Secondary Data là gì? Khám phá quy trình thu thập dữ liệu thứ cấp

Secondary Data là gì?

Secondary Data (Dữ liệu thứ cấp) là thuật ngữ chỉ nguồn dữ liệu có sẵn đã được công bố rộng rãi nên dễ dàng thu thập và không tốn quá nhiều thời gian, chi phí. Ngoài ra, dữ liệu thứ cấp được thu thập với một mục đích khác hoàn toàn có thể được sử dụng lại để phục vụ cho một quá trình nghiên cứu mới. Hiểu đơn giản thì, một dữ liệu được xem là thứ cấp với nghiên cứu này cũng có thể được xem là dữ liệu chính của nghiên cứu khác. Data Analyst là gì? Người phân tích, thống kê dữ liệu cần hiểu rõ về secondary data như thế nào?

>>>Xem thêm: Đăng ký ngay khóa học dạy BA uy tín, chất lượng hiện nay.

Ưu và nhược điểm của Secondary Data

Ưu điểm

Dễ dàng truy cập

Hầu hết các nguồn dữ liệu thứ cấp đều được truy cập dễ dàng ở hình thức trực tuyến. Đặc biệt, những người không có chuyên môn về phân tích dữ liệu cũng có thể truy cập chúng. Dữ liệu thứ cấp thường có sẵn trong các thư viện, trang web, tạp chí, sách báo,...

Không tốn kém

Thực tế, các nhà phân tích không cần phải chi quá nhiều ngân sách cho quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp, thậm chí là miễn phí. Như đã đề cập ở trên, bạn có thể tìm thấy nguồn dữ liệu thứ cấp thông qua các trang web, thư viện và sách báo hiện có.

Tiết kiệm thời gian

Thời gian dành cho việc thu thập dữ liệu thứ cấp thường rất ít và chủ yếu tập trung vào quá trình tìm kiếm nguồn dữ liệu cần thiết. Việc này giúp các nhà phân tích tối ưu thời gian cho những hoạt động quan trọng khác. Để tiết kiệm thời gian cho việc thu thập dữ liệu thứ cấp có thể sử dụng Pivot Table Excel.

Tạo thông tin chi tiết mới

Một ưu điểm đặc biệt của việc thu thập dữ liệu thứ cấp chính là giúp nhà phân tích khám phá ra những khía cạnh quan trọng của quá trình nghiên cứu. Ví dụ, khi khách hàng phàn nàn về trải nghiệm sử dụng sản phẩm, thay vì tạo hướng dẫn sử dụng cho khách hàng, các nhà phân tích có thể truy cập vào dữ liệu này để phát hiện ra vấn đề đến từ thiết kế UI/UX, từ đó đưa ra các biện pháp khắc phục phù hợp.

Xem thêm các bài viết khác về dữ liệu:

• Master Data là gì? Vai trò của Master Data với doanh nghiệp.
• Data Visualization là gì? Tại sao cần trực quan hóa dữ liệu?
• Data Democratization là gì? Dân chủ hóa dữ liệu đối với doanh nghiệp.

Nhược điểm

Chất lượng dữ liệu

Đây được xem là một trong những nhược điểm phổ biến của các dữ liệu thứ cấp, bởi dữ liệu này được thu thập qua các nguồn có sẵn chưa xác thực. Cho nên khi làm việc với dữ liệu thứ cấp, kết quả nghiên cứu có thể bị ảnh hưởng xấu. Đây là là một bài toán với chất lượng của dữ liệu, cần thành thạo cách sử dụng Solver trong Excel để giải quyết vấn đề này.

Dữ liệu không liên quan

Thông thường, các nhà phân tích phải dành rất nhiều thời gian để chọn lọc các dữ liệu mang lại giá trị cho việc nghiên cứu của mình. Do đó, trong một số trường hợp, khi thu thập dữ liệu thứ cấp, nhà phân tích có thể không tìm thấy dữ liệu mà họ cần.

Dữ liệu phóng đại

Hiện nay, ngày càng có nhiều nguồn dữ liệu tồn tại những thông tin phóng đại, điển hình như các trang blog trực tuyến, bởi những trang này thường tập trung vào việc đạt lưu lượng truy cập thay vì chia sẻ thông tin hữu ích.

Thông tin lỗi thời

Vì dữ liệu thứ cấp được lấy từ các nguồn có sẵn, cho nên rất khó tránh trường hợp một số nguồn đã lỗi thời và không có khả năng cung cấp dữ liệu mới thay thế dữ liệu cũ. Ví dụ, dân số quốc gia luôn có sự thay đổi, vì thế việc cập nhật con số này qua từng năm là điều rất cần thiết, nếu không thông tin đưa ra sẽ bị lỗi thời và không chính xác.

Bên cạnh đó bạn có thể sử dụng các loại biểu đồ thống kê đễ thu thập dữ liệu thứ cấp dễ dàng, nhanh chóng hơn.

Các nguồn thu thập dữ liệu thứ cấp

Internet

Internet là một trong những nguồn thu thập dữ liệu thứ cấp thông dụng và hoàn toàn không mất phí. Tất cả dữ liệu đều có sẵn và các nhà phân tích có thể truy cập bất cứ lúc nào. Tuy nhiên, khi lấy dữ liệu từ Internet, bạn nên chú ý những nguồn thông tin không xác thực và đáng tin cậy.

Cơ quan chính phủ - phi chính phủ

Có rất nhiều nghiên cứu được thực hiện bởi cơ quan chính phủ và phi chính phủ với đa dạng chủ đề khác nhau. Các dữ liệu và thông tin giá trị sẽ được lưu trữ tại cục điều tra dân số, văn phòng in ấn chính phủ và trung tâm phát triển kinh doanh để các cá nhân và tổ chức dễ dàng truy cập.

Thư viện

Thư viện là nơi chứa nhiều ấn phẩm, tài liệu, bản sao nghiên cứu và thông tin thống kê. Do đó, tất cả chúng ta đều có thể thu được dữ liệu và thông tin hữu ích từ đây và cho dù bạn không thực hiện nghiên cứu thì cũng có thể đọc chúng miễn phí.

Tổ chức giáo dục

Các nguồn thông tin to lớn đều xuất phát từ những tổ chức giáo dục, đặc biệt là các trường đại học, nơi đây tồn tại rất nhiều dữ liệu sơ cấp đóng vai trò quan trọng trong việc làm thông tin cho nghiên cứu thứ cấp. Bạn có thể thu thập dữ liệu bằng cách tiếp cận bộ phận phụ trách văn phòng tương ứng hoặc liên hệ với các dịch vụ sinh viên như văn phòng hồ sơ hoặc văn phòng tuyển sinh.

Thị trường thương mại

Truyền hình, báo đài, tạp chí được xem là nguồn thông tin tuyệt vời để nghiên cứu thị trường thương mại, hỗ trợ phân tích hoạt động kinh tế và đề xuất giải pháp cải tiến hiệu quả.

Quy trình thu thập dữ liệu thứ cấp cụ thể

Bước 1: Xác định chủ đề và câu hỏi nghiên cứu

Bất kể nghiên cứu nào cũng cần bắt đầu bằng việc thiết lập chủ đề và các câu hỏi liên quan. Các nhà phân tích dựa vào phương pháp Secondary Data Research chọn chủ đề, đồng thời tham khảo thêm các nghiên cứu cùng chủ đề với mình để thu thập chính xác các tài liệu cần thiết. Ngoài ra, chuẩn bị các câu hỏi xoay quanh chủ đề nghiên cứu cũng nên được quan tâm.

Ví dụ, với chủ đề xây dựng chiến lược Marketing cho Tết Nguyên Đán, những câu hỏi có thể được đặt như thông điệp của chiến lược là gì, sản phẩm nào đang bán chạy, đối tượng khách hàng mục tiêu đang hướng đến là ai,....

Bước 2: Tìm các nguồn thông tin đáng tin cậy

Để có câu trả lời chính xác cho những câu hỏi ở bước 1, bạn cần tìm kiếm và xác định các nguồn dữ liệu thứ cấp đáng tin cậy. Vậy làm sao để nhận biết đâu mới là nguồn dữ liệu đáng tin cậy? Trong trường hợp này, bạn có thể xem xét kỹ lưỡng các thông tin về tác giả, năm xuất bản,....

Bước 3: Đánh giá Secondary Data

Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, để tránh các lỗi như dữ liệu thứ cấp thiếu độ tin cậy, không phù hợp với mục tiêu,... nhà phân tích có thể trả lời các câu hỏi sau để đánh giá chính xác dữ liệu mà mình thu thập:

• Chủ đề nghiên cứu là gì?
• Mục đích nghiên cứu là gì?
• Thông tin cần thu thập là gì?
• Dữ liệu được thu thập khi nào?
• Phương pháp được sử dụng trong quá trình thu thập dữ liệu là gì?

Bước 4: Phân tích Secondary Data

Đây là bước cuối cùng và cũng quan trọng nhất trong quá trình thu thập dữ liệu thứ cấp, điều này nhằm giải quyết các vấn đề mà nghiên cứu đưa ra. Do đó, nhà phân tích cần trang bị các kỹ năng thống kê, phân tích định tính, định lượng,... Ở bước này, bạn có thể kết hợp các công cụ hỗ trợ để nghiên cứu được hoàn thiện nhanh chóng và thành công.