Service Solution

Data Analytic Services

We offer comprehensive data preparation and management services to ensure the quality and completeness of your data, facilitating effective Data Analytics applications. Our services include data collection from diverse sources, data cleaning, optimized storage, in-depth analysis, and intuitive data visualization. This enables data-driven decision-making with confidence.

ขอบเขตงาน

  • Data Collection: รวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เช่น ฐานข้อมูล, ไฟล์ CSV, API, และข้อมูลผู้ใช้ รวมถึงการดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอก เช่น IoT Devices ในตลาด ซึ่งถ้าไม่มีข้อมูลที่ต้องการสามารถสร้างเซ็นเซอร์ขึ้นมาเพื่อตอบโจทย์การรวบรวมข้อมูลได้

  • Data Cleansing: ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลโดยการตรวจสอบและลบข้อมูลที่ผิดพลาด (Errors) ซ้ำซ้อน (Duplicates) หรือไม่สมบูรณ์ (Incomplete Data) เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องและเชื่อถือได้ ทำให้สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ (Data Analysis) ได้อย่างมั่นใจ

  • Data Pipeline : สร้างกระบวนการและระบบการประมวลผลข้อมูล (Data Processing) ให้สะดวกในการเข้าถึงและวิเคราะห์ รวมถึงการทำความสะอาด (Data Cleaning) และแปลงข้อมูล (Data Transformation) ทำให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ประมวลผลมีความทันสมัยและพร้อมใช้งานในเวลาอันสั้น เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ.

  • Data Storage : จัดเก็บข้อมูลในระบบที่เหมาะสม เช่น Data Warehouse หรือ Data Lake เพื่อลดความซับซ้อนในการจัดการข้อมูล ช่วยให้ข้อมูลสามารถเข้าถึงได้ง่ายและรวดเร็ว ลดเวลาในการค้นหาและจัดการข้อมูล.

  • Data Encoding and Transformation : เข้าเข้ารหัส (Data Encoding) และแปลงข้อมูล (Data Transformation) ให้เหมาะสมกับการใช้งานเพื่อส่งต่อให้กับลูกค้าภายนอกในรูปแบบที่ปลอดภัย เช่น การแปลงข้อมูลให้เข้ากับมาตรฐาน (Standards) หรือรูปแบบที่ต้องการ เพื่อให้ข้อมูลสามารถนำไปใช้ต่อได้ง่าย. 

  • Data Analytics : วิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีระบบเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ (Correlation) และแนวโน้ม (Trends) ที่สำคัญ โดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์, การถดถอย (Regression), และการสำรวจข้อมูลเบื้องต้น (Exploratory Data Analysis - EDA) เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจ. 

  • Data Visualization : นำเสนอผลการวิเคราะห์ในรูปแบบกราฟ (Graphs) และแผนภูมิ (Charts) เพื่อให้ข้อมูลเข้าใจง่ายและสื่อสารได้ดี โดยใช้เครื่องมือ (Tools) ที่สามารถสร้างแดชบอร์ด (Dashboards), กราฟที่โต้ตอบได้ (Interactive Visualizations), และกราฟที่ออกแบบเฉพาะ (Custom Graphs) กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย (Stakeholders) ในการเข้าถึงข้อมูล.

  • Data Modeling : สร้างและปรับโมเดลทางสถิติ (Statistical Models) หรือ Machine Learning เพื่อพยากรณ์ (Forecasting) หรือจำแนกข้อมูล (Classification) เช่น การใช้ Linear Regression, Decision Trees, และ Neural Networks เพื่อพัฒนาความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลให้หลากหลายยิ่งขึ้น. ในขั้นตอนการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล (Model Performance) จะใช้สถิติในการประเมินความสามารถของโมเดล โดยพิจารณาตัวชี้วัดต่าง ๆ เช่น P-value เพื่อทดสอบสมมติฐาน, การตรวจสอบการกระจายตัวของข้อมูล (Normality Tests) เพื่อประเมินความสมบูรณ์ของข้อมูล, และ R-Squared เพื่อวัดความสามารถของโมเดลในการอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลอย่างถูกต้อง. การประเมินเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลมีความแม่นยำ (Accuracy) และสามารถนำมาใช้ได้จริงในการคาดการณ์หรือจำแนกประเภทข้อมูล.

  • Data Governance :  ควบคุมและกำกับดูแลการจัดการข้อมูลเพื่อรับประกันว่าข้อมูลมีความปลอดภัย (Data Security) และมีคุณภาพ (Data Quality) โดยระบบ Data Quality จะทำการตรวจสอบและประเมินคุณภาพของข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ช่วยให้การใช้งานข้อมูลขององค์กรเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ.


ประโยชน์ที่ลูกค้าจะได้รับ


  1. ข้อมูลคุณภาพสูง: ลูกค้าจะได้รับข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ ผ่านการทำ Data Cleansing ซึ่งปรับปรุงคุณภาพข้อมูลให้พร้อมสำหรับการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ.

  2. การเข้าถึงข้อมูลที่ทันสมัย: ระบบ Data Pipeline ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ สนับสนุนการวิเคราะห์ที่ทันเวลา.

  3. การจัดเก็บข้อมูลที่ง่ายและรวดเร็ว: การใช้ Data Storage เช่น Data Warehouse หรือ Data Lake ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายและประหยัดเวลาในการค้นหา.

  4. ข้อมูลเชิงลึกสำหรับการตัดสินใจ: Data Analytics และ Data Modeling ช่วยให้ลูกค้าค้นหาความสัมพันธ์และแนวโน้มที่สำคัญ ทำให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่ใช้ในการพยากรณ์.

  5. การสื่อสารข้อมูลที่เข้าใจง่าย: Data Visualization ช่วยให้ลูกค้าเข้าใจผลลัพธ์ผ่านกราฟและแผนภูมิ ทำให้ง่ายต่อการสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย.

  6. ความแม่นยำของโมเดล: การประเมิน Model Performance ช่วยให้ลูกค้ามั่นใจว่าโมเดลที่ใช้มีความแม่นยำสูงและเหมาะสมกับการวิเคราะห์.

  7. ความปลอดภัยและคุณภาพของข้อมูล: ระบบ Data Governance ทำให้ลูกค้ามั่นใจว่าข้อมูลได้รับการจัดการอย่างปลอดภัยและมีคุณภาพสูง.

ตัวอย่างโครงการที่ประสบความสำเร็จ

ระบบรวบรวมข้อมูลการผลิตที่มีประสิทธิภาพ

ระบบสร้างข้อมูลสนับสนุนการพัฒนาแอป

ระบบพยากรณ์การล้มเหลวของเซิร์ฟเวอร์

ระบบวิเคราะห์และตรวจวัดสารอินทรีย์ระเหยง่ายจากลมหายใจด้วย AI


กลับไปหน้า Data Analytic &AI/ML Service Solution