Data Analytics & Artificial Intelligence

BigQuery เป็น Data Warehouse ที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างสูงทั่วโลก และมีการใช้งานหลากหลาย Use-cases รวมถึงใช้ Business Intelligence หรือ App จากหลากหลายค่ายเข้ามาเชื่อมต่อจำนวนมาก ทำให้หลายท่านอาจสงสัยว่าการใช้งาน BigQuery ผ่าน App ต่าง ๆ นั้น มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมนอกเหนือจากค่าบริการ BigQuery เองหรือไม่ โดยเฉพาะค่า Network Egress หรือค่าธรรมเนียมการดึงข้อมูลออกจากระบบ Google Cloud Platform (GCP)

Google ได้มีการพัฒนา AI มามากกว่าทศวรรษ และยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องในทุกระดับไม่ว่าจะเป็น การวิจัย ผลิตภัณฑ์ และโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งทั้งหมดคือสิ่งที่จะพูดถึงในบทความนี้และแม้ว่าจะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงแพลตฟอร์ม AI แต่ก็ยังเห็นโอกาสอีกมากมายในอนาคตสำหรับครีเอเตอร์ นักพัฒนา สตาร์ทอัป และทุก ๆ คน ซึ่งการช่วยผลักดันโอกาสเหล่านั้นคือยุคของ Gemini

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อธุรกิจ BigQuery กลายเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลยอดนิยม ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว แต่อย่างไรก็ตามการควบคุมค่าใช้จ่ายก็เป็นสิ่งสำคัญไม่แพ้กัน ในบทความนี้จึงขอนำเสนอ 5 เทคนิคลับ ฉบับมือโปร ช่วยให้คุณควบคุม BigQuery คุมงบ คุมง่าย ไม่ต้องกังวลเรื่องงบเกินอีกต่อไป

เราต่างตระหนักดีว่าการปลดล็อกศักยภาพของ AI ต้องอาศัยการผสมผสานทั้งข้อมูล (Data) และ AI เข้าด้วยกัน นั่นหมายความว่าเราต้องมีวิธีการหรือเครื่องมือที่ง่ายในการจัดการวัฏจักรของข้อมูลทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นจนจบ (Data-to-AI Lifecycle)

ในยุคที่ข้อมูลไหลบ่าอย่างมหาศาล การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจ BigQuery Continuous Queries คือ Feature ใหม่จาก Google Cloud ที่ช่วยให้คุณปลดล็อกศักยภาพของ SQL ในการประมวลผลข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การสร้าง AI Pipeline หรือการส่งข้อมูลแบบ Reverse ETL ซึ่ง BigQuery Continuous Queries จะช่วยให้คุณทำทั้งหมดนี้ได้อย่างง่ายดาย

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จขององค์กร การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Business Intelligence) กลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขับเคลื่อนกลยุทธ์ และบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ

แวดวงเทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงหลายปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีใหม่ ๆ   กำลังเปลี่ยนแปลงโลกของเรา เพื่อเข้ามาอำนวยความสะดวกทั้งลดกระบวนการที่ยุ่งยาก ลดขั้นตอนการทำงานให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น อย่างล่าสุด Google ได้เปิดตัว Gemini 1.5 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model) พัฒนาต่อยอดจาก Gemini 1.0 ที่มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลประเภทรูปภาพ วิดีโอ เสียง หรือโค้ด ทำให้ข้อมูลในการสร้างข้อความสอดคล้อง เกี่ยวข้องและมีประโยชน์ต่อผู้ใช้มากที่สุด เห็นได้ว่าความก้าวหน้าด้านการเรียนรู้ของ Machine Learning และ Artificial Intelligence (AI) หรือที่เรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์ มีศักยภาพเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานและบริการต่าง ๆ ในสังคม

จากบทความก่อนหน้าทั้งภาคทฤษฎีและปฏิบัติของ Vector Embeddings ทำให้เราก้าวเข้าสู่เทคโนโลยี Gen AI กันอีกขั้น และวันนี้เรามาต่อยอดความรู้เหล่านั้นกันด้วย RAG ครับ