Cách AI tự động thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu

Trong vài năm qua, AI đã cách mạng hóa cuộc sống của chúng ta bằng cách không chỉ tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại mà dường như còn phát triển khả năng "suy nghĩ" như con người và khai thác nguồn sáng tạo. Nghiêm túc mà nói, có bao nhiêu bạn đã từng sử dụng "Chat-GPT" để sáng tác một bài thơ hay sử dụng "Suno" cho một bản tình ca khác?

Có lẽ đã đến lúc chúng ta chuyển từ thời kỳ đen tối khi con người phải chịu trách nhiệm về tất cả các công việc sao chép nhàm chán sang một tương lai công nghệ cao hơn, nơi chúng ta phải thực hiện những công việc giết chóc thực sự, chẳng hạn như đàm phán và lập kế hoạch chiến lược.

Quét dữ liệu trong kỷ nguyên AI

Công cụ quét web bằng AI

Trong thời hiện đại, chúng ta thường thu thập dữ liệu trực tuyến từ một hoặc nhiều nguồn. Quá trình tẻ nhạt có thể được tự động hóa vì hành động thu hoạch lặp đi lặp lại. Để làm được điều này, có rất nhiều công cụ thu thập dữ liệu có sẵn hoặc nếu thích, bạn có thể gọi chúng là công cụ quét web .

Các cách thu thập dữ liệu cũ từ internet có thể gặp vấn đề vì chúng dựa vào quy tắc HTML của trang web để điều hướng đến dữ liệu mục tiêu. Khi cấu trúc HTML được thay đổi, quy tắc thu thập dữ liệu sẽ không hợp lệ. Chưa kể các trang web hiện đại có xu hướng tương tác Javascript để nâng cao trải nghiệm người dùng, điều này làm tăng thêm khó khăn trong việc lấy dữ liệu chính xác.

Tuy nhiên, với sự trợ giúp của AI, chúng ta có thể xử lý các thay đổi của trang web một cách dễ dàng. Lấy một công cụ chẳng hạn. Là một công cụ quét không liên quan đến mã, Octoparse được dành riêng để tích hợp AI vào giao diện quét trực quan của nó.

Nó tận dụng AI để cải thiện khả năng tự động phát hiện các thành phần trang web, giúp người mới bắt đầu bắt đầu tìm kiếm dễ dàng hơn. AI nâng cao độ chính xác của việc xác định các trường dữ liệu, nút và các yếu tố tương tác khác trên trang web, giảm thời gian học tập cho người dùng mới. Bằng cách đơn giản hóa thiết lập ban đầu, người dùng có thể nhanh chóng tạo quy trình quét hiệu quả mà không cần kiến thức kỹ thuật.

Đối với những người dùng cao cấp hơn, AI của Octoparse có thể hỗ trợ viết và điều chỉnh các quy tắc thu thập dữ liệu. Sau khi được đào tạo, AI có thể tạo và sửa đổi mã cần thiết để phù hợp với những thay đổi trong cấu trúc trang web. Khả năng này đảm bảo rằng các quy tắc thu thập dữ liệu vẫn có hiệu lực ngay cả khi trang web phát triển, giảm nhu cầu can thiệp thủ công và bảo trì liên tục. Người dùng có thể dựa vào AI để xử lý các điều chỉnh phức tạp, đảm bảo trích xuất dữ liệu liên tục với mức gián đoạn tối thiểu.

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) với AI

Ngoài ra còn có các công cụ RPA dựa trên AI (Tự động hóa quy trình bằng robot) để tự động hóa mọi bước lặp đi lặp lại và thường xuyên trong hoặc giữa phần mềm và hệ thống.

Chris Huff, giám đốc chiến lược của Kofax , cho biết: “Tự động hóa quy trình bằng robot không phải là robot vật lý [hoặc] cơ khí”. Mặc dù nó có thể bắt chước hầu hết các tương tác giữa con người và máy tính để thực hiện các nhiệm vụ và quy trình nhàm chán và lặp đi lặp lại tại nơi làm việc với khối lượng và tốc độ cao. Ví dụ: hãy tưởng tượng bạn cần di chuyển tập tin từ nơi này sang nơi khác hoặc tiến hành đặt chỗ vận chuyển hàng hóa.

Với việc AI tham gia tự động hóa, mọi thứ có thể được thực hiện theo cách thông minh hơn. Ví dụ: AI có thể giúp quyết định tài liệu và tệp nào sẽ được xử lý bằng cách sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). AI có thể đọc và giải thích văn bản và nội dung, đồng thời phân loại chúng cho các quy trình tự động hóa khác nhau.

Chúng tôi cũng có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên đơn giản để nói chuyện với AI, do đó, nó có thể tự động xây dựng quy trình làm việc RPA cho chúng tôi theo nhu cầu của chúng tôi và thậm chí dựa trên các mô hình và tình huống lịch sử. Thời điểm AI có thể trở thành đối tác đắc lực của chúng ta trong cuộc sống và công việc đã đến!

Phân tích dữ liệu trong kỷ nguyên AI

Được hỗ trợ bởi sự kỳ diệu của học máy, AI có thể xử lý các tập dữ liệu lớn và phức tạp, đồng thời đưa ra các dự đoán và hiểu biết chính xác bằng cách xác định các mẫu và điểm bất thường.

Nó không chỉ là về việc xử lý các con số. AI ngày nay ngày càng thông minh hơn thế.

Làm sạch dữ liệu AI

Vì dữ liệu không phải lúc nào cũng nhất quán về định dạng và có thể không chính xác nên AI có thể giúp làm sạch và xử lý trước dữ liệu bằng cách xác định các điểm bất thường như mục nhập trùng lặp, địa chỉ sai chính tả, giá trị bị thiếu, định dạng không nhất quán cho vị trí, v.v.

AI của Octoparse cũng giúp làm sạch sơ bộ dữ liệu được trích xuất. Bằng cách áp dụng thuật toán AI để lọc và tinh chỉnh dữ liệu thô, người dùng có thể nhận được kết quả đầu ra chất lượng cao hơn, hữu ích hơn cho việc phân tích. Quy trình làm sạch tự động này giúp loại bỏ lỗi và sự không nhất quán, cung cấp các bộ dữ liệu sạch hơn và ít yêu cầu xử lý thủ công hơn. Nhờ đó, người dùng có thể tập trung vào việc phân tích dữ liệu thay vì dành thời gian cho các công việc dọn dẹp tẻ nhạt.

Trực quan hóa dữ liệu AI

AI có thể tạo các biểu đồ và đồ thị tương tác cho thấy ngay cả những thay đổi nhỏ nhất mà mắt người có thể bỏ qua. Với dữ liệu thời gian thực liên tục được cung cấp cho hệ thống AI, bảng điều khiển sẽ phản ánh các xu hướng và mẫu mới nhất cho bất kỳ hành động kịp thời nào.

Ví dụ: ThoughtSpot tận dụng AI và giao diện hướng đến tìm kiếm để đơn giản hóa việc khám phá và trực quan hóa dữ liệu. Nó kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, hợp nhất thông tin trong một nền tảng và cho phép người dùng tạo các mô hình dữ liệu logic xác định mối quan hệ và bối cảnh. Bằng cách nhập các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên vào thanh tìm kiếm của ThoughtSpot, người dùng có thể nhờ AI giải thích và tìm nạp dữ liệu liên quan. Nền tảng này tạo ra các biểu đồ, đồ thị và trang tổng quan tương tác dựa trên các truy vấn này mà người dùng có thể tùy chỉnh thêm.

Thông tin chi tiết về dữ liệu AI

Là con người, chúng ta xuất sắc trong việc rút ra những hiểu biết sâu sắc từ hoàn cảnh. Nhưng ngay cả những nhà phân tích dữ liệu cấp thấp nhất cũng phải mất nhiều thời gian để thành thạo các kỹ năng diễn giải biểu đồ và xử lý dữ liệu. Khi đó, việc sử dụng AI có thể giúp chúng ta tiết kiệm rất nhiều thời gian cũng như chi phí để có được những hiểu biết sâu sắc mà chúng ta cần. AI, với khả năng NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) mạnh mẽ và không thể dò được, có thể giúp chúng ta tiến hành phân tích dự đoán cũng như phân tích cảm xúc.

Trong Thương mại điện tử, các giải pháp phân tích dữ liệu dựa trên AI như Octoparse VOC giúp hàng nghìn công ty hiểu rõ về giá thành sản phẩm của họ. Từ hồ sơ khách hàng (ai, khi nào, ở đâu, tại sao), phản hồi tích cực/tiêu cực đến những nhu cầu chưa được đáp ứng và mối quan tâm trước khi mua hàng, công cụ này (bao gồm cả phần mở rộng của nó) cung cấp thông tin chi tiết có thể rất quan trọng cho việc định hướng chiến dịch tiếp thị và phát triển sản phẩm sau này.

Về việc theo dõi giá, một số công cụ AI có thể giúp quá trình này trở nên nhanh chóng và dễ dàng. Cạnh tranh là một nền tảng định giá được hỗ trợ bởi AI được thiết kế để giúp các nhà bán lẻ tối ưu hóa chiến lược định giá. Với các thuật toán và học máy, nó cung cấp khả năng tối ưu hóa giá dựa trên nhiều yếu tố như độ co giãn của nhu cầu.

Rõ ràng là AI thực sự đóng một vai trò quan trọng trong phân tích dự đoán. Bằng cách dự báo các mô hình trong tương lai, các công cụ phân tích dữ liệu dựa trên AI có thể giúp doanh nghiệp đón đầu xu hướng.

Phần kết luận

Khi AI học hỏi và thích nghi, kỷ nguyên đau đầu về dữ liệu sẽ kết thúc. Con người, với tư cách là người chỉ huy, sẽ là người lựa chọn khả năng nào do AI tính toán nên thực hiện.