Chuyển đổi số ứng dụng AI: dữ liệu quyết định thành bại

Chúng tôi đã tư vấn không ít chủ shop và doanh nghiệp nhỏ mua phần mềm AI với kỳ vọng chỉ vài tuần là mọi thứ chạy trơn tru. Thực tế hiếm khi như vậy. Bạn hoàn toàn có thể chọn công cụ đắt nhất thị trường, nhưng nếu nền tảng dữ liệu bên dưới lộn xộn thì kết quả khó tin cậy. Khi nói về chuyển đổi số ứng dụng AI, điều hay bị bỏ qua nhất lại thường quyết định thành bại: hạ tầng dữ liệu. AI chỉ học tốt khi đầu vào đủ sạch và đủ đầy. Dữ liệu sai thì mô hình cũng học sai theo.

Hạ tầng dữ liệu là gì và vì sao nó quan trọng với AI

Nói đơn giản, hạ tầng dữ liệu là cách doanh nghiệp thu thập, lưu trữ, sắp xếp và kết nối dữ liệu giữa các hệ thống đang dùng. Phần mềm bán hàng, kế toán, chăm sóc khách hàng hay bảng tính quản lý kho đều nằm trong bức tranh này. Khi các nguồn ấy chạy rời rạc, AI chỉ nhìn thấy một phần nhỏ của doanh nghiệp. Giống như đầu bếp phải nấu một món ăn khi chỉ được đưa nửa số nguyên liệu.

Lấy một ví dụ cho dễ hình dung. Giả sử bạn có mô hình dự báo nhu cầu khá tốt, nhưng dữ liệu tồn kho chỉ cập nhật hai tuần một lần, còn đơn hàng lại nằm ở một nền tảng khác. Mô hình sẽ đưa gợi ý dựa trên bức tranh cũ, và bạn nhập hàng sai thời điểm. Lỗi không nằm ở thuật toán, mà ở cách dữ liệu được tổ chức.

Chúng tôi từng làm việc với một shop online dùng ba phần mềm riêng cho đơn hàng, tồn kho và chăm sóc khách, và cả ba không nói chuyện được với nhau. Khi họ đưa AI vào dự báo, hệ thống liên tục đoán trượt. Kiểm tra kỹ mới thấy AI không có lỗi gì. Dữ liệu nằm ở ba nơi, không ai đối chiếu, nên mô hình không thể dựng được bức tranh đầy đủ. Họ mất gần hai tháng để chuẩn hóa lại, và chỉ sau đó dự báo mới bắt đầu có ý nghĩa.

Những lỗi dữ liệu thường gặp ở doanh nghiệp nhỏ

Lỗi phổ biến nhất là dữ liệu phân mảnh. Mỗi bộ phận giữ một kho riêng, theo cách riêng, gần như không có cầu nối. Kế toán có sổ của kế toán, bán hàng có danh sách của bán hàng. Khi cần một con số tổng hợp, người ta phải ghép tay từng file. Cách này tốn thời gian và rất dễ sai sót.

Lỗi thứ hai là dữ liệu không sạch. Khách hàng bị nhập trùng, thiếu số điện thoại hoặc địa chỉ, cùng một sản phẩm được gọi bằng ba cái tên khác nhau. Nghe thì nhỏ, nhưng chính những chi tiết này kéo độ chính xác của mô hình xuống rõ rệt. Có dự án phải làm lại gần như từ đầu chỉ vì vướng đúng vấn đề này.

Lỗi thứ ba là dữ liệu cũ. Mô hình huấn luyện trên số liệu của nửa năm trước khó phản ánh xu hướng hiện tại, nhất là trong thương mại điện tử, nơi thói quen người mua thay đổi khá nhanh. Dữ liệu càng cũ, gợi ý càng lệch khỏi thực tế. Bạn thử tự hỏi xem mình đang dựa vào số liệu của tháng nào?

Chuẩn bị hạ tầng dữ liệu trước khi triển khai AI

Khi tư vấn, chúng tôi thường đề nghị làm theo đúng thứ tự dưới đây, vì đảo lộn thứ tự gần như chắc chắn làm tăng chi phí:

• Kiểm kê toàn bộ nguồn dữ liệu: chúng nằm ở đâu, ai quản lý, chất lượng ra sao.
• Thống nhất chuẩn định dạng giữa các bộ phận, từ cách đặt tên cột đến kiểu ngày tháng.
• Xây luồng dữ liệu tự động để thông tin từ nhiều nguồn đổ về một điểm chung.

Bước đầu nghe đơn giản nhưng thường tốn nhiều thời gian nhất. Nhiều doanh nghiệp không biết chính xác mình có bao nhiêu nguồn dữ liệu. Chỉ riêng việc lập danh sách đã giúp họ thấy những chỗ trùng lặp và những chỗ chẳng ai quản lý.

Chuẩn hóa là phần kém hấp dẫn nhất nhưng lại hiệu quả nhất. Khi mọi bộ phận dùng chung cách đặt tên và định dạng, dữ liệu mới ghép lại được mà không phải chỉnh tay mỗi lần. Cuối cùng là tự động hóa. Thay vì ngồi tổng hợp báo cáo thủ công mỗi cuối tháng, bạn thiết lập để dữ liệu tự chảy về một chỗ. Lúc đó AI mới có đầu vào ổn định để làm việc.

Quá trình này thường lâu hơn doanh nghiệp dự kiến, và điều đó hoàn toàn bình thường. Nếu muốn tham khảo thêm những bài học thực tế từ các dự án đã triển khai, bạn có thể đọc bài chuyển đổi số ứng dụng AI trên mona.media. Nhiều tình huống trong đó khá giống những gì doanh nghiệp nhỏ đang vướng phải.

Kiểm tra chất lượng dữ liệu đều đặn

Sai lầm hay gặp là chỉ nhìn dữ liệu qua báo cáo tổng hợp cuối tháng. Cách này khiến lỗi nhỏ tích tụ suốt vài tuần mà không ai hay biết. Đến khi phát hiện, dữ liệu đã sai ở rất nhiều chỗ, và việc sửa trở nên tốn kém hơn nhiều so với phòng ngừa ngay từ đầu.

Chúng tôi thường khuyên khách hàng đặt lịch kiểm tra định kỳ, chẳng hạn mỗi tuần một lần. Việc này không cần phức tạp. Chỉ cần rà xem có bản ghi trùng không, các trường bắt buộc đã đủ chưa, định dạng còn thống nhất không. Khoảng nửa giờ mỗi tuần thôi, nhưng giúp dự án AI về sau khỏi phải làm lại từ gốc. Ghi lại kết quả mỗi lần kiểm tra cũng giúp bạn theo dõi xu hướng chất lượng theo thời gian.

Ngân sách nhỏ vẫn có thể bắt đầu

Không phải doanh nghiệp nào cũng có đủ nguồn lực để dựng hạ tầng dữ liệu hoàn chỉnh ngay từ đầu. Với quy mô nhỏ, bạn có thể bắt đầu bằng việc gom dữ liệu bán hàng và khách hàng vào một bảng tính có cấu trúc rõ ràng. Hãy thống nhất tên cột, định dạng ngày và cách ghi mã sản phẩm trước khi nghĩ đến chuyện mua công cụ AI. Khi lượng dữ liệu đủ lớn và đã ổn định, việc chuyển sang phần mềm quản lý tập trung sẽ dễ dàng hơn nhiều.

Nếu bạn đang tìm cách chọn công cụ và cấu hình phù hợp với quy mô của mình, các hướng dẫn trên webzo.org về cách sử dụng phần mềm và dịch vụ công nghệ hiệu quả là điểm khởi đầu thiết thực. Khi nhiều người cùng truy cập một hệ thống, việc quản lý tài khoản cũng cần được tính đến ngay từ đầu. Bạn có thể tham khảo thêm công cụ quản lý mật khẩu cho đội IT helpdesk nhỏ để giữ an toàn cho dữ liệu trong suốt quá trình này.

Đầu tư vào dữ liệu trước khi đầu tư vào AI

Đây là điều chúng tôi muốn nhấn mạnh nhất. Không có hạ tầng dữ liệu tốt, ngay cả mô hình AI hiện đại nhất cũng khó phát huy hết tiềm năng. Không ít doanh nghiệp chỉ nhận ra điều này sau khi bỏ tiền mua công cụ mà kết quả không như mong đợi, rồi mới quay lại dọn dẹp dữ liệu. Làm ngược thứ tự thường tốn thêm rất nhiều thời gian và tiền bạc. Dành thời gian tổ chức lại dữ liệu ngay từ đầu chính là bước giúp việc ứng dụng AI về sau nhẹ nhàng và hiệu quả hơn.