Helpex - Trao đổi & giúp đỡ Đăng nhập

Cách mạng hóa việc tích hợp máy học và các phương pháp thích ứng

Trong nhiều năm, những người trong chúng tôi trong lĩnh vực công nghệ đã xây dựng sự tích hợp giữa các hệ thống khác nhau. Trên thực tế, các tổ chức doanh nghiệp thường có các nguồn lực cụ thể dành riêng cho việc xây dựng và duy trì sự tích hợp giữa các hệ thống quan trọng. Theo Dictionary.com, từ integration được định nghĩa là một động từ có nghĩa là "kết hợp hoặc kết hợp (các bộ phận) thành một tổng thể." Trong nhiều thập kỷ, các nhà công nghệ đã tạo ra sự tích hợp thủ công giữa các hệ thống có giao diện liên tục thay đổi. Những người may mắn trong chúng tôi có cơ hội tạo tích hợp giữa máy tính lớn và cơ sở dữ liệu tuyến trước, do đó đảm bảo rằng cần ít cập nhật hơn cho việc tích hợp. Tuy nhiên, đối với những người trong chúng tôi, những người đã phải tạo ra sự tích hợp giữa vô số các dịch vụ SaaS trên thị trường,

Nhiều năm trôi qua, tích hợp thường được coi là một từ đồng nghĩa với đồng bộ hóa. Mặc dù việc giữ cho dữ liệu được đồng bộ giữa nhiều cơ sở dữ liệu và nền tảng là một phần quan trọng của quá trình tích hợp, nhưng nó gần như không phải là tổng thể của các vấn đề tích hợp mà các tổ chức thường gặp phải. Tập trung chủ yếu vào đồng bộ hóa bỏ đi phần quan trọng nhất: tự động hóa. 

Tự động hóa các thành phần khác nhau của doanh nghiệp luôn được tiếp cận với sự lo lắng. Mặc dù có một số việc có thể dễ dàng trở thành tự động hóa (những công việc thuộc lòng được thực hiện 1.000 lần một ngày), nhưng nhiều thành phần cốt lõi hơn của doanh nghiệp không thể được hưởng lợi từ tự động hóa do yêu cầu phân tích trong quá trình ra quyết định. Đã đến lúc chúng ta với tư cách là các nhà công nghệ lấy một gợi ý từ một phần khác của ngành: xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

NLP sử dụng khái niệm về ý định để đưa ra một phỏng đoán có học thức về những gì một người đang cố gắng nói và hành động kết quả nên như thế nào. Ví dụ: khi nói chuyện với hệ thống tự động của một hãng hàng không, tôi có thể nói "Tôi cần biết chuyến bay của mình có đúng giờ hay không". Cụm từ đó sau đó sẽ được chuyển qua NLP và so sánh với một số ý định khác nhau trong hệ thống của họ. Các ví dụ khác về ý định của một hãng hàng không có thể bao gồm “Nói chuyện với đại diện”, “Mua vé” hoặc “Nhận thông tin chuyến bay cập nhật”.

Trong trường hợp cụ thể của ví dụ đầu tiên của tôi, mục đích sẽ ánh xạ để "nhận thông tin chuyến bay được cập nhật." Sau khi biết được ý định, chúng tôi có thể lập bản đồ các hành động cụ thể. Trong ví dụ này, hành động sẽ là phản hồi với trạng thái hiện tại của chuyến bay. 

Bước tiến quan trọng tiếp theo trong công nghệ tích hợp sẽ lấy dấu hiệu của nó từ những bước đi trước đó. Sử dụng một số kỹ thuật mới đang được phát triển bởi các nhà cung cấp iPaaS kết hợp với các kỹ thuật học máy như ví dụ được đưa ra ở trên, chúng ta có thể tiến gần đến chén thánh của các yêu cầu tích hợp. Một nhà phát triển tích hợp phải có thể giải thích mục đích cuối cùng cho việc tích hợp và có một hệ thống thông minh tạo ra một bản thiết kế để xem xét. Sau khi đánh giá thành công, cùng một hệ thống sẽ có thể triển khai tích hợp và quản lý bất kỳ thay đổi nào đối với các hệ thống cơ bản. 

Hãy tưởng tượng có thể làm việc trực quan với một môi trường cho phép tôi giải thích ý định của mình. Ví dụ: mỗi khi khách hàng tiềm năng tham gia Marketo với một điểm số khách hàng tiềm năng nhất định, tôi cần tự động liên hệ với người đứng đầu bộ phận bán hàng và bắt đầu tự động hóa tiếp thị. Để đưa ra ý định chung và sau đó nhận được bản thiết kế về việc thực thi bằng cách kết nối các điểm cuối API khác nhau (từ Marketo, Salesforce và Microsoft Outlook) sẽ chỉ là bước khởi đầu cho một thế giới khả năng tự động hóa tạo và duy trì tích hợp.

Chúng tôi hiện đang tìm kiếm cái thùng của Internet of Things, nhưng chúng tôi vẫn đang tiếp cận tích hợp theo những cách truyền thống. Trí tuệ nhân tạo kết hợp với các công cụ mới để xây dựng tích hợp có thể mang lại mục tiêu luôn khó nắm bắt đó là: tích hợp thích ứng và thông minh. Xây dựng một hệ thống duy trì tích hợp dựa trên mục đích cuối cùng thay vì một số ràng buộc cứng nhắc sẽ là điều cần thiết khi cố gắng liên kết liền mạch các nền tảng quản lý hàng nghìn (nếu không phải hàng triệu) thiết bị. Lý do thúc đẩy việc tạo và quản lý tích hợp tự động là để đảm bảo chúng tôi đã sẵn sàng cho lượng dữ liệu đáng kinh ngạc được xử lý từ cơn bão IoT sắp tới. Tuy nhiên, nó cũng sẽ có giá trị to lớn ở những nơi khác.

2 hữu ích 0 bình luận 5.7k xem chia sẻ

Có thể bạn quan tâm

loading