Chuyển đổi số

Theo Microsoft, chuyển đổi số là một sự đổi mới kinh doanh được thúc đẩy bởi sự bùng nổ của điện toán đám mây (Cloud), trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT), cung cấp những cách mới để hiểu, quản lý và chuyển đổi cho các hoạt động kinh doanh của họ. Chuyển đổi số (Digital transformation) được hiểu là ứng dụng những tiến bộ về công nghệ số như điện toán đám mây (cloud), dữ liệu lớn (Big data),… vào mọi hoạt động của tổ chức, doanh nghiệp nhằm đưa lại hiệu suất cao, thúc đẩy phát triển doanh thu và thương hiệu.
Chuyển đổi số không phải đơn thuần thay đổi cách thực hiện công việc từ mô hình kinh doanh truyền thống (ghi chép trong sổ sách, họp trực tiếp,…) sang vận dụng công nghệ để giảm thiểu sức người. Trên thực tế, chuyển đổi số đóng vai trò thay đổi tư duy kinh doanh, phương thức điều hành, văn hóa tổ chức,…

Vai trò của chuyển đổi số trong kỷ nguyên công nghệ 4.0 (vẽ sơ đồ)

• Tăng doanh thu
• Tiết kiệm thời gian và các chi phí khác
• Nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên
• Quản lý mạng lưới khách hàng hiệu quả

Dịch vụ quản lý nguồn lực của doanh nghiệp – ERP

Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) là một hệ thống phần mềm giúp các doanh nghiệp, tổ chức tự động hóa và quản lý các quy trình kinh doanh cốt lõi để có hiệu suất tối ưu. Mặc dù không có giải pháp toàn diện cho mọi quy trình kinh doanh,…

Dịch vụ quản lý nhân sự – HRM

Quản trị nguồn nhân lực, hay còn gọi là quản lý nhân sự. Phần mềm này giúp doanh nghiệp, tổ chức giữ chân nhân tài và tìm kiếm nhân lực chất lượng cao mới. Phần mềm bao gồm các tính năng quản lý nhân sự theo dự án, theo lịch đăng ký làm việc; đề xuất thực hiện các tính năng phúc lợi; đánh giá đúng hiệu suất, năng lực của nhân viên,…

Dịch vụ quản lý sản xuất – MES

MES là tên viết tắt của cụm từ tiếng anh Manufacturing Execution System. Có thể hiểu rằng, đây là hệ thống điều hành và thực thi sản xuất có chức năng kết nối thông tin, kiểm soát và giám sát toàn bộ quy trình trong hệ thống sản xuất tại nhà máy. Hệ thống quản lý sản xuất này giúp doanh nghiệp số hóa toàn bộ quy trình sản xuất, kiểm tra kỹ thuật và số lượng thành phẩm; tự động tính toán, kiểm tra số liệu, cảnh báo, duyệt số liệu; thống kê, báo cáo, biểu đồ số liệu kỹ thuật theo tuần, tháng, giai đoạn; xuất tệp PDF thống kê, báo cáo trình lên ban lãnh đạo công ty.

Xây dựng hệ thống IoT bao gồm các thiết bị thông minh có kết nối internet sử dụng hệ thống nhúng, tự động hóa các tác vụ giúp nâng cao chất lượng dịch vụ của doanh nghiệp và giảm thiểu sự can thiệp của con người.

• Thiết bị SS IoT

• Thu thập thông tin từ nhiều loại cảm biến IoT
• Lưu trữ dữ liệu theo thời gian thực, tần suất 100 thiết bị/0.5s trong 120 ngày
• Hiển thị một số lượng lớn các điểm dữ liệu
• Cảnh báo ngoài ngưỡng qua email
• Sử dụng trên cả thiết bị di động và máy tính để bàn
• Tải tệp CSV chứa dữ liệu được lưu trữ trong 24 giờ.

• Nâng cao hiệu quả công việc

  IoT thúc đẩy việc khai thác, trao đổi và sử dụng dữ liệu trong nhiều công việc khác nhau. Điều này tạo ra những chuyển biến tích cực trong công tác quản lý, nghiên cứu, sản xuất và chế tạo sản phẩm, giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ, mang đến những sản phẩm và chất lượng đáp ứng nhu cầu của khách hàng. nhu cầu người dùng.

  Trong hầu hết mọi công việc, với ứng dụng IoT phù hợp, bạn có thể nhận được sự hỗ trợ thiết thực giúp hoàn thành công việc nhanh chóng, chính xác và hiệu quả.

• Cải thiện chất lượng cuộc sống

Các ứng dụng IoT nhằm mục đích tạo ra các sản phẩm, thiết bị, đồ gia dụng và phương tiện thông minh hơn và tiện lợi hơn. Qua đó từng bước cải thiện điều kiện, môi trường sống và giúp hình thành thói quen sống hiện đại. Nhờ có sự tham gia của các thiết bị công nghệ và IoT, mọi công việc thường ngày có thể được giảm thiểu, đơn giản hóa và tự động hóa.

Kỹ thuật dữ liệu là gì?

Kỹ thuật dữ liệu là một khía cạnh của khoa học dữ liệu, thứ mà tập trung vào việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các ứng dụng thực tế. Các doanh nghiệp định hướng số hóa dữ liệu dựa vào khối lượng lớn dữ liệu của bên thứ nhất và phân tích thông minh để củng cố và đẩy nhanh quá trình ra quyết định. Bằng cách thực hiện phân tích dữ liệu dự đoán, các doanh nghiệp có thể có những hiểu biết sâu sắc hơn về ý nghĩa tiềm tàng của chúng. Các công nghệ phân tích thông minh hơn giờ đây tạo điều kiện cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô tin tưởng và mong muốn định hướng số hóa dữ liệu hơn bao giờ

Kỹ thuật dữ liệu đem đến lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Giúp ra quyết định và kiểm tra hiệu quả của các quyết định

Trong thị trường đầy biến động ngày nay, điều quan trọng là phải kiểm tra xem các quyết định trước đó đã hoạt động như thế nào. Bất cứ khi nào một quyết định dựa trên dữ liệu được đưa ra, dữ liệu bổ sung sẽ được tạo. Dữ liệu này nên được đánh giá thường xuyên để xem các quyết định dựa trên dữ liệu mới có thể được đưa ra tốt hơn như thế nào. Đây là nơi kỹ thuật dữ liệu được kết hợp. Là kết quả của quan điểm từ đầu đến cuối và đánh giá các quyết định quan trọng, việc sử dụng dữ liệu tối ưu cũng sẽ đảm bảo rằng các cải tiến liên tục được thực hiện trên cơ sở liên tục. Bạn ít lãng phí thời gian hơn cho những quyết định không phù hợp với sở thích của khán giả khi bạn hiểu rõ hơn về những gì họ muốn. Tự cải thiện là một quá trình liên tục trong khoa học dữ liệu. Kết quả này phản ánh kết quả của các quyết định trước đó.

Tăng trải nghiệm người dùng

Tăng trải nghiệm người dùng thông qua dự đoán câu chuyện người dùng. Dự đoán là một trong những khía cạnh mạnh mẽ nhất của học máy. Bạn có thể sử dụng các thuật toán máy học để xem xét tương lai và dự đoán hành vi thị trường dựa trên dữ liệu trước đó. Từ đó, doanh nghiệp có dữ liệu để dự đoán hành vi, mối quan tâm, sở thích, khó khăn của khách hàng để có động lực cải thiện sản phẩm. Các tổ chức, doanh nghiệp hiện có thể phát triển các quy trình để theo dõi phản hồi của người tiêu dùng, mức độ thành công của sản phẩm và động thái của đối thủ cạnh tranh

Tăng doanh thu

Phân tích dữ liệu là một công cụ thúc đẩy doanh thu cho doanh nghiệp. Cập nhật dữ liệu liên tục giúp dự đoán định hướng kinh doanh tốt hơn thúc đẩy quá trình ra quyết định hiện tại và tương lai, do đó, một doanh nghiệp định hướng số hóa dữ liệu có thể vượt qua đối thủ cạnh tranh và cải thiện đổi mới kinh doanh mở ra các cơ hội kinh doanh mới.

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh lớn của khoa học máy tính liên quan đến việc xây dựng các cỗ máy thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Mặc dù AI là một ngành khoa học liên ngành với nhiều cách tiếp cận, nhưng những tiến bộ trong học máy và học sâu, đặc biệt, đang tạo ra sự thay đổi mô hình trong hầu hết mọi lĩnh vực của ngành công nghệ.

Trí thông minh nhân tạo cho phép máy móc mô hình hóa, hoặc thậm chí cải thiện khả năng của trí óc con người. Và từ sự phát triển của ô tô tự lái cho đến sự phổ biến của các trợ lý thông minh như Siri và Alexa, AI đang ngày càng trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống hàng ngày — và là lĩnh vực mà các công ty trong mọi ngành đang đầu tư vào.

Công nghệ trí tuệ nhân tạo có nhiều hình thức, từ chatbot đến ứng dụng điều hướng và thiết bị theo dõi sức khỏe có thể đeo được. Các ví dụ dưới đây minh họa phạm vi ứng dụng tiềm năng của AI.

ChatGPT

ChatGPT là một chatbot trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo nội dung bằng văn bản ở nhiều định dạng, từ bài tiểu luận đến câu trả lời cho các câu hỏi đơn giản. Được OpenAI ra mắt vào tháng 11 năm 2022, ChatGPT được hỗ trợ bởi một mô hình ngôn ngữ lớn cho phép ChatGPT mô phỏng chặt chẽ chữ viết của con người.

GoogleMaps

Google Maps sử dụng dữ liệu vị trí từ điện thoại thông minh, cũng như dữ liệu do người dùng báo cáo về những thứ như công trình xây dựng và tai nạn ô tô, để theo dõi tình trạng lên xuống của lưu lượng giao thông và đưa ra tuyến đường nhanh nhất.

Trợ lý thông minh

Các trợ lý cá nhân như Siri, Alexa và Cortana sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc NLP nhận hướng dẫn từ người dùng để đặt lời nhắc, tìm kiếm thông tin trực tuyến và điều khiển các thiết bị điện trong nhà. Trong nhiều trường hợp, những trợ lý này được thiết kế để tìm hiểu sở thích của người dùng và cải thiện trải nghiệm của họ theo thời gian với các đề xuất tốt hơn và phản hồi phù hợp hơn.

Bộ lọc Snapchat

Bộ lọc Snapchat sử dụng thuật toán ML để phân biệt giữa chủ thể và nền của hình ảnh, theo dõi chuyển động của khuôn mặt và điều chỉnh hình ảnh trên màn hình dựa trên những gì người dùng đang làm.

Ô tô tự lái

Ô tô tự lái là một ví dụ dễ nhận biết về Deep Learning, vì chúng sử dụng mạng lưới nơ-ron để phát hiện các vật thể xung quanh, xác định khoảng cách của chúng với những ô tô khác, xác định tín hiệu giao thông,

Thiết bị theo dõi sức khỏe đeo được

Các cảm biến và thiết bị đeo được sử dụng trong ngành chăm sóc sức khỏe cũng áp dụng Deep Learning để đánh giá tình trạng sức khỏe của bệnh nhân, bao gồm lượng đường trong máu, huyết áp và nhịp tim. Họ cũng có thể lấy các mẫu từ dữ liệu y tế trước đây của bệnh nhân và sử dụng dữ liệu đó để dự đoán tình trạng sức khỏe nào trong tương lai.

MuZero

MuZero, một chương trình máy tính do DeepMind tạo ra, là ứng cử viên hàng đầu đầy hứa hẹn trong nhiệm vụ đạt được trí thông minh nhân tạo thực sự nói chung. Nó đã thành thạo các trò chơi mà nó thậm chí còn chưa được dạy chơi, bao gồm cờ vua và toàn bộ bộ trò chơi Atari, thông qua vũ lực, chơi các trò chơi hàng triệu lần.