Dữ liệu hóa & AI: Chi tiết quan trọng và hiểu biết sâu sắc

Thời đại kỹ thuật số đã biến dữ liệu thành một loại tài sản mới có thể tạo nên hoặc phá vỡ các tập đoàn, và quá trình quản lý dữ liệu này được gọi là dữ liệu hóa.

Dữ liệu hóa đã mang lại hàng tỷ đô la cho nhiều tổ chức và những người sáng lập của họ, đồng thời cũng phá hủy những tổ chức từ chối dữ liệu hóa.

Kết hợp với trí tuệ nhân tạo, dữ liệu hóa cung cấp một công cụ độc đáo để chuyển đổi các ngành công nghiệp, định hình lại tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng, đồng thời tăng lợi nhuận ở những nơi trước đây dường như không tồn tại.

Blog này khám phá sự tương tác giữa dữ liệu hóa và AI, làm sáng tỏ những cơ hội và đổi mới kinh doanh khác nhau mà chúng có thể tạo ra.

Dữ liệu hóa là gì?

Dữ liệu hóa là quá trình thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt. Dữ liệu hóa có thể giúp chuyển đổi bất kỳ doanh nghiệp nào bằng cách chia nhỏ các bộ phận khác nhau của hoạt động thành thông tin có thể định lượng được, sau đó có thể theo dõi, giám sát và phân tích. Quá trình này tự nhiên dẫn đến cải tiến trong sản phẩm và dịch vụ.

Triết lý dữ liệu hóa dựa trên sự hiểu biết về thông tin như một tài sản – bởi vì một công ty có thể dễ dàng đạt được lợi thế kinh tế bằng cách sử dụng thông tin có sẵn cho mình. Do đó, nhiều Miễn phí và freemium các dịch vụ tồn tại ngày nay là nhờ vào lợi ích kinh tế của dữ liệu hóa.

Lợi ích của việc dữ liệu hóa

Có nhiều lợi ích khi dữ liệu hóa doanh nghiệp bằng AI, điều này sẽ dẫn đến cải thiện hiệu quả, năng suất và lợi nhuận cho công ty. Sau đây là một số lợi ích đó.

1. Thấu hiểu khách hàng:Phân tích sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết sâu sắc về khách hàng, hành vi, mong muốn và sở thích của họ. Vì vậy, dữ liệu hóa là điều bắt buộc đối với bất kỳ doanh nghiệp nào lấy khách hàng làm trọng tâm.
2. Nghiên cứu xu hướng: Phân tích dữ liệu từ doanh nghiệp của bạn sẽ cho bạn biết mọi thứ đang đi về đâu. Bạn có thể khám phá xu hướng, nghiên cứu các xu hướng đó và khám phá những hiểu biết có thể giúp doanh nghiệp của bạn tham gia vào xu hướng một cách có lợi nhuận.
3. Insights:Việc phân tích dữ liệu theo thời gian có thể cung cấp cho bạn những thông tin có giá trị mà bạn chưa từng mong đợi và có thể thay đổi doanh nghiệp cũng như vận mệnh của bạn.
4. Tăng hiệu quả: Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu thường giúp doanh nghiệp trở nên hiệu quả hơn khi chuyển sang các quy trình hiệu quả hơn hoặc giảm thiểu các quy trình lãng phí. Điều này cũng có thể bao gồm tự động hóa.
5. Giảm chi phí:Những hiểu biết sâu sắc và mô hình từ dữ liệu hóa có thể giúp bạn cắt giảm chi phí hoạt động, đây là một lợi thế.
6. Tập trung với 80/20:Dữ liệu hóa có thể phơi bày mọi hệ thống không đồng đều và việc sử dụng tài nguyên trong một công ty, giúp tổ chức định hướng lại trọng tâm và tăng năng suất.
7. Đoán trước Analytics: Dữ liệu hóa AI có thể sử dụng dữ liệu lịch sử của công ty để dự đoán xu hướng tương lai và thông tin chi tiết như vậy sẽ giúp tập trung tốt hơn vào ngành và đầu tư để có lợi nhuận tốt hơn.

Vai trò của AI trong dữ liệu hóa

Trong khi phân tích dữ liệu theo truyền thống là công việc thủ công do các nhà phân tích thực hiện, sự ra đời của trí tuệ nhân tạo giúp công việc này trở nên dễ dàng hơn và cho phép các công ty khởi nghiệp nhỏ hơn có được mức độ thông tin kinh doanh cao hơn vốn chỉ dành riêng cho những công ty đặc quyền.

Sau đây là những vai trò/lợi ích chính của AI đối với dữ liệu hóa.

• Nhanh chóng trích xuất thông tin tình báo:Từ các mô hình đến xu hướng và mọi loại thông tin chi tiết, AI có thể nhanh chóng trích xuất chúng từ các tập dữ liệu lớn – nhanh hơn nhiều so với bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào.
• Cải thiện việc ra quyết định:Việc có một nguồn thông tin kinh doanh nhanh chóng và đáng tin cậy sẽ giúp bất kỳ nhóm hoặc doanh nghiệp nào thực hiện đúng các bước một cách nhanh chóng và quyết đoán.
• Nâng cao hiệu quả:AI cho phép mọi tổ chức khai thác nhiều dữ liệu hơn với chi phí rẻ hơn, do đó tăng hiệu quả hoạt động bằng cách giảm công sức, thời gian và năng lượng của con người.
• Tự động hóa nhiệm vụ: Vẻ đẹp của việc tích hợp AI vào quy trình dữ liệu hóa của công ty là việc tự động hóa hoàn toàn trở nên dễ dàng hơn vì hầu hết công việc đã được thực hiện. Sau đó, bạn chỉ cần một vài quy tắc để xác định các điều kiện sẽ kích hoạt các quy trình tự động và thế là xong.

Các nguồn dữ liệu phổ biến

Dữ liệu cho mục đích dữ liệu hóa của bạn có thể đến từ bất kỳ nguồn nào, miễn là đáng tin cậy. Nguồn lý tưởng của bạn sẽ phụ thuộc vào loại hình doanh nghiệp của bạn và mục tiêu bạn muốn đạt được. Sau đây là một số nguồn phổ biến.

• Thiết bị & Cảm biến IoT:Điều này có thể bao gồm các thiết bị Internet vạn vật được kết nối trực tiếp với web hoặc các cảm biến thông thường mà công ty có thể thu thập thông tin theo những cách khác.
• Mạng xã hội:Các công ty lấy khách hàng làm trọng tâm có thể thu thập được nhiều thông tin chi tiết bằng cách thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt từ các tương tác trên mạng xã hội.
• Thương mại điện tử:Tất cả các nền tảng thương mại điện tử đều là mỏ vàng về hành vi cho các công ty muốn khai thác dữ liệu.
• ứng dụng di động:Các ứng dụng di động miễn phí và trả phí có thể thu thập rất nhiều thông tin về người dùng mà các nhà phát triển có thể sử dụng theo nhiều cách sáng tạo.
• Web Analytics:Ngay cả những trang web có vẻ bình thường cũng có thể tạo ra nhiều dữ liệu có ý nghĩa khi được theo dõi đúng cách bằng các công cụ như Google Analytics.
• Thiết bị Y khoa:Hồ sơ y tế, thiết bị điện tử và mọi thứ khác thu thập dữ liệu y tế đều có thể là nguồn dữ liệu tốt.
• Giao dịch tài chính:Các công ty cung cấp cơ sở hạ tầng tài chính thường khai thác kho dữ liệu tài chính khổng lồ của mình để tìm kiếm nhiều thông tin về khách hàng, gian lận và tối ưu hóa.
• Kho bãi & Chuỗi cung ứng:Bằng cách theo dõi từng cấp độ của chuỗi cung ứng và kho hàng, các công ty có thể tạo ra đủ dữ liệu để hợp lý hóa hoạt động của mình một cách hiệu quả.
• Cơ sở dữ liệu công cộng và riêng tư:Từ các tệp phẳng đến MySQL, MariaDB và cơ sở dữ liệu chuyên dụng trong nhiều triển khai cục bộ và đám mây, mọi nguồn thông tin có tổ chức đều là nguồn dữ liệu tốt.
• Hồ sơ chính phủ: Tự giải thích.
• Hệ thống giám sát:AI có thể khai thác cả dữ liệu hình ảnh và video.

Các lĩnh vực ứng dụng của dữ liệu hóa và AI

Về mặt lý thuyết, dữ liệu có thể được tận dụng để cải thiện dịch vụ của bất kỳ tổ chức nào trên bất kỳ thị trường nào. Tuy nhiên, sau đây là những ngành mà dữ liệu hóa và AI đã được áp dụng thành công.

• Sản xuất Chế tạo
• Tài chính Ngân hàng
• phù hợp túi tiền
• Robotics
• Nông nghiệp
• Hệ thống học tập cá nhân hóa
• Đề xuất sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa
• Các hệ thống chia sẻ chuyến đi như Uber và Lyft
• Điều hướng bằng GPS và các công nghệ liên quan
• Bán lẻ và bán hàng
• Hệ thống bảo hiểm
• Nguồn nhân lực và việc làm phù hợp
• Xe tự hành
• Bảo trì dự đoán máy móc
• Phát hiện gian lận
• Công cụ tìm kiếm và xếp hạng

Những cân nhắc và thách thức

Có những thách thức và vấn đề cần xem xét với các dự án dữ liệu hóa và trí tuệ nhân tạo. Sau đây là một số thách thức và vấn đề chính.

1. phức tạp:Việc quản lý dữ liệu và sử dụng AI để phân tích dữ liệu có thể là một công việc phức tạp, thường đòi hỏi nhân sự được đào tạo hoặc có kinh nghiệm.
2. Xu hướng thuật toán: Các mô hình AI có thể bị định kiến ​​khi chúng được đào tạo bằng dữ liệu một chiều. Ví dụ, đào tạo một mô hình robot chỉ với khuôn mặt người da trắng. Tất nhiên, nó sẽ gặp vấn đề với khuôn mặt người châu Á và châu Phi.
3. Tài nguyên máy tính:Việc dữ liệu hóa bằng AI có thể đòi hỏi nhiều tài nguyên điện toán nếu bạn đang chạy các hoạt động lớn.
4. Chất lượng dữ liệu: Đầu vào rác, đầu ra rác luôn đúng. Bất kể mô hình AI tốt đến đâu, đầu vào bạn đưa vào sẽ quyết định kết quả bạn nhận được.
5. Những thách thức về bảo mật: Các mô hình AI có thể dễ bị tấn công. Thêm vào đó, cũng cần cân nhắc đến quyền riêng tư dữ liệu và các rủi ro liên quan.
6. Tuân thủ quy định phát luật:Nếu bạn định khai thác thông tin từ người dùng, thì tốt nhất bạn nên biết về luật và quy định bảo vệ dữ liệu tại các khu vực pháp lý có liên quan.
7. Hậu quả không lường: Các mô hình AI có thể khởi tạo các hành động sau này có thể gây ra hậu quả không mong muốn hoặc chỉ trở nên rõ ràng khi đã quá muộn. Ai phải chịu trách nhiệm?
8. Dịch chuyển công việc: Tự động hóa dữ liệu hóa bằng trí tuệ nhân tạo tất nhiên dẫn đến sự gián đoạn lực lượng lao động. Mặc dù kết quả của dữ liệu hóa cũng có thể làm tăng nhu cầu về lao động có tay nghề mới.

Làm thế nào để dữ liệu hóa tổ chức của bạn

Dữ liệu hóa tổ chức của bạn là một quá trình liên tục chỉ cần bạn thực hiện các bước theo đúng hướng. Nhưng như nhiều công ty đã chứng minh, không có quy tắc nghiêm ngặt nào đối với dữ liệu hóa. Sau đây là một số bước bạn cần thực hiện.

• Đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, bao gồm phần cứng, phần mềm, cảm biến và thiết bị IoT.
• Thu thập và lưu trữ dữ liệu từ càng nhiều nguồn càng tốt.
• Xây dựng văn hóa lấy dữ liệu làm trọng tâm trong doanh nghiệp của bạn bằng cách xác định cách bạn sẽ sử dụng thông tin cho công việc.
• Áp dụng các chính sách để đảm bảo chất lượng dữ liệu bạn thu thập.
• Tích hợp dữ liệu từ càng nhiều hệ thống và phòng ban càng tốt bằng cách tập trung kho dữ liệu của bạn.
• Thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà khoa học dữ liệu và các bộ phận còn lại của tổ chức.
• Bắt đầu với một dự án nhỏ dễ dàng, sau đó mở rộng dữ liệu khi bạn có nhiều kinh nghiệm hơn.

Cách tiến hành phân tích dữ liệu AI

Sau khi tổ chức của bạn được số hóa, bạn có thể tiến hành phân tích AI dữ liệu của công ty theo các bước sau.

1. Xác định mục tiêu: Trước tiên, bạn cần biết loại thông tin chi tiết, kết quả hoặc mô hình nào bạn hy vọng nhận được từ quy trình. Những thông tin này cũng cần phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn.
2. Chọn phương pháp tiếp cận AI: Bạn cũng sẽ cần phải chọn đúng chuyên ngành AI có thể giúp bạn đạt được mục tiêu của mình. Ví dụ, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán học máy hoặc mô hình học sâu.
3. Thu thập & Làm sạch dữ liệu: Tại đây, bạn cần sắp xếp tất cả dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xử lý trước để sẵn sàng sử dụng.
4. Đào tạo một mô hình tùy chỉnh hoặc sử dụng một mô hình được xây dựng sẵn: Một số công cụ phân tích AI đi kèm với các mô hình được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng ngay. Nếu không, trước tiên bạn sẽ phải đào tạo một mô hình hoặc tinh chỉnh một mô hình đã được đào tạo bằng cách sử dụng hầu hết dữ liệu bạn đã thu thập được.
5. Xác thực & tinh chỉnh mô hình:Sau khi đào tạo, bạn cần đánh giá chất lượng trích xuất thông tin chi tiết, xác định các mẫu và dự đoán của mô hình để xem liệu nó có phù hợp với bạn hay cần đào tạo thêm hay không.
6. Phân tích & Hình dung: Nếu mọi việc diễn ra tốt đẹp, thì bây giờ bạn có thể thực hiện phân tích và công bố kết quả với hình ảnh trực quan tốt để giúp lập biểu đồ cho quá trình kinh doanh của bạn. Những người muốn tự động hóa quy trình có thể tiến xa hơn từ đây.

Danh sách các công cụ phân tích dữ liệu AI hàng đầu

• Cảnh vật trên sân khấu
• Công cụ khai thác nhanh
• KIẾM
• Kim tự tháp
• H2O.ai
• KhỉHọc
• Google Cloud AutoML
• google colab
• dữ liệuRobot
• Microsoft Power BI
• akio
• Polymer

Các công ty sử dụng dữ liệu hóa và AI

Nhiều công ty trên khắp thế giới đã sử dụng dữ liệu hóa và trí tuệ nhân tạo để giành lợi thế so với đối thủ cạnh tranh hoặc cho các mục đích khác. Sau đây là danh sách ngắn về một số công ty lớn này và cách họ áp dụng các công nghệ.

1. Google:Google áp dụng rộng rãi dữ liệu hóa và thuật toán AI cho nhiều tác vụ, bao gồm xếp hạng công cụ tìm kiếm, nhận dạng hình ảnh, nhắm mục tiêu quảng cáo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
2. đàn bà gan dạ:Gã khổng lồ bán lẻ này sử dụng chúng để đề xuất sản phẩm và tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cùng nhiều mục đích khác.
3. Facebook:Từ nguồn cấp dữ liệu được cá nhân hóa đến nhắm mục tiêu quảng cáo và nhận dạng hình ảnh, Facebook không đứng ngoài cuộc trong quá trình dữ liệu hóa bằng AI.
4. Netflix: Dữ liệu về sở thích và hành vi của người dùng được khai thác để tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa cho phim và chương trình truyền hình. Ngoài ra, công ty cũng sử dụng chúng để dự đoán nhu cầu cho các sản phẩm nội dung gốc của mình.
5. Uber: Đề xuất tuyến đường dựa vào AI và dữ liệu để hoạt động tốt. Cũng như để tối ưu hóa giá cả.
6. Tesla:Xe tự lái của Tesla dựa vào dữ liệu trực tiếp từ môi trường xung quanh xe để đưa ra quyết định lái xe và di chuyển trên đường phố.
7. Airbnb:Từ kết quả tìm kiếm đến các đề xuất được cá nhân hóa và phát hiện gian lận, Airbnb đều sử dụng dữ liệu hóa với các chiến lược AI.

Câu Hỏi Thường Gặp

Sau đây là một số câu hỏi thường gặp về dữ liệu hóa doanh nghiệp bằng trí tuệ nhân tạo.

H: Dữ liệu hóa và AI hoạt động cùng nhau như thế nào?

A: Dữ liệu hóa là quá trình cung cấp khối lượng lớn dữ liệu để công ty khai thác thông tin chi tiết, trong khi AI tìm ra các mô hình và xu hướng từ dữ liệu.

H: Một số ứng dụng của dữ liệu hóa và AI là gì?

A: Ứng dụng của chúng bao gồm công cụ tìm kiếm, chuỗi cung ứng, đề xuất được cá nhân hóa, tự động hóa tác vụ, sản xuất và nhiều ứng dụng khác nữa.

H: Liệu dữ liệu hóa và AI có thay thế công việc của con người không?

A: Có và không. Có, vì nó làm giảm nhu cầu về nhiều công việc thủ công của con người, dẫn đến ít vị trí liên quan đến dữ liệu hơn. Và không, vì nó cũng tạo ra nhiều cơ hội việc làm hơn trong các công ty.

H: Dữ liệu hóa có phải là mối đe dọa đến quyền riêng tư của cá nhân không?

A: Điều này phụ thuộc vào công ty thu thập dữ liệu và mục đích sử dụng dữ liệu. Nhiều khu vực pháp lý có luật bảo mật dữ liệu để bảo vệ người dùng.

Kết luận

Tóm lại, bạn đã thấy sự kết hợp giữa dữ liệu hóa và thuật toán trí tuệ nhân tạo đang góp phần làm thay đổi các ngành công nghiệp trực tuyến và trên toàn thế giới, từ thanh toán kỹ thuật số đến công cụ tìm kiếm, sản xuất, bảo trì dự đoán và xe tự lái.

Chắc chắn xu hướng này sẽ không biến mất trong thời gian tới. Vì vậy, công ty của bạn nên thực hiện ngay hoặc tốt nhất là bắt đầu ngay bây giờ.