Trang chủ Thế giới nói gì Xu hướng kết hợp Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo

Xu hướng kết hợp Dữ liệu lớn và Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo thể hiện tính ưu việt khi tham gia khai thác dữ liệu đa nguồn, từ đó vẽ nên một bức tranh hoàn thiện và chính xác về thị trường, xu hướng,... của một nhóm ngành cụ thể.

Thế giới đang tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Theo Forbes, 90% dữ liệu hiện có là thành quả của nhân loại chỉ trong vòng hai năm qua và hầu hết dữ liệu ngày nay được tạo ra từ các nguồn trực tuyến. Nhờ Internet, tổ chức, cá nhân có thể khai thác nhu cầu của thị trường, thể hiện qua các tương tác, phản hồi, truy cập của người dùng. Đây là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện, thể hiện tính ưu việt của mình khi tham gia khai thác dữ liệu đa nguồn, từ đó vẽ nên một bức tranh hoàn thiện và chính xác về thị trường, xu hướng,… của một nhóm ngành cụ thể.

Doanh nghiệp, thuộc mọi quy mô và lĩnh vực đang tận dụng Dữ liệu lớn và AI theo những cách khác nhau nhằm giành được lợi thế trên thị trường. Có thể kể đến một số lợi ích như thúc đẩy sự phát triển vượt bậc của trí tuệ doanh nghiệp, xây dựng hệ thống dịch vụ – sản phẩm hướng khách hàng, cắt giảm chi phí, nguồn lực và giải quyết các bài toán phức tạp về tổ chức và hiệu suất. Những xu hướng chính trong sự kết hợp Dữ liệu lớn và AI:

Phân tích tăng cường (Augmented Analytics)

Đây là một công nghệ mới, sử dụng tích hợp AI, học máy, tự động hóa và xử lí ngôn ngữ tự nhiên để tối ưu việc phân tích, chia sẻ dữ liệu và thúc đẩy phát triển trí tuệ doanh nghiệp. Phân tích tăng cường mô tả quá trình dữ liệu được tự động lấy từ các nguồn dữ liệu thô, được lọc và phân tích một cách khách quan, và kết quả cuối cùng là một báo cáo sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà con người có thể hiểu được. 

Tự động hóa

Một báo cáo mới đây của McKinsey Global Institute chỉ ra Hoa Kì sẽ thiếu khoảng 250.000 nhà khoa học dữ liệu vào năm 2024. Do đó, hầu hết các tác vụ hiện thời sẽ được tự động hóa. Sự phát triển của trí tuệ tăng cường (Augmented Intelligence) đồng nghĩa với việc  40% nhiệm vụ khoa học dữ liệu sẽ được tự động hóa trong năm 2020 (nghiên cứu của Gartner).

Điện toán biên (Edge computing)

Điện toán biên là một mạng lưới các trung tâm xử lý và lưu trữ dữ liệu cục bộ trước khi chúng được gửi tới Trung tâm dữ liệu hay chuyển lên các đám mây điện toán. Điện toán biên giúp tối ưu hóa các hệ thống truyền dẫn, tránh gây ra tình trạng gián đoạn hay làm chậm trễ quá trình gửi/nhận dữ liệu. Mọi thứ được tính toán để xử lý ngay tại các biên của hệ thống mạng. Thay vì chờ đợi để tích lũy một lượng dữ liệu khổng lồ, sau đó mới tiến hành giải mã, với điện toán biên, doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu thời gian thực ngay tại thời điểm thu thập. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp giành được lợi thế về tốc độ và khả năng dẫn dắt, đón đầu thị trường.

BÀI MỚI NHẤT

10 Podcast dân lập trình không nên bỏ qua

Nghe podcast đang trở thành một xu hướng mới của người trẻ, không chỉ để nắm bắt thông tin, mà còn để tiếp cận...

TinyML: Khi học máy kết hợp cùng các hệ thống nhúng

TinyML hiện là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất của Học sâu. Đây chính là giao điểm của các ứng dụng,...

Nhận dạng người nói: một số phương pháp kỹ thuật

"Who is speaking?"/"Ai đang nói?", nhận dạng người nói (speaker recognition) sẽ giúp bạn tìm được đáp án cho câu hỏi này. Kỹ thuật...

Phần mềm mã nguồn mở là gì? Tất cả những điều bạn nên biết

Mã nguồn mở thường được lưu trữ trong kho lưu trữ công cộng và được chia sẻ công khai. Bất kỳ ai cũng có...

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...

Data Lake và Data Warehouse: Đâu là lựa chọn phù hợp?

Data Lake và Data Warehouse là hai khái niệm hay bị nhầm lẫn trong dữ liệu lớn, song thực tế, điểm chung duy nhất...

Chiến thuật chinh phục các cuộc thi trên Kaggle

Với hơn 5 triệu tài khoản đăng ký, các cuộc thi trên Kaggle là sân chơi quốc tế dành cho cộng đồng trí tuệ...

Ảo hóa dữ liệu: bước đột phá của hồ dữ liệu

Khác với Kho dữ liệu (Data Warehouse) - nơi phát triển các lược đồ và phân cấp trước khi  lưu trữ dữ liệu, hồ...