Phần lớn nhân viên (87%) coi các vấn đề về chất lượng dữ liệu là lý do khiến tổ chức của họ không triển khai thành công AI và học máy, theo như Báo cáo State of Data Culture mới nhất của Alation, được thực hiện với sự hợp tác của Wakefield Research. Báo cáo này cũng tìm ra rằng chỉ 8% chuyên gia dữ liệu cho rằng AI đang được sử dụng trong các tổ chức của họ.

Các doanh nghiệp đang gặp khó khăn khi cố gắng sử dụng tốt dữ liệu. Điều này đã cản trở khả năng ứng dụng các công nghệ mang tính chuyển đổi như AI của các doanh nghiệp.

Một phần mềm trước khi hoàn thiện nhất thiết phải trải qua nhiều bước kiểm thử nhằm đảm bảo. Đây là bước quan trọng nhất trong quá trình phát triển sản phẩm. Để phần mềm có thể tung ra thị trường, hoạt động kiểm thử thường được lên kế hoạch trước đồng thời với thời điểm phát triển.

AI đang phải đối mặt với một số thách thức quan trọng. Nó không chỉ cần một lượng lớn dữ liệu để cho ra kết quả chính xác mà còn cần có khả năng đảm bảo rằng dữ liệu đó không chứa thành kiến, đồng thời tuân thủ các quy định ngày càng nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu. Chúng ta đã thấy một số giải pháp được đưa ra trong vài năm qua để giải quyết những thách thức này – bao gồm các công cụ khác nhau được thiết kế để xác định và giảm thiểu thành kiến, các công cụ ẩn danh dữ liệu người dùng và các chương trình đảm bảo dữ liệu chỉ được thu thập khi có sự đồng ý của người dùng. Nhưng mỗi giải pháp lại đang đối mặt với những thách thức riêng.

Office Robot là một trong những giải pháp RPA được doanh nghiệp đánh giá cao nhờ những tính năng vượt trội

Dữ liệu đang xâm chiếm thế giới. Có rất nhiều dấu vết cho sự hiện diện khắp nơi của dữ liệu trong cuộc sống của chúng ta, cũng như cách mà chúng khiến cho các doanh nghiệp và người tiêu dùng vừa lo lắng vừa phấn khích. Dữ liệu chi phối các hành động, cuộc tranh luận và giấc mơ của chúng ta.

Các tổ chức ở mọi quy mô đang ứng dụng AI như một công nghệ chuyển đổi để tăng sức mạnh cho hành trình chuyển đổi số. Tuy vậy những thách thức xung quanh việc vận hành AI trên quy mô lớn dường như vẫn quá lớn để vượt qua, với một số lượng lớn các dự án gặp thất bại.

Với số lượng dữ liệu khổng lồ sử dụng cho học máy (machine learning) hoặc Deep learning, bạn sẽ cần kết hợp cả ứng dụng và nhân lực để hiệu chỉnh dữ liệu đầu vào từ đó dùng cho việc đào tạo, xác nhận và điều chỉnh mô hình của mình. Với phần lớn các công ty lập trình hiện nay, công việc dán nhãn dữ liệu này hầu như được thực hiện trong nội bộ và bạn đang tìm cách lấy lại thời gian cho nhóm của mình để tập trung vào các sáng kiến chiến lược hơn. Do đó thuê ngoài dịch vụ dán dữ liệu là phương án tối ưu nhất để đưa dự án đến thành công. Series bài viết dưới đây sẽ giúp bạn biết được yếu tố nào đóng vai trò quyết định cho việc thuê dịch vụ gán nhãn dữ liệu, một công việc quan trọng nhưng tốn thời gian. Từ công nghệ có sẵn và thuật ngữ được sử dụng, đến các thực tiễn tốt nhất và các câu hỏi bạn nên hỏi một nhà cung cấp dịch vụ ghi nhãn dữ liệu tiềm năng.

Một khảo sát mới giữa các C-suite về dữ liệu, IT và công nghệ cấp cao tìm ra rằng chỉ có 13% các tổ chức đang thực hiện được chiến lược dữ liệu. Báo cáo này dựa trên một cuộc khảo sát 351 người tại các tổ chức có doanh thu hàng năm từ 1 tỉ đô la trở lên, chỉ ra rằng tác động kinh doanh của học máy bị hạn chế phần lớn là do các thách thức trong việc quản lý vòng đời đầu cuối của nó.

Những rủi ro bảo mật của việc thuê ngoài ghi nhãn dữ liệu là gì? Dịch vụ ghi nhãn dữ liệu có thể ảnh hưởng đến bảo mật khi:

Điều cần thiết thứ ba để ghi nhãn dữ liệu cho máy học là giá cả. Mô hình mà dịch vụ ghi nhãn dữ liệu sử dụng để tính giá là một nhân tố ảnh hưởng tới tổng chi phi dự án và chất lượng dữ liệu.