Trong cuộc đua AI, không ít doanh nghiệp dồn nguồn đầu tư theo đuổi những mô hình và công nghệ tiên tiến nhất nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh, nhưng lại bỏ qua yếu tố mang tính quyết định: dữ liệu sạch. 

Thực tế, dù mạnh mẽ đến đâu, các hệ thống AI cũng cần được cung cấp một nền tảng dữ liệu sạch, đáng tin cậy và nhất quán mới có thể hoạt động hiệu quả và chính xác với bối cảnh và mong muốn của doanh nghiệp. 

Theo Salesforce News 2024, AI chỉ có thể cung cấp những kết quả chuẩn xác, khi doanh nghiệp đảm bảo dữ liệu đầu vào được hợp nhất, chuẩn hóa và có tính toàn diện. Vì vậy, rào cản lớn nhất của các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay không nằm ở việc thiếu công cụ AI, mà xuất phát từ bài toán dữ liệu phân mảnh trên nhiều hệ thống khác nhau. 

Bài viết dưới đây sẽ phân tích chuyên sâu những thách thức về dữ liệu sạch mà doanh nghiệp Việt Nam đang phải đối mặt, đồng thời mang đến đề xuất ứng dụng giải pháp công nghệ giúp xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc tối ưu giá trị của AI trong kỷ nguyên số. 

I. Thách thức về dữ liệu sạch: Phân mảnh dữ liệu đang cản bước AI và kìm hãm tăng trưởng doanh nghiệp 

Trên các diễn đàn công nghệ và quản trị hiện nay, không ít doanh nghiệp cho rằng nguyên nhân khiến các dự án AI chưa mang lại hiệu quả như kỳ vọng, xuất phát từ việc lựa chọn mô hình công nghệ chưa đủ tiên tiến. 

Tuy nhiên, qua quá trình khảo sát và nghiên cứu, các chuyên gia Gimasys lại cho thấy một vấn đề hoàn toàn khác: ứng dụng AI trong doanh nghiệp không thất bại vì thiếu phương pháp luận hay nền tảng công nghệ hiện đại, mà gốc rễ cốt lõi của vấn đề nằm ở dữ liệu đầu vào bị rời rạc và chưa được chuẩn hóa tốt để đưa vào vận hành các mô hình AI. 

Bản chất của AI là học hỏi từ dữ liệu để nhận diện quy luật, dự đoán xu hướng và đưa ra khuyến nghị phù hợp. Khi dữ liệu không được kết nối và chuẩn hóa, AI sẽ không thể hiểu đúng bối cảnh thực tế doanh nghiệp. Điều này khiến những kỳ vọng của doanh nghiệp vào những giá trị AI mang lại như cải thiện dịch vụ khách hàng cá nhân hóa, tối ưu vận hành, tự động hóa quy trình… trở nên khó đạt được.

Thách thức này cũng thể hiện rõ nét trong thực trạng các doanh nghiệp Việt Nam hiện tại. Theo báo cáo Cisco AI Readiness Index – Vietnam (2023), có tới 68% doanh nghiệp thừa nhận dữ liệu vẫn tồn tại phân mảnh trên nhiều hệ thống lưu trữ; trong đó, 61% cho biết các công cụ phân tích hiện tại chưa được tích hợp đầy đủ với các nguồn dữ liệu và nền tảng AI. Và chỉ 13% đạt chuẩn về mức độ sẵn sàng dữ liệu cho AI.

Những con số này phản ánh một nghịch lý đáng chú ý của doanh nghiệp Việt hiện nay: Dữ liệu không hề thiếu, nhưng dữ liệu sạch lại vô cùng khan hiếm.

1. Không có dữ liệu sạch, không thể kiến tạo “Single Source of Truth”

Tác động trực tiếp nhất của tình trạng dữ liệu phân mảnh là cản trở khả năng xây dựng “Single Source of Truth” – nguồn dữ liệu thống nhất và đáng tin cậy duy nhất của tổ chức.

Thiếu đi cơ sở dữ liệu nhất quán này, doanh nghiệp sẽ đối mặt với sự đứt gãy về mặt ngữ cảnh (context fragmentation), khiến AI không thể phân tích một cách toàn diện. Do phải xử lý đầu vào là các tập hợp thông tin rời rạc, thiếu tính kết nối, các mô hình AI chỉ có thể đưa ra những khuyến nghị mang tính khái quát, lý thuyết và hoàn toàn bất khả thi khi đưa vào vận hành thực tiễn.

 Chẳng hạn, chatbot AI nhận diện và đưa ra gợi ý sản phẩm sai lệch đáng kể so với nhu cầu và mong muốn của khách hàng, vì không thể truy cập, phân tích được các điểm chạm dữ liệu như lịch sử tương tác, thông tin khách hàng… Hoặc một mô hình AI chấm điểm lead có thể đánh giá sai mức độ tiềm năng, bởi không kết nối được dữ liệu tương tác trên các kênh trực tuyến (như mạng xã hội, website…) với dữ liệu mua hàng thực tế.

Chuyên gia của Gimasys – Ms. Thái Hiếu nhấn mạnh: “Khi dữ liệu doanh nghiệp bị phân tán và thiếu tích hợp, AI gần như không thể tạo ra những kết quả đáp ứng đầy đủ các tiêu chí quan trọng gồm độ chính xác, mức độ tin cậy, tính phù hợp và hiểu sâu ngữ cảnh”. 

2.Thiếu dữ liệu sạch gây kìm hãm tăng trưởng và gia tăng rủi ro quản trị 

Dữ liệu phân mảnh không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả vận hành của AI mà còn làm gia tăng đáng kể các rủi ro liên quan đến tăng trưởng và quản trị.

Khi dữ liệu khách hàng bị phân tán trên nhiều hệ thống độc lập, doanh nghiệp phải đối mặt với một bài toán khó về thiết lập cơ chế kiểm soát dữ liệu hiệu quả. Việc xác định ai được phép truy cập sử dụng dữ liệu, làm sao kiểm tra thông tin nhận diện cá nhân (PII) nhạy cảm trên tệp dữ liệu… dần trở nên phức tạp hơn. Đáng chú ý, doanh nghiệp cũng khó có thể đánh giá dữ liệu hiện có đã đáp ứng đủ các tiêu chuẩn cần thiết để đưa vào vận hành AI. Vì vậy, rủi ro sử dụng sai dữ liệu và phát sinh các vấn đề tuân thủ sẽ gia tăng đáng kể. 

Trên thực tế, dữ liệu sẵn sàng cho AI không chỉ cần sự chuẩn hóa, mà còn phải được quản trị, phân quyền và bảo mật chặt chẽ. Nếu nền tảng dữ liệu không được kiểm soát đúng cách, việc đẩy nhanh ứng dụng AI có thể vô tình khuếch đại các rủi ro hiện hữu như thiên kiến thuật toán, rò rỉ thông tin…

Đối với doanh nghiệp Việt Nam, áp lực này càng trở nên rõ rệt hơn bởi quá trình chuyển đổi số trong nhiều năm qua thường diễn ra theo phương thức “mở rộng từng phần”. Mỗi bài toán được giải quyết bằng một công cụ riêng, mỗi phòng ban tối ưu trên một hệ thống khác nhau và mỗi giai đoạn phát triển lại hình thành thêm một lớp dữ liệu độc lập. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp tăng tốc trong ngắn hạn, nhưng đồng thời để lại một hệ quả dài hạn là kiến trúc dữ liệu chắp vá, thiếu tính liên thông và khó mở rộng.

Hơn thế nữa, việc thiếu dữ liệu sạch cũng là rào cản khiến doanh nghiệp Việt Nam khó đạt mức tăng trưởng kỳ vọng khi đầu tư và ứng dụng AI. Bởi không chỉ là vấn đề về quản trị và tuân thủ bảo mật, doanh nghiệp cũng gặp thách thức đáng kể trong chuyển đổi công nghệ thành các giá trị kinh doanh thực tiễn như tối ưu vận hành, thúc đẩy năng suất kinh doanh, chưa thể tạo ra kết quả phân tích chuyên sâu cho các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định chiến lược… 

Vì vậy, có thể nói rằng, doanh nghiệp Việt không thiếu quyết tâm đầu tư và ứng dụng AI. Điều thực sự còn thiếu là một nền tảng dữ liệu sạch, sâu và đáng tin cậy để vận hành AI hiệu quả trên phạm vi toàn tổ chức; từ đó chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành”đòn bẩy” tăng trưởng dài hạn. 

II. Salesforce Data 360: Giải bài toán dữ liệu sạch để tối ưu hóa ứng dụng AI 

Theo các chuyên gia của Gimasys, Data 360 (phiên bản cải tiến của Data Cloud) là giải pháp mạnh mẽ, thông minh giúp doanh nghiệp giải quyết trực tiếp và triệt để bài toán dữ liệu. Giá trị cốt lõi của Data 360 không chỉ dừng lại ở quy trình làm sạch dữ liệu đơn thuần, mà nằm ở khả năng xử lý trọn vẹn vòng đời dữ liệu: từ kết nối, chuẩn hóa, hợp nhất cho đến bảo mật. Nhờ đó, giải pháp này không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa nguồn dữ liệu sạch, mà còn kiến tạo nền tảng vững chắc để huấn luyện và ứng dụng AI hiệu quả.

Data 360 là giải pháp hợp nhất và chuẩn hóa dữ liệu tiên tiến 

1. Kết nối dữ liệu đa nguồn và xây dựng “Single Source of Truth”: Nền tảng để AI tối ưu hóa năng lực phân tích toàn diện 

Sức mạnh đột phá của Data 360 nằm ở khả năng phá vỡ các rào cản thông tin thông qua việc hợp nhất dữ liệu từ đa nguồn. Theo Salesforce, nền tảng này có thể kết nối dữ liệu ở tất cả hệ thống khác nhau  như CRM, data lake, website, hệ thống lõi và các ứng dụng bên thứ 3. Đặc biệt, Data 360 hỗ trợ kiến trúc zero-copy, cho phép doanh nghiệp thực hiện truy cập và truy vấn dữ liệu trực tiếp tại nguồn mà không cần sao chép vật lý.

Đối với các doanh nghiệp Việt Nam, đây là một lợi thế mang tính thực tiễn rất lớn. Việc hạn chế nhân bản dữ liệu giúp giảm độ trễ trong quá trình ETL, cắt giảm chi phí đồng bộ và duy trì dữ liệu ở trạng thái thời gian thực tốt hơn. 

Bên cạnh đó, với khả năng hợp nhất mạnh mẽ các nguồn dữ liệu, Data 360 giúp doanh nghiệp dễ dàng kiến tạo một nguồn dữ liệu tổng thể, xuyên suốt và đáng tin cậy. Nhờ vậy, toàn bộ tổ chức có thể cùng khai thác một bức tranh dữ liệu thống nhất về bối cảnh tổng thể doanh nghiệp, quy trình vận hành của từng bộ phận và hồ sơ khách hàng; từ đó nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động liên phòng ban chính xác và nhất quán hơn. 

2. Data Harmonization: Đồng nhất tiêu chuẩn dữ liệu để tối ưu hiệu suất AI  

Sau bước kết nối, giá trị vượt trội tiếp theo của Data 360 nằm ở khả năng đồng bộ hóa dữ liệu (Data Harmonization). Đây là quá trình chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau về một định dạng và tiêu chuẩn chung duy nhất, đồng thời tự động loại bỏ các lỗi hệ thống hoặc các bản ghi trùng lặp nhằm đảm bảo tính tương thích tuyệt đối giữa các tập dữ liệu. 

Thực tế cho thấy, việc hợp nhất dữ liệu mới chỉ là điều kiện cần, bước làm sạch và chuẩn hóa mới là điều kiện đủ để các mô hình AI vận hành hiệu quả. Nhiều doanh nghiệp hiện nay dù đã đầu tư xây dựng hệ thống Data Lake quy mô lớn, nhưng nếu các yếu tố như tên trường dữ liệu, định dạng mã, đơn vị đo lường hay logic phân loại vẫn bất đồng bộ, thì AI thực chất vẫn chỉ đang được huấn luyện trên một tập hợp dữ liệu nhiễu và thiếu nhất quán. 

Bằng việc giảm thiểu dữ liệu nhiễu (data noise) và chuẩn hóa cấu trúc đầu vào, Data 360 tạo điều kiện tối ưu để các mô hình Agentic AI đưa ra những phân tích và kết quả chính xác hơn, dựa trên một nền tảng dữ liệu đảm bảo tính toàn vẹn, đáng tin cậy và nhất quán. Nhờ vậy, các AI Agents không chỉ truy cập liền mạch vào mọi điểm dữ liệu quan trọng, mà còn có đủ ngữ cảnh để suy luận, phân tích và thấu hiểu sâu sắc toàn bộ bức tranh vận hành của doanh nghiệp. Đây chính là bệ phóng giúp nâng cao chất lượng dự báo, tối ưu hóa quy trình ra quyết định và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tại từng điểm chạm. 

3. Khai phá dữ liệu phi cấu trúc: Mở rộng phạm vi và sức mạnh cho AI 

Thực tế cho thấy, phần lớn tài sản thông tin của doanh nghiệp tồn tại dưới dạng dữ liệu phi cấu trúc – bao gồm tài liệu PDF, email, báo cáo nội bộ, cho đến các cuộc hội thoại tương tác với khách hàng. Dù chứa đựng những ngữ cảnh kinh doanh cốt lõi, nhưng khối lượng dữ liệu khổng lồ này thường bị bỏ quên hoặc chưa được khai thác hiệu quả do giới hạn về mặt công nghệ trước đây. 

Theo khảo sát của Salesforce, dữ liệu phi cấu trúc chiếm hơn 80% tổng tài sản dữ liệu doanh nghiệp và đang bị phân mảnh trên nhiều hệ thống, chưa được khai thác triệt để cho việc huấn luyện AI. Vì vậy, điểm khác biệt vượt trội tiếp theo của Data 360 chính là ở việc cho phép khai thác hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc.

Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam ngày càng sở hữu khối lượng lớn định dạng dữ liệu này. Khi AI có thể truy cập nguồn dữ liệu dồi dào gồm cả nguồn có cấu trúc và phi cấu trúc, AI dễ dàng thực hiện suy luận sâu và đưa ra kết quả sát nhất với mong muốn người dùng.

4. Cập nhật dữ liệu theo thời gian thực: Tối ưu hóa độ chính xác cho AI Agents  

Bên cạnh việc chuẩn hóa, Data 360 còn tối ưu hóa năng lực của AI nhờ khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực (Real-time). Việc cập nhật dữ liệu tức thì giúp duy trì nguồn cấp thông tin liên tục cho các AI Agents, từ đó đảm bảo hệ thống luôn vận hành linh hoạt và đưa ra các đề xuất chuẩn xác, bám sát mọi biến động trong bối cảnh kinh doanh thực tế.

Phiên bản cải tiến của Data 360 được bổ sung nhiều tính năng nổi bật như Intelligent Context và Tableau Semantics. Những tính năng này cho phép AI truy cập và xử lý hiệu quả mọi dạng dữ liệu (kể cả phi cấu trúc); đồng thời chuyển hóa các dữ liệu phức tạp thành “ngôn ngữ kinh doanh” thông qua Customer 360 Semantic Data Model (SDM).

Nhờ đó, AI không chỉ hiểu dữ liệu ở cấp độ kỹ thuật mà còn nắm bắt được ý nghĩa kinh doanh đằng sau từng chỉ số và mối quan hệ dữ liệu. Điều này giúp lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược phù hợp, nhanh chóng và chính xác với bối cảnh thực tiễn. Đồng thời, góp phần chuyển dịch tư duy trong các doanh nghiệp Việt Nam từ “phản ứng” sang “chủ động ra quyết định”, đón đầu xu hướng thị trường, linh hoạt trước mọi biến động và thay đổi trong hành vi, nhu cầu khách hàng

5. Đảm bảo tính tuân thủ và an toàn dữ liệu trong kỷ nguyên AI 

Bên cạnh năng lực tối ưu hiệu suất cho AI, Data 360 đồng thời đóng vai trò là giải pháp kiểm soát rủi ro nhờ thiết lập cơ chế quản trị dữ liệu chặt chẽ. Nền tảng này cho phép doanh nghiệp tự động hóa việc tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về an toàn thông tin trên quy mô toàn tổ chức, đảm bảo mọi hoạt động khai thác dữ liệu cho AI đều diễn ra trong hành lang an toàn. 

Cụ thể, giải pháp Data 360 được trang bị nhiều lớp bảo mật kỹ thuật tiên tiến, liên tục cập nhật nhằm đáp ứng các yêu cầu khắt khe về an ninh và kiểm soát nội bộ của từng tổ chức. Khi phát hiện những dấu hiệu bất thường, Data 360 có thể chủ động ngăn chặn và gửi cảnh báo kịp thời tới hệ thống quản trị, giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro mức tối đa và đảm bảo mọi hoạt động tương tác, khai thác dữ liệu đều tuân thủ các quy định an toàn.

Vì vậy, Data 360 không chỉ bảo vệ tài sản dữ liệu của doanh nghiệp mà còn góp phần xây dựng niềm tin đối với nhân sự nội bộ, đối tác và khách hàng trong hành trình tích hợp AI nhằm thúc đẩy tự động hóa vận hành và tăng trưởng dài hạn. 

Đọc thêm: Tại sao chuyển đổi dữ liệu là chìa khóa then chốt để mở khóa tiềm năng AI?

III. Năng lực Gimasys đồng hành cùng doanh nghiệp Việt xây dựng nền tảng dữ liệu sạch, thúc đẩy ứng dụng AI tự động hóa

Sở hữu một nền tảng công nghệ mạnh mẽ như Salesforce Data 360 là bước khởi đầu quan trọng, nhưng đó mới chỉ là “điều kiện cần” trên hành trình chuyển hóa dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh. 

Để dữ liệu thực sự trở thành tài sản chiến lược và AI phát huy đúng tiềm năng trong môi trường thực tiễn, doanh nghiệp cũng cần một đối tác công nghệ có kinh nghiệm và năng lực triển khai chuyên môn xuất sắc. 

Bởi trên thực tế, thách thức không nằm ở việc lựa chọn công nghệ tiên tiến nhất, mà nằm ở khả năng khảo sát hiện trạng, đánh giá mức độ sẵn sàng của hạ tầng dữ liệu, thiết kế kiến trúc phù hợp và tích hợp đồng bộ với hệ sinh thái công nghệ hiện hữu. 

Chỉ khi những yếu tố này được thực hiện bài bản, doanh nghiệp mới có thể khai phóng trọn vẹn sức mạnh của dữ liệu và xây dựng nền tảng vững chắc cho các sáng kiến AI dài hạn.

Với vị thế là đối tác số 1 của Salesforce tại Việt Nam, Gimasys cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp trong toàn bộ dự án triển khai Data 360, từ tư vấn định hướng chiến lược, khảo sát, đánh giá hạ tầng, thiết kế giải pháp phù hợp đến triển khai, kiểm thử và nghiệm thu. Nhờ đó, doanh nghiệp không chỉ ứng dụng thành công giải pháp Salesforce Data 360 mà còn tận dụng tối đa giá trị để biến dữ liệu thành động lực tăng trưởng thực sự.

Đặc biệt, năng lực của Gimasys được bảo chứng bởi hơn 10 năm kinh nghiệm tư vấn và triển khai các giải pháp Salesforce cho doanh nghiệp tại Việt Nam. Không chỉ là đối tác lâu năm đạt danh hiệu Summit Consulting – phân hạng cao nhất, mà còn là Cloud Reseller được Salesforce ủy quyền chính thức.

Không dừng lại ở đó, với hơn 20 năm kinh nghiệm, Gimasys sở hữu đội ngũ chuyên gia giàu năng lực về Salesforce Multi-cloud, chuyên môn kỹ thuật vững chắc cùng sự am hiểu sâu sắc đặc thù vận hành của nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng tôi đã triển khai thành công hơn 50 dự án cho trên 40 doanh nghiệp, đồng thời duy trì chỉ số hài lòng khách hàng (CSAT) ở mức 4.7/5.0.

Những thành tựu đó không chỉ là minh chứng cho năng lực  tư vấn và triển khai xuất sắc của Gimasys, mà còn khẳng định vị thế là đối tác tin cậy của doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp số hàng đầu, kiến tạo hiệu quả vượt trội.

Một số dự án Salesforce tiêu biểu của Gimasys: 

• Gimasys và Tập đoàn Hoa Sen chính thức khởi động dự án “Triển khai hệ thống quản trị quan hệ khách hàng – Salesforce CRM” với quy mô lớn hàng đầu Việt Nam

• Liên danh PwC – Gimasys – CMC TS đồng hành cùng Vietcombank triển khai hệ thống Salesforce CRM – bước tiến chiến lược trong hành trình chuyển đổi số toàn diện

Liên hệ với Gimasys để nhận tư vấn về Salesforce Data 360 và xây dựng nền tảng dữ liệu sạch đẩy mạnh ứng dụng AI trong doanh nghiệp!