Xây dựng dữ liệu doanh nghiệp cho AI

Trước khi bắt đầu thu thập và chuẩn bị dữ liệu, bạn cần xác định rõ mục tiêu bạn muốn AI giúp đỡ. Dữ liệu sẽ được chuẩn bị khác nhau tùy vào mục đích sử dụng, ví dụ:

• Dự báo nhu cầu (dự báo doanh thu, dự báo nhu cầu sản phẩm).
• Phân tích hành vi khách hàng (phân tích dữ liệu từ CRM để hiểu hành vi của khách hàng, phát hiện các nhóm khách hàng tiềm năng).
• Tối ưu hóa quy trình sản xuất (phân tích dữ liệu sản xuất để cải thiện hiệu suất).
• Dự đoán rủi ro tài chính (phân tích các giao dịch tài chính để phát hiện dấu hiệu gian lận hoặc các yếu tố nguy cơ).

Dữ liệu phải sạch và có chất lượng cao để AI có thể đưa ra các phân tích chính xác. Quá trình dọn dẹp dữ liệu bao gồm:

• Xử lý dữ liệu thiếu: Loại bỏ các dòng dữ liệu thiếu hoặc thay thế giá trị thiếu bằng giá trị ước tính (ví dụ: sử dụng giá trị trung bình, hoặc các phương pháp phức tạp hơn như phương pháp nội suy).
• Xử lý dữ liệu sai: Loại bỏ hoặc chỉnh sửa dữ liệu sai, ví dụ: các giá trị không hợp lệ (chữ cái trong cột số liệu), lỗi nhập liệu, dữ liệu không hợp lý.
• Loại bỏ trùng lặp: Kiểm tra và loại bỏ các bản sao (duplicate) của dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và không làm sai lệch kết quả phân tích.
• Chuẩn hóa dữ liệu: Đồng bộ hóa các đơn vị đo lường (ví dụ: chuyển đổi tất cả các giá trị tiền tệ về cùng một đơn vị), chuẩn hóa các giá trị văn bản (chữ viết hoa, viết thường, ký tự đặc biệt,...).

Các dữ liệu thu thập được từ nhiều nguồn khác nhau cần phải được chuẩn hóa và tích hợp để tạo thành một nguồn dữ liệu duy nhất mà AI có thể xử lý:

• Chuẩn hóa định dạng dữ liệu: Các thông tin như ngày tháng, giờ, địa chỉ, số liệu tài chính, v.v. cần được chuyển đổi về một định dạng thống nhất để dễ dàng phân tích.
• Tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau: Nếu bạn có dữ liệu từ nhiều hệ thống (ERP, CRM, phân tích marketing, v.v.), bạn cần tích hợp chúng vào một cơ sở dữ liệu duy nhất hoặc xây dựng một kho dữ liệu trung tâm để AI có thể truy cập và phân tích.

AI cần dữ liệu có cấu trúc tốt để phân tích. Feature selection (lựa chọn đặc trưng) là quá trình chọn ra các biến hoặc đặc trưng (features) quan trọng nhất để mô hình AI có thể khai thác.

• Xác định các yếu tố cần thiết: Các đặc trưng có liên quan trực tiếp đến vấn đề mà bạn muốn AI giải quyết. Ví dụ, nếu bạn đang dự báo doanh thu, bạn có thể chọn các yếu tố như ngày tháng, kênh bán hàng, giá trị đơn hàng, v.v.
• Loại bỏ các yếu tố không quan trọng: Các dữ liệu không có tác động lớn đến kết quả phân tích sẽ được loại bỏ để tránh làm giảm hiệu quả của mô hình.

Để huấn luyện mô hình AI, bạn cần phải chia dữ liệu thành hai bộ:

• Training data (Dữ liệu huấn luyện): Bộ dữ liệu này sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình AI.
• Test data (Dữ liệu kiểm tra): Sau khi huấn luyện, mô hình sẽ được kiểm tra trên bộ dữ liệu này để đánh giá độ chính xác của mô hình.

AI yêu cầu dữ liệu đầu vào ở dạng mà nó có thể xử lý được, ví dụ như:

• Dữ liệu dạng số: Các mô hình học máy thường làm việc tốt với dữ liệu dạng số (số liệu thống kê, chỉ số tài chính, v.v.).
• Dữ liệu dạng văn bản: Nếu dữ liệu của bạn là văn bản (chẳng hạn như phản hồi khách hàng, các cuộc trò chuyện từ chatbot), bạn có thể cần sử dụng các kỹ thuật như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để biến văn bản thành các giá trị số có thể phân tích.
• Dữ liệu dạng hình ảnh, âm thanh, video: Nếu AI của bạn làm việc với dữ liệu không phải dạng bảng (như hình ảnh hoặc âm thanh), bạn cần phải sử dụng các kỹ thuật đặc biệt để chuyển đổi các dữ liệu này thành các đặc trưng mà AI có thể hiểu được (ví dụ: học sâu - deep learning).

Trước khi đưa dữ liệu vào AI, bạn cần phải đảm bảo rằng dữ liệu của bạn tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư (GDPR, bảo mật thông tin khách hàng, v.v.):

• Mã hóa dữ liệu nhạy cảm: Dữ liệu cá nhân, tài chính hoặc các dữ liệu nhạy cảm khác cần phải được mã hóa để bảo vệ thông tin.
• Quản lý quyền truy cập: Đảm bảo rằng chỉ có những người có quyền mới có thể truy cập và xử lý dữ liệu quan trọng.