Solution

Data Warehouse Offload

ยกระดับการทำ Data Warehouse ช่วยให้องค์กรใช้ประโยชน์จาก Big Data ได้เร็วขึ้น
Overview
ปัจจุบันวิธีการในการใช้งานข้อมูลนั้นเปลี่ยนไป องค์กรต่าง ๆ คำนึงถึงความคุ้มค่าในการจัดเก็บและเข้าถึงข้อมูลเป็นหลัก ปัญหาเดิมเกิดจาก Data warehouse มีข้อจำกัดในการทำ ETL ซึ่งมีค่าใช้จ่ายที่สูง และใช้พลังในการประมวลผลค่อนข้างมาก รวมทั้งเป็นการเพิ่มภาระงานให้กับทีม IT ในการจัดเตรียมข้อมูลให้กับ Business user ในทุก ๆ ครั้งที่มีการร้องขอข้อมูล
Data Warehouse Offload จึงเป็นโซลูชันที่ลดภาระงานในการทำ Data Warehouse แบบเดิม โดยใช้ Concept ของ Data Lake ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายทั้งในส่วนการเก็บข้อมูลและภาระงานในการทำ ETL รวมทั้งยังช่วยให้ Business user สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องเขียนโค้ด สะดวกต่อการนำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อยอดและใช้งานต่อได้อย่างรวดเร็ว

“ลดเวลาในการทำ Data Warehouse ด้วย Data Lake
และลดค่าใช้จ่ายในการบริหารข้อมูล รวมถึงลดภาระงานในการทำ ETL ที่ซับซ้อน”

“ลดเวลาในการทำ Data Warehouse ด้วย Data Lake
และลดค่าใช้จ่ายในการบริหารข้อมูล รวมถึงลดภาระงานในการทำ ETL ที่ซับซ้อน”

รวบรวมข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

ลดช่องว่างระหว่าง End user กับทีม Technical ให้สามารถทำงานร่วมกันได้บน Blendata Enterprise โดยการรวมข้อมูลเข้าสู่แพลตฟอร์มผ่านกลไกการรวมข้อมูลแบบไดนามิก เพื่อให้ User สามารถใช้งานได้ง่าย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูล Flat files (CSV, JSON, Text), Databases, Logs, หรือข้อมูลจาก Cloud storage

รวบรวมข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

รวบรวมข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

ลดช่องว่างระหว่าง End user กับทีม Technical ให้สามารถทำงานร่วมกันได้บน Blendata Enterprise โดยการรวมข้อมูลเข้าสู่แพลตฟอร์มผ่านกลไกการรวมข้อมูลแบบไดนามิก เพื่อให้ User สามารถใช้งานได้ง่าย ไม่ว่าจะเป็นข้อมูล Flat files (CSV, JSON, Text), Databases, Logs, หรือข้อมูลจาก Cloud storage

ค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกเมื่อที่ต้องการ

เข้าถึงข้อมูลที่รวบรวมไว้ได้ทันทีทุกเมื่อที่ต้องการไม่ว่าข้อมูลเหล่านั้นจะมาจากระบบใด พร้อมฟังก์ชัน Simple query ที่ช่วยในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านเทคนิค หรือเลือกใช้ฟังก์ชัน Native SQL + SparkSQL สำหรับขั้น Advance หากต้องการประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น การประมวลผลข้อมูลแบบ JSON หรือการประยุกต์ใช้กับข้อมูลทางสถิติ

ค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกเมื่อที่ต้องการ

ค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกเมื่อที่ต้องการ

เข้าถึงข้อมูลที่รวบรวมไว้ได้ทันทีทุกเมื่อที่ต้องการไม่ว่าข้อมูลเหล่านั้นจะมาจากระบบใด พร้อมฟังก์ชัน Simple query ที่ช่วยในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากได้อย่างง่ายดาย โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านเทคนิค หรือเลือกใช้ฟังก์ชัน Native SQL + SparkSQL สำหรับขั้น Advance หากต้องการประมวลผลข้อมูลที่มีความซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น การประมวลผลข้อมูลแบบ JSON หรือการประยุกต์ใช้กับข้อมูลทางสถิติ

ส่งออกผลลัพธ์ข้อมูลได้ในไม่กี่คลิก

ส่งออกผลลัพธ์ข้อมูลได้ทั้งในรูปแบบไฟล์ CSV หรือ PDF หรือส่งออกไปยังแหล่งจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์สาธารณะ เช่น S3 หรือไปยังฐานข้อมูลที่มีชื่อเสียงอื่น ๆ ก็ได้เช่นเดียวกัน ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด

ส่งออกผลลัพธ์ข้อมูลได้ในไม่กี่คลิก

ส่งออกผลลัพธ์ข้อมูลได้ในไม่กี่คลิก

ส่งออกผลลัพธ์ข้อมูลได้ทั้งในรูปแบบไฟล์ CSV หรือ PDF หรือส่งออกไปยังแหล่งจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์สาธารณะ เช่น S3 หรือไปยังฐานข้อมูลที่มีชื่อเสียงอื่น ๆ ก็ได้เช่นเดียวกัน ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด

ฟังก์ชัน Interactive Dashboards ปรับแต่งได้ตามต้องการ

ฟังก์ชันการสร้างแดชบอร์ดแบบมีปฏิสัมพันธ์ (Interactive Dashboards) ที่สามารถเข้าถึงและดูผลลัพธ์ได้ทุกที่ทุกเวลาผ่านทางเว็บเบราว์เซอร์ พร้อมระบบรองรับความปลอดภัยด้วยการควบคุมการเข้าถึงตามสิทธิ์ของผู้ใช้งาน ซึ่งครอบคลุมทุกองค์ประกอบตั้งแต่แดชบอร์ดไปจนถึงความปลอดภัยในชุดข้อมูล

ฟังก์ชัน Interactive Dashboards ปรับแต่งได้ตามต้องการ

ฟังก์ชัน Interactive Dashboards ปรับแต่งได้ตามต้องการ

ฟังก์ชันการสร้างแดชบอร์ดแบบมีปฏิสัมพันธ์ (Interactive Dashboards) ที่สามารถเข้าถึงและดูผลลัพธ์ได้ทุกที่ทุกเวลาผ่านทางเว็บเบราว์เซอร์ พร้อมระบบรองรับความปลอดภัยด้วยการควบคุมการเข้าถึงตามสิทธิ์ของผู้ใช้งาน ซึ่งครอบคลุมทุกองค์ประกอบตั้งแต่แดชบอร์ดไปจนถึงความปลอดภัยในชุดข้อมูล

“ลดขั้นตอนและเวลาในการทำ
Data warehouse เพื่อช่วยให้
Business user นำข้อมูลไปวิเคราะห์
ต่อยอดและใช้งานต่อได้อย่างรวดเร็ว”

“ลดขั้นตอนและเวลาในการทำ Data warehouse เพื่อช่วยให้ Business user นำข้อมูลไปวิเคราะห์ต่อยอดและใช้งานต่อได้อย่างรวดเร็ว”

Relate Contents

อัพเดทความรู้เกี่ยวกับ Big data การวิเคราะห์ข้อมูล เทรนด์ และข่าวสารที่น่าสนใจ

Blendata จับมือ ม.ธรรมศาสตร์ มุ่งยกระดับการศึกษาไทยด้าน Big Data และ AI สู่ความยั่งยืนยุคดิจิทัล
เบลนเดต้า (Blendata) ผู้พัฒนาเทคโนโลยีบริหารจัดการ Big Data อัจฉริยะ ลงนามบันทึกข้อตกลงความร่วมมือ (MOU) ร่วมกับมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เดินหน้าสร้างบุคลากรและนวัตกรรมด้าน Big Data และ AI ด้วยการถ่ายทอดความรู้และประสบการณ์จริงจากภาคธุรกิจ เชื่อมโยงกับภาคการศึกษา ผ่านการแลกเปลี่ยนความรู้เชิงวิชาการจากมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ สนับสนุนโครงการวิทยานิพนธ์และโครงการวิจัย จัดบรรยายเพื่อแบ่งปันความรู้แก่อาจารย์และนักศึกษา เปิดโอกาสให้เข้าทำงาน รวมถึงสนับสนุนการจัดกิจกรรมและทุนการศึกษา มุ่งยกระดับการศึกษาและพัฒนาศักยภาพบุคลากรด้านเทคโนโลยี Big Data และ AI สู่การสร้างนวัตกรรมที่มีคุณภาพอย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล
Blendata จับมือ ม.ธรรมศาสตร์ มุ่งยกระดับการศึกษาไทยด้าน Big Data และ AI สู่ความยั่งยืนยุคดิจิทัล
เบลนเดต้า (Blendata) ผู้พัฒนาเทคโนโลยีบริหารจัดการ Big Data อัจฉริยะ ลงนามบันทึกข้อตกลงความร่วมมือ (MOU) ร่วมกับมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ เดินหน้าสร้างบุคลากรและนวัตกรรมด้าน Big Data และ AI ด้วยการถ่ายทอดความรู้และประสบการณ์จริงจากภาคธุรกิจ เชื่อมโยงกับภาคการศึกษา ผ่านการแลกเปลี่ยนความรู้เชิงวิชาการจากมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ สนับสนุนโครงการวิทยานิพนธ์และโครงการวิจัย จัดบรรยายเพื่อแบ่งปันความรู้แก่อาจารย์และนักศึกษา เปิดโอกาสให้เข้าทำงาน รวมถึงสนับสนุนการจัดกิจกรรมและทุนการศึกษา มุ่งยกระดับการศึกษาและพัฒนาศักยภาพบุคลากรด้านเทคโนโลยี Big Data และ AI สู่การสร้างนวัตกรรมที่มีคุณภาพอย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล
แค่ใช้ Data ก็รู้ใจลูกค้ามากกว่าเดิม ยกระดับธุรกิจด้วยกลยุทธ์การตลาดแบบ Hyper-Personalization
เนื่องจากผู้บริโภคในยุคปัจจุบันให้ความสำคัญกับความรวดเร็วและเวลาเป็นอย่างมากมาย ทำให้เกิดความต้องการสูงต่อการตลาดที่นำเสนอประสบการณ์ที่ปรับให้เข้ากับแต่ละบุคคล (Personalized) และอาจทำให้ความพึงพอใจของผู้บริโภคลดลงหากแบรนด์หรือร้านค้าพยายามส่งแคมเปญหรือแนะนำสินค้าที่ไม่ตรงกับความต้องการของผู้บริโภค
แค่ใช้ Data ก็รู้ใจลูกค้ามากกว่าเดิม ยกระดับธุรกิจด้วยกลยุทธ์การตลาดแบบ Hyper-Personalization
เนื่องจากผู้บริโภคในยุคปัจจุบันให้ความสำคัญกับความรวดเร็วและเวลาเป็นอย่างมากมาย ทำให้เกิดความต้องการสูงต่อการตลาดที่นำเสนอประสบการณ์ที่ปรับให้เข้ากับแต่ละบุคคล (Personalized) และอาจทำให้ความพึงพอใจของผู้บริโภคลดลงหากแบรนด์หรือร้านค้าพยายามส่งแคมเปญหรือแนะนำสินค้าที่ไม่ตรงกับความต้องการของผู้บริโภค
Data Analytics ที่ Blendata ต้องทำอะไรบ้าง?
ต้องขอเล่าย้อนไปถึงวัยชีวิตมหาวิทยาลัย ในช่วงกำลังขึ้นปี 4 คณะวิศวอุตสาหการ เป็นช่วงเวลาที่โลกของสายทางด้าน Data เปิดกว้างอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นวิชาเลือกในคณะ การเรียนออนไลน์ และรวมถึง Data Community ที่มีจัดกันขึ้นอยู่ตลอดทุกเดือน
Data Analytics ที่ Blendata ต้องทำอะไรบ้าง?
ต้องขอเล่าย้อนไปถึงวัยชีวิตมหาวิทยาลัย ในช่วงกำลังขึ้นปี 4 คณะวิศวอุตสาหการ เป็นช่วงเวลาที่โลกของสายทางด้าน Data เปิดกว้างอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นวิชาเลือกในคณะ การเรียนออนไลน์ และรวมถึง Data Community ที่มีจัดกันขึ้นอยู่ตลอดทุกเดือน

Relate Contents

อัพเดทความรู้เกี่ยวกับ Big data การวิเคราะห์ข้อมูล เทรนด์ และข่าวสารที่น่าสนใจ

เริ่มต้นกำหนดทิศทางธุรกิจ
ด้วยข้อมูลในมือคุณ
เริ่มต้นกำหนด
ทิศทางธุรกิจ ด้วย
ข้อมูลในมือคุณ
ค้นหาโอกาสใหม่ ๆ ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล ด้วยเทคโนโลยี Big data

We use cookie to give you the best online experience Please let us know if you agree to all of these cookie.

We use cookie to give you the best online experience Please let us know if you agree to all of these cookie.

©2021 Blendata. All right reserved.

©2021 Blendata. All right reserved.