Tổng hợp các lỗi trong nhập liệu & hướng dẫn cách khắc phục nhanh chóng

Các lỗi trong nhập liệu là vấn đề phổ biến từ website đến Excel, bao gồm lỗi dính định dạng, font chữ sai hay công thức bị lỗi, có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu và hiệu suất công việc. Trong bài viết này, GMO Z.com RUNSYSTEM sẽ tổng hợp những lỗi thường gặp và hướng dẫn cách khắc phục nhanh, dễ áp dụng.

1. Các lỗi trong nhập liệu khi đăng lên website & cách khắc phục

Dưới đây là các lỗi trong nhập liệu lên website, nguyên nhân thường gặp và cách xử lý nhanh để văn bản, hình ảnh, video hiển thị chuẩn xác:

1.1. Lỗi dính định dạng (hay còn gọi là lỗi format)

Đây là một trong các lỗi trong nhập liệ rất thường gặp, đặc biệt với những người mới làm nhập liệu website. Nguyên nhân chủ yếu đến từ việc sao chép nội dung trực tiếp từ Word, Excel hoặc các trang web khác rồi dán thẳng vào hệ thống quản trị.

Mặc dù thao tác này nhanh, nhưng định dạng từ nguồn gốc thường không tương thích với website, dẫn đến nhiều vấn đề khi hiển thị như:

• Chữ mất font mặc định
• Kích thước chữ to nhỏ không đồng đều
• Bố cục rối, hàng lối lệch
• Dính link ẩn hoặc đoạn mã không mong muốn

Cách kiểm tra: 

• Trong giao diện soạn thảo bài viết, nhấn vào nút “HTML” để xem mã nguồn.
• Nếu đoạn văn chứa nhiều thẻ lạ, style inline phức tạp thì rất có thể nội dung đã bị dính format.
• Một đoạn mã “sạch” thường chỉ bao gồm các thẻ HTML cơ bản cần thiết.

Cách khắc phục: Nếu nội dung được soạn trong Word, hãy dán nội dung đó qua Notepad, thanh địa chỉ trình duyệt hoặc cửa sổ chat để loại bỏ toàn bộ định dạng. Sau đó mới copy lại và dán vào website.

1.2. Lỗi font chữ

Trong một số trường hợp, dù đã xóa định dạng nhưng văn bản vẫn hiển thị lỗi như:

• Chữ bị sai dấu
• Các ký tự “ă, â, ê, ô…” hiển thị không đúng

Nguyên nhân là do nguồn nội dung sử dụng bảng mã không phải Unicode.

Cách xử lý: Copy đoạn văn bản bị lỗi, sử dụng phần mềm gõ tiếng Việt (như Unikey) để chuyển mã sang Unicode, sau đó dán lại nội dung đã chuyển vào website.

1.3. Lỗi hình ảnh kích thước không đều nhau hoặc bị bóp méo, mờ nhòe

Mỗi website, mỗi chuyên mục thường có quy chuẩn kích thước hoặc tỷ lệ ảnh riêng. Nếu không cắt ảnh đúng kích thước trước khi upload, hình ảnh rất dễ bị:

• Lệch bố cục
• Không đồng đều giữa các bài
• Bị bóp méo hoặc giảm chất lượng

Ngay cả khi website có công cụ tự động resize/crop ảnh, quản trị viên vẫn nên kiểm tra lại hiển thị thực tế, vì hệ thống có thể cắt ảnh không đúng ý hoặc làm ảnh bị nhòe.

1.4. Nhập video trực tiếp vào website

Việc upload video trực tiếp lên website không được khuyến khích, vì làm website nặng hơn và ảnh hưởng tốc độ tải trang.

Giải pháp tốt hơn: Tải video lên các nền tảng như YouTube, sau đó nhúng video vào bài viết. Cách này giúp website nhẹ hơn và tối ưu hiệu suất.

Cách chèn video YouTube vào website:

• Bước 1: Nhấn Chia sẻ dưới video → chọn Nhúng
• Bước 2: Copy đường dẫn hoặc mã nhúng
• Bước 3: Tại trình soạn thảo bài viết, chọn chèn video, dán link vào mục File/URL, thiết lập chiều rộng - chiều cao và cập nhật

2. Các lỗi trong nhập liệu khi dùng Excel & cách khắc phục

Các lỗi Excel phổ biến khiến công thức hoặc dữ liệu không tính toán đúng, cùng cách nhận biết và sửa chữa hiệu quả:

2.1. Lỗi Độ rộng (###)

Khi ô trong Excel hiển thị ###, đây thường là dấu hiệu dữ liệu bị che khuất. Đoạn dẫn này sẽ giúp bạn hiểu nguyên nhân và cách điều chỉnh độ rộng cột phù hợp để dữ liệu hiển thị đầy đủ.

2.2. Lỗi Giá trị (#VALUE!)

Lỗi #VALUE! xuất hiện khi kiểu dữ liệu không hợp lệ trong công thức. Phần này sẽ hướng dẫn cách nhận biết và sửa lỗi để các phép tính chạy đúng.

2.3. Lỗi Chia cho (#DIV/0!)

Thông báo #DIV/0! xảy ra khi bạn chia cho 0 hoặc ô trống. Đây là đoạn dẫn vào các cách xử lý để công thức không bị lỗi và duy trì tính toán chính xác.

2.4. Lỗi sai tên (#NAME!)

Lỗi #NAME! thường do nhập sai tên hàm hoặc ký tự không hợp lệ. Phần dẫn này sẽ chỉ cách xác định và sửa tên hàm đúng chuẩn Excel.

2.5. Lỗi Dữ liệu (#N/A!)

Lỗi #N/A! xuất hiện khi dữ liệu tham chiếu không tồn tại hoặc hàm không trả về giá trị. Đoạn dẫn này giải thích nguyên nhân và cách khắc phục để dữ liệu đồng bộ.

2.6. Lỗi sai vùng tham chiếu (#REF!)

Khi công thức tham chiếu đến ô đã bị xóa hoặc sai vùng, Excel sẽ báo #REF!. Phần dẫn này sẽ hướng dẫn kiểm tra và chỉnh sửa vùng tham chiếu chính xác.

2.7. Lỗi dữ liệu kiểu số (#NUM!)

Lỗi #NUM! xảy ra khi công thức gặp giá trị không phù hợp hoặc vượt khả năng tính toán. Đây là đoạn dẫn giúp bạn xử lý các vấn đề về số liệu trong công thức.

2.8. Lỗi Dữ liệu rỗng (#NULL!)

#NULL! xuất hiện khi dùng toán tử hoặc mảng sai cách. Phần dẫn này sẽ hướng dẫn xác định chính xác điểm giao giữa các hàm để tránh lỗi.

3. Tỷ lệ lỗi khi nhập liệu thủ công là bao nhiêu?

Khi thực hiện thủ công, tỷ lệ các lỗi trong nhập liệu thường được chấp nhận khoảng 1%, tương đương 1 lỗi trên 100 bản ghi. Tuy nhiên, trên thực tế, con số này có thể dao động từ 0,5% đến 4% tùy loại dữ liệu, độ phức tạp và quy trình kiểm soát.

Mức chuẩn:

• Hầu hết tài liệu về quản lý chất lượng và dịch vụ nhập liệu coi 1% lỗi là mức chấp nhận được.
• Nếu vượt quá 1%, chất lượng dữ liệu bắt đầu bị ảnh hưởng và cần cải thiện quy trình hoặc tăng kiểm soát.

Khoảng dao động thực tế:

• Với dữ liệu phức tạp hoặc không có bước kiểm tra độc lập, lỗi có thể lên tới 4% (tức 4 lỗi trên 100 lần nhập).
• Các nghiên cứu tổng hợp cho thấy lỗi thường rơi vào 0,55% - 4%, tùy mức kiểm tra và loại dữ liệu

4. GMO-Z.com RUNSYSTEM: Giải pháp BPO nhập liệu để tránh lỗi & tiết kiệm chi phí

Quy trình nhập liệu thủ công thường tốn thời gian và dễ phát sinh sai sót, đặc biệt khi khối lượng dữ liệu lớn hoặc đa dạng về loại hình. GMO-Z.com RUNSYSTEM cung cấp dịch vụ BPO nhập liệu dành cho doanh nghiệp Nhật Bản, giúp giảm tải công việc thủ công, nâng cao độ chính xác và tối ưu chi phí vận hành.

Dịch vụ BPO nhập liệu bao gồm:

• Nhập liệu và xử lý dữ liệu: Từ hồ sơ giấy, form, hóa đơn, chứng từ đến dữ liệu khách hàng.
• Chuẩn hóa và gán nhãn dữ liệu: Phân loại theo chuẩn doanh nghiệp để dễ quản lý và sử dụng.
• Kiểm tra chất lượng nhiều lớp: Giảm tối đa sai sót, đảm bảo dữ liệu chính xác trước khi bàn giao.

GMO-Z.com RUNSYSTEM ứng dụng AI, OCR, RPA và các công cụ tự động hóa, giảm đáng kể thao tác nhập tay, tăng tốc độ xử lý mà vẫn đảm bảo chất lượng. Quy trình điển hình: quét → nhận dạng → kiểm tra → hiệu chỉnh → xuất dữ liệu, kèm nhiều lớp kiểm soát chất lượng.

Lợi ích cho doanh nghiệp Nhật Bản:

• Tiết kiệm chi phí và thời gian: Giảm nhu cầu nhân sự nội bộ cho các công việc nhập liệu.
• Đảm bảo độ chính xác: Kiểm tra đa lớp kết hợp tự động hóa hạn chế sai sót.
• Tối ưu quy trình vận hành: Nhân sự có thể tập trung vào các công việc chiến lược hơn.

Với giải pháp này, doanh nghiệp Nhật có thể yên tâm về tốc độ, chất lượng và chi phí trong mọi dự án nhập liệu, từ dữ liệu cơ bản đến dữ liệu lớn, phức tạp và đa dạng.

5. Giải đáp các câu hỏi thường gặp

Xu hướng sử dụng OCR thay cho nhập liệu?

OCR đang dần thay thế nhập liệu thủ công nhờ xử lý nhanh, độ chính xác cao (gần 99% khi kết hợp AI) và dễ mở rộng. Thị trường OCR toàn cầu tăng trưởng mạnh, được thúc đẩy bởi nhu cầu số hóa trong tài chính, y tế, logistics. Tại Việt Nam, đặc biệt ở TP.HCM, ngân hàng và doanh nghiệp lớn ứng dụng OCR rộng rãi để rút ngắn thời gian xử lý, giảm lỗi và tiết kiệm chi phí. OCR đang trở thành nền tảng cốt lõi cho tự động hóa dữ liệu trong quá trình chuyển đổi số.

Nguyên nhân do đâu dẫn đến sai sót khi nhập liệu?

Sai sót thường xuất phát từ các yếu tố sau:

• Nhập liệu thủ công quá nhiều: Khối lượng lớn khiến nhân viên mệt mỏi, dễ nhấn sai phím hoặc bỏ sót dữ liệu.
• Dữ liệu phức tạp hoặc không chuẩn hóa: Các bảng tính, form, định dạng văn bản không đồng nhất gây nhầm lẫn.
• Thiếu quy trình kiểm tra chất lượng: Không có bước soát xét hoặc kiểm tra kép (double entry) dễ làm phát sinh lỗi.
• Áp lực tiến độ hoặc hướng dẫn không rõ ràng: Nhân viên nhập gấp hoặc chưa nắm rõ quy trình sẽ dẫn đến nhập sai.

Làm sao để nhận biết sai sót khi nhập liệu?

Những phương pháp dưới đây sẽ giúp phát hiện lỗi nhập liệu nhanh chóng và chính xác.

• Đối chiếu dữ liệu: So sánh kết quả nhập với nguồn gốc dữ liệu.
• Sử dụng công cụ kiểm tra tự động: Excel, phần mềm quản lý dữ liệu hoặc hệ thống nhập liệu có tính năng validate sẽ phát hiện các lỗi như sai số, thiếu trường dữ liệu, định dạng không đúng.
• Kiểm tra bằng thủ công: Nhìn lại các ô, file hoặc báo cáo tổng hợp để rà soát các trường bất thường.
• Báo cáo và thống kê tỷ lệ lỗi: Theo dõi tần suất lỗi theo nhân viên, loại dữ liệu hoặc thời điểm để phát hiện vấn đề.

Hậu quả của việc nhập sai số liệu là gì?

Nhập sai dữ liệu có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh, tăng chi phí vận hành và rủi ro pháp lý, đồng thời làm giảm uy tín doanh nghiệp, cụ thể:

• Ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh: Số liệu sai dẫn đến dự báo, phân tích và ra quyết định không chính xác.
• Tăng chi phí vận hành: Phải rà soát, chỉnh sửa hoặc làm lại dữ liệu, mất thời gian và nhân lực.
• Mất uy tín và niềm tin: Sai số liệu trong báo cáo tài chính, khách hàng hay đối tác có thể làm giảm uy tín doanh nghiệp.
• Rủi ro pháp lý: Trong các ngành yêu cầu tuân thủ chuẩn mực (tài chính, y tế, bảo hiểm…), nhập sai dữ liệu có thể dẫn đến vi phạm quy định.

Nắm vững cách xử lý các lỗi trong nhập liệu giúp bạn tránh sai sót, tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng dữ liệu. Để tối ưu quy trình nhập liệu doanh nghiệp, giảm rủi ro và tăng hiệu quả vận hành, Quý Doanh nghiệp có thể tham khảo dịch vụ BPO nhập liệu của GMO-Z.com RUNSYSTEM và liên hệ để được tư vấn giải pháp phù hợp.