Làm sạch dữ liệu bằng AI: Cứu tinh hay dao hai lưỡi?

Khả năng ứng dụng của AI trong xử lý dữ liệu ở mức độ nào?

Trong thời đại ngày nay, AI đã vượt xa ngoài sự mong đợi của con người. Nó không chỉ là công cụ mà còn là một bộ não thông minh có thể học, phân tích và xử lý dữ liệu với tốc độ nhanh. Trong môi trường big data, AI càng thể hiện rõ khả năng của mình khi chỉ mất vài phút để có thể xử lý hàng trăm, hàng triệu dữ liệu.

Một số công cụ AI hỗ trợ như Google Looker Studio, Power BI tích hợp AI... có thể thực hiện nhiều bước như thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu từ data thô, chuẩn hóa, thậm chí có thể chuyển đổi nó thành nhiều hình thức khác nhau như biểu đồ, bảng biểu phù hợp với mong muốn, yêu cầu của con người.

Cảnh báo rủi ro tiềm ẩn khi lạm dụng AI làm sạch dữ liệu

Tuy AI giúp con người làm sạch dữ liệu nhanh hơn nhưng nếu lạm dụng có thể gây ra những rủi ro tiềm ẩn liên quan tới vấn đề bảo mật thông tin. Khi ta giao toàn quyền cho AI từ thu thập số liệu cho tới xử lý dữ liệu, đặc biệt là khi cung cấp thông tin nhạy cảm cho AI thì nguy cơ bị lộ, bị tấn công sẽ trở nên dễ dàng.

Hacker có thể lợi dụng việc làm sạch dữ liệu bằng AI để lấy cắp thông tin doanh nghiệp - Ảnh minh họa

Bên cạnh đó, việc để AI điền dữ liệu còn thiếu có thể sẽ gây ra những sai lệch do nó không hiểu ngữ cảnh, tình hình thực tế nếu dữ liệu đầu vào không đầy đủ. Nếu không có sự kiểm soát chặt chẽ thì kết quả sau cùng sẽ không chính xác và tạo ra hệ quả khó lường.

AI hoạt động dựa trên thuật toán học máy, nên nếu dữ liệu đầu vào hoặc dữ liệu mà nó học được có sự thiên lệch (data bias), không đầy đủ dễ dẫn đến tình trạng kết quả đầu ra không phản ánh đúng, thiếu minh bạch, khó kiểm soát, làm giảm khả năng đánh giá, ra quyết định.

Vậy có thể dùng công cụ nào để hỗ trợ làm sạch dữ liệu?

Dữ liệu trong doanh nghiệp luôn là vấn đề nhạy cảm và cần được bảo mật nên người làm dữ liệu thường ít khi đưa dữ liệu cho AI làm sạch mà thay vào đó sẽ sử dụng những công cụ được tích hợp thêm AI. Các công cụ làm sạch dữ liệu có thể chia làm 2 loại.

Loại thứ nhất là tích hợp "all in one" trong một dịch vụ của các hãng như Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure tích hợp Copilot, Google tích hợp Gemini. Những dịch vụ này thường bao gồm các công cụ tự động làm sạch, chuẩn hóa và xử lý dữ liệu nằm trong một hệ sinh thái hoàn chỉnh, giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai và quản lý dữ liệu trên cùng một nền tảng đám mây với khả năng mở rộng linh hoạt và bảo mật cao.

Loại 2 là các công cụ tích hợp mã nguồn mở như Databrick thì có Databrick IQ, Databrick Function, DBT, Apache… Những công cụ này thường được sử dụng để xây dựng các quy trình xử lý và làm sạch dữ liệu tùy chỉnh, linh hoạt hơn, phù hợp với các tổ chức có nhu cầu phức tạp hoặc muốn kiểm soát chi tiết từng bước trong pipeline dữ liệu. Các công cụ mã nguồn mở này thường được triển khai trên nền tảng đám mây hoặc tại chỗ, cho phép người dùng tận dụng sức mạnh xử lý phân tán và cộng đồng phát triển rộng lớn để tối ưu hóa chất lượng dữ liệu và hiệu suất xử lý.

Nhìn chung, AI có thể hỗ trợ làm sạch dữ liệu rất tốt nhưng do liên quan tới yếu tố bảo mật, cũng như yếu tố nghiệp vụ phức tạp thì vẫn cần con người hiểu nghiệp vụ để hoàn thiện hơn.

Lê Hà