AI ảnh hưởng đến phân tích dữ liệu hiện đại như thế nào?

Trong kỷ nguyên số hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một trong những xu hướng nổi bật nhất trong lĩnh vực công nghệ. Với khả năng xử lý dữ liệu và ghi nhớ từ trải nghiệm thực tế, AI đang dần thúc đẩy sự tiến bộ của phân tích dữ liệu hiện đại. Sự phát triển của AI có ý nghĩa vô cùng quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu, vì nó không chỉ giới thiệu các công cụ hay kỹ thuật mới mà còn thay đổi căn bản bối cảnh phân tích. Bài viết sau mời bạn cùng BAC tìm hiểu sự tương quan giữa trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu, cũng như cách mà AI ảnh hưởng đến phân tích dữ liệu hiện đại như thế nào nhé!

Giải mã các thuật ngữ liên quan đến AI

AI (Artificial intelligence) là một lĩnh vực khoa học máy tính liên quan đến xây dựng các máy tính thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ con người. Dựa vào mức độ thành thành thạo và phát triển mà AI được chia thành 3 loại chính bao gồm:

• Artificial Narrow Intelligence (Trí tuệ nhân tạo hẹp): nhận diện giọng nói, khuôn mặt, trợ lý ảo, chatbox,...
• Artificial General Intelligence (Trí tuệ nhân tạo chung): cỗ máy/robot có thể giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định mà không cần được huấn luyện trước.
• Artificial Super Intelligence (Siêu trí tuệ nhân tạo): siêu trí tuệ AI với bộ não và hành vi vượt trội.

Học máy (machine learning) là một lĩnh vực con của AI. Trong đó các thuật toán được triển khai từ dữ liệu với thời gian chính xác mà không cần được lập trình để làm vậy. Máy học sẽ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép máy móc hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người. AI sáng tạo là một lĩnh vực AI sử dụng thuật toán học máy để tạo ra dữ liệu mới giống với các mẫu và đặc điểm của dữ liệu nó được đào tạo. Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về loại công nghệ này là mô hình GPT-4 của OpenAI.

Khả năng của AI trong việc phân tích dữ liệu

Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu trở nên mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Công nghệ AI cho phép xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp ở tốc độ cao, chẳng hạn như việc phân tích dữ liệu lịch sử để dự báo xu hướng và hành vi mua hàng của khách hàng trong tương lai. Các công cụ phân tích văn bản được hỗ trợ bởi AI có thể sàng lọc dữ liệu phi cấu trúc như đánh giá của khách hàng và bình luận trên mạng xã hội, để tìm ra thông tin quý giá về ý kiến và sở thích của người mua. Đồng thời, AI cũng có thể phát hiện các hoạt động gian lận hay bất thường trong giao dịch tài chính.

Đáng chú ý hơn, AI tổng quát, đặc biệt là các giải pháp như ChatGPT có khả năng cung cấp rất nhiều tính năng hữu ích mà các nhà phân tích dữ liệu có thể tận dụng như:

Giải mã ngôn ngữ lập trình

Bạn đã bao giờ gặp trường hợp phải vật lộn với một tập lệnh Python phức tạp do một đồng nghiệp đã nghỉ việc giữa chừng để lại chưa? Lúc này, AI sẽ có thể giải cứu bạn bằng cách diễn giải code Python sang ngôn ngữ dễ tiếp cận hơn. AI hoàn toàn có thể tạo đoạn code phù hợp bằng Python hoặc SQL dựa trên các yêu cầu của nhà phân tích.

Hỗ trợ giải quyết vấn đề

Với vai trò một nhà phân tích, bạn cần tiếp cận và tìm hiểu rất nhiều thứ. AI có thể giúp bạn nghiên cứu về một chủ đề mới thậm chí nó có thể sắp xếp một kế hoạch học tập hoàn chỉnh dành riêng cho bạn với các tài nguyên phù hợp. Tuyệt vời hơn thế, đối với các vấn đề toán học phức tạp có thể xuất hiện trong quá trình phân tích dữ liệu, plugin trình thông dịch mã GPT-4 có thể sẵn sàng giải quyết chúng.

Hỗ trợ dựa theo lĩnh vực cụ thể

Hãy tưởng tượng một DA đang làm việc trong một dự án chăm sóc sức khỏe và gặp phải một số câu hỏi đặc thù trong lĩnh vực đó. Trong tình huống này, trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp câu trả lời phù hợp, thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức kỹ thuật và hiểu biết theo lĩnh vực chuyên ngành. Tuy nhiên, bạn nên nhớ rằng AI đôi khi sẽ rất tự tin khi tạo ra các sự kiện không có thật. Điều này còn được gọi đơn giản là "ảo giác".

Phân tích dữ liệu thăm dò

DA có thể yêu cầu AI tổng hợp dữ liệu mới để đưa ra số liệu thống kê cũng như trực quan hóa kết quả thu thập được. Việc này giúp nhà phân tích có thể bao quát được việc phân tích, mang lại sự hiểu biết và trực quan hóa các thuộc tính chính của tập dữ liệu.

Phân tích và giao tiếp tự động

Nếu các nhiệm vụ phân tích dữ liệu hàng ngày đòi hỏi DA phải dành rất nhiều thời gian để hoàn thành chúng. Tuy vậy, AI có thể tự động hóa chúng và giúp nhà phân có thời gian để thực hiện những nhiệm vụ cao cấp hơn. Ngoài ra, AI cũng có thể dịch các kết quả kỹ thuật sang các ngôn ngữ khác hay chỉ đơn giản là tiếng Anh để giúp bạn giao tiếp hiệu quả hơn với các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật.

Chuẩn bị cho buổi họp

Các nhà phân tích có thể sử dụng AI để tóm tắt những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu quan trọng và đưa ra các đề xuất hấp dẫn. Trong cuộc họp với các bên liên quan, AI có thể đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi thực hành và giải thích các khái niệm phức tạp, hỗ trợ trong việc chuẩn bị thuyết trình.

Tạo dữ liệu tổng hợp

Khi dữ liệu chính xác khan hiếm hoặc quá nhạy cảm để sử dụng, AI có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp có khả năng phản ánh các đặc điểm và mẫu của tập dữ liệu gốc mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư. Ví dụ: các nhà phân tích dữ liệu y tế có thể sử dụng phương pháp này để phân tích thông tin bệnh nhân mà không bị vi phạm các quy tắc bảo mật.

Nâng cao việc phân tích dự đoán

AI có thể mang lại cho doanh nghiệp những dự báo chính xác hơn thông qua việc nâng cao khả năng phân tích dự đoán

Kiểm tra và phân tích rủi ro tiềm ẩn

Trí tuệ nhân tạo phát sinh cũng có thể được sử dụng để tạo ra các tình huống thử thách nhằm kiểm tra tính khả thi của các chiến lược kinh doanh. Chẳng hạn như nhà phân tích dữ liệu tài chính có thể tạo ra dữ liệu mô phỏng điều kiện thị trường cực đoan để đánh giá tính an toàn của các chiến lược đầu tư. Tương lai, AI hoàn toàn có khả năng thay thế DA không?

Với sự ra đời của AI khiến nhiều người lo lắng về tính an toàn của công việc DA. Tuy nhiên, AI được tạo ra không nhằm mục đích thay thế con người. Thay vào đó, nó là một công cụ hữu ích giúp xử lý các nhiệm vụ tẻ nhạt và tốn thời gian, cho phép các nhà phân tích tập trung vào các khía cạnh chiến lược hơn trong công việc của họ. Bạn nên chớ rằng AI là một lực lượng tăng cường, không phải là một sự thay thế.

Việc hiểu bối cảnh kinh doanh, đưa ra các quyết định quan trọng, đảm bảo đạo đức nghề nghiệp và truyền đạt thông tin chi tiết về dữ liệu một cách hiệu quả thì chuyên môn của con người được đánh giá cao hơn AI. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang bị hạn chế ở những khía cạnh này và các nhà phân tích hoàn toàn có thể thực hiện xuất sắc chúng.

Khả năng thích ứng chính là chìa khóa thành công

Khi AI tiếp tục phát triển không ngừng thì ngoài khả năng phân tích DA còn cần phải có kiến thức về AI và các khái niệm máy học. DA nên hiểu cách sử dụng hiệu quả các mô hình AI, chức năng và cách diễn giải kết quả mà chúng tạo ra.

Việc các nhà phân tích biết các ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong AI, chẳng hạn như Python hoặc R, ngày càng trở nên cần thiết. Việc sở hữu các kỹ năng kỹ thuật, kỹ năng mềm trở nên ngày càng quan trọng khi AI đảm nhận các nhiệm vụ xử lý và trực quan hóa dữ liệu. Bên cạnh đó, các kỹ năng như tư duy phê phán, sáng tạo, ra quyết định chiến lược và giao tiếp hiệu quả cũng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Bạn có thể bắt đầu hành trình tìm hiểu AI với một số bước sau:

• Tìm hiểu các nguyên tắc của AI và học máy.

• Tham gia các khóa học và tìm kiếm hướng dẫn trực tuyến liên quan đến AI như: Google Generative AI Learning Path, 9 Best ChatGPT Classes,...

• Thử nghiệm với các dự án thực tế đơn giản bằng cách sử dụng các mô hình AI hoặc các mô hình thương mại như ChatGPT.

• Thường xuyên xem xét các bài báo và tài liệu nghiên cứu trong ngành cũng như tham gia vào các diễn đàn AI để cập nhật kiến thức liên tục.

• Hợp tác với các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu để thu thập những hiểu biết thực tế và ứng dụng của AI trong công việc.

Như vậy, AI xuất hiện không có nghĩa là các nhà phân tích dữ liệu sẽ trở nên lỗi thời. Thay vào đó, nó cung cấp cho DA những công cụ tuyệt vời để nâng cao kiến thức và đơn giản hóa công việc của họ. Tiếp tục tìm hiểu những kiến thức nâng tầm sự nghiệp của bạn tại BAC's Blog nhé.