Ma trận Công nghệ & Độ sẵn sàng Dữ liệu

Đánh giá chu kỳ trưởng thành của công cụ AI và kiểm tra độ sẵn sàng trước khi đầu tư

Chu kỳ Trưởng thành Công nghệ (Hype Cycle)

0 công cụ

Khởi phát

Chưa có tool

Kỳ vọng đỉnh

Chưa có tool

Vỡ mộng

Chưa có tool

Phục hồi

Chưa có tool

Trưởng thành

Chưa có tool

Bảng kiểm Chuẩn hóa Dữ liệu (Data Clean-up Checklist)

CEO & CTO tự đánh giá các tiêu chuẩn cốt lõi trước khi giải ngân dự án AI

Đạt 0/12 tiêu chí chuẩn hóa dữ liệu

Chưa sẵn sàng — Cần làm sạch dữ liệu trước khi đầu tư

1. Số hóa văn bản & Tài liệu

0/3

Hóa đơn, hợp đồng, chứng từ đã được scan/số hóa > 80%Có hệ thống lưu trữ tài liệu điện tử tập trung (Drive / SharePoint / DMS)Dữ liệu văn bản có thể trích xuất / export ra CSV, JSON hoặc API

2. Chất lượng dữ liệu CRM / ERP

0/3

Dữ liệu khách hàng không bị trùng lặp (< 5% duplicate records)Lịch sử giao dịch, đơn hàng liên tục ≥ 12 tháng gần nhấtCác trường dữ liệu cốt lõi (tên, SĐT, mã hàng, ngày) điền đủ > 90%

3. Phân quyền & Bảo mật (Nghị định 13)

0/3

Có ma trận phân quyền rõ ràng ai được quyền xem/sửa dữ liệu nàoNhân sự nghỉ việc được thu hồi toàn bộ quyền truy cập ngay lập tứcCó audit log ghi nhận lịch sử truy xuất dữ liệu khách hàng nhạy cảm

4. Năng lực & Sẵn sàng Triển khai AI

0/3

Dữ liệu lịch sử đủ lớn để chạy PoC (≥ 1,000 records cho use case cần làm)Xác định rõ ràng bài toán kinh doanh cụ thể cần AI giải quyếtCó nhân sự nội bộ (CTO/IT Lead) chịu trách nhiệm giám sát kỹ thuật