Trong kỷ nguyên số, công nghệ không chỉ hỗ trợ mà đang từng bước tái định hình cách doanh nghiệp vận hành và phát triển. Ở trung tâm của quá trình này chính là nền tảng số (Digital Platform) — hệ thống công nghệ đóng vai trò kết nối, tự động hóa và tối ưu toàn diện các hoạt động quản trị. Nhưng nền tảng số thật sự là gì? Khác gì với phần mềm truyền thống? Và doanh nghiệp cần lưu ý điều gì để ứng dụng hiệu quả? Bài viết này trên Base.vn sẽ giúp nhà quản trị hiểu rõ bản chất, vai trò và cách chọn lựa nền tảng số phù hợp nhất cho tổ chức của mình. 1. Nền tảng số là gì? Nền tảng số (Digital Platform) là một hệ sinh thái công nghệ tích hợp bao gồm phần cứng, phần mềm và các dịch vụ trực tuyến, được xây dựng dựa trên hạ tầng mạng Internet. Với nền tảng số, nhiều cá nhân và tổ chức có thể cùng thực hiện các hoạt động trực tuyến như cộng tác, giao dịch, mua bán hoặc chia sẻ thông tin. Bên cạnh đó, định nghĩa nền tảng số cũng được chuẩn hóa trong Quyết định số 186/QĐ-BTTTT của Bộ Thông tin và Truyền thông về phê duyệt “Chương trình thúc đẩy phát triển và sử dụng các nền tảng số quốc gia phục vụ chuyển đổi số, phát triển chính phủ số, kinh tế số, xã hội số” như sau: “Nền tảng số là hệ thống thông tin phục vụ các giao dịch điện tử trực tuyến hoạt động theo mô hình sử dụng công nghệ số để tạo môi trường mạng cho phép nhiều bên cùng tham gia để giao dịch, cung cấp dịch vụ cho các tổ chức, cá nhân, có thể sử dụng ngay, đơn giản, thuận tiện, linh hoạt theo yêu cầu, dễ dàng phổ biến trên diện rộng, các bên tham

Trong kỷ nguyên mà mọi hoạt động, từ mua sắm, giao tiếp đến quản trị, đều diễn ra trên môi trường số, khái niệm “doanh nghiệp số” và “chuyển đổi số” đã trở thành những từ khóa thống trị thế giới kinh doanh hiện đại. Vậy, doanh nghiệp số là gì? Để chuyển đổi từ mô hình kinh doanh truyền thống sang mô hình vận hành trên nền tảng công nghệ số thì doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu? Đó là những gì mà Base.vn sẽ gợi mở trong nội dung sau đây.  1. Doanh nghiệp số là gì? Doanh nghiệp số (Digital Enterprise) là mô hình doanh nghiệp ứng dụng công nghệ số vào toàn bộ hoạt động và quy trình vận hành – từ quản trị nội bộ đến chăm sóc khách hàng – nhằm cải thiện năng suất, tối ưu chi phí, và tạo ra lợi thế cạnh tranh tổng thể. Tuy nhiên, trở thành một doanh nghiệp số không đơn thuần là việc sử dụng các công cụ công nghệ số, mà đó là một quá trình chuyển đổi toàn diện về tư duy, con người và quy trình để hướng tới xây dựng một văn hóa đổi mới, sáng tạo và lấy khách hàng làm trung tâm trong mọi chiến lược phát triển. Trong thời đại 4.0, doanh nghiệp số thường gắn liền với việc ứng dụng các công cụ như website, nền tảng mạng xã hội, phần mềm quản trị doanh nghiệp (HRM, CRM,…) và các công nghệ tiên tiến như điện toán đám mây (cloud computing), trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), chuỗi khối (blockchain) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) để thay đổi cách thức vận hành truyền thống và tạo ra ý tưởng kinh doanh đột phá. Google, Netflix, Amazon, Tesla, Airbnb và Apple là những ví dụ của doanh nghiệp số. Họ đã tích hợp công nghệ vào mọi khía cạnh hoạt động –

Từ sự bùng nổ của Internet đến sự lan rộng của blockchain, trí tuệ nhân tạo và các nền tảng công nghệ mới, kinh tế số đang định hình lại cục diện toàn cầu. Việt Nam không đứng ngoài xu thế ấy, và đang từng bước chuyển mình để hòa nhập và bứt phá trong kỷ nguyên số. Vậy, cụ thể hơn thì kinh tế số là gì? Đặc trưng của nền kinh tế số? Sau đây, hãy cùng Base.vn làm rõ khái niệm kinh tế số, phân tích những thuận lợi – khó khăn hiện nay, đồng thời gợi mở các giải pháp thực tiễn để thúc đẩy kinh tế số tại Việt Nam. 1. Kinh tế số là gì? Kinh tế số (digital economy) là thuật ngữ dùng để mô tả một nền kinh tế vận hành dựa trên internet và các công nghệ kỹ thuật số. Theo định nghĩa của Nhóm cộng tác Kinh tế số thuộc Đại học Oxford, đây là “an economy that functions mostly through the use of digital technology, especially the internet” – tạm dịch: “một nền kinh tế hoạt động chủ yếu thông qua công nghệ số, đặc biệt là các giao dịch điện tử được thực hiện trên nền tảng internet.” Khái niệm này cũng được đề cập trong chương trình “Sáng kiến hợp tác và phát triển kinh tế kỹ thuật số” của Hội nghị Thượng đỉnh G20 tổ chức tại Hàng Châu (2016). Theo đó: “Nền kinh tế số bao gồm các hoạt động kinh tế sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông như một động lực chính nhằm nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa cơ cấu kinh tế. Kiến thức số & thông tin số chính là phương tiện cốt lõi mang lại giá trị cho nền kinh tế.” Song, dù được tiếp cận từ nhiều góc nhìn khác nhau, điểm chung của các định nghĩa về kinh tế số vẫn là lấy công

Từ khoảnh khắc chúng ta thức dậy bởi tiếng chuông báo thức trên điện thoại cho đến thời điểm lướt mạng xã hội vào đêm khuya, công nghệ số đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày. Không chỉ định hình cách con người giao tiếp và học tập, công nghệ số còn thay đổi sâu sắc cách doanh nghiệp vận hành, cạnh tranh và phát triển. Vậy công nghệ số là gì, bao gồm những thành tố nào, và tại sao nó lại được xem là yếu tố cốt lõi trong hành trình đổi mới của doanh nghiệp? Hãy cùng Base.vn khám phá vai trò của công nghệ số trong kinh doanh hiện đại trong nội dung sau đây. 1. Công nghệ số là gì? Công nghệ số là một thuật ngữ dùng để chỉ việc ứng dụng các công cụ, hệ thống và thiết bị kỹ thuật số nhằm xử lý, lưu trữ và truyền tải thông tin dưới dạng dữ liệu điện tử. Những công nghệ này đang tạo ra tác động mạnh mẽ đến cách con người học tập, làm việc, giao tiếp, mua sắm và tiếp cận thông tin – tất cả hoạt động đều trở nên nhanh chóng và thuận tiện hơn bao giờ hết. Trong kỷ nguyên 4.0, công nghệ số không chỉ gắn liền với quá trình số hóa dữ liệu, mà còn đóng vai trò trung tâm trong chiến lược chuyển đổi số, thúc đẩy đổi mới sáng tạo trên nhiều lĩnh vực như kinh tế, y tế, giáo dục, nông nghiệp và hơn thế nữa. Riêng trong bối cảnh doanh nghiệp, công nghệ số giúp tự động hóa các quy trình vận hành, giảm thiểu thao tác thủ công, đồng thời mở ra khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu về khách hàng và thị trường. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn, tương tác với khách hàng

Khác với những thế hệ AI truyền thống chỉ tuân theo các kịch bản cố định, AI Agent (hay tác nhân AI) mang đến bước tiến vượt bậc với khả năng lý luận, học hỏi và ra quyết định độc lập, giảm thiểu sự giám sát liên tục từ con người. Vậy AI Agent là gì? Cơ chế hoạt động của nó ra sao? Và làm thế nào để doanh nghiệp có thể áp dụng hệ thống này vào hoạt động thực tiễn? Hãy cùng Base.vn khám phá sức mạnh và ứng dụng của AI Agent trong nội dung sau đây. 1. AI Agent là gì? AI Agent, hay còn gọi là Tác nhân AI, là một ứng dụng, hệ thống hoặc chương trình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để nhận thức môi trường xung quanh, phân tích tình huống, và tự động thực hiện các hành động nhằm đạt được một mục tiêu cụ thể. Những tác nhân này thường được lập trình để mô phỏng quá trình ra quyết định của con người, và thậm chí có thể vượt trội hơn ở một số khía cạnh, chẳng hạn như xử lý các phép tính phức tạp với tốc độ cực kỳ nhanh. Một ví dụ điển hình về AI Agent là Google Assistant – trợ lý ảo thông minh của Google được tích hợp trong các thiết bị như điện thoại Android, loa Google Nest và nhiều thiết bị nhà thông minh IoT khác. Google Assistant có thể nhận diện giọng nói của người dùng (sensor), xử lý thông tin bằng trí tuệ nhân tạo (processor), ghi nhớ lịch sử tương tác để cá nhân hóa trải nghiệm (memory), và thực hiện các lệnh như phát nhạc, gửi tin nhắn, tìm kiếm thông tin, và nhiều hơn thế (actuator). 2. Thành phần cốt lõi của AI Agent Bên cạnh khái niệm “AI Agent là gì”, việc hiểu rõ các thành phần dưới đây cũng là chìa

Bạn từng thắc mắc AI có thể “hiểu” hình ảnh, văn bản hay giọng nói bằng cách nào? Câu trả lời nằm ở Data Annotation (gắn nhãn dữ liệu) – bước nền tảng nhưng cực kỳ quan trọng trong quá trình huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo. Không có dữ liệu được gắn nhãn chính xác, AI sẽ “mù đường” và không thể học hỏi hiệu quả. Trong bài viết này, Base.vn sẽ giúp bạn hiểu rõ Data Annotation là gì, vai trò của nó trong lĩnh vực AI, và quy trình thực hiện gắn nhãn dữ liệu chuyên nghiệp từ A-Z. 1. Data annotation là gì? Data annotation (gán nhãn dữ liệu) là quá trình gán nhãn hoặc đánh dấu vào dữ liệu thô, như văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video, để giúp các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) học hỏi và hiểu các thông tin từ dữ liệu đó. Quá trình này cho phép hệ thống nhận diện, phân loại các đối tượng, đặc điểm hoặc hành vi trong dữ liệu, từ đó thực hiện các nhiệm vụ như dự đoán hoặc ra quyết định. Ví dụ:  Giả sử bạn muốn huấn luyện một mô hình AI để nhận diện các loài động vật trong ảnh, như chó, mèo, và thỏ. Để làm được điều này, bạn cần cung cấp cho mô hình những bức ảnh đã được gán nhãn. Bạn cần thực hiện các bước như sau:  Sau khi thực hiện gán nhãn dữ liệu xong, bạn sẽ có một bộ dữ liệu với các bức ảnh đã được gán nhãn chính xác. Sau đó, mô hình AI có thể học từ những dữ liệu này và tự động nhận diện chó, mèo, thỏ trong các bức ảnh mới mà không cần sự can thiệp của con người. 2. Tầm quan trọng của data annotation Việc thực hiện data annotation giúp các hệ thống máy

Trong thời đại số, nơi dữ liệu là “nguồn tài nguyên mới”, thì Data Center (trung tâm dữ liệu) chính là “trái tim” của mọi hoạt động công nghệ. Từ lưu trữ thông tin, xử lý giao dịch, đến đảm bảo an toàn hệ thống – tất cả đều vận hành dựa trên nền tảng này. Nhưng Data Center thực chất là gì? Và tại sao doanh nghiệp nào cũng cần sở hữu hoặc sử dụng một trung tâm dữ liệu riêng? Bài viết dưới đây Base.vn sẽ giúp bạn hiểu rõ vai trò then chốt của Data Center trong việc vận hành, bảo mật và phát triển doanh nghiệp thời đại số. 1. Giới thiệu về Data Center  1.1 Data Center là gì? Data Center (Trung tâm dữ liệu, viết tắt là DC) là một hệ thống hạ tầng công nghệ thông tin (CNTT) tập trung, được thiết kế để lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu. Đây có thể là một phòng máy, một tòa nhà hoặc một cơ sở quy mô lớn, nơi đặt các thiết bị quan trọng như máy chủ, hệ thống lưu trữ, thiết bị mạng và các hệ thống hỗ trợ khác nhằm đảm bảo vận hành ổn định cho các ứng dụng và dịch vụ số. Hiểu một cách đơn giản, Data Center là “trái tim” của hệ thống CNTT, cung cấp một môi trường an toàn, đáng tin cậy để lưu trữ dữ liệu và duy trì hoạt động của các hệ thống thông tin. Các doanh nghiệp sử dụng trung tâm dữ liệu để đảm bảo khả năng vận hành liên tục, bảo mật dữ liệu và tăng cường hiệu suất hoạt động. 1.2 Sự phát triển của Data Center Trước đây, các doanh nghiệp thường sở hữu và vận hành Data Center riêng, với hệ thống máy chủ và hạ tầng được quản lý nội bộ. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, các mô

Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, data model (mô hình dữ liệu) đóng vai trò cốt lõi trong việc tổ chức, lưu trữ và quản lý thông tin một cách hiệu quả. Một mô hình dữ liệu được thiết kế tốt không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất hệ thống mà còn hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác dựa trên dữ liệu.  Vậy data model là gì, có những loại nào, và có những phương pháp phổ biến nào để xây dựng một mô hình dữ liệu hiệu quả? Hãy cùng Base.vn tìm hiểu và phân tích trong bài viết dưới đây.  1. Giới thiệu về Data Model 1.1 Data model là gì? Data model (mô hình dữ liệu) là một bản thiết kế mô tả cách tổ chức, lưu trữ và liên kết dữ liệu trong doanh nghiệp. Nó giúp thể hiện cấu trúc dữ liệu và mối quan hệ giữa các thông tin một cách rõ ràng và có hệ thống. Quá trình xây dựng mô hình dữ liệu, hay còn gọi là mô hình hóa dữ liệu (data modeling), là việc phân tích nhu cầu lưu trữ dữ liệu và xác định các thông tin quan trọng phục vụ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp. Ví dụ về data model của một ứng dụng đặt phòng khách sạn:  Mô hình dữ liệu trên giúp hệ thống khách sạn quản lý thông tin khách hàng, tình trạng phòng, đặt chỗ và thanh toán một cách chính xác và hiệu quả. 1.2 Các thành phần chính trong data model  Một mô hình dữ liệu bao gồm một số thành phần quan trọng. Khi tạo mô hình dữ liệu, bạn cần nắm được một số thuật ngữ sau:  1.3 Thế nào là data model tốt?  Một data model hiệu quả không chỉ cần rõ ràng, dễ mở rộng mà còn phải đảm bảo hiệu suất, nâng cao năng suất làm việc và cung

Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, Data Mining (khai phá dữ liệu) trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp tìm ra giá trị ẩn giấu trong dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định chính xác và tối ưu hiệu suất. Nhưng Data Mining thực sự là gì? Làm thế nào để áp dụng hiệu quả trong phân tích và chiến lược kinh doanh? Hãy cùng Base.vn khám phá 4 bước quan trọng trong Data Mining, giúp bạn khai thác dữ liệu một cách khoa học và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững! 1. Data mining là gì?  Data mining, hay khai phá dữ liệu, là quá trình xử lý và phân tích tập dữ liệu lớn nhằm nhận diện các mô hình, xu hướng và mối quan hệ quan trọng. Thông qua việc khai thác dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra dự đoán chính xác hơn về xu hướng trong tương lai. Quá trình thực hiện data mining không chỉ đơn thuần là trích xuất dữ liệu mà còn bao gồm các công đoạn như làm sạch, tích hợp, chuyển đổi và phân tích dữ liệu để đưa ra kết quả có ý nghĩa. Đây là một lĩnh vực phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa kho dữ liệu chuyên sâu và các công nghệ tính toán tiên tiến. Các tính năng chính của data mining bao gồm khả năng phát hiện các mô hình ẩn, đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu, tạo phản hồi cho các phân tích và trực quan hóa dữ liệu thông qua các phương pháp phân cụm. Data mining được sử dụng để phục vụ nhiều hoạt động của doanh nghiệp như:  Nhờ ứng dụng các thuật toán trong khoa học dữ liệu, data mining đã trở thành công cụ đắc lực trong việc xử lý và khai thác giá trị từ dữ liệu, góp phần tối ưu hóa hiệu suất hoạt động và

Trong thời đại công nghệ bùng nổ như hiện nay, việc quản lý và khai thác dữ liệu hiệu quả là yếu tố then chốt giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định chính xác và kịp thời. Một trong những yếu tố quan trọng để làm được điều này chính là metadata.  Khái niệm metadata ngày càng trở nên phổ biến. Thuật ngữ này cung cấp thông tin về các thuộc tính và cấu trúc của dữ liệu, giúp việc truy xuất và quản lý dữ liệu trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, việc hiểu rõ về metadata và áp dụng nó đúng cách vẫn là một thách thức đối với nhiều doanh nghiệp. Hãy cùng Base.vn khám phá tổng quan kiến thức về metadata và những thách thức mà các tổ chức phải đối mặt khi quản lý loại dữ liệu này. 1. Metadata là gì? 1.1 Khái niệm  Metadata (hay còn gọi là siêu dữ liệu) là một dạng dữ liệu mô tả các đặc điểm, bối cảnh và thông tin quan trọng của dữ liệu gốc. Nói một cách đơn giản, nó là dữ liệu về dữ liệu, giúp chúng ta tổ chức, tìm kiếm và hiểu rõ hơn về các loại dữ liệu khác. Các ví dụ điển hình của metadata bao gồm: Tóm lại, metadata không chỉ đơn giản là mô tả mà còn là một công cụ giúp xác định những thuộc tính đặc trưng của dữ liệu mà nó liên quan đến.  Ví dụ: Với một bức ảnh, trong khi chúng ta có thể nhận biết các yếu tố như màu sắc hay vật thể trong ảnh, metadata lại cung cấp các chi tiết như định dạng, ngày chụp, kích thước,… Trong bối cảnh hiện nay, khi lượng dữ liệu được tạo ra ngày càng lớn và phức tạp, việc sử dụng metadata trở nên vô cùng quan trọng. Nó giúp các doanh nghiệp không chỉ tổ