Our Services
เราให้บริการครบวงจร ตั้งแต่ consulting ไปจนถึงการพัฒนาระบบ
เพื่อการเปลี่ยนแปลงด้านข้อมูลที่ยั่งยืน
Data Strategy Consulting
เราวิเคราะห์ธุรกิจของคุณ และออกแบบกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อให้คุณได้ insights ที่มีค่าจริง
Data Pipeline Development
ทีม developers ผู้เชี่ยวชาญของเราจะเข้าไปสร้าง data pipeline ที่แข็งแรง เชื่อมต่อจาก database ไปยัง data warehouse
Data Lake Architecture
สร้าง data lake ที่จัดเก็บข้อมูลทุกรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น structured, semi-structured หรือ unstructured data
AI Agent Integration
พัฒนา AI agent ที่เข้าใจธุรกิจของคุณ สามารถตอบคำถามเชิงธุรกิจได้ในภาษาธรรมดา ไม่ต้องเข้าใจ SQL หรือเทคนิค
Our Process
Consult
วิเคราะห์ความต้องการ
Design
ออกแบบ Architecture
Develop
พัฒนาระบบ Pipeline
Deploy
ติดตั้ง AI Agent
ระบบ ETL Pipeline ทำงานอย่างไร
จากข้อมูลที่กระจัดกระจาย สู่คำตอบที่ชัดเจน
วางเมาส์บน card เพื่อดูรายละเอียด
แหล่งข้อมูล
Data Sources
ดึงข้อมูล
Extract
จัดเตรียมข้อมูล
Staging & Transform
คลังข้อมูล
Data Warehouse
วิเคราะห์ด้วย AI
AI Analysis
พร้อมเริ่มต้นแล้วหรือยัง?
ระบบนี้ทำงานอัตโนมัติ 24/7 คุณแค่ถามคำถาม AI ก็วิเคราะห์ให้ทันที
จากโค้ดยาวๆ เป็นแค่คำถาม
ก่อนหน้านี้ต้องเขียนโค้ด Python วิเคราะห์ข้อมูลเอง
ตอนนี้แค่ถามเป็นภาษาคน AI ทำให้ทันที
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# ดึงข้อมูลจาก database
user_summary = (
df_tx.groupby('member_id')
.agg({
'price': 'sum',
'transaction_id': 'count'
})
.rename(columns={
'price': 'total_spent',
'transaction_id': 'purchase_count'
})
)
# จัดกลุ่มผู้ใช้แบบง่าย
user_summary['segment'] = pd.cut(
user_summary['total_spent'],
bins=[0, 100, 500, 2000, 10000],
labels=['Free', 'Casual', 'Regular', 'VIP']
)
# สร้างกราฟ
plt.bar(revenue_by_month['month'].astype(str),
revenue_by_month['price'])
plt.title('Monthly Revenue (6M)')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Revenue (THB)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()| member_id | total_spent | purchase_count | segment |
|---|---|---|---|
| 100647 | 211.5 | 38 | Casual |
| 104875 | 2.0 | 1 | Free |
| 105236 | 40.0 | 2 | Free |
| 105298 | 15.0 | 1 | Free |
| 105321 | 48.0 | 4 | Free |
Monthly Revenue (6M)
Month
Revenue (THB)
ใช้เวลา 30-45 นาที
ต้องเข้าใจ Python + Pandas
เสี่ยง Error และ Bug
ลดเวลาทำงาน
โค้ดที่ต้องเขียน
พร้อมใช้งานตลอด