Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) là tương lai của Quản lý dữ liệu??
1. Thực trạng và tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong Quản lý dữ liệu
Mặc dù doanh nghiệp đang sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ, việc truy cập thông tin đáng tin cậy và có giá trị vẫn là một thách thức lớn. Nghiên cứu của Informatica cho thấy các nhà lãnh đạo đang gặp khó khăn trong việc tiếp cận dữ liệu đáng tin cậy, toàn diện, với một phần ba (34%) giám đốc dữ liệu tại Anh không có cái nhìn tổng thể về thông tin của tổ chức mình.
Tuy nhiên, tình hình này đang thay đổi nhanh chóng. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đang nổi lên như một đổi mới công nghệ quan trọng, mở ra kỷ nguyên mới cho dữ liệu. Sự phát triển của Generative AI đang định hình lại cách thức tổ chức khám phá, quản lý và phân tích dữ liệu, cho phép người dùng không chuyên tiếp cận và giải thích dữ liệu thông qua các khả năng phân tích vốn chỉ dành cho các chuyên gia được đào tạo cao trước đây.
2. Thách thức trong phân phối dữ liệu
Một trong những thách thức lớn mà các công ty thường gặp phải là việc phân phối dữ liệu hiệu quả. Dữ liệu thường không được cung cấp cho đúng người, đúng thời điểm và trong đúng ngữ cảnh. Ngoài ra, dữ liệu còn có thể bị phân mảnh, chất lượng kém và khó quản lý. Hầu hết nhân viên cũng thiếu kỹ năng kỹ thuật để hiểu dữ liệu được lưu trữ ở đâu, nên được phân tích như thế nào và cách thức để trích xuất thông tin. Việc cần thành thạo các công cụ như SQL hoặc Python đã trở thành một trở ngại lớn, khiến dữ liệu có giá trị trở nên khó tiếp cận đối với nhiều người.
Khó khăn trong việc quản lý dữ liệu đã ảnh hưởng đến nhiều vai trò trong các tổ chức khác nhau, bao gồm các nhà nghiên cứu lâm sàng phát triển thuốc mới, nhà quản lý rủi ro điều tra gian lận, đội ngũ bán hàng tìm hiểu nhu cầu khách hàng và các quan chức chính phủ cung cấp dịch vụ mới cho công dân. Tuy nhiên, công việc của tất cả những người dùng này có thể được cải thiện đáng kể thông qua việc tiếp cận các tác vụ quản lý dữ liệu như khám phá, làm sạch và xác định tài sản liên quan. Nhưng nếu không có kỹ năng hoặc công cụ phù hợp, những thông tin giá trị sẽ bị bỏ qua và năng suất lao động không được cải thiện.
Tình hình này sắp thay đổi. Nhiều nhân viên tuyến đầu hơn trong tất cả các lĩnh vực sẽ được trao quyền và nâng cao kỹ năng để tận dụng tối đa dữ liệu thông qua trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI). Nó sẽ cung cấp cho tất cả người dùng quyền truy cập vào một nền tảng dữ liệu tự phục vụ, cho phép họ trích xuất thông tin giá trị từ các bộ dữ liệu và sử dụng chúng để thúc đẩy các mục tiêu chiến lược. Nó sẽ cho phép người dùng không chuyên tiếp cận và sử dụng dữ liệu với sự dễ dàng chưa từng có. Việc thực hiện phân tích dữ liệu phức tạp sẽ trở thành việc đơn giản là viết một lời nhắc bằng ngôn ngữ đơn giản, hướng dẫn mô hình AI thực hiện các tác vụ khó khăn, vốn chỉ được thực hiện bởi các chuyên gia quản lý dữ liệu trước đây.
3. Dân chủ hóa dữ liệu với Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI)
Mặc dù Generative AI có tiềm năng lớn trong việc dân chủ hóa dữ liệu, nó cũng có thể nhanh chóng làm trầm trọng thêm các vấn đề trong chuỗi cung ứng dữ liệu do tốc độ và quy mô hoạt động của nó. Các nguyên tắc quản lý dữ liệu cần được áp dụng để đảm bảo dữ liệu được sử dụng cho AI là toàn diện, chính xác, cập nhật, dễ truy cập và được bảo vệ. Các công ty cần đầu tư vào những lĩnh vực phù hợp để biến điều này thành hiện thực.
Thứ nhất, họ nên thay thế các công cụ quản lý dữ liệu đa dạng bằng một nền tảng đơn giản để giảm nợ kỹ thuật và thúc đẩy đổi mới. Sự đơn giản hóa này sẽ rất quan trọng để áp dụng Generative AI và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào dữ liệu và cung cấp thành công các sản phẩm dữ liệu với tốc độ nhanh hơn, giúp mọi người có dữ liệu trong tầm tay để đưa ra quyết định.
Thứ hai, đầu tư vào văn hóa dữ liệu là điều quan trọng. Chỉ cung cấp dữ liệu thôi là không đủ. Nhân viên cần hiểu cách sử dụng công cụ, cách giải thích dữ liệu và cách nó có thể giúp họ đưa ra quyết định. Họ sẽ cần hiểu cách cấu trúc câu hỏi cho Generative AI để tạo ra câu trả lời có giá trị. Đào tạo nhân viên về các thực tiễn tốt nhất về quản lý dữ liệu, nhấn mạnh tầm quan trọng của độ chính xác, liên quan và phù hợp của dữ liệu cũng rất quan trọng.
Thu thập dữ liệu chính xác, chất lượng cao và cung cấp cho đúng người là điều bắt buộc trong kỷ nguyên Generative AI. Công nghệ quản lý dữ liệu sẽ trở nên phổ biến hơn khi Generative AI và LLM trưởng thành và được tích hợp vào các ngữ cảnh khác nhau. Từ các bảng điều khiển kinh doanh thông minh chuyên biệt cung cấp khả năng hiển thị hợp nhất các chỉ số chính, đến KPI và điểm dữ liệu trong một giao diện hoặc ứng dụng trò chuyện duy nhất. Generative AI đang làm cho thông tin kinh doanh dễ tiếp cận hơn bao giờ hết, cho phép thực hiện những bước táo bạo vào một tương lai tươi sáng của năng suất tăng lên và ra quyết định thực sự dựa trên dữ liệu.
Tuy nhiên, điều quan trọng là đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho Generative AI trước tiên. Dữ liệu sạch, chính xác và dễ truy cập, có tích hợp các kiểm soát quyền riêng tư, là cốt lõi để cho phép người dùng doanh nghiệp điều hướng các hệ sinh thái dữ liệu phức tạp. Tính giải thích cũng rất quan trọng ở đây. Các doanh nghiệp cần sự tự tin rằng họ có thể hiểu đầy đủ và truy tìm nguồn gốc của dữ liệu mà các mô hình dữ liệu của họ được cung cấp. Chính điều này sẽ mang lại sự tin tưởng cho các nhóm công nghệ và người dùng doanh nghiệp về lý do tại sao mô hình của họ đưa ra quyết định cụ thể.
Chỉ bằng cách thực hiện theo những bước này, người dùng mới có thể có được trải nghiệm được hướng dẫn thông minh, giúp thực hiện các tác vụ dữ liệu phức tạp một cách đơn giản. Khi được thực hiện đúng cách, cả chuyên gia dữ liệu và người dùng có trình độ kỹ thuật hạn chế đều có thể nâng cao công việc của mình với Generative AI, cải thiện năng suất, tăng cường hiệu quả hoạt động và đẩy nhanh đổi mới.
Dec 08, 2024
