Giải pháp
Một nguồn sự thật duy nhất cho toàn tổ chức. BigAI hợp nhất dữ liệu từ mọi hệ thống nguồn vào một nền tảng lakehouse có quản trị, để mọi báo cáo và mô hình AI phía sau đều dùng chung một bộ số liệu đáng tin.
Dấu hiệu
Doanh thu do Kế toán, Bán hàng và Marketing báo cáo lệch nhau vì mỗi bên có cách tính riêng và lấy từ nguồn riêng.
Việc ghép dữ liệu từ nhiều hệ thống vẫn làm bằng tay qua Excel, dễ sai và không lặp lại được.
Người dùng truy vấn trực tiếp vào ERP hoặc core system khiến hệ thống nghiệp vụ chậm vào giờ cao điểm.
Không có catalog, không truy vết được nguồn gốc số liệu — rủi ro lớn khi cần giải trình với kiểm toán.
Năng lực
Gần như mọi dự án AI thất bại mà BigAI được mời vào rà soát đều có chung một nguyên nhân gốc: mô hình được xây trên dữ liệu không đáng tin. Không phải thuật toán sai, mà là dữ liệu đầu vào thiếu, lệch định nghĩa hoặc đến quá muộn.
Nền tảng dữ liệu giải quyết đúng phần móng đó. Khi đã có một nguồn sự thật duy nhất, mọi thứ phía sau — báo cáo, dự báo, trợ lý AI — đều rẻ hơn và nhanh hơn để xây.
Dự án chia thành các đợt 6–8 tuần, mỗi đợt đưa thêm một nhóm nguồn dữ liệu lên nền tảng và bàn giao một bộ báo cáo dùng được ngay. Cách làm này chậm hơn ở giai đoạn đầu nhưng gần như không có dự án phải làm lại từ đầu.
Điều quan trọng nhất không nằm ở công nghệ mà ở bước thống nhất định nghĩa chỉ số giữa các phòng ban. Đây là phần tốn thời gian nhất và cũng là phần tạo ra giá trị lâu dài nhất.
Kết nối ERP, CRM, POS, HRM, IoT, file và API bên thứ ba. Hỗ trợ cả nạp theo lô và CDC thời gian thực.
Ba tầng Bronze / Silver / Gold trên định dạng mở Iceberg hoặc Delta Lake, tách biệt dữ liệu thô và dữ liệu đã chuẩn hoá.
Bộ luật kiểm tra tự động về tính đầy đủ, hợp lệ và trùng lặp; cảnh báo ngay khi pipeline sinh dữ liệu bất thường.
Từ điển dữ liệu toàn công ty, truy vết được một con số trên dashboard đi ngược về tận bảng nguồn.
Phân quyền theo hàng và cột, che dữ liệu nhạy cảm, nhật ký truy cập — đáp ứng Nghị định 13/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Giám sát pipeline, tự động co giãn, tối ưu partition và định dạng lưu trữ để chi phí hạ tầng không tăng theo cấp số nhân.
Kiến trúc
Mô hình chuẩn BigAI áp dụng, điều chỉnh theo quy mô và ràng buộc hạ tầng của từng doanh nghiệp.
1 · Nguồn dữ liệu
2 · Nạp dữ liệu
3 · Lakehouse phân tầng
4 · Quản trị xuyên suốt
5 · Khai thác
Kết quả
Dải số liệu tổng hợp từ các dự án BigAI đã triển khai. Con số cụ thể được chốt lại trong giai đoạn khảo sát.
Vuốt ngang để xem đầy đủ bảng
| Chỉ số | Trước khi triển khai | Sau khi triển khai | Mức cải thiện |
|---|---|---|---|
| Thời gian có báo cáo hợp nhất | 5–12 ngày làm việc | Tự động, sẵn sàng mỗi sáng | −70% |
| Giờ công tổng hợp dữ liệu thủ công | ~160 giờ/tháng | ~35 giờ/tháng | −78% |
| Độ lệch số liệu giữa các phòng ban | 3–8% | dưới 0,5% | −90% |
| Thời gian đưa một nguồn dữ liệu mới lên | 4–6 tuần | 3–5 ngày | −80% |
| Tải truy vấn trên hệ thống nghiệp vụ | Cao, ảnh hưởng giờ cao điểm | Chuyển hoàn toàn sang lakehouse | Ổn định |
Dự án tiêu biểu
Từ 14 nguồn dữ liệu rời rạc và quy trình đối soát thủ công, ngân hàng chuyển sang một nền tảng lakehouse có quản trị, phục vụ đồng thời báo cáo NHNN và phân tích kinh doanh nội bộ.
Đọc case studyThay việc đặt hàng theo kinh nghiệm quản lý cửa hàng bằng mô hình dự báo theo từng SKU, có tính mùa vụ, thời tiết và lịch khuyến mãi.
Đọc case studyFAQ
Một kỹ sư giải pháp của BigAI sẽ cùng bạn rà soát hiện trạng dữ liệu, xác định bài toán đáng làm nhất và phác thảo lộ trình khả thi. Không ràng buộc.