Trong thế giới ngày nay, nơi dữ liệu có mặt ở khắp mọi nơi, việc chỉ thu thập dữ liệu thôi không còn là cách duy nhất để dẫn đầu. Bí quyết để vượt lên trên đối thủ cạnh tranh nằm ở việc thực sự hiểu được ý nghĩa của tất cả dữ liệu đó và trích xuất những thông tin hữu ích, có thể hành động được - và đó là lúc phần mềm phân tích AI phát huy tác dụng và trở nên thực sự hữu ích.
Nhưng việc lựa chọn nền tảng phù hợp để thực hiện điều đó phức tạp hơn nhiều so với việc chỉ đánh dấu vào một danh sách các tính năng. Nó giống như việc bạn cần một kế hoạch dài hạn rõ ràng, có tính đến các đặc điểm cụ thể của công ty bạn, dữ liệu của bạn nằm ở đâu, ở dạng nào, nhóm của bạn có những công cụ nào để xử lý dữ liệu và mục tiêu tổng thể mà bạn đang cố gắng đạt được.
Ngoài các tính năng: Những điều bạn thực sự cần biết
Trước khi xem bất kỳ bản demo nào, bạn cần tự kiểm tra kỹ lưỡng trước đã. Đầu tiên, hãy xem xét dữ liệu của bạn đang ở đâu. Nó nằm rải rác ở nhiều nơi trong công ty hay tập trung ở một chỗ? Dữ liệu có đủ chất lượng để đưa vào hệ thống máy tính hay cần được làm sạch kỹ lưỡng trước? Và liệu các nhóm của bạn có đủ công cụ cần thiết để thực hiện việc đó không? Bạn không thể mong đợi kết quả tốt từ một hệ thống AI đang phải vật lộn với dữ liệu kém chất lượng.
Tiếp theo, hãy xác định xem bạn thực sự muốn sử dụng AI cho mục đích gì. Bạn muốn dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, gửi email tiếp thị cá nhân hóa hơn, hay phát hiện các giao dịch tài chính đáng ngờ? Mỗi mục tiêu đó cần một loại phân tích khác nhau và một số công cụ sẽ làm tốt hơn những công việc nhất định so với những công cụ khác. Ví dụ, nếu bạn muốn tạo ra một bức tranh phức tạp từ dữ liệu của mình, các công cụ như Tableau hoặc Power BI có thể làm rất tốt việc làm cho mọi thứ trông đẹp mắt - nhưng nếu bạn cần công việc dự đoán phức tạp hơn, bạn có thể muốn xem xét một công cụ như IBM Watson Analytics. Để mọi thứ dễ dàng hơn một Bit , bạn có thể xem xét so sánh các AI tốt nhất để phân tích dữ liệu để xem chúng làm tốt nhất và tệ nhất ở điểm nào trước khi bạn lãng phí nhiều thời gian vào một thứ không hiệu quả.
Làm thế nào để hoàn thành tất cả những việc này mà không bị mất trí?
Đây là kế hoạch tổng thể để hoàn thành tất cả những việc này đúng thời hạn:
- Đánh giá khả năng mở rộng : Hãy chắc chắn rằng phần mềm phân tích AI bạn chọn được thiết kế để đáp ứng sự phát triển của doanh nghiệp. Đừng chỉ nghĩ đến lượng dữ liệu bạn đang có hiện tại, hãy nghĩ đến lượng dữ liệu bạn sẽ có thêm trong vài năm tới và liệu phần mềm có thể xử lý được khối lượng công việc đó mà không cần phải lập trình lại mỗi lần hay không.
- Khả năng tích hợp : Một điều mà các công cụ AI tự thân không thể làm được là phép thuật - nhưng chúng sẽ hiệu quả hơn nhiều nếu có thể hoạt động tốt với tất cả các hệ thống kinh doanh khác của bạn. Vì vậy, điều đáng xem xét kỹ là công cụ AI bạn chọn có thể dễ dàng tích hợp với CRM, ERP, kho dữ liệu và Bits phần mềm quan trọng khác như thế nào. Một số công cụ phổ biến như Qlik và Zoho Analytics có hệ sinh thái tích hợp lớn và được vận hành tốt, giúp việc này trở nên dễ dàng hơn nhiều.
- Đo lường hiệu quả và lợi tức đầu tư (ROI) : Vậy làm sao để biết liệu mọi thứ có thực sự hiệu quả? Trước khi bắt đầu, hãy đưa ra một số chỉ số thành công rõ ràng và đảm bảo bạn có thể đo lường chúng. Mục tiêu là tiết kiệm tiền, khuyến khích mọi người mua nhiều hơn, hay chỉ đơn giản là đưa ra quyết định nhanh hơn? Dù mục tiêu của bạn là gì, hãy đảm bảo chúng có thể đo lường được để bạn thực sự biết mình có nhận được những gì đã trả tiền cho hệ thống AI hay không.
Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?
Tóm lại, điều bạn thực sự cần không phải là một hệ thống máy tính thần kỳ nào đó để thay thế trực giác kinh doanh của mình, mà là một hệ thống thực sự giúp bạn và nhóm của bạn đưa ra quyết định tốt hơn và làm việc hiệu quả hơn. Và điều đó có nghĩa là chuyển từ việc loay hoay tìm câu trả lời cho cách làm mọi việc, sang việc có thể dự đoán vấn đề trước khi chúng xảy ra và cải thiện tình hình bằng cách sử dụng thông tin một cách hiệu quả hơn.
#HướngDẫnLựaChọn #KiểmToánAIA #ChiếnLượcDữLiệu
