Kể chuyện bằng dữ liệu với AI: 6 cách nâng tầm insight

Dữ liệu ở khắp mọi nơi, nhưng phải thừa nhận rằng—bảng tính và biểu đồ có thể khiến đa số người đọc thấy khô khan. Đây là lúc kể chuyện bằng dữ liệu trở nên quan trọng trong thế giới ngập tràn thông tin ngày nay. Tuy nhiên, việc chuyển hóa dữ liệu phức tạp thành các câu chuyện rõ ràng, thuyết phục thường không dễ dàng.

Nhiều người gặp khó khăn với phân tích tốn thời gian, tạo trực quan hấp dẫn và xây dựng tường thuật chạm đến nhiều nhóm khán giả khác nhau. Những trở ngại này thường dẫn đến bỏ lỡ insight và truyền đạt chưa hiệu quả giá trị của dữ liệu.

AI tạo sinh mang đến các giải pháp đầy hứa hẹn cho những thách thức kể chuyện bằng dữ liệu này. Bằng cách tự động hóa một số khâu và tăng cường sức sáng tạo của con người, AI có thể đơn giản hóa quy trình và nâng cao chất lượng của các câu chuyện dữ liệu.

Trường hợp sử dụng của AI tạo sinh.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem một số cách AI tạo sinh đang thay đổi việc kể chuyện bằng dữ liệu, giúp quy trình hiệu quả, cuốn hút và tạo tác động hơn.

Kể chuyện bằng dữ liệu là gì?

Trước khi xem AI tạo sinh đang thay đổi kể chuyện bằng dữ liệu như thế nào, hãy hiểu kể chuyện bằng dữ liệu là gì và vì sao nó quan trọng trong thế giới vận hành bằng dữ liệu ngày nay. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn, lộ trình kỹ năng Data Storytelling của DataCamp là tài nguyên lý tưởng. 

Kể chuyện bằng dữ liệu là nghệ thuật chuyển dịch dữ liệu phức tạp thành những câu chuyện thuyết phục. Nó vượt ra ngoài việc trình bày thuần túy các con số và biểu đồ. Đó là đan cài dữ liệu, trực quan và tường thuật thành một câu chuyện liền mạch, chạm đến khán giả của bạn. Kể chuyện bằng dữ liệu hiệu quả giúp thông tin dễ tiếp cận, dễ nhớ và có thể hành động.

Kể chuyện bằng dữ liệu

Hãy xét một công ty phân tích tỷ lệ rời bỏ khách hàng. Thay vì trình chiếu một bảng số liệu khô khan, chúng ta có thể xây dựng một câu chuyện khám phá lý do khách hàng rời đi, trực quan hóa xu hướng theo thời gian và đề xuất chiến lược cải thiện. Cách tiếp cận này giúp dữ liệu dễ tiếp thu và tạo tác động hơn với người ra quyết định.

Kể chuyện bằng dữ liệu: Phân tích rời bỏ khách hàng

Trực quan này minh họa cách kể chuyện bằng dữ liệu biến dữ liệu rời bỏ thô thành một câu chuyện thuyết phục. Nó kết hợp biểu đồ xu hướng, phân tách lý do và các insight chính kèm kế hoạch hành động. 

Bằng cách trình bày như vậy, câu chuyện về rời bỏ khách hàng trở nên rõ ràng và có thể hành động. Người ra quyết định có thể nhanh chóng nắm bắt xu hướng, vấn đề chính và các phương án giải pháp.

Tuy nhiên, tạo ra những câu chuyện dữ liệu sắc sảo như vậy có thể khó và tốn thời gian, đặc biệt khi xử lý bộ dữ liệu lớn và phức tạp. Đây là lúc AI tạo sinh phát huy tác dụng, mang đến những cách thức mới để nâng cao và tinh gọn quy trình kể chuyện bằng dữ liệu. Bạn có thể tìm hiểu thêm với cheat sheet Data Storytelling hữu ích của chúng tôi.

Ở các phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem AI tạo sinh đang thay đổi kể chuyện bằng dữ liệu như thế nào, giúp quy trình hiệu quả, cuốn hút và tạo tác động hơn.

AI tạo sinh cho kể chuyện bằng dữ liệu

Kể chuyện bằng dữ liệu giúp thu hẹp khoảng cách giữa phân tích phức tạp và sự thấu hiểu của con người. AI tạo sinh đang thay đổi lĩnh vực này, mang đến những cách thức mới để diễn giải, trực quan hóa và truyền đạt insight từ dữ liệu.

Kể chuyện bằng dữ liệu với AI tạo sinh

Sơ đồ này minh họa cách AI tạo sinh nâng tầm các giai đoạn của quy trình kể chuyện bằng dữ liệu, từ khám phá insight đến trực quan hóa và tạo tường thuật, đồng thời vẫn đặt người kể chuyện là trung tâm của quy trình.

AI tạo sinh không thay thế sự sáng tạo của con người trong kể chuyện bằng dữ liệu mà tăng cường nó. AI cung cấp công cụ giúp các chuyên gia dữ liệu tập trung hơn vào chiến lược và diễn giải, đồng thời tự động hóa nhiều khâu tốn thời gian trong phân tích và trình bày dữ liệu.

Ở các phần sau, chúng ta sẽ xem những cách cụ thể để dùng AI tạo sinh nhằm nâng cao nhiều khía cạnh của kể chuyện bằng dữ liệu, từ chuẩn bị dữ liệu đến tạo các tường thuật cá nhân hóa.

1. Nâng cao trực quan hóa dữ liệu

Như chúng ta đã lướt qua, AI tạo sinh đang thay đổi kể chuyện bằng dữ liệu; hãy xem một trong những ứng dụng có tác động lớn nhất của nó trong việc nâng cao trực quan hóa dữ liệu.

AI tạo sinh đóng vai trò đồng hành trong quy trình trực quan hóa, tăng cường năng lực con người bằng trí tuệ máy. Bằng cách phân tích lượng dữ liệu lớn và hiểu ngữ cảnh, AI có thể gợi ý cách biểu diễn thông tin mà con người có thể chưa nghĩ tới. Sự cộng hưởng giữa trực giác con người và khả năng của AI dẫn đến các trực quan năng động, tương tác và nhiều insight hơn.

Nâng cao trực quan hóa dữ liệu với AI tạo sinh

AI phân tích dữ liệu và đề xuất loại biểu đồ phù hợp nhất. Ví dụ, tính năng Ask Data của Tableau có thể gợi ý biểu đồ đường cho dữ liệu chuỗi thời gian, biểu đồ phân tán cho phân tích tương quan, hoặc biểu đồ cột.

Người dùng có thể nhập truy vấn như "Hiển thị doanh số theo khu vực theo thời gian", và AI sẽ tạo trực quan phù hợp, chẳng hạn bản đồ địa lý kèm dữ liệu chuỗi thời gian. Ví dụ về một truy vấn như vậy trong Tableau được hiển thị bên dưới.

Trực quan hóa dữ liệu trong Tableau từ truy vấn tự nhiên - Nguồn

Power BI cũng có tính năng tương tự gọi là ‘QnA’. Tính năng này cho phép chúng ta truy vấn dữ liệu bằng các câu ngôn ngữ tự nhiên.

Trực quan hóa dữ liệu trong PowerBI từ truy vấn tự nhiên - Nguồn

Bên dưới, Tableau và PowerBI sử dụng AI tạo sinh để tạo trực quan từ bộ dữ liệu thông qua truy vấn ngôn ngữ tự nhiên. Những tính năng như vậy giúp chúng ta có insight nhanh về dữ liệu mà không cần thao tác nhiều với công cụ.

Power BI còn có một tính năng khác gọi là Co-pilot, đưa trực quan hóa dữ liệu lên tầm cao mới. Chúng ta có thể tạo các trực quan phức tạp bằng truy vấn mà không cần xử lý dữ liệu nhiều. Ví dụ, nếu bạn có bộ dữ liệu doanh số sản phẩm, bạn có thể tìm hiệu quả bán hàng của sản phẩm bằng một truy vấn như dưới đây -

"Tạo một trang để phân tích số tiền bán hàng, doanh thu và biên lợi nhuận của các sản phẩm, danh mục và danh mục con theo thời gian và theo vùng."

Bảng điều khiển được tạo từ truy vấn - Nguồn

Tất cả các thao tác này tận dụng AI tạo sinh để tính toán giá trị và tạo trực quan cần thiết. Bằng cách tự động làm nổi bật xu hướng và tương quan, AI tạo sinh giúp người kể chuyện tập trung vào những khía cạnh có tác động nhất của dữ liệu.

Như chúng ta đã thấy, AI tạo sinh tăng cường đáng kể khả năng tạo trực quan dữ liệu cuốn hút. Nhưng sức mạnh của AI trong kể chuyện bằng dữ liệu còn vượt xa hơn. Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem AI tạo sinh đang thay đổi một khía cạnh quan trọng khác của phân tích dữ liệu: Chuẩn bị dữ liệu. Bước này thường tốn thời gian nhất trong quy trình kể chuyện bằng dữ liệu, và AI đang giúp nó nhanh hơn, hiệu quả hơn bao giờ hết.

2. Tự động hóa chuẩn bị dữ liệu

AI tạo sinh giúp nâng cao đáng kể trực quan hóa dữ liệu, khiến thông tin phức tạp trở nên dễ tiếp cận và nhiều insight hơn. Tuy nhiên, trước khi có thể trực quan hóa, dữ liệu phải được chuẩn bị đúng cách—một quy trình thường tốn thời gian và tẻ nhạt. Đây là nơi AI thật sự tỏa sáng, thay đổi cách chúng ta tiếp cận khâu chuẩn bị dữ liệu.

Chuẩn bị dữ liệu với AI tạo sinh

Chuẩn bị dữ liệu thường bao gồm làm sạch, biến đổi và cấu trúc dữ liệu thô thành định dạng phù hợp cho phân tích và trực quan hóa. Truyền thống, khâu này có thể chiếm tới 80% thời gian của nhà phân tích dữ liệu. Nhờ các công cụ dùng AI, cán cân này đang thay đổi mạnh mẽ, cho phép nhà phân tích dành nhiều thời gian hơn để rút trích insight và xây dựng câu chuyện thuyết phục.

Ví dụ, chế độ autopilot của DataRobot dùng AI để tự động phát hiện và xử lý giá trị thiếu, ngoại lai và bất nhất trong dữ liệu. Nó cũng có thể tạo các biến đổi đặc trưng mới dựa trên dữ liệu cho trước.

Chuẩn bị dữ liệu với AI - Nguồn

Trong ví dụ trên, AI của DataRobot tự động xử lý chuẩn bị dữ liệu như một phần của quy trình mô hình hóa, áp dụng các biến đổi phù hợp dựa trên đặc tính dữ liệu và tạo cột đặc trưng mới cho tất cả các cột ngày tháng.

Kỹ thuật đặc trưng cũng có thể thực hiện với AI. Chúng ta có thể phân tích quan hệ trong dữ liệu và tự động tạo đặc trưng mới có thể hữu ích cho phân tích. Ví dụ, tính năng ‘Feature Discovery’ của DataRobot cho phép thực hiện kỹ thuật đặc trưng để khám phá đặc trưng mới.

Khám phá đặc trưng với AI - Nguồn

Như chúng ta đã thấy, AI tạo sinh đã biến khâu chuẩn bị dữ liệu từ công việc nặng nề thành quy trình thông minh, tự động. Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem AI tạo sinh dùng dữ liệu đã chuẩn bị này để đan thành các câu chuyện thuyết phục thông qua tóm tắt ngôn ngữ tự nhiên tự động.

3. Tạo tóm tắt ngôn ngữ tự nhiên

AI tạo sinh có thể tinh gọn đáng kể quy trình chuẩn bị dữ liệu. Nhưng điều gì xảy ra sau khi dữ liệu sạch và sẵn sàng phân tích? Đây là lúc một ứng dụng mạnh mẽ khác của AI tạo sinh phát huy: Tạo tóm tắt ngôn ngữ tự nhiên từ các bộ dữ liệu phức tạp.

Tạo tóm tắt ngôn ngữ tự nhiên với AI tạo sinh

Mặc dù dữ liệu sạch, có cấu trúc tốt là điều kiện tiên quyết cho phân tích, chỉ vậy thôi chưa đủ để thúc đẩy ra quyết định. Nhiều bên liên quan thiếu chuyên môn kỹ thuật để diễn giải dữ liệu thô hoặc các trực quan phức tạp. Đây là nơi tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG) dùng AI trở nên vô giá.

AI tạo sinh có thể biến dữ liệu thô thành các tường thuật rõ ràng, súc tích, làm nổi bật insight, xu hướng và bất thường. Những bản tóm tắt này đóng vai trò cầu nối giữa bộ dữ liệu phức tạp và sự hiểu biết của con người, giúp dữ liệu dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng trong tổ chức.

Ví dụ, Arria NLG chuyên về báo cáo tài chính, tạo các tóm tắt chi tiết từ dữ liệu tài chính phức tạp. Nó có thể tạo các tóm tắt chi tiết về insight từ bộ dữ liệu kèm theo trực quan. Thậm chí có thể tạo tường thuật cá nhân hóa dựa trên đối tượng người đọc.

Tóm tắt ngôn ngữ tự nhiên với Arria NLG - Nguồn

Một công cụ khác có thể tạo tóm tắt từ bộ dữ liệu là Phrazor. Nó có thể tạo trực quan cùng insight chỉ từ một truy vấn. 

Tóm tắt ngôn ngữ tự nhiên với Phrazor - Nguồn

Bằng cách tự động tạo các tóm tắt này, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích có thể tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp hơn đòi hỏi trực giác và sáng tạo của con người. Trong khi đó, người ra quyết định nhận được insight rõ ràng, có thể hành động mà không cần tự mình lặn sâu vào dữ liệu thô.

Ở phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem AI tạo sinh đang đưa kể chuyện bằng dữ liệu tiến xa hơn bằng cách tạo các bảng điều khiển tương tác thích ứng với nhu cầu và sở thích người dùng.

4. Tạo bảng điều khiển tương tác

Bảng điều khiển tương tác là công cụ mạnh mẽ để khám phá và truyền đạt dữ liệu. Chúng cho phép người dùng tương tác năng động với dữ liệu, khám phá những insight có thể không lộ rõ trong trực quan tĩnh. AI tạo sinh đang thay đổi không gian này bằng cách tạo trải nghiệm bảng điều khiển trực quan hơn, phản hồi tốt hơn và cá nhân hóa hơn.

Tạo bảng điều khiển tương tác với AI tạo sinh

Một trong những cách chủ chốt AI nâng cao bảng điều khiển là thông qua khám phá dữ liệu thông minh. Chẳng hạn, tính năng tạo bảng điều khiển dùng AI của Luzmo có thể xác định các câu hỏi chính cần trả lời và tự động tạo bảng điều khiển, không cần thiết lập thủ công. Cách tiếp cận này tiết kiệm thời gian và khám phá các insight có thể bị bỏ lỡ trong phân tích thủ công. Với những ai muốn dựng nhanh nguyên mẫu bảng điều khiển, các công cụ như Instachart rất hữu ích. Được tạo bởi Luzmo, Instachart là công cụ miễn phí dùng AI cho phép người dùng tải lên ảnh chụp màn hình bảng điều khiển, bản mẫu Figma, thậm chí bản phác thảo tay và biến nó thành bảng điều khiển hoạt động trong vài giây. 

Cách tiếp cận dùng AI này có thể tăng tốc đáng kể quy trình thiết kế bảng điều khiển, cho phép nhóm nhanh chóng lặp ý tưởng trực quan hóa dữ liệu.

Tạo bảng điều khiển từ phác thảo tay với Instachart - Nguồn

Một tính năng chủ chốt của Instachart là khả năng tự động tạo dữ liệu giả cho bảng điều khiển, mang đến bản xem trước chân thực về sản phẩm cuối. Người dùng có thể dễ dàng thay dữ liệu giả bằng chỉ số thực khi sẵn sàng. 

Instachart loại bỏ nhu cầu viết mã ở giai đoạn đầu. Nó giúp người xây dựng sản phẩm nhanh chóng đi từ ý tưởng đến nguyên mẫu, khiến trực quan hóa dữ liệu dễ tiếp cận và hiệu quả hơn.

5. Trợ lý kể chuyện bằng AI

AI tạo sinh có thể đóng vai trò đối tác cộng tác cho nhà phân tích và người kể chuyện dữ liệu, hỗ trợ động não góc tường thuật, gợi ý các “móc câu” hấp dẫn, thậm chí phác thảo các phần của câu chuyện dựa trên dữ liệu cung cấp.

Trợ lý kể chuyện dữ liệu bằng AI

Khái niệm trợ lý kể chuyện dữ liệu này minh họa cách AI tạo sinh có thể tích hợp vào quy trình phân tích và kể chuyện dữ liệu. Chúng tôi khám phá khái niệm sâu hơn trong webinar về kể chuyện bằng dữ liệu của chúng tôi. 

Sơ đồ trên minh họa các thành phần và luồng công việc chính:

Những công cụ này tăng tốc đáng kể quá trình biến dữ liệu thô thành câu chuyện thuyết phục. Chúng cho phép nhà phân tích và nhà báo dữ liệu tập trung trau chuốt câu chuyện, bổ sung insight con người và đảm bảo sản phẩm cuối đáp ứng tiêu chuẩn thông qua quy trình duyệt lặp.

Ví dụ, Data Analyst của ChatGPT là một trợ lý như vậy có thể phân tích bộ dữ liệu và đưa ra insight chính. Nó còn có thể thực hiện nhiều thao tác khác như tạo biểu đồ, đưa khuyến nghị cho quyết định kinh doanh, v.v.

Trợ lý trò chuyện Data Analyst của ChatGPT

6. Nâng cao trực quan hóa dữ liệu AR/VR

AI tạo sinh có thể nâng cao trực quan hóa dữ liệu AR/VR bằng cách xây dựng tường thuật quanh dữ liệu, dẫn dắt người dùng qua thông tin với giải thích theo ngữ cảnh và làm nổi bật insight chính.

Trực quan hóa dữ liệu AR/VR được tăng cường bởi AI tạo sinh

Công nghệ này cũng cho phép tương tác ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng truy vấn và thao tác dữ liệu bằng lệnh thoại trong môi trường AR/VR.

Chẳng hạn, Flowimmersive tạo trực quan dữ liệu tương tác bằng Thực tế tăng cường (AR). Họ dùng công nghệ AI tạo sinh như LLM để rút insight từ bộ dữ liệu và trình bày trong AR.

Trực quan hóa dữ liệu AR được tăng cường bởi AI tạo sinh - Nguồn

Kết luận

AI tạo sinh đang thay đổi kể chuyện bằng dữ liệu, mang đến các công cụ mạnh mẽ để nâng cao cách chúng ta diễn giải, trực quan hóa và truyền đạt insight. Từ tự động hóa chuẩn bị đến tạo tường thuật cá nhân hóa, AI trao quyền cho nhà phân tích khai mở giá trị sâu hơn từ dữ liệu. 

Sáu cách tiếp cận mà chúng ta đã khám phá trong bài viết cho thấy tiềm năng hợp tác người–máy trong việc xây dựng các câu chuyện dữ liệu cuốn hút và tác động hơn. Dù AI là đồng minh mạnh mẽ, giám sát của con người vẫn đóng vai trò then chốt. 

Khi các tổ chức điều hướng thế giới ngày càng dựa vào dữ liệu, thành thạo kể chuyện bằng dữ liệu được tăng cường bởi AI sẽ mang lại lợi thế đáng kể, cho phép truyền đạt insight phức tạp với độ rõ ràng và sức thuyết phục chưa từng có. Tương lai của kể chuyện bằng dữ liệu nằm ở mối quan hệ cân bằng giữa chuyên môn con người và năng lực của AI.

Bạn có thể tìm hiểu thêm về các công nghệ và phương pháp chúng tôi đề cập trong bài này trên DataCamp qua các tài nguyên sau: 

• Lộ trình kỹ năng AI Fundamentals 
• Lộ trình kỹ năng Data Storytelling
• Code-Along Data Storytelling với ChatGPT