ช่วงเวลาที่คำว่าบิ๊กดาต้าเริ่มเป็นที่รู้จัก
ข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์เป็นตัวอย่างที่ดีมากเนื่องจากมีคุณสมบัติเบื้องต้นครบ 3 ลักษณะคือ มีขนาดใหญ่ (Volume) เกิดเร็ว (Velocity) และมีความหลากหลาย (Variety) ดังนั้นช่วง 1-2 ปีแรก โซลูชั่นส่วนใหญ่เน้นไปในเรื่องการจัดเก็บข้อมูลให้ได้ตามคุณสมบัติทั้งสามข้อ หลังจากมีข้อมูลแล้วขั้นต่อไปก็คือการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป็นเป้าหมายที่ยั่งยืนมาจนถึงปัจจุบัน
ผลที่ได้จากการวิเคราะห์ทำให้องค์กรสามารถนำไปใช้เพื่อธุรกิจในด้านต่างๆ ได้เช่น
เมื่อประกอบโซลูชั่นทั้งสองช่วงเข้าด้วยกันจึงทำให้เกิดโซลูชั่นสำหรับข้อมูลแบบครบวงจรตั้งแต่เกิดข้อมูล นำเข้า จัดเก็บ ปรับเปลี่ยน วิเคราะห์ และให้บริการข้อมูล นอกจากนี้ในยุคของบิ๊กดาต้าทำให้องค์กรกลับมาให้ความสำคัญกับข้อมูลมากขึ้น ตั้งแต่การปรับปรุงวิธีการที่จะให้ได้ข้อมูลดิบมาจากระดับปฏิบัติการเพื่อนำมาใช้งานต่อได้สะดวกขึ้น การปรับปรุงข้อมูลหลักขององค์กร (Master Data) ให้ถูกต้องและอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมก่อนนำไปใช้งานในขั้นต่อไป นอกจากนี้ผู้ใช้งานที่ไม่ใช่สายไอทีโดยตรงสามารถคิดและหาคำตอบจากข้อมูลที่มี ได้ด้วยตัวเองผ่านเครื่องมือที่ทันสมัยใช้งานง่าย (Self-service Data Discovery)
ทีมงานของจีเอเบิลมีความพร้อมในการให้บริการทางด้านบิ๊กดาต้า และการวิเคราะห์ข้อมูล โดยจีเอเบิลได้รับความไว้วางใจจากลูกค้าในกลุ่มธุรกิจโทรคมนาคม กลุ่มธนาคาร และอีกหลายแห่งให้เข้าดำเนินการติดตั้งโซลูชั่นทั้งแบบครบวงจร และระบบบางส่วน ตั้งแต่ปี 2556 เป็นต้นมา
G-Able ช่วยให้การจัดระเบียบและตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากมีความรวดเร็วยิ่งขึ้น
G-Able นำข้อมูลทั้งในแบบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ให้จัดการเป็นระบบมากขึ้น
G-Ableเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจที่ซับซ้อน ลดความเสี่ยงของเหตุการณ์ไม่คาดฝัน
G-Able สามารถ จัดการ วิเคราะห์และเชื่อมต่อ ข้อมูลของลูกค้าจากเครื่องมือที่ลูกค้าเลือกใช้
G-Able ช่วยลูกค้าในการวิเคราะห์ข้อมูลล่วงหน้า รวมถึงการวิเคราะห์ Social Media
G-Able มีการจัดเก็บข้อมูลที่มีเสถียรภาพสูงที่สามารถจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก
แพลตฟอร์มสำหรับจัดเก็บข้อมูลได้หลายประเภทเพื่อให้บริการข้อมูลในรูปแบบต่างๆ เช่นการวิเคราะห์ข้อมูล และแพลตฟอร์ม สามารถขยายได้ในแนวราบ (Horizontal Scalability) ตามความต้องการในการขยายตัว
Read More
แพลตฟอร์มสำหรับจัดเก็บข้อมูลและการปรับเปลี่ยนรูปแบบของข้อมูล (transformation) ให้พร้อมใช้ รองรับการทำงานแบบกลุ่ม (Batch) และเรียลไทม์หรือกึ่งเรียลไทม์ (Real-time / Near Real-time)
Read More
ระบบการนำเสนอข้อมูลผ่านการใช้กราฟ หรือแผนภาพในหลากหลายรูปแบบที่เหมาะกับประเภทข้อมูล ซึ่งอำนวยความสะดวกให้ผู้ใช้งานทำงานในลักษณะโต้ตอบ (interactive) กับเครื่องมือในการค้นหาคำตอบ
Read More
การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (Advanced Analytics) โดยมีพื้นฐานจากการทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) ในการสร้างรูปแบบการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับประเภทข้อมูล และความต้องการทางธุรกิจ
Read More
IoT เทคโนโลยีแห่งอนาคตที่จะนำข้อมูลมาพลิกโฉมภาคธุรกิจและวิถีชีวิตให้ก้าวล้ำยิ่งขึ้น
Read Moreด้วยวุฒิระดับปริญญาเอกจากสถาบันนานาชาติและ การรับรองจากองค์กรระดับโลก เช่น Cloudera, Hadoop Certified ให้คุณวางใจได้ว่าธุรกิจของคุณจะได้รับการดูแลจากมืออาชีพอย่างครบวงจร
G-Able ได้จัดBusiness Showcase เพื่อแสดงนวัตกรรมสุดล้ำและบริการด้านดิจิตัลโซลูชั่นของบริษัทโดย มีผู้สนใจนวัตกรรม Internet of Things (IOT) ของ G-Able เป็นจำนวนมาก ทั้งนี้เราได้คิดนวัตกรรมใหม่ขึ้นมาเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้น...
เมื่อวันที่ 23 สิงหาคม 2562 คุณ ปณต กาญจนศูนย์ ได้รับเกียรติจากธนาคารออมสินเชิญไปเป็นวิทยากรบรรยายได้บรรยายในหัวข้อ Change อนาคตใหม่กับ Data Driven ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญในการนำข้อมูลเข้ามาประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจ ตลอดจนการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจากเทคโนโลยีทำให้หลายธุรกิจต้องปรับแนวทางการทำงานของตนเองให้เข้ากับเทคโนโลยีในยุคปัจจุบัน ...
ตัวแทนจากบริษัท จีเอเบิล จำกัด คุณณัฐนภัส รชต......
จบลงไปแล้วอย่างสมบูรณ์ สำหรับการแข่งขันโครงการ “ค้นหาสุดยอดฝีมือโทรคมนาคมและไอซีทีเทิดพระเกียรติ ครั้งที่ 13” เวทีคุณภาพที่ผลักดันให้บุคลากรและเยาวชนไทยมุ่งพัฒนาตนเองสู่ความเป็นเลิศในยุคดิจิทัล ทั้งด้าน IoT (Smart NodeMCU) และ ด้าน AI (Chatbot) ...
จบลงไปแล้วกับการแข่งขันรอบชิงชนะเลิศในเวทีคุณภาพอย่างโครงการ “ค้นหาสุดยอดฝีมือโทรคมนาคมและไอซีทีเทิดพระเกียรติ ครั้งที่ 13” ที่กลุ่มบริษัทจีเอเบิล ร่วมกับ สถาบันวิชาการทีโอที และภาคีภาครัฐหลายหน่วยงานร่วมกันจัดขึ้น โดยในปีนี้ คณะกรรมการผู้จัดการแข่งขัน ได้จัดการแข่งขันแบ่งออกเป็น 2 สาขา ได้แก่ สาขา IoT (Smart NodeMCU) และ สาขา AI (Chatbot) ...
ศูนย์วิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีเพื่ออุตสาหกรรม” (Chulalongkorn University Technology Center: UTC) แพลตฟอร์มในการนำผลงานวิจัยและนวัตกรรมออกสู่ตลาด ได้ประกาศถึงความร่วมมือกับจีเอเบิล ในการดำเนินการติดตั้งระบบ NVIDIA DGX A100™ เป็นครั้งแรกในประเทศไทย...
Thai Public Media | 27 APR 2017
Read Moreไทยรัฐออนไลน์ | 2 APR 2016
Read Moreช่วงเวลาที่คำว่า Big Data เริ่มเป็นที่รู้จัก ข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์เป็นตัวอย่างที่ดีมากเนื่องจากมีคุณสมบัติเบื้องต้นครบ 3 ลักษณะคือ มีขนาดใหญ่ (Volume) เกิดเร็ว (Velocity) และมีความหลากหลาย (Variety) ช่วง 1-2 ปีแรกโซลูชันส่วนใหญ่เน้นไปในเรื่องการจัดเก็บข้อมูลให้ได้ตามคุณสมบัติทั้งสามข้อ หลังจากมีข้อมูลแล้วขั้นต่อไปก็คือการวิเคราะห์ข้อมูล(Analytics) ซึ่งเป็นเป้าหมายที่ยั่งยืนมาจนถึงปัจจุบัน ผลที่ได้จากการวิเคราะห์ (Analytics)
จากเดิมที่องค์กรมีการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ข้อมูลภายในองค์กรเป็นหลัก ด้วยการ รวมศูนย์ฐานข้อมูลหลักขององค์กรไว้ที่เดียวกัน (Enterprise Data Warehouse) โดยนำเอาข้อมูลจากหลายๆ หน่วยงานมาประมวลผลรวมกัน เพื่อใช้ในการดำเนินงานและตัดสินใจเชิงธุรกิจ แตในปัจจุบันองค์กรต่างๆ เริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูลที่อยู่ภายนอกองค์กรมากขึ้นเนื่องมาจากการการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผูบริโภค เช่น การหาข้อมูลเพื่อตัดสินใจซื้อ วิธีการซื้อสินคาและบริการ การแสดงความคิดเห็นต่อสินค้าและบริการผ่านช่องทางออนไลนที่มีแนวโน้มสูงขึ้น และการตอบรับของผู้บริโภคต่อเทคโนโลยีที่เป็นอุปกรณ์ ติดตามตัวต่างๆ มากขึ้น ทำให้จัดเก็บข้อมูลใหม่ที่หลากหลายรูปแบบและมีจำนวนมาก โดยข้อมูลเหล่านี้สามารถนำไปวิเคราะห์ เพื่อใหเกิดประโยชน์อย่างมากมายต่อธุรกิจ
โดยขั้นตอนการสกัดข้อมูลต่างๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่ธุรกิจสามารถใช้ประโยชน์ได้ เริ่มจากการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured) และ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสราง (Unstructured) เข้ามาจัดเก็บในถังขอมูล แล้วนำข้อมูลที่มีความเกี่ยวพันกันมาจัดหมวดหมู่หรือเปลี่ยนแปลงรูปแบบเพื่อเข้าสู่ระบบคลังข้อมูล จากนั้นก็ทำการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกจัดเรียงเรียบร้อยแล้วในหลากหลายมิติ และนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายผ่านทางรูปภาพหรือกราฟ
โดยกลุ่มบริษัทจีเอเบิลมีนักวิทยาศาสตรข้อมูล (Data Scientist) ผู้เชี่ยวชาญและ มีเครื่องมือที่ครบครัน พร้อมนำเสนอบริการเพื่อสนับสนุนองค์กรธุรกิจในการบริหาร จัดการข้อมูลแบบครบวงจร (End to End) ทำให้องค์กรธุรกิจมีโอกาสสร้างรูปแบบทางธุรกิจใหม่และก่อให้เกิดประโยชน์ทางธุรกิจอย่างมหาศาล
เราขอยกตัวอย่าง Netflix ย้อนกลับไปราวๆปี 2008 ลูกค้าผู้ใช้บริการ Video on demand กลุ่มใหญ่ต้องเผชิญหน้ากับปัญหาจอดำ ในขณะที่ลูกค้า Streaming ที่ใช้บริการผ่านคลาวด์บางรายสามารถใช้งานได้เป็นปกติ ผลกระทบครั้งใหญ่ในครั้งนี้ กดดันให้ Netflix ต้องเร่งหาทางแก้ไขก่อนที่คิดจะให้ขยายการให้บริการออกไปยังต่างประเทศ Big Data คือกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหา ทีมงานนำข้อมูลในทุกด้านทั้ง ส่วนที่มีความหนาแน่นในการใช้บริการ เครื่องข่ายความเร็วเน็ต จุดเชื่อมต่อระหว่างการให้บริการด้านข้อมูล ฯลฯ ถูกนำมาวิเคราะห์เพื่อหาทางป้องกันปัญหา Down-time ที่จะเกิดขึ้นอีกในอนาคต
และนี่คือคำอธิบายของคำว่า Big Data คำจำกัดความของข้อมูลต่างๆมากมายที่มารวมตัวกันเพื่อรอการนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์ในด้านต่างๆที่แตกต่างกันโดยผ่านการใช้เครื่องมือเฉพาะทางในการวิเคราะห์
ช่วงเวลาที่คำว่า Big Data เริ่มเป็นที่รู้จัก ข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์เป็นตัวอย่างที่ดีมากเนื่องจากมีคุณสมบัติเบื้องต้นครบ 3 ลักษณะคือ มีขนาดใหญ่ (Volume) เกิดเร็ว (Velocity) และมีความหลากหลาย (Variety) ช่วง 1-2 ปีแรกโซลูชันส่วนใหญ่เน้นไปในเรื่องการจัดเก็บข้อมูลให้ได้ตามคุณสมบัติทั้งสามข้อ หลังจากมีข้อมูลแล้วขั้นต่อไปก็คือการวิเคราะห์ข้อมูล(Analytics) ซึ่งเป็นเป้าหมายที่ยั่งยืนมาจนถึงปัจจุบัน ผลที่ได้จากการวิเคราะห์ (Analytics)
องค์กรสามารถนำไปใช้เพื่อธุรกิจในด้านต่างๆ ได้เช่น การนำเสนอสินค้าหรือโปรโมชั่นที่ตรงใจลูกค้า (Recommendation System) การรับทราบปัญหาและรีบแก้ไขที่สะท้อนมาจากสื่อสังคมออนไลน์ การทำนายยอดขายสินค้าโดยใช้ข้อมูลในอดีต (Sale Forecasting) การบำรุงรักษาอุปกรณ์เครื่องจักรล่วงหน้าก่อนที่ใช้การไม่ได้ (Predictive Maintenance) เป็นต้น
เมื่อประกอบโซลูชันทั้งสองช่วงเข้าด้วยกันจึงทำให้เกิดโซลูชันสำหรับข้อมูลแบบครบวงจร ตั้งแต่เกิดข้อมูล นำเข้า จัดเก็บ ปรับเปลี่ยน วิเคราะห์ และให้บริการข้อมูล
นอกจากนี้ในยุคของ Big Data ทำให้องค์กรกลับมาให้ความสำคัญกับข้อมูลมากขึ้น ตั้งแต่การปรับปรุงวิธีการที่จะให้ได้ข้อมูลดิบมาจากระดับปฏิบัติการเพื่อนำมาใช้งานต่อได้สะดวกขึ้น การปรับปรุงข้อมูลหลักขององค์กร (Master Data) ให้ถูกต้องและอยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมก่อนนำไปใช้งานในขั้นต่อไป นอกจากนี้ผู้ใช้งานที่ไม่ใช่สายไอทีโดยตรงสามารถคิดและหาคำตอบจากข้อมูลที่มีได้ด้วยตัวเองผ่านเครื่องมือที่ทันสมัยใช้งานง่าย (Self-service Data Discovery)
ทีมงาน Big Data ของ G-ABLE มีความพร้อมในการให้บริการทางด้าน Big Data และการวิเคราะห์ข้อมูล Ana;ytics โดย G-ABLE ได้รับความไว้วางใจจากลูกค้าในกลุ่มธุรกิจโทรคมนาคม กลุ่มธนาคาร และอีกหลายแห่งให้เข้าดำเนินการติดตั้งโซลูชันทั้งแบบครบวงจร และระบบบางส่วน ตั้งแต่ปี 2556 เป็นต้นมา
เราขอยกตัวอย่าง Netflix ย้อนกลับไปราวๆปี 2008 ลูกค้าผู้ใช้บริการ Video on demand กลุ่มใหญ่ต้องเผชิญหน้ากับปัญหาจอดำ ในขณะที่ลูกค้า Streaming ที่ใช้บริการผ่านคลาวด์บางรายสามารถใช้งานได้เป็นปกติ ผลกระทบครั้งใหญ่ในครั้งนี้ กดดันให้ Netflix ต้องเร่งหาทางแก้ไขก่อนที่คิดจะให้ขยายการให้บริการออกไปยังต่างประเทศ Big Data คือกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหา ทีมงานนำข้อมูลในทุกด้านทั้ง ส่วนที่มีความหนาแน่นในการใช้บริการ เครื่องข่ายความเร็วเน็ต จุดเชื่อมต่อระหว่างการให้บริการด้านข้อมูล ฯลฯ ถูกนำมาวิเคราะห์เพื่อหาทางป้องกันปัญหา Down-time ที่จะเกิดขึ้นอีกในอนาคต
และนี่คือคำอธิบายของคำว่า Big Data คำจำกัดความของข้อมูลต่างๆมากมายที่มารวมตัวกันเพื่อรอการนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์ในด้านต่างๆที่แตกต่างกันโดยผ่านการใช้เครื่องมือเฉพาะทางในการวิเคราะห์
