Nhiều người nghe “AI Agent” và nghĩ tất cả đều giống nhau.

Nhưng trong Fabric, hai loại Agent này phục vụ hai nhu cầu hoàn toàn khác nhau trong doanh nghiệp.

👉 Một cái giúp bạn tìm câu trả lời

👉 Một cái giúp bạn không phải thức đêm xử lý sự cố

① DATA AGENT - Trợ lý phân tích biết nói chuyện

Cách hoạt động:

→ Bạn hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên

⤷ Agent tự hiểu câu hỏi

⤷ Tự sinh SQL/DAX/KQL

⤷ Trả về bảng, biểu đồ, tóm tắt, insight

Một vài điểm chính:

• Nguồn dữ liệu: Lakehouse, Warehouse, Semantic Model, KQL DB, Ontology (tối đa 5 nguồn)

• Không cần biết viết query

• Dùng được cho BA, Manager, CFO, Sales Lead…

• Có thể tích hợp ra ngoài Fabric: Teams, Copilot Studio, Azure AI Foundry

Hình dung nhanh:

Sếp hỏi:

👉 “Doanh thu Q1 miền Nam so với cùng kỳ thế nào?”

→ Không cần mở Power BI

→ Không cần chờ BI team

→ Data Agent trả lời trong vài chục giây

② OPERATIONS AGENT - “Vệ sĩ AI” chạy 24/7

Cách hoạt động:

→ Không chờ bạn hỏi

⤷ Nó quan sát hệ thống liên tục

⤷ Phát hiện bất thường

⤷ Phân tích nguyên nhân

⤷ Đề xuất hoặc kích hoạt hành động

Một vài điểm chính:

• Chu trình: Observe → Analyze → Decide → Act

• Nguồn dữ liệu bắt buộc: KQL Database + Eventhouse (real-time)

• Hành động thông qua Power Automate Flow

• Gửi alert qua Teams, email hoặc hệ thống khác

Ví dụ thực tế:

2h sáng nhiệt độ kho lạnh vượt 8°C

→ Operations Agent phát hiện ngay

→ Gửi cảnh báo cho quản lý

→ Tự mở ticket bảo trì

→ Điều chỉnh hệ thống làm lạnh

⤷ Tất cả xảy ra trước khi hàng bị hỏng

③ NÊN DÙNG CÁI NÀO?

Câu hỏi rất đơn giản:

• Cần trả lời theo yêu cầu → dùng Data Agent

• Cần giám sát & phản ứng tự động → dùng Operations Agent

• Cần cả hai → kết hợp trong cùng workspace

Nói ngắn gọn:

→ Data Agent = Pull (bạn hỏi → AI trả lời)

→ Operations Agent = Push (AI theo dõi → AI chủ động báo)

④ NHỮNG VAI TRÒ HƯỞNG LỢI NHIỀU NHẤT?

Bạn thử xem mình thuộc nhóm nào:

⤷ CFO/Finance Manager → Hỏi P&L, variance, cash flow ngay lập tức

⤷ Supply Chain Manager → Nhận cảnh báo thiếu hàng trước khi stockout

⤷ Operations Director → KPI lệch là hệ thống tự escalate

⤷ BI Team → Giảm request ad-hoc, tập trung mô hình dữ liệu

⤷ IT/Data Engineer → Thiết kế pipeline xong, AI tự giám sát lỗi

⑤ CÂU HỎI ĐÁNG SUY NGHĨ

Trong công việc hàng ngày, bạn mất thời gian nhiều hơn vào đâu?

1. Tìm thông tin?

2. Chạy theo sự cố?

→ Nếu là (1) → bạn cần Data Agent

→ Nếu là (2) → bạn cần Operations Agent

→ Nếu cả hai → có thể vấn đề nằm ở data stack & monitoring của tổ chức

Bạn có thể nghĩ ra 3 tình huống trong doanh nghiệp mình cần một trong hai loại Agent này không? 👇

—

Nếu bạn muốn:

⤷ Xây hệ thống BI phục vụ quyết định, AI-ready, không chỉ báo cáo

Bạn có thể tham khảo các chương trình tại Mastering Data Analytics, đặc biệt là chương trình mới nhất, tích hợp Agentic AI vào BI.

🔔+230.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://mastering-da.kit.com/

📌Thúc đẩy doanh nghiệp Việt đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu qua chương trình đào tạo Analytics Top 1 Việt Nam từ 2020, Zalo: 0961 48 66 48

→ Agentic AI-Ready Business Intelligence dành cho mọi phòng ban làm việc với dữ liệu, https://www.mastering-da.com/agentic-business-intelligence-program

→ Finance Analytics (FA) dành cho tài chính, kế hoạch, quản trị: https://www.mastering-da.com/finance-analytics-program

Tại MDA nơi tập trung vào tư duy phân tích & năng lực ra quyết định, không chỉ công cụ.

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!