Các tổ chức trên nhiều lĩnh vực đang phải đối mặt với sự tăng trưởng bùng nổ của dữ liệu phi cấu trúc — hình ảnh, tài liệu văn bản, PDF, tệp âm thanh và video, cùng các định dạng chuyên biệt như chuỗi gen. Không giống như dữ liệu có cấu trúc vốn được tổ chức rõ ràng, dữ liệu phi cấu trúc thường thiếu tiêu chuẩn hóa, khiến việc khám phá, truy cập và khai thác insight từ các tài sản giá trị này trở nên khó khăn. Amazon Bedrock Data Automation chính là giải pháp giúp doanh nghiệp tự động phân loại, lập danh mục và trích xuất insight từ dữ liệu đa phương tiện (multimodal).
Nhờ khả năng tận dụng AI để chuẩn hóa và tối ưu hóa quy trình quản lý, Bedrock Data Automation không chỉ giúp cải thiện chất lượng dữ liệu mà còn đảm bảo tính minh bạch, tuân thủ chính sách quản trị và tăng tốc độ truy cập vào các sản phẩm dữ liệu giá trị.
Amazon Bedrock Data Automation
Amazon Bedrock Data Automation, một tính năng của Amazon Bedrock, mang đến giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp quản lý hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc. Tính năng này không chỉ tự động phân loại và lập danh mục dữ liệu mà còn hỗ trợ nâng cao chất lượng, đảm bảo thực thi các chính sách quản trị và cho phép truy cập nhanh chóng tới dữ liệu giá trị, biến dữ liệu phi cấu trúc thành nguồn tài sản chiến lược phục vụ phân tích và đổi mới.
Amazon Bedrock Data Automation cho phép các nhà phát triển tự động tạo ra thông tin chuyên sâu có giá trị từ nội dung đa phương thức phi cấu trúc như tài liệu, hình ảnh, video và âm thanh để xây dựng ứng dụng dựa trên AI tạo sinh. Bằng cách tận dụng Amazon Bedrock Data Automation, các nhà phát triển có thể giảm thời gian và công sức phát triển, giúp dễ dàng xây dựng khả năng xử lý tài liệu thông minh, phân tích phương tiện và các giải pháp tự động hóa tập trung vào dữ liệu đa phương thức khác.
Bạn có thể dùng Amazon Bedrock Data Automation dưới dạng tính năng độc lập hoặc trình phân tích cú pháp trong quy trình RAG cho Cơ sở kiến thức dành cho Amazon. Ngoài ra, Amazon Q dành cho doanh nghiệp hiện đang sử dụng BDA để xử lý tài sản đa phương thức và cung cấp thông tin chuyên sâu.
Ngoài ra, AWS và các giải pháp đối tác còn hỗ trợ ẩn danh dữ liệu phi cấu trúc (văn bản, PDF, hình ảnh và tài liệu khác). Đây là yêu cầu quan trọng trong phát triển mô hình AI, nghiên cứu, hoạch định chính sách công và nhiều lĩnh vực khác.
Lợi ích của việc sử dụng Amazon Bedrock Data Automation
Amazon Bedrock Data Automation cung cấp một API thống nhất, tự động hóa việc xử lý nội dung phi cấu trúc đa phương tiện, giúp giảm thiểu sự phức tạp khi phải điều phối nhiều mô hình, tinh chỉnh prompt và ghép nối kết quả đầu ra. Giải pháp này hỗ trợ đảm bảo độ chính xác cao và hiệu quả chi phí, đồng thời giảm đáng kể chi phí xử lý.
Được xây dựng dựa trên nguyên tắc AI có trách nhiệm (Responsible AI), Amazon Bedrock Data Automation nâng cao tính minh bạch với visual grounding và điểm tin cậy (confidence scores), cho phép người dùng xác thực kết quả đầu ra trước khi tích hợp vào các quy trình quan trọng. Giải pháp cũng tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật và tuân thủ (compliance) cấp độ doanh nghiệp, giúp bạn triển khai AI với sự an tâm. Ngoài ra, Bedrock Data Automation còn cho phép bạn xác định rõ dữ liệu nào cần được trích xuất nguyên bản và dữ liệu nào cần được suy luận, mang lại sự kiểm soát toàn diện trong quá trình xử lý.
Khả năng Cross-Region inference giúp quản lý liền mạch những đợt lưu lượng truy cập đột ngột bằng cách tận dụng tài nguyên tính toán từ nhiều AWS Region khác nhau. Amazon Bedrock Data Automation tối ưu dựa trên dung lượng khả dụng của các Region trong cùng một khu vực địa lý, tự động điều phối yêu cầu giữa các Region để tối đa hóa thông lượng mà không phát sinh thêm chi phí.
Ví dụ, các yêu cầu ở Mỹ sẽ luôn được xử lý trong các Region tại Mỹ. Hiện tại, dịch vụ khả dụng tại US West (Oregon) và US East (N. Virginia), đảm bảo điều phối yêu cầu liền mạch và nâng cao độ tin cậy. Amazon Bedrock Data Automation đang tiếp tục mở rộng sang các Region khác, bạn có thể tham khảo tài liệu để cập nhật mới nhất.
Amazon Bedrock Data Automation cũng mang đến mô hình định giá minh bạch và dễ dự đoán, dựa trên loại nội dung được xử lý (theo định dạng) và loại đầu ra (chuẩn hay tuỳ chỉnh). Người dùng trả phí dựa trên số trang tài liệu, số lượng hình ảnh, thời lượng file âm thanh hoặc video. Mô hình định giá rõ ràng này giúp việc tính toán chi phí dễ dàng hơn nhiều so với mô hình dựa trên token.
Dữ liệu phi cấu trúc là gì?
Dữ liệu phi cấu trúc là loại thông tin không được sắp xếp theo một mô hình hoặc lược đồ dữ liệu có sẵn, vì vậy không thể lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống. Văn bản và nội dung đa phương tiện là hai dạng phổ biến của dữ liệu phi cấu trúc. Nhiều tài liệu kinh doanh được xem là phi cấu trúc, cũng như email, video, hình ảnh, trang web và tệp âm thanh.
Thách thức trong quản lý dữ liệu phi cấu trúc
Các khách hàng trong nhiều ngành thường gặp phải các vấn đề cơ bản sau:
- Lưu trữ phân mảnh: Dữ liệu rải rác trên bucket, workspace cục bộ, hệ thống file và các giải pháp lưu trữ khác.
- Khả năng khám phá hạn chế: Nếu thiếu metadata, dữ liệu phi cấu trúc có thể bị “ẩn” và không khai thác được.
- Tích hợp phức tạp: Khó kết nối thông tin liên quan giữa các loại dữ liệu đa phương thức.
- Quản trị dữ liệu: Khi dữ liệu tăng trưởng, việc duy trì lineage, kiểm soát truy cập và tuân thủ governance ngày càng khó.
- Ẩn danh dữ liệu: Vừa cần insight từ dữ liệu, vừa phải đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ pháp lý (đặc biệt trong y tế).
Ứng dụng Amazon Bedrock Data Automation cho dữ liệu phi cấu trúc
Amazon Bedrock Data Automation là một tính năng mạnh mẽ của Amazon Bedrock, được thiết kế để tự động phân loại, tìm kiếm và khai thác insight từ các nội dung đa phương tiện phi cấu trúc như tài liệu, hình ảnh, âm thanh và video, thông qua sức mạnh của AI.
Giải pháp này giúp tối ưu quy trình trích xuất thông tin giá trị từ nhiều dạng dữ liệu phi cấu trúc khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh y tế, báo cáo hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) ở định dạng PDF hoặc hình ảnh, cũng như tệp âm thanh và video. Dịch vụ có khả năng trích xuất metadata kinh doanh và kỹ thuật bằng cách sử dụng các bản thiết kế (blueprints) tùy chỉnh, từ đó giúp dữ liệu phi cấu trúc trở nên dễ dàng khám phá nhờ các chức năng tìm kiếm toàn diện.
Khi được tích hợp với các dịch vụ AWS khác như AWS Glue và Amazon SageMaker Unified Studio, Bedrock Data Automation hỗ trợ xây dựng một giải pháp giúp doanh nghiệp khai thác insight toàn diện thông qua các góc nhìn tích hợp, từ những tài sản dữ liệu vốn trước đây còn bị phân mảnh và tách biệt.
Kiến trúc giải pháp quản lý dữ liệu phi cấu trúc
1 – Quy trình nhập dữ liệu ban đầu và khử định danh
Dữ liệu từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, đa phương thức sẽ được chuyển vào Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) – đóng vai trò là điểm nhập dữ liệu chính. AWS cung cấp nhiều dịch vụ truyền dữ liệu hỗ trợ việc đưa dữ liệu từ các nguồn doanh nghiệp khác nhau vào S3 hoặc các dịch vụ AWS khác.
Với những tổ chức cần dữ liệu đã khử định danh cho nhiều trường hợp sử dụng, có thể áp dụng kiến trúc event-driven với sự kết hợp giữa Amazon EventBridge và AWS Lambda. Các thành phần này sẽ gọi tới các dịch vụ khử định danh của AWS hoặc giải pháp từ AWS Marketplace để xử lý dữ liệu.
Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể tự xây dựng giải pháp khử định danh trên AWS với nhiều dịch vụ hỗ trợ như Amazon Textract, Amazon Comprehend, AWS Glue, Amazon Rekognition, Amazon Bedrock… Sau khi xử lý, dữ liệu đã khử định danh sẽ được lưu trữ trong S3.
AWS Marketplace cũng cung cấp một danh mục số các giải pháp bên thứ ba đã được kiểm chứng khả năng mở rộng cho nhiều ngành, đặc biệt trong y tế (ví dụ: khử định danh văn bản lâm sàng, PDF, hình ảnh và metadata DICOM). Các giải pháp này có thể triển khai cho xử lý thời gian thực hoặc theo lô.
2 – Quy trình xử lý dữ liệu (Data processing pipeline)
Khi dữ liệu được lưu trong Amazon S3, các sự kiện sẽ kích hoạt thông qua Amazon EventBridge, quản lý toàn bộ luồng công việc và tự động hóa. EventBridge sẽ gọi các Lambda functions để xử lý dữ liệu đã khử định danh và tiếp tục gọi Bedrock Data Automation để xử lý các tài liệu, hình ảnh, âm thanh, video phi cấu trúc.
Bedrock Data Automation cung cấp khả năng AI dựa trên foundation models, tự động trích xuất metadata mặc định và metadata tùy chỉnh từ blueprint do khách hàng định nghĩa. Dữ liệu đã xử lý được lưu vào S3 hoặc chuyển tiếp thông qua EventBridge để tiếp tục xử lý downstream.
3 – Quản lý tri thức (Knowledge management)
Dữ liệu sau khi xử lý trong S3 sẽ được đưa vào Amazon Bedrock Knowledge Bases. Tại đây, các ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) và chatbot sẽ cung cấp giao diện trò chuyện ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng cuối dễ dàng truy cập và khai thác dữ liệu.
4 – Lớp lưu trữ và phân phối dữ liệu tập trung
Để đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng, nhiều lớp lưu trữ được sử dụng:
- Amazon Bedrock Knowledge Bases: lưu dữ liệu đã xử lý để phục vụ ứng dụng AI tạo sinh và chatbot.
- AWS Glue: thực hiện ETL để trích xuất metadata từ dữ liệu do Bedrock Data Automation xử lý, sau đó lưu metadata vào AWS Glue Catalog.
- Amazon DataZone: nhập metadata từ Glue Catalog, cung cấp cổng truy cập tập trung để người dùng khám phá, chia sẻ và quản trị dữ liệu bất kể nguồn lưu trữ.
- Amazon DynamoDB (tùy chọn): có thể lưu metadata và tích hợp với Amazon OpenSearch Service để mở rộng khả năng tìm kiếm.
5 – Lớp phân tích dữ liệu (Analytics layer)
Khi dữ liệu đã có trong Amazon DataZone Catalog, người dùng có thể truy vấn và phân tích bằng Amazon Athena hoặc Amazon Redshift Query Editor để thực hiện phân tích quy mô lớn và khai thác BI toàn diện.
Ngoài ra, sự tích hợp giữa Amazon OpenSearch Service và DynamoDB còn cho phép triển khai khả năng tìm kiếm mạnh mẽ và phân tích gần như thời gian thực.
Bảo mật và tuân thủ
Giải pháp này được thiết kế để đảm bảo dữ liệu y tế nhạy cảm (PHI) được ẩn danh đầy đủ trước khi xử lý. Hệ thống sử dụng cơ chế lưu trữ tách biệt giữa dữ liệu gốc và dữ liệu đã ẩn danh. Amazon DataZone chịu trách nhiệm quản trị dữ liệu, kiểm soát truy cập và phân loại, giúp đảm bảo quản lý dữ liệu đúng chuẩn và tuân thủ các quy định.
Kết luận
Khi dữ liệu phi cấu trúc tăng trưởng mạnh mẽ, các tổ chức triển khai giải pháp lập danh mục và quản lý hiệu quả sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn. Amazon Bedrock Data Automation mang lại phương pháp mạnh mẽ và linh hoạt để biến dữ liệu phi cấu trúc từ một thách thức quản trị thành tài sản chiến lược. Nhờ khả năng tận dụng AI để chuẩn hóa và tối ưu hóa quy trình quản lý, Bedrock Data Automation không chỉ giúp cải thiện chất lượng dữ liệu mà còn đảm bảo tính minh bạch, tuân thủ chính sách quản trị và tăng tốc độ truy cập vào các sản phẩm dữ liệu giá trị.
Theo dõi OSAM để khám phá thêm các giải pháp tối ưu hóa quản lý dữ liệu, AI và hạ tầng đám mây từ AWS – giúp doanh nghiệp của bạn luôn sẵn sàng trong kỷ nguyên dữ liệu số.
