Trong kỷ nguyên số hiện nay, xây dựng và chuẩn hóa nền tảng dữ liệu là yếu tố quan trọng quyết định mức hiệu quả ứng dụng vào các hoạt động doanh nghiệp thực tiễn. Một trong những hướng tiếp cận được doanh nghiệp ưu tiên triển khai là cho phép AI truy cập dữ liệu trực tiếp tại nguồn, thay vì liên tục di chuyển dữ liệu sang các hệ thống xử lý bên ngoài nhằm hạn chế rủi ro, giảm độ trễ và chi phí truyền tải. Vậy làm thế nào để hiện thực hóa mô hình này mà vẫn bảo đảm hiệu năng và khả năng mở rộng? 

Trong bài viết này, Gimasys sẽ giải đáp bài toán trên thông qua việc tích hợp AI vào Oracle Database, kết hợp với hạ tầng Oracle Cloud Infrastructure (OCI) và các ứng dụng AI trong quy trình vận hành doanh nghiệp.

I. Những rào cản khi tích hợp AI với dữ liệu doanh nghiệp

Khi doanh nghiệp muốn ứng dụng AI trên dữ liệu nội bộ, thách thức không chỉ nằm ở việc lựa chọn mô hình mà còn ở cách AI tiếp cận và khai thác nguồn dữ liệu đó. Điều này có nghĩa, khi quy mô, mức độ nhạy cảm và sự phân tán của dữ liệu càng lớn, doanh nghiệp đang phải đối mặt với những bài toán phức tạp về bảo mật, tốc độ truy cập và tình trạng phân mảnh của dữ liệu. 

Chủ quyền dữ liệu

Với những dữ liệu nhạy cảm như thông tin khách hàng, giao dịch tài chính, vận hành nội bộ…, doanh nghiệp cần kiểm soát chặt chẽ dữ liệu được lưu trữ ở đâu, được xử lý trong môi trường nào và những ai có quyền truy cập. Khi ứng dụng AI yêu cầu trích xuất và đưa dữ liệu sang một hệ thống bên ngoài, doanh nghiệp đồng thời phải kiểm soát thêm các điểm kết nối, bản sao dữ liệu và quyền truy cập phát sinh trong quá trình xử lý. Điều này làm gia tăng yêu cầu về bảo mật, quản trị và tuân thủ.

Độ trễ và chi phí truyền tải

Trong quá trình truy cập vào những điểm chạm dữ liệu của các ứng dụng, mô hình AI, lượng dữ liệu trao đổi giữa Database và các hệ thống xử lý bên ngoài cũng tăng theo. Quá trình di chuyển này có thể làm tăng độ trễ (latency), đặc biệt với các ứng dụng yêu cầu truy xuất và phản hồi gần thời gian thực. Đồng thời, việc truyền tải khối lượng dữ liệu lớn giữa các môi trường cũng phát sinh chi phí băng thông và data transfer, trở thành một yếu tố cần cân nhắc khi doanh nghiệp mở rộng quy mô ứng dụng AI.

Dữ liệu phân mảnh

Theo chuyên gia của Gimasys – Ms. Mai Hạnh chia sẻ: “Tình trạng dữ liệu phân mảnh cũng là rào cản lớn khiến các mô hình AI khó hoạt động hiệu quả và đưa ra kết quả đầu ra sát với mong muốn người dùng”. Để khai thác đồng thời các nguồn dữ liệu này, doanh nghiệp thường phải xây dựng thêm các lớp kết nối, đồng bộ và xử lý nhằm tạo ra nguồn dữ liệu thống nhất. Dữ liệu càng phân mảnh, kiến trúc phục vụ AI càng phức tạp, kéo theo chi phí tích hợp và quản trị cao hơn.

Ba yếu tố trên không tồn tại độc lập mà tác động trực tiếp đến các doanh nghiệp thiết kế kiến trúc dữ liệu. Khi dữ liệu ngày càng nhiều và bị phân tán, nhu cầu kết nối và trao đổi giữa các hệ thống là rất lớn; điều đó cũng nhấn mạnh yêu cầu đảm bảo về chủ quyền dữ liệu đối với việc sao chép và đưa dữ liệu ra khỏi môi trường kiểm soát. Do vậy, doanh nghiệp cần cân nhắc tới cách sắp xếp và trao quyền xử lý cho AI tại cơ sở dữ liệu, qua đó giảm nhu cầu di chuyển dữ liệu và tối ưu hóa hạ tầng lưu trữ thông tin.

II. Oracle Cloud Infrastructure (OCI): Tích hợp AI vào Oracle Database

1. Hiểu đúng về tích hợp AI vào Oracle Database 

Thay vì liên tục trích xuất dữ liệu từ Database sang các hệ thống AI bên ngoài, doanh nghiệp có thể lựa chọn một hướng tiếp cận khác: đưa các năng lực AI đến gần nơi dữ liệu đang được lưu trữ. Trên Oracle Cloud Infrastructure (OCI), doanh nghiệp có thể xây dựng hạ tầng để vận hành Database và các tác vụ AI, đồng thời trao quyền làm việc trên chính dữ liệu hiện có 

Tích hợp AI vào Database là cách triển khai các năng lực AI/ML ngay trong hoặc gần môi trường Database, nơi dữ liệu đang được lưu trữ và quản lý. Do đó, doanh nghiệp có thể thực hiện những tác vụ AI phù hợp ngay tại nguồn dữ liệu mà vẫn giữ an toàn bảo mật cho các tệp dữ liệu nhạy cảm. Cách tiếp cận này giúp hạn chế các bản sao và luồng truyền tải không cần thiết ra khỏi môi trường Database. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể kiểm soát tốt hơn quyền truy cập, độ trễ và chi phí phát sinh trong quá trình trao đổi dữ liệu.

Nổi bật trong số các năng lực hỗ trợ AI được tích hợp trong Oracle Database là AI Vector Search, giúp tìm kiếm thông tin dựa trên ngữ cảnh thay vì chỉ dựa vào từ khóa chính xác. Dữ liệu được biểu diễn dưới dạng vector, cho phép hệ thống xác định những kết quả có mức độ tương đồng về ngữ nghĩa với truy vấn. Nhờ đó, người dùng có thể mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và tìm được thông tin liên quan ngay cả khi cách diễn đạt không hoàn toàn trùng khớp với dữ liệu.

Các vector có thể được lưu trữ và tìm kiếm ngay trong Oracle Database, cùng với dữ liệu nghiệp vụ hiện hữu. Doanh nghiệp không nhất thiết phải đưa dữ liệu sang một cơ sở vector độc lập, giúp giảm một lớp trung gian trong kiến trúc dữ liệu và có thể kết hợp tìm kiếm ngữ nghĩa với các điều kiện truy vấn nghiệp vụ.

Với doanh nghiệp đang vận hành Oracle Database hoặc các hệ thống ERP/CRM trên nền tảng Oracle, cách tiếp cận này cho phép bổ sung các năng lực AI trên kiến trúc dữ liệu hiện hữu mà không cần phải tái cấu trúc toàn bộ hệ thống ngay từ đầu.

2. Tối ưu hiệu năng tích hợp AI vào Oracle Cloud Infrastructure (OCI)

Sau khi đưa AI đến gần dữ liệu, bài toán tiếp theo là vận hành các tác vụ AI với hiệu năng phù hợp mà vẫn kiểm soát được chi phí. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) là giải pháp cho bài toán này với năng lực tính toán, khả năng kết nối dữ liệu đa đám mây và mức độ tự động hóa trong vận hành cơ sở dữ liệu.

GPU: Đáp ứng nhu cầu tính toán của tác vụ AI

Các tác vụ AI, đặc biệt là những mô hình có yêu cầu tính toán cao, cần năng lực GPU đáng kể. OCI cung cấp hạ tầng GPU và mạng tốc độ cao, đáp ứng các tác vụ AI từ huấn luyện đến suy luận.

Đặc biệt, kiến trúc OCI tách biệt quản trị mạng và bộ xử lý, giúp tối ưu 100% công suất GPU cho các nghiệp vụ tính toán thay vì phải phân bổ tài nguyên cho các hoạt động quản trị hạ tầng. Với các tác tử AI có cường độ tính toán cao, khả năng khai thác toàn bộ công suất GPU giúp nâng cao hiệu năng xử lý và kiểm soát chi phí vận hành.

Multicloud: Tối ưu chi phí và độ trễ truyền tải dữ liệu

Trong kiến trúc đa đám mây, dữ liệu được truyền giữa các môi trường có thể phát sinh chi phí truyền tải và độ trễ. Với các tác vụ AI cần truy cập khối lượng dữ liệu lớn hoặc trao đổi dữ liệu thường xuyên, những yếu tố này có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả vận hành.

OCI hỗ trợ các mô hình kết nối đa đám mây, giúp doanh nghiệp xây dựng luồng trao đổi dữ liệu giữa các môi trường mà không cần phải sao chép hoặc di chuyển toàn bộ dữ liệu. Qua đó, doanh nghiệp có thể tối ưu chi phí truyền tải và hiệu năng kết nối khi Database, ứng dụng và các tác vụ AI nằm trên nhiều nền tảng khác nhau.

Autonomous Database: Tự động hóa vận hành và tối ưu cơ sở dữ liệu

Khi khối lượng công việc và yêu cầu truy xuất dữ liệu tăng lên, việc duy trì hiệu năng, bảo mật và khả năng sẵn sàng của cơ sở dữ liệu cũng tạo thêm áp lực cho đội ngũ IT.

Oracle Autonomous Database tự động hóa nhiều tác vụ quản trị cơ sở dữ liệu, đồng thời ứng dụng AI/ML vào các hoạt động như tối ưu hiệu năng và vá lỗi bảo mật. Nhờ đó, đội ngũ IT có thể giảm bớt áp lực vận hành và tập trung nguồn lực vào các bài toán có giá trị cao hơn.

Như vậy, khi ba lớp này được thiết kế đồng bộ, doanh nghiệp có thể cân bằng giữa hiệu năng AI, khả năng mở rộng và tổng chi phí sở hữu (TCO).

Đọc thêm: OCI: Đâu là “thời điểm vàng” để doanh nghiệp chuyển dịch hạ tầng lên Oracle Cloud Infrastructure?

3. Tích hợp AI vào Oracle Database: Ứng dụng thực tế trong vận hành doanh nghiệp

Giá trị của việc tích hợp AI vào Database không chỉ nằm ở khả năng xử lý dữ liệu, mà còn ở việc đưa năng lực phân tích và ra quyết định trực tiếp vào các quy trình nghiệp vụ. Với dữ liệu được lưu trữ trên Oracle Database, doanh nghiệp có thể xây dựng các ứng dụng AI khai thác dữ liệu nội bộ để hỗ trợ truy vấn, phân tích và kiểm soát rủi ro ngay trong quy trình vận hành.

1. Tích hợp AI vào Oracle Database giúp truy vấn dữ liệu thời gian thực 

Các bộ phận tài chính, kinh doanh hay chuỗi cung ứng thường phải làm việc với lượng lớn dữ liệu và báo cáo để tìm câu trả lời cho những câu hỏi phát sinh trong quá trình vận hành. Với AI được tích hợp vào Oracle Database, người dùng có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì phải tự xây dựng truy vấn hoặc tìm kiếm thủ công qua nhiều báo cáo.

Chẳng hạn, nhân sự tài chính có thể yêu cầu hệ thống trả lời “Doanh thu khu vực miền Bắc trong quý II thay đổi như thế nào?”. Hệ thống sẽ khai thác dữ liệu nghiệp vụ tương ứng để cung cấp thông tin phục vụ phân tích và ra quyết định.

2. Tích hợp AI vào Oracle Database tăng cường phát hiện rủi ro và gian lận tức thì

Trong các lĩnh vực như tài chính – ngân hàng, việc thường xuyên thực hiện khối lượng giao dịch lớn rất dễ để lọt các cuộc thanh toán gian lận. Do đó, doanh nghiệp cần phải xử lý nhanh các phát hiện giao dịch bất thường. 

AI tích hợp trong Oracle Database có thể trực tiếp quét và phân tích các giao dịch có dấu hiệu bất thường ngay trong CSDL với độ trễ ở cấp độ mili-giây. Kết quả phân tích có thể được sử dụng để phát cảnh báo hoặc kích hoạt các bước kiểm tra tiếp theo trong quy trình nghiệp vụ, mà không cần liên tục trích xuất dữ liệu sang một hệ thống phân tích riêng.

III. Gimasys – Đồng hành cùng doanh nghiệp trong lộ trình tích hợp AI vào Oracle Database

Với doanh nghiệp đang vận hành Oracle Database, việc đưa AI vào hệ thống hiện hữu cần được xem xét trên tổng thể cơ sở dữ liệu, hạ tầng đám mây và dữ liệu nghiệp vụ, thay vì chỉ lựa chọn một công cụ AI riêng lẻ. Lộ trình này cần bảo đảm hệ thống hiện tại vẫn được khai thác hiệu quả, đồng thời từng bước đáp ứng các yêu cầu mới về hiệu năng, bảo mật, kết nối dữ liệu và khả năng mở rộng.

Với hơn 20 năm kinh nghiệm, Gimasys sở hữu thế mạnh năng lực tư vấn và triển khai các giải pháp Oracle từ cơ sở dữ liệu đến hạ tầng đám mây Oracle (OCI). Bên cạnh nền tảng Oracle và OCI, Gimasys cũng tập trung vào các hướng ứng dụng AI có chủ quyền, Oracle AI Database, AI Vector Search và RAG trên dữ liệu doanh nghiệp.

Chúng tôi sẵn sàng đồng hành xuyên suốt cùng doanh nghiệp tư vấn kiến trúc, di chuyển cơ sở dữ liệu, bảo mật đám mây, xây dựng môi trường hạ tầng nền tảng và đánh giá, tối ưu tổng chi phí sở hữu. Đây là cơ sở để doanh nghiệp hiện đại hóa hạ tầng và chuẩn bị môi trường phù hợp cho các tác vụ AI, mà không cần phải thay đổi toàn bộ kiến trúc ngay từ đầu.

Liên hệ Gimasys để được tư vấn lộ trình hiện đại hóa cơ sở dữ liệu và hạ tầng OCI phù hợp với nhu cầu vận hành và chi phí của doanh nghiệp!