Data Analytics & Artificial Intelligence
นับตั้งแต่โลกให้ความสนใจกับ Big Data คงไม่มีใครไม่เคยได้ยินคำว่า Data Lake นี่ไม่ใช่เรื่องใหม่ และมีมานานกว่า 10 ปีแล้ว หากให้ย้อนเวลาพาท่านผู้อ่านกลับไปราว ๆ 20 ปีก่อนที่ Data Lake จะเกิดขึ้น เราคงคุ้นเคยกับคำว่า “การทำเหมืองข้อมูลหรือ Data Mining” เสียมากกว่า นั่นคือยุคแรกที่เราเริ่มขุดเหมืองเพื่อหา Insight กัน
Data Analytics & Artificial Intelligence
ปฎิเสธไม่ได้เลยว่าพระเอกชูโรงของ Google ในกลุ่มงาน Data คือ BigQuery ซึ่งถือว่าเป็นหัวใจสำคัญในการทำงานด้านการวิเคราะห์และปัญญาประดิษฐ์ (Data Anlytics & AI) และเป็นส่วนสำคัญพื้นฐานใน Data Warehouse Modernization Solution และจากงาน Data Cloud & AI Summit เมื่อ 29 มีนาคม 2023 ที่ผ่านมา BigQuery ก็ได้ประกาศออก Editions ใหม่ที่ทำให้การทำงานด้าน Data Cloud ยืดหยุ่นกับโมเดลที่ควบคุมและคาดการณ์ Cost ได้ดียิ่งขึ้นกว่าเดิม
Data Analytics & Artificial Intelligence
หากเราว่าด้วยเรื่องของภาษา ก็อาจมองว่าเป็นอุปสรรคอย่างหนึ่งที่เรียกว่า “กำแพงทางด้านภาษา” ก็ได้ เพราะต้องอาศัยล่ามหรือนักแปลที่มีทักษะเฉพาะทางเข้ามามีส่วนร่วมด้วย แต่บางส่วนงานหรือโดยทั่วไป หากมีงานเกี่ยวข้องกับการแปลภาษา ทุกท่านก็คงนึกถึงเครื่องมือคู่ใจที่หนีไม่พ้น Google Translate เป็นแน่ เพราะด้วยความคุ้นเคยและใช้มามากกว่า 15 ปีแล้วและตลอดหลายปีที่ผ่านมา Google ยังคงพัฒนาและสร้างสรรค์นวัตกรรมด้านภาษาใหม่ ๆ อยู่เสมอ
Data Analytics & Artificial Intelligence
เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในปัจจุบันและใกล้ตัวเราค่อนข้างมาก ไม่ว่าจะอยู่ในรูปแบบแพลตฟอร์มต่าง ๆ ทั้งการซื้อสินค้าออนไลน์, การทำธุรกรรมทางการเงิน หรือแม้แต่งานด้านเอกสาร เช่น การส่งอีเมล์, การนัดหมาย, การประชุมออนไลน์ ทุกอย่างล้วนแต่ขับเคลื่อนด้วย AI ทั้งสิ้นจนเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตเราและเทคโนโลยีเหล่านี้ก็กำลังนำพวกเราเข้าไปสู่คลื่นลูกใหม่ของ AI อีกครั้ง นั่นก็คือ Generative AI
Data Analytics & Artificial Intelligence
ในปัจจุบันเทคโนโลยีในด้าน AI/ML ได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว ซึ่ง AI/ML ถือเป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่ช่วยให้หลาย ๆ องค์กรขับเคลื่อนธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่การที่จะสร้าง AI/ML นั้นก็ยังมีข้อจำกัดภายในองค์กรที่จำเป็นต้องมีนักพัฒนาที่มีความเชี่ยวชาญในการสร้างโมเดล AI/ML โดยการเขียน Python ได้ ทว่าข้อจำกัดนี้ Google ทำให้มันง่ายขึ้นด้วยการสร้างโมเดล AI/ML ที่ไม่ต้องพึ่งพา Data Scientist, ML Engineer หรือการ Coding ใด ๆ เลยด้วย Simple ML for Sheets
Data Analytics & Artificial Intelligence
สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล ปัญหาที่มักจะพบคือการนำเข้าข้อมูลจากหลายๆ แหล่งนั้นมีโครงสร้างที่แตกต่างกัน และ Data Warehouse ที่จะสามารถประมวลผลและรองรับโครงสร้างของข้อมูลได้ทุกประเภทในปัจุบันแทบจะไม่มีเครื่องมือใดเลย แต่ช้าก่อนบน Google Cloud Platform มี Data Warehouse ที่สามารถรองรับข้อมูลได้ทุกโครงสร้างทั้ง Structured Data, Semi-Structured Data และ Unstructured Data นั่นก็คือ BigQuery นั่นเอง
Data Analytics & Artificial Intelligence
เรื่องเด่นประเด็นร้อนจากงาน Google Cloud Next 22 ปีนี้คงหนีไม่พ้นการ rebranding ของ Data Studio กลายเป็น Looker Studio ตาม roadmap ของทาง Google ต้อนรับเข้าสู่ Solution หมวด Business Intelligence Modernization อย่างเป็นทางการเสียที
Data Analytics & Artificial Intelligence
บทความนี้จะเป็นการเจาะลึกการทำโมเดลการตรวจสอบคุณภาพสินค้า (Quality Control) การสร้างโมเดล Machine Learning/ AI ด้วย Visual Inspection AI เป็นบริการบน Google Cloud Platform ที่ช่วยให้เราสามารถสร้างโมเดลสำหรับ QC ได้โดยเฉพาะ
Data Analytics & Artificial Intelligence
ในปัจจุบัน AI เริ่มเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของมนุษย์มากขึ้น และหลาย ๆ องค์กรเริ่มนำมาประยุกต์ใช้กับธุรกิจของตัวเอง หรือแม้กระทั่งในงานด้านอุตสาหกรรมการผลิตเองก็ยังนำ AI มาประยุกต์เพื่อใช้ควบคุมคุณภาพสินค้า (Quality Control) ซึ่งขั้นตอนในการควบคุมการผลิตจะมีหลายกระบวนการที่นำ Visual Inspection AI เข้ามาช่วยให้เราประหยัดเงิน ประหยัดเวลา และช่วยลด Human Error ทำให้ผลิตสินค้าได้ตรงตามมาตรฐานอีกด้วย
Data Analytics & Artificial Intelligence
ต่อยอดจากเทคนิคที่แล้วที่ทำให้เราทราบว่าใครในองค์กรเราบ้างใช้ Data Studio วันนี้ Tangerine มีอีกหนึ่งเทคนิคในการติดตามดูพฤติกรรมการดูรายงานของผู้ใช้ต่างๆ เมื่อเรา public ออกมาให้ทีมอื่นๆ หรือแม้กระทั่งประชาชนทั่วไปให้ทราบถึง demographic ของพวกเขา, device ที่เขาใช้ หรือข้อมูลต่างๆ ซึ่งจะช่วยเราเข้าใจผู้ชมและปรับปรุงรายงานของเราให้ตรงผู้ชมมากขึ้น
