Tối Đa Hóa Giá Trị Dữ Liệu Bằng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Và Machine Learning

Mục Lục

Trong thế giới ngày nay, dữ liệu được cung cấp rộng rãi cho các doanh nghiệp hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, trong khi lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn cho các tổ chức mở ra những khả năng mới, nó cũng có thể khiến việc sắp xếp, diễn giải và phân tích dữ liệu trở nên khó khăn và tốn nhiều công sức hơn rất nhiều. Rất may, có nhiều cách để tận dụng quyền truy cập rộng rãi vào dữ liệu hiện đại và thực sự nhận được giá trị cao nhất có thể từ nó. Câu trả lời nằm ở việc sử dụng AI và công nghệ máy học (Machine Learning) để hỗ trợ tất cả các bước liên quan đến việc sử dụng dữ liệu từ thu thập đến phân tích.

Tối Đa Hóa Giá Trị Dữ Liệu thông AI và Machine Learning

1. Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning là gì?

Trước khi hiểu cách chiến lược cụ thể này có thể giúp các tổ chức tối đa hóa giá trị dữ liệu của họ, điều quan trọng là phải hiểu rõ về AI và machine learning. Phần mềm AI sử dụng các thuật toán và khuôn khổ tiên tiến để cho phép máy tính sử dụng lý trí và học hỏi từ dữ liệu mà nó tiếp xúc.

Machine learning là một loại phần mềm cụ thể do AI cung cấp có khả năng học hỏi từ dữ liệu mà nó tiếp xúc và trở nên có khả năng dự báo chính xác hơn các kết quả và kết quả theo thời gian. Như mọi người có thể tưởng tượng, những dạng công nghệ mạnh mẽ này mang đến cho các tổ chức cơ hội tham gia vào một số hoạt động kinh doanh hiệu quả theo những cách chưa từng có.

2. Phương pháp tiếp cận AI và Machine Learning để sử dụng dữ liệu

Khi chúng ta tiến sâu hơn vào tương lai, ngày càng có nhiều tổ chức sử dụng công nghệ AI và machine learning để cải thiện quy trình kinh doanh của họ theo một số cách sâu sắc. Việc áp dụng rộng rãi này có thể được nhìn thấy trong sự gia tăng gần đây về các vị trí công việc phân tích kinh doanh và tình báo kinh doanh.

Việc áp dụng rộng rãi AI và machine learning này phần lớn được áp dụng đối với lượng dữ liệu quá lớn hiện có sẵn cho các tổ chức trong hầu hết mọi ngành.

Để tận dụng mọi thứ mà dữ liệu mang lại, các tổ chức phải sử dụng công nghệ có khả năng sàng lọc dữ liệu này một cách hiệu quả, chính xác và nhất quán.

Để hiểu rõ hơn về tác động có lợi sâu sắc mà AI và công nghệ máy học có thể có đối với khả năng sử dụng dữ liệu của doanh nghiệp, có thể hữu ích khi xem một số ví dụ chính.

Dưới đây là một số cách mà cách tiếp cận chiến lược sử dụng AI và công nghệ máy học có thể giúp các tổ chức tối đa hóa giá trị dữ liệu của họ.

2.1. Sắp xếp các tập dữ liệu lớn thông qua AI và Machine Learning

Ngay cả khi một tổ chức có các nhà phân tích dữ liệu, thì họ cũng gần như không thể sắp xếp và thu thập thông tin chi tiết từ tất cả lượng dữ liệu khổng lồ mà họ thu thập hàng ngày.

Ngày nay, AI và machine learning có thể hoạt động ở mức cực cao và sắp xếp các tập dữ liệu khổng lồ trong khoảng thời gian ngắn. Điều này đặc biệt có giá trị đối với các tổ chức có ý định tiếp cận các xu hướng mới một cách nhanh chóng trước các đối thủ cạnh tranh của họ.

2.2. Phát hiện các mẫu mà con người sẽ bỏ lỡ

Mặc dù các nhà phân tích dữ liệu được đào tạo có khả năng xác định một số mẫu trong dữ liệu, nhưng con người chúng ta chỉ có khả năng như vậy. Điều này đặc biệt đúng khi nói đến các tập dữ liệu lớn hơn, khó tổ chức và đánh giá hơn. Đây là nơi AI và machine learning có thể trở thành công cụ giúp cho tổ chức xác định các mẫu trong dữ liệu.

2.3. Thông báo chính xác các chiến lược tiếp thị

Như bất kỳ chủ doanh nghiệp hoặc lãnh đạo tổ chức nào cũng hiểu, tiếp thị hiệu quả là một khía cạnh quan trọng của bất kỳ tổ chức thành công nào. Thật không may, điều này thường nói dễ hơn làm và các tổ chức thường phải đưa ra các giả định và có nguy cơ gặp phải một chiến dịch tiếp thị không thành công.
Bằng cách sử dụng AI và machine learning, các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn khi xây dựng một chiến dịch tiếp thị hiệu quả. Cho dù đó là khám phá những điểm yếu mới của người tiêu dùng hay xác định nơi sản phẩm có khả năng bán được nhiều hàng nhất, AI và machine learning mang đến cho các tổ chức cơ hội sử dụng chiến lược 6Ps trong hoạt động tiếp thị để phát triển doanh nghiệp của họ hiệu quả hơn.

Xem thêm: Scikit-Learn Cheat Sheet: Python Machine Learning

3. Tổng kết

Với lượng dữ liệu dường như vô tận có sẵn cho các tổ chức ngày nay, AI và machine learning đang bắt đầu tự cung cấp như những công cụ tôdoanh nghiệp có thể sử dụng để trích xuất nhiều giá trị nhất từ dữ liệu của họ.

Từ phân loại và phân tích hiệu quả hơn đến các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn. Nnhững công nghệ đổi mới này đang nhanh chóng đưa các quy trình của tổ chức vào tương lai.

Mặc dù các công nghệ này đang dần trở nên phổ biến trong các ngành, nhưng có khả năng việc sử dụng AI và machine learning sẽ trở thành một thông lệ bình thường hóa trong tất cả các tổ chức đáng chú ý trong những năm tới.

Xem thông tin khai giảng Khóa học Business Intelligence mới nhất tại Mastering Data Analytics. Liên hệ 0961 48 48 66 hoặc inbox Fanpage Mastering Data Analytics để đăng ký nhanh nhất nhé!