ในยุคที่ข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของการตัดสินใจทางธุรกิจ การนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่ายถือเป็นความท้าทายอันดับต้น ๆ ของนักวิเคราะห์ข้อมูล แต่คุณเคยนึกภาพไหมว่า หากสามารถแปลงแผนผังอาคาร แผนที่ หรือแม้แต่ภาพวาดให้กลายเป็น Dashboard แบบ Interactive ได้ล่ะ? นี่คือสิ่งที่ Synoptic Panel ใน Power BI ทำได้! Synoptic
Big Data
ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model – LLM) ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) ซึ่งมีความสามารถในการสร้างข้อความที่ใกล้เคียงกับภาษามนุษย์ เช่น การเขียนบทความ การตอบคำถาม หรือการแปลภาษา
Pandas และ PySpark เป็นเครื่องมือที่ใช้สำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลใน Python โดย Pandas เป็นไลบรารียอดนิยมที่ใช้สำหรับการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดเล็ก ถึงขนาดกลาง ในหน่วยความจำบนเครื่องเดียว (single-node) ซึ่งมีฟังก์ชันหลากหลายสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล ในทางตรงกันข้าม PySpark ซึ่งสร้างขึ้นบน Apache Spark ได้รับการออกแบบมาเพื่อการประมวลผลแบบกระจาย (distributed computing)
Looker Studio ถือเป็นอีกเครื่องมือหนึ่งที่เป็นที่นิยมในปัจจุบัน สำหรับการสร้างกราฟหลากหลายรูปแบบเพื่อนำไปใช้วิเคราะห์และเจาะลึกข้อมูลตามความต้องการของผู้ใช้ สิ่งหนึ่งที่จำเป็นต่อการวิเคราะห์ข้อมูลคือความสามารถในการเปรียบเทียบข้อมูลกับช่วงเวลาก่อนหน้าที่ต้องการ เช่น การเปรียบเทียบข้อมูลปีนี้ กับปีที่แล้ว หรือช่วงไตรมาสปัจจุบันมีการเปลี่ยนแปลงจากไตรมาสที่แล้วอย่างไร เป็นต้น ซึ่ง Looker Studio เองมีความสามารถที่จะตอบสนองต่อความต้องการดังกล่าวได้ ในบทความนี้จึงจะนำเสนอ 3 วิธีที่จะช่วยให้การเปรียบเทียบข้อมูลในช่วงเวลาต่าง ๆ สามารถทำได้ด้วย Looker
BigQuery เป็นเครื่องมือทรงพลังสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แต่หากใช้ไม่เป็น ค่าใช้จ่ายอาจพุ่งสูงโดยไม่รู้ตัว มาเรียนรู้เทคนิคการใช้งาน BigQuery อย่างชาญฉลาด เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุดในราคาที่คุ้มค่าที่สุด BigQuery คืออะไร BigQuery คือบริการวิเคราะห์ข้อมูลแบบคลาวด์ (Cloud Data Analytics Service) ที่นำเสนอโดย Google Cloud Platform
ปัจจุบันในแต่ละองค์กรมีการใช้งานแอพพลิเคชั่นในแทบทุกส่วนงาน ไม่ว่าจะเป็นแอพพลิเคชั่นที่พัฒนาใช้เองหรือเป็นการใช้บริการจากภายนอก ในการใช้งานแอพพลิเคชั่นต่าง ๆ เหล่านั้น จำเป็นต้องนึกถึงความปลอดภัยอยู่เสมอ เพราะมีข้อมูลที่ถูกจัดเก็บหรือส่งต่อไปในบริการเหล่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าเป็นแอพพลิเคชั่นที่ให้บริการแก่ลูกค้า และต้องการให้ลูกค้ามีความเชื่อมั่นด้วยนั้น ยิ่งต้องมีความจำเป็นที่จะต้องคำนึงถึงความปลอดภัยของระบบที่พัฒนาขึ้น มิฉะนั้นแล้วลูกค้าอาจไม่เชื่อถือหรือมีความกังวลใจในการใช้งาน ส่งผลกระทบให้จำนวนลูกค้าลดลงหรือไม่อยากใช้บริการ การพัฒนาแอพพลิเคชั่นเพื่อใช้งานในองค์กรเอง ก็จำเป็นต้องสร้างความปลอดภัยด้วยเช่นกัน เพราะในปัจจุบันภัยทางไซเบอร์ใกล้ตัวยิ่งกว่าที่คิด มีความหลากหลายและรุนแรงในหลายๆ รูปแบบ หากระบบที่ให้บริการมีจุดอ่อนและช่องโหว่ถูกเปิดเผยจนข้อมูลรั่วไหลหรือถูกเจาะเข้าระบบได้ ก็จะทำให้ส่งผลต่อคนในองค์กร และอาจกระทบต่อระบบอื่น