Đơn giản hóa thông tin kinh doanh thông qua phân tích tự phục vụ

Phân tích tự phục vụ ngày càng phổ biến trong bối cảnh thiếu hụt các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp và nhân viên công nghệ thông tin trình độ cao. Bên cạnh đó, tác động của hình thức làm việc trực tuyến cũng khiến ngày càng có nhiều tổ chức muốn tìm hiểu mô hình này.

Theo Magic Quadrant (tổng hợp báo cáo thị trường của công ty tư vấn IT Gartner), việc đơn giản hóa thông tin kinh doanh giúp giảm tải lượng công việc cho các kỹ thuật viên. Ứng dụng mới cho phép người dùng khám phá và trực quan hóa thông tin chi tiết, đồng thời hỗ trợ sự tích hợp giữa các chức năng.

Dẫu vậy, quá trình thực hiện không hề đơn giản. Kiến trúc dữ liệu phức tạp, quy trình không hoạt động trơn tru và thiếu quản lý dữ liệu là những tác nhân gây cản trở. Trên thực tế, nhiều công ty - bao gồm cả một số doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ - đang phải tìm cách đưa mô hình phân tích hoạt động lên trên môi trường máy tính phân tán và cả cách tận dụng hiệu quả khối lượng dữ liệu từ AI, học máy, 5G và IoT.

Theo Keith Budge, Phó Chủ tịch Điều hành khu vực châu Á – Thái Bình Dương và Nhật Bản của Teradata, chất lượng dữ liệu đòi hỏi sự quan tâm đặc biệt trong vấn đề quản trị và bảo mật dữ liệu, nhất là khi các ngành nghề như ngân hàng và cơ quan chính phủ đang phục vụ khách hàng từ xa. Khi nói đến dữ liệu cho phân tích tự phục vụ, các tổ chức cần đảm bảo nhân viên nắm rõ dữ liệu được cập nhật chính xác và bảo mật cao, đặc biệt là trong môi trường làm việc từ xa.

“Trong các ngành đặc thù như ngân hàng, quản trị dữ liệu và bảo mật dữ liệu phải được đảm bảo phân tích tự phục vụ ở cấp độ cao. Trong thời kỳ đại dịch, quản trị dữ liệu và bảo mật dữ liệu trở thành điều tối quan trọng, đặc biệt là với các nhân viên làm việc online và sử dụng các thiết bị cá nhân cho công việc”, Budge chia sẻ.

“Khi một ngân hàng triển khai công cụ phân tích tự phục vụ, họ cần tiến hành thử nghiệm nhiều chức năng để xác minh bảo mật và tính xác thực của dữ liệu. Tùy thuộc vào luật pháp và quy định của địa phương, một số ngân hàng và công ty sẽ phải chứng minh với cơ quan quản lý về các biện pháp thực hiện nhằm tuân thủ dữ liệu được sử dụng cho phân tích tự phục vụ không thể bị xâm phạm”, Budge giải thích thêm.

Thông qua đơn giản hóa thông tin kinh doanh dựa trên phân tích tự phục vụ, các công ty như Teradata có thể tập hợp dữ liệu từ đa dạng các nguồn với mức độ phức tạp khác nhau, đồng thời giúp khách hàng tuân thủ các yêu cầu bảo mật của nội bộ và của cơ quan quản lý. Với việc quản lý hiệu quả rủi ro, mô hình phân tích tự phục vụ được coi như giải pháp đúng thời điểm với ngành ngân hàng.

Thêm nữa, AI cũng là một thành phần quan trọng trong phân tích. Budge tin rằng các mô hình AI trong phân tích tự phục vụ có thể dự đoán được quy mô và khả năng triển khai trên môi trường của người dùng.

Các công cụ phân tích tự phục vụ không chỉ giúp các tổ chức giảm thiểu sự phụ thuộc vào đội ngũ công nghệ thông tin của họ mà còn đảm bảo rằng các doanh nghiệp vẫn duy trì sự cạnh tranh trong thị trường dữ liệu. Cùng hệ thống và phương thức đào tạo phù hợp, nhân viên có thể tận dụng tối đa các công cụ phân tích tự phục vụ để nâng cao hiệu quả làm việc.