Lakehouse & luồng dữ liệu
Thiết kế vùng dữ liệu, nạp theo lô hoặc luồng, lập danh mục và kiểm tra chất lượng.
04 / NỀN TẢNG DỮ LIỆU & KỸ THUẬT AI
Biến những dòng dữ liệu thành hiểu biết.
Kết nối nguồn dữ liệu, xây dựng nền tảng phân tích và tích hợp AI theo bài toán nghiệp vụ.
BỐI CẢNH
Khi mỗi báo cáo bắt đầu bằng việc gom lại dữ liệu
Dữ liệu nằm rải rác ở nhiều hệ thống khiến báo cáo, phân tích và thử nghiệm AI đều phải xử lý lại đầu vào. Cần một nền tảng có nguồn gốc, chất lượng và quyền truy cập rõ ràng.
PHẠM VI TRIỂN KHAI
Những lớp công việc kết nối.
Phân tích & báo cáo quản trị
Xây dựng mô hình dữ liệu và chỉ tiêu thống nhất cho dashboard nghiệp vụ.
AI & tìm kiếm tri thức
Tích hợp Bedrock, RAG hoặc quy trình ML với kiểm tra đầu ra trên tập dữ liệu được lựa chọn.
CẤU TRÚC GIẢI PHÁP
Nhìn từ kiến trúc
đến cách vận hành.
Cấu trúc tham khảo để trao đổi; thành phần thực tế được lựa chọn theo hệ thống và phạm vi dự án.
01
Nguồn
ERP · CRM · Documents
02
Nền tảng
Ingest · Clean · Govern
03
Khai thác
BI · ML · GenAI
SẢN PHẨM CÔNG VIỆC
Đầu ra để tiếp tục
xây dựng và vận hành.
- ↗Mô hình và danh mục dữ liệu
- ↗Pipeline nạp và xử lý
- ↗Dashboard hoặc bài toán AI thí điểm
- ↗Bộ kiểm tra chất lượng và đầu ra
CÔNG NGHỆ CÓ THỂ ÁP DỤNG
S3GlueAthenaRedshiftKinesisSageMakerBedrockOpenSearch
CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Làm rõ trước
khi bắt đầu.
Có cần làm AI ngay từ đầu?+
Không nhất thiết. Nguồn dữ liệu, quyền sử dụng và chất lượng dữ liệu cần được xác định trước khi chọn bài toán AI.
Đánh giá AI bằng cách nào?+
Dùng bộ câu hỏi và dữ liệu kiểm thử theo nghiệp vụ, đánh giá tính đúng, khả năng truy nguồn và cách xử lý thông tin thiếu.