao gồm OCR, nhập liệu, bóc tách, phân loại, gắn nhãn, kiểm tra và chuẩn hóa.

Những dữ liệu nào có thể được số hóa?

Hầu hết các loại dữ liệu đều có thể được xử lý trên môi trường số, bao gồm văn bản, hồ sơ, hình ảnh, âm thanh, video và giọng nói.

Số hóa dữ liệu có cần nhân lực không?

Dù nhiều công nghệ hỗ trợ tự động hóa, con người vẫn cần tham gia vào các công đoạn xử lý, kiểm tra và đảm bảo chất lượng dữ liệu.

Số hóa dữ liệu có liên quan đến AI không?

Có. Dữ liệu sau khi được số hóa, làm sạch, chuẩn hóa và gắn nhãn có thể trở thành nguồn dữ liệu phục vụ đào tạo và vận hành các hệ thống AI.

Làm số hóa dữ liệu có cần biết lập trình không?

Không phải mọi vị trí đều yêu cầu lập trình. Nhiều công việc tập trung vào scan, nhập liệu, bóc tách và kiểm tra dữ liệu, phù hợp với người có kỹ năng máy tính cơ bản và sự cẩn thận.

Kết luận

Số hóa dữ liệu không chỉ là chuyển giấy thành file. Từ hồ sơ, hợp đồng, hóa đơn đến hình ảnh, âm thanh, video và giọng nói, mỗi loại dữ liệu có thể cần một phương pháp số hóa và xử lý khác nhau.

Khi dữ liệu được số hóa, bóc tách, chuẩn hóa, gắn nhãn và tổ chức đúng cách, nó không chỉ giúp lưu trữ và tìm kiếm thuận tiện hơn mà còn trở thành nền tảng cho chuyển đổi số, tự động hóa và AI. Và phía sau quá trình đó là đội ngũ nhân sự trực tiếp xử lý dữ liệu – một lực lượng ngày càng quan trọng trong nền kinh tế số.

Tìm kiếm cơ hội việc làm số hóa dữ liệu

Nếu bạn muốn trải nghiệm công việc trong lĩnh vực số hóa dữ liệu và Data Labeling, có thể tìm hiểu các cơ hội việc làm tại FPT Việc Tốt Người Tốt: https://viectotnguoitot.com/cong-viec?danh-muc=so-hoa-du-lieu