Big Data và AI: Sự kết hợp hoàn hảo trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay

Big Data và AI không còn quá xa lạ trong thời đại công nghệ số hiện nay, việc kết hợp của Big Data và AI đem lại nhiều lợi ích và được ứng dụng nhiều vào thực tế. Theo dõi bài viết sau đây của Long Vân để có thông tin chi tiết về Big Data và AI: Sự kết hợp hoàn hảo trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay!

Mục lục

Big Data là gì?

Big Data là thuật ngữ chỉ các tập hợp dữ liệu lớn, phức tạp và quá kho để các công cụ cụ cơ sở dữ liệu nắm bắt, quan lý và phân tích. Bên cạnh đó, Big Data có tốc độ tăng trưởng nhanh chóng và đa dạng về cấu trúc. 

Với ba đặc điểm chính là Volume (khối lượng), Velocity (tốc độ), Variety (đa dạng) thì Big Data cung cấp một cái nhìn sâu sắc về hành vi người dùng, xu hướng thị trường và hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp. Khi bạn truy cập và hiểu được dữ liệu lớn, dữ liệu lớn cực kỳ có giá trị đối với doanh nghiệp, vì bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu giúp tăng hiệu quả và doanh thu.

Để có thêm thông tin chi tiết, bạn có thể xem thêm bài viết Big data là gì? Ứng dụng của big data trong thực tiễn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đại diện cho các công nghệ khoa học máy tính, cho phép các hệ thống thực hiện học hỏi, làm các nhiệm vụ và mô phỏng trí tuệ của con người. AI giúp tự động hóa quy trình, tối ưu hiệu suất làm việc, việc áp dụng AI vào hoạt động kinh doanh giúp tăng trưởng đáng kể.

Để có thêm thông tin chi tiết, bạn có thể xem thêm bài viết Ai là gì? Tại sao triển khai một hệ thống AI lại phải tiêu tốn điện năng?

Mối quan hệ giữa Big Data và AI

Big Data và AI phụ thuộc lẫn nhau, dựa vào nhau để hoạt động. AI cần lượng sửu dụng dữ liệu lớn để học và tinh chỉnh các kỹ thuật của mình nhằm cải thiện việc ra quyết định, trong khi đó thì Big Data dựa vào các công cụ AI để phân tích kịp thời và chính xác. Sự tương tác giữa Big Data và AI được thể hiện trong các quy trình sau:

Thu thập dữ liệu

Big Data bao gồm một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau như hành vi người dùng, mạng xã hội, thiết bị IoT… Dữ liệu này là nền tảng của các công cụ AI, cho phép thực hiện xử lý và học hỏi từ thông tin. Bên cạnh đó thì AI giúp thu thập và sắp xếp mọi loại dữ liệu để phân tích dễ dàng hơn.

Lưu trữ và xử lý dữ liệu

Các thuật toán AI cần truy cập thường xuyên vào Big Data để đào tạo. AI càng có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu thì càng tốt, vì độ chính xác và chất lượng của các phát hiện sẽ bị ảnh hưởng nếu lượng dữ liệu nhỏ hơn và dữ liệu chất lượng thấp. Nền tảng lưu trữ hiện đại giúp lưu trữ, xử lý lượng lớn dữ liệu, đảm bảo tính nhanh chóng và bảo mật cho các ứng dụng AI.

Làm sạch và cấu trúc dữ liệu

Big Data tập hợp thông tin từ nhiều nguồn, nền tảng và ứng dụng khác nhau nhưng cần được xử lý trước khi AI có thể phân tích. Công nghệ trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) hiện đại dựa trên đám mây giúp lấy dữ liệu thô từ nguồn gốc, chuyển đổi thành định dạng có thể sử dụng cho các công cụ AI và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu mục tiêu cho mục đích AI. AI cũng được tích hợp vào ETL để tăng hiệu quả.

Mô hình hóa và đào tạo AI

Dữ liệu được xử lý sẽ đưa vào các mô hình học máy để học và dự đoán.  Các mô hình này áp dụng các thuật toán cụ thể trên dữ liệu đầu vào lớn để đưa ra quyết định hoặc tìm ra kết quả được lập trình như nhận dạng mẫu hoặc dự đoán mà không cần sự can thiệp của con người.Chất lượng và khối lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả huấn luyện và độ chính xác của mô hình AI.

Phân tích theo thời gian thực

AI phát hiện xu hướng, mô hình và bất thường hiện tại trong Big Data, doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này nâng cao dịch vụ, điều chỉnh các sản phẩm cung cấp, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giảm rủi ro gian lận hoặc bảo mật… giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh hơn, tối ưu quy trình, giảm rủi ro và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Đổi mới nghiên cứu và công nghệ

Sự phát triển, đổi mới của Big Data và AI thúc đẩy lẫn nhau. AI khai thác sức mạnh của Big Data để vận hành và tạo ra giá trị lớn nhất, trong khi AI phụ thuộc vào khối lượng thông tin lớn của Big Data, lưu trữ trên nền tảng đám mây và các công nghệ khác như công cụ ETL để học và tinh chỉnh khả năng ra quyết định.

Ứng dụng của sự kết hợp giữa Big Data và AI

Big Data và AI đóng vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu và phân tích dự đoán, sử dụng công nghệ để tự động hóa và tăng tốc quá trình. Các công ty trong mọi lĩnh vực đều có thể hưởng lợi từ AI và dữ liệu lớn, vì nó đưa ra quyết định sáng suốt. Sau đây một số ứng dụng của sự kết hợp giữa Big Data và AI: 

• Dịch vụ tài chính: Các tổ chức tài chính sử dụng AI để phát hiện xu hướng và điểm bất thường trong dữ liệu, có thể giúp họ phát hiện rủi ro và gian lận.

• Bán lẻ: AI có thể dự đoán xu hướng của người tiêu dùng nhằm tối ưu hóa hàng tồn kho và hỗ trợ đổi mới sản phẩm.

• Tiếp thị: Trí tuệ nhân tạo giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ về hành vi của khách hàng để phân khúc đối tượng, cung cấp dịch vụ phù hợp để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

• Sản xuất: Sự kết hợp giữa Big Data và AI giúp tăng cường các hệ thống kiểm soát chất lượng sản phẩm để cải thiện hơn nữa. Cũng có thể giảm thời gian ngừng hoạt động của thiết bị bằng cách dự báo bảo trì, hỏng hóc thiết bị và dự đoán các xu hướng sẽ tác động đến chuỗi cung ứng.

• Công nghệ thông tin: Các chuyên gia CNTT dựa vào AI và Big Data nhằm giám sát phần cứng, cơ sở hạ tầng công nghệ khác. Giúp dự đoán nhu cầu bảo trì và xác định rủi ro an ninh mạng để ngăn chặn các cuộc tấn công và thời gian ngừng hoạt động. 

Kết luận

Big Data và AI là sự kết hợp hoàn hảo trong quá trình phát triển và chuyển đổi số của các doanh nghiệp hiện nay trong thời đại công nghệ. Sự kết hợp giữa Big Data và AI giúp đưa ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu khổng lồ, được áp dụng nhiều trong đời sống. Hy vọng với những thông tin hữu ích trên của Long Vân đã giúp bạn hiểu hơn về sự kết hợp hoàn hảo giữa Big Data và AI trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay.