Mở khóa sức mạnh tổng hợp của AI và Dữ liệu lớn để đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh hơn, vượt qua các thách thức phân tích và đẩy nhanh hành trình chuyển đổi số của bạn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo là một bộ công nghệ cho phép máy móc học hỏi, suy luận và hành động tự động. Các lĩnh vực chính bao gồm:

• Học máy (ML): Các thuật toán được cải thiện theo kinh nghiệm
• Học sâu: Mạng nơ-ron với nhiều lớp xử lý
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người
• Thị giác máy tính và Robot: Giải thích dữ liệu trực quan và tự động hóa các tác vụ vật lý

AI hỗ trợ mọi thứ từ chatbot đến phát hiện gian lận theo thời gian thực, biến nó thành nền tảng của công nghệ hiện đại Thông tin chi tiết về công nghệ sáng kiến.

Dữ liệu lớn là gì?

Dữ liệu lớn Mô tả khối lượng dữ liệu khổng lồ, có cấu trúc, phi cấu trúc và bán cấu trúc, tăng trưởng nhanh chóng về kích thước và độ phức tạp. Nó được đặc trưng bởi "4 Vs":

1. Âm lượng: Từ Terabyte đến Exabyte dữ liệu.
2. Vận tốc: Luồng dữ liệu thời gian thực cần xử lý ngay lập tức.
3. Đa dạng: Nhiều nguồn khác nhau (nhật ký, tài liệu, thiết bị IoT).
4. Sự thật: Đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu.

BI tools truyền thống thường không đáp ứng được những yêu cầu này, đòi hỏi phải có phân tích hỗ trợ bởi AI để có được thông tin chi tiết có ý nghĩa.

AI và Dữ liệu lớn hoạt động cùng nhau như thế nào

1. Dữ liệu lớn là nhiên liệu cho các mô hình AI

Các mô hình AI cần bộ dữ liệu lớn, chất lượng cao để đào tạo. Nền tảng Dữ liệu lớn cung cấp nguyên liệu thô cho phép:

• Độ chính xác của mô hình được cải thiện thông qua các ví dụ đào tạo đa dạng
• Đào tạo lại liên tục với các luồng dữ liệu cập nhật

2. AI là động cơ cho phân tích dữ liệu lớn

AI tăng cường mọi giai đoạn xử lý dữ liệu:

• Phát hiện bất thường tự động để tìm ra những điểm ngoại lệ quan trọng chỉ trong vài giây.
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng không am hiểu kỹ thuật có thể đặt câu hỏi bằng tiếng Anh đơn giản.
• Thông tin chi tiết theo thời gian thực thông qua bảng điều khiển và cảnh báo do AI điều khiển

Các trường hợp sử dụng thực tế

• Quảng cáo & Tiếp thị

Phân tích hỗ trợ bởi AI phân tích dữ liệu về lượt nhấp chuột và tương tác để tối ưu hóa thông điệp, nhắm mục tiêu và biến Dữ liệu lớn thành thông tin chi tiết về chiến dịch có thể thực hiện được.

• Quản lý bán lẻ và hàng tồn kho

Phân tích dự đoán dự báo biến động nhu cầu, cho phép định giá linh hoạt và tối ưu hóa hàng tồn kho. Các công ty như Canadian Tire đã chứng kiến Tăng doanh số bán hàng 20% sử dụng các công nghệ kết hợp này.

• Chăm sóc sức khỏe và kết quả của bệnh nhân

Bằng cách phân tích hồ sơ sức khỏe điện tử và dữ liệu thiết bị đeo được, các mô hình AI dự đoán nguy cơ tái nhập viện và cá nhân hóa kế hoạch điều trị, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và giảm chi phí.

Xu hướng mới nổi trong AI và Dữ liệu lớn

• Trí tuệ nhân tạo cho báo cáo tự động: Các tác nhân AI soạn thảo bản tóm tắt từ dữ liệu thô.
• Phân tích luồng thời gian thực & AI biên: Xử lý dữ liệu ngay tại nguồn để đưa ra quyết định tức thời.
• AutoML & Nhà khoa học dữ liệu công dân: Mã nguồn thấp tools cho phép người dùng doanh nghiệp xây dựng các mô hình tùy chỉnh.

Phần kết luận

Kết hợp Trí tuệ nhân tạo Và Dữ liệu lớn không còn là tùy chọn nữa, nó là một Việc kinh doanh bắt buộc đối với bất kỳ tổ chức nào theo đuổi Chuyển đổi số. Bằng cách tuân theo các phương pháp hay nhất, vượt qua những thách thức chung và nắm bắt các xu hướng mới nổi, bạn có thể biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh lớn nhất của mình.