Asset 15

Google Cloud Platform
5 Xu Hướng Dữ Liệu Và AI Toàn Cầu Năm 2023

Asset 15

Google Cloud đã làm việc với IDC trong nhiều nghiên cứu liên quan đến các doanh nghiệp toàn cầu trong các ngành nhằm khám phá cách giải quyết thành công các thách thức về key data và AI. Google Cloud đã tổng hợp kết quả trong báo cáo Trend Data và AI năm 2023. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiều qua bài viết dưới đây nhé.

1. Hiển thị cửa sổ data silos

Với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, các transactional databases và chiến lược warehouse không thể đáp ứng nhu cầu hiện tại. Vì vậy, các doanh nghiệp đều muốn cải thiện cách lưu trữ, quản lý, phân tích và quản lý tất cả dữ liệu của họ, đồng thời giảm chi phí. 

Unified data cloud cho phép tích hợp dữ liệu và insight vào trải nghiệm digital transformation và đưa ra quyết định tốt hơn.

Andi Gutmans, GM and VP of Engineering for Databases, Google Cloud

Data silos

Doanh nghiệp đạt được gì khi áp dụng unified data cloud ?

unified data cloud result

Khi chúng tôi mở rộng, chúng tôi xây dựng các thuật toán mới xử lý real-time datasets trong ngôn ngữ khu vực và dự đoán chính xác nội dung người dùng muốn xem.

Google Cloud cung cấp cho chúng tôi cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa để xử lý các khối lượng công việc tính toán chuyên sâu cho sự phát triển hiện tại và tương lai.

Bhanu Singh, Co-founder and Chief Technology Office, ShareChat

2. Open Data Ecosystem

Dữ liệu là chìa khóa để mở khóa AI, tăng tốc chu kỳ phát triển và tăng ROI. Để bảo vệ khỏi việc bị khóa dữ liệu và công nghệ, nhiều doanh nghiệp đang áp dụng open source software và open APIs.

Các tổ chức muốn tự do tạo Data Cloud bao gồm tất cả các định dạng dữ liệu từ bất kỳ nguồn hoặc nền tảng đám mây nào.

Gerrit Kazmaier, VP and GM, Data & Analytics, Google Cloud

OPEN DATA ECOSYSTEM

Nhờ áp dụng open data ecosystem, doanh nghiệp có thể đơn giản hóa việc tích hợp dữ liệu, phân tích multi-cloud giúp các doanh nghiệp toàn cầu đạt được nhiều hiệu quả.

open data ecosystem result

3. AI tipping point

Lấy thông tin insight ra khỏi dữ liệu dễ dàng hơn với hệ thống AI và Machine Learning (ML). Ngoài ra, doanh nghiệp không chỉ xác định mẫu và trả lời nhanh hơn mà các công nghệ còn giúp giải quyết các vấn đề trên quy mô lớn dễ dàng hơn.

Chúng tôi đã đạt đến AI tipping point (điểm bùng phát AI). Chúng ta cũng đang sử dụng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI—mỗi ngày. Các nền tảng truyền thông xã hội, voice assistants và driving services là những ví dụ dễ hiểu.

June Yang, VP, Cloud AI and Industry Solutions, Google Cloud

AI TIPPING POINT

Doanh nghiệp đạt được gì khi áp dụng AI và ML ?

Các doanh nghiệp chia sẻ cách họ đạt được mục tiêu của mình bằng cách sử dụng AI và ML bằng cách trao quyền cho "citizen data scientists". Khi áp dụng AI và ML, các doanh nghiệp đạt được nhiều kết quả

AI tipping point result

4. Truyền thông tin insight mọi nơi

Các giải pháp BI trước đây dẫn đến những hiểu biết lỗi thời và khiến người dùng mệt mỏi với hiện trạng, dựa trên các chỉ số chung và thông tin cũ.

Nghiên cứu cho thấy rằng khi các công cụ mới xuất hiện, kỳ vọng về BI đang thay đổi, cùng với việc các doanh nghiệp sửa đổi chiến lược để cải thiện việc ra quyết định, tăng tốc độ phát triển các luồng doanh thu mới, đồng thời tăng khả năng thu hút và giữ chân khách hàng bằng cách cung cấp cho các cá nhân thông tin cần thiết theo yêu cầu.

Các doanh nghiệp đang trang bị những công cụ mà các business decision marker cần, để kết hợp những insight vào quy trình làm việc hàng ngày.

Kate Wright, Senior Director, Product Management, Google Cloud

INFUSE INSIGHT

Tips: Xây dựng chỉ số nhất quán với semantic layer

Senmantic Layers nằm trên dữ liệu và kiểm soát những dữ liệu mà người dùng có thể nhìn thấy.

Nó cũng xác định và ánh xạ mối quan hệ với dữ liệu liên quan. Để giảm độ phức tạp, nó cung cấp insight nhất quán cho tất cả người dùng và cho phép khám phá dữ liệu tốt hơn, để mọi người tương tác, thay vì chỉ thô dữ liệu.

Infuse insights result

Ưu điểm lớn của Looker là data modeling layer - LookML, hoạt động như một nguồn duy nhất. Điều đó thực sự quan trọng nếu doanh nghiệp có các nhóm lớn các nhà phân tích trên các lĩnh vực kinh doanh khác nhau.

Edward Kent, Principal Developer, Data Engineering, Auto Trader Cloud

5. Nhận biết unknown data

Việc tăng khối lượng dữ liệu có thể khiến việc biết dữ liệu nào và được lưu trữ ở đâu khó hơn, điều này có thể tạo ra rủi ro. 

VD: Nếu khách hàng bất ngờ chia sẻ thông tin nhận dạng cá nhân trong phiên trò chuyện hoặc cuộc gọi hỗ trợ được ghi lại, dữ liệu đó có thể yêu cầu specialized governance mà quy trình lưu trữ tiêu chuẩn hóa có thể không cung cấp.

Nếu doanh nghiệp không biết mình có dữ liệu gì, thì không thể biết dữ liệu đó có được bảo mật chính xác hay không. Doanh nghiệp cũng không biết mình đang phải gánh chịu những rủi ro bảo mật nào, hay cần thực hiện những biện pháp bảo mật nào.

Anton Chuvakin, Senior Staff Security Consultant, Google Cloud

UNKNOWN DATA

Kết quả các doanh nghiệp đạt được

Lúc đầu, chúng tôi không muốn đặt tất cả dữ liệu vào Cloud để tự động làm sạch, cấu trúc và lưu lượng. Chúng tôi nhận ra Cloud DLP và Cloud Key Management sẽ giúp điều hướng chính sách quốc gia địa phương quanh data privacy.

Khi nhận ra tiềm năng của Google Cloud, chúng tôi đặt một phần dữ liệu vào dịch vụ và chạy một phần lớn tích hợp.

Amar Catic, Sales Strategy Manager, Swisscom

Unknown data result

Tìm hiểu thêm về chương trình ưu đãi Google Cloud Platform tại Cloud Ace's Promotion

Cloud Ace - Managed Service Partner của Google Cloud

  • Trụ sở: Tòa Nhà H3, Lầu 1, 384 Hoàng Diệu, Phường 6, Quận 4, TP. HCM.
  • Văn phòng đại diện: Tầng 2, 25t2 Hoàng Đạo Thúy, Phường Trung Hoà, Quận Cầu Giấy, Thành phố Hà Nội.
  • Email: sales.vn@cloud-ace.com
  • Hotline: 028 6686 3323
  • Website: https://cloud-ace.vn/

Tin tức liên quan

Shopping Basket
en_USEnglish