Trung tâm khái niệm về điện toán đám mây

Ngăn xếp dữ liệu là tập hợp các công nghệ hoạt động cùng nhau để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu trong một tổ chức. Khối lượng dữ liệu và việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đã tăng đáng kể trong thập kỷ qua. Các công nghệ ngăn xếp dữ liệu tích hợp và giao tiếp với nhau để di chuyển dữ liệu từ nguồn sang kho lưu trữ và tiếp tục sử dụng. Chúng cho phép một tổ chức khai thác dữ liệu của mình để phục vụ cho nghiệp vụ thông minh trong khi đáp ứng tất cả các yêu cầu về quy định và bảo mật.

Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS) là công nghệ phần mềm quản lý thông tin trong cơ sở dữ liệu của bạn ở quy mô lớn. Cơ sở dữ liệu là một bộ sưu tập dữ liệu được lưu trữ điện tử cho phép bạn đọc, ghi và cập nhật dữ liệu. Tuy nhiên, khi dữ liệu của bạn phát triển, việc quản lý lưu trữ và sao chép trở nên cần thiết để tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu. Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu giúp việc lưu trữ dữ liệu ở quy mô lớn trở nên dễ dàng trong khi tăng tính khả dụng, độ tin cậy và hiệu suất. Hệ thống cũng cung cấp các công cụ để xác định mối tương quan dữ liệu và thực hiện phân tích trong hệ thống khi cần thiết.

Tải nhập dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau và chuyển dữ liệu đến một hệ thống đích để lưu trữ và phân tích. Các hệ thống hiện đại xem dữ liệu như đang “chảy” vào tổ chức với nhiều định dạng và tốc độ khác nhau. Ví dụ, dữ liệu từ các cảm biến thông minh được tiếp nhận liên tục như một dòng chảy không ngừng nghỉ, trong khi dữ liệu bán hàng của khách hàng có thể được tổng hợp và nhập vào hệ thống vào cuối ngày làm việc. Các nguồn dữ liệu khác nhau đòi hỏi các kiểm tra xác thực và xác minh đa dạng, xử lý trước và quản lý lỗi trước khi dữ liệu có thể được nhập vào tổ chức. Việc tải nhập dữ liệu bao gồm tất cả các công nghệ và quy trình cần thiết để thu thập, xử lý trước và lưu trữ dữ liệu một cách an toàn để phân tích sâu hơn.

Tạo câu lệnh chuỗi suy nghĩ là một kỹ thuật được sử dụng để hướng dẫn các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoàn thành tác vụ bằng cách sử dụng một chuỗi các bước logic. Mặc dù các mô hình AI cố gắng bắt chước con người, chúng yêu cầu hướng dẫn chi tiết, được gọi là câu lệnh, để tạo ra đầu ra chất lượng cao, chính xác và phù hợp. Tạo câu lệnh là sự kết hợp hài hòa giữa nghệ thuật và khoa học để tạo ra những câu lệnh hiệu quả. Lập luận chuỗi suy nghĩ (CoT) là một kỹ thuật tạo câu lệnh chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành một loạt các bước đơn giản hơn, dễ quản lý hơn để có được câu trả lời. Kỹ thuật này giúp người dùng kiểm soát tốt hơn và có được thông tin chuyên sâu về cách LLM đưa ra phản hồi. 

Ví dụ về chuỗi suy nghĩ

“Giải các bài toán từ sau đây từng bước.

Nếu bạn có 7 quả chuối và đưa 4 quả chuối cho bạn của bạn, sau đó bạn nhận thêm 5 quả chuối, tiếp đó vứt đi 3 quả chuối hỏng; bạn còn lại bao nhiêu quả chuối?”

Đầu ra của chuỗi suy nghĩ

Hãy chia nhỏ từng bước:

1. Bạn bắt đầu với 7 quả chuối.
2. Bạn đưa cho bạn của bạn 4 quả chuối, vậy bạn còn lại: 7 – 4 = 3 quả chuối
3. Bạn mua thêm 5 quả chuối, vậy bây giờ bạn có: 3 + 5 = 8 quả chuối

4. Bạn vứt đi 3 quả chuối, vậy bạn còn lại: 8 – 3 = 5 quả chuối

Do đó, bạn còn 5 quả chuối.

Điện toán nhận thức là quá trình làm cho phần mềm có khả năng lập luận và “suy nghĩ” như một con người. Khả năng lập luận bẩm sinh, tiên tiến của con người cho phép chúng ta thích nghi với các tình huống mới và giải quyết các vấn đề phức tạp. Ví dụ: một người bị lạc trong rừng có thể di chuyển về phía có nguồn nước để sống sót hoặc phía có tiếng ồn giao thông để tìm sự giúp đỡ. Tương tự, điện toán nhận thức nhằm mục tiêu mô phỏng các quá trình suy nghĩ của con người trong các hệ thống phần mềm thông qua nhận thức, sự chú ý và trí nhớ.

Các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) truyền thống có thể giải quyết các vấn đề mà chúng được đào tạo chuyên dụng, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán hoặc tạo văn bản theo hướng dẫn của người dùng. Tuy nhiên, điện toán nhận thức nhằm mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo bằng cách dạy các hệ thống phần mềm để đáp ứng các mục tiêu được xác định trước thông qua việc ra quyết định độc lập để đáp ứng những thay đổi của môi trường. 

Ví dụ về điện toán nhận thức

Hãy xem xét tác vụ lên lịch hẹn cho một chuyên gia trong tổ chức của bạn. Các cuộc hẹn mới chỉ nên được thực hiện vào buổi chiều khi chuyên gia có mặt và hiện đã có mối quan hệ với khách hàng. Các cuộc hẹn cũng nên được thực hiện trong vòng 2 tuần kể từ khi yêu cầu. Tuy nhiên, có nhiều sắc thái cho các điều kiện này, chẳng hạn như 

• Khách hàng tức giận hoặc bực bội sẽ được xếp lịch hẹn sớm, kể cả vào buổi sáng.
• Các cuộc hẹn có thể được yêu cầu sau thời hạn hai tuần.
• Một số khách hàng lâu năm có thể cần có những cân nhắc đặc biệt, chẳng hạn như email được cá nhân hóa sau khi sắp xếp lịch hẹn.

Thông thường, AI có thể được đào tạo để tự động hóa tác vụ này bằng cách đáp ứng các điều kiện chính, nhưng nó không thể xử lý các sắc thái như một chuyên gia con người. Tuy nhiên, điện toán nhận thức là công nghệ AI có thể điều chỉnh các điều kiện khi cần thiết để đáp ứng mục tiêu làm khách hàng hài lòng trong khi xếp lịch hẹn. Ví dụ: công nghệ này có thể đọc cảm xúc trong tin nhắn của khách hàng và ưu tiên lịch hẹn của họ hoặc lên lịch một cuộc hẹn vào sáng sớm để đáp ứng nhu cầu của khách hàng lâu năm.

Công nghệ hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là khả năng hiểu ngôn ngữ của con người trong một hệ thống máy tính hoặc phần mềm. Công nghệ này cho phép phần mềm nhận ra ý định và cảm xúc khi trò chuyện và cung cấp trải nghiệm người dùng có độ hấp dẫn cao thông qua các tương tác trò chuyện như thật. Ví dụ: các trợ lý như Alexa phản hồi giọng nói của con người và chatbot được AI hỗ trợ tham gia vào các cuộc trò chuyện dựa trên văn bản. Công nghệ hiểu ngôn ngữ tự nhiên cho phép các hệ thống này lấy bất kỳ thông tin đầu vào đàm thoại nào do con người tạo ra, chuyển đổi thông tin đó thành cú pháp ngôn ngữ máy tính nội bộ và hành động dựa trên thông tin đầu vào. Người dùng có thể tự nhiên tương tác với máy bằng ngôn ngữ mà họ chọn.

AI đa phương thức là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể xử lý, diễn giải và tích hợp nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Nhiều quy trình công việc kinh doanh tạo và sử dụng các tập dữ liệu phức tạp với một số loại dữ liệu liên quan – ví dụ: video có phụ đề, hình ảnh có sơ yếu lý lịch hoặc ghi chú cuộc họp bằng âm thanh với kế hoạch thiết kế có liên quan. AI đa phương thức có thể diễn giải một tập thông tin đa dạng và phong phú như vậy cho quá trình phân tích và tự động hóa phức tạp. Các tổ chức sử dụng tính năng phân tích video, xử lý tài liệu, tạo nội dung và các quy trình công việc tương tự để có được thông tin chuyên sâu chính xác từ các nguồn dữ liệu đa phương thức, phi cấu trúc và nâng cao hiệu quả quy trình.

Cơ sở dữ liệu SQL là một bộ sưu tập dữ liệu được trực quan hóa dưới dạng bảng với các hàng và cột. Dữ liệu được lưu trữ tương tự như bảng tính, với các cột chỉ ra thuộc tính dữ liệu và các hàng mô tả thực thể hoặc đối tượng mà dữ liệu nói đến. Hầu hết các cơ sở dữ liệu SQL sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL) cho tương tác dữ liệu của người dùng – do đó có tên như vậy. Cơ sở dữ liệu này là cơ sở dữ liệu quan hệ vì bạn có thể lưu trữ mối quan hệ dữ liệu giữa các bảng.

Ví dụ: Bảng sản phẩm có các cột như tên sản phẩm, loại, chi phí, v.v. và một hàng chứa các giá trị cho từng sản phẩm. Bảng khách hàng có các cột gồm tên khách hàng và chi tiết liên lạc. Bạn có thể tạo bảng thứ ba liên kết dữ liệu khách hàng với sản phẩm họ đã mua.

Kiến trúc dữ liệu là khung bao quát mô tả và điều chỉnh việc thu thập, quản lý và sử dụng dữ liệu của tổ chức. Các tổ chức ngày nay có khối lượng dữ liệu khổng lồ đến từ các nguồn dữ liệu khác nhau và nhiều nhóm khác nhau muốn truy cập dữ liệu đó cho ứng dụng phân tích, máy học, trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng khác. Kiến trúc dữ liệu hiện đại tạo ra một hệ thống gắn kết giúp dữ liệu có thể truy cập và sử dụng được trong khi vẫn đảm bảo vấn đề bảo mật và chất lượng dữ liệu. Kiến trúc dữ liệu xác định các chính sách, mô hình dữ liệu, quy trình và công nghệ cho phép các tổ chức dễ dàng di chuyển dữ liệu giữa các phòng ban và đảm bảo dữ liệu có sẵn khi cần – bao gồm cả truy cập theo thời gian thực – đồng thời hỗ trợ đầy đủ việc tuân thủ quy định.

Nhà cung cấp phần mềm độc lập (ISV) là một tổ chức tạo ra và bán các sản phẩm phần mềm tách biệt với phần cứng và hệ điều hành cơ bản. Giải pháp phần mềm thường giải quyết một vấn đề cụ thể của khách hàng, chẳng hạn như tạo và quản lý dữ liệu bán hàng hoặc tài chính. Giải pháp phần mềm cũng có thể là phần mềm cơ sở hạ tầng hỗ trợ lưu trữ dữ liệu, bảo mật hoặc xác thực. Nhà cung cấp đảm bảo khả năng tương thích của phần mềm với các nền tảng phần cứng khác nhau để nhắm đến tệp khách hàng rộng lớn.

Các ISV bán phần mềm của họ ở các định dạng khác nhau như giấy phép vĩnh viễn, thỏa thuận có kỳ hạn hoặc Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS). Phần mềm được cấp phép cho khách hàng nhưng quyền sở hữu vẫn thuộc về ISV.

Chatbot là chương trình hoặc ứng dụng có thể trò chuyện với người dùng thông qua giọng nói hoặc văn bản. Kể từ thời điểm chatbot đầu tiên được phát triển vào những năm 1960, ứng dụng này đã không ngừng đổi mới công nghệ hỗ trợ. Chatbot truyền thống sử dụng quy tắc định sẵn để trò chuyện với người dùng và cung cấp câu trả lời theo kịch bản. Chatbot hiện tại sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu người dùng và nhờ đó, có thể trả lời các câu hỏi phức tạp với chiều sâu và độ chính xác cao. Tổ chức bạn có thể dùng chatbot để điều chỉnh quy mô, cá nhân hóa và cải thiện khả năng giao tiếp trong mọi khía cạnh, từ quy trình làm việc để cung cấp dịch vụ khách hàng cho đến quản lý DevOps.

Trí tuệ nhân tạo (AI) cho doanh nghiệp là việc áp dụng các công nghệ AI tiên tiến trong các tổ chức lớn. Việc đưa các hệ thống AI từ nguyên mẫu vào sản xuất đặt ra một số thách thức liên quán đến điều chỉnh quy mô, hiệu suất, quản trị dữ liệu, đạo đức và tuân thủ quy định. AI cho doanh nghiệp bao gồm cả các chính sách, chiến lược, cơ sở hạ tầng và công nghệ để sử dụng AI rộng rãi trong một tổ chức lớn. Mặc dù đòi hỏi sự đầu tư và nỗ lực đáng kể, AI cho doanh nghiệp vẫn quan trọng đối với các tổ chức lớn khi các hệ thống AI ngày càng trở nên phổ biến.