| Tiêu chí | Công cụ vibe code | BI truyền thống | AI tổng quát | DBrain AI Agent |
|---|---|---|---|---|
| Dữ liệu doanh nghiệp được kết nối như thế nào? | Phải tự xây connector, database và pipeline | Kết nối tốt nhưng thường cần cấu hình mô hình báo cáo | Chủ yếu làm việc với dữ liệu người dùng cung cấp trong từng phiên | Kết nối trực tiếp với dữ liệu được DBHub đồng bộ tự động từ nhiều nguồn |
| AI có hiểu cấu trúc dữ liệu doanh nghiệp không? | Chỉ hiểu theo logic mà người xây ứng dụng tự định nghĩa | Hiểu schema và semantic model nếu đã cấu hình | Hiểu dữ liệu trong phạm vi context được gửi vào | Hiểu bảng, trường, metric, quan hệ dữ liệu và định nghĩa nghiệp vụ của doanh nghiệp |
| Ngữ cảnh có được duy trì lâu dài không? | Phải tự xây memory/context layer | Duy trì mô hình dữ liệu, không phải AI context đầy đủ | Context thường phụ thuộc từng cuộc hội thoại | Ngữ cảnh dữ liệu và business được duy trì trên cùng hệ thống DBHub + DBrain |
| Phân tích có dựa trên dữ liệu đang được cập nhật không? | Có nếu tự xây pipeline cập nhật | Có, nếu dashboard/dataset được refresh | Chỉ dựa trên dữ liệu đã được cung cấp | Phân tích trực tiếp trên dữ liệu được DBHub đồng bộ và làm mới định kỳ |
| Hỏi đáp dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên | Có thể xây nhưng phải phát triển logic truy vấn | Có ở một số nền tảng BI | Có, nhưng cần đưa dữ liệu/context vào | Hỏi trực tiếp trên dữ liệu doanh nghiệp đã kết nối sẵn |
| Tạo dashboard từ hội thoại | Có thể tạo UI/chart, nhưng phải tự xử lý lớp dữ liệu phía sau | Chủ yếu tạo dashboard qua BI workflow | Có thể sinh chart/code, không gắn trực tiếp với dashboard vận hành | Tạo và chỉnh sửa dashboard trực tiếp từ hội thoại trên dữ liệu thật |
| Phân tích dashboard hiện có | Cần tự phát triển | Có hạn chế tuỳ BI | Có thể đọc ảnh hoặc dữ liệu được gửi vào | Phân tích trực tiếp chart, KPI và dữ liệu nền của dashboard trong cùng hệ thống |
| Phân tích đa nguồn, đa tài khoản | Phải tự thiết kế data model | Có thể làm tốt nếu đã xây warehouse/model | Phụ thuộc dữ liệu người dùng tổng hợp trước | DBHub hợp nhất nhiều shop, tài khoản quảng cáo và nguồn vận hành trước khi AI phân tích |
| Khả năng truy xuất nguồn dữ liệu khi trả lời | Phải tự xây | Có thể truy về dataset/report | Phụ thuộc dữ liệu được đưa vào | Có thể gắn câu trả lời với dataset, bảng và phạm vi dữ liệu được sử dụng |
| Vai trò chính của hệ thống | Xây ứng dụng bằng AI | Business Intelligence & Reporting | Trợ lý AI đa năng | AI Agent vận hành trên dữ liệu doanh nghiệp |
Close