Enterprise Server
ระบบงานและฐานข้อมูลองค์กร
จัดหาและวางระบบ Server สำหรับแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูล และ Virtualization โดยประเมิน CPU, RAM, Storage และการเชื่อมต่อกับระบบเดิม
MODERN DATA · ENTERPRISE DATA & AI
วางระบบไอที ข้อมูล และ AI ให้ทำงานร่วมกัน
เชื่อมข้อมูลที่กระจายอยู่ในหลายระบบ จัดคุณภาพและสิทธิ์การเข้าถึง แล้วนำไปใช้กับรายงาน การค้นความรู้ และ AI ตามโจทย์ขององค์กร
- เชื่อมระบบเดิม
- กำหนดผู้ดูแลข้อมูล
- ต่อยอดรายงานและ AI
01 / DATA JOURNEY
จากข้อมูลหลายแหล่ง สู่ข้อมูลที่พร้อมใช้
มองระบบเป็น 4 ขั้น แต่ละขั้นมีหน้าที่ชัดเจน เริ่มจากข้อมูลที่มีอยู่ และเลือกเชื่อมเฉพาะส่วนที่ตอบโจทย์งาน
- 01
แหล่งข้อมูล
ฐานข้อมูล เอกสาร CSV และ API จากระบบงานเดิม
เริ่มจากข้อมูลที่องค์กรมี - 02
เชื่อมและจัดรูปแบบ
ใช้ nimitFlow เชื่อมข้อมูล และจัดกระบวนการรับส่งตามที่ออกแบบ
รู้ว่าข้อมูลมาจากไหน - 03
คลังข้อมูลกลาง
จัดข้อมูลดิบ ข้อมูลที่ตรวจแล้ว และข้อมูลพร้อมใช้ใน Data Lakehouse
แยกหน้าที่แต่ละชั้น - 04
รายงานและ AI
นำข้อมูลที่เตรียมไว้ไปทำ Dashboard ค้นความรู้ หรือวิเคราะห์ต่อ
ตอบคำถามของธุรกิจ
คลัง 3 ชั้น ต่างกันอย่างไร?
Bronze · ข้อมูลดิบ
เก็บข้อมูลที่รับเข้ามา เพื่อใช้ตรวจสอบกับแหล่งที่มา
Silver · ข้อมูลที่จัดระเบียบ
ปรับรูปแบบและตรวจคุณภาพ ก่อนนำไปใช้งานร่วมกัน
Gold · ข้อมูลพร้อมใช้งาน
จัดข้อมูลให้เหมาะกับรายงาน ตัวชี้วัด หรือโจทย์วิเคราะห์
SERVER · DATA LAKE · AI WORKSTATION
จำหน่ายและวางระบบ Server สำหรับข้อมูลและ AI
เลือกเครื่องให้ตรงกับงาน พร้อมออกแบบการจัดเก็บ เครือข่าย และซอฟต์แวร์ ตั้งแต่ Server องค์กรและ Data Lake ไปจนถึง AI Server และ Workstation สำหรับทีมพัฒนา
Data Lake / Lakehouse
รวมและจัดเตรียมข้อมูลจากหลายแหล่ง
ออกแบบพื้นที่จัดเก็บ การรับส่งและประมวลผลข้อมูล พร้อมแนวทางสำรองและขยายระบบ เชื่อมกับ nimitFlow และเครื่องมือข้อมูลตามขอบเขตงาน
AI Server
ให้บริการโมเดลแก่ผู้ใช้หรือหลายระบบ
ประเมิน GPU และ VRAM ตามโมเดล จำนวนผู้ใช้พร้อมกัน และงาน Inference หรือฝึกโมเดล รวมระบบไฟ เครือข่าย และการระบายความร้อน
AI Workstation
เครื่องทำงานของนักพัฒนาและวิศวกร
เลือก Workstation สำหรับเตรียมข้อมูล ทดลองโมเดล และพัฒนา AI ในเครื่อง โดยพิจารณา GPU, RAM, Storage และซอฟต์แวร์ที่ใช้จริง
ตั้งแต่เลือกสเปก จนถึงติดตั้งและส่งมอบ
- ประเมินงาน ปริมาณข้อมูล และการขยายระบบ
- จัดรายการอุปกรณ์และซอฟต์แวร์เพื่อเสนอราคา
- ติดตั้งและตั้งค่าตามขอบเขตที่ตกลง
- ทดสอบ ส่งมอบ และถ่ายทอดวิธีดูแลระบบ
ข้อมูลที่ช่วยให้เสนอได้ตรงงาน
แจ้งประเภทงานหรือโมเดล AI ขนาดข้อมูล จำนวนผู้ใช้พร้อมกัน ระบบเดิม สถานที่ติดตั้ง และงบประมาณ เพื่อประเมินสเปกและแผนติดตั้งร่วมกัน
ขอประเมินสเปกและใบเสนอราคาราคา รุ่นที่จัดหาได้ ลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์ การรับประกัน และขอบเขตบริการหลังส่งมอบ ระบุแยกในใบเสนอราคาของแต่ละโครงการ
02 / DATA GOVERNANCE
มีข้อมูลแล้ว ต้องรู้ว่าใครดูแล และใช้ได้อย่างไร
วางทั้งคน กติกา และวงจรข้อมูลควบคู่กับระบบ เพื่อให้ทีมค้นเจอ เข้าใจตรงกัน และรู้ว่าใครรับผิดชอบ
ผู้รับผิดชอบชัดเจน
ระบุเจ้าของข้อมูลและผู้ดูแลแต่ละชุด พร้อมบทบาทในการตัดสินใจและแก้ปัญหา
กติกาที่ใช้ร่วมกัน
กำหนดนิยาม รูปแบบ และแนวทางตรวจคุณภาพ ให้แต่ละทีมใช้ข้อมูลในความหมายเดียวกัน
จัดการความเสี่ยง
พิจารณาประเภทข้อมูลและสิทธิ์ใช้งานให้สอดคล้องกับนโยบายและข้อกำหนดขององค์กร
ทีมเข้าใจวิธีใช้
สื่อสารขั้นตอนและถ่ายทอดความรู้ เพื่อให้ผู้ใช้งานดูแลข้อมูลต่อได้
Data Catalog · สารบัญของข้อมูลองค์กร
บันทึกว่าข้อมูลชุดไหนอยู่ที่ใด หมายถึงอะไร ใครดูแล และมาจากระบบใด ช่วยให้ทีมค้นหาและประเมินข้อมูลก่อนนำไปใช้
ดูแลตั้งแต่สร้าง จนถึงเลิกใช้งาน
กำหนดวิธีสร้าง จัดเก็บ เผยแพร่ ใช้งาน เก็บรักษา และทำลายข้อมูลตามนโยบาย ไม่หยุดอยู่แค่การนำข้อมูลเข้าระบบ
03 / ACCESS & SECURITY
ให้คนที่เกี่ยวข้อง เข้าถึงข้อมูลที่จำเป็น
ออกแบบการเข้าถึงตามบทบาทและความอ่อนไหวของข้อมูล พร้อมกำหนดสิ่งที่ต้องตรวจสอบย้อนหลัง
สิทธิ์ตามบทบาท
กำหนดว่าใครอ่าน แก้ไข หรือดูแลข้อมูลส่วนใดได้
การเข้ารหัส
เลือกวิธีเข้ารหัสและจัดการกุญแจให้เหมาะกับระบบ
การปกปิดข้อมูล
กำหนดข้อมูลที่ควรซ่อนหรือแสดงเพียงบางส่วนตามสิทธิ์
บันทึกการใช้งาน
เก็บกิจกรรมที่จำเป็นสำหรับการตรวจสอบย้อนหลัง
04 / PUT DATA TO WORK
เลือกเริ่มจากคำถามที่ต้องการคำตอบ
ข้อมูลที่จัดเตรียมแล้วนำไปใช้ได้หลายแบบ เลือกงานแรกที่มีข้อมูลพร้อมและกำหนดวิธีตรวจรับผลได้
รายงานที่เชื่อมข้อมูลร่วมกัน
รวมข้อมูลจากหลายระบบ เพื่อดูภาพรวมและติดตามตัวชี้วัดที่ทีมต้องใช้
ดูแพลตฟอร์ม nimitFlowค้นความรู้จากเอกสารองค์กร
นำเอกสารที่อนุญาตให้ใช้งานเข้าสู่ระบบถามตอบ พร้อมตรวจคำตอบกับแหล่งข้อมูล
ดู Enterprise KM Chatbotวิเคราะห์และพยากรณ์
ประเมินคุณภาพและปริมาณข้อมูล ก่อนพัฒนาโมเดลและทดสอบผลตามโจทย์
ดู Predictive Analyticsผลลัพธ์จาก AI ต้องตรวจสอบโดยผู้รับผิดชอบก่อนใช้ตัดสินใจ ความเหมาะสมขึ้นอยู่กับข้อมูลและขอบเขตงาน
05 / PROJECT ROADMAP
เริ่มทีละขั้น พร้อมทีมที่ดูแลต่อได้
สำรวจสิ่งที่มี กำหนดขอบเขตและผู้รับผิดชอบ แล้วจึงวางแผนพัฒนา ทดสอบ และส่งมอบ
- 01
สำรวจสภาพแวดล้อม
ดูระบบเดิม แหล่งข้อมูล และปัญหาที่ต้องการแก้
- 02
กำหนดขอบเขต
เลือกงานที่จะเริ่มและสิ่งที่ต้องส่งมอบ
- 03
แบ่งหน้าที่
ตกลงผู้ดูแลข้อมูล ระบบ และผู้ตรวจรับงาน
- 04
วางแผนและดำเนินงาน
ออกแบบ เชื่อมต่อ และพัฒนาตามแผนที่ตกลง
- 05
ตรวจผลและส่งมอบ
ทดสอบ ติดตามปัญหา และตรวจรับตามขอบเขต
- 06
ถ่ายทอดให้ใช้งานต่อ
สื่อสารวิธีใช้และฝึกอบรมทีมที่รับผิดชอบ
ดูภาพแผนดำเนินงานจากสไลด์
ผลิตภัณฑ์ที่นำมาต่อกันได้
เลือกส่วนประกอบตามงานที่ต้องการ ไม่จำเป็นต้องเริ่มทุกระบบพร้อมกัน
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
รายละเอียด
คำถามก่อนเริ่ม Modern Data
Modern Data ต่างจาก nimitFlow อย่างไร?
Modern Data คือภาพรวมงานระบบไอที ข้อมูล และ AI ส่วน nimitFlow เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้เชื่อมและจัดกระบวนการข้อมูลในงานที่เหมาะสม โดยเลือกเครื่องมืออื่นร่วมด้วยตามขอบเขตโครงการ
ต้องเปลี่ยนระบบเดิมทั้งหมดหรือไม่?
เริ่มจากสำรวจระบบเดิมและช่องทางเชื่อมต่อก่อน เช่น ฐานข้อมูล API หรือไฟล์ แล้วประเมินว่าจะนำข้อมูลส่วนใดมาใช้ร่วมกันได้ โดยยังไม่สรุปว่าทุกระบบเชื่อมต่อได้ทันที
ติดตั้งภายในองค์กรได้หรือไม่?
ประเมินแนวทาง On-Premise หรือ Cloud ได้ตามนโยบายข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และขอบเขตงาน รวมถึงทรัพยากรที่ต้องใช้สำหรับ LLM ภายในองค์กร
ควรเตรียมอะไรสำหรับการคุยครั้งแรก?
เตรียมคำถามหรือปัญหาที่ต้องการแก้ รายชื่อระบบและแหล่งข้อมูล ผู้รับผิดชอบ และตัวอย่างข้อมูลที่ลบข้อมูลอ่อนไหวแล้ว เพื่อช่วยกำหนดงานแรกและแนวทางตรวจรับผล
เริ่มจากโจทย์ของคุณ
อยากให้ข้อมูลตอบคำถามอะไรได้บ้าง?
นำโจทย์งาน รายการระบบเดิม และตัวอย่างข้อมูลที่ลบข้อมูลอ่อนไหวแล้ว มาคุยกับทีมเพื่อประเมินขอบเขตที่เหมาะสม
คุยเรื่อง Modern Data