Lĩnh vực · 03
Kiến trúcData & AI
Dựng nền tảng dữ liệu có quản trị trước, rồi đưa AI vào nghiệp vụ đúng lúc.
Khi nào cần
Tình huống 1
Dữ liệu nằm rải rác nhiều hệ thống, không có chuẩn chung để phân tích và ra quyết định.
Tình huống 2
Ban lãnh đạo muốn ứng dụng AI nhưng chưa có nền tảng dữ liệu sạch và quản trị.
Tình huống 3
Cần data lake hoặc data warehouse để hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn.
Phạm vi công việc
- Data governance framework
- Data lake / warehouse architecture
- ETL/ELT pipeline design
- AI use-case assessment & roadmap
Đầu ra bàn giao
- Data governance frameworkM2
- Kiến trúc data lake / warehouseM2
- AI use-case roadmapM2
Vị trí trong vòng đời
Tư vấn
Kiến trúc
Triển khai
Giám sát
Cải tiến
Câu hỏi thường gặp
Có cần dữ liệu sạch trước khi bắt đầu?
Không. Giai đoạn đầu bao gồm đánh giá chất lượng dữ liệu và lập kế hoạch làm sạch.
AI có được triển khai ngay?
Chỉ khi nền tảng dữ liệu đã sẵn sàng. URAUS9 ưu tiên quản trị dữ liệu trước, AI sau.
Hỗ trợ công cụ nào?
Databricks, Snowflake, AWS native, Azure Synapse, và các framework AI/ML phổ biến.
Bắt đầu bằng một buổi đánh giá hiện trạng.
Trước khi đề xuất, chúng tôi cần hiểu nền tảng đang chạy.