Rasgo AI: Tăng tốc phân tích dữ liệu với AI sinh học thông minh

Rasgo AI là nền tảng kết hợp giữa phân tích dữ liệu truyền thống và trí tuệ nhân tạo thế hệ mới. Nền tảng này không chỉ trực quan hóa dữ liệu mà còn khai thác tri thức tiềm ẩn ở trong bảng số liệu bằng việc đặt câu hỏi tự nhiên. Trong bối cảnh doanh nghiệp cần đưa ra quyết định nhanh thì Rasgo chính là cầu nối giữa dữ liệu thô và hành động chiến lược.

Nền tảng AI Rasgo là gì và vì sao nó đang được giới dữ liệu chú ý?

Có thể nói rằng Rasgo AI không đơn thuần là một công cụ vẽ biểu đồ mà còn là AI phụ trợ cho nhà phân tích dữ liệu với khả năng đọc bảng, hiểu logic, tìm ra insight và trả lời câu hỏi kinh doanh thông qua ngôn ngữ tự nhiên. 

Rasgo: Trợ lý phân tích dữ liệu tự động hóa bằng AI

Rasgo AI là một nền tảng phân tích dữ liệu tăng cường, cho phép người dùng nhập bảng dữ liệu và đặt câu hỏi bằng tiếng Anh. Cụ thể, thay vì tự viết truy vấn hay xử lý dữ liệu một cách thủ công thì bạn chỉ cần hỏi như đang nói chuyện với đồng nghiệp. Tiếp đó, Rasgo sẽ tạo ra bảng phân tích, biểu đồ và phần giải thích tương ứng.

Điểm đặc biệt là Rasgo không chỉ dùng LLM để nói chuyện mà còn thực sự hiểu cấu trúc dữ liệu và ngữ cảnh kinh doanh. Chính vì thế, nó giúp cho những người không chuyên vẫn có thể truy vấn như một chuyên gia SQL, trong khi người có kỹ thuật sẽ tiết kiệm hàng giờ viết code và xử lý logic.

Những giá trị cốt lõi mà Rasgo AI mang lại cho người sử dụng

• Tương tác với dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên: Rasgo hiểu câu hỏi tiếng Anh và trả lời bằng số liệu cũng như biểu đồ.
• Tăng tốc phân tích dữ liệu từ hàng giờ xuống vài giây: Những truy vấn mất hàng chục dòng code giờ chỉ là câu hỏi tự nhiên, giúp đưa ra quyết định nhanh.
• Hiểu dữ liệu trong ngữ cảnh kinh doanh: Rasgo phân tích không chỉ đúng về mặt kỹ thuật mà còn có trực giác theo mục tiêu kinh doanh.
• Kết hợp trực tiếp với hệ sinh thái dữ liệu hiện có: Rasgo kết nối với Snowflake, Redshift, BigQuery, CSV… mà không cần di chuyển dữ liệu.
• Phù hợp cho cả chuyên viên kỹ thuật lẫn phòng ban không chuyên: Mọi bộ phận đều có thể tự hỏi và tự hành động.

Các điểm nổi bật và điểm cần cải thiện ở AI Rasgo

Có thể nói rằng Rasgo AI đang nổi lên như một giải pháp trí tuệ hóa dữ liệu, nhưng như bất kỳ công cụ nào thì nó cũng có những điểm mạnh vượt trội cùng một vài giới hạn cần biết rõ.

Ưu điểm nổi bật của Rasgo AI

• Tương tác dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên: Dễ dàng đặt câu hỏi và Rasgo sẽ trả lời kèm bảng cùng biểu đồ minh họa.
• Phân tích nhanh, không cần BI hay SQL chuyên sâu: Thay vì chờ đợi team kỹ thuật chạy báo cáo, bạn có thể có được insight ngay lập tức.
• Hiểu logic dữ liệu trong ngữ cảnh kinh doanh thực tế: Không chỉ truy xuất mà còn phân tích và giải thích tương ứng với KPI, mục tiêu tăng trưởng, rủi ro.
• Tích hợp mạnh với hệ thống dữ liệu hiện có: Kết nối trực tiếp Snowflake, BigQuery, Redshift,… mà không cần thay đổi kiến trúc hạ tầng dữ liệu.
• Hỗ trợ phân quyền và cộng tác nhóm: Mỗi insight có thể lưu lại, chia sẻ và thảo luận trực tiếp với đồng nghiệp như trong một môi trường BI hiện đại.

Điểm cần cải thiện và lưu ý khi sử dụng Rasgo

• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào: Nếu bảng dữ liệu không rõ ràng, thiếu logic hoặc tên cột mơ hồ, Rasgo AI có thể hiểu sai hoặc thiếu chính xác.
• Chủ yếu hỗ trợ tiếng Anh: Dù bạn có thể đưa dữ liệu tiếng Việt vào nhưng mà việc đặt câu hỏi và tương tác bằng tiếng Anh vẫn là tối ưu nhất.
• Chưa thay thế được phân tích BI chuyên sâu đa chiều: Với những phân tích cực kỳ phức tạp, Rasgo có thể chưa mạnh bằng các công cụ BI chuyên biệt.
• Gói miễn phí có giới hạn khá sớm: Muốn sử dụng thường xuyên thì bạn sẽ cần nâng cấp lên các gói trả phí để mở khóa API và khối lượng truy vấn lớn.

Toàn cảnh nền tảng Rasgo AI để người dùng tìm hiểu

Để hiểu đầy đủ được sức mạnh của Rasgo AI trước khi đưa vào quy trình dữ liệu thực tế, người sử dụng hãy cùng điểm qua các thông tin cốt lõi dưới đây.

Những gói dịch vụ của Rasgo AI dành cho người dùng lựa chọn

Hiện nay, Rasgo AI cung cấp nhiều gói dịch vụ linh hoạt và phù hợp với cả người dùng cá nhân muốn truy vấn nhanh lẫn doanh nghiệp lớn cần tích hợp sâu vào hệ thống dữ liệu.

Rasgo AI hoạt động như thế nào – Và điểm nổi bật nằm ở đâu?

Không giống các công cụ dashboard truyền thống, nền tảng Rasgo không yêu cầu người dùng học SQL, xây pipeline hay thiết kế bảng biểu thủ công. Thay vào đó, AI sẽ nghe hiểu câu hỏi về dữ liệu và tự tạo phân tích như một chuyên viên.

• Kết nối với nguồn dữ liệu hiện có: Rasgo liên kết trực tiếp với hệ quản trị dữ liệu như Snowflake, BigQuery, Redshift, mà không cần di chuyển dữ liệu.
• Người dùng đặt câu hỏi bằng tiếng Anh: Bạn có thể đặt trực tiếp câu hỏi bằng tiếng Anh hoặc sử dụng các ứng dụng dịch thuật chuyển từ tiếng Việt.
• AI xử lý câu hỏi và hiểu cấu trúc bảng dữ liệu: Rasgo sử dụng mô hình ngôn ngữ để hiểu ý định người dùng, sau đó ánh xạ sang logic truy vấn phù hợp với dữ liệu hiện có.
• Tạo bảng phân tích, biểu đồ và phần giải thích: Hệ thống tự sinh biểu đồ, bảng dữ liệu và mô tả insight bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Lưu, chia sẻ và cộng tác trực tiếp trên phân tích: Mỗi phân tích có thể được lưu lại, chia sẻ qua link hoặc gửi nội bộ cho nhóm.

Ngoài cơ chế hoạt động linh hoạt, Rasgo AI cũng thực sự giúp bạn hiểu điều gì đang diễn ra trong dữ liệu. Thêm vào đó, bạn có thể tham khảo những tính năng của nền tảng trong thông tin sau.

• Tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên: Không cần học SQL, bạn vẫn có thể truy vấn bảng dữ liệu như trò chuyện với trợ lý cá nhân.
• Tự động sinh biểu đồ và phần giải thích: Rasgo luôn cung cấp biểu đồ minh hoạ và phần giải thích theo logic kinh doanh.
• Hiểu bối cảnh và mục tiêu của truy vấn: Rasgo AI phản hồi theo mục tiêu như so sánh, phân nhóm, tìm bất thường, nhận diện xu hướng…
• Tích hợp mạnh với hệ thống dữ liệu hiện tại: Dù bạn đang dùng Snowflake hay chỉ là file CSV, Rasgo đều hoạt động trực tiếp mà không cần pipeline.
• Chia sẻ và cộng tác dễ dàng giữa các bộ phận: Ai cũng có thể tự hỏi, tự trả lời và chia sẻ insight mà không cần team BI hỗ trợ.

Kinh nghiệm sử dụng Rasgo AI sao cho hiệu quả

Dù rằng Rasgo rất thân thiện, nhưng nếu biết cách khai thác hợp lý thì bạn sẽ tiết kiệm được hàng giờ phân tích và quan trọng là có thể đưa ra quyết định nhanh hơn. 

• Chuẩn hóa bảng dữ liệu trước khi kết nối: Đặt tên cột rõ ràng, nhất quán để giúp trí tuệ nhân tạo hiểu được chính xác hơn.
• Bắt đầu với câu hỏi đơn giản, cụ thể: Bạn có thể đưa ra những câu hỏi đơn giản để kết quả rõ ràng và sát mục tiêu.
• Sử dụng biểu thức so sánh và lọc nhóm trong truy vấn: Nếu sử dụng thì biểu thức này sẽ cho kết quả sâu và có chiều hơn câu hỏi tổng quát.
• Kết hợp Rasgo với Google Slides hoặc Notion để chia sẻ insight: Bạn có thể sao chép link dashboard hoặc chụp biểu đồ để đưa thẳng vào báo cáo nhóm.
• Lưu lại các truy vấn hay dùng để tái sử dụng nhanh: Bạn có thể đánh dấu truy vấn phổ biến và dùng lại mỗi tuần mà không cần gõ lại từ đầu.
• Tận dụng phần giải thích để hiểu logic đằng sau số liệu: Đừng chỉ xem biểu đồ mà hãy đọc phần mô tả mà Rasgo sinh ra để biết được chi tiết giải thích.

Tất tần tật các thắc mắc về nền tảng Rasgo AI (FAQ)

Bạn đang cân nhắc đưa Rasgo AI vào quy trình phân tích? Dưới đây là những câu hỏi thường gặp nhất từ người dùng mới của nền tảng này.

Nhìn chung, nền tảng Rasgo AI giúp người dùng biến dữ liệu khô khan thành insight dễ hiểu, dễ chia sẻ và dễ hành động. Trong một thế giới nơi mà các quyết định phải được đưa ra nhanh hơn tốc độ báo cáo thì Rasgo chính là cây cầu kết nối giữa người sử dụng và dòng dữ liệu thô.

VNAI.IO Trang Chủ