
Từ điển Thuật ngữ Cơ bản về Dữ liệu (Data Technology)
Last updated: July 19, 2025 Xem trên toàn màn hình



- 03 Nov 2022
BAU (Business-As-Usual) là gì? 1348
- 01 Nov 2023
Lệnh thay đổi kỹ thuật (Engineering Change Order - ECO) là gì? 1123
- 03 May 2019
Business Rule là gì? 792
- 01 Nov 2021
Phân tích quy trình hiện tại (AS-IS) là gì? 645
- 01 Feb 2023
Information Radiator là gì? 551
- 05 Jan 2024
Value-Added Distributors (VAD) là gì? 542
- 04 Mar 2023
Top 5 bài kiểm tra tính cách nổi tiếng trong phỏng vấn việc làm tại Nhật Bản 524
- 09 Jan 2024
Domain Knowledge là gì? Ưu và nhược điểm? 440
- 23 Dec 2021
Quy trình tự động hóa RPA là gì? RPA khác với AI như thế nào? 414
- 01 Dec 2022
Business Critical là gì? 382
- 01 Nov 2022
Like for like là gì 373
- 23 Apr 2023
Không để lỡ tàu khi bước vào cách mạng công nghiệp 4.0 với bài kiểm tra SPI trong tuyển dụng tại Nhật Bản 358
- 28 Dec 2023
"Watered-down version" và "Stripped-down version" là gì? 357
- 02 Jan 2024
Domain Engineering là gì? 339
- 01 Jan 2024
Phân tích tổ hợp (Cohort Analysis) là gì? 331
- 08 Dec 2023
Resource Leveling là gì? 293
- 01 May 2021
Unit Test là gì? 287
- 29 May 2022
Templafy là gì? Tại sao nói Templafy là nền tảng tài liệu thế hệ mới? 287
- 21 Jan 2022
SSO (Single Sign On) là gì? Bạn đã hiểu đúng và đẩy đủ vè chìa khóa thông minh SSO? 286
- 02 Nov 2023
"State-of-the-art product" là gì? 251
- 08 Dec 2022
Phân biệt Cookbook, In a nutshell và Dummies 229
- 07 Dec 2022
Lean Software Development là gì? 221
- 11 Dec 2022
Sustaining Engineering là gì? 220
- 01 Aug 2023
Kỹ năng thời VUCA: Tận mắt thấy tai nghe chưa chắc đã đúng 210
- 05 Mar 2024
[Học tiếng Anh] "Go with caveats" là gì? 191
- 22 Nov 2023
Phân biệt tư duy hệ thống khác với tư duy thiết kế 191
- 24 Mar 2023
Mô hình kinh doanh Open-Core là gì? 166
- 06 Dec 2023
Loại phần mềm "fire-and-forget" là gì? 159
- 14 Dec 2022
Phương pháp kiểm tra Fagan Inspection là gì? 146
- 09 Dec 2023
Phần mềm Best-of-class là gì? 127
- 01 Dec 2023
Microsoft Power Apps là gì? 126
- 01 Nov 2021
Knowldge Base là gì? 121
- 01 Aug 2024
Kỹ năng thời VUCA: Người khôn ngoan thường không tranh cãi vô ích 119
- 01 Mar 2023
12 rào cản của chuyển đổi số doanh nghiệp nhỏ và vừa 113
- 04 Mar 2025
So sánh các giải pháp Sales Loft, Power BI và Salesforce 39
- 27 Jun 2025
Avatar AI trong Metaverse: Cách Những Thực Thể Số Đang Tái Định Nghĩa Bản Sắc và Tương Tác Xã Hội 39
Trong thời đại AI bùng nổ, dữ liệu không còn là lĩnh vực của riêng dân kỹ thuật. Nó đang dần trở thành một thứ “ngôn ngữ phổ thông”, tương tự như Excel, tiếng Anh hay kỹ năng thuyết trình – một nền tảng tối thiểu để tồn tại và phát triển trong môi trường làm việc hiện đại.
"Data" Là Ngôn Ngữ Mới Của Thế Giới AI – Bạn Đang Bị Đào Thải Mà Không Hay Biết Mình Đang Mù "Dữ Liệu"
Ngày nay, ngay cả học sinh, sinh viên, nhân viên văn phòng hay các nhà quản lý cũng cần hiểu bản chất dữ liệu: Dữ liệu đến từ đâu? Được lưu ở đâu? Tại sao lại cần xử lý? Và điều quan trọng hơn cả: Kiến trúc dữ liệu phản ánh tư duy – chứ không chỉ là một mô hình kỹ thuật.
Không còn thời gian để mơ hồ. Người mù kiến thức về data sẽ không chỉ bị lạc hậu – họ sẽ trở thành gánh nặng trong tổ chức, dễ dàng bị thay thế bởi những người hoặc công nghệ hiểu cách dùng dữ liệu để ra quyết định.
📘 Dưới đây là bảng tổng hợp tất cả các thuật ngữ cốt lõi trong công nghệ dữ liệu mà bất kỳ ai cũng nên biết, từ data warehouse, data mart, đến data mesh, data fabric, metadata, lineage... – nhằm giúp bạn chuyển mình trước khi bị bỏ lại phía sau.
Term (English) | Explanation (English) | Thuật ngữ & Giải thích tiếng Việt |
---|---|---|
Data | Raw facts and figures collected for reference or analysis. | Dữ liệu – Tập hợp các thông tin chưa được xử lý, dùng để phân tích hoặc ra quyết định. |
Database | An organized collection of structured data, typically stored electronically. | Cơ sở dữ liệu – Nơi lưu trữ và quản lý dữ liệu có cấu trúc, thường dùng hệ quản trị CSDL. |
Data Warehouse | Central repository for structured data from multiple sources, optimized for analysis. | Kho dữ liệu – Hệ thống lưu trữ tập trung dữ liệu lịch sử từ nhiều nguồn để phân tích tổng hợp. |
Data Lake | A storage repository that holds large amounts of raw data in native format. | Hồ dữ liệu – Lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu thô, chưa qua xử lý, với nhiều định dạng khác nhau. |
Data Mart | A subset of a data warehouse, focused on a specific business line or team. | Chợ dữ liệu – Phân vùng nhỏ của kho dữ liệu, phục vụ riêng cho từng phòng ban hay chức năng. |
ETL (Extract, Transform, Load) | A process to extract data from sources, transform it, and load into a target system. | ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) – Quy trình xử lý dữ liệu từ nguồn vào hệ thống phân tích. |
ELT (Extract, Load, Transform) | Similar to ETL but transformation happens after loading. | ELT (Trích xuất, Tải, Chuyển đổi) – Biến thể của ETL, phù hợp với nền tảng xử lý hiện đại như cloud. |
Data Pipeline | A set of processes that automate data movement and transformation. | Chuỗi xử lý dữ liệu – Tập hợp các bước tự động thu thập, xử lý và truyền dữ liệu. |
Data Integration | Combining data from different sources into a unified view. | Tích hợp dữ liệu – Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đồng nhất và dễ sử dụng. |
Data Governance | Policies and procedures to ensure data quality, security, and management. | Quản trị dữ liệu – Bộ quy tắc và quy trình nhằm đảm bảo chất lượng, bảo mật và quản lý dữ liệu. |
Data Modeling | Creating a visual representation of data structures and relationships. | Mô hình dữ liệu – Thiết kế cấu trúc và mối quan hệ của dữ liệu để dễ quản lý và sử dụng. |
Metadata | Data about data; it provides context like source, format, creation date, etc. | Siêu dữ liệu – Thông tin mô tả về dữ liệu như nguồn gốc, kiểu định dạng, thời gian tạo... |
Data Quality | The degree to which data is accurate, complete, reliable, and timely. | Chất lượng dữ liệu – Mức độ chính xác, đầy đủ và đúng thời điểm của dữ liệu. |
Master Data | Core business data like customers, products, employees. | Dữ liệu chủ – Dữ liệu cốt lõi như thông tin khách hàng, sản phẩm, nhân viên... |
Big Data | Extremely large datasets that require special tools to process and analyze. | Dữ liệu lớn – Khối lượng dữ liệu khổng lồ đòi hỏi công cụ đặc biệt để xử lý và phân tích. |
Data Lakehouse | A hybrid of data lake and data warehouse. | Hồ dữ liệu kết hợp – Mô hình lai giữa hồ dữ liệu và kho dữ liệu, tận dụng điểm mạnh của cả hai. |
Data Catalog | A searchable inventory of data assets, usually with metadata. | Danh mục dữ liệu – Kho danh mục tập trung các tài sản dữ liệu cùng thông tin mô tả (metadata). |
Data Virtualization | Allows access to data without needing to move or replicate it. | Ảo hóa dữ liệu – Truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn mà không cần di chuyển hoặc sao chép. |
Data Lineage | The history and flow of data as it moves through systems. | Dòng dữ liệu – Ghi lại lịch sử và lộ trình của dữ liệu trong quá trình xử lý. |
Data Mesh | A decentralized approach to data architecture using domain-based ownership. | Kiến trúc dữ liệu phân tán (Data Mesh) – Phân quyền quản lý dữ liệu theo từng lĩnh vực nghiệp vụ. |
OLAP (Online Analytical Processing) | Tools that support complex analysis and querying. | Xử lý phân tích trực tuyến – Hỗ trợ truy vấn và phân tích dữ liệu nhiều chiều. |
OLTP (Online Transaction Processing) | Systems designed for real-time transaction processing. | Xử lý giao dịch trực tuyến – Hệ thống phục vụ các tác vụ giao dịch nhanh, liên tục. |
Data Steward | A person responsible for data quality and governance. | Quản lý dữ liệu – Người chịu trách nhiệm đảm bảo chất lượng và tuân thủ quy định dữ liệu. |
Data Fabric | An architecture that provides a unified data layer across platforms and environments. | Kiến trúc lớp dữ liệu thống nhất – Cung cấp lớp dữ liệu duy nhất kết nối nhiều môi trường khác nhau. |
Các khái niệm liên quan đến phá vỡ chuẩn dữ liệu (data disruption / data modernization) – những yếu tố quan trọng trong thời đại AI, chuyển đổi số và kiến trúc dữ liệu phi tập trung.
Term (English) | Explanation (English) | Thuật ngữ & Giải thích tiếng Việt |
---|---|---|
Data Disruption | Radical change in how data is collected, stored, and used, often driven by new technologies like AI or cloud. | Phá chuẩn dữ liệu – Thay đổi mang tính cách mạng trong cách dữ liệu được thu thập, lưu trữ và sử dụng. |
Data Democratization | Making data accessible to non-technical users across an organization. | Dân chủ hóa dữ liệu – Mở quyền truy cập dữ liệu cho tất cả mọi người, không chỉ dân kỹ thuật. |
Data Decentralization | Moving away from centralized data warehouses toward domain-owned, distributed architectures. | Phân quyền dữ liệu – Dữ liệu không còn tập trung mà được quản lý theo từng nhóm nghiệp vụ độc lập. |
Data as a Product (DaaP) | Treating datasets as products with clear ownership, quality standards, and usability. | Dữ liệu như một sản phẩm – Coi dữ liệu là tài sản có người sở hữu, tiêu chuẩn chất lượng và khả năng tái sử dụng. |
Data Mesh | Decentralized data architecture where each domain owns and serves its data as a product. | Mạng dữ liệu phân quyền – Kiến trúc mới nơi từng phòng ban tự quản lý và chia sẻ dữ liệu của mình. |
Data Modernization | Upgrading legacy data systems to newer, scalable, and cloud-native platforms. | Hiện đại hóa dữ liệu – Cải tiến hệ thống dữ liệu cũ kỹ lên công nghệ mới, linh hoạt và có thể mở rộng. |
Shadow Data | Data stored or used outside of official IT systems, often without governance. | Dữ liệu bóng tối – Dữ liệu nằm ngoài sự kiểm soát chính thức, tiềm ẩn rủi ro bảo mật và chất lượng. |
Data Chaos | A state where uncontrolled data growth leads to inconsistency and unusability. | Hỗn loạn dữ liệu – Khi dữ liệu phát triển quá nhanh nhưng không có cấu trúc hay kiểm soát phù hợp. |
Data Literacy | The ability to read, understand, and communicate data meaningfully. | Hiểu biết về dữ liệu – Kỹ năng đọc, hiểu và đặt câu hỏi đúng với dữ liệu – kỹ năng sống thời đại số. |
Reverse ETL | Moving data from warehouses back into operational tools (e.g. CRM, marketing). | ETL ngược – Đẩy dữ liệu phân tích từ kho ngược lại các hệ thống vận hành như CRM, ERP, v.v. |
🔥 Các trích dẫn về vai trò của dữ liệu trong thời đại AI
- "Data is the new oil." → Dữ liệu là dầu mỏ mới – ai sở hữu, người đó vận hành thế giới.
- "Data is not just information – it’s the raw material of intelligence." → Dữ liệu không chỉ là thông tin – nó là nguyên liệu thô để tạo ra trí tuệ.
- "Without data, you're just another person with an opinion." (W. Edwards Deming) → Không có dữ liệu, bạn chỉ là một người đang phán đoán mù quáng.
- "In a world driven by AI, ignorance of data is the new illiteracy." → Trong thế giới vận hành bởi AI, mù dữ liệu chính là mù chữ thời hiện đại.
- "Data is power – but only for those who can read, shape, and question it." → Dữ liệu là quyền lực – nhưng chỉ với ai biết đọc, phân tích và đặt câu hỏi với nó.
- "We used to mine for gold, now we mine for data." → Xưa người ta đào vàng, nay người ta khai thác dữ liệu.
- "Data doesn’t speak for itself. It speaks for those who know how to use it." → Dữ liệu không tự nói lên điều gì – nó chỉ nói thay người hiểu và biết dùng nó.
- "Data is not a tool – it’s a mindset." → Dữ liệu không chỉ là công cụ, nó là một cách tư duy mới.
- "Ignoring data today is like ignoring electricity in the 20th century." → Phớt lờ dữ liệu ngày nay cũng như chối bỏ điện trong thế kỷ 20.
- "The winners in AI are not those with the most code, but those with the most useful data." → Người chiến thắng trong thời đại AI không phải là ai viết nhiều code nhất, mà là ai sở hữu dữ liệu tốt nhất.
