DVMS Co.,Ltd

Machine learning và Artificial Intelligence là những công nghệ phát triển nhanh chóng nhất trong vài thập kỷ qua. Hầu hết mọi người ngày nay đều quen thuộc với điện thoại thông minh, video trực tuyến và hệ thống định vị đề xuất tuyến đường tốt nhất để tránh kẹt xe. Tất cả chúng đều là những sản phẩm có sử dụng artificial intelligence và machine learning.

Tuy nhiên, con đường đến với machine learning dành cho doanh nghiệp vốn không dễ dàng bởi sự phức tạp cùng như chi phí và thời gian bỏ ra. Dưới đây là một số vấn đề kinh doanh mà các nhà lãnh đạo cần lưu ý khi giám sát việc thực hiện machine learning.

1. Dữ liệu của bạn đã chưa sẵn sàng để ứng dụng machine learning

Mọi ngườ đều đã nghe rất nhiều về sức mạnh của machine learning và họ muốn tận dụng nó. Tuy nhiên, dữ liệu của bạn có thể không cho phép áp dụng vào machine learning ngay lập tức. Rất nhiều doanh nghiệp cũng đã bắt đầu quan tâm tới việc thu thập một lượng dữ liệu khổng lồ nhưng rất ít trong số đó bỏ thời gian ra để sắp xếp chúng theo một hế thống phù hợp cho machine learning phân tích. Một cuộc khảo sát cuối năm 2017 cho thấy 51% CIO cho rằng vấn đề về chất lượng dữ liệu là một rào cản đối với việc áp dụng machine learning tại các công ty của họ.

2. Không có một quy chuẩn đúng cho tất cả

Đã có nhiểu công ty gần đây tuyên bố rằng họ sẽ cung cấp các giải pháp machine learning riêng biệt để giải quyết các trường hợp sử dụng cụ thể. Một số nhà phân tích tin rằng các giải pháp như vậy sẽ sớm làm cho việc sử dụng machine learning trở nên dễ dàng hơn và khiến cho công việc phân tích dữ liệu trở thành không cần thiết. Do đó, để thực sự có tác động, chúng ta phải được điều chỉnh theo nhu cầu kinh doanh của từng tổ chức, tính đến sự khác biệt trong quy trình kinh doanh, quy trình công việc, hệ thống doanh nghiệp và ưu tiên của công ty.

Đó là vì machine learning không chỉ là áp dụng công nghệ mới, mà nó còn thay đổi cách tổ chức kinh doanh. Bạn sẽ cần có thời gian, chi phí và nỗ lực để xây dựng giải pháp thật sự phù hợp cho tổ chức của mình.

3. Hợp tác với các bên liên quan là chìa khóa để thành công

Tất cả mọi người trong doanh nghiệp nên được tham gia vào quá trình sử dụng machine learning. Giao tiếp hiệu quả là chìa khóa bởi nhân viên có thể không nhận thức được những gì machine learning có thể và không thể làm được.

Các nhà lãnh đạo cần phải chỉ rõ về ý nghĩa của machine learning sẽ không chỉ giúp họ, mà còn cho tất cả mọi người trong công ty. Họ cần có khả năng diễn đạt rằng việc machine learning sẽ tiếp nhận nhiều nhiệm vụ khác nhau tại công ty sẽ cho phép nhân viên làm nhiều việc có ý nghĩa hơn. Ví dụ, việc trích xuất tài liệu tự động thông qua machine learning có thể giúp nhân viên dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích thay vì nhập dữ liệu theo cách thủ công. Nó cũng có thể làm cho quá trình chăm sóc khách hàng dễ dàng hơn bằng cách ứng dụng machine learning vào chatbot để trả lời các câu hỏi phổ biến thông thường.

informationweek

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>