Tại DataMark, chúng tôi tin rằng AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được xây dựng trên nền tảng nghiên cứu khoa học nghiêm túc. Trong bối cảnh dữ liệu ngày càng lớn và AI ngày càng phổ biến, scientific research chính là yếu tố giúp doanh nghiệp chuyển từ “thử nghiệm công nghệ” sang ứng dụng hiệu quả và bền vững.
Scientific Research trong Data & AI là gì?
Trong lĩnh vực Data & AI, scientific research là quá trình:
- Khai thác dữ liệu một cách có hệ thống
- Áp dụng các phương pháp thống kê, phân tích dữ liệu, Machine Learning và AI
- Kiểm chứng giả thuyết bằng dữ liệu và các tiêu chí đo lường rõ ràng
Mục tiêu không chỉ là xây dựng mô hình AI “chạy được”, mà là tạo ra tri thức, insight và dự báo có độ tin cậy cao, có thể lặp lại và triển khai trong môi trường thực tế của doanh nghiệp.
Vì sao scientific research là nền tảng của AI hiệu quả?
1. Đảm bảo AI đáng tin cậy và có thể giải thích
Scientific research giúp DataMark:
- Hiểu đúng bản chất dữ liệu và bối cảnh kinh doanh
- Lựa chọn thuật toán và kiến trúc mô hình phù hợp
- Kiểm soát bias, overfitting và các rủi ro tiềm ẩn
2. Biến dữ liệu thành insight có giá trị
Thông qua nghiên cứu khoa học:
- Dữ liệu thô được làm sạch, chuẩn hóa và phân tích đúng cách
- Kết luận được đưa ra dựa trên bằng chứng, không phải cảm tính
- Insight có thể giải thích, đo lường và sử dụng cho ra quyết định
3. Sẵn sàng cho triển khai và mở rộng
AI được xây dựng dựa trên scientific research có khả năng:
- Hoạt động ổn định trong môi trường vận hành thực tế
- Thích ứng với dữ liệu mới theo thời gian
- Đáp ứng các yêu cầu về minh bạch, quản trị và tuân thủ
Quy trình Scientific Research tại DataMark
Chúng tôi áp dụng tư duy nghiên cứu khoa học xuyên suốt các dự án Data & AI:
- Xác định bài toán kinh doanh và câu hỏi nghiên cứu
- Thu thập, khám phá và đánh giá chất lượng dữ liệu
- Xây dựng giả thuyết và mô hình phân tích/AI
- Huấn luyện, đánh giá và so sánh mô hình bằng các chỉ số chuẩn
- Kiểm định kết quả với dữ liệu độc lập
- Triển khai thử nghiệm, theo dõi và cải tiến liên tục
Quy trình này giúp AI không chỉ chính xác trong phòng lab, mà tạo ra giá trị thực trong vận hành doanh nghiệp.
Khác biệt trong cách DataMark triển khai AI
| AI theo thử nghiệm ngắn hạn | AI theo scientific research |
|---|---|
| Kết quả khó lặp lại | Kết quả có thể kiểm chứng |
| Phụ thuộc cảm tính | Dựa trên dữ liệu & phương pháp |
| Rủi ro khi mở rộng | Sẵn sàng cho quy mô doanh nghiệp |
| Giá trị ngắn hạn | Giá trị bền vững |
Giá trị mang lại cho doanh nghiệp
Với cách tiếp cận dựa trên scientific research, DataMark giúp doanh nghiệp:
- Ra quyết định dựa trên dữ liệu và bằng chứng khoa học
- Giảm rủi ro khi đầu tư vào AI
- Tăng tỷ lệ thành công khi đưa AI vào vận hành thực tế
- Xây dựng lợi thế cạnh tranh dài hạn dựa trên Data & AI
Công nghệ có thể mua được. Năng lực nghiên cứu và tư duy khoa học mới là lợi thế khác biệt.
DataMark – Data & AI Consulting
Accelerate Data. Enable AI. Drive Business Value.