contact@gemglobal.com.vn
www.gemglobal.com.vn
Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu đang mở ta một cách nhìn hoàn toàn mới về cách doanh nghiệp hiểu và khai thác giá trị từ thông tin. Dữ liệu không còn là những con số rời rạc, mà trở thành “ngôn ngữ” kể lại câu chuyện vận hành, khách hàng và chiến lược. Nhờ AI, việc phân tích không chỉ dừng ở việc tổng hợp và báo cáo, mà còn dự đoán xu hướng, gợi ý hành động và phát triển cơ hội kinh doanh tiềm ẩn. Bài viết này sẽ giúp bạn khám phá cách AI đang hoạt động trong phân tích dữ liệu, biến nó thành công cụ chiến lược giúp doanh nghiệp tăng tốc và dẫn đầu.
Khi lượng dữ liệu ngày càng lớn, việc khám phá và hiểu dữ liệu cũng trở nên phức tạp và tốn thời gian hơn. Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu là cách sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để tìm ra những insight (thông tin giá trị) ẩn trong khối dữ liệu khổng lồ. Dưới đây là một vài phương pháp thường được sử dụng:
Trước đây, phân tích dữ liệu bằng AI là công việc của các chuyên gia am hiểu kỹ thuật. Nhưng giờ đây, với các công cụ AI thế hệ mới như Generative AI, bất kỳ ai cũng có thể đặt câu hỏi và nhận phân tích chỉ trong vài giây. AI đã trở thành trợ lý thông minh, giúp doanh nghiệp và nhà quản lý dễ dàng hiểu và khai thác giá trị từ dữ liệu.
Nhiều người vẫn còn e ngại AI vì cảm giác quá kỹ thuật và trừu tượng. Tuy nhiên, khi áp dụng đúng cách, nó sẽ biến những con số khô khan thành những insight giá trị, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hoạt động và cơ hội của mình.
Trước hết, AI giúp tiết kiệm chi phí và nguồn lực đáng kể. Thay vì để nhân sự phải mất cả ngày để làm sạch hoặc xử lý dữ liệu, AI có thể hoàn thành trong chưa đầy một giờ. Điều đó có nghĩa là đội ngũ của bạn có thêm thời gian để tập trung vào những việc mang lại giá trị cao hơn như phân tích, ra quyết định hay tối ưu chiến lược.
AI cũng mang đến tốc độ và độ chính xác mà con người khó có thể sánh kịp. Chỉ trong vài phút, hệ thống có thể quét qua hàng triệu dữ liệu, phát hiện xu hướng, rủi ro hoặc cơ hội tiềm ẩn mà trước đây dễ bị bỏ sót. Đặc biệt trong những ngành như tài chính, y tế hay sản xuất, việc có được thông tin theo thời gian thực có thể giúp doanh nghiệp tránh được tổn thất lớn trước khi sự cố xảy ra.
Không ít đội ngũ hiện vẫn cảm thấy “bị mắc kẹt” trong những dashboard tĩnh, chậm và thiếu tính tương tác. Họ cần thêm dữ liệu, họ cần thêm những phân tích thông minh, dễ hiểu và có thể hành động ngay. Và đó chính là điều mà AI mang lại: không chỉ là con số, mà là những góc nhìn giúp doanh nghiệp tự tin ra quyết định chính xác hơn.
Khi các công cụ như ChatGPT và nhiều công cụ AI khác xuất hiện, nhiều người ngay lập tức lo lắng về nguy cơ mất việc. Hãy tưởng tượng một nhà khoa học dữ liệu, người giờ đây có thể hoàn thành công việc nhanh gấp 8 lần nhờ AI, liệu họ có nên lo sợ AI sẽ “cướp” công việc của mình?
Sự thật là lượng dữ liệu toàn cầu đang tăng lên chóng mặt, với khoảng 402,74 triệu terabyte được tạo ra mỗi ngày. Thậm chí 90% dữ liệu hiện có chỉ mới được sản xuất trong hai năm gần đây, và con số này vẫn tiếp tục tăng mạnh. Điều đó chứng tỏ dữ liệu quan trọng hơn bao giờ hết, len lỏi vào mọi khía cạnh của thế giới hiện đại, từ mạng xã hội, streaming video, thương mại, giao tiếp đến điện toán đám mây.
Điều này cũng đồng nghĩa với nhu cầu về các chuyên viên phân tích và khoa học dữ liệu ngày càng cao. Khi lượng dữ liệu khổng lồ vẫn tăng đều, vai trò của những người có khả năng phân tích, hiểu và khai thác giá trị từ dữ liệu trở nên không thể thiếu, và chắc chắn sẽ còn quan trọng hơn trong tương lai.
Những tổ chức đầu tư vào đào tạo phân tích dữ liệu cho đội ngũ của mình sẽ giúp nhân viên tận dụng tốt các insight từ AI, duy trì khả năng cạnh tranh và sáng tạo. Nếu bạn bắt đầu làm quen với các công cụ AI ngay bây giờ, chúng có thể trở thành bước đệm mạnh mẽ cho sự nghiệp, giúp bạn giải quyết các vấn đề phức tạp nhanh hơn, yếu tố then chốt cho đổi mới và sáng tạo.
Từ dữ liệu thô đến quyết định kinh doanh, phân tích dữ liệu bằng AI đóng vai trò quan trọng ở mỗi bước trong quá trình phân tích dữ liệu.
Thu thập dữ liệu
Bước đầu tiên và quan trọng nhất của việc ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu là thu thập dữ liệu chất lượng, vì nếu dữ liệu đầu vào không tốt, kết quả phân tích của AI cũng sẽ sai lệch. Hiểu đơn giản, đây là lúc bạn “gom nguyên liệu” để AI có thể học và đưa ra insight chính xác. Ví dụ: Khi doanh nghiệp giao tiếp với khách hàng qua nhiều kênh khác nhau (như gọi điện, nhắn tin, mạng xã hội…), AI cần có dữ liệu từ tất cả những kênh đó để phân tích được chính xác.
Làm sạch dữ liệu
Dữ liệu càng sạch, insight càng giá trị. Tuy nhiên, làm sạch dữ liệu thủ công rất tốn thời gian và dễ sai sót. Các báo cáo ngành cho thấy, các chuyên viên dữ liệu thường dành 70–90% thời gian chỉ để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu, cho thấy tầm quan trọng và độ tốn công của bước này.
May mắn là AI đang khiến việc xử lý dữ liệu trở nên nhẹ nhàng hơn rất nhiều. Giờ đây, các công cụ AI có thể tự động phát hiện dữ liệu sai lệch, điền vào những phần còn thiếu và chuẩn hóa thông tin chỉ trong vài phút. Nhờ đó, các công cụ làm sạch dữ liệu đang phát triển mạnh mẽ, dự kiến đạt 7,1 tỷ USD vào năm 2032. Đầu tư vào làm sạch dữ liệu hiệu quả trở thành yếu tố bắt buộc cho mọi tổ chức dựa vào dữ liệu.
Phân tích dữ liệu bằng AI
Khi AI đã được huấn luyện với dữ liệu sạch và phù hợp, bạn có thể bắt đầu phân tích và tạo ra những insight có thể hành động được. AI có khả năng phát hiện mẫu, mối quan hệ, bất thường và xu hướng trong dữ liệu.
Các công cụ BI (Business Intelligence) thế hệ mới sử dụng AI đang cách mạng hóa quá trình này. Thay vì nhà phân tích phải làm báo cáo thủ công hàng ngày hoặc hàng tuần, giờ bạn có thể nhận được câu trả lời chỉ trong vài phút. Vài công cụ hoạt động theo dạng hội thoại: bạn chỉ cần hỏi ví dụ: “Doanh thu tháng trước là bao nhiêu?” và AI sẽ trả lời bằng ngôn ngữ đơn giản, không cần lật từng bảng tính hay xem biểu đồ.
Tuy nhiên, cần lưu ý về độ chính xác và thiên lệch dữ liệu, vì AI học từ dữ liệu huấn luyện, nếu dữ liệu nguồn có vấn đề, kết quả AI cũng sẽ bị ảnh hưởng.
Trực quan hóa dữ liệu
Sau khi phát hiện các mẫu thú vị, bạn muốn trình bày chúng một cách trực quan và dễ hiểu. Với các công cụ BI hỗ trợ AI, bạn có thể xây dựng dashboard, biểu đồ tương tác giúp khám phá dữ liệu sâu hơn và cải thiện quy trình làm việc. Một số công cụ thậm chí có thể tạo video giải thích ngắn từ dữ liệu, biến storytelling về dữ liệu trở nên sinh động hơn.
Nếu bạn chỉ cần tạo những biểu đồ đơn giản, có thể dùng ChatGPT để tự động hóa việc này rất nhanh. Còn nếu muốn làm các báo cáo phức tạp hơn, hãy dùng những công cụ BI có tích hợp AI, chúng giúp bạn tạo biểu đồ trực quan và chuyên nghiệp chỉ trong vài phút.
Phân tích dự đoán
So với phân tích truyền thống, AI vượt trội ở khả năng dự đoán. Dựa trên dữ liệu lịch sử, AI có thể tạo mô hình dự báo tương lai chính xác. Ví dụ: dự đoán tồn kho dựa trên mức hàng tồn trước đó, hoặc thiết lập mục tiêu doanh số dựa trên dữ liệu bán hàng và mùa vụ.
Chẳng hạn, một công ty bán lẻ có thể ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu để phân tích dữ liệu doanh thu các năm trước, kết hợp với xu hướng tiêu dùng và thời tiết, từ đó dự báo nhu cầu từng mặt hàng trong tháng tới. Hệ thống không chỉ đưa ra con số dự đoán, mà còn tạo biểu đồ trực quan giúp đội ngũ marketing và bán hàng dễ dàng nắm bắt xu hướng, ví dụ như nhóm sản phẩm nào sẽ “cháy hàng” trong mùa cao điểm để chuẩn bị hàng tồn kho hợp lý hơn.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Khi bạn áp dụng AI trong các bước trên, insight sẽ chính xác và có giá trị hơn, giúp bạn ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả. Nhờ phân tích dự đoán mạnh mẽ, bạn thậm chí có thể phòng ngừa vấn đề trước khi chúng xảy ra, cải thiện hoạt động và tối ưu chiến lược kinh doanh.
Dù các công cụ phân tích dữ liệu bằng AI giúp tăng tốc quá trình xử lý và tạo ra kết quả nhanh hơn, nhưng chúng cũng tiềm ẩn không ít rủi ro. Nói cách khác, AI chỉ hiệu quả khi được sử dụng đúng cách bởi người hiểu rõ dữ liệu của mình. Dưới đây là một vài thách thức phổ biến mà doanh nghiệp có thể gặp phải.
Chất lượng dữ liệu
Câu nói “rác vào thì rác ra” luôn đúng trong phân tích dữ liệu. AI chỉ có thể cho ra kết quả chính xác khi dữ liệu đầu vào đủ sạch và đáng tin cậy. Nếu dữ liệu bị sai định dạng, thiếu thông tin, có giá trị ngoại lệ hoặc lỗi nhập liệu, công cụ AI sẽ không thể tự nhận biết và sửa chữa. Kết quả phân tích vì thế cũng sẽ sai lệch.
Trước khi bắt đầu phân tích, doanh nghiệp cần đầu tư thời gian và nguồn lực cho việc làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu. Quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi dữ liệu đó chính xác và cập nhật, và đây là lúc vai trò của con người trở nên quan trọng.
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
Vấn đề bảo mật luôn là mối quan tâm hàng đầu. Tháng 4/2023, một nhóm nhân viên của Samsung từng sử dụng OpenAI để hỗ trợ viết mã lập trình, và vô tình làm rò rỉ mã nguồn bí mật liên quan đến thiết bị siêu dẫn. Nguyên nhân là do dữ liệu nhập vào AI có thể được dùng để huấn luyện mô hình, đồng nghĩa với việc người khác có thể truy cập hoặc khai thác những thông tin này.
Vì vậy, khi ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu, doanh nghiệp cần thận trọng với thông tin đầu vào, đặc biệt nếu dữ liệu đó liên quan đến thông tin nhạy cảm hoặc phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về bảo mật (như GDPR). Để an toàn hơn, nhiều đội ngũ lựa chọn sử dụng VPN hoặc các biện pháp mã hóa nhằm bảo vệ dữ liệu trong quá trình truyền tải và phân tích.
Ngày càng nhiều doanh nghiệp tận dụng AI để rút ngắn thời gian xử lý, tăng độ chính xác và ra quyết định nhanh hơn. Dưới đây là 5 công cụ AI phân tích dữ liệu được đánh giá cao nhất hiện nay.
Tableau là một nền tảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ, giúp người dùng, cả chuyên viên và không chuyên, dễ dàng “nhìn thấy, hiểu và hành động với dữ liệu”.
Nếu doanh nghiệp bạn đang tìm một công cụ phân tích dữ liệu mà không chỉ hỗ trợ chuyên viên dữ liệu mà còn giúp đội ngũ quản lý, kinh doanh trực tiếp khai thác thông tin, thì Tableau là một lựa chọn đáng cân nhắc, bởi tính linh hoạt, trực quan và mạnh mẽ của nó.
Microsoft Power BI là giải pháp phân tích và trực quan hóa dữ liệu được thiết kế để giúp doanh nghiệp khai thác giá trị từ dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả. Nhờ khả năng kết nối với đa dạng nguồn dữ liệu và diễn giải dữ liệu thành thông tin chiến lược.
Với khả năng tích hợp sâu trong hệ sinh thái Microsoft, Power BI đang trở thành “trợ lý chiến lược” đáng tin cậy cho các doanh nghiệp.
Polymer là một nền tảng phân tích dữ liệu sử dụng AI, được thiết kế nhằm đơn giản hóa việc xử lý và trực quan hóa dữ liệu, đặc biệt phù hợp với người dùng không chuyên sâu về công nghệ.
Nhờ tính dễ sử dụng và khả năng thực hiện “từ dữ liệu đến insight” nhanh chóng, Polymer rất phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), hoặc các bộ phận như marketing, tiếp thị, sáng tạo nội dung, nơi dữ liệu phức tạp nhưng nguồn lực kỹ thuật hạn chế.
Mặc dù công cụ này tiện dụng, nhưng nếu bạn có các yêu cầu rất phức tạp (ví dụ: mô hình machine learning rất sâu, tích hợp đặc thù ngành), Polymer có thể cần thêm tùy chỉnh hoặc kết hợp với các công cụ khác.
MonkeyLearn là nền tảng AI không cần code (no-code) chuyên về phân tích dữ liệu văn bản (text analytics), giúp doanh nghiệp biến các nguồn dữ liệu dạng văn bản như phản hồi khách hàng, email, vé hỗ trợ (support tickets), hay bình luận mạng xã hội thành những thông tin có giá trị và dễ hành động hơn.
MonkeyLearn không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn tiếng nói của khách hàng, mà còn biến khối dữ liệu văn bản khổng lồ thành những insight sáng tạo. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các đội ngũ muốn ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu mà không cần am hiểu kỹ thuật phức tạp.
Akkio là nền tảng được thiết kế để giúp các nhóm không chuyên về dữ liệu vẫn có thể khai thác được sức mạnh của phân tích và dự đoán bằng AI mà không cần lập trình.
Akkio giúp xóa bỏ rào cản giữa doanh nghiệp và trí tuệ nhân tạo, biến việc phân tích dữ liệu phức tạp thành trải nghiệm đơn giản và trực quan. Với Akkio, dữ liệu không còn là “con số khô khan” mà trở thành nền tảng cho những quyết định đột phá.
Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu không chỉ giúp doanh nghiệp làm việc thông minh hơn, mà còn mở ra cách nhìn hoàn toàn mới về giá trị của dữ liệu. Từ những con số tưởng chừng khô khan, AI có thể hé lộ những cơ hội tiềm ẩn cho tăng trưởng và đổi mới. Điều quan trọng không phải là doanh nghiệp có bao nhiêu dữ liệu, mà là cách họ biến dữ liệu thành hành động. Khi con người và AI cùng hợp lực, đó là lúc chiến lược kinh doanh bước sang một kỷ nguyên mới. Và tương lai ấy bắt đầu từ những quyết định hôm nay.
Giám Đốc Đào Tạo Các Giải Pháp Công Nghệ
Hiện Ông là Trưởng bộ môn Thị trường tài chính tại khoa Ngân Hàng, Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh. Ông Huân làm công tác chuyên gia tư vấn đầy kinh nghiệm về phát triển công nghệ và chuyển đổi số, quy hoạch kinh tế cho nhiều tỉnh thành và chính phủ Việt Nam, như Đồng Nai, Đồng Tháp, Vĩnh Long, Đak Nông, TP. Hồ Chí Minh…
Hiện Ông Huân là Founder & CEO của Promete – Đối tác chiến lược của GEM Global, chuyên tư vấn và thiết kế AI riêng cho từng Doanh nghiệp.
Ông đồng thời là cố vấn cấp cao cho một số doanh nghiệp công nghệ và ứng dụng blockchain, đã đạt được sự chú ý trong khu vực và thế giới như Tokenplay và Unigame. Hơn nữa, ông Huân còn là cố vấn chiến lược cho công ty Phongsupthaavy, một trong những công ty lớn nhất tại Lào về xây dựng sàn giao dịch tiền điện tử và tiền kỹ thuật số.
Trong các hoạt động học thuật, ông rất tích cực công bố các nghiên cứu dựa trên bằng chứng trên các tạp chí quốc tế uy tín như Technology Forecasting and Social Change, Research in International Business and Finance, Apply Economics Letter…
Giám Đốc Đào Tạo Chương Trình Tài Chính – Đầu Tư
Là người sáng lập và hiện là Giám đốc Điều hành Học viện Smart Train, tổ chức chuyên sâu đào tạo các chứng chỉ nghề nghiệp quốc tế như ACCA, CMA, CFA, CIA, CTP, FPAC và IFRS. Đồng thời, Ông Thanh đang là Ủy viên BCH CLB Kế Toán Trưởng Việt Nam (VCCA), Ủy viên BCH Hội Kế toán TP.HCM (HAA).
Ông Thanh tốt nghiệp Thạc sỹ chuyên ngành Tài Chính tại ĐH Webster, Hoa Kỳ. Ủy viên BCH CLB Kế Toán Trưởng Việt Nam (VCCA), Ủy viên BCH Hội Kế toán TP.HCM (HAA). Ông có hơn 20 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực tư vấn, kiểm toán và đào tạo kế toán – tài chính tại các doanh nghiệp lớn như Shell, EY, Lạc Việt, Asian Services,…
Bên cạnh đó, ông có nhiều năm là giảng viên thỉnh giảng về kế toán – tài chính cho các trường ĐH trong và ngoài nước như Troy University, Maatricht, Benedictine University, ĐH Hoa Sen, ĐH Tôn Đức Thắng,…
Tư Vấn Đào Tạo Doanh Nghiệp
Bà có cơ hội làm việc đa dạng từ tổ chức phi chính phủ đến tập đoàn lớn và công ty đa quốc gia. Với hơn 7 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực phát triển doanh nghiệp, đào tạo và xây dựng hệ sinh thái đổi mới sáng tạo.
Tốt nghiệp Thạc sĩ Quản trị kinh doanh Đại học Kinh tế TP.HCM, cử nhân ngành luật học trường Đại học Luật TP.HCM.
Từng giữ vai trò Giám đốc chương trình Youth Empowerment Network – 1 trong 4 chương trình trọng điểm tại Startup Vietnam Foundation, trực tiếp tư vấn, tổ chức các chương trình nâng cao năng lực, kết nối chuyên gia và nguồn lực cho Doanh nghiệp khởi nghiệp, sinh viên và các tổ chức hỗ trợ khởi nghiệp.
Tham gia xây dựng và triển khai các chương trình nâng cao năng lực đội ngũ cán bộ làm công tác hỗ trợ khởi nghiệp, đổi mới sáng tạo cho doanh nghiệp, trường đại học và cơ quan quản lý nhà nước tại các tỉnh như Đồng Tháp, Bà Rịa Vũng Tàu, Đắk Lắk, Quảng Ngãi, Bến Tre,…
Trưởng Bộ Phận Truyền Thông & Marketing
Bà có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Marketing, Truyền thông & Quảng bá thương hiệu, cùng 6 năm làm việc trong các ngành Tài chính – Ngân hàng, Giáo dục, F&B…, bà Trâm đã triển khai nhiều chiến dịch hiệu quả, giúp nâng cao nhận diện thương hiệu và kết nối cộng đồng.
Bà Trâm từng giữ vai trò Trưởng Dự án của nhiều dự án phi lợi nhuận dành cho nữ giới và thanh thiếu niên như Girl Joy, Beyond the Line, Gánh Đồng Xuân,…
Bà tốt nghiệp Xuất sắc, Cử nhân ngành Quan hệ công chúng – Quảng cáo của Học viện Báo chí Tuyên truyền.
Trưởng Tư Vấn Đào Tạo
Với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Tư vấn và Đào tạo, Bà đã đồng hành cùng nhiều cá nhân và doanh nghiệp lớn trong hành trình phát triển con người & tổ chức.
Bà Phương Anh có hơn 4 năm Tư vấn nhân sự và Tư vấn tuyển dụng cho nhiều tổ chức lớn.
Bà cũng có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Kinh doanh, Chăm sóc khách hàng cho khối ngành Dịch vụ bao gồm F&B cho khách sạn lớn như New World, Duxton,…
Hiện Bà đang là Giảng viên thỉnh giảng Trường Đại Học Ngân hàng TP.HCM.
Trưởng Bộ Phận Tài Chính – Kế Toán
Gần 10 năm giữ vai trò Kế toán trưởng tại các hệ thống y tế uy tín như Victoria Healthcare, DHA, và Nova Healthcare.
Bên cạnh đó, bà cũng có hơn 7 năm gắn bó với ngành Bất động sản, từng làm việc tại các tập đoàn lớn như Bitexco Group và Vingroup.
Nhà Sáng Lập, Giám Đốc Điều Hành
Trước khi chuyển sang lĩnh vực giáo dục, đào tạo, bà có gần 10 năm làm Product Manager cho Sony Việt Nam. Bà Hằng chính là người tham gia quan trọng vào quá trình chuyển đổi kinh doanh TV màn hình cong sang TV LCD đạt đúng thời điểm với mức chi phí và hàng tồn kho tối ưu tại thị trường Việt Nam. Sau đó bà phụ trách quản lý nhóm sản phẩm Personal Audio và đạt giải “Kinh Doanh Xuất Sắc Trong Khu Vực” do Phó Chủ Tịch Tập Đoàn Sony trao giải năm 2009;
Bà đã từng kinh qua các vị trí Giám đốc Kinh doanh và Phát triển Thương Hiệu cho nhiều tập đoàn như Sony Vietnam, CCM Pharmaceuticals, Trung Nguyên G7, Double Rich,…
Hiện nay bà giữ vị trí CEO của GEM Global và có gần 10 năm kinh nghiệm tư vấn đào tạo và phát triển con người cho nhiều tập đoàn, doanh nghiệp lớn tại Việt Nam.
