INDA – Học viên Phân tích dữ liệu & AI Insight Data
INDA – Học viện Đào tạo phân tích dữ liệu & AI chuyên sâu cho ngành ngân hàng – bảo hiểm – chứng khoán và doanh nghiệp với các project thực tế, cá nhân hóa lộ trình với AI
Trong kỷ nguyên số hiện nay, câu hỏi đặt ra cho các nhà quản trị công nghệ không còn là “Doanh nghiệp có nên ứng dụng AI hay không?”, mà là “Triển khai AI bằng cách nào để tối ưu hóa chi phí và rút ngắn thời gian ra mắt…
Trong vài năm trở lại đây, làn sóng Trí tuệ nhân tạo (AI) đã dịch chuyển mạnh mẽ: từ những phòng thí nghiệm quy mô nhỏ (Proof of Concept – PoC) bước thẳng vào lõi vận hành của các tập đoàn lớn. Tuy nhiên, một thực tế phũ phàng mà…
Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) đã bước ra khỏi phòng thí nghiệm để trở thành “xương sống” của nền kinh tế số, các doanh nghiệp không còn hỏi “AI có ích gì?” mà chuyển sang “Làm sao để AI hoạt động ổn định ở quy mô…
Trong cuộc đua đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào lõi vận hành doanh nghiệp, một sự thật khắc nghiệt đã được thừa nhận: 80% các dự án AI thất bại không phải do thuật toán yếu, mà do hạ tầng dữ liệu không đủ trưởng thành để đưa mô…
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, dữ liệu thường được ví như “dầu mỏ” của doanh nghiệp. Tuy nhiên, một nghịch lý đang tồn tại: Lượng dữ liệu tích lũy ngày càng khổng lồ nhưng khả năng tiếp cận lại bị thắt nút cổ chai tại đội ngũ kỹ thuật.…
Trong suốt một thập kỷ qua, ngành công nghệ dữ liệu đã nỗ lực thực hiện một cuộc “hôn nhân” đầy tham vọng giữa Data Lake và Data Warehouse để tạo ra khái niệm Lakehouse. Mục tiêu tối thượng là hợp nhất sự linh hoạt của hồ dữ liệu với…
Trong tâm bão của cuộc cách mạng Generative AI (GenAI), thế giới đang chứng kiến một cuộc dịch chuyển chưa từng có. Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 hay Claude đang trở nên thông minh hơn mỗi ngày, các doanh nghiệp lại đối mặt với…
Trong cuộc đua chuyển đổi số, dữ liệu không chỉ là tài sản mà đã trở thành năng lực cốt lõi. Tuy nhiên, ranh giới giữa việc sở hữu dữ liệu và việc khai thác dữ liệu hiệu quả thường bị ngăn cách bởi những rào cản về kiến trúc…
Trong kiến trúc Data Lakehouse, nếu Object Storage (S3, GCS) được ví như “nhà kho” và Table Format (Iceberg, Delta Lake) là “hệ thống kệ chứa hàng”, thì Query Engine chính là “đội ngũ vận hành” trực tiếp xử lý và phân phối dữ liệu. Một sai lầm kinh điển…
Trong cuộc cách mạng Modern Data Stack, nếu Data Lakehouse là “trái tim” của hệ thống dữ liệu hiện đại, thì các Open Table Format chính là “mạch máu” duy trì sự sống. Cuộc cạnh tranh giữa Delta Lake vs Iceberg vs Hudi không đơn thuần là sự so sánh…