Giải pháp Phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp

Sự bùng nổ của dữ liệu

Khi nguồn dữ liệu và tốc độ tăng trưởng trong kho dữ liệu toàn cầu tiếp tục bùng nổ (cấu trúc và phi cấu trúc), IDC ước tính rằng 74 Zettabyte dữ liệu đã được tạo ra vào năm 2021 và dự kiến ​​đạt 163 zettabyte vào năm 2025. Tương đương với khoảng một tỷ Terabyte. Nói một cách dễ hiểu, nếu mỗi Terabyte đại diện cho một km thì một Zettabyte sẽ bằng 25.000 chuyến đi vòng quanh Trái đất hoặc 9 chuyến đi đến sao Hỏa và quay trở lại.

Khó khăn trong việc tận dụng dữ liệu của doanh nghiệp

Nhưng chúng ta đều biết việc trích xuất giá trị từ dữ liệu là rất khó: Sự bùng nổ của khối lượng và sự đa dạng dữ liệu; khó đạt được những hiểu biết sâu sắc theo từng bối cảnh; nhu cầu phá vỡ các “silos” làm chậm quá trình trao đổi thông tin. Và nếu doanh nghiệp đã tự động hóa thành công các bộ phận trong quy trình kinh doanh của mình, thì với môi trường thay đổi liên tục, vẫn cần phải theo dõi và điều chỉnh kịp thời các mô hình hoạt động để hiệu suất của chúng không bị suy giảm. Đây là những vấn đề mà các tổ chức đều đã biết và đang tìm cách đưa ra quyết định kịp thời, theo đúng quy định, một cách tự động hóa và thành thật mà nói, hầu hết các công ty vẫn chưa tiến đến với cái gọi là Insight.

Vậy hãy cùng tìm hiểu từ bản chất của dữ liệu:

Người dùng doanh nghiệp cần tìm và truy cập dữ liệu họ cần. Họ cần dữ liệu ở dạng thức và chất lượng phù hợp, đồng thời có thể làm sạch và chuẩn bị khi có yêu cầu. Nhưng một số dữ liệu rất khó sử dụng, vì rất khó để trích xuất, như dữ liệu từ Internet vạn vật (IoT), và dữ liệu này cũng thay đổi liên tục theo thời gian thực. Ngoài ra, với những người dùng cuối, họ cần được trao quyền quản trị. Từ dữ liệu được cá nhân hóa với đăng nhập một lần (SSO) đến khả năng xuất bản các nguồn dữ liệu đã được phê duyệt để mọi người trong tổ chức có thể tin tưởng sử dụng.

Bản thân dữ liệu được quản trị tốt cũng là chưa đủ để có được những insight thực sự. Các công cụ phân tích và BI vẫn được sử dụng bởi một số ít chuyên gia có hiểu biết về doanh nghiệp. Có rất nhiều thách thức trong việc cho phép người dùng doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Rất nhiều người  không cảm thấy thoải mái khi sử dụng các công cụ BI chung chung, họ cần thông tin chi tiết hơn, họ cần insight được điều chỉnh theo từng bài toán kinh doanh của họ. Các ứng dụng phân tích sẽ hỗ trợ tốt cho đối tượng người dùng này. Còn với những nhóm đối tượng không nằm trong nhóm Chuyên gia phân tích hoặc Khoa học dữ liệu, khả năng khám phá bằng hình ảnh trực quan và tính dễ sử dụng là chìa khóa quan trọng nhất. Công nghệ hàng đầu hiện nay chính là Khoa học dữ liệu “Nhúng” (Embedded Data Science) được đưa vào trải nghiệm khám phá, phân tích trực quan, giúp người dùng có được insight mong muốn mà họ có thể đã bỏ lỡ.

Tiềm năng của các chiến lược Tự động hóa, tiết kiệm chi phí, nâng cao chất lượng là quá rõ ràng, nhưng điều này khó thực hiện được do những thách thức đặt ra cho doanh nghiệp; vì thông thường một dự án sẽ liên quan đến vô số chức năng trong một tổ chức. Ngoài ra, để đạt được toàn bộ tiềm năng của tự động hóa, cần phải có các hành động theo chỉ dẫn cụ thể. Đối với Tự động hóa, toàn bộ quy trình phân tích bao gồm chuẩn bị dữ liệu và logic nghiệp vụ là bắt buộc và trong nhiều trường hợp, thậm chí cả phân tích theo thời gian thực và khoa học dữ liệu, tiếp đến là khả năng có thể thực thi những kế hoạch hành động này. Sau Tự động hóa, sẽ là yêu cầu về Nghiên cứu, để giữ cho các quy trình tự động hoạt động tốt. Thực tế, luôn có những thay đổi trong các yếu tố bên trong và bên ngoài như hành vi mua, hành động của đối thủ cạnh tranh, thay đổi thiết bị, thay đổi chuỗi cung ứng, v.v.  Mô hình cần được theo dõi và cập nhật để tránh giảm hiệu suất.

Năng lực của TIBCO

Trước khi đi sâu vào khả năng của sản phẩm, quan điểm của chúng tôi về thị trường phân tích dữ liệu và BI đó là: mục tiêu của BI & Analytics chính là đi từ dữ liệu đến hành động và cuối cùng dẫn đến kết quả kinh doanh có thể đo lường được. Điều này đòi hỏi phải tích hợp dữ liệu, phân tích hình ảnh, phân tích liên tục cũng như tích hợp AI và học máy vào một nền tảng phân tích-gọi là phân tích siêu hội tụ.

Nói một cách ngắn gọn, một nền tảng phân tích và BI hiện đại cần có khả năng:

-Truy cập tất cả dữ liệu

-Tích hợp visual augmented analytics và continuous analytics

-Embed AI / ML, và

-Học hỏi từ các quyết định trong quá khứ để cải thiện hiệu quả

Năng lực của TIBCO chính là cách tiếp cận tốt nhất để chuyển đổi dữ liệu thành giá trị có tác động có lợi mạnh mẽ đến các khía cạnh quan trọng nhất của doanh nghiệp.

ENAO là đối tác ưu tiên của TIBCO tại Việt Nam, với nhiều năm kinh nghiệm phát triển phần mềm và cung cấp các dịch vụ outsourcing, tư vấn, triển khai giải pháp bằng các giải pháp kỹ thuật tiên tiến, giúp doanh nghiệp gỡ rối các vấn đề phức tạp luôn xuất hiện trong hành trình chuyển đổi số.