AI Analytics là gì?
AI Analytics là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu. Nó là quá trình sử dụng công nghệ AI để hiểu và phân tích các dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. AI Analytics giúp tìm ra các xu hướng, mô hình và thông tin quan trọng từ dữ liệu một cách tự động và nhanh chóng.
Sự khác biệt giữa AI Analytics và phân tích truyền thống?
Phân tích truyền thống là quá trình sử dụng các phương pháp và công cụ truyền thống để phân tích dữ liệu, trong khi AI Analytics sử dụng trí tuệ nhân tạo và các thuật toán máy học để tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu. Trong AI Analytics, hệ thống có khả năng tự học hỏi và cải thiện theo thời gian.
Bốn trụ cột của AI Analytics
Học máy (Machine Learning)
Học máy là một phương pháp của trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học từ dữ liệu mẫu mà không cần được lập trình cụ thể. Học máy giúp máy tính tự động tìm hiểu và cải thiện hiệu suất của nó dựa trên các kết quả thu được.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là khả năng của máy tính hiểu và tương tác với ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP giúp máy tính hiểu được ý nghĩa của các câu, văn bản và tài liệu ngôn ngữ tự nhiên.
Mạng thần kinh (Neural Networks)
Mạng thần kinh là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của hệ thống thần kinh trong não người. Mạng thần kinh được sử dụng trong AI Analytics để nhận diện mẫu và tìm ra các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.
Học sâu (Deep Learning)
Học sâu là một phương pháp của học máy sử dụng các mạng thần kinh sâu với nhiều lớp ẩn để nhận diện và phân loại các đặc điểm phức tạp trong dữ liệu. Học sâu cho phép máy tính tự động tạo ra các phân tích sâu sắc từ dữ liệu phức tạp.
Tại sao chúng ta nên sử dụng AI cho phân tích dữ liệu?
Lợi ích của việc áp dụng AI Analytics
Tự động hóa (Automation)
AI Analytics giúp tự động hoá quá trình phân tích dữ liệu, giảm thời gian và công sức cần thiết cho việc thực hiện công việc này. Việc tự động hóa giúp tăng hiệu quả và giảm thiểu sai sót trong quá trình phân tích.
Khả năng mở rộng (Scalability)
Với AI Analytics, chúng ta có thể xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả. Công nghệ AI cho phép việc mở rộng quy mô của phân tích dữ liệu mà không làm giảm hiệu suất.
Tính chính xác (Accuracy)
Công nghệ AI giúp tăng cường độ chính xác và độ tin cậy của quá trình phân tích dữ liệu. Với các thuật toán máy học và mô hình AI, chúng ta có thể đạt được kết quả phân tích chính xác hơn và đáng tin cậy hơn.
Các ứng dụng kinh doanh của AI Analytics
Phân tích tích cực tiêu cực (Sentiment Analysis)
Phân tích tích cực tiêu cực là một ứng dụng quan trọng của AI Analytics trong việc đánh giá và hiểu đánh giá đối tác xã hội với một thương hiệu hoặc doanh nghiệp. Với sentiment analysis, chúng ta có thể hiểu cảm xúc và ý kiến của khách hàng, đồng thời đưa ra các biện pháp cải thiện.
Dự báo nhu cầu (Demand forecasting)
Dự báo nhu cầu là một ứng dụng quan trọng của AI Analytics trong việc dự đoán nhu cầu tiêu thụ, xu hướng và hành vi của người dùng. Với dự báo nhu cầu, chúng ta có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh và lập kế hoạch sản xuất một cách hiệu quả.
Giám sát kinh doanh (Business monitoring)
Giám sát kinh doanh là một ứng dụng quan trọng của AI Analytics trong việc giám sát hoạt động kinh doanh nhằm phát hiện sự cố và cải thiện hiệu suất. Với giám sát kinh doanh, chúng ta có thể theo dõi các chỉ số quan trọng, nhận diện xu hướng và ra quyết định dựa trên thông tin chính xác.
Top 5 công cụ sử dụng AI cho phân tích dữ liệu
Sprout Social
Sprout Social là một công cụ giám sát và quản lý mạng xã hội sử dụng công nghệ AI để phân tích dữ liệu từ các nền tảng xã hội khác nhau. Nó cung cấp các báo cáo phân tích mạnh mẽ để hiểu về sự tương tác của khách hàng, đánh giá hiệu suất và tìm ra các xu hướng quan trọng.
Power BI
Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa được sở hữu và phát triển bởi Microsoft. Nó sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra các báo cáo và biểu đồ trực quan giúp người dùng hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ.
MonkeyLearn
MonkeyLearn là một công cụ phân tích văn bản thông minh sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu và phân tích ý nghĩa của các văn bản. Nó cung cấp các công cụ NLP mạnh mẽ để phân loại văn bản, trích xuất thông tin và phân tích ý kiến.
Tableau
Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu sử dụng AI để hiển thị dữ liệu dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Nó cho phép người dùng tạo các báo cáo và biểu đồ tùy chỉnh từ các nguồn dữ liệu khác nhau và phân tích dữ liệu theo cách dễ dàng và trực quan.
Sisense
Sisense là một công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa sử dụng AI để tạo ra các báo cáo mạnh mẽ và dễ đọc. Nó cung cấp các công cụ để trực quan hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau và thực hiện phân tích dữ liệu thông minh để tìm ra các xu hướng quan trọng và thông tin chi tiết.
Tương lai của AI trong phân tích dữ liệu
Với sự phát triển liên tục của công nghệ AI, phân tích dữ liệu sẽ trở nên ngày càng thông minh và mạnh mẽ. AI sẽ tiếp tục phát triển và cải tiến các thuật toán và phương pháp phân tích dữ liệu hiện có, từ đó đem lại giá trị lớn cho doanh nghiệp và giúp họ ra quyết định dựa trên thông tin chính xác và chi tiết. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu sẽ là xu hướng chủ đạo trong tương lai, đưa cả việc phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định kinh doanh lên một tầm cao mới.
