VBD 
Phân tích dữ liệu là chìa khóa để giải mã thông tin có giá trị và khám phá các xu hướng tương lai. Tuy nhiên, việc phân tích dữ liệu, đặc biệt trên quy mô lớn, đòi hỏi nhiều tài nguyên và đôi khi gặp khó khăn do dữ liệu phi cấu trúc.
Sự xuất hiện của AI tạo sinh, một công nghệ mang tính cách mạng, hứa hẹn sẽ làm thay đổi cách các doanh nghiệp trích xuất thông tin và khai thác giá trị từ dữ liệu kinh doanh. Khác biệt của AI tạo sinh hiện đại so với các mô hình AI truyền thống nằm ở khả năng tạo ra nội dung hoàn toàn mới, mô phỏng tư duy tương tự như con người, trong khi học máy trước đây chỉ có thể đưa ra dự đoán và phân loại cho các tác vụ rất hạn chế.
Vậy cụ thể AI tạo sinh sẽ làm thay đổi việc phân tích dữ liệu phục vụ kinh doanh như thế nào?
Bài viết sẽ gợi mở câu trả lời, với thông tin chi tiết về tác động của AI tạo sinh đối với quá trình chuẩn bị dữ liệu, phân tích dữ liệu, trích xuất thông tin và xây dựng báo cáo.
Chuẩn bị dữ liệu
Việc chuẩn bị dữ liệu vốn tốn nhiều thời gian và nguồn lực. Khảo sát của Anaconda cho thấy các nhà khoa học dữ liệu dành gần một nửa thời gian cho việc data wrangling (sắp xếp dữ liệu hay cụ thể là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ dạng thô sang dạng sẵn sàng để phân tích). Không chỉ tiêu tốn về mặt thời gian, báo cáo cũng chỉ ra quá trình chuẩn bị dữ liệu ảnh hưởng tiêu cực đến tinh thần và sự hài lòng trong công việc của các nhà nghiên cứu. Theo Forbes, 76% các nhà khoa học dữ liệu cảm thấy việc chuẩn bị dữ liệu là phần kém thú vị nhất trong công việc của họ.
Phân bổ thời gian làm việc của các nhà khoa học dữ liệu (theo Anaconda)
AI tạo sinh có tiềm năng làm thay đổi việc chuẩn bị dữ liệu và xác định lại chuỗi giá trị phân tích dữ liệu. GenAI sẽ đóng vai trò chính trong việc xác định các giá trị còn thiếu, chuẩn hóa định dạng và xác định các giá trị ngoại lệ, đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu ở mức cao. Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, các kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu có thể dành thời gian và công sức cho việc ra quyết định ở cấp độ cao hơn.
AI tạo sinh cũng hỗ trợ quá trình chuyển đổi dữ liệu phức tạp. Doanh nghiệp thường thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau ở các định dạng khác nhau. Ví dụ: dữ liệu khách hàng, dữ liệu bán hàng, dữ liệu hàng tồn kho, v.v. Dữ liệu này ở định dạng có cấu trúc và không có cấu trúc, khiến các chuyên gia gặp khó khăn trong việc tích hợp các nguồn dữ liệu với nhau. AI tạo sinh giúp giải quyết vấn đề bằng cách tạo điều kiện chuyển đổi dữ liệu liền mạch giữa các định dạng có cấu trúc và không cấu trúc. Tính năng này đảm bảo rằng dữ liệu có thể được khai thác một cách hiệu quả để phân tích, bất kể định dạng ban đầu của nó.
Phân tích dữ liệu
Mục đích của phân tích dữ liệu là tìm câu trả lời cho các câu hỏi. Bạn càng đặt nhiều câu hỏi thì càng tìm được câu trả lời tốt hơn, làm căn cứ và tiền đề để đưa ra quyết định. Việc phân tích dữ liệu đòi hỏi kiến thức đặc trưng về từng miền và sự nhạy bén trong kinh doanh. Tuy nhiên, hạn chế của con người là có những quan niệm định trước hoặc sự thiên lệch làm ảnh hưởng đến các câu hỏi đặt ra, hoặc cản trở việc xem xét dữ liệu từ một góc nhìn mới.
Ngoài ra, một thách thức khác trong phân tích dữ liệu là lập trình. Các chuyên gia dữ liệu dành nhiều thời gian để viết code cho các mô hình dự đoán, workflows và thuật toán. Việc tự động hóa lập trình, do đó, có thể hỗ trợ để các chuyên gia dữ liệu có nhiều thời gian hơn cho các công việc liên quan đến chiến lược và sáng tạo.
AI tạo sinh giải quyết cả hai vấn đề này trong phân tích dữ liệu. Gen AI có thể tạo code bằng bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, từ đó rút ngắn thời gian viết chương trình. Không lâu trở lại đây, Microsoft đã ra mắt GitHub Copilot, một mô hình AI tạo sinh dành cho GitHub. GitHub Copilot tiết kiệm thời gian và công sức cho các nhà phát triển, cho phép họ tập trung vào những việc hiệu quả hơn. Trong một cuộc khảo sát của GitHub, 96% nhà phát triển trả lời rằng họ thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại nhanh hơn so với trước khi sử dụng Gen AI trong lập trình. Các mô hình do Gen AI tạo ra có thể đặt ra những câu hỏi phù hợp, khách quan hơn và mang lại những hiểu biết có giá trị hơn.
Trích xuất thông tin chi tiết
Thách thức của việc trích xuất thông tin chi tiết đến từ mẫu dữ liệu phức tạp, phân tích tốn nhiều thời gian, sai lệch, hạn chế về khả năng mở rộng, hạn chế về ngữ cảnh, thiếu hụt tài nguyên, nhu cầu chuyên môn và cách thức truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI tạo sinh hứa hẹn sẽ giải quyết những thách thức này và mở ra một kỷ nguyên mới cho phân tích dữ liệu.
Các phương pháp truyền thống gặp khó khăn trong việc khám phá các mối quan hệ phức tạp bởi mức độ đa dạng trong dữ liệu thực tế cao hơn rất nhiều những gì các nhà phát triển mô hình có thể gán nhãn được trong khi Gen AI có khả năng tự động phát hiện các xu hướng giúp nâng cao đáng kể độ chính xác và độ chi tiết, cũng như chiều sâu của những hiểu biết thu được từ dữ liệu.
Như vậy, phân tích dữ liệu thủ công tốn nhiều thời gian. Gen AI tăng tốc phân tích bằng khả năng tự động hóa quá trình tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng và xây dựng mô hình.
Báo cáo
AI tạo sinh giúp hợp lý hóa các quy trình báo cáo và tổng hợp thông tin chi tiết. Cụ thể, tạo báo cáo tự động là một tính năng nổi bật, giúp chuyển đổi dữ liệu thành văn bản một cách dễ dàng, tạo điều kiện để các nhà khoa học tập trung vào việc phân tích. Bên cạnh đó, dựa vào yêu cầu từ người dùng, AI tạo sinh sẽ xây dựng báo cáo tùy chỉnh, phục vụ cho nhiều bên liên quan với các mối quan tâm khác nhau.
Đặc biệt, ưu điểm nổi bật của AI tạo sinh là cập nhật dữ liệu một cách linh hoạt, theo thời gian thực, giúp báo cáo nhanh chóng và hỗ trợ đưa ra quyết định kịp thời. Không chỉ diễn giải dữ liệu báo cáo theo cách dễ hiểu, Gen AI còn có thể tự động biểu đồ hóa dữ liệu, giúp tăng cường tính trực quan và đơn giản hóa các mẫu phức tạp.
Nhờ vậy, tính nhất quán và tuân thủ được đảm bảo, giảm thiểu sai sót và phù hợp với các tiêu chuẩn của doanh nghiệp. AI tạo sinh cũng tạo điều kiện để cá nhân hóa các giao diện báo cáo, cho phép người dùng tương tác một cách tự nhiên với dữ liệu để có được thông tin chi tiết tùy chỉnh.
