Biến dữ liệu phân tán thành hệ thống hỗ trợ quyết định tốt hơn.
AI không sửa chữa được quyền sở hữu không rõ ràng, thông tin khó tiếp cận hay dữ liệu không đáng tin cậy. Nó khuếch đại bất kỳ nền tảng nào được cung cấp.
- Triển khai do đội ngũ tại Úc dẫn dắt
- Kỹ sư cấp cao ngay từ sprint đầu tiên
- Đội ngũ chuyên trách tại Innovation Hub Thành phố Hồ Chí Minh
- Phạm vi, quyền sở hữu và tiến độ triển khai rõ ràng
Arkyi giúp các tổ chức xây dựng nền tảng đó và chuyển hóa nó thành năng lực hữu ích: pipeline dữ liệu được quản trị, nền tảng phân tích, học máy, retrieval-augmented generation và các quy trình làm việc ứng dụng AI.
Chúng tôi là AI-first, không phải AI-only. Chúng tôi sử dụng AI khi nó tạo ra kết quả tốt hơn và chọn một cách tiếp cận đơn giản hơn khi không phải vậy. Mọi khuyến nghị đều bắt đầu từ quyết định, quy trình hoặc dịch vụ mà tổ chức đang muốn cải thiện.
Ví dụ kiến trúc nền tảng dữ liệu và AI
Sử dụng
Nền tảng
Tích hợp
Nguồn dữ liệu
Từ khối lượng dữ liệu đến năng lực hữu ích
Hầu hết các tổ chức không thiếu dữ liệu. Họ thiếu dữ liệu đáng tin cậy, dễ tiếp cận và được quản trị tốt để có thể sử dụng một cách an toàn.
Các đội ngũ khác nhau tính toán cùng một chỉ số theo những cách khác nhau. Pipeline gặp lỗi mà không có quyền sở hữu rõ ràng. Thông tin nhạy cảm di chuyển qua các quy trình thủ công. Báo cáo đến sau khi quyết định mà chúng nhằm hỗ trợ đã được đưa ra. Các thử nghiệm AI hoạt động tốt trong các buổi trình diễn nhưng không thể đưa vào sản xuất vì quyền truy cập, đánh giá, rủi ro và trách nhiệm giải trình chưa bao giờ được giải quyết.
Arkyi kết hợp kỹ thuật dữ liệu, thiết kế nền tảng, phân tích, AI, bảo mật và quản trị triển khai. Mục tiêu là một năng lực mà tổ chức có thể vận hành và cải tiến, không phải một mô hình hay bảng điều khiển phụ thuộc vĩnh viễn vào người phát triển ban đầu.
Muốn trao đổi trực tiếp hơn?
Đặt một buổi trao đổi miễn phí 45 phút với kỹ sư cấp cao để cùng bàn về vấn đề của bạn trước khi cam kết bất cứ điều gì.
Những gì chúng tôi mang lại
Chiến lược dữ liệu và kiến trúc mục tiêu
Một kế hoạch thực tế kết nối các ưu tiên kinh doanh với các lĩnh vực dữ liệu, nền tảng, quản trị, tích hợp và trình tự triển khai.
Chúng tôi làm rõ những quyết định và dịch vụ nào cần thông tin tốt hơn, dữ liệu gốc nên đến từ đâu, nó sẽ di chuyển như thế nào, ai chịu trách nhiệm và năng lực nào cần được xây dựng trước.
Thu thập và tích hợp dữ liệu
Các pipeline và giao diện đáng tin cậy để thu thập, xác thực, chuyển đổi và phân phối thông tin trên các hệ thống vận hành, nền tảng cloud, nhà cung cấp bên ngoài và môi trường phân tích.
Các yếu tố thiết kế bao gồm độ trễ, chất lượng dữ liệu, lineage, thay đổi schema, replay, xử lý lỗi, quyền riêng tư và giám sát.
Nền tảng data warehouse và lakehouse
Nền tảng phân tích có khả năng mở rộng, tổ chức dữ liệu cho báo cáo, phân tích nâng cao và AI.
Chúng tôi thiết kế các tầng dữ liệu rõ ràng, tách biệt khối lượng công việc, quyền truy cập được quản trị, hiệu suất, quản lý vòng đời và khả năng quan sát chi phí.
Chất lượng và khả năng quan sát dữ liệu
Các cơ chế kiểm soát giúp phát hiện vấn đề dữ liệu trước khi chúng đến được một báo cáo, mô hình hoặc quyết định hướng tới khách hàng.
Điều này có thể bao gồm profiling, quy tắc xác thực, đối chiếu, kiểm tra độ mới, phát hiện bất thường, quyền sở hữu, quy trình xử lý vấn đề và các thước đo chất lượng phù hợp với tác động kinh doanh.
Quyền riêng tư dữ liệu
Xử lý thông tin nhạy cảm theo nguyên tắc privacy-by-design, bao gồm dữ liệu đã được ẩn danh hóa và các cổng kiểm soát thông tin di chuyển giữa các môi trường.
Chúng tôi thiết kế các phương pháp ẩn danh hóa và giả danh hóa tương xứng với rủi ro, cùng với các cổng thông tin: các điểm kiểm soát được xác định nơi dữ liệu được xem xét, phê duyệt và phân loại lại trước khi di chuyển tới một nhóm đối tượng rộng hơn, một môi trường có mức độ tin cậy thấp hơn hoặc một quy trình bên ngoài.
Chủ quyền dữ liệu
Kiểm soát vị trí lưu trữ và quyền tài phán dữ liệu, để thông tin luôn nằm trong các vị trí, môi trường và ranh giới pháp lý mà tổ chức được yêu cầu tuân thủ.
Chúng tôi thiết kế ranh giới lưu trữ, xử lý và truy cập xoay quanh các yêu cầu về quyền tài phán: dữ liệu được lưu trữ ở đâu, được xử lý ở đâu, ai có thể truy cập từ đâu, và điều đó được chứng minh như thế nào với cơ quan quản lý, khách hàng và kiểm toán viên.
Phân tích và business intelligence
Bảng điều khiển, mô hình ngữ nghĩa và sản phẩm phân tích được xây dựng xoay quanh quyết định thay vì số lượng biểu đồ sẵn có.
Chúng tôi làm việc với người dùng nghiệp vụ để xác định các thước đo có ý nghĩa, định nghĩa nhất quán, yêu cầu truy cập và hành động mà một insight cần hỗ trợ.
Học máy và hệ thống dự đoán
Các giải pháp học máy được thiết kế từ use case đến vận hành sản xuất, bao gồm dự báo, phân loại, phát hiện bất thường, đề xuất, tối ưu hóa và xử lý tài liệu hoặc hình ảnh thông minh.
Cách tiếp cận triển khai bao gồm chuẩn bị dữ liệu, kỹ thuật đặc trưng, đánh giá, triển khai, giám sát, huấn luyện lại và các điểm quyết định của con người.
Retrieval-augmented generation (RAG)
Trợ lý tìm kiếm và tri thức được hỗ trợ bởi LLM, dựa trên nội dung tổ chức đã được phê duyệt, để câu trả lời luôn chính xác, cập nhật và có thể truy vết về nguồn thay vì bị bịa đặt.
Chúng tôi thiết kế tầng truy xuất, chiến lược phân đoạn và embedding, kiểm soát truy cập và cách tiếp cận đánh giá để các phản hồi luôn có căn cứ, có thể kiểm toán và an toàn khi đưa ra trước nhân viên hoặc khách hàng.
AI tác nhân (Agentic AI) và tự động hóa quy trình
Các tác nhân AI đa bước có khả năng lập kế hoạch, gọi công cụ và thực hiện các hành động có giới hạn trên nhiều hệ thống, xử lý một tác vụ từ đầu đến cuối thay vì chỉ trả lời một câu hỏi.
Chúng tôi xác định phạm vi năng lực của tác nhân một cách có chủ đích: những công cụ và dữ liệu nào nó có thể truy cập, những gì nó có thể hành động tự chủ so với cần leo thang phê duyệt, và cách mỗi hành động được ghi log, giám sát và có thể hoàn tác.
MLOps và vận hành AI
Các quy trình có thể lặp lại để chuyển mô hình từ thử nghiệm sang sử dụng sản xuất có kiểm soát.
Điều này bao gồm quản lý phiên bản, triển khai, đánh giá, giám sát, quản lý drift, phê duyệt, rollback và bằng chứng.
AI có trách nhiệm và quản trị
Quản trị thực tế tương xứng với rủi ro của use case.
Chúng tôi giúp các tổ chức xác định phạm vi sử dụng chấp nhận được, ranh giới dữ liệu, trách nhiệm giải trình của mô hình, tính minh bạch, giám sát của con người, đánh giá, theo dõi và leo thang.
Khi phù hợp, cách tiếp cận của chúng tôi tham chiếu các khung tiêu chuẩn có cấu trúc như NSW AI Assessment Framework (AIAF) và ISO/IEC 42001, tiêu chuẩn quốc tế về hệ thống quản lý AI. Các khung này mang lại một ngôn ngữ chung về rủi ro, giám sát và trách nhiệm giải trình. Chúng tôi giúp tổ chức áp dụng những phần tương xứng với use case của mình, thay vì áp dụng nguyên vẹn một khung tiêu chuẩn chỉ vì mục đích hình thức.
Những gì bạn có thể nhận được
- Đánh giá cơ hội dữ liệu và AI
- Danh mục use case được ưu tiên hóa và lộ trình
- Kiến trúc lĩnh vực dữ liệu và nền tảng mục tiêu
- Ánh xạ source-to-target và thiết kế tích hợp
- Pipeline dữ liệu và mã chuyển đổi
- Quy tắc, thước đo và quy trình xử lý vấn đề chất lượng dữ liệu
- Mô hình warehouse, lakehouse hoặc phân tích
- Bảng điều khiển, báo cáo và định nghĩa ngữ nghĩa
- Nguyên mẫu mô hình và kết quả đánh giá đã ghi lại
- API sản xuất và tính năng ứng dụng AI
- Thành phần truy xuất, prompt, điều phối và đánh giá
- Pipeline MLOps và cơ chế kiểm soát giám sát mô hình
- Đánh giá AI có trách nhiệm và khuyến nghị kiểm soát
- Lineage dữ liệu, quy trình vận hành và tài liệu hỗ trợ
Cách chúng tôi làm việc
- 1
Bắt đầu từ quyết định hoặc quy trình làm việc
Chúng tôi xác định ai sẽ sử dụng năng lực này, quyết định hoặc quy trình nào cần được cải thiện và giá trị sẽ được ghi nhận như thế nào. Việc lựa chọn công nghệ đến sau định nghĩa đó.
- 2
Đánh giá mức độ phù hợp và ràng buộc của dữ liệu
Chúng tôi xem xét tính sẵn có, chất lượng, quyền sở hữu, độ nhạy cảm, quyền truy cập, lineage và các phụ thuộc vận hành. Khi dữ liệu chưa thể hỗ trợ kết quả mong muốn, chúng tôi làm rõ điều đó ngay từ sớm.
- 3
Chứng minh giá trị với phạm vi có kiểm soát
Một nguyên mẫu hoặc thí điểm được giới hạn xoay quanh các tiêu chí thành công và thất bại rõ ràng. Mục tiêu là kiểm chứng các giả định rủi ro nhất, không phải tạo ra một bản trình diễn hoàn hảo né tránh chúng.
- 4
Xây dựng cho sản xuất
Pipeline dữ liệu, quyền truy cập, giám sát, đánh giá, triển khai, chi phí và hỗ trợ được thiết kế như một phần của giải pháp. Đối với AI, chúng tôi cũng xác định sự giám sát của con người, phương án dự phòng và mức lỗi chấp nhận được.
- 5
Áp dụng quản trị tương xứng với rủi ro
Các cơ chế kiểm soát dựa trên hệ quả của quyết định hệ thống, độ nhạy cảm của dữ liệu và mức độ tự chủ mà nó được trao.
- 6
Đo lường, giám sát và cải tiến
Chất lượng dữ liệu, hiệu suất mô hình, hành vi người dùng, độ tin cậy vận hành và kết quả kinh doanh được xem xét theo thời gian. Mô hình và sản phẩm dữ liệu được xem như các dịch vụ được duy trì, không phải các thử nghiệm đã hoàn thành.
Cách tiếp cận của chúng tôi đối với triển khai AI an toàn
Đối với môi trường doanh nghiệp và được quản lý chặt chẽ, một giải pháp AI cần giải quyết:
- Sự phê duyệt của khách hàng đối với công cụ, mô hình và luồng dữ liệu
- Sự phân tách rõ ràng giữa thông tin công khai, nội bộ, bảo mật và nhạy cảm
- Quyền truy cập tối thiểu cần thiết vào tài liệu gốc và hệ thống vận hành
- Bảo vệ dữ liệu khách hàng và mã nguồn theo các cấu hình đã thống nhất
- Khả năng truy vết về nguồn gốc có thẩm quyền khi use case yêu cầu
- Đánh giá dựa trên các kịch bản đại diện và các dạng lỗi đã biết
- Xem xét của con người đối với các quyết định không nên được tự động hóa hoàn toàn
- Ghi log, giám sát và khả năng điều tra các đầu ra quan trọng
- Các cân nhắc về chi phí, độ trễ, tính sẵn sàng và sự phụ thuộc vào nhà cung cấp
- Quản lý phiên bản và rollback khi mô hình, prompt hoặc nguồn tri thức thay đổi
Các use case phổ biến
- Tìm kiếm doanh nghiệp trên toàn bộ tri thức tổ chức đã được phê duyệt
- Phân loại, trích xuất và tóm tắt tài liệu
- Hỗ trợ quản lý hồ sơ và phân loại quy trình làm việc
- Trợ lý chăm sóc khách hàng và hỗ trợ nhân viên
- Dự báo, phát hiện bất thường và tối ưu hóa vận hành
- Giám sát chất lượng dữ liệu và đối chiếu
- Báo cáo quy định, rủi ro và tuân thủ
- Không gian làm việc phân tích bảo mật cho nhà nghiên cứu và nhà phân tích
- Bảng điều khiển hiệu suất điều hành và vận hành
- Tính năng ứng dụng AI được tích hợp trong các sản phẩm hiện có
Các hình thức hợp tác
Đánh giá cơ hội dữ liệu và AI
Một dự án ngắn xác định các use case có giá trị, ràng buộc dữ liệu, rủi ro và một lộ trình khởi đầu thực tế.
Bằng chứng giá trị với phạm vi cố định
Một thí điểm có giới hạn với tập dữ liệu, người dùng, tiêu chí đánh giá, ranh giới bảo mật và khuyến nghị sản xuất đã thống nhất.
Triển khai nền tảng dữ liệu hoặc sản phẩm phân tích
Một dự án triển khai xác định bao gồm kỹ thuật dữ liệu, quản trị, phân tích và mức độ sẵn sàng vận hành.
Đội ngũ dữ liệu và AI chuyên trách
Một đội ngũ đa lĩnh vực ổn định hỗ trợ một lộ trình xuyên suốt kỹ thuật, phân tích, AI và MLOps.
Nâng cấp quản trị AI và sẵn sàng sản xuất
Một chương trình đánh giá và triển khai tập trung cho các tổ chức đang chuyển từ thử nghiệm sang áp dụng doanh nghiệp có kiểm soát.
Vì sao chọn Arkyi
Nhận định AI-first
Chúng tôi tích cực sử dụng năng lực AI hiện đại, nhưng không ép buộc nó vào những vấn đề mà phần mềm xác định, tự động hóa hoặc dữ liệu tốt hơn sẽ mang lại kết quả mạnh mẽ hơn.
Năng lực dữ liệu, ứng dụng và nền tảng kết hợp
AI hữu ích hiếm khi hoạt động một mình. Đội ngũ của chúng tôi có thể xử lý các pipeline, dịch vụ cloud, danh tính, API, trải nghiệm ứng dụng và các cơ chế kiểm soát vận hành xung quanh mô hình.
Kinh nghiệm trong môi trường dữ liệu nhạy cảm
Kinh nghiệm lãnh đạo của chúng tôi bao gồm các nền tảng phân tích bảo mật, nơi quyền truy cập, phân tách dự án, di chuyển dữ liệu, phê duyệt và khả năng kiểm toán là các yêu cầu cốt lõi.
Con đường vượt ra khỏi thí điểm
Chúng tôi xem xét đánh giá, triển khai, giám sát, hỗ trợ, chi phí và quyền sở hữu ngay từ sớm để tổ chức có thể đưa ra quyết định sản xuất có đầy đủ thông tin.
Bằng chứng triển khai liên quan
Kinh nghiệm của đội ngũ lãnh đạo chúng tôi bao gồm các môi trường nghiên cứu và phân tích bảo mật cùng một nền tảng cloud đa cơ quan hỗ trợ các dịch vụ dữ liệu, phân tích và AI được quản trị.
Khám phá kinh nghiệm triển khai dữ liệu và nền tảngCâu hỏi thường gặp
Dịch vụ liên quan
Hãy mang đến cho chúng tôi bài toán khó.
Hãy cho chúng tôi biết điều gì bạn đang muốn thay đổi, điều gì đang cản trở và một kết quả thành công sẽ trông như thế nào. Chúng tôi sẽ cho bạn thấy trực tiếp cách chúng tôi sẽ tiếp cận vấn đề, và liệu Arkyi có phải là đội ngũ phù hợp hay không.