AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong một số lĩnh vực như: Marketing, sản xuất, dịch vụ khách hàng, tài chính, an ninh mạng,…

Dưới đây là một số lợi ích mà AI có thể đem lại doanh nghiệp:

1. Marketing và bán hàng

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích của từng khách hàng để đưa ra những gợi ý sản phẩm, dịch vụ phù hợp.
• Tối ưu hóa quảng cáo: AI phân tích dữ liệu để chọn đối tượng mục tiêu chính xác, tăng hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo.
• Chatbot: Tự động trả lời các câu hỏi của khách hàng, giải quyết vấn đề nhanh chóng, 24/7.
• Phân tích cảm xúc khách hàng: Đánh giá phản hồi của khách hàng trên các kênh truyền thông xã hội để cải thiện sản phẩm, dịch vụ.

2. Dịch vụ khách hàng

• Hỗ trợ khách hàng tự động: Chatbot, trợ lý ảo giúp khách hàng giải đáp thắc mắc nhanh chóng.
• Phân tích dữ liệu tương tác: Hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng để cải thiện chất lượng dịch vụ.
• Dự đoán nhu cầu của khách hàng: Đề xuất sản phẩm, dịch vụ phù hợp trước khi khách hàng yêu cầu.

3. Sản xuất

• Tự động hóa quy trình: AI giúp giảm thiểu lỗi sản xuất, tăng năng suất và chất lượng sản phẩm.
• Dự đoán bảo trì: Phát hiện và khắc phục sự cố trước khi chúng gây ra thiệt hại lớn.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Quản lý hàng tồn kho hiệu quả, giảm chi phí logistics.

4. Tài chính

• Phát hiện gian lận: Phân tích dữ liệu giao dịch để phát hiện các hoạt động bất thường.
• Đánh giá rủi ro: Đưa ra quyết định đầu tư chính xác dựa trên dữ liệu thị trường.
• Tự động hóa các quy trình: Giảm thiểu lỗi và tăng tốc độ xử lý các giao dịch.

5. Nguồn nhân lực

• Tuyển dụng: Phân tích hồ sơ ứng viên, sàng lọc và tìm kiếm ứng viên phù hợp.
• Đánh giá hiệu suất: Đánh giá năng lực của nhân viên dựa trên dữ liệu thực tế.
• Phát triển nhân tài: Xây dựng lộ trình phát triển sự nghiệp cho từng nhân viên.

6. An ninh mạng

• Phát hiện mối đe dọa: Phân tích dữ liệu để phát hiện các cuộc tấn công mạng.
• Phản ứng nhanh: Tự động hóa các quy trình ứng phó với sự cố.

Các công cụ AI phổ biến:

• Học máy (Machine Learning): Dùng để phân tích dữ liệu, đưa ra dự đoán.
• Học sâu (Deep Learning): Xử lý dữ liệu hình ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người.
• Robot: Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.

Không có một mức chi phí cố định nào cho việc triển khai AI, vì nó phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố, từ quy mô và phức tạp của dự án, đến công nghệ được sử dụng, và đặc biệt là nhu cầu cụ thể của từng doanh nghiệp.

Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí:

• Quy mô và phức tạp của dự án: Các dự án AI đơn giản như chatbot cơ bản sẽ có chi phí thấp hơn so với các dự án phức tạp như hệ thống phân tích dữ liệu lớn.
• Công nghệ: Các công nghệ AI khác nhau có chi phí khác nhau. Ví dụ, các nền tảng đám mây công cộng như Google Cloud, AWS thường có chi phí ban đầu thấp hơn nhưng chi phí vận hành có thể cao hơn.
• Dữ liệu: Việc thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu chất lượng cao là rất quan trọng. Chi phí này có thể bao gồm cả chi phí phần cứng và phần mềm.
• Nhân lực: Bạn sẽ cần các chuyên gia về AI như data scientist, machine learning engineer, để xây dựng và triển khai hệ thống. Chi phí nhân lực này có thể rất cao, đặc biệt là đối với các kỹ năng chuyên sâu.
• Hạ tầng: Bạn cần có một hệ thống phần cứng và phần mềm đủ mạnh để chạy các mô hình AI. Chi phí này bao gồm máy chủ, bộ nhớ, và các phần mềm liên quan.
• Tích hợp: Việc tích hợp hệ thống AI vào hệ thống hiện có của doanh nghiệp cũng tốn kém.

Các thành phần chính của chi phí triển khai AI:

• Chi phí phát triển: Bao gồm chi phí nhân sự, phần mềm, hạ tầng, và các chi phí khác liên quan đến việc xây dựng mô hình AI.
• Chi phí vận hành: Bao gồm chi phí điện năng, bảo trì, cập nhật phần mềm, và chi phí nhân lực để quản lý hệ thống.
• Chi phí cơ hội: Đây là chi phí tiềm ẩn do việc trì hoãn hoặc không triển khai AI, ví dụ như mất thị phần hoặc giảm hiệu quả hoạt động.

Cách giảm thiểu chi phí triển khai AI:

• Bắt đầu với một dự án nhỏ: Thay vì triển khai một hệ thống AI lớn ngay từ đầu, hãy bắt đầu với một dự án nhỏ để đánh giá hiệu quả và giảm rủi ro.
• Sử dụng các công cụ và nền tảng sẵn có: Nhiều công cụ và nền tảng AI đã được xây dựng sẵn, giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Đào tạo nhân lực nội bộ: Đầu tư vào việc đào tạo nhân viên để họ có thể tự vận hành và phát triển các hệ thống AI.
• Hợp tác với các đối tác: Làm việc với các công ty cung cấp dịch vụ AI để chia sẻ chi phí và rủi ro.

Hoàn toàn có thể! Việc ứng dụng AI không còn chỉ giới hạn cho các tập đoàn lớn nữa. Ngay cả các doanh nghiệp nhỏ cũng có thể tận dụng sức mạnh của AI để nâng cao hiệu quả hoạt động và cạnh tranh.

Tại sao doanh nghiệp nhỏ nên quan tâm đến AI?

• Tiết kiệm chi phí: AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ, giảm thiểu nhân lực và thời gian thực hiện.
• Tăng năng suất: Các công việc được thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn, giúp nhân viên tập trung vào các công việc sáng tạo hơn.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: AI giúp cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7, cá nhân hóa và nhanh chóng hơn.
• Tối ưu hóa quyết định kinh doanh: AI phân tích dữ liệu để đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác hơn.

Một số ví dụ về ứng dụng AI cho doanh nghiệp nhỏ:

• Marketing:
  • Cá nhân hóa tiếp thị: Hiểu rõ hơn về khách hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp.
  • Tự động hóa tiếp thị nội dung: Lập lịch và đăng bài trên các kênh xã hội một cách tự động.
• Dịch vụ khách hàng:
  • Chatbot: Trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng 24/7.
  • Phân tích cảm xúc khách hàng: Đánh giá sự hài lòng của khách hàng từ các phản hồi.
• Quản lý:
  • Dự báo doanh số: Dự đoán nhu cầu của khách hàng để lên kế hoạch sản xuất và kinh doanh hiệu quả.
  • Quản lý kho: Tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho, giảm thiểu chi phí.

Các giải pháp AI dành cho doanh nghiệp nhỏ:

• Nền tảng đám mây: Các nền tảng như Google Cloud, AWS cung cấp các công cụ AI dễ sử dụng và linh hoạt.
• Công cụ tự động hóa: Các công cụ như Zapier, IFTTT giúp tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại.
• Chatbot: Nhiều nền tảng cung cấp chatbot sẵn sàng sử dụng hoặc cho phép tùy chỉnh.
• Phân tích dữ liệu: Các công cụ như Google Analytics, Facebook Insights giúp phân tích hành vi của khách hàng.

Việc tích hợp AI vào hệ thống hiện có của doanh nghiệp là một quá trình đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và một lộ trình rõ ràng. Dưới đây là những bước cơ bản mà bạn có thể tham khảo:

1. Xác định mục tiêu cụ thể

• Mục tiêu kinh doanh: Bạn muốn AI giải quyết vấn đề gì? Tăng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện dịch vụ khách hàng?
• Dữ liệu: Bạn có những loại dữ liệu nào? Chúng có đủ chất lượng và số lượng để huấn luyện mô hình AI?
• Nguồn lực: Bạn có đội ngũ IT, ngân sách và thời gian để triển khai dự án?

2. Lựa chọn công cụ và nền tảng AI

• Đánh giá các giải pháp có sẵn: Có rất nhiều công cụ và nền tảng AI trên thị trường, từ các giải pháp mã nguồn mở đến các nền tảng đám mây.
• So sánh ưu nhược điểm: Cân nhắc các yếu tố như chi phí, khả năng tùy chỉnh, dễ sử dụng và khả năng tích hợp.
• Chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu: Lựa chọn giải pháp phù hợp với mục tiêu, quy mô và ngân sách của doanh nghiệp.

3. Chuẩn bị dữ liệu

• Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hệ thống CRM, ERP, các nền tảng xã hội.
• Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, thiếu sót, sai sót.
• Chuẩn bị dữ liệu: Chuyển đổi dữ liệu về dạng phù hợp để huấn luyện mô hình AI.

4. Phát triển và huấn luyện mô hình AI

• Thiết kế kiến trúc mô hình: Chọn loại mô hình AI phù hợp với bài toán (ví dụ: học máy, học sâu).
• Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu đã chuẩn bị để huấn luyện mô hình AI.
• Đánh giá hiệu quả: Đánh giá độ chính xác và hiệu quả của mô hình.

5. Tích hợp vào hệ thống hiện có

• Xây dựng API: Tạo ra các giao diện lập trình ứng dụng (API) để kết nối mô hình AI với các hệ thống khác.
• Tích hợp với các hệ thống khác: Kết nối mô hình AI với các hệ thống CRM, ERP, website, ứng dụng di động.
• Đảm bảo tính bảo mật: Đảm bảo dữ liệu được bảo mật và tuân thủ các quy định về bảo mật.

6. Vận hành và bảo trì

• Theo dõi hiệu quả: Theo dõi hiệu quả của mô hình AI và cập nhật dữ liệu định kỳ.
• Bảo trì: Bảo trì và cập nhật mô hình AI để đảm bảo hiệu suất.
• Đánh giá và cải tiến: Đánh giá lại mục tiêu và điều chỉnh mô hình AI khi cần thiết.

Câu trả lời ngắn gọn là: AI có thể rất an toàn và bảo mật, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro nếu không được quản lý đúng cách.

Tại sao AI lại có thể không an toàn và bảo mật?

• Dữ liệu đầu vào: AI học hỏi từ dữ liệu mà nó được cung cấp. Nếu dữ liệu đó chứa thành kiến, sai sót hoặc thông tin sai lệch, AI có thể đưa ra những quyết định sai lầm hoặc gây hại.
• Mối đe dọa từ tin tặc: Các hệ thống AI có thể trở thành mục tiêu tấn công của tin tặc, dẫn đến việc dữ liệu bị đánh cắp, hệ thống bị phá hủy hoặc AI bị lợi dụng để thực hiện các hành vi xấu.
• Tính minh bạch hạn chế: Một số thuật toán AI rất phức tạp và khó hiểu, khiến chúng ta khó có thể giải thích tại sao AI lại đưa ra quyết định như vậy. Điều này có thể dẫn đến những quyết định không công bằng hoặc không minh bạch.
• Rủi ro về đạo đức: AI có thể được sử dụng để tạo ra các nội dung giả mạo, xâm phạm quyền riêng tư hoặc phân biệt đối xử.

Làm thế nào để đảm bảo AI an toàn và bảo mật?

• Dữ liệu chất lượng cao: Đảm bảo rằng dữ liệu dùng để huấn luyện AI là chính xác, đa dạng và không chứa thành kiến.
• Bảo mật hệ thống: Áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ hệ thống AI khỏi các cuộc tấn công.
• Minh bạch và giải thích: Phát triển các công cụ và kỹ thuật để giải thích cách thức AI đưa ra quyết định.
• Đạo đức AI: Xây dựng các nguyên tắc đạo đức cho việc phát triển và sử dụng AI.
• Quy định pháp lý: Thiết lập các quy định pháp lý rõ ràng để quản lý việc sử dụng AI.

Câu trả lời là Không, AI sẽ không thay thế hoàn toàn con người trong công việc.

Mặc dù AI đang phát triển nhanh chóng và có khả năng thực hiện nhiều tác vụ phức tạp, nhưng nó vẫn còn nhiều hạn chế và không thể thay thế hoàn toàn sự sáng tạo, cảm xúc, và khả năng tư duy trừu tượng của con người.

Tại sao AI không thể thay thế hoàn toàn con người?

• Thiếu khả năng sáng tạo: AI giỏi trong việc phân tích dữ liệu và thực hiện các tác vụ theo lập trình, nhưng nó chưa thể tự mình tạo ra những ý tưởng mới, độc đáo và đột phá.
• Không có cảm xúc: AI không có cảm xúc, do đó không thể hiểu và đáp ứng các nhu cầu cảm xúc của con người, đặc biệt trong các công việc liên quan đến chăm sóc sức khỏe, giáo dục và dịch vụ khách hàng.
• Khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp: AI có thể giải quyết các vấn đề phức tạp, nhưng nó vẫn gặp khó khăn trong việc xử lý các tình huống không chắc chắn, mơ hồ và đòi hỏi sự linh hoạt.
• Yêu cầu sự giám sát của con người: AI cần được con người giám sát, bảo trì và phát triển.

Vai trò của con người trong tương lai với sự phát triển của AI: 

• Tập trung vào các công việc sáng tạo: Con người sẽ chuyển hướng sang các công việc đòi hỏi sự sáng tạo, tư duy phản biện, và khả năng giải quyết vấn đề phức tạp.
• Phát triển và quản lý AI: Con người sẽ đảm nhận vai trò phát triển, huấn luyện và quản lý các hệ thống AI.
• Tương tác với AI: Con người sẽ làm việc cùng với AI để giải quyết các vấn đề phức tạp và đạt được hiệu quả cao hơn.

Việc đo lường hiệu quả của AI trong kinh doanh là một bước quan trọng để đánh giá ROI (Return on Investment) và tối ưu hóa các giải pháp AI. Dưới đây là một số chỉ số và phương pháp giúp bạn đánh giá hiệu quả một cách toàn diện:

1. Chỉ số Hiệu suất Chìa khóa (KPI) cụ thể

• KPI liên quan đến mục tiêu kinh doanh:
  • Tăng trưởng doanh thu: So sánh doanh thu trước và sau khi triển khai AI.
  • Giảm chi phí: Đo lường mức độ giảm chi phí vận hành, sản xuất nhờ AI.
  • Nâng cao hiệu suất: Đánh giá thời gian xử lý, năng suất công việc sau khi tự động hóa.
• KPI liên quan đến trải nghiệm khách hàng:
  • Tỷ lệ hài lòng khách hàng: Sử dụng khảo sát để đánh giá sự hài lòng của khách hàng.
  • Thời gian giải quyết vấn đề: Đo lường thời gian trung bình để giải quyết các vấn đề của khách hàng.
  • Tỷ lệ khách hàng quay lại: Đánh giá mức độ trung thành của khách hàng.
• KPI liên quan đến hoạt động của AI:
  • Độ chính xác của dự đoán: Đánh giá độ chính xác của các dự báo được đưa ra bởi mô hình AI.
  • Thời gian đáp ứng: Đo lường thời gian xử lý của các yêu cầu.
  • Tỷ lệ lỗi: Đánh giá số lượng lỗi xảy ra trong quá trình hoạt động của AI.

2. Phương pháp đo lường

• So sánh trước và sau: So sánh các chỉ số KPI trước và sau khi triển khai AI để đánh giá sự thay đổi.
• Phân tích A/B: Chia nhóm đối tượng và áp dụng các giải pháp AI khác nhau để so sánh hiệu quả.
• Mô hình hồi quy: Sử dụng các mô hình thống kê để xác định mối quan hệ giữa các biến và dự đoán kết quả.
• Phân tích dữ liệu lớn: Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn để khám phá các xu hướng và mối tương quan phức tạp.

Một số công cụ hữu ích cho việc đo lường:

• Google Analytics: Phân tích hành vi người dùng trên website.
• Tableau, Power BI: Trực quan hóa dữ liệu để dễ dàng hiểu và phân tích.
• Python, R: Xây dựng các mô hình phân tích phức tạp.

AI đang ngày càng trở thành một trợ thủ đắc lực cho các nhà marketing, giúp tự động hóa các tác vụ, phân tích dữ liệu sâu sắc và đưa ra những quyết định chính xác hơn. Dưới đây là một số công cụ AI phổ biến và hiệu quả trong lĩnh vực marketing:

1. Công cụ Tạo nội dung

• Jasper.ai: Siêu sao trong việc tạo ra nội dung đa dạng, từ bài viết blog, quảng cáo đến kịch bản video.
• Copy.ai: Cung cấp nhiều mẫu nội dung phong phú, giúp bạn tạo ra các ấn phẩm marketing hấp dẫn.
• Rytr: Tự động hóa việc viết nội dung cho nhiều nền tảng khác nhau, từ bài đăng trên mạng xã hội đến email marketing.

2. Công cụ Phân tích dữ liệu

• Google Analytics 4: Sử dụng AI để phân tích hành vi người dùng một cách sâu sắc, giúp bạn hiểu rõ hơn về khách hàng.
• Adobe Analytics: Cung cấp những insights toàn diện về hành trình khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả.

3. Công cụ Quảng cáo

• Facebook Ads: Tính năng AI giúp tối ưu hóa ngân sách quảng cáo, nhắm mục tiêu khách hàng chính xác.
• Google Ads: Sử dụng AI để tự động hóa việc đặt giá thầu, tạo quảng cáo và phân tích hiệu quả chiến dịch.

4. Công cụ Chatbot

• Chatfuel: Xây dựng chatbot trên Facebook Messenger và các nền tảng khác để tương tác với khách hàng 24/7.
• ManyChat: Cung cấp các công cụ để tạo chatbot tự động hóa các cuộc trò chuyện, tăng cường trải nghiệm khách hàng.

5. Công cụ Thiết kế

• Canva: Sử dụng AI để tạo ra các thiết kế đồ họa, banner quảng cáo, bài đăng mạng xã hội một cách chuyên nghiệp.
• Adobe Photoshop: Các tính năng AI giúp tự động hóa các tác vụ chỉnh sửa ảnh, tạo ra những hiệu ứng độc đáo.

6. Công cụ Nghiên cứu thị trường

• Brandwatch: Giúp theo dõi các cuộc thảo luận trên mạng xã hội, phân tích cảm xúc khách hàng.
• Mention: Tương tự Brandwatch, giúp theo dõi các đề cập đến thương hiệu trên các nền tảng trực tuyến.

7. Công cụ Email Marketing

• Mailchimp: Sử dụng AI để cá nhân hóa email, tối ưu hóa thời gian gửi và tăng tỷ lệ mở email.
• ConvertKit: Tương tự Mailchimp, ConvertKit cũng cung cấp các tính năng AI để nâng cao hiệu quả của chiến dịch email marketing.

8. Các công cụ khác

• Surfer SEO: Tối ưu hóa nội dung SEO dựa trên AI, giúp website của bạn xếp hạng cao hơn trên các công cụ tìm kiếm.
• Grammarly: Kiểm tra ngữ pháp và chính tả, giúp bạn tạo ra nội dung chất lượng cao.

Việc triển khai AI vào kinh doanh mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng đi kèm với một số thách thức đáng kể. Dưới đây là một số vấn đề mà các doanh nghiệp thường gặp phải:

1. Chi phí

• Đầu tư ban đầu lớn: Phát triển và triển khai hệ thống AI đòi hỏi nguồn vốn lớn để đầu tư vào phần cứng, phần mềm, và nhân lực có kỹ năng cao.
• Chi phí duy trì: Chi phí bảo trì, cập nhật và nâng cấp hệ thống AI cũng là một khoản đầu tư đáng kể.

2. Dữ liệu

• Chất lượng dữ liệu: AI cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao để học hỏi và đưa ra quyết định chính xác. Việc thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu là một quá trình tốn thời gian và công sức.
• Bảo mật dữ liệu: Bảo vệ dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng là một vấn đề quan trọng, đặc biệt khi xử lý dữ liệu cá nhân của khách hàng.

3. Nhân lực

• Thiếu nhân tài: Tìm kiếm và tuyển dụng nhân viên có kỹ năng về AI, machine learning và data science là một thách thức lớn.
• Đào tạo nhân viên: Cần đào tạo lại nhân viên để làm việc với các hệ thống AI và hiểu rõ về các ứng dụng của nó.

4. Công nghệ

• Sự phức tạp của công nghệ: AI là một công nghệ phức tạp, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu để triển khai và quản lý.
• Sự phát triển nhanh chóng: Công nghệ AI luôn thay đổi nhanh chóng, việc cập nhật và theo kịp các xu hướng mới là một thách thức.

5. Tích hợp hệ thống

• Khó khăn trong tích hợp: Việc tích hợp hệ thống AI vào các hệ thống hiện có của doanh nghiệp có thể gặp nhiều khó khăn.
• Tương thích: Đảm bảo sự tương thích giữa các hệ thống khác nhau là một yêu cầu quan trọng.

Để làm việc hiệu quả với AI, bạn cần trang bị cho mình một bộ kỹ năng đa dạng, kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và kỹ năng mềm. Dưới đây là những kỹ năng quan trọng mà bạn nên có:

1. Kiến thức chuyên môn về AI

• Hiểu biết về các thuật toán học máy: Các thuật toán như hồi quy tuyến tính, phân loại, clustering, mạng thần kinh nhân tạo… là nền tảng để xây dựng và điều chỉnh các mô hình AI.
• Thống kê và xác suất: Hiểu rõ các khái niệm thống kê và xác suất để đánh giá độ tin cậy của các mô hình.
• Xử lý dữ liệu: Kỹ năng thu thập, làm sạch, chuẩn bị và phân tích dữ liệu là rất quan trọng trong quá trình xây dựng mô hình AI.
• Lập trình: Thành thạo ít nhất một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong lĩnh vực AI như Python, R hoặc Java.

2. Kỹ năng mềm

• Tư duy logic và phân tích: Khả năng suy luận, phân tích vấn đề và tìm ra giải pháp hiệu quả.
• Sáng tạo: Đề xuất các ý tưởng mới và cách tiếp cận vấn đề độc đáo.
• Khả năng giao tiếp: Trình bày rõ ràng các ý tưởng, kết quả nghiên cứu và làm việc hiệu quả trong nhóm.
• Học hỏi liên tục: Ngành AI phát triển rất nhanh, bạn cần luôn cập nhật kiến thức và công nghệ mới.

3. Các kỹ năng khác

• Kỹ năng làm việc với các công cụ và thư viện AI: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn…
• Kỹ năng sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu: Tableau, Power BI…
• Kỹ năng làm việc với đám mây: AWS, Google Cloud, Azure…