Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mới và đột phá với các ứng dụng rộng rãi trải rộng trên nhiều ngành, ảnh hưởng mạnh mẽ đến công việc và xã hội. Trong quản lý dữ liệu, AI mang đến những thay đổi đáng kể trong tự động hóa và nâng cao các quy trình khác nhau, thay đổi nền tảng cơ bản khi doanh nghiệp quản lý và sử dụng dữ liệu của minh.
Về bản chất, AI là bộ máy mô phỏng trí thông minh của con người, thực hiện các công việc truyền thống dành riêng cho trí tuệ con người. Các thuật toán AI đã được tạo ra để xem xét kỹ lưỡng các bộ dữ liệu mở rộng, xác định các mẫu và đưa ra các đánh giá sáng suốt. Công nghệ này đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính, bán lẻ, sản xuất và nhiều ngành nghề khác.
Theo cuộc khảo sát mới nhất của McKinsey, 1/3 số người tham gia khảo sát cho biết Generative AI đang được sử dụng trong ít nhất một chức năng kinh doanh. Ngoài ra, 40% tổ chức cho biết họ đã áp dụng AI và dự kiến sẽ đầu tư nhiều hơn trong tương lai.
Các chiến lược quản lý dữ liệu phát triển tương ứng với sự gia tăng tốc độ tạo ra dữ liệu. Chúng ta bắt đầu với cơ sở dữ liệu quan hệ đơn giản và ETL (Extract, Transform, Load), sau đó Big Data và dữ liệu phi cấu trúc xuất hiện, mở đường cho sự phát triển của data pipeline và data lakes. Ngày nay, kiến trúc dữ liệu hiện đại rất phức tạp, có tính phi cấu trúc cao, phải tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, và do đó vượt quá khả năng kiểm soát của các công nghệ thông thường.
Các công nghệ AI, chẳng hạn như thuật toán machine learning (ML), có thể tăng tốc các tác vụ thông thường như làm sạch dữ liệu, phân loại, phân cụm và phát hiện sự bất thường trong dữ liệu. Ngoài ra, còn có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) và deep learning giúp đơn giản hóa việc phân tích văn bản, phân tích cảm xúc và phân tích hình ảnh, v.v.
Quy trình phát triển và đào tạo mô hình machine learning
Cơ sở hạ tầng đám mây không chỉ hỗ trợ các ứng dụng dựa trên dữ liệu mà còn thúc đẩy sự phát triển của Big Data như một nguồn tài nguyên quý giá cho việc đào tạo mô hình AI/ML trong doanh nghiệp. Trước khi có sự xuất hiện của điện toán đám mây, việc phát triển AI/ML gặp phải những hạn chế liên quan đến việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng phần cứng on-premise để đáp ứng nhu cầu tài nguyên điện toán cho đào tạo mô hình. Điện toán đám mây đã giảm đáng kể chi phí phát triển và triển khai các mô hình AI/ML, tạo điều kiện tiếp cận cho nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Các kiến trúc đám mây (hybrid cloud, multi-cloud, public cloud) này vượt trội trong việc cho phép mở rộng và thu hẹp nhanh chóng các tài nguyên điện toán bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng public cloud của các nhà cung cấp.
Tích hợp AI vào quá trình quản lý dữ liệu trên môi trường đám mây
1. AI và Data Classification (Phân loại dữ liệu)
Phân loại dữ liệu là cách tổ chức dữ liệu thành các danh mục để nâng cao hiệu quả làm việc với cơ sở dữ liệu. Nó giúp truy xuất dữ liệu dễ dàng hơn bằng cách cho phép người dùng tìm kiếm một tập hợp các danh mục dữ liệu chỉ định.
Các mô hình AI có thể được sử dụng để lập chỉ mục cho metadata đã thu thập và khiến nó dễ dàng tìm kiếm. Các mô hình ML có thể được sử dụng để phân loại dữ liệu thành các danh mục khác nhau dựa trên metadata của nó. NLP có thể được sử dụng để trích xuất metadata chi tiết hơn từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc.
Phân loại dữ liệu là bước quan trọng đầu tiên trong quá trình thu thập và làm sạch dữ liệu cho các dự án machine learning (ML). Tất cả dữ liệu cần phải sạch trước khi có thể sử dụng và phân tích, đặc biệt là khi dữ liệu được cung cấp thông qua thuật toán machine learning. Nếu không áp dụng các biện pháp làm sạch dữ liệu, các data scientist có thể tiến hành phân tích và đưa ra kết luận sai.
2. AI và Data Extraction (Trích xuất dữ liệu)
Với các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như văn bản, PDF hay hình ảnh, việc trích xuất dữ liệu (data extraction) đã trở thành thách thức đối với các công cụ truyền thống. Tuy nhiên, các công cụ trích xuất dữ liệu được hỗ trợ bởi AI có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các trường dữ liệu mà doanh nghiệp cần trích dẫn.
Ví dụ, nếu doanh nghiệp muốn trích dữ liệu khách hàng từ hóa đơn hoặc đơn đặt hàng, doanh nghiệp sẽ chỉ cần chỉ định các trường và công cụ sẽ trích dữ liệu đó bất kể định dạng nào.
3. AI và Data Mapping (Sơ đồ dữ liệu)
Sau khi dữ liệu được trích xuất, nó sẽ được kết nối từ nguồn đến đích. Trước đây, data mapping (thiết lập sơ đồ dữ liệu) từng là một quá trình thủ công bao gồm việc viết code. Ngày nay, công cụ mapping dữ liệu không cần code đã xuất hiện, cho phép người dùng trực quan hoá dữ liệu và tiến hành tạo mối quan hệ trong dữ liệu bằng cách kéo thả (ví dụ: Power BI).
AI đã biến đổi hoàn toàn quá trình mapping dữ liệu và cho phép khám phá tự động các nguồn dữ liệu, thuộc tính và mối quan hệ trong data model. Bên cạnh đó, AI đơn giản hóa lược đồ dữ liệu vì các thuật toán sử dụng nhận dạng mẫu và phân tích ngữ nghĩa để xác định sự tương đồng giữa các lược đồ khác nhau.
4. AI và Data Quality (Chất lượng dữ liệu)
Mặc dù nhiều doanh nghiệp đã trở thành chuyên gia trong việc tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ nhưng họ vẫn phải đối mặt với vấn đề về chất lượng dữ liệu. Theo IBM, chi phí tiêu hao hàng năm do dữ liệu kém chất lượng là 3,1 nghìn tỷ USD chỉ riêng ở Hoa Kỳ trong năm 2016. Sự phát triển của AI sẽ giúp cải thiện chất lượng dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu có quy mô lớn.
Các thuật toán AI có thể quét tập dữ liệu để tìm lỗi, sự không nhất quán, sự bất thường và ngay lập tức khắc phục. Điều hay nhất về các thuật toán AI là chúng có thể xử lý dữ liệu bị thiếu. Các thuật toán AI có thể phát hiện các giá trị bị thiếu trong dữ liệu và tự động điền giá trị ước tính mà không làm ảnh hưởng đến độ chính xác.
5. AI và Data Analytics (Phân tích dữ liệu)
AI có thể đóng góp nhiều lợi ích nhất cho việc phân tích dữ liệu - bước cuối cùng trong quá trình quản lý dữ liệu. Với sự ra đời của GPT, sự tích hợp nhẹ của NLP trong phân tích dữ liệu đã gia tăng đáng kể. Các kỹ thuật NLP phân tích dữ liệu văn bản từ các nguồn như mạng xã hội, phản hồi của khách hàng và các tài liệu. AI cũng có thể nhóm các dữ liệu tương tự bằng cách sử dụng các thuật toán phân cụm.
5 cấp độ phân tích dữ liệu: Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive và Cognitive
Có 5 cấp độ phân tích dữ liệu: Descriptive, Diagnostic, Predictive, Prescriptive và Cognitive. Trong đó, Cognitive là cấp độ phân tích dữ liệu cao cấp nhất và có sự tích hợp AI/ML nhiều nhất. Cognitive Analytics mô phỏng cách con người giải quyết vấn đề. Nó kết hợp sức mạnh các phân tích trước đây với bối cảnh (context) khác nhau thông qua các thuật toán. Với sức mạnh của AI/ML, nó được kì vọng sẽ giải quyết nhiều vấn đề tốt hơn con người.
Tích hợp AI trong nâng cao bảo mật dữ liệu trên môi trường đám mây
Môi trường đám mây có nhiều mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn cho cơ sở dữ liệu và hệ thống. Tuy nhiên, AI sẽ trở thành nhân tố thay đổi cuộc chơi trong an ninh mạng. Việc ứng dụng AI trong an ninh mạng đang gia tăng nhanh chóng và được nhiều công ty áp dụng như một công cụ chính trong chiến lược an ninh mạng.
Theo báo cáo của MarketsandMarkets, quy mô thị trường an ninh mạng toàn cầu dự kiến tăng từ 8,8 tỷ USD vào năm 2020 lên 38,2 tỷ USD vào năm 2026, với tốc độ CAGR là 23,3%. Báo cáo cũng nhấn mạnh nhu cầu ngày càng tăng về việc áp dụng AI trong lĩnh vực an ninh mạng do sự gia tăng của số lượng các mối đe dọa mạng và sự thiếu hụt các chuyên gia an ninh mạng chuyên môn cao.
Ứng dụng các thuật toán AI trong an ninh mạng:
1. Phát hiện malware
Phần mềm chống virus truyền thống dựa vào nhận diện chữ ký để xác định các biến thể malware đã được biết đến. Kỹ thuật này chỉ hiệu quả đối với các biến thể malware đã từng xuất hiện, nên nó có thể dễ dàng bị phá vỡ bởi các malware đã được biến đổi nhằm tránh bị phát hiện.
Các giải pháp AI sử dụng thuật toán machine learning để phát hiện và ứng phó với các malware đã và chưa xuất hiện. Các thuật toán này có thể phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu và điểm bất thường mà con người khó phát hiện. Bằng cách phân tích hành vi của malware, AI có thể xác định các biến thể malware mới mà phần mềm chống virus truyền thống có thể bỏ sót.
Các mô hình AI phát hiện malware có thể được đào tạo bằng cách sử dụng cả dữ liệu được gắn nhãn (labeled data) và không được gắn nhãn (unlabeled data). Dữ liệu được gắn nhãn là dữ liệu đã được gắn thẻ với các thuộc tính cụ thể, chẳng hạn như file đó có độc hại hay không. Mặt khác, dữ liệu không được gắn nhãn sẽ không được gắn thẻ và có thể được sử dụng để huấn luyện các thuật toán machine learning nhằm xác định các mẫu và điểm bất thường trong dữ liệu.
Các mô hình AI có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để xác định malware, chẳng hạn như phân tích tĩnh (static analysis) và phân tích động (dynamic analysis). Phân tích tĩnh bao gồm việc phân tích các đặc điểm của tập tin, chẳng hạn như kích thước, cấu trúc và code của nó, để xác định các điểm bất thường. Còn phân tích động bao gồm việc phân tích hành vị khi chạy tập tin để xác định các dấu hiệu bất thường.
2. Phát hiện phishing
Phishing là một hình thức tấn công mạng phổ biến nhắm vào dữ liệu của cá nhân và tổ chức. Các phương pháp phát hiện phishing truyền thống thường dựa vào việc lọc dựa trên quy tắc hoặc đưa vào danh sách đen để xác định và chặn các email lừa đảo đã biết. Phương pháp này có hạn chế vì chỉ hiệu quả đối với các hình thức tấn công đã xuất hiện và bỏ qua các hình thức tấn công mới.
Các giải pháp AI phát hiện phishing sử dụng các thuật toán machine learning để phân tích nội dung và cấu trúc của email, từ đó xác định các cuộc tấn công. Những thuật toán này có khả năng học tập từ lượng lớn dữ liệu để phát hiện các dấu hiệu bất thường và có khả năng phân tích hành vi của người dùng khi tương tác với email để xác định phishing.
Ví dụ, nếu người dùng nhấp vào một liên kết đáng ngờ hoặc nhập thông tin cá nhân dưới yêu cầu của một email lừa đảo, các giải pháp AI có thể đánh dấu hoạt động đó và thông báo cho đội ngũ bảo mật.
3. Phân tích nhật ký bảo mật
Phân tích nhật ký bảo mật bằng AI sử dụng các thuật toán có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu nhật ký bảo mật trong thời gian thực.
Các thuật toán AI có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường khi bị tấn công bảo mật, ngay cả khi những dấu hiệu này chưa từng được biết đến. Tổ chức có thể nhanh chóng xác định và phản ứng kịp thời với các sự cố bảo mật, giảm nguy cơ xảy ra việc tiết lộ dữ liệu và các sự cố bảo mật khác.
Giải pháp AI này cũng có thể giúp tổ chức xác định những mối đe dọa nội bộ. Bằng cách phân tích hành vi của người dùng trên nhiều hệ thống và ứng dụng, các thuật toán AI có thể phát hiện và có thể chỉ ra các mối đe dọa, như truy cập không được cấp quyền hoặc truyền tải dữ liệu bất thường. Các tổ chức có thể tiến hành các biện pháp ngăn chặn việc rò rỉ dữ liệu và các sự cố bảo mật khác trước khi chúng xảy ra.
AI được tích hợp trong bảo mật dữ liệu trên đám mây
4. Bảo mật mạng
Các thuật toán AI có thể được đào tạo để giám sát mạng và phát hiện hoạt động đáng ngờ, xác định mô hình lưu lượng bất thường và phát hiện thiết bị không được cấp quyền.
AI có thể cải thiện bảo mật mạng thông qua việc phát hiện biểu hiện bất thường, bao gồm việc phân tích lưu lượng mạng để xác định các sự bất thường hoặc đáng ngờ. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng cổng bất thường, sử dụng giao thức bất thường hoặc lưu lượng từ các địa chỉ IP đáng ngờ. AI cũng có thể cải thiện bảo mật mạng bằng cách theo dõi các thiết bị để phát hiện thiết bị không được cấp quyền và thông báo cho đội ngũ bảo mật.
Ví dụ, nếu phát hiện một thiết bị mới trên mạng mà không được cấp quyền bởi bộ phận CNTT, hệ thống AI có thể đánh dấu nó như nguy cơ bảo mật tiềm năng. AI cũng được sử dụng để theo dõi hành vi của các thiết bị trên mạng, như các mẫu hoạt động bất thường để phát hiện mối đe dọa tiềm năng.
5. Bảo mật đầu cuối
Các thiết bị đầu cuối, như laptop và smartphone, thường là mục tiêu của các hacker. Các giải pháp bảo mật đầu cuối AI sử dụng các thuật toán để phân tích hành vi của thiết bị đầu cuối và phát hiện các mối đe dọa tiềm năng.
Ví dụ, giải pháp AI có thể quét các tệp tin để tìm kiếm phần mềm độc hại và cách ly bất kỳ tập tin đáng ngờ nào. Nó có thể theo dõi hoạt động của các thiết bị đầu cuối và phát hiện hành vi bất thường để xác định mối đe dọa bảo mật.
Một ưu điểm chính của các giải pháp bảo mật AI đầu cuối là khả năng thích nghi và phát triển theo thời gian. Khi các hình thức tấn công mạng trở nên phức tạp hơn, các thuật toán AI có thể học tập từ dữ liệu mới và chỉ ra các dấu hiệu của mối đe dọa tiềm năng, như sử dụng port/protocol bất thường hoặc lưu lượng truy cập từ các địa chỉ IP đáng ngờ. Điều này có nghĩa là các giải pháp bảo mật AI có thể bảo vệ dữ liệu trong thiết bị người dùng tốt hơn trước các mối đe dọa mới so với phần mềm diệt virus truyền thống.
AI cũng có thể cải thiện an ninh mạng bằng cách giám sát các thiết bị đầu cuối. Các thuật toán AI có thể được đào tạo để phát hiện các thiết bị không được phép truy cập mạng và cảnh báo về các mối đe dọa tiềm ẩn.
Ví dụ: Nếu một thiết bị mới được phát hiện chưa được bộ phận IT cho phép, hệ thống AI có thể đánh dấu thiết bị đó là một nguy cơ bảo mật tiềm ẩn. AI cũng có thể được sử dụng để giám sát hành vi của các thiết bị trên mạng, chẳng hạn như các hoạt động bất thường.
Tích hợp AI trong tối ưu chi phí trên môi trường đám mây
Thay vì phải đầu tư một đội ngũ phụ trách quản lý đám mây hiệu quả, doanh nghiệp nên tận dụng AI vì nó có thể làm công việc này tốt hơn rất nhiều. AI có thể hoạt động liên tục để phân tích chính xác việc sử dụng đám mây và đưa ra cách để giảm thiểu hoặc thậm chí loại bỏ những chi phí không hiệu quả trên đám mây. Dưới đây là cách AI hỗ trợ quản lý chi phí đám mây:
1. Giám sát đám mây 24/7
Đội ngũ CNTT có nhiều công việc quan trọng hơn việc giám sát cơ sở hạ tầng đám mây. Ngay cả khi giao cho họ xử lý công việc này 24/7, vẫn sẽ tồn tại một số giới hạn về số lượng điểm dữ liệu họ có thể phân tích một cách chính xác.
AI cung cấp một giải pháp hoàn hảo. Các thuật toán này có thể hoạt động 24/7 để đo lường việc sử dụng đám mây một cách chính xác và hiệu quả trong thời gian thực. Bằng cách sử dụng công nghệ này, đám mây của doanh nghiệp có thể được giám sát hiệu quả và được đảm bảo hoạt động trong công suất tối ưu.
2. Tăng giảm quy mô phù hợp
Tài nguyên đám mây của doanh nghiệp luôn biến đổi, cùng với các yêu cầu tăng - giảm một cách đột ngột. Vậy tại sao doanh nghiệp phải trả tiền cho những gì doanh nghiệp không sử dụng? Với con người, việc phản ứng đủ nhanh đối với các biến đổi như vậy gần như là không thể.
Khi tích hợp AI trên môi trường đám mây, việc tăng giảm quy mô tài nguyên cho phù hợp trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Khi nhu cầu sử dụng tài nguyên điện toán tăng hoặc giảm, AI có thể hỗ trợ bằng cách theo dõi, phân tích và phản ứng ngay lập tức trong thời gian thực. Tài nguyên đám mây được điều một cách tự động, đảm bảo loại bỏ hoặc thay đổi kích thước instance theo nhu cầu. Chẳng hạn, AI có thể phát hiện lưu lượng cao và tự động điều chỉnh tài nguyên (băng thông, CPU) để đảm tối ưu quá trình cân bằng tải.
3. Quản lý EBS (Elastic Block Storage)
EBS – Elastic Block Storage (Lưu trữ khối dữ liệu hiệu suất cao) là một hệ thống lưu trữ phức tạp. Tài nguyên đám mây của doanh nghiệp có thể bao gồm các EBS volume không sử dụng, và cả các EBS volume cần thiết mà doanh nghiệp đang phải trả chi phí cao hơn mức cần thiết. AI có thể tìm ra EBS không được sử dụng, dự đoán xu hướng sử dụng tài nguyên và thậm chí tự động hợp nhất hoặc tách các khối khi cần thiết để đảm bảo sử dụng tối ưu.
4. Phân tích dự đoán (Predictive Analysis) và phân tích nhận thức (Cognitive Analysis)
Các thuật toán machine learning có thể dễ dàng tìm hiểu hành vi lịch sử của đám mây và sử dụng thông tin đó để tối đa hóa hiệu suất đám mây. Thông thường, nhu cầu sử dụng đám mây của doanh nghiệp sẽ biến đổi vào thời điểm cụ thể trong ngày hoặc một thời điểm cụ thể trong năm. AI có thể phân tích hành vi và cung cấp thông tin dự báo trước để doanh nghiệp biết sẽ có nhu cầu gì vào thời điểm cụ thể, hoặc thích nghi với mức tăng đột biến trong lưu lượng truy cập vào cơ sở dữ liệu, hoặc dự đoán cơ sở hạ tầng nào sẽ cần thiết cho sự tăng trưởng mà không lãng phí lãng phí.
Các thuật toán AI/ML có thể giúp phân tích các thông số về cơ sở dữ liệu để tối ưu chi phí đám mây cho doanh nghiệp
Tích hợp AI trong tuân thủ quy định luật pháp trên môi trường đám mây
Hàng ngày, có vô số tài liệu mà doanh nghiệp cần phải xử lý mà vẫn phải đảm bảo tuân thủ theo các quy định pháp luật, chẳng hạn mới đây nhất là Nghị định 13/2023/NĐ-CP về Bảo vệ dữ liệu cá nhân. Điều này sẽ gây ra khó khăn cho doanh nghiệp, bởi những chính sách, quy định luôn được cập nhật thường xuyên trong khi lượng dữ liệu quá lớn. Bên cạnh đó là những yêu cầu phức tạp về bảo mật thông tin.
AI có thể hỗ trợ việc tuân thủ các giao thức bảo mật dữ liệu bằng cách áp dụng các quy tắc xác định dựa trên tài liệu hoặc thông tin cụ thể. Những tài liệu này có thể yêu cầu chữ ký hoặc xem xét, bao gồm dữ liệu thông tin nhận dạng cá nhân nằm trong cam kết khách hàng, tài liệu mật, hoặc những tài liệu tuân thủ theo chính sách lưu giữ. Công nghệ AI có thể xác định danh mục thông tin liên quan, áp dụng các điều kiện xác định, và tự động loại bỏ lỗi do con người hoặc giải quyết vấn đề.
Đồng thời, AI có thể tóm tắt thông tin bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và truy xuất thông tin liên quan một cách nhanh chóng thông qua câu lệnh (prompt). Điều này giúp tiết kiệm thời gian của nhân viên khi xem lại thông tin lịch sử hoặc thực hiện nghiên cứu.
Quá trình tích hợp AI với tuân thủ quy định trong quản lý dữ liệu bắt đầu bằng việc thiết lập hệ thống quản lý thông tin tự động. Công ty sẽ tiến hành phân loại các bộ dữ liệu nhỏ, chẳng hạn như phân loại dữ liệu cá nhân cơ bản và dữ liệu cá nhân nhạy cảm theo Nghị định 13. Sau đó, AI bắt đầu xác định các mẫu trong phân loại và học cách phân tích dữ liệu cũng như thực hiện lại việc phân loại một cách chính xác.
Trong suốt quá trình này, IT công ty sẽ trực tiếp hướng dẫn cho các thuật toán machine learning và sửa lỗi nếu có bất kỳ sự phân loại sai nào. Số lượng dữ liệu được phân loại chính xác càng lớn, thì các mô hình AI/ML có thể học tập và áp dụng logic vào dữ liệu theo các quy tắc xác định trong quá trình đào tạo càng nhanh hơn.
Các công ty có thể kết nối AI với phần mềm quản lý thông tin của bên thứ ba và các công cụ, ứng dụng và kho tài liệu hiện có khác. Điều này tạo ra một hệ thống thống nhất, tự động cập nhật và dễ dàng duy trì cơ sở dữ liệu.
Kết luận
Việc tích hợp AI và ML vào quản lý dữ liệu trên đám mây đã làm thay đổi cách các tổ chức xử lý, bảo mật và tối ưu hóa dữ liệu của họ. Sự tích hợp này hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển xa hơn nữa, cho phép doanh nghiệp đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác hơn, tự động hóa các tác vụ và chiến lược quản lý dữ liệu nâng cao. Điều này thể hiện sự thay đổi cơ bản trong việc sử dụng và bảo vệ dữ liệu trên đám mây, mang đến những phân tích thông tin chuyên sâu và sự đổi mới chưa từng có.
