Our Services

เราให้บริการครบวงจร ตั้งแต่ consulting ไปจนถึงการพัฒนาระบบเพื่อการเปลี่ยนแปลงด้านข้อมูลที่ยั่งยืน

Data Strategy Consulting

เราวิเคราะห์ธุรกิจของคุณ และออกแบบกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อให้คุณได้ insights ที่มีค่าจริง

Business Intelligence Assessment
Data Architecture Planning
KPI & Metrics Design
ROI Analysis & Roadmap

Data Pipeline Development

ทีม developers ผู้เชี่ยวชาญของเราจะเข้าไปสร้าง data pipeline ที่แข็งแรง เชื่อมต่อจาก database ไปยัง data warehouse

Custom ETL/ELT Processes
Real-time Data Streaming
Data Quality & Validation
Scalable Architecture

Data Lake Architecture

สร้าง data lake ที่จัดเก็บข้อมูลทุกรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น structured, semi-structured หรือ unstructured data

Multi-format Data Storage
Data Cataloging & Metadata
Security & Access Control
Cost-optimized Storage

AI Agent Integration

พัฒนา AI agent ที่เข้าใจธุรกิจของคุณ สามารถตอบคำถามเชิงธุรกิจได้ในภาษาธรรมดา ไม่ต้องเข้าใจ SQL หรือเทคนิค

Natural Language Processing
Business Context Understanding
Real-time Query Processing
Custom Dashboard Integration

Our Process

01

Consult

วิเคราะห์ความต้องการ

02

Design

ออกแบบ Architecture

03

Develop

พัฒนาระบบ Pipeline

04

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

ต้องใช้เวลา 30-45 นาที
ต้องเข้าใจ Python + SQL
data_analysis.ipynb
Python 3
In [1]:
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()
Out[1]:
member_idtotal_spentpurchase_countsegment
100647211.538Casual
1048752.01Free
10523640.02Free
10529815.01Free
10532148.04Free
Out[2]:

Monthly Revenue (6M)

Month

Revenue (THB)

ใช้เวลา 30-45 นาที

ต้องเข้าใจ Python + Pandas

เสี่ยง Error และ Bug

90%

ลดเวลาทำงาน

0

โค้ดที่ต้องเขียน

24/7

พร้อมใช้งานตลอด