chất lượng dữ liệu

Báo cáo AI và xu hướng số 2026 của Adobe cho thấy một khoảng cách rõ rệt giữa kỳ vọng của người tiêu dùng và tiêu chí đo lường thành công của doanh nghiệp khi triển khai AI chủ động (agentic AI). Dữ liệu chỉ ra doanh nghiệp tập trung vào hiệu suất và chi phí, trong khi người dùng đánh giá trải...

Nhiều tổ chức đã áp dụng AI vào hoạt động, nhưng hiệu quả thực tế phụ thuộc lớn vào chất lượng và quản trị dữ liệu. Xây dựng chiến lược toàn vẹn dữ liệu là bước then chốt để AI hoạt động tin cậy, hợp pháp và mang lại giá trị thực. Tại sao toàn vẹn dữ liệu quyết định thành công AI Toàn vẹn dữ...

Báo cáo của Lenovo cho thấy AI đang chuyển từ thí điểm sang ứng dụng thực tế: gần một nửa dự án thử nghiệm đã vào sản xuất và hầu hết công ty dự định tăng đầu tư. Tuy nhiên thiếu khung quản trị và các vấn đề nền tảng có thể ngăn cản lợi ích kỳ vọng. Theo dữ liệu từ Lenovo, 46% các...

Quản trị dữ liệu là nền tảng để AI doanh nghiệp trở nên tin cậy, có thể mở rộng và tuân thủ. Thiếu quản trị ngay từ đầu sẽ biến tốc độ triển khai thành rủi ro lớn khi hệ thống AI đi vào sản xuất. Quản trị dữ liệu trong bối cảnh AI Quản trị dữ liệu trong ngữ cảnh AI là một hệ thống liên tục...

Một cuốn sách mới giới thiệu khái niệm “nón tự động hóa” để phân tích tác động của generative AI (genAI) lên công việc. Các chương do các nhà nghiên cứu từ Carnegie Mellon, USC và Penn phân tích cách cấu trúc nhiệm vụ, hành vi người lao động và phản ứng của thị trường lao động. Các chương...