Đây là dữ liệu về chiều cao của các thành viên đội A và đội B. Nếu để như
vậy, sẽ không thể nào biết được đội nào cao hơn, và ta thấy rõ sự hạn chế đó.
Nhưng nếu đưa Chiều cao trung bình của hai đội vào, đội A là 160.4 cm, đội
B là 165.3 cm, qua đó có thể thấy rõ đội B cao hơn.
Có được kết luận này hoàn toàn nhờ vào một chỉ tiêu gọi là “giá trị trung
bình” từ data của 20 người này. Chắc chắn sẽ không có công cụ nào tiện lợi
hơn thế nếu muốn lấy đặc trưng của nhóm nhiều data.
Tóm lại, nhờ tận dụng đặc trưng “dễ dàng xử lý” của data, chúng ta có thể
trình bày hay dẫn ra thông tin khó hiểu một cách rõ ràng.
Ngoài ra, không chỉ có thể “trình bày những điểm phức tạp một cách đơn
giản”, ta có thể thu được những thông tin quan trọng nếu chú ý đến mối
quan hệ phía sau data, ví dụ như dự đoán việc mua hàng của khách cho lần
tiếp theo từ data ghi nhận tình hình mua hàng trong quá khứ. Đây là kỹ năng
cần thiết mà nếu chỉ nhìn chằm chằm vào data không thể làm được.
Tất nhiên, data cũng có vai trò như một công cụ giao tiếp nữa, nếu sử dụng
đúng, chắc chắn sẽ phát huy hết tất cả uy lực của nó, là giảm sự mơ hồ, và
làm cho người khác hiểu chính xác vấn đề.
Điểm mấu chốt
Một điểm lợi khi sử dụng data chính là giúp ta nắm được đặc trưng của tình
huống đó.
“Xử lý data” khác với “Phân tích data”
Để không “nắm rõ hiện trạng là xong”
Có nhiều người nói rằng: “Tôi có nhiều dữ liệu ở nơi làm việc, dù không thể
nói là tận dụng triệt để, nhưng hằng tháng tôi vẫn xem data hay biểu đồ”.
