Hướng dẫn này là một đóng góp quý giá từ cộng đồng của chúng tôi và đã được DataCamp biên tập để rõ ràng và chính xác hơn.
Bạn muốn chia sẻ chuyên môn của mình? Chúng tôi rất mong nhận được! Hãy gửi bài viết hoặc ý tưởng của bạn qua Biểu mẫu Đóng góp Cộng đồng.
“Có 5 exabyte thông tin được tạo ra từ buổi bình minh của nền văn minh đến năm 2003, nhưng hiện nay lượng thông tin đó được tạo ra sau mỗi hai ngày.” Trích dẫn này của Eric Schmidt, Chủ tịch Điều hành tại Google, được đưa ra vào năm 2011. Ngày nay, con số này vào khoảng 0,33 zettabyte mỗi ngày (328,77 triệu terabyte). Trong thế giới hiện đại, mọi thứ đều xoay quanh dữ liệu; mỗi cú nhấp chuột, vuốt, chạm và lượt xem đều có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh. Tuy nhiên, vấn đề thực sự là quản trị khối lượng và tốc độ dữ liệu được tạo ra.
Quản trị dữ liệu đã phát triển tỷ lệ thuận với tốc độ tạo dữ liệu. Chúng ta bắt đầu với cơ sở dữ liệu quan hệ đơn giản và ETL, nhưng rồi dữ liệu lớn và dữ liệu phi cấu trúc xuất hiện, mở đường cho pipeline dữ liệu tự động và data lake. Tuy nhiên, dường như không có điểm dừng cho trận tuyết lở dữ liệu này. Dữ liệu hiện đại phức tạp, có mức độ phi cấu trúc cao, đến từ nhiều nguồn khác nhau và vượt quá khả năng của công nghệ truyền thống. May mắn là giờ đây chúng ta có AI để giải quyết những nỗi lo về quản trị dữ liệu.
AI đã là một từ thông dụng trong một thời gian. Đặc biệt sau khi AI tạo sinh ra đời, công nghệ này đang nhanh chóng thâm nhập mọi khía cạnh của đời sống. Vì vậy, thật hợp lý khi tận dụng nó để quản trị dữ liệu.
Vậy AI đang biến đổi quản trị dữ liệu như thế nào? Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách trí tuệ nhân tạo tác động đến trích xuất, ánh xạ, chất lượng và phân tích dữ liệu.
Sự kết hợp giữa AI và quản trị dữ liệu
Năm 2023 đã xúc tác cho việc ứng dụng AI với sự xuất hiện của AI tạo sinh. Theo khảo sát mới nhất của McKinsey, một phần ba số người được hỏi cho biết AI tạo sinh đang được sử dụng trong ít nhất một chức năng kinh doanh. 40% tổ chức cho biết họ đã áp dụng AI và doanh nghiệp của họ dự kiến sẽ đầu tư nhiều hơn vào AI.
Khi nói đến việc áp dụng AI trong quản trị dữ liệu, điều quan trọng là hiểu rằng nhu cầu dữ liệu cũng đã tiến hóa. Chia sẻ dữ liệu đang nhanh chóng trở nên phổ biến. Các tổ chức muốn phi tập trung hóa dữ liệu và phục vụ dữ liệu như một sản phẩm cho khách hàng nội bộ và bên ngoài. Hơn nữa, với nhu cầu ngày càng tăng về data fabric, thị trường mong muốn các giải pháp cho phép tích hợp dữ liệu tự động và tăng cường.
AI được trang bị rất tốt để theo kịp những thay đổi này trong nhu cầu dữ liệu. Từ tiếp nhận dữ liệu đến phân tích, AI có khả năng trừu tượng hóa sự phức tạp của quy trình quản trị dữ liệu và nhờ đó tăng tốc nó.
Amazon là ví dụ điển hình cho thấy việc áp dụng AI trong quản trị dữ liệu có thể giúp doanh thu tăng vọt như thế nào. Gã bán lẻ khổng lồ xem xét các điểm dữ liệu như hoạt động mua sắm trước đây, số tiền chi tiêu trên trang, danh sách mong muốn và vị trí địa lý, rồi sử dụng AI và phân tích dự đoán để dự đoán nhu cầu của khách hàng ngay cả trước khi họ nhận ra.
Vậy phía sau hậu trường diễn ra điều gì? AI hoạt động như thế nào? Các công nghệ AI như thuật toán học máy có thể tăng tốc các tác vụ thường nhật như làm sạch dữ liệu, phân loại, phân cụm và phát hiện bất thường. Ngoài ra còn có xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu giúp đơn giản hóa phân tích văn bản, phân tích cảm xúc và phân tích hình ảnh, v.v.
Hãy phân tách từng bước của quản trị dữ liệu để xem tác động của AI.
AI và trích xuất dữ liệu
Bước đầu tiên trong bất kỳ vòng đời quản trị dữ liệu nào là trích xuất dữ liệu. Trước các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, PDF, hình ảnh, v.v., đây là thách thức đối với công cụ truyền thống. Ban đầu, các công cụ dựa trên mẫu, nơi bạn có thể tự động trích xuất dữ liệu từ các tài liệu theo cùng một mẫu. Tuy nhiên, AI đã loại bỏ nhu cầu đồng nhất về mẫu. Các công cụ trích xuất dữ liệu tích hợp AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các trường mà doanh nghiệp cần trích xuất. Ví dụ, nếu một doanh nghiệp muốn trích xuất thông tin khách hàng từ hóa đơn hoặc đơn đặt hàng, họ chỉ cần chỉ định các trường, và công cụ sẽ trích xuất bất kể định dạng.
AI và ánh xạ dữ liệu
Sau khi dữ liệu được trích xuất, dữ liệu sẽ được ánh xạ từ nguồn đến đích. Trước đây, đây là một quy trình thủ công, bao gồm việc chuyên gia IT viết mã. Không lâu sau, các công cụ ánh xạ dữ liệu không cần mã xuất hiện, cho phép chuyên gia dữ liệu trực quan hóa và thực hiện ánh xạ dữ liệu bằng thao tác kéo thả. Giờ đây, AI đã hoàn toàn thay đổi việc ánh xạ dữ liệu.
Trí tuệ nhân tạo cho phép tự động phát hiện nguồn dữ liệu, thuộc tính và mối quan hệ. Thuật toán học máy phân tích dữ liệu hiện có để xác định các mẫu và kết nối, từ đó giảm thời gian và công sức. Hơn nữa, AI đơn giản hóa ánh xạ lược đồ khi các thuật toán sử dụng nhận dạng mẫu và phân tích ngữ nghĩa để tìm ra điểm tương đồng giữa các lược đồ khác biệt.
AI và chất lượng dữ liệu
Trong khi doanh nghiệp đã trở nên thành thạo trong việc tạo ra khối lượng dữ liệu lớn, họ vẫn gặp khó khăn với các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Theo IBM, chi phí hàng năm do chất lượng dữ liệu kém là 3,1 nghìn tỷ đô la Mỹ chỉ riêng tại Mỹ, cho thấy sự phát triển của phần mềm quản trị dữ liệu vẫn chưa giúp được nhiều. Tuy nhiên, AI có thể tạo ra khác biệt.
Các thuật toán AI có thể quét tập dữ liệu để tìm lỗi, điểm không nhất quán và bất thường rồi khắc phục ngay lập tức. Điểm mạnh nhất của các thuật toán AI là khả năng xử lý dữ liệu thiếu. Chúng có thể phát hiện giá trị bị thiếu trong dữ liệu và điền bằng giá trị ước tính mà không làm giảm độ chính xác.
AI và phân tích dữ liệu
Có lẽ AI đóng góp nhiều nhất cho phân tích dữ liệu, bước cuối cùng trong bất kỳ quy trình quản trị dữ liệu nào. Với sự xuất hiện của GPT, các tích hợp NLP nhẹ trong phân tích dữ liệu đã gia tăng. Kỹ thuật NLP phân tích dữ liệu văn bản từ các nguồn như mạng xã hội, phản hồi của khách hàng và tài liệu. AI cũng có thể nhóm các dữ liệu tương tự bằng thuật toán phân cụm.
Cây quyết định và phân tích hồi quy là các kỹ thuật nền tảng trong phân tích dữ liệu. Các mô hình học máy tích hợp AI có thể dễ dàng tạo cây quyết định phức tạp, ngay cả trên các tập dữ liệu đa chiều.
Kết luận
Không thể phủ nhận vai trò của AI trong quản trị dữ liệu. Đây không chỉ là một cách “hào nhoáng” để phân tích; mà còn là nhu cầu cấp thiết. Doanh nghiệp ngày nay cần thông tin chuyên sâu theo thời gian thực, và AI có thể mang lại điều đó. Vai trò của AI sẽ chỉ trở nên nổi bật hơn theo thời gian.
Tiến bộ có thể hướng tới Edge AI, nghĩa là phân tích và tính toán dữ liệu sẽ được thực hiện tại nguồn thu thập dữ liệu. Công nghệ này sẽ loại bỏ nhiều tác vụ thủ công và giúp quản trị dữ liệu dễ dàng hơn.
Sẵn sàng đi sâu hơn vào thế giới AI và Quản trị dữ liệu? Khám phá lộ trình AI Fundamentals và khóa học Understanding Artificial Intelligence của DataCamp để tìm hiểu các thách thức và tác động xã hội của AI.
