Trên thực tế, hầu hết các tổ chức sử dụng ít hơn 20% dữ liệu của họ, còn lại 80% còn lại và những hiểu biết mà nó chứa được để bên ngoài quy trình vận hành và ra quyết định. Hãy tưởng tượng nếu bạn chỉ sử dụng 20% cho bất kỳ dịch vụ nào bạn đã trả cho mỗi tháng và bỏ qua 80% khác! Đây chính xác là những gì chúng tôi đang làm với dữ liệu. May mắn thay, đây là nơi mà Big Data có thể bắt đầu dựa vào AI và tham gia vào một chu kỳ phát triển. Hiện tại, sự tương tác giữa AI và Big Data đang ở giai đoạn đầu và các tổ chức đang khám phá các phương pháp, kỹ thuật và công nghệ hữu ích để đạt được kết quả có ý nghĩa. Thông thường những nỗ lực này không được xây dựng cũng như quản lý một cách toàn diện. Công việc của chúng tôi đã chỉ ra rằng có một “Chu kỳ Big Data” mới nổi mà chúng tôi và muốn mô tả và chia sẻ với bạn về việc có thể kết hợp với AI ở những lĩnh vực nào.
Chu kỳ Big Data
“Chu kỳ Big Data” là tập hợp các hoạt động chức năng điển hình bao quanh việc thu thập, lưu trữ và tiêu thụ Big Data. Big Data được định nghĩa là một lĩnh vực xử lý các cách để quản lý, phân tích và trích xuất một cách có hệ thống thông tin từ, hoặc xử lý các bộ dữ liệu quá lớn và phức tạp để được quản lý bằng phần mềm truyền thống. Nói ngắn gọn, hu kỳ, là một quá trình tận dụng Big Data vào kết quả mong muốn. Điển hình là chu trình chảy theo kiểu từ trái sang phải với phép lặp. (Dữ liệu-> Kích hoạt-> Mẫu-> Bối cảnh-> Quyết định-> Hành động-> Kết quả-> Phản hồi-> Điều chỉnh).
Quản lý dữ liệu
Quản lý dữ liệu là một quá trình bao gồm thu thập, xác nhận, lưu trữ, bảo vệ và xử lý dữ liệu cần thiết để đảm bảo khả năng truy cập, độ tin cậy và tính kịp thời của dữ liệu cho nhiều người dùng khác nhau. Ngày nay, đây là một quá trình phức tạp hơn do sự gia tăng tốc độ dữ liệu (gần thời gian thực) và sự phức tạp gia tăng của tài nguyên dữ liệu (văn bản, giọng nói, hình ảnh và video), đã vượt xa khả năng xử lý của cả con người và các hệ thống máy tính truyền thống.
AI có thể hỗ trợ ở đây theo nhiều cách, bao gồm hỗ trợ siêu cá nhân hóa bằng cách tận dụng học máy và hồ sơ có thể học và thích nghi. AI cũng có thể giúp nhận biết kiến thức từ các luồng dữ liệu thông qua phân loại NLP và nắm bắt mối quan hệ. AI có thể xem ảnh tĩnh hoặc trong các hình ảnh chuyển động để tìm và quản lý. AI không chỉ giúp nhận biết và học hỏi bằng cách xem các tương tác giữa hệ thống hoặc máy của con người, mà còn có thể thực hiện việc đó trong thời gian rất ngắn. Điều này có thể được thực hiện ở rìa của đám mây hoặc thông qua Mạng IoT. AI kết hợp với các thuật toán khác có thể giúp tìm kiếm “các sự kiện thiên nga đen” có thể được sử dụng để cập nhật các chiến lược.
Quản lý mẫu
Các tổ chức cần giữ nhịp tăng trưởng để phù hợp với tình trạng hiện tại của thế giới, các ngành công nghiệp, thị trường, khách hàng và các thành phần khác đồng thời sàng lọc các sự kiện gây nhiễu. Mặc dù các tổ chức sử dụng hoạch định chiến lược chủ động tìm kiếm các mô hình cụ thể về mối đe dọa và cơ hội, nhưng thật không may, hầu hết các tổ chức đều phải chịu đựng sự đau khổ trước những sự kiện đến bất chợt. Cả hai loại tổ chức nên liên tục tìm kiếm các mô hình quan tâm của người dùng từ đó để đưa ra quyết định hoặc bắt đầu các hành động và lưu trữ để thực hiện.
AI có thể giúp đỡ bằng cách nhận ra cả tín hiệu, sự kiện và mô hình dự kiến và những bất ngờ để nhận ra sự bất thường có thể đảm bảo sự chú ý. Khi kết hợp với phân tích, AI có thể tìm hiểu và phát hiện tiềm năng cho các phản hồi bổ sung. AI cũng nhận ra và học các điều chỉnh cho các mô hình, cơ hội quyết định và nhu cầu hành động tiếp theo. Trong một số trường hợp, cơ hội tự động hóa có thể được xác định để mang lại kết quả có chất lượng nhanh hơn và cao hơn.
Quản lý bối cảnh
Sự hiểu biết về dữ liệu thường có thể thay đổi theo bối cảnh mà nó được xem và kết quả mà nó có thể được tận dụng. Chủ đề của dữ liệu có nghĩa là một cái gì đó hơi khác biệt hoặc đáng kể trong một bối cảnh so với bối cảnh khác.
Hiểu ngữ cảnh cũng quan trọng như hiểu chính dữ liệu. Thông tin về bối cảnh và sự tương tác của nội dung của nó (còn gọi là thế giới) là rất cần thiết để nắm bắt và duy trì. Điều này cho phép phân loại dữ liệu theo ngữ cảnh và đặc biệt là liên quan đến các bối cảnh khác vì các nguồn dữ liệu lớn có thể chứa nhiều bối cảnh và mối quan hệ trong đó.
AI có thể hỗ trợ các quy trình máy tính động sử dụng các đối tượng dữ liệu trong một bối cảnh (ngành công nghiệp, thị trường, quy trình hoặc ứng dụng) để chỉ ra nơi chứa dữ liệu riêng biệt (ví dụ như ngành công nghiệp, thị trường, quy trình hoặc ứng dụng) có cùng một chủ đề. AI có thể tìm hiểu sự khác biệt tinh tế và các sắc thái đặc thù theo ngữ cảnh để theo dõi sự phát triển của ý nghĩa của dữ liệu trong nhiều bối cảnh, cho dù đó có phải là “tương tác” hay không. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc hiểu các cuộc hội thoại và tương tác của con người với NLP vì sự giải thích thường khác nhau.
Quản lý quyết định
Quản lý quyết định (hay còn gọi là EDM) bao gồm tất cả các khía cạnh thiết kế, xây dựng và quản lý các hệ thống ra quyết định tự động mà tổ chức sử dụng để quản lý các quy trình ra quyết định của mình cả bên trong cũng như mọi tương tác với các bên ngoài như khách hàng, nhà cung cấp và cộng đồng. Tác động của quản lý quyết định được cảm nhận trong cách tổ chức và điều hành doanh nghiệp để đạt được mục tiêu một cách hiệu quả. Các tổ chức phụ thuộc vào các phân tích mô tả và dự đoán tận dụng dữ liệu lớn để cung cấp nhiên liệu thúc đẩy môi trường này.
AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường sử dụng kiến thức và chuyên môn trong một thế giới liên tục phát triển và thay đổi. AI cũng có thể giúp mở rộng quy mô tài nguyên chính bằng cách tận dụng cơ sở dữ liệu lớn ngày càng tăng với tốc độ kinh doanh cũng ngày càng tăng đồng thời hỗ trợ các yêu cầu hoạt động ngày nay và đảm bảo ứng dụng của nó đáp ứng mong đợi của người dùng. Cụ thể, việc tăng cường sử dụng AI trong các tương tác của con người sẽ là một đóng góp đáng kể để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và tăng tốc độ giải quyết liên quan đến các vấn đề của khách hàng. AI cũng có thể đề xuất nơi tìm kiếm cơ hội quyết định và kết quả, chủ động theo dõi hiệu suất đối với các chỉ số hiệu suất chính.
Quản lý hành động
Quản lý hành động bao gồm việc lập kế hoạch và tổ chức các hành động chủ động hoặc phản ứng mong muốn và các hoạt động làm việc của con người, quy trình, ứng dụng bot và thiết bị được sử dụng bởi tổ chức. Nó bao gồm quản lý, điều phối và phối hợp các nhiệm vụ, phát triển kế hoạch dự án, thực hiện giám sát và đạt được kết quả mong muốn thể hiện bằng các mục tiêu theo các nguyên tắc được phê duyệt và các thông số đã được thống nhất. Việc ghi lại các hành động này cũng cung cấp nguồn dữ liệu lớn để phân tích sâu hơn và tối ưu hóa tiềm năng hoặc tăng mức độ tự do thông qua các điều chỉnh mục tiêu.
AI có thể giúp đỡ bằng cách liên kết các hành động phù hợp theo hướng của các bước quyết định trước đó. Điều này có nghĩa là chọn một hành động được kiểm kê, thay đổi một số quy tắc tham số của hành động được kiểm kê hoặc đề nghị tạo ra các hành động mới không có sẵn trong kho hiện tại. AI có thể được nhúng trong bất kỳ bước nào hoặc các tác vụ chi tiết được thực hiện trong các hành động đã chọn. AI có thể giám sát các hành động và báo cáo kết quả cho quản lý. AI, cùng với các thuật toán, có thể thử nghiệm trước và đề xuất thay đổi hành động trước khi triển khai, do đó đảm bảo đạt được kết quả mong muốn.
Quản lý mục tiêu
Quản lý mục tiêu là quá trình xác định và theo dõi các mục tiêu để cung cấp hướng dẫn và định hướng, giúp đánh giá hiệu suất và đưa ra phản hồi cho tất cả các tài nguyên (con người, quy trình, ứng dụng, bot và người quản lý) để cải thiện hiệu suất. Khi các tổ chức chuyển sang tăng cường khả năng cho nhân viên, tính toán cạnh và các bot động, tầm quan trọng của việc đạt được mục tiêu tự định hướng sẽ tăng lên. Các cấp độ tự do mới giúp tăng cường tự chủ bao gồm sự tập trung cao độ vào việc đạt được mục tiêu và giám sát.
AI có thể giúp hướng dẫn con người một cách tự động, bot, xử lý ứng dụng và cơ sở hạ tầng linh hoạt thông qua việc điều chỉnh tự động các mục tiêu, tận dụng các điều kiện hoặc ngay khi học hỏi trong phạm vi bảo vệ của các ràng buộc và quy tắc. Tất cả các tài nguyên này có thể nhận được hướng dẫn mới từ các khả năng AI học tập trong thời gian thực, được tích hợp sẵn hoặc gọi là bên ngoài, tùy thuộc vào các vòng phản hồi và nhật ký đóng góp vào nhóm Big Data.
Quản lý rủi ro
Quản lý rủi ro là việc xác định, đánh giá và ưu tiên các rủi ro và giảm thiểu bằng cách áp dụng các nguồn lực phối hợp và thông minh để giảm thiểu, giám sát và kiểm soát tác động của các mối đe dọa. Điều này sẽ yêu cầu khai thác vào nhóm dữ liệu lớn để liên tục theo dõi các sự kiện, xác định các mối đe dọa và cơ hội mới nổi.
AI có thể giúp các tổ chức nhận ra sự xuất hiện của các tình huống có thể yêu cầu phản hồi và cho phép các phản ứng giảm thiểu. Các mô hình và sự bất thường chính có thể được nhận ra trong các sự kiện, mô hình, nhật ký của hệ thống và phản hồi của con người (bao gồm cả mạng xã hội) cho các rủi ro tiềm ẩn hoặc mới nổi. Ngoài ra, bất kỳ cuộc tấn công hoặc vấn đề nào tồn tại trong phạm vi, chẳng hạn như hành vi văn hóa, có thể được phát hiện sớm và phát triển các biện pháp phòng vệ cần thiết được kích hoạt.
