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 รชตะวิวรรธน์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูล และคุณปณต กาญจนศูนย์ หัวหน้าแผนกการตลาดและดิจิทัลโซลูชัน ได้รับเชิญเป็นวิทยากรในการสัมมนา “Cloud Jump #3: The Power of Big Data Analytics” ที่ AIS Business จัดร่วมกับ G-Able และ VMware ในวันที่ 28 มีนาคม พ.ศ. 2562 ในการบรรยายหัวข้อ “Big Data Analytics: What It Is and Why It Matters?” คุณณัฐนภัสเล่ากระบวนการของ Big Data......
บริษัทจีเอเบิล คว้ารางวัล Top Territory Partner จากงาน Palo Alto Network Partner Appreciation Night ซึ่งเป็นราวัลจากการขาย Commercial กลุ่มธุรกิจ Territory ในกลุ่มโซน Thailand and Indo China...
บริษัท จีเอเบิล จำกัด ซึ่งเป็นบริษัทไอทีชั้นนำของประเทศไทย เข้ารับรางวัล Recognition การเป็น Partner Level ประจำปี 2022 ในงาน Veritas Partner Award & Executive vConnect 2022 จาก Veritas...
เมื่อวันที่ 25 มีนาคม 2565 บริษัทจีเอเบิลผู้นำไอทีชั้นนำ คว้า 2 รางวัล จากงาน Huawei Thailand Ecosystem Partner Summit 2022 ภายใต้ธีม “Win together, Grow together” ...
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
