Mỗi doanh nghiệp, dù lớn hay nhỏ, đều sở hữu một kho dữ liệu giá trị có thể hỗ trợ các quyết định quan trọng. Nhưng để trích xuất thông tin chuyên sâu, thường cần một lượng lớn công việc thủ công trên dữ liệu thô, do người dùng có kiến thức bán kỹ thuật (như nhà sáng lập và trưởng sản phẩm), hoặc các chuyên gia dữ liệu chuyên trách – và đắt đỏ – thực hiện. 

Dù bằng cách nào, để tạo ra giá trị thực, thông tin phải được thu thập, quản lý, điều chỉnh và trích xuất từ hàng chục bảng tính và các nền tảng kinh doanh khác nhau: CRM của tổ chức, hệ thống martech, hệ thống thương mại điện tử và dữ liệu trang web, chỉ để kể tên một vài ví dụ phổ biến. Rõ ràng, đó là một quá trình tốn thời gian, và kết quả có thể là những thông tin lỗi thời, chứ không phải là những thông tin chuyên sâu cập nhật. 

Giới thiệu vibe analytics 

Giải pháp kinh doanh lý tưởng sẽ là truy vấn dữ liệu thời gian thực bằng ngôn ngữ tự nhiên (thay vì viết mã trong SQL hoặc Python), với các hệ thống thông minh hoạt động ở chế độ nền để đối chiếu và phân tích các nguồn và định dạng dữ liệu khác nhau. Đây là vibe analysis, nơi người dùng có thể đơn giản đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và để AI thực hiện công việc nặng nhọc. Thay vì phải vật lộn với dữ liệu thủ công và người dùng doanh nghiệp mất hàng giờ để khám phá những thông tin chuyên sâu ẩn sâu trong các bộ dữ liệu, họ nhận được kết quả nhanh chóng — dưới dạng văn bản, đồ họa, tóm tắt, và khi cần, các phân tích chi tiết. 

Phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác rất quan trọng đối với mọi tổ chức, nhưng đối với nhiều người, thông tin chuyên sâu theo thời gian thực lại cực kỳ thiết yếu. Ví dụ, trong lĩnh vực nông nghiệp, Lumo sử dụng nền tảng của Fabi.ai để quản lý các đội thiết bị IoT lớn, thu thập dữ liệu đo từ xa liên tục và điều chỉnh hệ thống dựa trên thông tin đã được đối chiếu, chuẩn hóa và phân tích. 

Sử dụng vibe analysis, Lumo có thể thấy hiệu suất thiết bị ngay lập tức, cũng như các xu hướng phát triển theo thời gian. Nó thu thập dữ liệu thời tiết và đối chiếu các chỉ số hiệu suất của đội thiết bị với các yếu tố môi trường. Các bảng điều khiển dữ liệu mà Lumo đã xây dựng không phải là kết quả của nhiều tháng làm việc viết các quy trình tích hợp dữ liệu và mã hóa giao diện người dùng, mà là kết quả của vibe analysis. 

Tìm hiểu sâu hơn 

Những người hoài nghi về khả năng của AI thường chỉ ra vibe-coding như một ví dụ về nơi mọi thứ có thể gặp trục trặc, gây ra lo ngại về kiểm soát chất lượng và bản chất "hộp đen" của phân tích do AI điều khiển. Nhiều người dùng muốn có cái nhìn rõ ràng về cách kết quả được tạo ra, với tùy chọn kiểm tra logic, điều chỉnh truy vấn hoặc điều chỉnh các lệnh gọi API để đảm bảo độ chính xác. Khi được thực hiện tốt, vibe analytics giải quyết những lo ngại này bằng cách kết hợp tính minh bạch với sự chặt chẽ. Đầu vào ngôn ngữ tự nhiên và các phương pháp xây dựng mô-đun giúp người dùng có kiến thức bán kỹ thuật (như nhà sáng lập và trưởng sản phẩm) dễ dàng tiếp cận, trong khi các hệ thống cơ bản đáp ứng các tiêu chuẩn về độ chính xác và độ tin cậy mà các nhóm kỹ thuật mong đợi. Điều này có nghĩa là người dùng có thể tin tưởng vào đầu ra dù họ làm việc độc lập hay cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển. 

Được thiết kế đặc biệt cho cả chuyên gia dữ liệu và người dùng dữ liệu có kiến thức bán kỹ thuật, Fabi là một nền tảng BI tạo sinh mang vibe analysis được thực hiện đúng cách vào cuộc sống. Mã mà nó tạo ra có thể được ẩn hoàn toàn, hoặc hiển thị nguyên văn và chỉnh sửa tại chỗ, tạo cơ hội cho người dùng có kiến thức bán kỹ thuật hiểu cách phân tích hoạt động bên trong, đồng thời cho phép các nhóm kỹ thuật xác minh và tinh chỉnh đầu ra của hệ thống. Dữ liệu chảy từ các hệ thống của tổ chức (nền tảng làm trung gian kết nối) hoặc được tải lên. Các thông tin chuyên sâu có thể hành động được sau đó có thể được đẩy/lên lịch gửi đến email, Slack, Google Sheets, hiển thị dưới dạng đồ họa, văn bản hoặc kết hợp cả hai. 

Fabi: Một nền tảng BI tạo sinh

Đồng sáng lập và CEO của Fabi, Marc Dupuis, mô tả cách nhiều tổ chức bắt đầu sử dụng nền tảng phân tích bằng cách thử nghiệm các quy trình công việc và truy vấn trên dữ liệu mẫu trước khi chuyển sang phân tích trong thế giới thực. Khi người dùng đi sâu vào kho dữ liệu và kiểm tra công việc của họ, họ có thể kiểm tra tính xác thực của nó, thường là hợp tác với một người có kỹ năng kỹ thuật hơn, nhờ vào chế độ xem Smartbooks mở, minh bạch của nền tảng để hiển thị những gì đang diễn ra bên trong. Nó cũng hoạt động theo cách khác: người dùng dữ liệu có kiến thức bán kỹ thuật có thể xác nhận rằng dữ liệu đang được xử lý là phù hợp và chính xác. 

Để giải quyết những lo ngại phổ biến về kiểm soát chất lượng và AI "hộp đen", Fabi giới hạn vibe analysis vào các nguồn dữ liệu được kiểm soát nội bộ, được truy cập cẩn thận, với các rào chắn tích hợp. Mã có thể được hiển thị nguyên văn và chỉnh sửa tại chỗ, giúp người dùng có kiến thức bán kỹ thuật có cái nhìn rõ ràng về cách kết quả được tạo ra, đồng thời cho phép các nhóm kỹ thuật kiểm tra, xác minh và tinh chỉnh đầu ra. Việc chia sẻ báo cáo, phát hiện và mã hoạt động một cách cộng tác giúp các nhóm xác thực kết quả mà không cần làm việc ngoài lĩnh vực chuyên môn của họ.

Các quy trình công việc điển hình bao gồm bảng điều khiển KPI thời gian thực; hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên về dữ liệu hoạt động và sản phẩm; phân tích tương quan (ví dụ: hiệu suất thiết bị so với điều kiện thời tiết); khám phá nhóm và xu hướng; kết quả kiểm tra A/B và tóm tắt thử nghiệm; và các báo cáo được lên lịch, có thể chia sẻ, kết hợp văn bản, đồ họa, tóm tắt và phân tích chi tiết. Các quy trình làm việc cộng tác này được thiết kế để hiệu quả và trực quan, vì vậy, dù làm việc tập thể hay cá nhân, người dùng đều có thể khai thác thông tin chuyên sâu từ cả những sắp xếp dữ liệu phức tạp nhất. 

Fabi đã nhận được vòng tài trợ đầu tiên từ Eniac Ventures vào năm 2023, vì vậy đây là một công ty đang phát triển. Đội ngũ này tiếp tục mở rộng khả năng của mình, với kế hoạch làm cho phân tích vibe trở nên liền mạch hơn nữa cho cả người dùng có kiến thức bán kỹ thuật và kỹ thuật. Các tổ chức quan tâm đến việc khám phá nền tảng có thể bắt đầu bằng cách thử nghiệm các quy trình công việc trên dữ liệu mẫu, sau đó mở rộng sang các trường hợp sử dụng trong thế giới thực khi họ ngày càng tự tin hơn vào tính minh bạch và độ chính xác của hệ thống.