Google Forms là một công cụ tạo và quản lý biểu mẫu khảo sát cực kỳ hữu ích được phát triển bởi Google, giúp người dùng dễ dàng lưu trữ đang các thông tin thu thập từ các cuộc khảo sát, nghiên cứu số liệu thống kê. Với sự hỗ trợ từ công cụ này, các bạn sẽ không cần phải xây dựng riêng một hệ thống lưu trữ dữ liệu vừa mất thời gian vừa tốn kém nữa. Ngoài ra, Google Form cũng cung cấp nhiều tính năng trực tuyến để người dùng thực hiện thống kê các số liệu một cách nhanh chóng. Dưới đây là hướng dẫn sử dụng Google Forms tạo biểu mẫu từ A-Z như sau. Show
Hướng dẫn sử dụng Google Forms tạo biểu mẫuĐể tạo một biểu mẫu bằng Google Form, bạn thực hiện những bước sau:
 Các cài đặt trong Google FormBạn bấm vào biểu tượng để vào phần cài đặt tổng quát của Google Form. Có 3 tab cài đặt : General (Cài đặt chung), Presentation (Bản trình bày) và Quizzes (Bài kiểm tra). General (Cài đặt chung)Trong phần cài đặt này có mục “Retrict to user” (Giới hạn người dùng) , nếu bạn muốn chia sẻ rộng rãi form của bạn hoặc muốn nhúng trên website bạn cần tắt cài đặt này đi. Bạn cũng có thể cài đặt thu thập địa chỉ email, và cho phép người trả lời có thể chỉnh sửa sau khi gửi hoặc xem biểu đồ tóm tắt. Presentation (Bản trình bày)Bạn có thể chọn tính năng xáo trộn các câu hỏi (Shuffle question order) trong phần cài đặt này, hữu ích khi bạn muốn soạn 1 đề kiểm tra cho lớp học. Ngoài ra bạn cũng có thể cài đặt hiển thị thanh tiến độ (Show progress bar) và hiển thị liên kết để gửi câu trả lời khác (Show link to submit another response). Bạn cũng có thể tạo mẫu tin nhắn xác nhận gửi trả lời (Confirmation message). Quizzes (Bài kiểm tra)Bạn có thể bật tính năng “Make this a quiz” để tạo điểm cho các câu hỏi và cho phép tự động chấm điểm. Các tùy chọn khác bao gồm : thời điểm công bố điểm (Release grade) và cho phép người trả lời xem đáp án hoặc số điểm của họ (Respondent can see). Tạo câu hỏi trên Google FormNội dung câu hỏiBạn nhập tiêu đề nội dung câu hỏi của bạn trong phần Untitle question. Thêm ảnh cho câu hỏiBấm vào biểu tượng Loại câu hỏi và nội dung đáp án tương ứngCạnh phần tiêu đề là ô chọn loại câu hỏi. Mỗi loại câu hỏi sẽ có nội dung đáp án khác nhau để bạn tạo. Các loại câu hỏi bạn có thể lựa chọn đó là : Short answer ( Trả lời ngắn ) Loại câu hỏi này cho câu trả lời là 1 câu hoặc 1 đoạn văn bản ngắn. Sử dụng cho câu hỏi mở. Paragraph ( Đoạn ) Tương tự Short answer nhưng phần trả lời được mở rộng hơn. Multiple choice ( Trắc nghiệm ) Loại câu hỏi cho phép lựa chọn 1 trong các đáp án do bạn đưa ra, hoặc có thêm 1 đáp án cho khách hàng tự trả lời (Other). Checkboxes ( Hộp kiểm ) Tương tự Multiple choice nhưng cho phép khách hàng lựa chọn nhiều đáp án. Dropdown ( Menu thả xuống ) Loại câu hỏi tương tự như Multiple choice, khách hàng trả lời câu hỏi theo dạng chọn 1 đáp án trong menu thả xuống. File upload ( Tải tệp lên ) Cho phép khách hàng trả lời bằng cách tải tệp lên form, các tệp này sẽ tải lên Google Drive của người sỡ hữu form. Loại câu hỏi này chỉ nên dùng với những người bạn tin tưởng. Linear scale ( Phạm vi tuyến tính ) Tạo thang đo từ 1 đến tối đa 10 cho câu hỏi. Multiple choice grid ( Lưới trắc nghiệm ) Loại câu hỏi này cho phép khách hàng sẽ lựa chọn 1 đáp án bạn tạo tương ứng theo hàng hoặc theo cột. Checkbox grid ( Lưới hộp kiểm ) Loại câu hỏi này tương tự với Multiple choice grid cho phép khách hàng lựa chọn nhiều đáp án bạn tạo tương ứng theo hàng hoặc theo cột. Date ( Ngày ) Loại câu hỏi này cho phép khách hàng điền ngày vào đáp án. Bạn có thể bấm vào Time ( Giờ ) Loại câu hỏi này cho phép khách hàng điền giờ vào đáp án. Bạn có thể bấm vào Cài đặt khác trong câu hỏiCác tính năng trên thanh công cụ của Google FormThanh công cụ nằm dọc theo form chứa các nút chức năng của form. Thêm câu hỏiAdd question : Bạn bấm nút Nhập câu hỏi có sẵnImport question : Bạn có thể import các câu hỏi đang có sẵn của bạn bằng cách nhấn vào biểu tượng Thêm tiêu đề và mô tảAdd title and description : Để thêm tiêu đề cho biểu mẫu, bạn cần click vào biểu tượng Thêm hình ảnhAdd image : Để thêm hình vào Google Form, bạn chỉ cần click chuột vào biểu tượng Thêm VideoAdd video : Để chèn video, chỉ cần nhấn vào biểu tượng Thêm phần mớiAdd section : Nếu muốn thêm section cho form của bạn, bạn chỉ cần click chuột vào biểu tượng Chọn tông màu nền cho Google FormTrên giao diện Google Form, bạn chỉ cần click vào biểu tượng Xem trước formTrên giao diện Google Form, bạn chỉ cần click vào biểu tượng Cách gửi biểu mẫuSau khi đã hoàn thành phần nội dung, bạn có thể gửi biểu mẫu đến người được khảo sát bằng cách click vào nút “Send” bên góc phải màn hình. Lúc này, một cửa sổ mới sẽ hiện ra. Bạn chỉ cần nhập các thông tin như chủ đề(Subject) , địa chỉ email, tin nhắn ( Message ) ,… để gửi biểu mẫu đi. Cách lấy link của formBạn bấm vào Send và chuyển sang tab Cách lấy iFrame của form để nhúng trên websiteNgoài việc chia sẻ link biểu mẫu qua email, mạng xã hội,…để thu thập dữ liệu, bạn cũng có thể nhúng trực tiếp biểu mẫu lên 1 website .
Cách xem các phản hồi của form và tạo sheet data khách hàng phản hồiĐể xem các phản hồi và tạo sheet data câu trả lời của khách hàng, bạn cần thực hiện các bước sau:
Sau khi hoàn thành cuộc khảo sát, các dữ liệu liên quan đến câu trả lời của khách hàng sẽ được lưu ở sheet này. Nếu muốn biết thông tin, bạn chỉ cần vào file sheet này để kiểm tra. Trên file sheet này bạn có thể vào Tools / Notification rules để tạo thông báo cho bạn. Các tính năng mới của Google FormGợi ý trả lời câu hỏiGoogle Form có thể dự đoán câu trả lời đúng khi bạn gõ câu hỏi dựa trên từ khóa nào đó, cũng như cung cấp các tùy chọn cho câu trả lời sai. Bạn lưu ý câu hỏi phải đúng ngôn ngữ của Google Form thì mới có gợi ý cho bạn ( Vd : Google Form của bạn đang là tiếng Anh thì bạn phải gõ câu hỏi bằng tiếng Anh thì mới có gợi ý đáp án cho bạn ) Câu trả lời tự động hoàn thànhSau khi bạn nhập một câu trả lời, Google Form sẽ đề xuất các câu trả lời liên quan. Tính năng này cũng tương tự như “Gợi ý trả lời câu hỏi”. Tự động chấm điểmBạn có thể cài đặt để Google Form tự động chấm điểm cho các đáp án. Để sử dụng tính năng chấm điểm bạn bấm vào Cài đặt, chọn Quizzes / bật Make this a quiz . Tính năng này rất hữu ích khi bạn muốn soạn đề kiểm tra trên Form. Đầu tiên bạn tạo đáp án cho các câu hỏi, sau đó bấm vào Answer key ở dưới khung nội dung, check câu trả lời đúng và cho điểm cho từng đáp án. Các tính năng nổi bật khácCho điểm thập phân : Nếu một câu trả lời đúng một phần, bạn có thể cho một nửa hoặc một phần tư điểm, làm cho điểm chính xác hơn. Phản hồi video trên YouTube : Bạn có thể cung cấp phản hồi bằng cách đính kèm video từ YouTube. Nếu một học sinh không hiểu một khái niệm hoặc có thể sử dụng thực hành thêm, hãy liên kết chúng với bất kỳ video YouTube nào để họ có thể tự xem lại tài liệu. Xem tổng số điểm trong một bài kiểm tra : Bây giờ, có một loạt các điểm ở đầu bài kiểm tra cập nhật khi bạn tạo hoặc chỉnh sửa câu hỏi. Bạn có thể tham khảo thêm bài viết ở đây để hiểu rõ hơn các tính năng này. Cảm ơn bạn đã theo dõi bài viết của GCS Technology Vietnam. Hy vọng dựa vào những thông tin kể trên bạn sẽ tạo cho mình được những mẫu Google Form hữu ích phục vụ tốt nhất cho công việc của bạn. Nếu doanh nghiệp bạn đang cần hỗ trợ tư vấn gói dịch vụ có thể liên hệ ngay Hotline: 024.9999.7777 của GCS để được đội ngũ CSKH giúp đỡ. Bài viết gần đây0 0 Các bình chọn Đánh giá Phản hồi nội tuyến Xem tất cả bình luận Đăng ký nhận tin tức hằng ngàyOn-premise là gì? Sự khác biệt giữa On-premise và Cloud 2024Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển như hiện nay, việc sử dụng phần mềm để hỗ trợ cho các hoạt động của doanh nghiệp là điều không thể thiếu. Có hai mô hình triển khai phần mềm phổ biến hiện nay là On-premise và Cloud. Bài viết này sẽ đi sâu vào giới thiệu về On-premise là gì, bao gồm các khái niệm, ưu điểm, nhược điểm và so sánh sự khác biệt giữa On-premise và Cloud Software để doanh nghiệp có thể có sự lựa chọn hợp lý. On-premise là gì?Mô hình On-premise là một mô hình triển khai phần mềm, trong đó phần mềm được cài đặt và chạy trên các máy chủ tại cơ sở của doanh nghiệp. Doanh nghiệp sẽ phải chịu trách nhiệm về việc mua, cài đặt, bảo trì và vận hành phần mềm và cơ sở hạ tầng của mình. On-premise đôi khi được gọi là “on-prem” hoặc “on-premise”. Vì họ có thể truy cập dữ liệu về mặt vật lý nên nhân viên CNTT có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với phần cứng máy chủ và thiết lập dữ liệu, bảo mật và quản trị với On-premise. Điều này có nghĩa chỉ các nhóm nội bộ của doanh nghiệp mới có thể truy cập dữ liệu và thông tin quan trọng mà không bên thứ ba nào có thể truy cập từ xa. Cloud Based là gì?Cloud Based là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả các ứng dụng, phần mềm hoặc dữ liệu được lưu trữ và truy cập từ đám mây. Đám mây là một mạng lưới máy chủ được kết nối với nhau thông qua Internet. Điều này có nghĩa là người dùng có thể truy cập và sử dụng phần mềm từ bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet, bất kể vị trí hoặc loại thiết bị. Cloud Based được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, ví dụ:
Cloud Based là một xu hướng công nghệ đang phát triển mạnh mẽ. Với những lợi ích mà Cloud Based mang lại, đây là một giải pháp công nghệ đáng để các doanh nghiệp và tổ chức cân nhắc triển khai. Đối tượng sử dụng On-premiseĐể hiểu được bộ về On-premise là gì, chúng ta cần đi sâu vào việc ai hay đối tượng nào sẽ sử dụng On-premise lâu dài. Đối với các công ty trong các ngành trên thế giới hiện nay đều đang được quản lý chặt chẽ và cần sự bảo mật tại chỗ cao. Hay cũng phải kể đến các công ty cần tuân thủ các tiêu chuẩn cụ thể và nghiêm ngặt những nội quy riêng biệt thì họ rất cần sử dụng On-premise cho doanh nghiệp mình. Vậy đối tượng sẽ bao gồm như sau:
So sánh On-premise và Cloud BasedNgười dùng có các nhu cầu, quy mô doanh nghiệp khác nhau sẽ chọn giữa phần mềm On-premise và phần mềm đám mây sao cho hợp lý. Dưới đây là bảng so sánh một số yếu tố mà quý doanh nghiệp có thể xem xét để lựa chọn chính xác hơn như sau: Bảng ưu điểm, hạn chế của dịch vụ On-premiseCác tiêu chí của Dịch vụ On-premise Thuận lợi Hạn chế Chi phí Chi phí dài hạn thấp hơn : Chi phí bảo trì hàng năm và phí cấp phép một lần thấp hơn so với việc thanh toán các chi phí định kỳ liên quan đến phần mềm đám mây. Yêu cầu đầu tư vốn đáng kể cho phần cứng và cơ sở hạ tầng : Người dùng phần mềm tại chỗ phải giải quyết các chi phí liên tục liên quan đến không gian, máy chủ và thiết bị khác cũng như mức tiêu thụ điện năng. Quản lý người dùng và thiết bị Kiểm soát hoàn toàn người dùng : Môi trường tại chỗ cho phép người dùng kiểm soát và quản lý tài sản hoàn toàn. Điều đó đặc biệt hữu ích cho những người làm việc trong các ngành được quản lý chặt chẽ, nơi mà quyền riêng tư là mối quan tâm hàng đầu. Yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật chuyên biệt : Công ty cần phải yêu cầu nhân viên hỗ trợ CNTT chuyên biệt vì người dùng có toàn quyền kiểm soát và quản lý tất cả tài sản. Bảo mật Cho phép thực hiện các chính sách và quy trình bảo mật của riêng mình : Các ngành xử lý thông tin có độ nhạy cảm cao thường thích sử dụng phần mềm on-premise vì nó mang lại cho họ nhiều quyền kiểm soát hơn đối với vấn đề bảo mật. Yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật chuyên dụng : cần có nhóm hỗ trợ CNTT nội bộ để người dùng có thể thực hiện các chính sách bảo mật theo nhu cầu riêng. Quyền truy cập của người dùng Không cần kết nối Internet : Có thể truy cập phần mềm on-premise ngay cả khi không có kết nối Internet. Điều đó làm cho mô hình này hữu ích ở những khu vực không có kết nối Internet đáng tin cậy. Nhiều người dùng cũng có thể truy cập hệ thống cùng lúc mà không ảnh hưởng đến tốc độ. Không thể truy cập khi đang di chuyển : Hệ thống On-premise phải được truy cập trong khu vực lân cận văn phòng hoặc khu vực của người dùng. Truy cập từ xa có thể khá phức tạp khi người dùng muốn thiết lập chế độ này. Bảng ưu điểm, hạn chế của dịch vụ Cloud BasedCác tiêu chí của dịch vụ Cloud Thuận lợi Hạn chế Chi phí Không yêu cầu chi phí vốn : Phần mềm đám mây chỉ yêu cầu người dùng trả tiền cho cơ sở hạ tầng họ sử dụng, không bao gồm chi phí bảo trì. Có thể đắt hơn theo thời gian : Khi chi phí đăng ký định kỳ được tích lũy, hệ thống đám mây có thể có giá cao hơn phần mềm On-premise. Quản lý người dùng và thiết bị Có thể được ủy quyền cho nhà cung cấp : Nhà cung cấp có thể thực hiện cập nhật và sao lưu phần mềm, do đó người dùng không cần đội ngũ CNTT nội bộ chuyên dụng. Nhà cung cấp có toàn quyền kiểm soát : Người dùng điện toán đám mây thường giải quyết các vấn đề liên quan đến trách nhiệm. Ví dụ: đã có trường hợp người dùng không truy cập được tài khoản và các dữ liệu của mình vì nhà cung cấp có khóa mã hóa. Bảo mật Hầu hết các dịch vụ cung cấp phần mềm đám mây đều có khả năng bảo mật mạnh mẽ : Một số nhà cung cấp có các giao thức bảo mật rất phức tạp. Bảo mật người dùng chỉ tốt khi đó là của nhà cung cấp : Không phải tất cả các nhà cung cấp đám mây đều cung cấp khả năng bảo vệ tuyệt vời. Sau khi bị tấn công, tất cả dữ liệu trong cơ sở hạ tầng của họ đều có nguy cơ bị đánh cắp hoặc rò rỉ. Quyền truy cập của người dùng Cho phép người dùng truy cập trực tuyến : người dùng có thể truy cập hệ thống và dữ liệu ở bất cứ đâu miễn là nơi đó có mạng internet. Điều này sẽ thuận tiện hơn cho người dùng khi cần phải làm việc từ xa và không thể có mặt ở văn phòng công ty Hạn chế trong việc truy cập ngoại tuyến : Hầu hết các dịch vụ đám mây đều cần kết nối mạng Internet mạnh mẽ. Truy cập ngoại tuyến chỉ áp dụng trên các trình soạn thảo hoặc bảng tính, ngoài ra người dùng cần cài đặt chế độ ngoại tuyến trước khi sử dụng. Nên lựa chọn dịch vụ On-premise hay Cloud Based?Xét về mọi lợi ích và hạn chế đã được đề cập bên trên, chúng ta có thể thấy rằng mỗi mô hình đều có những lợi ích và hạn chế riêng của nó. Đối với một doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMBs) có nguồn lực và nhân viên hạn chế, việc thuê một bộ phận CNTT chuyên quản lý toàn bộ trung tâm dữ liệu On-premise nội bộ sẽ khá tốn chi phí. Tuy nhiên, cách tiếp cận ưu tiên đám mây (Cloud-based) có thể không thực tế trong các doanh nghiệp chuyên biệt, nơi cần có các giải pháp kiểm soát tốt hơn hoặc được xây dựng tùy chỉnh. Dù vậy, hiện nay, trong thời đại kỹ thuật số phát triển, các nhân sự trong doanh nghiệp thường xuyên phải lưu trữ lượng lớn dữ liệu đồng thời phải làm xử lý nhiều đầu việc cùng lúc. Những lúc như vậy, những thuật toán AI hay tự động hóa của công nghệ điện toán đám mây (Google Cloud) sẽ trở nên thật sự hữu ích khi có thể giúp chúng ta phân tích báo cáo, thu thập số liệu, lưu trữ và bảo mật thông tin mà không phải lo sẽ bị đánh cắp. Dịch vụ Google Cloud uy tín tại GCS Technology Company VietnamQuý doanh nghiệp có thể tham khảo các dịch vụ đám mây của Google Cloud tại GCS Technology Company Vietnam - Đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam. Tại đây, khách hàng sẽ được tư vấn, phân tích kỹ về mô hình, quy mô doanh nghiệp đang triển khai, từ đó GCS Vietnam sẽ đưa ra giải pháp dịch vụ đám mây thích hợp để người dùng có thể tiết kiệm chi phí cũng như tận dụng được hết các tính năng thực sự cần thiết. Ngoải ra, quý khách hàng sẽ được hỗ trợ 24/7 bởi đội ngũ chuyên gia hơn 12 năm kinh nghiệm trong việc khắc phục những vấn đề liên quan đến dịch vụ Google. Hãy đăng ký dịch vụ Google Cloud ngay từ hôm nay để nhận được mức giá ưu đãi hấp dẫn! Tổng kếtQua bài viết này, GCS Vietnam đã cung cấp các thông tin về On-premise là gì, cũng như sự khác biệt giữa On-premise và Cloud Based. GCS Vietnam mong rằng quý doanh nghiệp sẽ có được những sự lựa chọn phù hợp với công ty mình sau khi đọc xong bài viết này. Nếu có thêm bất kỳ câu hỏi nào về nội dung này bạn có thể liên hệ ngay với GCS Vietnam ngay bằng cách nhắn tin tại Livechat ở dưới bài viết này. Vertex AI là gì? Đôi nét về tính năng, lợi ích trong Doanh nghiệpTrí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng trở nên phổ biến và có tác động sâu sắc đến mọi khía cạnh của cuộc sống. Vì vậy, Google Cloud đã triển khai dịch vụ Vertex AI là một nền tảng máy học được quản lý của Google Cloud giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình AI. Ngoài ra, còn cung cấp một bộ công cụ và dịch vụ toàn diện giúp doanh nghiệp giải quyết tất cả các khía cạnh của vòng đời của AI. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về Vertex AI là gì và cách thức hoạt động của nó. Vertex AI là gì?Vertex AI là một nền tảng Machine Learning dựa trên đám mây do Google Cloud phát triển, cung cấp quy trình làm việc toàn diện để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học. Đây là giải pháp toàn diện bao gồm toàn bộ quy trình học máy từ chuẩn bị dữ liệu và phát triển mô hình đến triển khai và giám sát. Vertex AI kết hợp tất cả những tính năng này để các nhóm khoa học dữ liệu, kỹ thuật ML và kỹ thuật dữ liệu có thể có một bộ công cụ chung trong suốt quy trình làm việc ML. Tính năng của Vertex AISau khi tìm hiểu Vertex AI là gì, chúng ta cùng đi sâu vào tìm hiểu các tính năng sẽ gồm có những gì được chia sẻ ở nội dung bên dưới như sau: 1. Chuẩn bị dữ liệu hợp nhất ở một địa điểmBộ dữ liệu được quản lý của Vertex AI có thể giúp doanh nghiệp chuẩn bị dữ liệu trước khi đào tạo. Người dùng có thể nhập dữ liệu vào Tập dữ liệu được quản lý, làm sạch và gắn nhãn trực tiếp từ bảng điều khiển hoặc sử dụng API. Tùy thuộc vào số lượng dữ liệu của doanh nghiệp, người dùng có thể sử dụng sổ ghi chép Dataproc Serverless Spark hoặc Vertex AI Workbench để điều tra dữ liệu đó. 2. Các lựa chọn đào tạo mô hình cho chuyên giaỞ đây có 2 lựa chọn là AutoML hoặc Custom. AutoML là tùy chọn tốt nhất cho người dùng mới làm quen vì nó cho phép người dùng đào tạo các mô hình dựa trên dữ liệu mà không cần viết bất kỳ mã nào. Ngoài ra, nó hỗ trợ các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, video và dữ liệu dạng bảng. Với AutoML, Vertex AI sẽ xử lý việc tìm ra mô hình tốt nhất cho nhiệm vụ cụ thể.Tùy chọn Tùy chỉnh là khung ML ưa thích dành cho các chuyên gia và nó cho phép họ kiểm soát nhiều hơn kiến trúc của mô hình. Vì vậy, nếu bạn muốn tự tạo kiến trúc và viết mã đào tạo thì đây là lựa chọn dành cho bạn.Đào tạo tùy chỉnh cho phép bạn sử dụng hình ảnh vùng chứa dựng sẵn (PyTorch, Tensorflow hoặc XGboost) hoặc tạo hình ảnh vùng chứa tùy chỉnh để chuẩn bị cho ứng dụng đào tạo. Sau đó, bạn có thể định cấu hình tài nguyên điện toán để chạy công việc đào tạo của mô hình tùy chỉnh của mình. 3. Đánh giá mô hình để nâng cao chức năngTính năng Explainable AI của Vertex AI cho phép bạn đánh giá các mô hình học máy của mình và hiểu các tín hiệu thúc đẩy hoạt động của chúng. Vertex AI cung cấp cho người dùng một số chỉ số để đánh giá mức độ thành công của mô hình, bao gồm ngưỡng tin cậy, khả năng thu hồi, độ chính xác, v.v. Bằng cách sử dụng thông tin này, bạn có thể tăng hiệu suất của mô hình và loại bỏ lỗi. 4. Dự đoán các mô hìnhĐể phục vụ các mô hình dự đoán của bạn, Vertex AI cho phép bạn tạo các điểm cuối để triển khai. Một mô hình có thể có nhiều điểm cuối và nó sẽ mở rộng quy mô tùy thuộc vào lưu lượng truy cập, miễn là bạn định cấu hình tài nguyên điện toán.Điểm hay nhất về việc phân phát mô hình bằng Vertex AI là bạn có thể nhập một mô hình đã được đào tạo ở nơi khác và phân phát mô hình đó trên Vertex AI. Mô hình ML được triển khai trên Vertex AI có thể đưa ra các dự đoán trực tuyến (dự đoán HTTP) và dự đoán hàng loạt – dựa trên dữ liệu trong Cloud Storage. 5. Tích hợp với Generative AISự tích hợp của Vertex AI với Generative AI cho phép người dùng truy cập vào các mô hình nền tảng Generative AI của Google. Có rất nhiều mô hình nền tảng có sẵn trên Vertex AI như mã, hình ảnh, văn bản và trò chuyện cũng như các mô hình nhúng văn bản. Chúng được nhóm lại tùy thuộc vào nội dung mà chúng được thiết kế để tạo. Chi phí của dịch vụ Vertex AIChi phí dịch vụ Vertex AI được tính theo các yếu tố sau:- Số lượng tài nguyên sử dụng- Lưu lượng truy cập- Thời gian sử dụng: Sẽ tính phí dựa trên thời gian sử dụng tài nguyên.- Loại dịch vụ: Hiện đang cung cấp nhiều loại dịch vụ khác nhau, mỗi loại có mức phí khác nhau. Công cụMô tảGiá của Google CloudGCS VietnamGenerative AITạo hình ảnh bằng AI: dựa trên chi phí đào tạo riêng, đầu vào ký tự hoặc đầu vào hình ảnh.Từ 0.0001 USDLiên hệ tư vấnTrò chuyện, nhắn tin và viết mã: dựa trên mỗi 1.000 ký tự đầu vào (dấu nhắc) và mỗi 1.000 ký tự đầu ra (câu trả lời).Từ 0.0001 USD/ ký tựLiên hệ tư vấnCác mô hình AutoMLĐào tạo, triển khai và dự đoán dữ liệu hình ảnh: dựa trên việc đào tạo là để nhận dạng hay phân loại đối tượng và mất bao lâu để đào tạo một nút hàng giờ, điều này cho biết mức tiêu thụ tài nguyên.Từ 1.375 USDLiên hệ tư vấnĐào tạo và dự đoán dữ liệu video: Dựa trên giá mỗi giờ của nút và phân loại, theo dõi đối tượng hoặc nhận dạng hành động.Từ 0.462 USDLiên hệ tư vấnĐào tạo và dự đoán với dữ liệu dạng bảng: Dựa trên giá mỗi giờ nút và phân loại/hồi quy hoặc dự báo. Liên hệ với bộ phận bán hàng để biết thông tin chi tiết về mức giảm giá và dự đoán chi phíLiên hệ tư vấnLiên hệ tư vấnTải lên dữ liệu văn bản, đào tạo, triển khai, dự đoán: Dựa trên mức phí đào tạo và dự đoán theo giờ, các trang tải lên dữ liệu cũ (chỉ PDF) cũng như các bản ghi văn bản và trang để dự đoán.Từ 0.05 USDLiên hệ tư vấnCustom-trained modelsĐào tạo mô hình tùy chỉnh theo nhu cầu: Dựa trên loại máy được sử dụng mỗi giờ, khu vực và bất kỳ máy gia tốc nào được sử dụng. Dịch vụ này được ước tính thông qua doanh số bán hàng hoặc công cụ tính giá của nhà cung cấp.Liên hệ tư vấnLiên hệ tư vấnVertex AI notebooksTài nguyên Compute và Storage: Dựa trên mức giá tương tự như Compute Engine và Cloud StorageTùy vào từng sản phẩmLiên hệ tư vấnPhí quản lý: Ngoài việc sử dụng tài nguyên ở trên, phí quản lý còn được áp dụng dựa trên khu vực, phiên bản, sổ ghi chép và sổ ghi chép được sử dụng.Liên hệ tư vấnLiên hệ tư vấnVertex AI PipelinesChi phí thực hiện và các chi phí khác: dựa trên chi phí thực hiện, nguồn lực cần thiết và bất kỳ khoản phí dịch vụ bổ sung nào.Từ 0.03 USDLiên hệ tư vấnVertex AI Vector SearchChi phí xây dựng và phục vụ: dựa trên số lượng dữ liệu bạn có, số lượng nút bạn sử dụng và QPS (câu hỏi mỗi giây) mong muốn.Liên hệ tư vấnLiên hệ tư vấn Quy trình của Vertex AIĐể người dùng có thể hiểu hơn về Vertex AI là gì, sau đây GCS Vietnam sẽ mô tả mô hình vận hành một cách tóm tắt như sau: 1. Chuẩn bị dữ liệuBước đầu tiên là chuẩn bị dữ liệu cho mô hình AI. Dữ liệu cần được làm sạch, chuẩn hóa và được đánh dấu.
Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ các lỗi và nhiễu khỏi dữ liệu. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như: Xóa các bản ghi trùng lặp, Sửa các lỗi chính tả và ngữ pháp, Loại bỏ các dữ liệu không liên quan
Chuẩn hóa dữ liệu là quá trình đảm bảo rằng dữ liệu được trình bày theo cùng một định dạng. Điều này giúp cho mô hình AI dễ dàng hiểu và xử lý dữ liệu.
Đánh dấu dữ liệu là quá trình chỉ định cho mô hình AI biết dữ liệu đại diện cho điều gì. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như: Gán nhãn cho các hình ảnh, Gán nhãn cho các đoạn văn bản, Gán nhãn cho các loại dữ liệu khácVí dụ: Một doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu mua hàng của khách hàng để xây dựng một mô hình dự đoán rủi ro. Dữ liệu cần được làm sạch để loại bỏ các lỗi và chuẩn hóa để đảm bảo rằng dữ liệu được trình bày theo cùng một định dạng. Dữ liệu cũng cần được đánh dấu để chỉ định cho mô hình biết dữ liệu đại diện cho điều gì. Ví dụ, dữ liệu mua hàng có thể được đánh dấu để chỉ định sản phẩm nào đã được mua, giá của sản phẩm và ngày mua. 2. Xây dựng mô hìnhSau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, bước tiếp theo là xây dựng mô hình AI. Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng.
Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng. Một số loại mô hình AI phổ biến bao gồm:Mô hình hồi quy (Regression model): Dùng để dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.Mô hình phân loại (Classification model): Dùng để phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau.Mô hình nhận dạng (Identification model): Dùng để nhận dạng các đối tượng trong dữ liệu.Mô hình tổng hợp (Synthetic model): Dùng để tạo văn bản, hình ảnh hoặc các dạng dữ liệu khác.
Sau khi đã lựa chọn loại mô hình AI phù hợp, bạn có thể bắt đầu xây dựng mô hình. Quá trình xây dựng mô hình có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào loại mô hình AI mà bạn đang sử dụng.Ví dụ: Một doanh nghiệp bảo hiểm có thể sử dụng một mô hình hồi quy để dự đoán rủi ro của khách hàng. Mô hình này sẽ học hỏi từ dữ liệu lịch sử của khách hàng để xác định các yếu tố liên quan đến rủi ro. 3. Đào tạo mô hìnhBước tiếp theo là đào tạo mô hình AI. Mô hình sẽ được cung cấp dữ liệu và được yêu cầu học cách tạo ra các kết quả chính xác. Quá trình đào tạo mô hình AI có thể mất nhiều thời gian, tùy thuộc vào kích thước của dữ liệu và loại mô hình AI mà bạn đang sử dụng.Ví dụ: Mô hình hồi quy của doanh nghiệp bảo hiểm sẽ được cung cấp dữ liệu lịch sử của khách hàng, bao gồm thông tin về tuổi tác, giới tính, tình trạng hôn nhân, lịch sử sức khỏe và lịch sử thanh toán phí bảo hiểm. Mô hình sẽ học cách sử dụng các thông tin này để dự đoán rủi ro của khách hàng. 4. Triển khai mô hìnhSau khi mô hình đã được đào tạo, nó có thể được triển khai. Mô hình sẽ được đưa vào sản xuất và được sử dụng để đưa ra các quyết định. 5. Giám sát mô hìnhMô hình AI cần được giám sát để đảm bảo rằng nó vẫn hoạt động hiệu quả. Quá trình giám sát mô hình bao gồm các nhiệm vụ sau:
Ví dụ: Doanh nghiệp bảo hiểm sẽ giám sát mô hình hồi quy của mình để đảm bảo rằng nó vẫn dự đoán chính xác rủi ro của khách hàng. Nếu mô hình không chính xác, công ty có thể cần phải đào tạo lại mô hình hoặc sử dụng một mô hình khác. Lợi ích chính của Vertex AI đối với doanh nghiệpVertex AI là một lựa chọn mạnh mẽ và có khả năng thích ứng cho các hoạt động học máy và trí tuệ nhân tạo (MLOps). Dưới đây là một số lợi ích cụ thể mà người tiêu dùng có thể sử dụng: Nền tảng duy nhất cho tất cả các ứng dụng AI và MLTất cả tài nguyên trí tuệ nhân tạo và Machine Learning của Google được kết hợp trên một nền tảng với Vertex AI. Điều này ngụ ý rằng tất cả các quy trình công việc về khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và học máy đều có thể được đồng bộ hóa bằng một bộ công cụ duy nhất.Một nền tảng cho tất cả các hoạt động Machine Learning sẽ giúp cắt giảm chi phí và gánh nặng về chi phí. Ngoài ra, nó sẽ tạo điều kiện làm việc nhóm chặt chẽ hơn giữa các nhóm khoa học dữ liệu của doanh nghiệp. Cơ sở hạ tầng được quản lý đầy đủHọc máy có xu hướng cực kỳ tốn nhiều tài nguyên, đòi hỏi đầu tư vốn đáng kể vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ. Vertex AI cho phép bạn mở rộng quy mô tài nguyên phù hợp với nhu cầu, tính phí theo mức sử dụng. Trong khi chờ đợi, Google vẫn chịu trách nhiệm đảm bảo nền tảng được quản lý, duy trì và tối ưu hóa, giảm khối lượng công việc cho nhóm cơ sở hạ tầng của riêng bạn. MLOps luôn sẵn sàngKhi trí tuệ nhân tạo trở thành nền tảng cho hoạt động điện toán chiến lược, các quy trình vận hành nội bộ của người dùng sẽ cần phát triển để cải thiện tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống Machine Learning. Theo Google, các công cụ MLOps on Vertex AI sẽ “giúp doanh nghiệp cộng tác giữa các nhóm AI và cải thiện mô hình thông qua giám sát mô hình, dự đoán, cảnh báo, chẩn đoán và giải thích về các hành động”. Hay nói một cách đơn giản, MLOps sẽ giúp hoạt động của doanh nghiệp hiệu quả hơn. Hỗ trợ nguồn mởNhiều doanh nghiệp đã có sẵn các mô hình AI đang hoạt động, thường được xây dựng trên các khung Nguồn mở như PyTorch và TensorFlow. Vertex AI hỗ trợ những điều này và các khung Nguồn mở khác, khiến nó trở thành nền tảng mục tiêu lý tưởng cho bất kỳ tổ chức nào muốn chuyển mô hình của họ lên đám mây. Giảm chi phí và thời gianMột trong những lợi ích chính của Vertex AI đó là giúp doanh nghiệp giảm chi phí và thời gian cần thiết để phát triển các mô hình AI. Vertex AI cung cấp các dịch vụ đám mây được quản lý, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí phần cứng và phần mềm. Ngoài ra, còn cung cấp các công cụ tự động hóa giúp doanh nghiệp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ như chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai mô hình. Tăng cường hiệu quảVertex AI giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, cải thiện khả năng ra quyết định và thúc đẩy đổi mới. Vertex AI cung cấp các công cụ giúp doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như chuẩn bị dữ liệu và đào tạo mô hình. Ngoài ra, dịch vụ này cung cấp các mô hình AI được đào tạo sẵn và các dịch vụ phân tích giúp doanh nghiệp cải thiện khả năng ra quyết định. Nâng cao trải nghiệm khách hàngKhông chỉ có vậy, Vertex AI giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa hơn. Vertex AI cung cấp các công cụ giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng các thông tin này để tạo ra các trải nghiệm được cá nhân hóa hơn. Một số lưu ý khi triển khai Vertex AITrước khi áp dụng các mô hình, tính năng của Vertex AI vào việc triển khai trong doanh nghiệp, người dùng cần lưu ý những điều sau:
Một số FAQs về dịch vụ Vertex AI
Có nhưng hạn chế. Vertex AI cung cấp một số dịch vụ miễn phí, chẳng hạn như dịch vụ máy chủ mini. Doanh nghiệp có thể sử dụng các dịch vụ miễn phí để giảm chi phí.
Vertex AI phù hợp với mọi doanh nghiệp đang muốn sử dụng học máy để cải thiện hoạt động kinh doanh của mình. Ngoài ra, dịch vụ này có thể được sử dụng bởi các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô, từ doanh nghiệp nhỏ đến doanh nghiệp lớn.
Để sử dụng Vertex AI, doanh nghiệp cần có tài khoản Google Cloud Platform và thêm những kiến thức cơ bản về học máy.
Có, vì được được xây dựng dựa trên các nguyên tắc bảo mật của Google. Vì vậy, dịch vụ này sử dụng các công nghệ bảo mật tiên tiến để bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp.
Có. Dịch vụ này luôn luôn được hỗ trợ bởi đội ngũ kỹ sư và chuyên gia của Google. Doanh nghiệp có thể liên hệ với bộ phận hỗ trợ của Google để được trợ giúp. Bên cạnh đó, để thuận tiện hơn trong việc trao đổi trực tiếp cũng như được tư vấn kỹ càng, doanh nghiệp có thể liên hệ các đối tác ủy quyền bởi Google Cloud tại Việt Nam để nhận được những giải đáp tận tình. Lời kếtTóm lại, Vertex AI lý tưởng cho các tổ chức muốn hợp nhất các nhóm AI và MLOps trong một nền tảng cũng như cung cấp cho doanh nghiệp một bộ công cụ chung cho công việc. Khi làm như vậy, sự tích hợp này có thể giúp các tổ chức tạo ra các mô hình Machine Learning an toàn, hiệu quả, chính xác và nhanh hơn. Nếu đang cần hỗ trợ tư vấn về dịch vụ của Google Cloud hãy để lại thông tin doanh nghiệp của bạn ở Livechat bên dưới để được đội ngũ CSKH cung cấp các nội dung cần thiết sớm nhất. Data Analytics là gì? Tổng quan về Cloud Smart Analytics 2024Data Analytics hay còn được gọi là phân tích dữ liệu ngày càng trở nên có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Đặc biệt, để xử lý nguồn dữ liệu lớn một cách nhanh chóng nhờ bộ công cụ tích hợp có khả năng đa nhiệm, doanh nghiệp hãy tham khảo thêm Google Cloud Analytics. Bài viết dưới đây sẽ cung cấp những thông tin bổ ích, đưa ra khái niệm Data Analytics là gì và những tính năng của Google Cloud Analytics sẽ giúp ích cho doanh nghiệp như thế nào. Cùng GCS Vietnam khám phá ngay. Tổng quan về Data Analytics của Google CloudData Analytics là gì?Data Analytics là khoa học phân tích dữ liệu thô để đưa ra kết luận về thông tin. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành các quy trình và thuật toán cơ học hoạt động trên dữ liệu thô cho con người sử dụng. Trong đó, Data Analytics bao gồm một loạt các hình thức phân tích dữ liệu riêng biệt. Để có được thông tin chi tiết có thể áp dụng nhằm cải tiến, kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể được áp dụng cho bất kỳ loại thông tin nào. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể hiển thị các phép đo và mẫu mà nếu không sẽ bị khối lượng thông tin che khuất. Khi đó, hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp hoặc hệ thống có thể được tăng lên bằng cách sử dụng thông tin này để tối ưu hóa các quy trình. Ví dụ: các công ty sản xuất thường xuyên ghi lại thời gian chạy, thời gian ngừng hoạt động và hàng đợi công việc cho các máy khác nhau. Sau đó, họ đánh giá dữ liệu để lên lịch khối lượng công việc hiệu quả hơn, cho phép máy móc hoạt động gần đúng công suất. Data Analytics có khả năng làm được nhiều việc hơn là chỉ xác định các nút thắt trong sản xuất. Để tạo lịch khuyến khích người chơi giúp hầu hết người chơi tiếp tục tham gia vào trò chơi, các doanh nghiệp trò chơi sử dụng phân tích dữ liệu. Nhiều phân tích dữ liệu tương tự được các nhà cung cấp nội dung sử dụng để lôi kéo bạn nhấp vào, xem hoặc sắp xếp lại tài liệu để có được một lượt xem hoặc nhấp chuột khác. Google Cloud Smart Analytics là gì?Google Cloud Smart Analytics là một giải pháp phân tích dữ liệu hiệu quả có thể hỗ trợ các tổ chức công ty đạt được mục tiêu và nâng cao hiệu quả hoạt động trong tương lai. Các giải pháp phân tích đám mây hỗ trợ bạn tìm kiếm mô hình, dự báo kết quả và thu thập thông tin chi tiết về thông tin kinh doanh (BI), giống như phân tích dữ liệu tại chỗ. Tuy nhiên nó vượt xa những giới hạn đó khi cho phép bạn làm việc với khối lượng lớn dữ liệu kinh doanh phức tạp bằng cách sử dụng thuật toán và điện toán đám mây. Cụ thể, mô hình Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) là hai lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) thường được liên kết với loại nghiên cứu này. Nhiều tính năng được cung cấp bởi Data Analytics truyền thống cũng có trong Google Cloud Smart Analytics. Tuy nhiên, phân tích đám mây cung cấp các bộ phận để cho phép phát triển, triển khai, tăng trưởng và giám sát phân tích dữ liệu trên đám mây trên cơ sở hạ tầng của bên ngoài - trái ngược với việc lưu trữ mọi thứ tại chỗ. Kho dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây (Cloud Enterprise Data Warehouses), data lakes, BI theo yêu cầu và phân tích dữ liệu marketing (Marketing Analytics) là một vài ví dụ về giải pháp Google Cloud Smart Analytics. Cách thức hoạt động của Google Cloud AnalyticsTương tự như các dạng điện toán đám mây khác, Google Cloud Analytics cung cấp các công cụ phân tích mạnh mẽ trong đám mây công cộng hoặc riêng tư cùng với các tài nguyên đám mây có thể mở rộng. Các dịch vụ và giải pháp có sẵn với mức giá trả theo mức sử dụng hoặc theo gói đăng ký, tùy thuộc vào nhu cầu của doanh nghiệp Thông thường, ứng dụng hoặc dịch vụ được quản lý và duy trì bởi nhà cung cấp Google Cloud Analytics, giúp bạn có thể tập trung nhiều hơn vào việc tạo ra thông tin chi tiết thay vì lo lắng về khả năng mở rộng, hiệu suất hoặc độ tin cậy. Quá trình phân tích dữ liệu có thể hoàn toàn dựa trên đám mây hoặc có thể được kết hợp, với một số phần nhất định chuyển sang đám mây để tiết kiệm chi phí hoặc tăng hiệu suất và phần còn lại vẫn được duy trì tại chỗ của máy chủ. Ví dụ: Để lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu doanh nghiệp được thu thập từ các nguồn dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như nguồn dữ liệu tại chỗ và trên nền tảng đám mây cũng như các ứng dụng kinh doanh, bạn có thể sử dụng kho dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng đám mây. Từ đó, bạn có thể thực hiện nhiều trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các giải pháp phân tích đám mây, bao gồm học máyc báo cáo đám mây, phân tích phát trực tuyến, phân tích dự đoán cũng như nhúng phân tích và trang tổng quan vào các hệ thống và ứng dụng khác. Tính năng của Google Cloud Smart AnalyticsNếu ít nhất một hoặc nhiều thành phần thiết yếu của quy trình phân tích dữ liệu của bạn được lưu trữ trên đám mây thì bạn đang sử dụng phân tích đám mây. Các thành phần này bao gồm nguồn dữ liệu, mô hình dữ liệu, xử lý dữ liệu, khả năng tính toán, lưu trữ dữ liệu và mô hình phân tích, như Gartner đã mô tả trước đây. Sau đây là các đặc điểm và khả năng phân tích đám mây sau đây khi đánh giá các công cụ và giải pháp cung cấp một hoặc nhiều tính năng sau:
Các dịch vụ và giải pháp trong Google Cloud Smart AnalyticsSau khi đã tìm hiểu Data Analytics là gì, chúng ta cùng tiếp tục đi vào các dịch vụ và giải pháp tiêu biểu mà Google Cloud cung cấp cho doanh nghiệp nhằm hỗ trợ và nâng cao năng suất cho công việc xử lý nguồn dữ liệu lớn. 1. BigQueryBigQuery là kho dữ liệu cấp doanh nghiệp hỗ trợ tìm kiếm SQL nhanh chóng bằng cách tận dụng cơ sở hạ tầng của Google. Các tập dữ liệu lớn có thể được chuyển sang BigQuery và nền tảng này sẽ quản lý khối lượng công việc. Khách hàng của BigQuery vẫn chịu trách nhiệm về việc ai có quyền truy cập vào dự án và dữ liệu, đồng thời họ có thể cấp hoặc giới hạn quyền truy cập của người dùng dựa trên yêu cầu kinh doanh. BigQuery ML Với BigQuery ML, bạn có thể tạo và triển khai các mô hình machine learning ngay trong BigQuery bằng SQL thông thường. BigQuery ML cho phép các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu nhanh chóng xây dựng các mô hình học máy từ dữ liệu có cấu trúc bán cấu trúc hoặc quy mô hành tinh. Khi sử dụng Nền tảng Cloud AI, bạn có thể sử dụng các mô hình của mình để dự đoán trực tuyến hoặc xuất chúng để sử dụng sau này. BigQuery BI Engine Đối với BigQuery, dịch vụ BigQuery BI Engine cung cấp khả năng phân tích trong bộ nhớ rất nhanh. Với thời gian phản hồi truy vấn dưới giây và tính đồng thời cao, dịch vụ này cho phép người dùng phân tích một cách tương tác các tập dữ liệu lớn và phức tạp. Connected Sheets Nếu không sử dụng SQL, bạn có thể kiểm tra hàng tỷ hàng dữ liệu BigQuery theo thời gian thực bằng Connected Sheets. Thông tin được lưu trữ trong Google Sheets, nơi bạn có thể sử dụng các công cụ quen thuộc như bảng tổng hợp, biểu đồ và công thức. Connected Sheets giúp việc sử dụng dữ liệu lớn để thu được thông tin chi tiết trở nên đơn giản. Data QnA Data QnA cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên được thiết kế để phân tích ở quy mô petabyte trên BigQuery và các nguồn dữ liệu liên kết. QnA dữ liệu có thể được tích hợp với các công nghệ có sẵn, chẳng hạn như giải pháp BI, chatbot, Google Trang tính và các ứng dụng có sẵn. Người dùng có trình độ chuyên môn khác nhau có thể khai thác dữ liệu bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên của con người sau khi bạn đã tích hợp với Data QnA. Công cụ này thường được sử dụng để tăng cường tính khả dụng và năng suất của dữ liệu. BigQuery Omni Giải pháp BigQuery Omni cung cấp các phân tích trên nhiều đám mây được kiểm soát hoàn toàn và có khả năng thích ứng. Omni cho phép người dùng kiểm tra dữ liệu từ nhiều cài đặt đám mây. Với giao diện của BigQuery, bạn có thể sử dụng SQL để trả lời nhanh các câu hỏi và phân phối chúng trên các tập dữ liệu. 2. LookerLooker là một nền tảng phân tích dữ liệu và thông tin kinh doanh cho phép các tổ chức kiểm tra dữ liệu và thu thập thông tin chuyên sâu về hoạt động. BigQuery cho phép bạn nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các nguồn của bên thứ ba như Amazon S3, Microsoft Azure và các nguồn khác, cũng như từ ERP doanh nghiệp, CRM, SAP và các hệ thống khác. Nó cũng có thể nhập dữ liệu từ Google Cloud Storage và Google Cloud SQL. Sau khi dữ liệu có trong BigQuery, người dùng có thể phân tích dữ liệu đó bằng các truy vấn giống SQL và sử dụng Looker hoặc các giải pháp BI của bên thứ ba khác để trực quan hóa kết quả tìm thấy. 3. Pub/SubGoogle Cloud Pub/Sub là dịch vụ nhắn tin để trao đổi dữ liệu sự kiện giữa các ứng dụng và dịch vụ. Bằng cách tách rời người gửi và người nhận, nó cho phép liên lạc an toàn và có tính sẵn sàng cao giữa các ứng dụng được viết độc lập. Google Cloud Pub/Sub cung cấp tin nhắn có độ trễ thấp/bền và thường được các nhà phát triển sử dụng để triển khai quy trình làm việc không đồng bộ, phân phối thông báo sự kiện và truyền dữ liệu từ nhiều quy trình hoặc thiết bị khác nhau. Pub/Sub gửi dữ liệu đến bảng BigQuery thông qua API. Bảng BigQuery nhận được tin nhắn theo đợt. Sau đó API sẽ đưa ra phản hồi OK sau khi hành động ghi được hoàn thành thành công. 4. Analytics HubVới khuôn khổ bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ, Analytics Hub là nền tảng trao đổi dữ liệu cho phép bạn chia sẻ dữ liệu và thông tin chi tiết một cách rộng rãi trên khắp doanh nghiệp. Bạn có thể tìm và sử dụng thư viện dữ liệu do các nhà cung cấp dữ liệu khác nhau tập hợp bằng cách sử dụng Analytics Hub. Ngoài ra, các tập dữ liệu từ Google cũng được bao gồm trong gói dữ liệu này. 5. Cloud ComposerVới Cloud Composer - giải pháp điều phối quy trình công việc hiệu quả, bạn có thể lập kế hoạch, tổ chức, giám sát và kiểm soát các quy trình quy trình làm việc kết nối các trung tâm dữ liệu tại chỗ và đám mây. Cloud Composer chạy trên ngôn ngữ lập trình Python và dựa trên dự án nguồn mở Apache Airflow nổi tiếng. Bạn có thể tận dụng tất cả các tính năng của Apache Airflow mà không cần bất kỳ công việc cài đặt hoặc quản trị nào bằng cách chuyển sang Cloud Composer từ một phiên bản cục bộ. 6. DataflowPhân tích phát trực tuyến hoàn toàn được kiểm soát bởi Dataflow. Để cắt giảm chi phí, độ trễ và thời gian xử lý, dịch vụ này tận dụng khả năng xử lý hàng loạt và tự động điều chỉnh quy mô. Sau đây là các đặc điểm nổi bật của Dataflow
7. DataprepTrifacta đã tạo Cloud Dataprep. Nó cung cấp các khả năng dữ liệu nhận thức cho phép làm sạch, chuẩn bị và khám phá cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc để được trình bày một cách trực quan. Dịch vụ này có thể được sử dụng để trực quan hóa phân tích, học máy và báo cáo. Vì Cloud Dataprep có khả năng mở rộng và không cần máy chủ nên nó loại bỏ yêu cầu triển khai và quản lý cơ sở hạ tầng. Không yêu cầu viết mã, việc chuyển đổi dữ liệu được dự đoán và đề xuất cho mọi đầu vào của người dùng. 8. DataprocDịch vụ Dataproc giúp việc triển khai cụm Apache Spark và Hadoop dễ dàng hơn bằng cách cung cấp các dịch vụ đám mây được quản lý hoàn toàn. Bạn có thể sử dụng Dataproc để tối ưu hóa các nguồn dữ liệu của mình, tiết kiệm chi phí và đảm bảo tính sẵn sàng cao bằng cách chọn các tài nguyên cần thiết cho từng nút cụm và sử dụng tính năng tự động điều chỉnh quy mô. 9. Stream AnalyticsThu thập, xử lý và đánh giá các luồng sự kiện theo thời gian thực. Các giải pháp phân tích luồng từ Google Cloud cải thiện khả năng truy cập, khả năng sử dụng và tổ chức dữ liệu ngay từ thời điểm tạo. Nó cho phép bạn truyền thẳng hàng triệu sự kiện mỗi giây vào kho dữ liệu của mình hoặc nhập và phân tích hàng trăm triệu sự kiện mỗi giây từ thiết bị hoặc ứng dụng. 10. Marketing AnalyticsBạn có thể sử dụng dịch vụ này để áp dụng công nghệ machine learning từ Google Cloud cho tất cả dữ liệu của mình. Sau đó, bạn sẽ có thể dự báo kết quả kinh doanh và marketing, vạch ra toàn bộ trải nghiệm của khách hàng và hiểu biết toàn diện về hành vi của người tiêu dùng. Ngoài ra, bạn có thể tận dụng những hiểu biết sâu sắc để mang đến cho khách hàng những trải nghiệm cá nhân hóa. 11. Data CatalogBạn có thể phát triển hệ thống quản lý siêu dữ liệu được quản lý hoàn toàn này để đáp ứng nhu cầu của mình với tư cách là một doanh nghiệp. Với kiến trúc không có máy chủ và giao diện người dùng đơn giản, Danh mục dữ liệu cung cấp khả năng tìm kiếm có tổ chức tinh vi. Sản phẩm được tích hợp tích hợp DLP đám mây, giúp việc quản trị dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Lợi ích của Google Cloud Smart Analytics trong doanh nghiệpBộ các giải pháp và dịch vụ có tên Google Cloud Smart Analytics hỗ trợ các công ty thu thập, lưu trữ, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Khi biết về Data Analytics là gì? thì cùng tìm hiểu Google Cloud Smart Analytics cung cấp cho doanh nghiệp một số lợi ích, cụ thể như:
Google Cloud Smart Analytics cung cấp các dịch vụ phân tích dữ liệu với mức giá hợp lý. Điều này làm giảm chi phí phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp.
Việc có được một bức tranh thống nhất trở nên đơn giản hơn nhờ phân tích đám mây, tập hợp tất cả các nguồn dữ liệu đa dạng của bạn từ nhiều hệ thống kinh doanh vào một vị trí.
Sử dụng tài nguyên điện toán theo yêu cầu, cho phép bạn tăng hoặc giảm dung lượng lưu trữ hoặc phân tích để cung cấp khả năng truy cập dữ liệu nhanh chóng và đẩy nhanh quá trình đưa ra quyết định tốt hơn.
Để cho phép các chuyên gia dữ liệu và người dùng doanh nghiệp khác phân tích và thu được những hiểu biết sâu sắc mà không cần kiến thức chuyên môn, phần lớn các hệ thống phân tích đám mây cung cấp khả năng tự phục vụ và truy cập dữ liệu đơn giản.
Nhân viên, đối tác và người tiêu dùng có thể dễ dàng truy cập dữ liệu chi tiết hơn từ bất kỳ vị trí nào và trên bất kỳ thiết bị nào nhờ phân tích dựa trên đám mây. Chia sẻ tệp và báo cáo tức thời thúc đẩy tinh thần đồng đội tốt hơn và tạo điều kiện hợp tác trong thời gian thực.
Chi phí mua, vận hành, bảo trì và mở rộng hệ thống phân tích tại chỗ khá cao. Bạn có thể cài đặt chính xác lượng xử lý và lưu trữ phù hợp bằng cách sử dụng Cloud Data Analytics và bạn chỉ trả tiền cho những gì bạn cần. Trong trường hợp nhu cầu của bạn thay đổi, bạn cũng có thể tự động tăng hoặc giảm quy mô. Dưới đây là một số trường hợp cụ thể về cách các công ty có thể áp dụng các tính năng của Google Cloud Smart Analytics: - Các công ty bán lẻ thường phân tích dữ liệu liên quan đến hành vi mua sắm của khách hàng bằng Google Cloud Smart Analytics. Từ đó, các dự liệu được công ty này có thể ứng dụng vào các sáng kiến tiếp thị và dịch vụ mới của mình để phù hợp với nhu cầu mong muốn của nhóm khách hàng nào đó. - Các tổ chức ngân hàng sử dụng Google Cloud Smart Analytics để phân tích dữ liệu giao dịch tài chính. Từ đó, doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm lãng phí và tăng hiệu quả sản xuất. Sau đó, các doanh nghiệp có thể xác định các giao dịch bất thường và ngăn chặn gian lận tài chính. Lời kếtNhư vậy, bài viết này đã đi vào phân tích Data Analytics là gì cũng như tìm hiểu thêm Google Cloud Smart Analytics sẽ giúp ích như thế nào cho doanh nghiệp. Việc phân tích một lượng lớn dữ liệu khổng lồ sẽ là một thách thức đối với nhân viên các bộ phận nếu không sử dụng bộ công cụ xử lý dữ liệu của Google Cloud Platform. Nếu có nhu cầu về dịch vụ Google Cloud Platform và cần sự hỗ trợ tư vấn từ đội ngũ chuyên gia của GCS Technology Company Vietnam - một trong những đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud, các bạn có thể nhắn tin trực tiếp qua Livechat ở ngay dưới bài viết này. Identity Platform 2024: Giá, Tính năng, Lợi ích như nào?Google Cloud Identity Platform đã nổi lên như một nhân tố thay đổi cuộc chơi trong thế giới kết nối kỹ thuật số. Bên cạnh đó, các chủ doanh nghiệp đang mở rộng quy mô cũng cần tìm hiểu cách nhận dạng đám mây đơn giản hóa trải nghiệm người dùng, tăng cường bảo mật và cho phép tích hợp liền mạch với các dịch vụ đám mây. Cùng khám phá Cloud Identity Platform là gì và những lợi ích mà dịch vụ này đem đến cho doanh nghiệp trong bài viết này. Cloud Identity Platform là gì?Cloud Identity Platform là hệ thống quản lý bảo mật quyền truy cập và nhận dạng khách hàng (CIAM) có thể giúp doanh nghiệp bảo vệ tài khoản người dùng, mở rộng quy mô một cách hiệu quả và thêm các tính năng quản lý danh tính, quyền truy cập vào ứng dụng của bạn. Dịch vụ này tận dụng sức mạnh của đám mây để tập trung quản lý danh tính, đơn giản hóa việc quản trị, tăng cường bảo mật và cải thiện trải nghiệm người dùng. Ngoài ra, Cloud Identity Platform có thể được sử dụng cho trò chơi, API, ứng dụng web và thiết bị di động, ứng dụng SaaS nhiều bên thuê, v.v. Nếu doanh nghiệp đang phát triển một dịch vụ trên Google Cloud hoặc bất kỳ nơi nào khác và người dùng cần một giải pháp xác thực cấp Google, thân thiện với người dùng thì Cloud Identity Platform là lựa chọn phù hợp và lý tưởng cho nhu cầu đó. Tính năng của Cloud Identity Platform1. Quản lý người dùngMột trong những trách nhiệm quan trọng nhất của mọi công ty là quản lý người dùng của mình. Cloud Identity Platform cung cấp một loạt các tính năng để giúp các doanh nghiệp quản lý người dùng một cách hiệu quả và an toàn. Một số tính năng chính của Cloud Identity Platform trong quản lý người dùng bao gồm:
2. Quản lý thiết bịNgày nay, điện toán đám mây và thiết bị di động là điều cần thiết cho hoạt động của công ty. Các doanh nghiệp có thể quản lý thiết bị của mình hiệu quả và an toàn hơn với sự trợ giúp của các chức năng do Cloud Identity Platform cung cấp. Về mặt quản lý thiết bị, các tính năng nổi bật của Cloud Identity Platform bao gồm:
3. Quản lý ứng dụngHiện nay các doanh nghiệp đều hỗ trợ các hoạt động nội bộ bằng cách sử dụng nhiều ứng dụng. Nhiều chức năng được Cloud Identity Platform cung cấp để hỗ trợ các công ty quản lý ứng dụng của họ một cách hiệu quả và an toàn. Sau đây là một số tính năng quản trị ứng dụng chính của Cloud Identity Platform:
4. Quản lý danh tínhCloud Identity Platform đã cung cấp các tính năng sau để quản lý danh tính người dùng trong doanh nghiệp:
Lợi ích của Cloud Identity Platform đối với doanh nghiệp1. Nâng cao trải nghiệm người dùng với sự đơn giảnThông qua việc sử dụng chức năng đăng nhập một lần (SSO), Cloud Identity Platform đơn giản hóa trải nghiệm người dùng. Bạn sẽ không còn cần phải nhớ và theo dõi nhiều tên và mật khẩu vì giờ đây bạn đã có thể truy cập nhiều dịch vụ và ứng dụng đám mây chỉ bằng một bộ thông tin xác thực. Bằng cách cắt giảm thời gian dành cho các thủ tục xác thực, điều này làm tăng sự thuận tiện và tăng năng suất. Để đơn giản hóa hơn nữa quy trình xác thực, Cloud Identity Platform thường xuyên tích hợp tính năng đăng nhập mạng xã hội, cho phép người dùng đăng nhập bằng hồ sơ mạng xã hội có sẵn của họ. 2. Quản lý danh tính tập trungCloud Identity Platform cung cấp nền tảng tập trung để quản lý danh tính người dùng, hạn chế truy cập và nguyên tắc bảo mật. Bất kể dịch vụ hoặc ứng dụng đám mây nào được sử dụng, quản trị viên có thể nhanh chóng thiết lập, sửa đổi và xóa tài khoản người dùng cũng như đặc quyền truy cập từ một vị trí duy nhất. Điều này làm cho quy trình cung cấp và hủy cấp phép người dùng trở nên dễ hiểu hơn và đảm bảo quản lý hiệu quả danh tính người dùng. Các tổ chức có thể giảm nguy cơ truy cập trái phép và vi phạm dữ liệu bằng cách thực thi các quy tắc bảo mật thống nhất và kiểm soát quyền truy cập trên tất cả các dịch vụ đám mây nhờ quản lý danh tính tập trung. 3. Tăng cường bảo vệTrong lĩnh vực kỹ thuật số, bảo mật là vô cùng quan trọng. Cloud Identity Platform cung cấp các tính năng bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ danh tính và dữ liệu của người dùng. Nó giúp các doanh nghiệp có thể sử dụng xác thực đa yếu tố (MFA), điều này giúp nâng cao thanh bảo mật bằng cách buộc người dùng cung cấp thông tin xác thực khác ngoài thông tin đăng nhập và mật khẩu, như mật khẩu một lần hoặc quét sinh trắc học. Các giải pháp Cloud Identity Platform cũng thường thực thi các chính sách mật khẩu mạnh, chẳng hạn như yêu cầu về độ phức tạp và thời hạn của mật khẩu, để giảm thiểu nguy cơ mật khẩu yếu hoặc bị xâm phạm. Hơn nữa, các giao thức bảo mật nâng cao như OAuth, SAML thường được sử dụng để liên kết danh tính an toàn, đảm bảo xác thực và ủy quyền an toàn trên các ứng dụng, dịch vụ đám mây khác nhau. 4. Tính linh hoạt và khả năng mở rộngCác giải pháp Cloud Identity Platform được thực hiện để thích ứng với nhu cầu và sự phát triển của các tổ chức. Các hệ thống nhận dạng dựa trên đám mây có thể dễ dàng phát triển để đáp ứng số lượng người dùng, ứng dụng và thiết bị ngày càng tăng khi doanh nghiệp phát triển. Hơn thế nữa, các tùy chọn cấp phép linh hoạt được cung cấp bởi các nhà cung cấp nhận dạng đám mây, cho phép doanh nghiệp tăng hoặc giảm quy mô phù hợp với nhu cầu. Hiệu quả chi phí đạt được bằng cách giảm thiểu đầu tư cơ sở hạ tầng trả trước thông qua khả năng mở rộng và tính linh hoạt. Ngoài ra, các giải pháp Cloud Identity Platform thường xuyên hỗ trợ cài đặt kết hợp, cho phép tích hợp trơn tru các dịch vụ đám mây và hệ thống tại chỗ. Tính linh hoạt này cho phép doanh nghiệp lựa chọn giữa phương pháp tiếp cận trên nền tảng đám mây hoặc kết hợp, tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của họ. 5. Khả năng tương tác và tích hợpLợi ích tiếp theo mà chúng ta phải kể đến đó là các giải pháp Cloud Identity Platform tương tác dễ dàng với nhiều nền tảng, dịch vụ và ứng dụng đám mây. Chúng hỗ trợ khả năng tương tác trên nhiều hệ sinh thái bằng cách hỗ trợ các giao thức tiêu chuẩn ngành bao gồm Ngôn ngữ đánh dấu xác nhận bảo mật (SAML) và OpenID Connect. Điều này giúp các doanh nghiệp có thể tích hợp các dịch vụ, ứng dụng đám mây mới với các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng hiện tại của họ và duy trì trải nghiệm người dùng liền mạch. Ngoài ra, các trình kết nối và API dựng sẵn cho phép tích hợp liền mạch với các ứng dụng doanh nghiệp nổi tiếng được cung cấp bởi các nhà cung cấp Cloud Identity Platform, cho phép doanh nghiệp tận dụng cơ sở hạ tầng quản lý danh tính hiện tại và mở rộng nó vào đám mây. 6. Quản trị và tuân thủ các pháp lý doanh nghiệpCuối cùng, Cloud Identity Platform ưu tiên hàng đầu cho các mối quan tâm về quản trị và tuân thủ các pháp lý cho doanh nghiệp. Với các tiêu chuẩn pháp lý như GDPR (Quy định chung về bảo vệ dữ liệu) và HIPAA (Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế) thì doanh nghiệp có thể kết hợp các khả năng tuân thủ tích hợp. Để đảm bảo sự tuân thủ, này các nhà cung cấp dịch vụ đám mây sẽ đưa ra các biện pháp kiểm soát quyền truy cập, công cụ báo cáo và quy trình kiểm tra. Họ cũng sử dụng các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu mạnh mẽ, giao thức truyền dữ liệu an toàn và mã hóa dữ liệu để giúp người dùng yên tâm về quyền riêng tư, an toàn dữ liệu của họ. Các tổ chức hoạt động trong các ngành được quản lý chặt chẽ phải tuân thủ các tiêu chuẩn quy định và Cloud Identity Platform cho phép họ thực hiện điều đó một cách hiệu quả. Chi phí dịch vụ Google Cloud IdentityTại GCS Technology Company Vietnam - Đối tác ủy quyền cấp cao của Google Cloud tại Việt Nam có hơn 12 năm kinh nghiệm chuyên sâu xử lý các vấn đề tối ưu hóa chuyển đổi số cấp doanh nghiệp, người dùng có thể tham khảo gói dịch vụ Google Cloud Identity với mức giá 149,000vnđ/ người dùng khi đăng ký theo tháng và 1,799,000vnđ/ người dùng nếu đăng ký theo năm. Ngoài ra, quý khách hàng sẽ nhận được những dịch vụ mở rộng và hỗ trợ 24/7 từ đội ngũ của GCS Vietnam trong suốt quá trình đăng ký và sử dụng dịch vụ. Hãy bắt đầu sử dụng Cloud Identity Platform ngay hôm nay để bảo vệ doanh nghiệp của bạn! Vì sao doanh nghiệp cần sử dụng Google Cloud Identity Platform?Các doanh nghiệp đang nhanh chóng chuyển đổi sang môi trường điện toán đám mây, hoặc cũng có thể đổi mới theo hướng môi trường hybrid (sự kết hợp giữa sử dụng cơ sở hạ tầng truyền thống và cơ sở hạ tầng đám mây) do sự phát triển và ứng dụng mạnh mẽ của công nghệ thông tin hiện nay. Theo Báo cáo phân tích di động của Citrix, người dùng trung bình sử dụng ít nhất ba thiết bị và yêu cầu quyền truy cập liên tục vào các ứng dụng liên quan đến công việc. Họ có thể làm việc ở bất cứ đâu và bất cứ khi nào họ cần. Đó là những khó khăn mà bộ phận CNTT trong doanh nghiệp phải đối mặt khi công nghệ liên tục thay đổi và cập nhật không ngừng. Do đó, việc quản lý ai có quyền truy cập vào kho dữ liệu và ứng dụng của doanh nghiệp ngày càng trở nên quan trọng hơn. Có thể nói, các ứng dụng dựa trên đám mây đang thay đổi không chỉ cách chúng ta làm việc mà còn cả cách doanh nghiệp nhìn nhận các vấn đề bảo mật. Ví dụ về các ứng dụng này bao gồm kiểm tra dữ liệu hàng tồn kho với đồng nghiệp ở bên kia địa cầu, cung cấp hỗ trợ khách hàng từ văn phòng của bạn thay vì phải di chuyển đến đó và kiểm tra email khi đang bay. Những trở ngại này trước hết phải được Google, nơi tiên phong trong lĩnh vực công nghệ nhìn nhận và giải quyết. Sau quá trình nghiên cứu từ đội ngũ chuyên gia hàng đầu, Google đã giới thiệu Google Cloud Identity Platform, giải pháp cung cấp cho quản trị viên doanh nghiệp quyền kiểm soát người dùng tập trung bên cạnh việc tạo điều kiện cho nhân viên truy cập dễ dàng, an toàn. Lời kếtBảo vệ dữ liệu và tài nguyên là điều vô cùng quan trọng trong môi trường doanh nghiệp ngày nay. Một giải pháp hoàn chỉnh có thể hỗ trợ các công ty giải quyết vấn đề trên là dịch vụ Cloud Identity Platform. Nền tảng nhận dạng đám mây có thể hỗ trợ bảo vệ công ty của bạn trước các mối đe dọa an ninh mạng nhờ các tính năng bảo mật mạnh mẽ. Google Cloud Identity Platform là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn đang tìm kiếm một hệ thống quản lý quyền truy cập và danh tính toàn diện cũng như các ứng dụng quan trọng. Nếu có bất kỳ thắc mắc và cần sự hỗ trợ tư vấn về dịch vụ Google Cloud, đừng ngần ngại và nhắn tin trực tiếp qua Livechat của GCS Technology Company Vietnam để biết thêm thông tin chi tiết. |
