Trí tuệ dữ liệu, chìa khóa tồn tại và mang lại thịnh vượng cho doanh nghiệp
Có cần thiết phải thuyết phục hơn nữa về điều này sau đại dịch?
Đám mây, Dữ liệu lớn, AI và IoT: Thường được xem là trụ cột cơ bản của Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và được mô tả như một giai đoạn bị tác động bởi nhiều yếu tố, mang tính cách mạng nhiều hơn và có quy mô lớn hơn so với ba cuộc cách mạng diễn ra trước đây. Tuy nhiên, nếu nghiên cứu kỹ hơn, có vẻ như sự góp mặt từ bốn giai đoạn công nghệ khác nhau này tạo thành một phần của tổng thể lớn hơn.
Các doanh nghiệp hiện đại đang nhanh chóng mở rộng sang các hệ sinh thái với các thiết bị đầu cuối đa dạng: điện thoại di động, máy tính cá nhân, máy tính xách tay, đồng hồ thông minh và thiết bị gắn trên người, thiết bị sinh trắc học, cảm biến, v.v. Khối lượng rất lớn dữ liệu đến từ các hệ sinh thái thiết bị đầu cuối này cũng như đến từ các hệ sinh thái CNTT đám mây tập trung sẽ được lưu trữ và xử lý bằng các giải pháp phân tích tiên tiến. Các giải pháp AI được triển khai nhằm tạo ra những thông tin phân tích kinh doanh chuyên sâu, tự động hóa các quy trình quan trọng và đặt nền tảng cho nhiều sáng kiến đổi mới hơn cũng như tạo tác động lên dấu chân điểm cuối của công ty trên thị trường và trên toàn thế giới. Chu kỳ tiếp tục lặp lại với điểm cốt lõi là thông tin và trí tuệ.
Năng lực này chính là nền tảng cho các doanh nghiệp trong thế kỷ 21. Nhưng, thực tế điều này diễn ra như thế nào?
Vũ trụ kết nối sẽ mở rộng đến 31 tỷ thiết bị vào năm 2025, tạo ra lượng lớn dữ liệu trong khoảng 175-180 zettabyte
Các CIO xếp hạng Năng lực Phân tích Dữ liệu là yếu tố dẫn đầu trên cơ sở xem xét mức độ phù hợp với thị trường và khả năng cạnh tranh
Các tổ chức hàng đầu sử dụng kết quả phân tích dữ liệu nhiều gấp 5 lần so với các tổ chức cùng ngành
Các phân tích chuyên sâu góp phần giúp doanh nghiệp tăng trưởng hơn 33% và đạt lợi nhuận gấp 12 lần
Cloud4C: Ngoài sức tưởng tượng
Hơn một trăm triệu doanh nghiệp ngày nay vẫn chưa nhận thức đầy đủ và thiếu bộ kỹ năng cơ bản về quản lý dữ liệu, chưa tính đến việc triển khai AI để thực hiện chuyển đổi thông minh. Các lý do chính bao gồm không đủ dung lượng lưu trữ, cơ sở hạ tầng lâu đời và trì trệ, các chiến lược an ninh mạng yếu kém, các mô hình kinh doanh thiếu linh động và lỗi thời. Trong khi Facebook và những gã khổng lồ công nghệ số khác đã lên tiếng về Metaverse (công nghệ thực tại số nhúng (embedded digital reality) cho người mới bắt đầu), nhiều tập đoàn lớn vẫn đang vật lộn để tìm cách thay thế các tài liệu giấy của họ. Quản lý quy trình làm việc tập trung vào ngoại tuyến vẫn là nỗi nhức nhối ngay trong thời điểm hiện tại.
Cloud4C, nhà cung cấp dịch vụ quản lý đám mây hàng đầu thế giới với định hướng tập trung vào ứng dụng và tự động hóa, đảm bảo hành trình chuyển đổi hoàn hảo để trở thành một doanh nghiệp thông minh, quyền năng về dữ liệu. Di chuyển sang đám mây mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh như thường lệ, tối ưu hóa các quy trình với các giải pháp siêu tự động hóa-RPA vượt trội, giúp tối đa hóa ROI, hiện đại hóa các tài sản cốt lõi (ảo hóa các hệ thống cũ, cơ sở hạ tầng, tài nguyên điện toán, hệ thống mạng, máy chủ, trung tâm dữ liệu, hệ thống lưu trữ, các nền tảng, hệ thống của bên thứ ba) và tích hợp các ứng dụng chuyên sâu, giúp số hóa các hoạt động và quy trình làm việc trên tất cả các phòng ban.
Khai thác bộ quản lý dữ liệu toàn diện (full-stack) bao gồm thu thập dữ liệu, làm sạch, giám sát, quản trị luồng dữ liệu, hiện đại hóa dữ liệu và phân tích thông tin chuyên sâu. Tăng cường khai thác dữ liệu với hệ thống thông tin quản trị thông minh (business intelligence) tiên tiến (Phân tích dữ liệu sâu + AI), nền tảng độc quyền giúp có được thông tin phân tích chuyên sâu, hỗ trợ ra quyết định sáng suốt. Bảo mật tất cả cơ sở dữ liệu, luồng dữ liệu, trung tâm dữ liệu và các tài sản với các dịch vụ an ninh mạng và hệ thống thông tin tình báo về các mối đe dọa tiên tiến của Cloud4C. Dịch vụ tư vấn và hỗ trợ 24/7, giải quyết mọi yêu cầu về dữ liệu bất cứ lúc nào.
Cloud4C, đối tác toàn diện giúp bạn hiện thực hóa tầm nhìn doanh nghiệp thông minh về dữ liệu. Ngày mai bắt đầu từ ngày hôm nay!
5 Thách thức chung khi triển khai AI cho doanh nghiệp
Xác định đúng tập dữ liệu
Việc xác định và tổng hợp chính xác các tập dữ liệu để huấn luyện là rất quan trọng nhằm cải thiện việc học và ra quyết định của giải pháp AI. Để đạt được điều tương tự, các doanh nghiệp có thể kết nối với các chuyên gia Dữ liệu và AI để tìm ra bộ dữ liệu phù hợp, huấn luyện các thuật toán đã triển khai, giúp đạt được độ chính xác vượt trội và bắt đầu trải nghiệm biến đổi của mình.
Bảo mật và lưu trữ dữ liệu
Tập dữ liệu huấn luyện càng lớn thì khả năng dự đoán của AI càng chính xác. Tuy nhiên, các vấn đề về lưu trữ thường gây khó khăn cho các doanh nghiệp trong việc sử dụng khối lượng dữ liệu lớn. Hơn nữa, doanh nghiệp luôn thường trực mối lo lắng về bảo mật dữ liệu trong quá trình thúc đẩy tự động hóa và thông minh về dữ liệu. Đây chính là lý do tại sao các doanh nghiệp phải tiếp cận môi trường quản lý dữ liệu đúng đắn để triển khai AI phù hợp.
Cơ sở hạ tầng Silos
Việc phát triển, thử nghiệm và vận hành các giải pháp Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi hệ thống phải có tốc độ và sức mạnh tính toán cao, các hệ thống thường được yêu cầu vận hành trên cơ sở hạ tầng GPU tiên tiến hơn là CPU truyền thống. Các hệ thống trên nền tảng AI sẽ mang lại kết quả thực sự linh hoạt nếu doanh nghiệp có cơ sở hạ tầng và công nghệ máy tính tiên tiến.
Tích hợp AI với các hệ thống hiện có
Tích hợp các giải pháp và ứng dụng AI vào các hệ thống kinh doanh và cơ sở hạ tầng quan trọng hiện hữu là một thách thức đối với hầu hết các doanh nghiệp. Tính không đồng bộ với các thư viện, API, phần mềm trung gian cũng như các kiến trúc hiện có có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng.
Các thuật toán phức tạp và huấn luyện liên tục các mô hình AI
Sau khi hoàn thành triển khai các giải pháp AI, các doanh nghiệp vẫn phải thu hút đáng kể các nguồn tài nguyên và nhân lực để huấn luyện liên tục các hệ thống AI nhằm có được các kết quả với độ chính xác tối đa.
Các bước giúp tổ chức của bạn chuẩn bị tốt cho Phân tích dữ liệu và AI
Xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo bao gồm việc lập kế hoạch và xây dựng chiến lược thận trọng về nhu cầu lưu trữ, hệ thống mạng và dữ liệu AI.
Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, đòi hỏi cần phải mở rộng bộ nhớ. Việc đảm bảo dung lượng lưu trữ thích hợp, IOPS (hoạt động đầu vào/đầu ra trên mỗi giây) và độ tin cậy để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ là yêu cầu cần thiết để áp dụng hiệu quả giải pháp AI.
Việc xác định nhu cầu lưu trữ của một tổ chức phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Ví dụ: các hệ sinh thái mạng nơ-ron tiên tiến, có giá trị cao có thể gặp các vấn đề về quy mô liên quan đến đầu vào/đầu ra và độ trễ. Tương tự, các công ty thuộc ngành ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm (BFSI) phụ thuộc vào các quyết định giao dịch theo thời gian thực có thể cần công nghệ lưu trữ all-flash nhanh chóng.
Một yếu tố quan trọng khác là bản chất của nguồn dữ liệu - Các ứng dụng sẽ phân tích dữ liệu cảm biến trong thời gian thực hay dữ liệu sau khi được xử lý? Bao nhiêu ứng dụng dữ liệu AI sẽ được tạo ra? Theo thời gian, cơ sở dữ liệu sẽ phát triển ngày càng tăng, đòi hỏi các công ty cần theo dõi liên tục năng lực của mình để lên kế hoạch mở rộng kịp thời.
Hệ thống mạng là một thành phần quan trọng khác trong việc triển khai AI, cần được nâng cấp thường xuyên theo định kỳ. Các thuật toán học sâu (deep learning) phụ thuộc nhiều vào quá trình trao đổi thông tin/dữ liệu và hệ thống mạng của doanh nghiệp phải có khả năng mở rộng băng thông dễ dàng với độ trễ thấp. Các công ty nên thực hiện tự động hóa bất cứ khi nào có thể. Kiến trúc mạng điều khiển bằng phần mềm (SDN) tích hợp học máy giúp tạo ra hệ thống mạng dựa trên mục đích (intent-based networks), cho phép dự đoán các nhu cầu mạng hoặc các mối đe dọa bảo mật và đưa ra hành động ứng phó trong thời gian thực.
Sở hữu nguồn tài nguyên máy tính mạnh mẽ, bao gồm CPU và GPU là điều rất quan trọng đối với cơ sở hạ tầng AI. Trong khi môi trường máy tính chạy trên CPU có thể xử lý khối lượng công việc cơ bản của AI thì học sâu liên quan đến nhiều tập dữ liệu lớn và các thuật toán mạng thần kinh có khả năng mở rộng. Để hỗ trợ điều này, việc chuyển sang sử dụng GPU cho phép các tổ chức tối ưu hóa cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu và tối đa hóa hiệu quả sử dụng điện năng.
Các tổ chức cần xem xét nhiều vấn đề khi chuẩn bị dữ liệu AI. Quá trình này bao gồm lưu trữ dữ liệu, xử lý và quản lý thông tin được sử dụng hoặc tạo ra bởi AI. Một trong những bước quan trọng là làm sạch dữ liệu. Bước này bao gồm xóa những dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, dữ liệu bị trùng lặp hoặc không đúng định dạng khỏi cơ sở dữ liệu.
Chất lượng dữ liệu đặc biệt quan trọng với AI. Việc triển khai các công cụ làm sạch dữ liệu tự động để đánh giá các lỗi dữ liệu dựa trên các quy tắc hoặc thuật toán là điều rất quan trọng vì kết quả đầu ra phụ thuộc vào chất lượng đầu vào.
Quản lý việc truy cập dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng, đòi hỏi phải xây dựng các quy trình hiệu quả để đảm bảo chỉ chia sẻ thông tin với những người có nhu cầu. Các chiến lược quản lý dữ liệu đảm bảo người dùng, máy móc và các thiết bị đầu cuối khác nhau có thể truy cập dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến vấn đề bảo mật. Điều này đòi hỏi sử dụng các biện pháp kiểm soát truy cập dữ liệu thích hợp như IAM, các giải pháp mã hóa dữ liệu, và nhiều biện pháp khác.
-
Lưu trữ dữ liệu lớn: Yêu cầu cơ sở hạ tầng cho AI
Khi khối lượng dữ liệu tăng lên, đòi hỏi cần phải mở rộng bộ nhớ. Việc đảm bảo dung lượng lưu trữ thích hợp, IOPS (hoạt động đầu vào/đầu ra trên mỗi giây) và độ tin cậy để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ là yêu cầu cần thiết để áp dụng hiệu quả giải pháp AI.
Việc xác định nhu cầu lưu trữ của một tổ chức phụ thuộc vào nhiều yếu tố. Ví dụ: các hệ sinh thái mạng nơ-ron tiên tiến, có giá trị cao có thể gặp các vấn đề về quy mô liên quan đến đầu vào/đầu ra và độ trễ. Tương tự, các công ty thuộc ngành ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm (BFSI) phụ thuộc vào các quyết định giao dịch theo thời gian thực có thể cần công nghệ lưu trữ all-flash nhanh chóng.
Một yếu tố quan trọng khác là bản chất của nguồn dữ liệu - Các ứng dụng sẽ phân tích dữ liệu cảm biến trong thời gian thực hay dữ liệu sau khi được xử lý? Bao nhiêu ứng dụng dữ liệu AI sẽ được tạo ra? Theo thời gian, cơ sở dữ liệu sẽ phát triển ngày càng tăng, đòi hỏi các công ty cần theo dõi liên tục năng lực của mình để lên kế hoạch mở rộng kịp thời.
-
Cơ sở hạ tầng mạng AI
Hệ thống mạng là một thành phần quan trọng khác trong việc triển khai AI, cần được nâng cấp thường xuyên theo định kỳ. Các thuật toán học sâu (deep learning) phụ thuộc nhiều vào quá trình trao đổi thông tin/dữ liệu và hệ thống mạng của doanh nghiệp phải có khả năng mở rộng băng thông dễ dàng với độ trễ thấp. Các công ty nên thực hiện tự động hóa bất cứ khi nào có thể. Kiến trúc mạng điều khiển bằng phần mềm (SDN) tích hợp học máy giúp tạo ra hệ thống mạng dựa trên mục đích (intent-based networks), cho phép dự đoán các nhu cầu mạng hoặc các mối đe dọa bảo mật và đưa ra hành động ứng phó trong thời gian thực.
-
Khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo
Sở hữu nguồn tài nguyên máy tính mạnh mẽ, bao gồm CPU và GPU là điều rất quan trọng đối với cơ sở hạ tầng AI. Trong khi môi trường máy tính chạy trên CPU có thể xử lý khối lượng công việc cơ bản của AI thì học sâu liên quan đến nhiều tập dữ liệu lớn và các thuật toán mạng thần kinh có khả năng mở rộng. Để hỗ trợ điều này, việc chuyển sang sử dụng GPU cho phép các tổ chức tối ưu hóa cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu và tối đa hóa hiệu quả sử dụng điện năng.
-
Chuẩn bị dữ liệu AI
Các tổ chức cần xem xét nhiều vấn đề khi chuẩn bị dữ liệu AI. Quá trình này bao gồm lưu trữ dữ liệu, xử lý và quản lý thông tin được sử dụng hoặc tạo ra bởi AI. Một trong những bước quan trọng là làm sạch dữ liệu. Bước này bao gồm xóa những dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, dữ liệu bị trùng lặp hoặc không đúng định dạng khỏi cơ sở dữ liệu.
Chất lượng dữ liệu đặc biệt quan trọng với AI. Việc triển khai các công cụ làm sạch dữ liệu tự động để đánh giá các lỗi dữ liệu dựa trên các quy tắc hoặc thuật toán là điều rất quan trọng vì kết quả đầu ra phụ thuộc vào chất lượng đầu vào.
-
Quản trị dữ liệu AI
Quản lý việc truy cập dữ liệu đóng vai trò rất quan trọng, đòi hỏi phải xây dựng các quy trình hiệu quả để đảm bảo chỉ chia sẻ thông tin với những người có nhu cầu. Các chiến lược quản lý dữ liệu đảm bảo người dùng, máy móc và các thiết bị đầu cuối khác nhau có thể truy cập dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến vấn đề bảo mật. Điều này đòi hỏi sử dụng các biện pháp kiểm soát truy cập dữ liệu thích hợp như IAM, các giải pháp mã hóa dữ liệu, và nhiều biện pháp khác.
Dịch vụ đề xuất: Cloud4C giúp bạn tối ưu hóa hoặc bắt đầu triển khai áp dụng Phân tích dữ liệu và AI
Cloud4C giúp bạn giải quyết tất cả những thách thức đã nêu ở trên. Đọc tiếp..
Đánh giá, tư vấn và hỗ trợ chi tiết theo từng lĩnh vực cụ thể, cho phép tích hợp quy trình phân tích tiên tiến với quá trình mô hình hóa và thiết kế dữ liệu
Lưu trữ dữ liệu theo quy định của ngành để lập hồ sơ và làm sạch dữ liệu tự động, hiệu quả
Đơn giản hóa việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và hệ sinh thái CNTT để đảm bảo một kiến trúc dữ liệu thống nhất
Tiếp nhận và quản lý dữ liệu toàn diện trên tất cả các cảnh quan đám mây (cloud landscapes). Triển khai phân tích dữ liệu và các công cụ AI hoạt động trên đám mây để hiện đại hóa quy trình làm việc và tất cả các cảnh quan được kết nối với đám mây.
Triển khai công cụ RPA và các công cụ tự động hóa tiên tiến để tối ưu hóa các quy trình nghiệp vụ và kết quả kinh doanh quan trọng. Tối đa hóa lợi ích với chi phí tối thiểu. Phân loại các quy trình dư thừa hoặc các quy trình kinh doanh siêu hiệu quả và được tối ưu hóa trong điều kiện thời gian thực.
Sử dụng các giải pháp Dữ liệu lớn để nhận diện các quy trình, phương pháp tiếp cận và các hệ thống tiêu tốn nhiều tài nguyên và chi phí. Khắc phục tình trạng kém hiệu quả và cải thiện năng suất để giảm chi phí tổng thể của doanh nghiệp
Theo dõi và quản lý tình trạng cơ sở hạ tầng trong thời gian thực để ngăn chặn những sự cố và thảm họa xảy ra đột ngột
Có được khả năng hiển thị tổng thể hệ thống, bao gồm hiển thị các chức năng kinh doanh, các hệ thống, quy trình, quy trình làm việc, các ứng dụng và hiệu suất trong thời gian thực thông qua bảng điều khiển phân tích trực quan và các báo cáo thông minh. Thông tin phân tích thông minh được cung cấp thông qua một công cụ điều khiển duy nhất, hỗ trợ ra quyết định sáng suốt
Các dịch vụ SLA duy nhất áp dụng đến tầng đăng nhập ứng dụng, phát triển theo nguyên lý DevOps và các khuôn khổ thử nghiệm
Kỹ thuật dữ liệu định nghĩa, hiện đại hóa dữ liệu, quản lý dự án theo phương pháp DataOps và tích hợp các công cụ với các tùy chọn linh hoạt về các công cụ và dịch vụ ETL
Giám sát luồng dữ liệu tĩnh và động nâng cao, bảo mật với SIEM-SOAR, MDR, EDR, SOC, các giải pháp tình báo mối đe dọa
Quản trị dữ liệu và AI liền mạch - đảm bảo tuân thủ các quy định địa phương, quốc gia cũng như các tiêu chuẩn ngành, các phương pháp luận cập nhật
Giải quyết liền mạch tất cả các trở ngại về cơ sở hạ tầng mạng, các nền tảng, vấn đề lưu trữ và quản lý dữ liệu để triển khai các giải pháp và dịch vụ AI tiên tiến. Tận dụng các mô hình và thư viện có sẵn để triển khai AI tại chỗ, trên các hệ sinh thái từ xa và tại các môi trường biên.
Quản lý tự động khối lượng công việc của bạn với các giải pháp thông minh tiên tiến và độc quyền như Self Healing Operations Platform, Nền tảng đám mây vạn năng (UCP) để thúc đẩy các mục tiêu và chiến lược doanh nghiệp thông minh về dữ liệu
Bạn có thể mong đợi những gì?
Giải pháp AI và dịch vụ quản lý, phân tích dữ liệu toàn diện của Cloud4C
Đạt được lợi thế cạnh tranh, nâng cao hiệu quả quy trình, đổi mới sáng tạo nhờ vào phân tích dữ liệu. Dịch vụ tư vấn phân tích dữ liệu của chúng tôi được thiết kế dựa trên khuôn khổ và tập trung vào chức năng, giúp bạn tối ưu hóa lộ trình đưa dữ liệu vào các hoạt động kinh doanh và quá trình ra quyết định của bạn. Các dự án dữ liệu lớn và AI của bạn có thể hoạt động giống như giai đoạn thí điểm, thậm chí ngay cả khi mở rộng quy mô theo cấp số nhân.
- Đánh giá độ chín của dữ liệu (data maturity)
- Lập chiến lược và lộ trình dữ liệu
- Chiến lược dữ liệu phù hợp với Mục tiêu kinh doanh và tăng trưởng
- Tối ưu hóa TCO cho Phân tích dữ liệu và áp dụng AI
- Dịch vụ tư vấn dữ liệu theo ngành cụ thể
Các hệ thống và quy trình truyền thống về Kho dữ liệu (DWH) không thể giúp các doanh nghiệp tối đa hóa mức tăng trưởng của mình. Sự tồn tại của những vấn đề như dữ liệu bị tách biệt (siloed data), tốn nhiều thời gian để có được thông tin phân tích chuyên sâu, nhiều hệ thống kém hiệu quả, phân tích dữ liệu hạn chế, các thách thức về bảo mật và tuân thủ,.. đòi hỏi các doanh nghiệp hợp nhất các nguồn dữ liệu bị cô lập và di chuyển các hệ thống cũ lên đám mây.
- Di chuyển dữ liệu cũ sang nền tảng đám mây
- Di chuyển SAP, dữ liệu tại chỗ sang Hồ dữ liệu
- Kho dữ liệu (DWH) truyền thống sang dữ liệu trên đám mây
- Các trường hợp sử dụng theo ngành dọc (Vertical-based use cases)
- Hiện đại hóa tài sản và ứng dụng thích ứng
DataOps đề cập đến việc hỗ trợ và quản lý liên tục các đường ống dữ liệu (data pipelines) khai báo việc triển khai và thiết lập một trường hợp sử dụng liên quan đến dữ liệu lên đám mây. DataOps hỗ trợ Cơ sở hạ tầng cơ bản, Ứng dụng (ETL và mã chuyển đổi) và Cơ sở dữ liệu phục vụ giải pháp Phân tích dữ liệu.
- Thiết lập, hỗ trợ và quản lý đường ống dữ liệu
- Dịch vụ quản trên nền tảng AIOps
- Quản lý sự cố, vấn đề và thay đổi
- Điều chỉnh và tự động hóa hoạt động
- Quản lý bảo mật nền tảng dữ liệu
- Đo lường và báo cáo hiệu suất
- Hỗ trợ giải pháp và SLA xác định cho dịch vụ phân tích dữ liệu
Tập trung vào các ứng dụng được sử dụng trên thực tế để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu xử lý thông tin tổ chức có quy mô lớn để tạo ra thông tin chuyên sâu và giải quyết các trường hợp sử dụng thiết yếu mang lại hiệu quả tức thì.
- Khám phá và nhập dữ liệu
- Tích hợp dữ liệu
- Hồ dữ liệu
- Kho dữ liệu
- Quản lý dữ liệu chính (master data)
- Trực quan hóa
- Báo cáo
- Bảng điều khiển quản lý trực quan (dashboards)
Tích hợp phân tích sâu và thông minh các quy trình kinh doanh của doanh nghiệp với AI, ML và Năng lực học sâu. Các công cụ phân tích thông minh tiên tiến giúp hiện đại hóa và thông minh hóa các quy trình liên quan đến chiến lược phát triển của doanh nghiệp, quá trình cung cấp dịch vụ, vận hành, quy trình quản lý khách hàng, chuỗi cung ứng và quy trình giám sát.
- Giải pháp khoa học dữ liệu với AI và ML
- Mô hình hóa dữ liệu theo trường hợp sử dụng
- Hệ thống gợi ý
- Phân tích cảm xúc
- Phân tích hình ảnh, giọng nói/văn bản, video
Bảo mật các luồng dữ liệu tĩnh và động toàn bộ tổ chức. Theo dõi, phân tích và bảo vệ cơ sở dữ liệu, trung tâm dữ liệu và luồng dữ liệu trên toàn bộ hệ thống CNTT của công ty (IT stack). Khai thác khả năng săn tìm mối đe dọa sâu (deep threat hunting), năng lực khắc phục sự cố cùng với thông tin tình báo về mối đe dọa tiên tiến và các giải pháp an ninh mạng thông minh. Thực thi khuôn khổ quản lý dữ liệu nghiêm ngặt và đảm bảo tuân thủ liền mạch các quy định của địa phương, quốc gia và các tiêu chuẩn quốc tế.
- Bảo vệ dữ liệu bằng che dấu dữ liệu (data marking), mã hóa dữ liệu, v.v.
- Quản lý bảo mật ứng dụng và API
- Quản lý bảo mật cơ sở dữ liệu và trung tâm dữ liệu
- SIEM-SOAR và Phân tích rủi ro
- Quản lý lỗ hổng bảo mật và kiểm thử thâm nhập
- Thông tin tình báo về mối đe dọa (Threat Intelligence)
- Quản lý nhận dạng và truy cập
- Che dấu dữ liệu (Data Obfuscation)
- Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò
- Bảo mật mạng
- Ghi nhật ký và giám sát
- Đối chiếu và báo cáo dữ liệu
- Tư vấn rủi ro CNTT và lập mô hình trưởng thành (Maturity Modelling)
- Hỗ trợ tuân thủ và quy định
-
Tư vấn về dữ liệu
Đạt được lợi thế cạnh tranh, nâng cao hiệu quả quy trình, đổi mới sáng tạo nhờ vào phân tích dữ liệu. Dịch vụ tư vấn phân tích dữ liệu của chúng tôi được thiết kế dựa trên khuôn khổ và tập trung vào chức năng, giúp bạn tối ưu hóa lộ trình đưa dữ liệu vào các hoạt động kinh doanh và quá trình ra quyết định của bạn. Các dự án dữ liệu lớn và AI của bạn có thể hoạt động giống như giai đoạn thí điểm, thậm chí ngay cả khi mở rộng quy mô theo cấp số nhân.
- Đánh giá độ chín của dữ liệu (data maturity)
- Lập chiến lược và lộ trình dữ liệu
- Chiến lược dữ liệu phù hợp với Mục tiêu kinh doanh và tăng trưởng
- Tối ưu hóa TCO cho Phân tích dữ liệu và áp dụng AI
- Dịch vụ tư vấn dữ liệu theo ngành cụ thể
-
Hiện đại hóa dữ liệu
Các hệ thống và quy trình truyền thống về Kho dữ liệu (DWH) không thể giúp các doanh nghiệp tối đa hóa mức tăng trưởng của mình. Sự tồn tại của những vấn đề như dữ liệu bị tách biệt (siloed data), tốn nhiều thời gian để có được thông tin phân tích chuyên sâu, nhiều hệ thống kém hiệu quả, phân tích dữ liệu hạn chế, các thách thức về bảo mật và tuân thủ,.. đòi hỏi các doanh nghiệp hợp nhất các nguồn dữ liệu bị cô lập và di chuyển các hệ thống cũ lên đám mây.
- Di chuyển dữ liệu cũ sang nền tảng đám mây
- Di chuyển SAP, dữ liệu tại chỗ sang Hồ dữ liệu
- Kho dữ liệu (DWH) truyền thống sang dữ liệu trên đám mây
- Các trường hợp sử dụng theo ngành dọc (Vertical-based use cases)
- Hiện đại hóa tài sản và ứng dụng thích ứng
-
DataOps
DataOps đề cập đến việc hỗ trợ và quản lý liên tục các đường ống dữ liệu (data pipelines) khai báo việc triển khai và thiết lập một trường hợp sử dụng liên quan đến dữ liệu lên đám mây. DataOps hỗ trợ Cơ sở hạ tầng cơ bản, Ứng dụng (ETL và mã chuyển đổi) và Cơ sở dữ liệu phục vụ giải pháp Phân tích dữ liệu.
- Thiết lập, hỗ trợ và quản lý đường ống dữ liệu
- Dịch vụ quản trên nền tảng AIOps
- Quản lý sự cố, vấn đề và thay đổi
- Điều chỉnh và tự động hóa hoạt động
- Quản lý bảo mật nền tảng dữ liệu
- Đo lường và báo cáo hiệu suất
- Hỗ trợ giải pháp và SLA xác định cho dịch vụ phân tích dữ liệu
-
Kỹ thuật dữ liệu
Tập trung vào các ứng dụng được sử dụng trên thực tế để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu xử lý thông tin tổ chức có quy mô lớn để tạo ra thông tin chuyên sâu và giải quyết các trường hợp sử dụng thiết yếu mang lại hiệu quả tức thì.
- Khám phá và nhập dữ liệu
- Tích hợp dữ liệu
- Hồ dữ liệu
- Kho dữ liệu
- Quản lý dữ liệu chính (master data)
- Trực quan hóa
- Báo cáo
- Bảng điều khiển quản lý trực quan (dashboards)
-
Phân tích chuyên sâu và AI
Tích hợp phân tích sâu và thông minh các quy trình kinh doanh của doanh nghiệp với AI, ML và Năng lực học sâu. Các công cụ phân tích thông minh tiên tiến giúp hiện đại hóa và thông minh hóa các quy trình liên quan đến chiến lược phát triển của doanh nghiệp, quá trình cung cấp dịch vụ, vận hành, quy trình quản lý khách hàng, chuỗi cung ứng và quy trình giám sát.
- Giải pháp khoa học dữ liệu với AI và ML
- Mô hình hóa dữ liệu theo trường hợp sử dụng
- Hệ thống gợi ý
- Phân tích cảm xúc
- Phân tích hình ảnh, giọng nói/văn bản, video
-
Bảo mật, quản trị dữ liệu và tuân thủ
Bảo mật các luồng dữ liệu tĩnh và động toàn bộ tổ chức. Theo dõi, phân tích và bảo vệ cơ sở dữ liệu, trung tâm dữ liệu và luồng dữ liệu trên toàn bộ hệ thống CNTT của công ty (IT stack). Khai thác khả năng săn tìm mối đe dọa sâu (deep threat hunting), năng lực khắc phục sự cố cùng với thông tin tình báo về mối đe dọa tiên tiến và các giải pháp an ninh mạng thông minh. Thực thi khuôn khổ quản lý dữ liệu nghiêm ngặt và đảm bảo tuân thủ liền mạch các quy định của địa phương, quốc gia và các tiêu chuẩn quốc tế.
- Bảo vệ dữ liệu bằng che dấu dữ liệu (data marking), mã hóa dữ liệu, v.v.
- Quản lý bảo mật ứng dụng và API
- Quản lý bảo mật cơ sở dữ liệu và trung tâm dữ liệu
- SIEM-SOAR và Phân tích rủi ro
- Quản lý lỗ hổng bảo mật và kiểm thử thâm nhập
- Thông tin tình báo về mối đe dọa (Threat Intelligence)
- Quản lý nhận dạng và truy cập
- Che dấu dữ liệu (Data Obfuscation)
- Kiểm soát truy cập dựa trên vai trò
- Bảo mật mạng
- Ghi nhật ký và giám sát
- Đối chiếu và báo cáo dữ liệu
- Tư vấn rủi ro CNTT và lập mô hình trưởng thành (Maturity Modelling)
- Hỗ trợ tuân thủ và quy định
Cloud4C Expertise: A snapshot of Data Analytics and AI tools with leading Cloud Platforms
Nạp dữ liệu
Biến đổi
Xử lý
Phân tích
Thông tin chuyên sâu
Báo cáo
Quản trị
Nạp dữ liệu
- Amazon Kinesis Data Streams
- Amazon Kinesis Firehose
- Amazon Schema Conversion DOC
- AWS DMS
- Amazon Glue
- Amazon Redshift Spectrum
- Amazon EC2
- Amazon Managed Streaming for Kafka
Biến đổi
- Amazon Glue
- EMR
Xử lý
- Amazon Glue
- EMR
- AWS Lambda
Phân tích
- EMR
- Amazon Redshift
- Amazon Athena
- Amazon Elasticsearch Service
- Amazon SageMaker
Thông tin chuyên sâu
- Amazon Glue
- EMR
- Amazon SageMaker
Báo cáo
- AWS QuickSight
- Tableau
- Power BI
Quản trị
- IAM
- Amazon Macie
- Amazon CloudWatch
- Amazon CloudTrail
- AWS Config
Nạp dữ liệu
- Azure Event Hub
- Azure DMS
- Azure Kafka
- Azure VM
Biến đổi
- Azure Data Factory
- Azure HDInsight
- Azure Databricks
Xử lý
- Azure Data Factory
- Azure Databricks
Phân tích
- Azure Databricks
- Azure SQL DW
- Azure Data Lake Analytics
- Azure Functions
Thông tin chuyên sâu
- Azure Databricks
- Azure Data Factory
- Azure Synapse
Báo cáo
- QlikSense
- Tableau
- Power BI
Quản trị
- Azure Log Analytics
- Application Insights
Nạp dữ liệu
- BigQuery
- GCP DMS
- Pub/Sub
- BigTable
- Compute Engine
- Data Fusion
Biến đổi
- DataProc
- BigQuery
- Dataflow
Xử lý
- Data prep
- Data Fusion
- Cloud Functions
Phân tích
- Azure Databricks
- Azure SQL DW
- Azure Data Lake Analytics
- Azure Functions
Thông tin chuyên sâu
- DataProc
- Dataflow
- Cloud Machine Learning
Báo cáo
- Power BI
- Tableau
- Data Studio
Quản trị
- Cloud IAM
- Error Reporting
- Cloud Monitor
- StackDriver
Sở hữu khả năng hiển thị toàn bộ hệ thống trong cảnh quan dữ liệu của bạn với đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu của chúng tôi
SHOP biến Cloud4C thành nhà cung cấp dịch vụ quản lý đám mây lớn nhất thế giới với định hướng tập trung vào ứng dụng
Tích hợp kiến trúc đám mây với tất cả các ứng dụng, công cụ, hệ thống hiện có của bạn, bao gồm cả hệ thống của bên thứ ba trên một nền tảng thông minh. Sở hữu quyền kiểm soát và bảo mật vượt trội cho quy trình làm việc của bạn, tự động hóa các hoạt động CNTT nhằm tối ưu hóa chi phí cơ sở hạ tầng và tăng năng suất của tổ chức.
Bằng cách sử dụng mô hình phân cụm và hồi quy, SHOP giúp dự đoán bất kỳ sự bất thường nào có thể dẫn đến sự cố trong hệ thống, đảm bảo chúng được xử lý nhanh chóng ngay cả trước khi xảy ra sự cố (Tự hồi phục).
SHOP cũng là một giải pháp giám sát hoạt động kinh doanh và cơ sở hạ tầng full-stack, cho phép xem xét tổng thể 360 độ tất cả dữ liệu liên quan đến việc báo hiệu sớm các cảnh báo và vấn đề có khả năng xảy ra.
SHOP thu thập tất cả dữ liệu ngữ cảnh tại thời điểm xảy ra tình huống bất thường, giúp nhận diện các nguyên nhân gốc rễ và đưa ra các biện pháp ứng phó chặt chẽ và toàn diện. Khai thác các phân tích tình trạng gián đoạn dịch vụ quan trọng và loại bỏ các sự cố thường gặp trên hệ điều hành, cơ sở dữ liệu, các ứng dụng, nền tảng, v.v. Giám sát chủ động và bảo trì dự phòng, cải thiện dịch vụ trên tất cả các khu vực từ cơ sở hạ tầng đến tầng Ứng dụng.
Cơ chế học máy tự phát triển của chúng tôi đảm bảo đưa ra hành động khắc phục tốt nhất, phù hợp với từng hệ thống và loại sự cố cụ thể.
-
Quản lý vận hành thông minh và tự động
Tích hợp kiến trúc đám mây với tất cả các ứng dụng, công cụ, hệ thống hiện có của bạn, bao gồm cả hệ thống của bên thứ ba trên một nền tảng thông minh. Sở hữu quyền kiểm soát và bảo mật vượt trội cho quy trình làm việc của bạn, tự động hóa các hoạt động CNTT nhằm tối ưu hóa chi phí cơ sở hạ tầng và tăng năng suất của tổ chức.
-
Dự báo và Phòng ngừa
Bằng cách sử dụng mô hình phân cụm và hồi quy, SHOP giúp dự đoán bất kỳ sự bất thường nào có thể dẫn đến sự cố trong hệ thống, đảm bảo chúng được xử lý nhanh chóng ngay cả trước khi xảy ra sự cố (Tự hồi phục).
-
Hiểu biết tổng thể
SHOP cũng là một giải pháp giám sát hoạt động kinh doanh và cơ sở hạ tầng full-stack, cho phép xem xét tổng thể 360 độ tất cả dữ liệu liên quan đến việc báo hiệu sớm các cảnh báo và vấn đề có khả năng xảy ra.
-
Nhận thức về tình huống
SHOP thu thập tất cả dữ liệu ngữ cảnh tại thời điểm xảy ra tình huống bất thường, giúp nhận diện các nguyên nhân gốc rễ và đưa ra các biện pháp ứng phó chặt chẽ và toàn diện. Khai thác các phân tích tình trạng gián đoạn dịch vụ quan trọng và loại bỏ các sự cố thường gặp trên hệ điều hành, cơ sở dữ liệu, các ứng dụng, nền tảng, v.v. Giám sát chủ động và bảo trì dự phòng, cải thiện dịch vụ trên tất cả các khu vực từ cơ sở hạ tầng đến tầng Ứng dụng.
-
Khắc phục & Tự chủ
Cơ chế học máy tự phát triển của chúng tôi đảm bảo đưa ra hành động khắc phục tốt nhất, phù hợp với từng hệ thống và loại sự cố cụ thể.
Tối ưu hóa và tự động hóa quy trình toàn diện và thông minh với các giải pháp PRA và Siêu tự động hóa của Clould4C, giúp tối đa hóa ROI
Cloud4C triển khai các thuật toán, giải pháp và nền tảng học máy và học sâu nâng cao, giúp tối ưu hóa liên tục các quy trình phức tạp và hệ sinh thái CNTT trong thời gian thực. Tận dụng tự động hóa và hiện đại hóa toàn diện quy trình làm việc và các hoạt động trong doanh nghiệp, cho phép các doanh nghiệp tập trung toàn bộ nguồn lực vào các dịch vụ cốt lõi và mục tiêu tăng trưởng kinh doanh. Tinh giản hóa toàn bộ quy trình CNTT của doanh nghiệp, một lần và mãi mãi.
- Trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
- Chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc
- Xác thực dữ liệu bằng công cụ xử lý tài liệu thông minh
- Loại bỏ các lỗi thủ công
- Tích hợp với quy trình nghiệp vụ hiện có và tải lên/cập nhật dữ liệu đã trích xuất
- Trực quan hóa toàn bộ sơ đồ quy trình và đường dẫn
- Khám phá các quy trình, xu hướng, mô hình và độ sai lệch
- Nhận diện các ứng viên tốt cho việc tự động hóa
- Định nghĩa và cấu hình các chỉ số hiệu suất chính
- Xác định mức độ sai lệch/không hiệu quả của quy trình làm ảnh hưởng đến các chỉ số
- Có được thông tin chuyên sâu hữu ích để cải thiện kết quả kinh doanh
- Nhận diện các cơ hội tự động hóa mới
- Sau khi tự động hóa, theo dõi và xem các cải tiến trong KPI
- Tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên/thâm dụng sức lao động và dựa trên hiểu biết
- Tận dụng các đối tượng có thể tái sử dụng, tối ưu hóa rô bốt và cải tiến hiệu quả
- Tích hợp với các hệ thống nghiệp vụ hiện có
- Kiểm thử và triển khai các rô bốt cho phép tùy chỉnh
- Cho phép tự động hóa quy trình toàn diện, nhanh chóng và chính xác với Trung tâm xuất sắc nội bộ RPA
-
Trích xuất dữ liệu bằng công cụ Document Ingestion của chúng tôi:
- Trích xuất khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
- Chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc
- Xác thực dữ liệu bằng công cụ xử lý tài liệu thông minh
- Loại bỏ các lỗi thủ công
- Tích hợp với quy trình nghiệp vụ hiện có và tải lên/cập nhật dữ liệu đã trích xuất
-
Sở hữu khả năng hiển thị tổng thể hệ thống nhờ cơ chế tự động hóa quá trình phân tích, khai phá quy trình, và phân tích AI:
- Trực quan hóa toàn bộ sơ đồ quy trình và đường dẫn
- Khám phá các quy trình, xu hướng, mô hình và độ sai lệch
- Nhận diện các ứng viên tốt cho việc tự động hóa
- Định nghĩa và cấu hình các chỉ số hiệu suất chính
- Xác định mức độ sai lệch/không hiệu quả của quy trình làm ảnh hưởng đến các chỉ số
- Có được thông tin chuyên sâu hữu ích để cải thiện kết quả kinh doanh
- Nhận diện các cơ hội tự động hóa mới
- Sau khi tự động hóa, theo dõi và xem các cải tiến trong KPI
-
Tinh giản hóa và Tự động hóa các quy trình bằng các giải pháp RPA thông minh:
- Tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên/thâm dụng sức lao động và dựa trên hiểu biết
- Tận dụng các đối tượng có thể tái sử dụng, tối ưu hóa rô bốt và cải tiến hiệu quả
- Tích hợp với các hệ thống nghiệp vụ hiện có
- Kiểm thử và triển khai các rô bốt cho phép tùy chỉnh
- Cho phép tự động hóa quy trình toàn diện, nhanh chóng và chính xác với Trung tâm xuất sắc nội bộ RPA
Tại sao nên khai thác dịch vụ Phân tích dữ liệu và Giải pháp AI của Cloud4C?
Một trong những nhà cung cấp Dịch vụ quản lý đám mây đáng tin cậy nhất với chuyên môn về Phân tích dữ liệu và các giải pháp AI tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương, Trung Đông, Châu Phi và Châu Mỹ trong hơn 12 năm qua
Nhà cung cấp dịch vụ quản lý đám mây chuyên sâu, định hướng tập trung vào ứng dụng lớn nhất thế giới với hoạt động di chuyển được tự động hóa nhờ AI
Trải nghiệm toàn diện với các nền tảng đám mây công cộng như Azure, GCP, OCI, AWS, IBM Cloud, Ali Cloud, v.v., có kinh nghiệm di chuyển dữ liệu không đồng nhất và các ứng dụng doanh nghiệp phức tạp.
Dịch vụ hỗ trợ 24/7 với sự tham gia của hơn 2000 chuyên gia có chứng nhận chuyên môn về đám mây và phân tích dữ liệu với 25 Trung tâm Xuất sắc chuyên dụng
Mô hình hiện đại hóa dữ liệu liền mạch với phương pháp tiếp cận Cloud Adoption Factory hàng đầu trong ngành với mức độ sẵn sàng lên đến 99,95%, hệ thống chưa bao giờ ngừng hoạt động và độ trễ gần như bằng không
25000+ Ứng dụng và Cơ sở dữ liệu được di chuyển, 3000+ cơ sở dữ liệu được xử lý, 10.000 TB + Cơ sở dữ liệu được quản lý với 0,5 triệu giao dịch không lỗi trên mỗi giờ.
Trải nghiệm hiện đại hóa cơ sở dữ liệu quy mô lớn cho hơn 1000 khách hàng, bao gồm 10 trong số Top 25 khách hàng toàn cầu.
Thành thạo chuyên môn, thể hiện qua các khâu nhập dữ liệu, tổng hợp, làm sạch, phân tích và đưa ra thông tin phân tích chuyên sâu với các giải pháp AI tiên tiến: Hiện đại hóa CNTT và Dữ liệu, phương pháp Data Ops, Kỹ thuật dữ liệu, Phân tích dữ liệu đám mây và các dịch vụ quản lý
Dịch vụ Phân tích dữ liệu chuyên sâu và Thông tin quản trị thông minh, quản lý hiệu quả cho dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.
Thành thạo chuyên môn, thể hiện qua các giải pháp Siêu tự động hóa và RPA thông minh, cho phép tự động hóa toàn diện, tiết kiệm 1,2 triệu giờ công và xử lý 1,5 tỷ thanh toán, thực hiện báo cáo nhanh hơn 35 lần, đảm bảo hiệu quả 100%.
Dịch vụ Phục hồi sau thảm họa trên đám mây chuyên dụng với cơ chế phục hồi tự động, sao lưu dự phòng, chuyển đổi dự phòng, đảm bảo không thất thoát dữ liệu.
200+ đợt diễn tập DR và đánh giá tuân thủ hàng năm, đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn quy định cụ thể theo ngành và vị trí địa lý.
Chuyên môn về dịch vụ bảo mật dữ liệu và quản lý bảo mật đám mây chuyên dụng, hơn 40 biện pháp kiểm soát bảo mật, SOC chuyên dụng, mã hóa và xác minh dữ liệu toàn diện.
Các giải pháp tự động độc quyền của Cloud4C gồm các nền tảng Self-healing Operations, Nền tảng đám mây vạn năng (UCP), và nhiều giải pháp khác.
Mô hình tương tác dưới dạng dịch vụ hiệu quả về chi phí, cung cấp SLA duy nhất đến tầng Ứng dụng
Hơn 1 Tỷ giờ Lưu trữ Đảm bảo an toàn (Fail-safe Hosting Hours), quản lý hơn 40.000 máy ảo.
Khai phá tiềm năng mới với chuyên môn về phân tích dữ liệu & AI
Kết nối Chuyên gia phân tích dữ liệu của chúng tôi