Các Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo Yêu cầu Dữ liệu Chất lượng Cao

Dữ liệu tổ chức được thu thập và lưu trữ ở nhiều định dạng khác nhau, từ bảng tính đến tài liệu word, cơ sở dữ liệu quan hệ và tệp văn bản. Việc tận dụng dữ liệu tổ chức bao gồm một loạt các bước tiền xử lý để làm cho nó phù hợp để sử dụng trong các hệ thống trí tuệ kinh doanh cho báo cáo và phân tích. Các hệ thống AI đòi hỏi các tập dữ liệu chuyên biệt cao để huấn luyện nhằm đảm bảo mức độ chuyên môn hóa cao.

Việc chuẩn bị dữ liệu tổ chức để sử dụng trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo đòi hỏi nhiều quy trình Trích xuất-Chuyển đổi-Tải (ETL) phức tạp để tạo ra một tập dữ liệu huấn luyện trước khi nhập vào AI. Khung pháp lý của nhiều tổ chức ngụ ý rằng các luật và quy định về quyền riêng tư cần được tuân thủ trước khi quá trình trích xuất có thể diễn ra. Hơn nữa, các quy trình lưu trữ nghiêm ngặt cần tuân thủ các quy tắc sau khi quá trình trích xuất hoàn tất để đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và sử dụng một cách an toàn.

Có một lượng dữ liệu khổng lồ trong môi trường tổ chức hiện tại, một số trong đó không có cấu trúc theo định dạng dễ làm việc. Cũng có một thách thức kỹ thuật trong việc xử lý thông tin này. Độ phức tạp của việc chuẩn bị dữ liệu tăng lên khi dữ liệu không tĩnh và liên tục thay đổi trong thời gian thực, đồng thời đòi hỏi các quy trình động.

Chúng tôi sẽ khám phá các cân nhắc chính về dữ liệu trong các phần sau.

Các Nguồn Dữ liệu Tổ chức Phổ biến

Dữ liệu được lưu trữ dưới nhiều định dạng khác nhau và bao gồm nhiều khía cạnh, từ dữ liệu tài chính đến thông tin không gian. Dữ liệu được ghi lại trong các bộ ứng dụng văn phòng như Microsoft Office và các hệ thống nguồn nội bộ phù hợp với mục đích không phù hợp để sử dụng trực tiếp trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo.

Sau đây liệt kê các nguồn dữ liệu quen thuộc; danh sách này không hề đầy đủ:

• Dữ liệu tài chính cho các hệ thống kế toán ERP (Oracle, SAP)
• Dữ liệu Không gian từ Hệ thống GIS (ESRI ArcGIS)
• Bảng tính từ Công cụ Năng suất Văn phòng (Microsoft Excel, Microsoft Access)
• Cơ sở dữ liệu SQL tùy chỉnh được sử dụng phía sau các hệ thống nguồn (Microsoft SQL, MySQL, Oracle, SAP)
• Cơ sở dữ liệu tệp phẳng được lưu trữ trong các hệ thống cũ (IBM Mainframes, tệp được lập chỉ mục)

Các hệ thống khác nhau có thể lưu trữ dữ liệu ở nhiều định dạng khác nhau. Các tập dữ liệu cần được kết nối; điều này đặt ra thách thức khi có nhiều hệ thống. Phổ biến là các nhà phân tích dữ liệu nhập thông tin thủ công bằng cách sử dụng bảng tính. Xu hướng hiện nay là nhập dữ liệu vào một hồ dữ liệu, để các kỹ sư dữ liệu có thể làm việc với nó mà không phải giao tiếp trực tiếp với các hệ thống quan trọng. Do đó, cần có các chuyển đổi dữ liệu để đạt được mục tiêu.

Các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo có thể tận dụng rất tốt lượng dữ liệu này. Tuy nhiên, chỉ khi nó được xử lý trước theo một định dạng phù hợp để đưa vào các hệ thống như vậy thì data lake và data warehouse mới đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các bộ dữ liệu chất lượng cao.

Trí tuệ Nhân tạo và mối quan hệ của nó với các quy trình Extract-Transform-Load (ETL)

Các quy trình ETL truyền thống có khả năng sẽ không thay đổi khi trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến hơn. Khả năng cao hơn là các kỹ thuật như vậy sẽ được định hướng lại để tạo ra các tập dữ liệu có lợi cho việc học và hoạt động tốt với các hệ thống AI. Một ví dụ là chụp ảnh các đối tượng và dán nhãn chúng với một sự liên kết để cho phép các hệ thống AI học hỏi.

Có những cơ hội tuyệt vời dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu để sử dụng các kỹ năng chuẩn bị dữ liệu của họ nhằm xây dựng các tập dữ liệu cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo. Điều quan trọng là các quy trình ETL phải được tự động hóa và không dựa vào các quy trình thủ công để đạt được hiệu quả cao nhất từ các hệ thống trí tuệ nhân tạo theo thời gian thực.

Hồ Dữ liệu và Kho Dữ liệu như một Nguồn Dữ liệu Thật Duy nhất để sử dụng trong Trí tuệ Nhân tạo

Dữ liệu thô được lưu trữ trên các hệ thống khác nhau dẫn đến sự phân mảnh. Để khắc phục điều này, cần thiết phải chuyển tất cả dữ liệu vào một vị trí, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu quan hệ cho phép truy vấn và thao tác dữ liệu. Khi tất cả dữ liệu được lưu trữ trong một khu vực, nó có thể được truy cập và làm việc dễ dàng hơn để tạo ra các tập dữ liệu mang lại thông tin có giá trị. Điều cần thiết là phải xác định một nguồn dữ liệu chân thực duy nhất.

Kho Dữ liệu sau đó có thể được xác định bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn như Kimball hoặc Inmon để tạo các chiều nhằm xác định các sự kiện hoặc các phép đo. Một sự kiện thường là dữ liệu phân loại, trong khi một phép đo thường là dữ liệu số theo cách hiểu chung. Việc xử lý dữ liệu bằng các tiêu chuẩn như vậy mang lại những lợi ích đáng kể trong việc đảm bảo hiệu quả và độ chính xác.

Có lẽ lợi ích đáng kể nhất đối với các tổ chức đã đầu tư vào việc sở hữu một kho dữ liệu tốt là nó mở rộng bộ dữ liệu của tổ chức cho toàn bộ tổ chức. Đối với các tổ chức lớn, hầu hết nhân viên không có quyền truy cập vào các hệ thống nguồn quan trọng điều hành doanh nghiệp; tuy nhiên, họ có quyền truy cập vào kho dữ liệu, thường là chỉ đọc. Kho dữ liệu cho phép nhân viên xác định những thông tin chi tiết mà cấu trúc quản lý của tổ chức có thể không thường xuyên biết đến.

Việc tạo ra các kho dữ liệu đảm bảo rằng các cân nhắc về quyền riêng tư và quy định được xác định. Các kho dữ liệu giúp đảm bảo rằng dữ liệu được truyền một cách an toàn giữa các bên liên quan. Quyền truy cập vào các hồ dữ liệu và kho dữ liệu cũng có thể cải thiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình về cách thức thực hiện các chức năng của tổ chức, cho phép các quy trình hoạt động ổn định hơn.

Trực quan hóa Dữ liệu lớn của Tổ chức

Một thách thức của dữ liệu lớn là làm thế nào để xem dữ liệu đó một cách tốt nhất và truyền tải câu chuyện mà nó kể. Các phương pháp tiếp cận trước đây bao gồm các dịch vụ báo cáo tổng hợp dữ liệu từ các cấp thấp hơn lên các cấp cao hơn để hiển thị trong các biểu đồ tiêu chuẩn như biểu đồ cột, biểu đồ đường và biểu đồ phân tán. Các phương pháp tiếp cận này phù hợp cho các báo cáo quản lý (ví dụ: báo cáo bán hàng, báo cáo tài khoản) là một phần của các hoạt động kinh doanh thông thường hàng ngày. Microsoft SSRS là công cụ phổ biến nhất được sử dụng để báo cáo trên toàn doanh nghiệp.

Các chương trình trực quan hóa nâng cao đã xuất hiện để giải quyết khoảng trống này, với Tableau và QlikView thống trị thị trường. Tableau tập trung mạnh vào các hình ảnh trực quan ấn tượng, trong khi QlikView quản lý để cân bằng các dịch vụ báo cáo truyền thống như Microsoft SSRS và Tableau. Microsoft PowerBI đã thống trị thị trường và được Gartner coi là phức tạp hơn. Các chương trình này tạo ra các bảng điều khiển cực kỳ hữu ích để theo dõi nhiều chỉ số chính và tích hợp việc theo dõi đó như một phần của các quy trình tổ chức toàn diện. Những người ra quyết định chiến lược gần đây đã tạo ra các bảng điều khiển tuyệt vời để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, trong khi các nhà quản lý vận hành có thể phản hồi nhanh hơn để đạt được các mục tiêu của công ty.

Với sự ra đời của AI, trực quan hóa sẽ đóng một vai trò quan trọng. Những hiểu biết sâu sắc mà các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo có thể tạo ra rất phức tạp, và nó cần được truyền đạt dưới dạng biểu diễn trực quan mà con người có thể dễ dàng hiểu được. Một ví dụ tuyệt vời về điều này là trình bày một bản đồ tự tổ chức (SOM) để xem dữ liệu đa biến.

Hợp nhất Dữ liệu để Nạp vào các Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo

Khi có quyền truy cập vào các tập dữ liệu, khi đó có thể lấy dữ liệu từ một cơ sở dữ liệu quan hệ và cung cấp một trình kết nối đến một hệ thống trí tuệ nhân tạo. Hầu hết các hệ thống AI hiện đại được xây dựng bằng Python và dựa vào các mô-đun thường được triển khai bằng C/C++ để đảm bảo hiệu quả.

Vì Python hiện là công cụ chính để giao tiếp với AI, một loạt trình kết nối dữ liệu phong phú có sẵn cho nhiều loại cơ sở dữ liệu khác nhau để truy cập dữ liệu. Hơn nữa, Python rất phù hợp cho việc thao tác dữ liệu và mở rộng thêm chức năng gốc với các thư viện phong phú như NumPy và Pandas để giúp tiền xử lý dữ liệu đưa vào các hệ thống AI cụ thể. Các khung làm việc hiện tại rất khắt khe về các định dạng dữ liệu được chấp nhận. Các khung dữ liệu tĩnh có thể giúp ích trong việc này. Xử lý GPU yêu cầu các loại dữ liệu cụ thể, điều này khó có thể thay đổi. Do đó, các cân nhắc về loại dữ liệu phải được thực hiện trước.

Các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo trong lĩnh vực AI hẹp có các yêu cầu dữ liệu cụ thể, và đáng để dành thời gian xem xét điều này trong các giai đoạn lập kế hoạch tạo các tập dữ liệu để sử dụng trong các hệ thống nói trên.

Chụp, Lưu trữ và Diễn giải Kết quả Trí tuệ Nhân tạo

Các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo, dựa trên các đầu vào, do đó sẽ tạo ra các đầu ra cần được lưu trữ. Thú vị hơn, các kết quả có thể được đưa trở lại vào data lake/data warehouse và tiếp tục quá trình cung cấp thông tin chi tiết vì các thông tin chi tiết có thể mang lại thêm nhiều thông tin chi tiết khác. Việc quản lý cách các đầu ra được lưu trữ sẽ cần được xem xét cẩn thận trong một khung quản trị dữ liệu lớn hơn.

Given that artificial intelligence systems process vast quantities of information, it is likely to find counter-intuitive insights that a human would typically miss. It is usually these insights that produce the most significant competitive advantage. Thus, organisations will have no choice but to engage with these systems as a means of remaining competitive.

Việc diễn giải kết quả trí tuệ nhân tạo sẽ cần được xem xét cẩn thận. Giống như với các nghiên cứu hiện tại ngày nay, có khả năng nó sẽ bị diễn giải sai. Do đó, các nhà phân tích dữ liệu phải theo dõi tất cả các điểm dữ liệu và truy ngược lý do tại sao các hệ thống AI lại đưa ra những phát hiện cụ thể, nếu không sẽ có nguy cơ hành động sai lệch dựa trên những hiểu biết sâu sắc. Việc sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như mô tả ở trên có thể được áp dụng cho các kết quả do AI tạo ra.

Bước sang những thập kỷ tới, các tổ chức sẽ bắt đầu dựa vào thông tin do các hệ thống AI tạo ra và cách dữ liệu nền tảng của các hệ thống này được quản lý và triển khai sẽ có tầm quan trọng tối cao.

Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để được tư vấn miễn phí về cách Telemus AI™ có thể được tích hợp vào tổ chức của bạn.