Hướng dẫn đầy đủ về AI trong chuyển đổi số

Quyết định thông minh hơn

AI xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong vài giây, đưa ra các xu hướng mà nhân viên phải mất nhiều tuần mới nhận ra. Thay vì dựa vào các báo cáo lỗi thời, doanh nghiệp có thể thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực.

Ví dụ, một hãng hàng không sử dụng AI không chỉ phản ứng với sự chậm trễ mà còn dự đoán chúng. Bằng cách theo dõi tình trạng chuyến bay và phân tích các gián đoạn trong quá khứ, AI có thể đề xuất thay đổi lộ trình trước khi các vấn đề leo thang.

Trong khi đó, chatbot bán lẻ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hàng tồn kho bằng cách phân tích hành vi của khách hàng và xu hướng mua hàng. Thay vì chỉ dựa vào doanh số bán hàng trong quá khứ, các nhà bán lẻ có thể điều chỉnh mức tồn kho một cách linh hoạt

Bán hàng và tạo khách hàng tiềm năng

AI cũng đang chuyển đổi các chiến lược bán hàng bằng cách phân tích các tương tác và mô hình tương tác của khách hàng để giúp các nhóm ưu tiên khách hàng tiềm năng và điều chỉnh phạm vi tiếp cận của họ. 

Bằng cách tự động chấm điểm khách hàng tiềm năng và cá nhân hóa các hoạt động theo dõi, AI dành cho bán hàng giúp nâng cao hiệu quả của đội ngũ bán hàng, cho phép họ chốt giao dịch hiệu quả hơn. 

Ngoài ra, các công cụ tạo khách hàng tiềm năng bằng AI giúp hợp lý hóa quy trình xác định và nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, đảm bảo nguồn khách hàng tiềm năng chất lượng ổn định.

Tự động hóa và siêu tự động hóa

AI đảm nhiệm các nhiệm vụ thường lệ, cho phép nhân viên tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Thay vì nhập dữ liệu thủ công hoặc xử lý phê duyệt, doanh nghiệp có thể tự động hóa các quy trình công việc này để tiết kiệm thời gian và giảm lỗi.

Ví dụ, AI có thể phê duyệt báo cáo chi phí bằng cách quét biên lai và đối chiếu chúng với giao dịch. 

Các chatbot CNTT theo dõi hiệu suất hệ thống và phát hiện các bất thường. Chúng cung cấp các bản cập nhật theo thời gian thực và hỗ trợ khắc phục sự cố, giảm nhu cầu can thiệp thủ công.

Siêu tự động hóa tiến thêm một bước nữa bằng cách liên kết AI với các công cụ khác, tạo ra một hệ thống liên tục cải thiện quy trình. Điều này có nghĩa là các doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô nhanh hơn, phản ứng với sự thay đổi hiệu quả hơn và sử dụng tốt hơn các nguồn lực của mình.

Giảm chi phí và hiệu quả hoạt động

Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa quy trình làm việc giúp giảm chi phí vận hành đồng thời tăng năng suất. Thay vì dựa vào các quy trình thủ công, doanh nghiệp có thể hợp lý hóa mọi thứ từ dịch vụ khách hàng đến quản lý chuỗi cung ứng.

• Tự động hóa AI giúp tăng tốc các tác vụ trước đây đòi hỏi phải nhập liệu thủ công, giúp giảm chi phí lao động.
• Bảo trì dự đoán giúp nhà sản xuất phát hiện trước các hỏng hóc của thiết bị, giảm thời gian chết và tránh sửa chữa khẩn cấp tốn kém.
• Phân tích thông minh tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, đảm bảo doanh nghiệp tận dụng tối đa tài sản của mình.

Sự tham gia mạnh mẽ hơn của khách hàng

AI cải thiện tương tác với khách hàng bằng cách đưa ra các khuyến nghị kịp thời, phù hợp dựa trên hành vi và sở thích. Thay vì tiếp thị chung chung, doanh nghiệp có thể cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa để giữ chân khách hàng.

Ví dụ, chatbot thương mại điện tử hỗ trợ người mua sắm bằng cách gợi ý các sản phẩm phù hợp với lịch sử duyệt web của họ, giúp các nhà bán lẻ tăng tỷ lệ chuyển đổi đồng thời cải thiện trải nghiệm mua sắm.

Đổi mới và phát triển sản phẩm nhanh hơn

Việc đưa sản phẩm mới ra thị trường đòi hỏi sự nhanh nhẹn và AI giúp các doanh nghiệp hợp lý hóa nghiên cứu và thử nghiệm. Tự động hóa các phân tích phức tạp giúp giảm thời gian cần thiết để tinh chỉnh ý tưởng và cải thiện nguyên mẫu.

• Mô phỏng do AI điều khiển cho phép các công ty thử nghiệm sản phẩm mới một cách ảo trước khi đưa vào sản xuất nguyên mẫu thực tế.
• Các công ty dược phẩm sử dụng AI để đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc, rút ngắn thời gian thử nghiệm lâm sàng.
• Các công cụ thiết kế AI giúp các kỹ sư tinh chỉnh các tính năng sản phẩm và cải thiện hiệu suất nhanh hơn.

Cải thiện quản lý rủi ro và bảo mật

Các mối đe dọa mạng và gian lận đang ngày càng đáng lo ngại, nhưng AI giúp các doanh nghiệp phát hiện và ứng phó với rủi ro theo thời gian thực. Thay vì dựa vào các biện pháp bảo mật lỗi thời, các công ty có thể chủ động theo dõi hoạt động đáng ngờ.

Các tổ chức tài chính sử dụng AI để phân tích các giao dịch và đánh dấu các điểm bất thường, ngăn ngừa gian lận trước khi nó ảnh hưởng đến khách hàng.

Tính bền vững và tối ưu hóa tài nguyên

Tối ưu hóa tài nguyên không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn hỗ trợ các mục tiêu phát triển bền vững. AI nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, giảm thiểu chất thải và giúp doanh nghiệp hoạt động có trách nhiệm hơn.

• Các công ty hậu cần sử dụng công nghệ tối ưu hóa tuyến đường bằng AI để cắt giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và giảm lượng khí thải, tạo ra chuỗi cung ứng bền vững hơn.
• Hệ thống quản lý năng lượng hỗ trợ AI điều chỉnh mức sử dụng điện dựa trên nhu cầu thời gian thực, giảm mức tiêu thụ không cần thiết.
• Các nhà sản xuất tối ưu hóa việc sử dụng vật liệu, giảm thiểu chất thải trong quá trình sản xuất.

Giảm chi phí hoạt động

AI thay thế các quy trình thủ công, giảm chi phí và tăng hiệu quả. Tự động hóa các yêu cầu của khách hàng giúp giảm nhu cầu về các nhóm hỗ trợ lớn. Bảo trì dự đoán ngăn ngừa thời gian chết tốn kém bằng cách xác định các vấn đề trước khi xảy ra lỗi.

• Các chatbot dịch vụ khách hàng xử lý các câu hỏi thường gặp, cho phép nhóm hỗ trợ tập trung vào các trường hợp phức tạp.
• Quy trình làm việc tự động loại bỏ các nhiệm vụ hành chính lặp đi lặp lại, giảm thiểu lỗi.
• Giám sát AI phát hiện sớm các vấn đề về hiệu suất, ngăn ngừa gián đoạn dịch vụ.

Tăng doanh thu và lợi nhuận

Thông tin chi tiết về AI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dẫn đến lợi nhuận cao hơn. Phân tích dự đoán xác định xu hướng thị trường, tối ưu hóa chiến lược định giá và tăng cường nỗ lực giữ chân khách hàng.
Các nhà bán lẻ sử dụng công cụ đề xuất AI thấy doanh số tăng lên khi khách hàng nhận được các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa theo sở thích của họ.

Giảm thiểu thời gian chết và rủi ro

Thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch và vi phạm bảo mật có thể tốn kém. Bảo trì dự đoán bằng AI giúp ngăn ngừa sự cố thiết bị, trong khi các thuật toán an ninh mạng tiên tiến phát hiện các mối đe dọa trước khi chúng leo thang.
Trong sản xuất, phân tích dự đoán AI giúp cắt giảm thời gian chết máy từ 20-40% bằng cách phát hiện sớm các lỗi tiềm ẩn và giảm tổng chi phí sở hữu xuống 10%.

Thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn

Nghiên cứu và tạo mẫu AI giúp tăng tốc quá trình phát triển sản phẩm. Tự động hóa thử nghiệm và tinh chỉnh thiết kế giúp doanh nghiệp rút ngắn chu kỳ phát triển và giảm chi phí.

• Các nhà sản xuất ô tô sử dụng mô phỏng AI để kiểm tra độ an toàn của xe trước khi sản xuất.
• Các công cụ tạo mẫu AI xác định lỗi thiết kế trước khi bắt đầu sản xuất.

Tối đa hóa năng suất lao động

AI không thay thế chuyên môn của con người — nó nâng cao chuyên môn đó. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực, AI cho phép nhân viên tập trung vào công việc có giá trị cao.
Các nhà phân tích tài chính sử dụng AI để xử lý khối lượng dữ liệu lớn ngay lập tức, giúp họ có thêm thời gian lập kế hoạch chiến lược thay vì phải nhập dữ liệu thủ công.

Khả năng mở rộng dài hạn

Hệ thống AI liên tục học hỏi và cải thiện, cho phép các doanh nghiệp mở rộng quy mô hiệu quả. Các công ty đầu tư vào AI ngày nay có thể thích ứng với những thay đổi của thị trường trong tương lai mà không cần phải cải tổ cơ sở hạ tầng liên tục.
Các giải pháp AI dựa trên đám mây cho phép các doanh nghiệp mở rộng hoạt động dịch vụ khách hàng và hỗ trợ CNTT mà không cần thuê thêm nhân viên.

Y tế

Bác sĩ không còn phải chỉ dựa vào chẩn đoán truyền thống nữa. AI quét hình ảnh y tế để phát hiện các dấu hiệu sớm của bệnh, giúp các bác sĩ X quang xác định tình trạng bệnh nhanh hơn. Các mô hình dự đoán đánh giá dữ liệu bệnh nhân để xác định các yếu tố rủi ro, cho phép can thiệp sớm hơn. 

Các chatbot chăm sóc sức khỏe hỗ trợ bệnh nhân và nhà cung cấp bằng cách tự động hóa các tác vụ như lên lịch hẹn và giáo dục sức khỏe.

Sản xuất

Các nhà máy đang sử dụng AI để dự đoán thời điểm máy móc sẽ hỏng trước khi sự cố làm gián đoạn sản xuất. Robot thông minh tăng tốc dây chuyền lắp ráp bằng cách xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại một cách chính xác. Hệ thống kiểm soát chất lượng AI quét sản phẩm để tìm lỗi theo thời gian thực, đảm bảo độ chính xác cao hơn so với kiểm tra thủ công.

Dịch vụ khách hàng

Trợ lý AI xử lý các yêu cầu hỗ trợ thường xuyên để nhân viên có thể tập trung vào các vấn đề phức tạp.

• Các chatbot dịch vụ khách hàng cung cấp phản hồi tức thời, hướng dẫn người dùng các bước khắc phục sự cố và trả lời các câu hỏi thường gặp.
• Các doanh nghiệp phân tích phản hồi của khách hàng theo thời gian thực, sử dụng phân tích tình cảm để tinh chỉnh chiến lược.

Tài chính

AI đang chuyển đổi tài chính bằng cách làm cho các giao dịch an toàn hơn và tương tác với khách hàng hiệu quả hơn.

• Hệ thống phát hiện gian lận phân tích các mô hình chi tiêu theo thời gian thực, ngăn chặn các giao dịch đáng ngờ trước khi chúng được xử lý.
• Các chatbot tài chính xử lý các yêu cầu thông thường như số dư tài khoản, nhắc nhở thanh toán và giải quyết tranh chấp, giúp giải phóng nhân sự cho các trường hợp phức tạp hơn.
• Hệ thống giao dịch tự động điều chỉnh danh mục đầu tư ngay lập tức, phản ứng nhanh với sự thay đổi của thị trường.

Quản lý chuỗi cung ứng

AI dự đoán nhu cầu tăng đột biến để giữ mức tồn kho cân bằng, ngăn ngừa tình trạng tồn kho quá mức hoặc thiếu hụt. Các công ty hậu cần tối ưu hóa các tuyến giao hàng bằng cách phân tích tình hình giao thông và thời tiết theo thời gian thực. Hệ thống mua sắm tự động đánh giá độ tin cậy của nhà cung cấp để tránh gián đoạn.

An ninh mạng và phát hiện gian lận

AI tăng cường bảo mật bằng cách xác định các mối đe dọa trước khi chúng leo thang.

• Các mô hình phát hiện gian lận liên tục phân tích các giao dịch tài chính, học hỏi từ các mô hình trước đây để ngăn chặn các hoạt động đáng ngờ nhanh hơn.
• Các chatbot về tiền điện tử theo dõi các giao dịch theo thời gian thực, cảnh báo người dùng về hoạt động ví đáng ngờ và cung cấp các khuyến nghị bảo mật tức thời.
• Xác thực sinh trắc học xác minh người dùng thông qua các đặc điểm riêng biệt như nhận dạng khuôn mặt hoặc quét dấu vân tay.

Xác định mục tiêu kinh doanh

AI nên giải quyết những thách thức cụ thể thay vì được áp dụng vì lợi ích của chính nó. Trước khi đầu tư, hãy xác định nơi AI có thể tạo ra tác động lớn nhất. Cho dù là cải thiện dịch vụ khách hàng hay tối ưu hóa chuỗi cung ứng, việc có một mục tiêu rõ ràng sẽ giúp AI dễ dàng mang lại giá trị có thể đo lường được.

Đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu

AI dựa vào dữ liệu có cấu trúc, chính xác. Trước khi triển khai, các doanh nghiệp phải đánh giá chất lượng nguồn dữ liệu của mình và xử lý sự không nhất quán. Nếu không có dữ liệu sạch, ngay cả các mô hình AI tiên tiến nhất cũng sẽ khó cung cấp thông tin chi tiết hữu ích.

Lựa chọn khả năng AI

Các công cụ AI khác nhau phục vụ các mục đích khác nhau. Một số doanh nghiệp cần phân tích dự đoán để dự đoán xu hướng, trong khi những doanh nghiệp khác được hưởng lợi từ tự động hóa AI để giảm công việc thủ công. Hiểu được những gì cần thiết trước khi triển khai giúp ngăn ngừa lãng phí tài nguyên và chiến lược không phù hợp.

Tạo khuôn khổ quản trị AI

Nếu không có sự giám sát thích hợp, AI có thể gây ra rủi ro tuân thủ hoặc tạo ra kết quả thiên vị. Một khuôn khổ quản trị đảm bảo AI hoạt động trong ranh giới đạo đức và quy định, cung cấp tính minh bạch trong cách dữ liệu được sử dụng và các quyết định được đưa ra.

Xây dựng nhóm AI đa chức năng

AI không chỉ là sáng kiến của CNTT. Sự hợp tác giữa các phòng ban — CNTT, vận hành và trải nghiệm khách hàng — giúp các giải pháp AI tích hợp trơn tru vào quy trình làm việc hiện có và giải quyết các nhu cầu kinh doanh thực tế.

1. Xác định các trường hợp sử dụng cho AI

Để tối đa hóa tác động của AI, hãy bắt đầu bằng cách xác định các lĩnh vực mà tự động hóa và trí thông minh sẽ mang lại giá trị cao nhất. Thay vì triển khai AI rộng rãi, hãy tập trung vào các điểm khó khăn hoặc điểm kém hiệu quả cụ thể mà AI có thể tạo ra những cải tiến có thể đo lường được. 

• Tương tác với khách hàng 
• Hiệu quả hoạt động
• Phát hiện gian lận và bảo mật
• Phân tích dự đoán
• Chuỗi cung ứng và hậu cần

2. Chọn đúng công cụ và nền tảng AI

Chọn nền tảng AI hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tự động hóa, đồng thời đảm bảo tích hợp và truy xuất dữ liệu theo thời gian thực.

Không thiếu các nền tảng tác nhân AI để lựa chọn. Nếu bạn đang tìm kiếm nguồn cảm hứng, danh sách tuyển chọn các nền tảng AI hàng đầu của chúng tôi là nơi tuyệt vời để bắt đầu.

Đối với chuyển đổi kỹ thuật số do AI thúc đẩy, các nền tảng như Botpress cung cấp các công cụ tiên tiến như Nút tự động , cho phép các tác nhân AI chuyển đổi giữa các quy trình làm việc có cấu trúc và các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) khi cần thiết. Các nhà phát triển có thể định nghĩa hành vi bằng ngôn ngữ đơn giản, cho phép các tác nhân AI thích ứng linh hoạt với tương tác của người dùng và bối cảnh kinh doanh.

3. Chuẩn bị dữ liệu cho đào tạo AI

AI chỉ tốt khi dữ liệu mà nó sử dụng tốt — giống như chế độ ăn uống cân bằng cung cấp năng lượng cho cơ thể khỏe mạnh, dữ liệu chất lượng cao tạo nên hệ thống AI chính xác và hiệu quả.

• Đánh giá các nguồn dữ liệu chính và loại bỏ sự không nhất quán
• Chuẩn hóa các định dạng và làm sạch hồ sơ lịch sử để tránh những hiểu biết lỗi thời hoặc không chính xác
• Sử dụng thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để có độ chính xác dữ liệu theo thời gian thực, đặc biệt là trong các ngành có quy định hoặc chi tiết sản phẩm thường xuyên thay đổi

4. Thử nghiệm các giải pháp AI trước khi triển khai toàn diện

Kiểm tra AI trong môi trường được kiểm soát cho phép các nhóm tinh chỉnh độ chính xác và giải quyết lỗi trước khi triển khai hoàn toàn. Các phi công giúp phát hiện ra các lỗ hổng và tinh chỉnh phản hồi, giúp tích hợp mượt mà hơn.

5. Tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện có

Việc áp dụng AI hiệu quả nhất khi nó bổ sung, thay vì phá vỡ, các hoạt động hiện có. Các doanh nghiệp cần đảm bảo các giải pháp AI phù hợp hoàn toàn với quy trình làm việc của họ, giúp chúng hiệu quả hơn mà không gây ra sự cản trở không cần thiết.

6. Theo dõi hiệu suất và áp dụng quy mô

Với việc triển khai thành công, các doanh nghiệp có thể:

• Mở rộng các sáng kiến AI trên khắp các phòng ban
• Theo dõi các số liệu hiệu suất chính, chẳng hạn như tỷ lệ ngăn chặn và sự hài lòng của khách hàng
• Xác định các trường hợp sử dụng AI mới khi các nhóm trở nên thoải mái hơn khi sử dụng AI

Tự học và AI thích ứng

Các mô hình học máy đang phát triển vượt ra ngoài lập trình tĩnh. Các hệ thống AI trong tương lai sẽ liên tục tinh chỉnh đầu ra của chúng dựa trên các tương tác, khiến chúng phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn. Các doanh nghiệp tích hợp AI tự học có thể điều chỉnh các chiến lược theo thời gian thực mà không cần giám sát nhân viên liên tục.

Trí tuệ quyết định AI

Quyết định chiến lược đang ngày càng dựa trên dữ liệu, với AI cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn về hoạt động, hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường. Thay vì phản ứng với các vấn đề sau khi chúng phát sinh, phân tích dự đoán cho phép các nhà lãnh đạo đưa ra những lựa chọn chủ động, sáng suốt để cải thiện kết quả.

Giải pháp AI dành riêng cho ngành

Thay vì dựa vào các mô hình áp dụng cho mọi trường hợp, các doanh nghiệp đang chuyển sang các giải pháp AI phù hợp với ngành của mình.

• Chăm sóc sức khỏe: AI tăng cường chẩn đoán và tự động hóa các quy trình hành chính, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.
• Tài chính: AI tăng cường phát hiện gian lận và đánh giá rủi ro, hợp lý hóa quá trình ra quyết định.
• Sản xuất: AI cải thiện kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán, giảm sự chậm trễ trong sản xuất.

AI ở rìa

Điện toán biên đang đưa quá trình xử lý AI đến gần hơn với nơi dữ liệu được tạo ra. Sự thay đổi này cho phép các doanh nghiệp phân tích thông tin theo thời gian thực mà không cần dựa vào các hệ thống dựa trên đám mây, giảm độ trễ và cải thiện tốc độ.

• Chăm sóc sức khỏe: Công cụ chẩn đoán AI phân tích các bản quét y tế ngay lập tức.
• Xe tự hành: Xử lý dữ liệu thời gian thực giúp tăng cường tính an toàn và điều hướng.
• Tự động hóa công nghiệp: AI tối ưu hóa dây chuyền sản xuất bằng cách phát hiện ngay những điểm kém hiệu quả.

Vai trò của AI trong kết nối 6G và thế hệ tiếp theo

Thế hệ cơ sở hạ tầng mạng tiếp theo sẽ dựa vào AI để quản lý sự phức tạp. Với sự xuất hiện của 6G và các giải pháp kết nối tiên tiến khác, AI sẽ:

• Tối ưu hóa băng thông dựa trên sự biến động nhu cầu.
• Tự động hóa quản lý mạng để giảm thời gian chết.
• Tăng cường bảo mật bằng cách phát hiện và giảm thiểu các mối đe dọa theo thời gian thực.

1. Những bước đầu tiên để một doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB) áp dụng AI hiệu quả là gì?

Hãy bắt đầu từ những việc nhỏ bằng cách xác định một điểm yếu mà AI có thể hỗ trợ, chẳng hạn như tự động hóa dịch vụ khách hàng hoặc hợp lý hóa hàng tồn kho. Hãy chọn một công cụ thân thiện với người dùng và không yêu cầu ứng dụng công nghệ cao, sau đó thử nghiệm trước khi mở rộng quy mô.

2. Làm thế nào để tính toán ROI từ việc triển khai AI trước khi đầu tư?

Hãy xem xét bạn hiện đang dành bao nhiêu thời gian hoặc tiền bạc cho quy trình bạn muốn tự động hóa, sau đó ước tính khoản tiết kiệm nếu AI xử lý được. Nếu AI có thể cắt giảm chi phí, tăng doanh thu hoặc tiết kiệm thời gian cho nhóm của bạn, thì bạn có lý do chính đáng.

3. Việc sử dụng AI trong doanh nghiệp B2B và B2C khác nhau như thế nào?

Trong B2C, AI thường hỗ trợ các chức năng như chatbot, đề xuất sản phẩm hoặc tiếp thị cá nhân hóa. Các trường hợp sử dụng B2B thường mang tính hậu trường hơn, chẳng hạn như chấm điểm khách hàng tiềm năng, dự báo doanh số hoặc tự động hóa quy trình làm việc nội bộ.

4. Làm sao để biết doanh nghiệp của tôi đã sẵn sàng cho quá trình chuyển đổi số nhờ AI?

Nếu bạn có mục tiêu rõ ràng, dữ liệu chất lượng tốt và quy trình lặp đi lặp lại hoặc chậm chạp, có lẽ bạn đã sẵn sàng hơn bạn nghĩ. Bạn không cần phải am hiểu công nghệ, chỉ cần cởi mở với sự thay đổi và học hỏi.

5. Tôi có cần một nhà khoa học dữ liệu hoặc kỹ sư ML để sử dụng AI trong quá trình chuyển đổi không?

Không còn nữa. Nhiều nền tảng AI hiện nay là dạng plug-and-play, nghĩa là các nhóm không chuyên môn có thể dễ dàng sử dụng, mặc dù việc có một chuyên gia dữ liệu sẽ hữu ích nếu bạn muốn phát triển các ứng dụng phức tạp hoặc tùy chỉnh sau này.