VBD 
AI và xử lý sự kiện thời gian thực
Kiến trúc hướng sự kiện (Event-Driven Architecture) đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Công nghệ này cho phép bộ phận IT truy cập, phân tích nguyên nhân và ra quyết định dựa trên thông tin thời gian thực về các tình huống phát sinh trong toàn tổ chức. Xử lý sự kiện phức tạp (Complex Event Processing – CEP) giúp tổng hợp các thông tin rời rạc thành một hệ thống có tổ chức, cho cái nhìn tổng quan về sự việc và thực hiện các hành động cần thiết như cập nhật dữ liệu, di chuyển và cấu trúc lại dữ liệu.
Sử dụng các thuật toán AI phù hợp cùng với dữ liệu từ chính doanh nghiệp, họ có thể dự đoán xu hướng mới và phát hiện các điểm bất thường trong tổ chức, giúp khắc phục nhanh chóng. AI biểu trưng (Symbolic AI) có thể phân tích và suy luận các dữ kiện thực và dữ liệu có cấu trúc, hỗ trợ doanh nghiệp trong việc điều hướng các tình huống kinh doanh phức tạp. Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của AI.
Kết hợp AI và xử lý dữ liệu sự kiện theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể tối ưu nguồn lực cho các hoạt động đầu tư kinh doanh. Xử lý sự kiện thời gian thực không chỉ tăng độ chính xác và khả năng xử lý của AI mà còn giúp doanh nghiệp linh hoạt và phản ứng nhanh với nhu cầu của khách hàng.
Cấu trúc xử lý sự kiện thời gian thực
Xử lý sự kiện (Event Processing – EP) là kỹ thuật xử lý dữ liệu từ những gì đang xảy ra (dữ liệu sự kiện) nhằm tạo ra thông tin tóm tắt hữu ích ở cấp độ cao hơn, gọi là sự kiện phức tạp. Nền tảng xử lý sự kiện có khả năng lọc dữ liệu đến, lưu trữ các cửa sổ dữ liệu sự kiện, tính toán tổng hợp và phát hiện các mẫu. Một hệ thống EP là bất kỳ chương trình máy tính nào có thể tạo, đọc, loại bỏ và thực hiện các phép tính về dữ liệu sự kiện. Sự kiện phức tạp là sự trừu tượng hóa của một hoặc nhiều sự kiện đầu vào thô.
Một tình huống có thể được kích hoạt từ việc quan sát một sự kiện thô đơn lẻ và thường được phát hiện qua mẫu trong luồng sự kiện. EP thực hiện các chức năng như nhận sự kiện từ các nguồn, định tuyến, lọc, chuẩn hóa hoặc biến đổi, tổng hợp, phát hiện mẫu trên nhiều sự kiện và chuyển chúng thành cảnh báo cho con người hoặc kích hoạt tự động. Một ứng dụng hoặc bộ định nghĩa hoàn chỉnh cho các chức năng này còn được gọi là Mạng xử lý sự kiện (Event Processing Network – EPN).
Xử lý sự kiện phức hợp (Complex Event Processing – CEP) cung cấp hai nhánh chính: ngôn ngữ cấp cao để lập trình viên mô tả cách xử lý dữ liệu sự kiện đến và cơ sở hạ tầng để xử lý luồng dữ liệu trong thời gian thực. Các sự kiện từ nhiều nguồn khác nhau được thu thập như thông tin tài chính, tin tức, cảm biến thời tiết, nhật ký ứng dụng, luồng video từ camera giám sát. Công cụ EP là bộ não thực hiện các loại xử lý luồng sự kiện dựa trên quy tắc xác định trước. Quá trình xử lý bao gồm lọc, đếm, tính trung bình, tổng hợp và xử lý phức tạp hơn như khớp mẫu hoặc dự đoán sự kiện. Người tiêu dùng sự kiện là những bên quan tâm đến việc khai thác thông tin giá trị từ các luồng sự kiện, ví dụ: đại lý phần mềm, người dùng ứng dụng web/di động.
Luồng dữ liệu để xử lý dữ liệu IoT theo thời gian thực và quy trình chung đưa ra quyết định
Dữ liệu từ cảm biến IoT được thu thập theo thời gian thực từ các nguồn như cảm biến nông nghiệp, cảm biến máy móc và thiết bị giám sát tàu cá. Những dữ liệu phát trực tuyến này (còn gọi là sự kiện) được xử lý trước để giảm lượng dữ liệu cần phân tích. Quá trình xử lý trước bao gồm:
- Lọc dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu không liên quan và giữ lại các sự kiện có liên quan.
- Tổng hợp dữ liệu: Thực hiện các tổng hợp dữ liệu đơn giản.
- Lưu trữ dữ liệu: Lưu trữ trên đám mây hoặc hệ thống tệp máy tính để thực hiện thông báo cập nhật dữ liệu cho người đăng ký.
Sau khi xử lý trước, dữ liệu qua CEP để phân tích sâu hơn. CEP tìm các mẫu trong cửa sổ thời gian đối chiếu với dữ liệu đến để tạo ra các sự kiện mới, phức tạp hơn (còn gọi là tình huống hoặc cảnh báo). Những sự kiện phức tạp này hỗ trợ quá trình ra quyết định tự động của các bộ truyền động, ví dụ như cảm biến bắt đầu tưới tiêu trong nhà kính sau một cảnh báo nhất định. Ngoài ra, các tình huống cũng có thể được hiển thị bằng các công cụ trực quan để hỗ trợ con người trong quá trình ra quyết định, cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực cho hoạt động quản lý vận hành, như ngăn ngừa sự xâm nhập của sâu bệnh trên cây trồng hoặc hỏng hóc máy móc.
Cách mạng hóa phân tích dữ liệu thời gian thực thông qua giải pháp AI
AI đang cách mạng hóa phương thức phân tích dữ liệu theo thời gian thực của các tổ chức. Việc triển khai các giải pháp dựa trên AI giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu, xác định các mẫu, phát hiện bất thường và tạo ra các đề xuất hỗ trợ quá trình ra quyết định một cách nhanh chóng và chính xác.
Ra Quyết Định Nhanh Chóng
Các thuật toán AI đóng vai trò then chốt trong việc xử lý luồng dữ liệu đầu vào theo thời gian thực, cho phép phân tích các thông tin một cách nhanh chóng. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tức thời dựa trên dữ liệu mới, nhất là trong môi trường kinh doanh đầy biến động và cạnh tranh khốc liệt hiện nay. Sử dụng AI trong xử lý dữ liệu thời gian thực, các doanh nghiệp có thể thích ứng và phản ứng nhanh chóng với xu hướng mới i, hoặc trước những rủi ro bất ngờ hay trước các cơ hội bất ngờ. Đặc biệt là trong các ngành có tốc độ phát triển nhanh như công nghệ thông tin, sản xuất,…, việc phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng giúp doanh nghiệp tìm ra cơ hội và tối ưu chi phí một cách hiệu quả và nhanh chóng.Sự linh hoạt cung cấp bởi các thuật toán AI là một lợi thế chiến lược, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và đưa ra quyết định một cách thông minh và nhanh chóng..
Dự Báo
Thông qua quá trình học và cập nhật liên tục từ các dữ liệu mới, các mô hình AI cung cấp cho doanh nghiệp những thông tin dự báo giá trị như những thay đổi, nhận diện rủi ro hay tận dụng cơ hội mới trong tương lai. Bằng cách sử dụng các thuật toán phức tạp và kỹ thuật học máy (ML), AI trở thành “cánh tay đắc lực” giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên phân tích dự báo để lập kế hoạch chiến lược thành công , tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. Khả năng dự báo này không chỉ mang lại lợi thế cạnh tranh mà còn giúp tổ chức chủ động thích ứng với biến động thị trường, luôn đi trước đối thủ và thúc đẩy sự phát triển bền vững.
Nâng Cao Trải Nghiệm Cá Nhân Hóa
Trong các lĩnh vực như marketing và thương mại điện tử, các công cụ gợi ý dựa trên AI đang định hình lại cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Bằng cách khai thác phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các công cụ này sẽ đưa ra các nội dung được cá nhân hóa dựa trên lịch sử tìm kiếm cũng như sở thích của người dùng. Điều này không chỉ làm gia tăng trải nghiệm khách hàng mà còn cải thiện mức độ gắn kết của khách hàng với thương hiệu từ đó thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi của doanh nghiệp. Việc sử dụng AI để thấu hiểu người tiêu dùng, như sở thích và hành vi mua hàng, cho phép doanh nghiệp tạo ra các chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa hơn, dẫn đến gia tăng lòng trung thành với thương hiệu, tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng một hành trình khách hàng hiệu quả.
Phát Hiện Gian Lận
Trong lĩnh vực an ninh mạng, các thuật toán AI là tuyến phòng thủ đầu tiên chống lại các hoạt động gian lận bằng cách nhanh chóng nhận diện và phản ứng với các mối đe dọa tiềm tàng theo thời gian thực. Các thuật toán này sử dụng kỹ thuật học máy để phân tích dữ liệu giao dịch, số liệu hành vi người dùng và các mẫu mạng, nhằm phát hiện bất thường và hoạt động đáng ngờ. Bằng cách liên tục giám sát và phân tích các luồng dữ liệu, hệ thống AI có thể cảnh báo các mẫu bất thường, các cố gắng truy cập trái phép hoặc dấu hiệu mối đe dọa an ninh mạng, cho phép doanh nghiệp hành động ngay lập tức nhằm giảm thiểu rủi ro và gia tăng bảo mật của hệ thống.. Tính chủ động của các giải pháp an ninh mạng dựa trên AI cực kỳ quan trọng trong việc bảo vệ thông tin nhạy cảm và duy trì sự an toàn của hệ sinh thái kỹ thuật số. Bằng cách sử dụng các thuật toán AI có thể thích nghi và học hỏi từ các mối đe dọa thay đổi không ngừng các doanh nghiệp có thể thích ứng với những lỗ hổng bảo mật và tội phạm mạng trong không gian số..
Hiệu Quả Hoạt Động
Các công cụ phân tích dựa trên AI đang thay đổi quy trình vận hành bằng cách tự động hóa các tác vụ trùng lặp, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và xác định các điểm không hiệu quả theo thời gian thực. Các công cụ tiên tiến này sử dụng các thuật toán học máy để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động. Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu hoặc tạo báo cáo giúp tối giản quy trình làm việc, giải phóng thời gian để nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ mang tính chiến lược hơn. Ngoài ra, AI có thể tối ưu hóa phân bổ nguồn lực bằng cách phân tích các mô hình và xu hướng để phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn, giúp tiết kiệm chi phí và cải thiện năng suất. Hiệu quả hoạt động đạt được thông qua phân tích dựa trên AI mang lại nhiều lợi ích hữu hình cho doanh nghiệp như giảm chi phí, tăng năng suất và cải thiện hiệu suất tổng thể. Bằng cách phát hiện các điểm không hiệu quả, doanh nghiệp có thể chủ động giải quyết các nút thắt, tối giản quy trình và cải thiện hiệu quả tổng thể của luồng công việc. Cuối cùng, tích hợp các công cụ phân tích dựa trên AI cho phép doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, phân bổ nguồn lực một cách tối ưu hơn và đạt được sự tăng trưởng bền vững.
KẾT LUẬN
Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa xử lý dự liệu sự kiện theo thời gian thực và AI, các công ty có thể cung cấp dữ liệu theo thời gian thực để đào tạo các mô hình AI, tận dụng việc xử lý dữ liệu trong quá trình để tính toán các tổng hợp trực tiếp giúp cải thiện dự đoán và đảm bảo rằng AI có thể được áp dụng hiệu quả trong bối cảnh kinh doanh luôn cập nhật.
