Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều tổ chức vẫn gặp khó khăn khi triển khai thực tế. Nguyên nhân không nằm ở công nghệ, mà ở một yếu tố cốt lõi: chất lượng và cấu trúc dữ liệu.
AI chỉ thực sự phát huy giá trị khi được xây dựng trên một nền tảng dữ liệu vững chắc, nhất quán và có khả năng kết nối xuyên suốt toàn bộ hệ thống.
Trong nhiều doanh nghiệp, dữ liệu thường tồn tại rời rạc giữa các hệ thống như CAD, PLM, ERP, MES hoặc IoT, dẫn đến sự thiếu đồng nhất trong thông tin, gây khó khăn trong việc truy xuất dữ liệu theo thời gian thực và hạn chế khả năng phân tích cũng như ra quyết định. Khi dữ liệu không được chuẩn hóa và kết nối xuyên suốt, các mô hình AI không thể học một cách chính xác, từ đó làm giảm độ tin cậy và giá trị của các kết quả đầu ra.
Một hệ thống dữ liệu hiệu quả cần đảm bảo tính nhất quán thông qua việc chuẩn hóa và đồng bộ dữ liệu, đồng thời duy trì khả năng kết nối giữa các phòng ban và hệ thống khác nhau. Bên cạnh đó, dữ liệu cũng cần được quản lý một cách toàn vẹn xuyên suốt vòng đời sản phẩm. Khi đáp ứng được các yếu tố này, dữ liệu sẽ trở thành nền tảng vững chắc giúp AI thực hiện phân tích chuyên sâu, đưa ra dự đoán chính xác và hỗ trợ quá trình ra quyết định một cách hiệu quả.
Digital Thread là một trong những giải pháp quan trọng giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc bằng cách kết nối dữ liệu xuyên suốt từ khâu thiết kế, sản xuất đến vận hành. Thông qua mô hình này, dữ liệu không còn bị phân tán mà được liên kết thành một dòng chảy liên tục, giúp loại bỏ các “data silo” và nâng cao tính minh bạch trong toàn bộ hệ thống. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể dễ dàng truy xuất thông tin, đồng thời tạo ra nền tảng dữ liệu đáng tin cậy để triển khai các ứng dụng AI và các hoạt động phân tích nâng cao một cách hiệu quả hơn.
AWS đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp xây dựng nền tảng dữ liệu sẵn sàng cho AI. Trước hết, nền tảng này cho phép tập trung và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống data lake và loại bỏ tình trạng dữ liệu rời rạc giữa các hệ thống.
Bên cạnh đó, AWS hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu ở quy mô lớn thông qua các dịch vụ như AWS Glue và Amazon Redshift. Nhờ đó, dữ liệu có thể được chuẩn hóa và khai thác nhanh chóng, đáp ứng nhu cầu phân tích theo thời gian thực.
Khi dữ liệu đã được chuẩn bị đầy đủ, AWS cung cấp các công cụ như Amazon SageMaker và Amazon Bedrock để triển khai AI và Machine Learning một cách hiệu quả. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng chuyển từ giai đoạn dữ liệu sang ứng dụng AI thực tế.
Ngoài ra, nền tảng cloud của AWS cho phép doanh nghiệp mở rộng hạ tầng linh hoạt theo nhu cầu sử dụng, đồng thời tối ưu chi phí đầu tư và vận hành. Đây là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp triển khai các chiến lược dữ liệu và AI một cách bền vững. Thông qua việc kết hợp hạ tầng AWS với các giải pháp quản lý dữ liệu và PLM, NEAX giúp doanh nghiệp không chỉ triển khai AI hiệu quả mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong hành trình chuyển đổi số.
