Data Center & Server
ออกแบบและติดตั้งระบบแบบส่งมอบพร้อมใช้ (Turnkey) เลือกเซิร์ฟเวอร์ Dell, Lenovo หรือ HP ให้เหมาะกับภาระงาน พร้อมวางแผนสำรองและดูแลระบบ
สำรวจโซลูชัน — Data Center & ServerModern Data
วางระบบไอที ข้อมูล และ AI ให้ทำงานร่วมกัน
Modern Data คือบริการวางระบบไอที ความปลอดภัย และข้อมูลขององค์กร ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูล (Data Center) เซิร์ฟเวอร์ และสิทธิ์ผู้ใช้ ไปจนถึงคลังข้อมูลกลาง (Data Lakehouse) และ AI ภายในองค์กร สำหรับองค์กรและหน่วยงานรัฐที่ต้องการใช้ข้อมูลชุดเดียวกันตัดสินใจ
ผู้บริหารองค์กร • ทีม IT / Security • หน่วยงานรัฐ • System Integrator
ภาพประกอบแนวคิดModern Data เหมาะกับองค์กรแบบไหน และเริ่มจากอะไร
Modern Data เหมาะกับองค์กรและหน่วยงานรัฐที่ข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบ รวมถึงทีม IT และ Security และ System Integrator จุดเริ่มต้นคือรายการระบบเดิมและข้อมูลที่ผู้บริหารใช้บ่อย จากนั้นเราวางงานตามลำดับ คือ ทำให้โครงสร้างพื้นฐานและสิทธิ์ผู้ใช้มั่นคงก่อน จัดคุณภาพข้อมูลและกำหนดเจ้าของข้อมูล แล้วจึงต่อยอดเป็นรายงานและ AI
งานในบริการนี้มีตั้งแต่เซิร์ฟเวอร์ บัญชีผู้ใช้และสิทธิ์เข้าถึง และระบบป้องกันภัยไซเบอร์ ไปจนถึงคลังข้อมูลกลาง ระบบถามตอบจากเอกสารองค์กร (Enterprise KM Chatbot) และเซิร์ฟเวอร์ LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่) ภายในองค์กร เมื่อนโยบายข้อมูลกำหนดให้ประมวลผลภายใน เราวาง LLM Server แบบ On-Premise (ติดตั้งในองค์กร) ได้
Modern Data ไม่เหมาะกับองค์กรที่ต้องการให้ AI ตอบหรือตัดสินใจเองโดยไม่มีคนตรวจทาน ขอบเขตงานและเกณฑ์ตรวจรับกำหนดในข้อเสนอของแต่ละโครงการ ตามระบบเดิมและนโยบายข้อมูลขององค์กร
บัญชีผู้ใช้และสิทธิ์เข้าถึงที่ตรวจสอบได้ พร้อม AI ที่ประมวลผลภายในองค์กร
เราบำรุงรักษาและย้ายระบบบัญชีผู้ใช้และสิทธิ์เข้าถึง ได้แก่ Active Directory, IAM, FIM/MIM และ Microsoft 365 และวาง LLM Server แบบ On-Premise เมื่อนโยบายข้อมูลกำหนดให้ประมวลผลภายในองค์กร
ก่อนวางระบบข้อมูลใหม่ ต้องตอบคำถามอะไรบ้าง
ก่อนวางระบบใหม่ ให้ตอบ 4 คำถามด้านล่าง คำตอบกำหนดลำดับงานและขอบเขตของโครงการ
ข้อมูลที่ใช้ตัดสินใจอยู่ที่ไหนบ้าง
เราเริ่มจากทำรายการระบบเดิม ฐานข้อมูล และเอกสารที่ทีมใช้จริง พร้อมเส้นทางเครือข่ายที่ข้อมูลวิ่งผ่าน ก่อนคุยเรื่องเครื่องมือใหม่
ข้อมูลชุดนั้นเชื่อได้แค่ไหน
ข้อมูลต้องเชื่อได้ก่อนใช้ AI ถ้าตัวเลขเดียวกันมีหลายค่าในหลายระบบ งาน Data Lakehouse ต้องเริ่มจากจัดคุณภาพข้อมูลและกำหนดเจ้าของข้อมูล ไม่ใช่ย้ายทุกอย่างมารวมกัน
ใครเข้าถึงอะไรได้บ้าง
บัญชีที่ไม่มีเจ้าของและสิทธิ์ที่ให้เกินงานเป็นช่องทางที่ภัยไซเบอร์ใช้บ่อย เราเริ่มจากตรวจว่าใครเข้าถึงอะไรได้ แล้วใช้ Active Directory (ระบบจัดการบัญชีผู้ใช้และสิทธิ์จากส่วนกลาง) จัดสิทธิ์ตามบทบาทให้ตรวจสอบได้
เมื่อระบบเตือนหรือ AI ตอบแล้ว ใครตรวจต่อ
การแจ้งเตือนด้านความปลอดภัยและคำตอบจาก KM Chatbot ต้องมีเจ้าของระบบที่ระบุตัวได้ เราเลือกบทบาทของ AI ให้เหมาะกับงาน โดยเริ่มจากให้ AI ค้นและแนะนำ แล้วให้คนตัดสิน ก่อนพิจารณาให้ AI ทำเองโดยมีคนสุ่มตรวจ
เลือกสิ่งที่ต้องการพัฒนา
Active Directory & Cybersecurity
จัดบัญชีผู้ใช้ สิทธิ์เข้าถึง และความปลอดภัยร่วมกับระบบเดิม ตั้งแต่บำรุงรักษา Active Directory ไปจนถึงย้ายระบบผู้ใช้และอีเมลสู่ Microsoft 365 วางขอบเขตการป้องกันให้ชัดว่าครอบคลุมเครื่องไหนบ้าง พร้อมเกณฑ์ตรวจรับงานดูแลที่ชัดเจน
สำรวจโซลูชัน — Active Directory & CybersecurityEnterprise KM Chatbot & LLM
Enterprise KM Chatbot คือระบบถามตอบจากเอกสารองค์กร ช่างและวิศวกรถามเป็นภาษาธรรมดา แล้วได้คำตอบพร้อมอ้างอิงเอกสารต้นทาง วาง LLM Server แบบ On-Premise ได้เมื่อนโยบายข้อมูลกำหนดให้ประมวลผลภายใน
สำรวจโซลูชัน — Enterprise KM Chatbot & LLMData Lakehouse & Pipeline
Data Lakehouse คือคลังข้อมูลกลางที่รวมข้อมูลจากระบบธุรกิจและ IoT จัดคุณภาพและสิทธิ์ของข้อมูล ก่อนนำไปทำรายงาน วิเคราะห์ และต่อยอด AI ภายในองค์กร
สำรวจโซลูชัน — Data Lakehouse & Pipelineจากข้อมูลหน้างาน สู่การตัดสินใจ
แหล่งข้อมูล
ฐานข้อมูลธุรกิจ เอกสาร ข้อมูลจากไลน์ผลิต และระบบเดิมที่ทีมใช้อยู่จริง
โครงสร้างพื้นฐาน
วางเซิร์ฟเวอร์ เครือข่าย สิทธิ์ผู้ใช้ (AD) และความปลอดภัยให้มั่นคงก่อน แล้วจึงรวมข้อมูลเข้า Data Lakehouse
บริการข้อมูลและ AI
รายงานองค์กร KM Chatbot และ LLM ภายในองค์กร ใช้ข้อมูลที่จัดคุณภาพแล้วจากขั้นก่อนหน้า
สิ่งที่เราเรียนรู้จากงานจริง
แต่ละข้อด้านล่างเป็นแนวทางของเราที่ได้จากงานระบบข้อมูลและไอทีจริง บอกว่าเราเคยทำอะไร เรียนรู้อะไร และแปลว่าอะไรสำหรับองค์กรของคุณ
วางเส้นทางข้อมูลให้เข้ากับเครือข่ายขององค์กรก่อน
เราเคยทำเราย้ายเว็บข้อมูลการผลิตของผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ในไทย จากเครื่องในไลน์ผลิตขึ้นเซิร์ฟเวอร์เสมือน (VMware) ของโรงงาน หลังฝ่ายไอทีแยกเครือข่ายสำนักงานออกจากไลน์ผลิต เราปรับให้ระบบบนเซิร์ฟเวอร์ใหม่รับข้อมูลจาก 11 ไลน์ผลิตได้เหมือนก่อนย้าย และส่งมอบงานในเดือนพฤษภาคม 2566
สิ่งที่เราเรียนรู้เมื่อโครงสร้างเครือข่ายเปลี่ยน เส้นทางข้อมูลจากไลน์ผลิตต้องออกแบบใหม่ร่วมกับฝ่ายไอที ช่วงปลายปี 2566 เราตั้งค่า Reverse Proxy (เครื่องที่รับคำขอแทนเว็บต้นทาง) พร้อมใบรับรอง SSL สำหรับเชื่อมต่อแบบเข้ารหัส ร่วมกับฝ่ายไอทีของลูกค้า เพื่อเปิดหน้า KPI ผ่าน HTTPS (การเชื่อมต่อเว็บแบบเข้ารหัส)
แปลว่าอะไรสำหรับคุณก่อนรวมข้อมูลเข้าคลังกลาง เราขอผังเครือข่ายและนโยบายความปลอดภัยจากทีมไอทีของคุณ เพื่อวางเส้นทางข้อมูลที่ผ่านนโยบายตั้งแต่แรก
อ่านเคสย้ายเว็บข้อมูลการผลิต 11 ไลน์ขึ้นเซิร์ฟเวอร์กลางคำตอบจาก AI ต้องพาไปถึงเอกสารต้นทาง
เราเคยทำเราส่งมอบระบบ AI Knowledge Management บน nimitFlow ให้ทีมซ่อมบำรุงในอุตสาหกรรมพลังงานในปี 2569 ทีมสร้างรายงานตรวจซ่อมวาล์วแบบดิจิทัล และพิมพ์ถามประวัติซ่อมจากรายงานเดิมผ่านแชต AI ผู้ว่าจ้างลงนามในหนังสือรับรองงานเสร็จแล้ว
สิ่งที่เราเรียนรู้ผู้ช่วย AI ในงานนี้ออกแบบให้ระบุ Tag No. (รหัสประจำวาล์ว) ของรายงานที่ใช้ตอบ ผู้ใช้จึงเปิดรายงานจริงตรวจต่อได้ คำตอบจาก AI จะใช้ในงานซ่อมบำรุงได้เมื่อคนตรวจย้อนถึงต้นทางได้
แปลว่าอะไรสำหรับคุณถ้าคุณวาง KM Chatbot เราเริ่มจากตกลงว่าเอกสารชุดไหนเป็นต้นทาง ใครดูแลเอกสารชุดนั้น และให้ทุกคำตอบแสดงที่มา
อ่านเคส AI Knowledge Management งานซ่อมบำรุงภาคพลังงานงานดูแลระบบสิทธิ์ผู้ใช้ต้องมีรอบตรวจและรายงาน
เราเคยทำเราดูแลระบบ Active Directory ให้หน่วยงานราชการตามสัญญา 12 เดือนในปี 2568–2569 ขอบเขตมี 4 ส่วน คือ ตรวจระบบตามรอบ แก้ไขเมื่อได้รับแจ้ง ทบทวนค่าตั้งระบบ และต่ออายุสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์บริหารบัญชีผู้ใช้
สิ่งที่เราเรียนรู้งานบำรุงรักษาไม่มีชิ้นงานให้ดูภายหลัง การยืนยันผลงานย้อนหลังจึงต้องใช้รายงานและเอกสารตรวจรับของทุกงวด ขอบเขตงานจึงควรแยกงานตามรอบ งานแก้ไขเมื่อได้รับแจ้ง และงานที่ไม่ได้เกิดทุกรอบ โดยแต่ละส่วนมีรูปแบบรายงานของตัวเอง
แปลว่าอะไรสำหรับคุณสัญญาดูแลระบบของคุณจึงควรระบุรอบตรวจ ขั้นตอนแจ้งปัญหา และรูปแบบรายงานไว้ตั้งแต่ต้น เพื่อใช้เป็นเกณฑ์ตรวจรับงาน
อ่านเคสบำรุงรักษา Active Directory ของหน่วยงานราชการเลือกจากงานที่คุณต้องการทำ
งานแบบไหนที่คุณต้องการปรับปรุง?
เลือกงานเพื่อดูสินค้าและบริการที่เกี่ยวข้อง หรือค้นหาจากชื่อสินค้าที่รู้จักได้โดยตรง
ระบบไอที ข้อมูล และ AI องค์กร
Modern Data
สินค้าและแพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้อง
SaaSประยุกต์ใช้ได้
nimitFlow
แพลตฟอร์ม Low-Code ลากวางสร้างงานอัตโนมัติ (Workflow) และ Data Pipeline เริ่มต้น 8,000 บาท/เดือน
ใช้เป็นศูนย์กลางข้อมูลโรงงาน (Factory Data Lake) ที่ส่งข้อมูลให้ Data Lakehouse และ Predictive Analytics วิเคราะห์ต่อได้
เหมาะกับ: ทีมไอทีและวิศวกรที่ต้องเชื่อมข้อมูลจากหลายระบบ และต้องการเขียน Python เพิ่มได้ตามงาน
รายละเอียดSoftware
ตัวอย่างหน้าจอ Maintenance Planner พร้อม AI Assistant
Enterprise KM Chatbot
AI Chatbot องค์กร ถามตอบจากเอกสารภายในเป็นภาษาไทยได้ บอกเอกสารต้นทาง และติดตั้งในองค์กร (On-Premise) ได้
เหมาะกับ: ทีมองค์ความรู้และทีมวิศวกรรมที่ต้องค้นคำตอบจากคู่มือหรือเอกสารองค์กรจำนวนมาก
รายละเอียดSoftware
ภาพประกอบแนวคิดจาก AI — ไม่ใช่ภาพสินค้าหรือโครงการจริง
Data Lakehouse & Pipeline
แพลตฟอร์มรวมข้อมูลจากระบบธุรกิจและอุปกรณ์ IoT ไว้ในคลังข้อมูลกลาง สำหรับทำรายงานและต่อยอด AI
เหมาะกับ: ทีมไอทีและทีมข้อมูลที่ต้องรวมข้อมูลจากหลายระบบ
รายละเอียดSoftware
ข้อมูลเซ็นเซอร์FFT / MLDashboard
ตัวอย่างการเชื่อมข้อมูลและวิเคราะห์จากเอกสาร Nimitflow
Predictive Analytics
เชื่อมข้อมูลเซ็นเซอร์ผ่าน Nimitflow วิเคราะห์สัญญาณด้วย FFT และพัฒนาโมเดล Machine Learning เพื่อดูแนวโน้มบนแดชบอร์ดและแจ้งเตือน
- รับและบันทึกข้อมูลเซ็นเซอร์อย่างต่อเนื่อง
- วิเคราะห์ FFT และฝึกโมเดลตามโจทย์ข้อมูล
- เชื่อม Dashboard พร้อมเงื่อนไขแจ้งเตือนและประวัติ
เหมาะกับ: ทีมวิเคราะห์ข้อมูล ฝ่ายผลิต และทีมซ่อมบำรุงที่มีข้อมูลย้อนหลัง และต้องการพยากรณ์แนวโน้ม
รายละเอียดพัฒนาระบบเฉพาะทาง
แพลตฟอร์ม Business Matching + AI ผู้ช่วยลูกค้าสัมพันธ์
พัฒนาระบบจับคู่ธุรกิจพร้อม AI Chatbot ตอบคำถามลูกค้าเบื้องต้น ให้กลุ่มผู้ให้บริการเครือข่ายธุรกิจ
ระบบทะเบียนและตรวจรับซากอิเล็กทรอนิกส์ดิจิทัล
พัฒนาระบบลงทะเบียน ตรวจรับ และติดตามการถอดแยกซากอิเล็กทรอนิกส์ (WEEE) ให้สถาบันไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์
แอปเฝ้าระวังคุณภาพด้วย P-Chart บน On-Premise
ออกแบบและติดตั้งแอปพลิเคชันเฝ้าระวังคุณภาพการผลิตด้วย P-Chart Control บนเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร
เตรียมข้อมูลเพื่อคุยกับวิศวกร
- รายการระบบเดิมและแหล่งข้อมูล พร้อมตำแหน่งของเจ้าของแต่ละระบบ
- ผังเครือข่าย ข้อกำหนดสิทธิ์เข้าถึง การเก็บข้อมูล และข้อมูลที่ห้ามออกนอกองค์กร
- ภาระงาน งบประมาณ และเกณฑ์ตรวจรับที่ทั้งสองฝ่ายตกลงกัน
- ตัวชี้วัดที่ใช้ดูว่าคุ้ม เช่น เวลาที่ใช้ตอบคำถามผู้บริหารก่อนและหลังวางระบบ