Data Analytics
นำข้อมูลทั้งหมดในองค์กรไม่ว่าจะเป็น Business Data, Log Data หรือ External Data Sources มาประมวลผล และวิเคราะห์ร่วมกันเพื่อนำแสดงผลในรูปแบบที่องค์กรต้องการ เป็น Dashboard, Report หรือการวิเคราะห์หา Pattern
ยุคของ AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI, GenAI) ที่กำลังเกิดขึ้นนำมาซึ่งความท้าทายใหม่ๆ ในการรับรองความน่าเชื่อถือและการมีพื้นฐานของเนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI ปัญหาสำคัญกับ GenAI โดยเฉพาะกับ Large Language Models (LLMs) คือแนวโน้มที่จะ “สร้างผลลัพธ์ที่ไม่มีจริงขึ้นมา” – ผลิตผลลัพธ์ที่ฟังดูเป็นไปได้แต่ขาดพื้นฐานในความเป็นจริงทางข้อเท็จจริง ซึ่งสร้างความเสี่ยงโดยเฉพาะในการใช้งานที่สำคัญซึ่งความถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญที่สุด กราฟองค์ความรู้ (Knowledge Graphs, KGs) มีความสำคัญในบริบทนี้เนื่องจากพวกเขาสามารถให้พื้นฐานและการติดตามได้ที่จำเป็นมากสำหรับ AI สร้างฐานสำหรับ AI ที่รับผิดชอบ น่าเชื่อถือ และสามารถติดตามได้ในยุคการเปลี่ยนแปลงโดย AI
- การรวมข้อมูลที่หลากหลาย
- การรวม AI เพื่อการมีพื้นฐานและการติดตามได้
- การพัฒนาที่เน้นการวิเคราะห์
ในยุคที่ความซับซ้อนของข้อมูลและความเชื่อมโยงกันมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเสมอ วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมมักจะไม่เพียงพอในการเปิดเผยความลึกและความกว้างของความสัมพันธ์ภายในข้อมูล ธุรกิจต่างพยายามใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างเต็มที่ โดยเฉพาะเมื่อมันมาถึงการเข้าใจความสัมพันธ์และรูปแบบที่แยบยลซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานด้านวิทยาการข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูลแบบกราฟขั้นสูง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- การตรวจจับความผิดปกติ
- การวิเคราะห์ข้อเสนอที่ดีที่สุด
- การวิเคราะห์เครือข่าย
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
ในยุคที่ความซับซ้อนของข้อมูลและความเชื่อมโยงกันมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นเสมอ วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมมักจะไม่เพียงพอในการเปิดเผยความลึกและความกว้างของความสัมพันธ์ภายในข้อมูล ธุรกิจต่างพยายามใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างเต็มที่ โดยเฉพาะเมื่อมันมาถึงการเข้าใจความสัมพันธ์และรูปแบบที่แยบยลซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานด้านวิทยาการข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูลแบบกราฟขั้นสูง
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- การตรวจจับความผิดปกติ
- การวิเคราะห์ข้อเสนอที่ดีที่สุด
- การวิเคราะห์เครือข่าย
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
การการวิเคราะห์และการแสดงผลข้อมูลผ่านภูมิทัศน์ของข้อมูลขนาดใหญ่ (big data) นับเป็นความท้าทายที่สำคัญสำหรับองค์กรสมัยใหม่การรวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย การจัดการกับปริมาณและความเร็วของข้อมูลที่มหาศาล และการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจได้ง่ายเป็นอุปสรรคทั่วไป ความท้าทายเหล่านี้บ่อยครั้งทำให้ธุรกิจไม่สามารถใช้ศักยภาพของข้อมูลของตนได้อย่างเต็มที่ นำไปสู่การพลาดการเข้าใจข้อมูลที่สำคัญและการตัดสินใจที่ไม่เหมาะสม
- โซลูชันการวิเคราะห์ที่เป็นนวัตกรรม
- การปรับปรุงประสิทธิภาพ
- การรวมข้อมูลอย่างครอบคลุม
- การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ขั้นสูง
- แดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่กำหนดเอง
ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา องค์กรต่างๆ มักเผชิญกับความท้าทายในการรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลและความสม่ำเสมอในระหว่างการเปลี่ยนแปลงระบบ ความท้าทายเหล่านี้ขยายวงกว้างขึ้นในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การอัพเกรดระบบ การรวมศูนย์ข้อมูล หรือการเปลี่ยนไปใช้พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ ความซับซ้อนของการโยกย้ายข้อมูลสามารถนำไปสู่ปัญหาต่างๆ เช่น ข้อมูลสูญหาย การหยุดทำงานเป็นเวลานาน ความท้าทายด้านความเข้ากันได้ และช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความเสี่ยงต่อความสมบูรณ์ของข้อมูล
- การประเมินการย้ายข้อมูลอย่างละเอียด
- การตรวจสอบและทดสอบข้อมูลอย่างเข้มงวด
- เครื่องมือและเทคนิคการย้ายข้อมูลแบบล่าสุด
- ความเชี่ยวชาญในการย้ายข้อมูลไปยังคลาวด์และสภาพแวดล้อมแบบผสม
- การสนับสนุนหลังการย้ายข้อมูล
ในสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา องค์กรต่างๆ มักเผชิญกับความท้าทายในการรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลและความสม่ำเสมอในระหว่างการเปลี่ยนแปลงระบบ ความท้าทายเหล่านี้ขยายวงกว้างขึ้นในสถานการณ์ต่างๆ เช่น การอัพเกรดระบบ การรวมศูนย์ข้อมูล หรือการเปลี่ยนไปใช้พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ ความซับซ้อนของการโยกย้ายข้อมูลสามารถนำไปสู่ปัญหาต่างๆ เช่น ข้อมูลสูญหาย การหยุดทำงานเป็นเวลานาน ความท้าทายด้านความเข้ากันได้ และช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการดำเนินงาน และความเสี่ยงต่อความสมบูรณ์ของข้อมูล
- การประเมินการย้ายข้อมูลอย่างละเอียด
- การตรวจสอบและทดสอบข้อมูลอย่างเข้มงวด
- เครื่องมือและเทคนิคการย้ายข้อมูลแบบล่าสุด
- ความเชี่ยวชาญในการย้ายข้อมูลไปยังคลาวด์และสภาพแวดล้อมแบบผสม
- การสนับสนุนหลังการย้ายข้อมูล
ในยุคที่การตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลมีความสำคัญอย่างมาก การบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ องค์กรต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดการการเข้าถึงข้อมูล คุณภาพของข้อมูล และความปลอดภัยโดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริด หากขาดการบริหารจัดการที่เหมาะสม ข้อมูลอาจเกิดการกระจัดกระจาย ไม่น่าเชื่อถือ หรือไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งอาจนำไปสู่กระบวนการทำงานที่ไม่มีประสิทธิภาพและมีความเสี่ยงที่เกิดขึ้นได้
- การติดตั้งแพลตฟอร์ม Denodo
- ความเชี่ยวชาญด้านสภาพแวดล้อมแบบผสม
- จุดแข็งหลักของ Denodo
องค์กรในปัจจุบันได้รับมอบหมายให้ดึงข้อมูลที่มีความหมายจากชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ความท้าทายอยู่ที่การพัฒนาโมเดลข้อมูลที่แสดงถึงกระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อนและประเภทข้อมูลที่หลากหลายอย่างถูกต้อง ขณะที่ยังสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างกลยุทธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่ AI เริ่มมีบทบาทโดดเด่นเพิ่มขึ้น
- การจำลองข้อมูลบนแพลตฟอร์มคลาวด์
- การจำลองข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึก
- บริการโมเดลข้อมูลแบบครบวงจร
- การจำลองที่เน้นการวิเคราะห์
- โมเดลที่สอดคล้องกับกระบวนการทางธุรกิจ
องค์กรในปัจจุบันได้รับมอบหมายให้ดึงข้อมูลที่มีความหมายจากชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ความท้าทายอยู่ที่การพัฒนาโมเดลข้อมูลที่แสดงถึงกระบวนการทางธุรกิจที่ซับซ้อนและประเภทข้อมูลที่หลากหลายอย่างถูกต้อง ขณะที่ยังสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างกลยุทธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่ AI เริ่มมีบทบาทโดดเด่นเพิ่มขึ้น
- การจำลองข้อมูลบนแพลตฟอร์มคลาวด์
- การจำลองข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึก
- บริการโมเดลข้อมูลแบบครบวงจร
- การจำลองที่เน้นการวิเคราะห์
- โมเดลที่สอดคล้องกับกระบวนการทางธุรกิจ
Our Capabilities
