Tôi đã hỏi 5 chuyên gia hàng đầu về dữ liệu về cách họ sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa và chấm dứt những cơn ác mộng tích hợp.

Các giám đốc điều hành công nghệ giải thích cách họ đang vượt ra khỏi việc sử dụng Excel để lập bản đồ dữ liệu truyền thống, xây dựng các đường dẫn dữ liệu AI giúp giảm khối lượng công việc tích hợp lên đến 40%.

Những điểm chính cần lưu ý từ ZDNET

• Khả năng khai thác dữ liệu của bạn phụ thuộc vào các quy trình nền tảng mạnh mẽ.
• Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể là người bạn tốt nhất của bạn khi nói đến việc tích hợp dữ liệu.
• Hãy tập trung vào tính nhất quán, sự phối hợp, năng lực và văn hóa doanh nghiệp.

Có tới 63% lãnh đạo doanh nghiệp mô tả tổ chức của họ là tổ chức dựa trên dữ liệu . Tuy nhiên, chỉ một nửa số giám đốc điều hành tự tin về khả năng cung cấp thông tin kinh doanh kịp thời dựa trên dữ liệu.

Nếu doanh nghiệp của bạn muốn tận dụng tối đa thông tin, bạn cần một kỹ thuật để làm cho dữ liệu trở nên sẵn có và dễ tiếp cận. Vì vậy, công nghệ mới nổi lên như một chìa khóa để khai thác giá trị từ thông tin.

Cho dù đó là tích hợp các nền tảng, sáp nhập công ty hay làm việc xuyên biên giới, các chuyên gia đều phải quản lý một loạt các nguồn lực phức tạp. Dưới đây là cách các chuyên gia cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa có thể giúp ích.

1. Thúc đẩy tính nhất quán nội bộ

Joel Hron, Giám đốc công nghệ (CTO) của Thomson Reuters (TR), một công ty chuyên về nội dung và công nghệ toàn cầu, cho biết tổ chức của ông sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để vượt qua những thách thức về tích hợp dữ liệu và hệ thống trong kỹ thuật phần mềm.

"Chúng tôi đã nhận thấy lợi ích to lớn từ nhiều hoạt động hiện đại hóa và chuyển đổi khác nhau," ông nói. “Chúng tôi sử dụng rộng rãi các công cụ AI để giúp đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn về khả năng tiếp cận và những vấn đề tương tự.”

Công việc tiên phong đó vẫn đang tiếp diễn với tốc độ nhanh chóng. Hron cho biết các nhóm phát triển doanh nghiệp của TR hiện đang tạo ra một hệ thống AI nội bộ để thẩm định nhằm thúc đẩy tính nhất quán hơn trong việc đánh giá giao dịch, đánh giá rủi ro và giảm thiểu rủi ro tiềm tàng.

"Đó thực sự là một ý tưởng vô cùng mạnh mẽ," ông nói. “Họ đã xây dựng nó trong một hoặc hai tháng qua, kết hợp khá tốt với một sản phẩm vận hành pháp lý mà chúng tôi bán trên thị trường có tên là HighQ.”

Hron cho biết TR là một công ty thích thâu tóm và dành thời gian tích hợp các hệ thống. Mặc dù lợi ích của những phát triển dựa trên trí tuệ nhân tạo này đối với công ty ông là rõ ràng, nhưng liệu công cụ nói trên một ngày nào đó có thể được các khách hàng bên ngoài sử dụng hay không? Có thể, ông nói.

"Nếu chúng ta có thể tạo ra thứ gì đó thực sự hữu ích cho mình, tại sao không đưa nó ra thị trường? Nhưng ở thời điểm này, trọng tâm của chúng tôi là làm thế nào để công nghệ này trở nên hữu ích cho tất cả các hoạt động mua bán sáp nhập của chúng tôi và giúp thúc đẩy không chỉ tốc độ và hiệu quả, mà còn cả tính nhất quán trong các thương vụ mà chúng tôi thực hiện."

2. Sắp xếp các hiểu biết của bạn

Miko Chen, kỹ sư dữ liệu trưởng tại Create Music Group, sử dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để cải thiện các quy trình hoạt động của công ty, và cô ấy khuyên các chuyên gia khác nên tìm hiểu các công cụ tiên tiến.

Công ty chuyên về công nghệ âm nhạc có trụ sở tại Los Angeles này sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng điều phối trong dịch vụ Astroflow của Astronomer để quản lý hơn 600 đường dẫn dữ liệu.

Create đã sử dụng Astro để tích hợp các công nghệ BigQuery và Google Cloud Storage, cùng với các API từ Spotify, YouTube, Apple Music và Amazon Music, vào một lớp quản lý các đường dẫn dữ liệu cho các hoạt động vận hành, chẳng hạn như phân tích và dự báo tài chính cho các hãng thu âm và nghệ sĩ.

"Chúng tôi muốn cung cấp dữ liệu tốt hơn để giúp khách hàng đưa ra quyết định, thay vì chỉ suy nghĩ một cách ngẫu nhiên về những việc họ nên làm," bà nói.

"Ví dụ, nếu họ muốn tổ chức một buổi hòa nhạc, họ có thể sử dụng thông tin chi tiết của chúng tôi để cân nhắc nên chọn thành phố nào thay vì thành phố nào có thể lựa chọn cho lần sau. Vì vậy, với dữ liệu của chúng tôi, các nghệ sĩ và khách hàng của chúng tôi có thể đưa ra quyết định chủ động này."

Create là một doanh nghiệp thường xuyên thâu tóm các công ty khác, và Chen cho biết nhóm của cô cũng sử dụng Astro để hợp nhất dữ liệu.

"Với Astro, chúng tôi có thể dễ dàng di chuyển dữ liệu giữa các địa điểm khác nhau, chẳng hạn như từ tổ chức này sang tổ chức khác, hoặc từ quốc gia này sang quốc gia khác," cô ấy nói.

3. Khám phá các khả năng hiện có

Huy Dao, giám đốc nền tảng dữ liệu và máy học tại Booking.com, cho biết điều quan trọng là các chuyên gia phải hiểu rõ khả năng công nghệ trong hệ thống dữ liệu hiện có của họ.

Booking đã là khách hàng của Snowflake khi Dao gia nhập công ty vào tháng 8 năm 2023. Trong khi nền tảng này đang chứng minh được giá trị của mình, ông biết rằng công nghệ này còn cung cấp thêm nhiều khả năng khác, đặc biệt là để tạo ra các dịch vụ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo.

"Hiện tại chúng tôi sử dụng nó cho nhiều mục đích hơn là chỉ để lưu trữ hàng hóa," ông Dao nói, đồng thời giải thích với ZDNET về hướng đi của nhóm mình trong hai năm rưỡi qua.

"Tất cả việc truy cập dữ liệu nhạy cảm của chúng tôi đều thông qua Snowflake, và chúng tôi cũng đang sử dụng các khả năng mới nhất hiện có, cả Cortex AI và Cortex Analyst. Chúng tôi đang tìm hiểu về Snowflake Semantic View, và cũng quan tâm đến Horizon Catalog, có thể kết nối với các danh mục dữ liệu khác."

Thay vì chỉ cung cấp một nguồn thông tin tổng hợp, Dao cho biết Snowflake cung cấp một giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp các chuyên gia giải quyết những thách thức kinh doanh khó khăn. Nói tóm lại, nhờ trí tuệ nhân tạo, người dùng doanh nghiệp giờ đây có khả năng tạo ra sự thay đổi.

"Nền tảng này giúp giảm bớt rào cản gia nhập. Vì vậy, thay vì chỉ có 200 người dùng có thể truy cập và sử dụng dữ liệu của chúng tôi, giờ đây chúng tôi có thể có 2.000 người dùng vì Snowflake giúp việc này trở nên dễ dàng hơn", ông nói.

"Với một số khả năng của trí tuệ nhân tạo, bạn thậm chí không cần phải viết mã SQL để truy vấn dữ liệu. Những điều như vậy giúp những người trước đây không có kỹ năng về dữ liệu dễ dàng hơn."

4. Tập trung vào lợi ích nhỏ nhặt

Richard Corbridge, Giám đốc CNTT của công ty chuyên về bất động sản Segro, chia sẻ với ZDNET rằng trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa có thể đóng vai trò quan trọng trong việc giúp công ty ông kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau. Ông đã đưa ra ví dụ về dữ liệu bền vững xuyên châu Âu cho ZDNET.

"Theo luật, chúng ta cần giám sát lượng khí thải carbon và các chỉ số bền vững. Ở Ba Lan, họ gửi số liệu đo công tơ điện dưới dạng file PDF. Ở Đức, số liệu được gửi dưới dạng kỹ thuật số, tự động. Còn ở Anh, chúng có thể được gửi dưới dạng ảnh chụp công tơ điện", ông nói.

“Chúng ta cần tìm ra cách để tập hợp tất cả những phương pháp báo cáo khác nhau về việc sử dụng năng lượng, đưa chúng vào một nơi duy nhất và biến nó thành một báo cáo của Segro về lượng khí thải carbon và việc sử dụng năng lượng.”

Trước đây, công việc tốn nhiều công sức đó được thực hiện bởi một chuyên gia con người trên các bảng tính Excel. Giờ đây, với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa quy trình, nhóm của Corbridge đang sử dụng AI để giải phóng nguồn nhân lực và tạo ra lợi ích kinh doanh.

"Chúng tôi đang xây dựng năng lực trí tuệ nhân tạo để thu thập dữ liệu, đưa vào cơ sở dữ liệu, tìm ra khi nào dữ liệu không chính xác và chỉ ra các yếu tố phi logic, chẳng hạn như trường hợp chỉ số công tơ điện giống với tháng trước, vậy chắc chắn phải có vấn đề gì đó," ông nói.

"Đây là những phát hiện thú vị trong một lĩnh vực nhỏ nhưng có tác động lớn. Thật hấp dẫn khi thấy một người đam mê công nghệ lại tham gia vào dự án này. Kết quả thu được vô cùng ấn tượng."

5. Giảm bớt gánh nặng quản lý

Ankur Anand, Giám đốc CNTT tại Nash Squared, nhà cung cấp giải pháp công nghệ và nhân tài toàn cầu, cho biết tác động lớn nhất của AI đối với quản lý dữ liệu là việc lập bản đồ và chuẩn hóa dữ liệu.

"Trí tuệ nhân tạo giúp giảm thiểu nỗ lực tích hợp của bạn từ 30% đến 40% và mang lại kết quả chính xác hơn nhiều so với phương pháp truyền thống sử dụng Excel," ông nói.

Sử dụng BlueGecko, một nền tảng quản lý dữ liệu hỗ trợ trí tuệ nhân tạo từ chuyên gia công nghệ Nextgenlytics, nhóm của Anand đã tự động hóa các quy trình lập bản đồ dữ liệu tốn nhiều thời gian, đặc biệt là trong các hoạt động sau sáp nhập và mua lại.

Ông giải thích với ZDNET về cách hệ thống tạo ra kết quả chính xác ở các giai đoạn quan trọng, chẳng hạn như trong các quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải).

"Blue Gecko hiểu dữ liệu, lập bản đồ dữ liệu, giải thích cách hai hệ thống giao tiếp với nhau và các giá trị bên trong các hệ thống đó, và thông qua cách tiếp cận này, công nghệ giúp đẩy nhanh quá trình phát triển ETL của bạn," ông nói.

Lời khuyên của Anand dành cho các chuyên gia khác đang muốn tích hợp dữ liệu và hệ thống là hãy tập trung vào văn hóa doanh nghiệp.

"Hãy nghĩ về những người đã sử dụng các công cụ khác," ông nói. "Bạn có thể áp dụng những quy trình quản lý thay đổi nào? Thành công không chỉ nằm ở việc triển khai; việc áp dụng cũng rất quan trọng."