Trí Tuệ Nhân Tạo Có Thể Chuyển Đổi Tích Hợp Dữ Liệu Như Thế Nào?

Liu

tri-tue-nhan-tao-co-chuyen-doi-tich-hop-nhu-the-nao

Thế giới tích hợp dữ liệu là một thế giới đã thay đổi trong nhiều năm. Đặc biệt là do ngày càng có nhiều nhân viên trên toàn thế giới làm việc từ xa, các doanh nghiệp hiện cần quyền truy cập theo thời gian thực vào dữ liệu của họ hơn bao giờ hết. Với trí tuệ nhân tạo (AI), các tổ chức có thể phân tích các tập hợp thông tin lớn hiệu quả hơn và chia sẻ các phân tích của họ trong toàn bộ hoạt động kinh doanh của họ.

Trí tuệ nhân tạo và máy học (ML) hiện đang giúp các doanh nghiệp tạo nền tảng tích hợp dữ liệu trở nên khả thi hơn, giúp giảm thời gian cần thiết để đưa ra các quyết định tổ chức dựa trên dữ liệu. Với các nền tảng này, các doanh nghiệp cũng có thể thực hiện tốt hơn việc bảo mật dữ liệu nhạy cảm của người dùng khỏi các vi phạm do các tác nhân xấu gây ra. AI và ML cũng giúp các công ty dễ dàng tuân thủ hơn các quy định quan trọng về quyền riêng tư và sử dụng dữ liệu như GDPR và HIPAA.

Để tối đa hóa tiềm năng của AI và ML trong việc phân tích nhiều dữ liệu cùng một lúc, các doanh nghiệp phải tận dụng khả năng thông minh dữ liệu của mình để tạo và mở rộng nền tảng tích hợp dữ liệu của họ. Chúng ta hãy xem điều gì tạo ra nền tảng cho trí thông minh dữ liệu trên toàn doanh nghiệp và cách AI và ML có thể biến đổi tích hợp dữ liệu vĩnh viễn.

AI nâng cao chất lượng thông tin

Trí tuệ nhân tạo đã được chứng minh là có thể đẩy nhanh quá trình mà một doanh nghiệp thực hiện chuỗi hành động cụ thể của một trường hợp sử dụng để tạo ra giá trị cho các tác nhân kinh doanh. Tuy nhiên, việc tự động hóa các quy trình này chỉ là một trong nhiều lợi ích mà AI mang lại khi sử dụng trí thông minh dữ liệu để mang lại kết quả nhất quán, đáng tin cậy. AI cũng có thể được sử dụng để cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu và giải quyết các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo cho phép các tổ chức làm cho tính nhất quán của dữ liệu trở nên đáng tin cậy hơn nhằm mục đích cuối cùng là nâng cao khả năng quản lý dữ liệu trên toàn doanh nghiệp của họ. Với AI cũng như ML, các tổ chức có thể chủ động ứng phó với các vấn đề liên quan đến chất lượng dữ liệu của họ thay vì phản ứng theo cách đặc biệt, không có cấu trúc. Chẳng hạn, một tổ chức có thể liên tục ghi một lượng lớn dữ liệu vào thiết bị của người dùng và sử dụng AI để dự đoán tốt hơn khi nào người dùng sẽ tắt thiết bị của họ và khiến họ dễ bị tấn công bởi những kẻ xấu.

Chỉ có vậy, nhưng AI cho phép các doanh nghiệp cũng giám sát các thiết bị của người dùng - ngay cả những thiết bị ngoại tuyến - để báo hiệu cho họ khi ngừng gửi dữ liệu đến các thiết bị đó. Hệ thống AI của doanh nghiệp có thể giám sát càng nhiều thiết bị thì hệ thống đó càng có thể dự đoán tốt hơn các kiểu người dùng về cách sử dụng thiết bị để dự đoán khi nào người dùng sẽ ngoại tuyến, biết khi nào ngừng truyền dữ liệu và do đó giảm chi phí sửa chữa tổng thể. Chiến lược giám sát này cũng cung cấp cho các doanh nghiệp các biện pháp bảo vệ mà họ cần để phát hiện những bất thường trong việc sử dụng thiết bị, xem xét các quy định về quyền riêng tư dữ liệu ngăn cản họ kiểm soát cách người dùng tương tác với thiết bị của họ.

Lập bản đồ và xử lý dữ liệu nhanh hơn

Một phần quan trọng của quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu theo thời gian thực là ánh xạ dữ liệu khách hàng. Với AI, giờ đây các doanh nghiệp có thể ánh xạ dữ liệu đó nhanh hơn bao giờ hết. Lập bản đồ dữ liệu khách hàng nhanh hơn sẽ đẩy nhanh tốc độ mà các tổ chức có thể chuyển đổi dữ liệu của họ và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu tương ứng.

Các công cụ như hệ thống ánh xạ AI cho phép người dùng phác thảo các ánh xạ phức tạp của dữ liệu khách hàng dựa trên thuật toán ML. Các công cụ hỗ trợ AI này cho phép các nhà lãnh đạo doanh nghiệp chỉ đạo các quy trình chính xác hơn mà họ có thể lập bản đồ dữ liệu khách hàng, ngay cả những người dùng không có kỹ thuật cũng có thể sử dụng các công cụ sáng tạo này để lập bản đồ dữ liệu khách hàng trong khi các đồng nghiệp công nghệ thông tin của họ có thể theo đuổi các nhiệm vụ kỹ thuật khác.

AI cũng có thể đẩy nhanh tốc độ xử lý các tập dữ liệu lớn của các doanh nghiệp. Các thuật toán ML giúp phân tích dữ liệu nhanh hơn, ngay cả khi phân tích đó chiếm dữ liệu lớn trên quy mô toàn doanh nghiệp. Quá trình xử lý dữ liệu lớn cải tiến này được áp dụng phổ biến nhất cho các giải pháp cũ, nhưng nó cũng có thể được sử dụng để phân tích cú pháp thông qua các giải pháp kinh doanh hiện đại hơn như nhắn tin kinh doanh được cải thiện, xử lý dữ liệu lớn hỗ trợ AI thậm chí có thể được sử dụng để tạo mô hình dữ liệu với sự trợ giúp của thuật toán ML khi áp dụng cho cấu trúc dữ liệu lớn bên trong của một tổ chức.

Các kỹ thuật AI & ML giải quyết các vấn đề về tích hợp dữ liệu truyền thống

Cách đây không lâu, hầu hết các doanh nghiệp đều xử lý bộ dữ liệu lớn của họ theo cách thủ công. Các nguồn tập hợp dữ liệu lớn hiện đại thường đến từ Internet vạn vật (IoT) và truyền trực tuyến. Nói một cách đơn giản, khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn như thế này không thể được xử lý bằng các quy trình tích hợp dữ liệu thông thường. Rất may, AI dựa trên các kỹ thuật ML có thể cải thiện luồng tích hợp dữ liệu khi được áp dụng cho các nguồn như IoT và phát trực tuyến.

Có một số lợi ích khác mà AI và ML mang lại để giải quyết các vấn đề thường gặp khi tích hợp dữ liệu kinh doanh. Đầu tiên, AI và ML giúp giảm mức độ phức tạp của việc sử dụng đồng thời giúp các chuyên gia không chuyên về kỹ thuật xử lý các tác vụ tích hợp dữ liệu dễ dàng hơn mà không cần nhờ đến sự trợ giúp của người khác. Kịch bản này dẫn đến chi phí sở hữu thấp hơn mà việc tích hợp dữ liệu có thể áp đặt lên những người dùng được giao trách nhiệm tích hợp dữ liệu.

Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật học máy cấp quyền truy cập vào các mẫu DI tương đối dễ sử dụng để xử lý dữ liệu có thể định cấu hình. Với sự trợ giúp của AI, các mẫu tích hợp dữ liệu này trở nên phù hợp để cung cấp quy trình từng bước, trực quan mà các chuyên gia phi kỹ thuật có thể tuân theo để thực hiện các trách nhiệm tích hợp dữ liệu.

Phần kết luận

Trong tương lai, điều đáng chú ý là trí tuệ nhân tạo và các kỹ thuật học máy chắc chắn sẽ làm tăng nhu cầu vốn đã cao đối với các chuyên gia kỹ thuật dữ liệu. Các doanh nghiệp nên chuẩn bị cho vai trò kỹ thuật dữ liệu trong tương lai của mình để yêu cầu các chuyên gia hiểu cách đào tạo các mô hình máy học nhằm xác định các điểm bất thường liên quan đến chất lượng dữ liệu trong thiết bị của khách hàng và việc sử dụng dữ liệu.

Điều này có nghĩa là vai trò kỹ thuật dữ liệu sẵn sàng trở thành vị trí giám sát máy móc, kỹ sư dữ liệu sẽ chịu trách nhiệm đào tạo máy móc và đảm bảo rằng chúng liên kết và phân loại chính xác các tài sản thuộc cấu trúc dữ liệu lớn. Rất may, AI có thể giảm thời gian dành cho các tác vụ tích hợp dữ liệu thủ công để các kỹ sư dữ liệu có thể giám sát tốt hơn các tác vụ phân loại dữ liệu của họ trong bối cảnh máy đào tạo.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.