Boost space

Boost space AI là gì?

Boost space AI là nền tảng hợp nhất và đồng bộ dữ liệu sẵn sàng cho AI (AI‑Ready Data Sync) được xây dựng trên Model Context Protocol (MCP). Công cụ này cho phép đồng bộ hai chiều, chuẩn hóa và làm giàu dữ liệu từ hơn 2.000 tích hợp mà không cần viết mã, đảm bảo tính nhất quán theo thời gian thực giữa các hệ thống CRM, marketing, hỗ trợ, tài chính và kho dữ liệu. Với một lớp dữ liệu thống nhất, Boost space AI giúp đội ngũ dễ dàng cung cấp ngữ cảnh chính xác cho agent/mô hình AI, tự động hóa quy trình và mở rộng quy mô triển khai AI cấp doanh nghiệp, giảm sai lệch dữ liệu và rút ngắn thời gian đưa dữ liệu vào sản xuất.

Các tính năng chính của Boost space AI

• Đồng bộ hai chiều theo thời gian thực: Giữ dữ liệu luôn thống nhất giữa nhiều công cụ, xử lý xung đột và cập nhật song song từ cả hai phía.
• Chuẩn hóa và hợp nhất dữ liệu: Mapping trường dữ liệu, quy tắc chuẩn hóa, loại bỏ trùng lặp để hình thành “nguồn sự thật” thống nhất.
• AI‑Ready với MCP: Cung cấp dữ liệu đã chuẩn hóa làm ngữ cảnh cho agent/mô hình AI thông qua Model Context Protocol, giúp trả lời và tự động hóa chính xác hơn.
• Làm giàu dữ liệu (data enrichment): Bổ sung thuộc tính từ nhiều nguồn, tiêu chuẩn hóa định dạng, chuyển đổi dữ liệu trước khi đẩy đi.
• Không cần viết mã (no‑code): Trình xây dựng quy trình kéo‑thả, cấu hình nhanh các workflow và quy tắc đồng bộ.
• Hơn 2.000 tích hợp: Kết nối CRM, marketing automation, helpdesk, thanh toán, ERP, data warehouse và nhiều dịch vụ phổ biến.
• Giám sát và chất lượng dữ liệu: Theo dõi pipeline, cảnh báo lỗi, nhật ký đồng bộ và chỉ số tính toàn vẹn dữ liệu.
• Quyền truy cập và quản trị: Phân quyền theo vai trò, kiểm soát truy cập, audit trail phục vụ tuân thủ và vận hành doanh nghiệp.
• Mở rộng linh hoạt: Thiết kế cho khối lượng lớn, lịch đồng bộ linh hoạt và hiệu năng ổn định ở quy mô doanh nghiệp.

Đối tượng phù hợp với Boost space AI

Boost space AI phù hợp với các đội ngũ Data/Analytics, RevOps/SalesOps/MarketingOps muốn hợp nhất dữ liệu khách hàng; nhóm AI/ML cần lớp dữ liệu sạch để cấp ngữ cảnh cho agent; bộ phận IT/Tech Ops triển khai tích hợp xuyên phòng ban; doanh nghiệp đang vận hành nhiều công cụ rời rạc và cần chuẩn hóa, đồng bộ hai chiều, tự động hóa quy trình mà không phụ thuộc vào code tùy chỉnh.

Cách sử dụng Boost space AI

1. Đăng ký và tạo workspace cho tổ chức của bạn.
2. Kết nối nguồn và đích từ thư viện hơn 2.000 tích hợp (CRM, marketing, helpdesk, thanh toán, kho dữ liệu...).
3. Chọn đối tượng cần đồng bộ (bản ghi, bảng, trường), cấu hình mapping và quy tắc xử lý trùng lặp.
4. Đặt quy tắc chuẩn hóa, chuyển đổi dữ liệu, ưu tiên cập nhật và xử lý xung đột khi đồng bộ hai chiều.
5. Kích hoạt MCP để xuất bản tập dữ liệu đã chuẩn hóa làm ngữ cảnh cho agent/mô hình AI theo chính sách truy cập.
6. Xây dựng workflow no‑code: kích hoạt theo sự kiện/lịch, làm giàu dữ liệu và tự động đẩy sang các công cụ đích.
7. Kiểm thử, theo dõi dashboard, nhật ký và cảnh báo chất lượng dữ liệu.
8. Triển khai vào môi trường vận hành, tối ưu lịch đồng bộ và quản trị quyền truy cập.

Trường hợp ứng dụng thực tế của Boost space AI

- RevOps: Hợp nhất CRM (Salesforce/HubSpot) với marketing và hỗ trợ để tạo hồ sơ 360°, đồng bộ hai chiều và cung cấp ngữ cảnh cho AI tạo kịch bản chăm sóc. - Thương mại điện tử: Đồng bộ đơn hàng, tồn kho giữa Shopify/ERP/marketplace, chuẩn hóa thuộc tính sản phẩm và tự động cập nhật giá/khuyến mãi. - Phân tích dữ liệu: Gom dữ liệu sự kiện sản phẩm, chiến dịch marketing vào kho dữ liệu, đảm bảo chuẩn hóa để BI/AI khai thác. - IT Ops: Đồng bộ danh mục người dùng và phân quyền giữa nhiều hệ thống, tự động hóa quy trình on/off‑boarding.

Gói cước và mô hình giá của Boost space AI

Boost space AI thường cung cấp các gói linh hoạt theo quy mô doanh nghiệp, số lượng tích hợp, tính năng nâng cao và mức dịch vụ (SLA). Doanh nghiệp có thể liên hệ đội ngũ tư vấn để nhận đề xuất cấu hình, báo giá phù hợp và lộ trình triển khai/POC theo nhu cầu sử dụng thực tế.

Ưu điểm và nhược điểm của Boost space AI

Các câu hỏi thường gặp về Boost space AI

• Câu hỏi: Boost space AI khác gì các công cụ iPaaS truyền thống?

  Trả lời: Ngoài kết nối và tự động hóa, Boost space AI tập trung vào đồng bộ hai chiều, chuẩn hóa/hợp nhất dữ liệu và sẵn sàng cho AI thông qua MCP để cung cấp ngữ cảnh chất lượng cao cho agent/mô hình.

• Câu hỏi: Có cần viết mã khi thiết lập quy trình đồng bộ không?

  Trả lời: Không bắt buộc. Bạn có thể cấu hình hầu hết luồng công việc bằng trình no‑code, từ mapping trường đến quy tắc đồng bộ và làm giàu dữ liệu.

• Câu hỏi: MCP đem lại lợi ích gì cho triển khai AI?

  Trả lời: MCP giúp mô hình/agent AI truy cập lớp dữ liệu đã chuẩn hóa với quyền kiểm soát rõ ràng, từ đó nâng cao độ chính xác, khả năng truy xuất nguồn và tính tuân thủ.

• Câu hỏi: Làm thế nào để xử lý xung đột dữ liệu khi đồng bộ hai chiều?

  Trả lời: Thiết lập ưu tiên nguồn, quy tắc hợp nhất và điều kiện ghi đè theo từng trường, đồng thời bật kiểm tra chất lượng và nhật ký để rà soát.

• Câu hỏi: Boost space AI có phù hợp dữ liệu quy mô lớn?

  Trả lời: Nền tảng được thiết kế cho nhu cầu doanh nghiệp, hỗ trợ lịch đồng bộ linh hoạt, giám sát và tối ưu hiệu năng cho khối lượng bản ghi lớn.

• Câu hỏi: Có hỗ trợ các nguồn on‑premises không?

  Trả lời: Nhiều trường hợp có thể kết nối thông qua trình kết nối/agent và cấu hình bảo mật phù hợp; vui lòng tham khảo tài liệu tích hợp cụ thể cho từng hệ thống.