Dữ liệu phức tạp là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp thông tin chứa dữ liệu mơ hồ hoặc khó diễn giải. Các tập dữ liệu phức tạp thường chứa thông tin khó giải mã do cấu trúc hoặc hình thức của nó. Những loại tập dữ liệu này yêu cầu các thuật toán và kỹ thuật phân tích tiên tiến để giải quyết và diễn giải thông tin một cách hiệu quả.
Các tập dữ liệu phức tạp bao gồm các phần tử dữ liệu phức tạp hoặc phức tạp. Họ thường yêu cầu sử dụng nhiều phương pháp để hiểu đầy đủ thông tin. Ví dụ về tập dữ liệu phức tạp bao gồm các bảng lớn với nhiều biến khác nhau, tài liệu văn bản phi cấu trúc và dữ liệu từ nhiều nguồn.
Sự phát triển của các phương pháp phân tích để diễn giải tốt hơn các dữ liệu phức tạp đã được sử dụng trong gần một thế kỷ. Tuy nhiên, chỉ trong những năm gần đây, khả năng phân tích hiệu quả những tập dữ liệu lớn này mới trở nên phổ biến hơn nhiều. Sự ra đời của nền tảng dữ liệu lớn, các thuật toán phức tạp và các phương pháp thu thập dữ liệu mới đã giúp giải thích dữ liệu phức tạp một cách chính xác và hiệu quả.
Việc phân tích các tập dữ liệu phức tạp có thể đặt ra nhiều thách thức cho các tổ chức. Chúng bao gồm hiểu cấu trúc của dữ liệu, quản lý lượng lớn dữ liệu và kết hợp hiệu quả nhiều bộ dữ liệu. Tuy nhiên, với các công cụ, phương pháp và sự hiểu biết phù hợp, các tổ chức có thể giải mã thông tin một cách hiệu quả và hiệu quả để thu được những hiểu biết có giá trị.
Phân tích dữ liệu phức tạp có thể cung cấp cho tổ chức những hiểu biết có giá trị. Nó có thể giúp đưa ra quyết định tốt hơn, tạo điều kiện quản lý hiệu quả các nguồn lực và có khả năng khám phá các giải pháp mới để giải quyết vấn đề. Do đó, các tổ chức phải có khả năng thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu phức tạp để duy trì tính cạnh tranh trong thế giới định hướng dữ liệu ngày nay.
