Lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong tăng trưởng doanh thu trong những năm tới.
Data Platform · AI Readiness
Tại sao AI chưa tạo ra giá trị như kỳ vọng? Câu trả lời nằm ở dữ liệu
AI đang trở thành ưu tiên chiến lược của hầu hết doanh nghiệp. Tuy nhiên, nhiều tổ chức vẫn gặp khó khăn khi đưa AI vào vận hành thực tế. Nguyên nhân không nằm ở mô hình AI mà nằm ở nền tảng dữ liệu phía sau.
Theo ý tưởng xây dựng “Unify your data platform” , AI chỉ hiệu quả khi được xây dựng trên dữ liệu chính xác, đáng tin cậy và được quản trị tốt.
Cho rằng việc triển khai AI sẽ nhanh hơn nếu doanh nghiệp có một hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ hơn.
Dữ liệu phân mảnh đang kìm hãm AI
Trong nhiều doanh nghiệp, dữ liệu đang được lưu trữ rải rác trên nhiều hệ thống khác nhau:
- Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp – ERP
- Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng – CRM
- Các hệ thống vận hành nội bộ
- Cơ sở dữ liệu được triển khai tại doanh nghiệp – on-premises
- Các ứng dụng phần mềm dạng dịch vụ – SaaS
- File Excel và các báo cáo được tổng hợp thủ công
Tình trạng dữ liệu phân mảnh dẫn đến nhiều vấn đề trong quá trình khai thác và triển khai AI:
Nhiều bản sao dữ liệu
Cùng một thông tin có thể tồn tại dưới nhiều phiên bản khác nhau trên các hệ thống.
Thông tin không nhất quán
Các phòng ban có thể sử dụng số liệu và cách định nghĩa khác nhau cho cùng một nội dung.
Khó tìm kiếm và khai thác
Người dùng mất nhiều thời gian để xác định đâu là nguồn dữ liệu chính xác và phù hợp.
AI không có đủ ngữ cảnh
Dữ liệu thiếu liên kết khiến AI khó đưa ra kết quả chính xác và phù hợp với tình huống thực tế.
Một hệ thống AI dù tiên tiến đến đâu cũng không thể tạo ra giá
trị nếu dữ liệu đầu vào thiếu độ tin cậy, tính đầy đủ và sự
nhất quán.
Xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất cho AI
Một nền tảng dữ liệu hiện đại cần giúp doanh nghiệp kết nối toàn bộ dữ liệu từ môi trường cloud, on-premises và các ứng dụng nghiệp vụ vào một kiến trúc chung.
Microsoft giới thiệu cách tiếp cận dựa trên các nền tảng và công nghệ:
Microsoft Fabric
OneLake
Azure Databricks
Azure Databases
Microsoft Purview
Các thành phần này giúp tạo ra một “single source of truth” – nơi mọi nhóm trong doanh nghiệp có thể truy cập và làm việc trên cùng một nguồn dữ liệu đáng tin cậy.
Báo cáo chính xác và nhất quán hơn
Quyết định kinh doanh nhanh hơn
Giảm trùng lặp và sai lệch dữ liệu
AI Agent hoạt động hiệu quả hơn
Copilot khai thác dữ liệu doanh nghiệp theo thời gian thực
Tạo nền tảng để mở rộng AI trong toàn tổ chức
AI cần nhiều hơn dữ liệu phân tích
Nhiều tổ chức tập trung vào dữ liệu lịch sử để đào tạo AI. Tuy nhiên, AI hiện đại cần nhiều hơn thế.
Để AI tạo ra hành động thông minh, doanh nghiệp cần kết hợp:
- Dữ liệu giao dịch
- Dữ liệu vận hành
- Dữ liệu thời gian thực
- Dữ liệu khách hàng
- Dữ liệu phân tích
Microsoft Fabric và Azure Databricks giúp hợp nhất những nguồn dữ liệu này, tạo nền tảng cho các AI Agent có thể tự động phân tích, đưa ra đề xuất và hỗ trợ thực thi công việc với độ chính xác cao hơn.
Đưa phân tích dữ liệu đến mọi nhân viên
Một thách thức lớn khác là dữ liệu thường chỉ nằm trong tay đội ngũ kỹ thuật hoặc bộ phận Business Intelligence.
Giá trị thực sự xuất hiện khi bất kỳ nhân viên nào cũng có thể khai thác dữ liệu để hỗ trợ công việc và đưa ra quyết định.
Với Power BI và Microsoft 365, người dùng có thể:
- Đặt câu hỏi về dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên
- Tạo báo cáo nhanh hơn
- Khám phá xu hướng kinh doanh ngay trong môi trường làm việc quen thuộc
- Tận dụng Copilot để chuyển câu hỏi thành biểu đồ, dashboard và insight chỉ trong vài giây
Việc đưa dữ liệu đến gần hơn với người dùng giúp rút ngắn thời
gian từ dữ liệu đến hành động và thúc đẩy văn hóa ra quyết định
dựa trên dữ liệu trong toàn doanh nghiệp.
Quản trị và bảo mật: Điều kiện bắt buộc cho AI
AI chỉ có thể mở rộng khi doanh nghiệp thực sự tin tưởng vào dữ liệu của mình.
Những câu hỏi lãnh đạo thường đặt ra:
- Ai đang truy cập dữ liệu?
- Dữ liệu có đáng tin cậy không?
- AI đang sử dụng những nguồn dữ liệu nào?
- Hoạt động khai thác dữ liệu có tuân thủ quy định bảo mật hay không?
Microsoft Purview cùng các cơ chế bảo mật của OneLake và Azure Databricks giúp doanh nghiệp:
- Quản lý quyền truy cập theo vai trò
- Theo dõi nguồn gốc và quá trình luân chuyển dữ liệu – Data Lineage
- Thiết lập chính sách quản trị tập trung
- Giảm rủi ro khi mở rộng AI trong toàn tổ chức
Thực tế: AI thành công bắt đầu từ nền tảng dữ liệu
Các tổ chức hàng đầu đã chứng minh rằng đầu tư đúng vào nền tảng dữ liệu có thể tạo ra những thay đổi đáng kể trong vận hành và triển khai AI.
AH
Apollo Hospitals
Giảm độ trễ dữ liệu từ hàng giờ xuống còn vài giây và cải thiện hiệu quả vận hành nhờ Microsoft Fabric.
JLL
JLL
Hợp nhất toàn bộ dữ liệu khách hàng trên Azure Databricks và Azure AI Services, rút ngắn thời gian tạo insight từ một năm xuống còn một tuần.
S32
South32
Xây dựng nền tảng quản trị dữ liệu quy mô doanh nghiệp với Microsoft Purview để tạo nền móng cho AI và tự động hóa.
Datatyk có thể đồng hành cùng doanh nghiệp của bạn
Tại Datatyk, chúng tôi giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại dựa trên các công nghệ Microsoft như:
Microsoft Fabric
Azure Databricks
Microsoft Purview
Power BI
Azure Data Platform
Từ việc kết nối dữ liệu, xây dựng mô hình quản trị, hiện đại hóa hệ thống báo cáo đến triển khai các giải pháp AI và AI Agent, Datatyk hỗ trợ doanh nghiệp tạo ra một nền tảng dữ liệu thống nhất, bảo mật và sẵn sàng cho tương lai.
Kết luận
AI không phải là điểm khởi đầu của chuyển đổi số.
Dữ liệu mới chính là nền móng.
Những doanh nghiệp đầu tư vào việc thống nhất dữ liệu, quản trị hiệu quả và đưa dữ liệu đến đúng người, đúng thời điểm sẽ có lợi thế lớn trong cuộc đua AI.
Nếu muốn AI tạo ra giá trị thực, doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc xây dựng một nền tảng dữ liệu hiện đại, thống nhất và đáng tin cậy.
Sẵn sàng xây dựng nền tảng dữ liệu cho AI?
Hãy cùng Datatyk đánh giá hiện trạng dữ liệu và xác định lộ trình phù hợp để đưa AI vào vận hành hiệu quả trong doanh nghiệp.
Liên hệ Datatyk
Datatyk