quản trị dữ liệu

Báo cáo mới của Informatica chỉ ra một “nghịch lý tin tưởng AI”: nhân viên tin vào công cụ và dữ liệu, nhưng thiếu kỹ năng để dùng AI một cách có trách nhiệm. Điều này đang khiến nhiều doanh nghiệp triển khai công nghệ mà chưa chuẩn bị đủ về quản trị, dữ liệu và an toàn. Báo cáo của...

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...

Nghiên cứu mới của Zscaler cảnh báo 90% hệ thống AI doanh nghiệp có thể bị xâm nhập trong vòng 90 phút, với thời gian trung vị phát hiện lỗ hổng chỉ 16 phút. Nhiều tổ chức triển khai AI nhanh chóng nhưng thiếu kiểm soát, đẩy dữ liệu nhạy cảm vào nguy cơ bị lộ. Nghiên cứu của Zscaler cho thấy...

Một khảo sát lớn của Gallup cho thấy việc sử dụng AI tại nơi làm việc dường như đang chững lại, với mức tăng rất nhỏ về người dùng hàng ngày và thường xuyên. Báo cáo khác từ Hitachi Vantara cảnh báo nhiều công ty chưa thu được lợi tức từ đầu tư AI do thiếu hạ tầng và quản trị dữ liệu. Khảo...

AI tác nhân hứa hẹn biến AI thành đồng nghiệp tự chủ cho doanh nghiệp, nhưng ba rủi ro chính — khó kiểm toán, tính không nhất quán và sự hòa lẫn giữa dữ liệu và logic — đang ngăn cản triển khai quy mô. Quy trình low-code có thể đóng vai trò lớp an toàn, giúp kiểm soát, minh bạch và vận hành AI...

Generative AI và các AI agent đang nhanh chóng trở thành tâm điểm trong ngành dịch vụ tài chính, chuyển từ thử nghiệm sang phân tích dữ liệu, hành động thực tiễn và ra quyết định quy mô lớn. Để chuyển từ pha thử nghiệm sang triển khai thực tế, các tổ chức cần nền tảng dữ liệu vững chắc, hạ tầng...

Nhiều doanh nghiệp đặt mục tiêu tăng doanh thu nhờ AI nhưng con số đạt được còn khiêm tốn. Dù vậy, lãnh đạo vẫn tỏ ra hài lòng và ưu tiên kiểm soát dữ liệu hơn là thu lợi ngay lập tức. Nghiên cứu cho thấy 74% tổ chức coi tăng trưởng doanh thu là chỉ số chính khi triển khai AI, nhưng chỉ 20%...

Nhiều doanh nghiệp đầu tư mạnh vào AI nhưng chỉ một số ít thu được kết quả như kỳ vọng. Trong giai đoạn thử nghiệm này, giá trị quan trọng nhất đôi khi không phải là hiệu suất ngay lập tức mà là xây dựng một văn hóa sẵn sàng với AI. Xu hướng và thực tế về ROI AI và công cụ tự động hóa đang...

AI chủ động hứa hẹn tự động hóa quy trình kinh doanh nhưng nhiều dự án thử nghiệm bị trì trệ, tốn kém và không đạt kỳ vọng. Nguyên nhân chính là thiếu chiến lược, hạ tầng và quản trị dữ liệu phi cấu trúc. AI chủ động là gì và kỳ vọng Agentic AI (AI chủ động) khác với công cụ sinh ngôn ngữ: nó...

Nhiều giải pháp AI doanh nghiệp hiện nay hoạt động theo kiểu "một người chơi", hữu ích cho cá nhân nhưng thiếu bối cảnh tổ chức. CIO cần những hệ thống AI biết lý giải hoạt động thực tế của công ty để đưa ra quyết định đáng tin cậy. Nhiều ứng dụng AI dành cho doanh nghiệp hiện chỉ giúp ích ở...

Việc các bộ phận tự triển khai công cụ và dịch vụ đám mây giúp tăng tính linh hoạt nhưng cũng tạo ra một khối lượng dữ liệu phân tán ngoài tầm kiểm soát. Quản lý, bảo mật và tuân thủ trở nên khó khăn hơn khi thông tin nằm rải rác trên nhiều nền tảng. Phúc lợi kèm thách thức Việc các nhóm dùng...

Nhiều công ty đang ưu tiên tuyển chuyên gia AI hơn đầu tư vào hạ tầng và quản trị dữ liệu — và điều đó có thể dẫn đến thất bại. Nghiên cứu cho thấy nguyên nhân chính khiến dự án AI thất bại thường là dữ liệu kém, không phải mô hình. Vấn đề: tuyển nhanh, bỏ qua nền tảng dữ liệu Nhiều nghiên...

Khi AI được áp dụng rộng rãi, nền tảng dữ liệu không đủ tin cậy đang kéo lùi giá trị thực của công nghệ. Doanh nghiệp phải đánh giá và củng cố dữ liệu để tránh những quyết định sai lầm và dự án AI thất bại. AI đang trở thành ưu tiên hàng đầu trong doanh nghiệp, nhưng thành công phụ thuộc hoàn...

Khi AI lan rộng trong doanh nghiệp, mỗi CISO cần ghi nhận hai thực tế khó tránh: nhân viên đang dùng công cụ AI thế hệ mới và dữ liệu nhạy cảm có thể đã bị đưa vào các dịch vụ đó. Bài viết gợi ý sáu câu hỏi thực tế để xây dựng kế hoạch triển khai và quản trị AI an toàn, hiệu quả. Khi tiến gần...

Bước đột phá tiếp theo của AI không phải là tăng kích cỡ mô hình mà là thay đổi kiến trúc dữ liệu. Hệ thống tác nhân (agentic AI) yêu cầu bộ nhớ chung, mô hình dữ liệu linh hoạt và quản trị để hoạt động hiệu quả. Không phải mô hình lớn nữa, mà là kiến trúc Thập kỷ qua chứng kiến AI tiến bộ...

Việc áp dụng AI không còn là câu hỏi 'nên hay không' mà là 'làm sao để chứng minh giá trị'. Doanh nghiệp đang vật lộn giữa lợi ích từ tự động hóa và chi phí, rủi ro, cũng như việc đo lường lợi tức đầu tư (ROI). Thách thức vận hành khi triển khai AI Trong thực tế, nhiều tổ chức đã tích hợp...

Khi EU thúc đẩy thực thi Quy định AI và phát triển hạ tầng đám mây, nhiều tổ chức lo ngại hạ tầng hiện tại không đủ khả năng đáp ứng yêu cầu an ninh, quản trị và vận hành. Nếu không có nền tảng an toàn và riêng tư, tham vọng về AI của châu Âu có thể bị chững lại. Ngày càng có nhiều cuộc thảo...

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...

AI không còn là thử nghiệm mà trở thành yêu cầu vận hành bắt buộc, khiến vai trò Chief Data and Analytics Officer (CDAO) trở nên then chốt trong mọi doanh nghiệp. Từ quản trị dữ liệu đến thúc đẩy đổi mới bằng AI, CDAO phải chuyển từ hậu trường ra bàn điều hành. CDAO đang chịu áp lực chứng...

Sau gần ba năm hứa hẹn, AI sinh tạo (Generative AI) đang bước vào giai đoạn thực tế khiến nhiều doanh nghiệp lớn phải điều chỉnh chiến lược. Những tổ chức thành công chuyển từ chạy theo xu hướng sang tiếp cận theo giá trị, quản trị và mô hình vận hành phù hợp. Trong thời gian gần đây, AI sinh...