เปลี่ยนข้อมูลระดับองค์กรให้เป็นการตัดสินใจที่น่าเชื่อถือด้วย BigQuery

BigQuery คือคลังข้อมูลแบบ Serverless สำหรับการวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการทำงานกับข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI โดย GoPomelo จะช่วยคุณออกแบบโมเดลข้อมูล เชื่อมต่อแหล่งข้อมูล จัดวางระบบการกำกับดูแล และเพิ่มศักยภาพในการทำงานให้กับผู้ใช้งาน

แนวทางการทำงานร่วมกันของเรา

ประโยชน์ของ BigQuery และสิ่งที่คุณสามารถทำได้

วิเคราะห์ข้อมูลในระดับใหญ่

สอบถามข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์

รวมเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ให้เป็นหนึ่งเดียว

รวม SQL, Python, โน้ตบุ๊ก, การสตรีมข้อมูล และ BI เข้าไว้ในแพลตฟอร์มเดียว

สร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลและ AI

ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ในตัว และการวิเคราะห์โดยใช้ AI ช่วย บนข้อมูลที่มีการควบคุมดูแล

แชร์ข้อมูลที่เชื่อถือได้

จัดการการเข้าถึง เมทาดาตา คุณภาพ และผลิตภัณฑ์ข้อมูลระหว่างทีมต่าง ๆ

ทำไมต้อง GoPomelo

ทำไมต้อง GoPomelo

กลยุทธ์ข้อมูล

กำหนดการตัดสินใจที่มีลำดับความสำคัญสูง ระบบต้นทาง และแบบจำลองการดำเนินงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเป้าหมาย

การย้ายข้อมูลและการจำลองรูปแบบ

ย้ายข้อมูล ออกแบบชุดข้อมูล และสร้างไปป์ไลน์การแปลงข้อมูลที่เชื่อถือได้

การกำกับดูแลและการเข้าถึง

กำหนดความเป็นเจ้าของ สิทธิ์การใช้งาน การควบคุมคุณภาพ และคำนิยามทางธุรกิจที่เชื่อถือได้

การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการจัดการต้นทุน

ปรับแต่งปริมาณงาน ความจุ และรูปแบบการใช้งานเมื่อมีการใช้งานเพิ่มมากขึ้น

วิธีการทำงานของเรา

4 ขั้นตอนตั้งแต่
เริ่มคิกออฟจนถึงการทำงานอย่างอิสระ

ทำงานร่วมกันเป็นทีมเดียว ตั้งแต่การค้นหา Use-case ไปจนถึงการเปิดตัว และ
การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

01/

ประเมิน

ทบทวนระบบต้นทาง คำถามเชิงวิเคราะห์ คุณภาพของข้อมูล และความเป็นเจ้าของข้อมูล เพื่อกำหนดลำดับความสำคัญในการดำเนินการ

01/

ประเมิน

ทบทวนระบบต้นทาง คำถามเชิงวิเคราะห์ คุณภาพของข้อมูล และความเป็นเจ้าของข้อมูล เพื่อกำหนดลำดับความสำคัญในการดำเนินการ

02/

การออกแบบ

กำหนดรูปแบบข้อมูล (data model) รูปแบบการนำเข้าข้อมูล (ingestion patterns) การควบคุมการเข้าถึง และการกำกับดูแลที่จำเป็น เพื่อการใช้งานที่น่าเชื่อถือและขยายขนาดได้

02/

การออกแบบ

กำหนดรูปแบบข้อมูล (data model) รูปแบบการนำเข้าข้อมูล (ingestion patterns) การควบคุมการเข้าถึง และการกำกับดูแลที่จำเป็น เพื่อการใช้งานที่น่าเชื่อถือและขยายขนาดได้

03/

สร้าง

สร้างและทดสอบไปป์ไลน์ โมเดล การวิเคราะห์ และการผสานรวมระบบ พร้อมทั้งตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ร่วมกับเจ้าของธุรกิจและผู้ดูแลด้านเทคนิค

03/

สร้าง

สร้างและทดสอบไปป์ไลน์ โมเดล การวิเคราะห์ และการผสานรวมระบบ พร้อมทั้งตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ร่วมกับเจ้าของธุรกิจและผู้ดูแลด้านเทคนิค

04/

เปิดใช้งาน

ฝึกอบรมทีมนักวิเคราะห์และทีมข้อมูล ตรวจสอบดูแลคุณภาพและการใช้งาน ตลอดจนพัฒนาแพลตฟอร์มเมื่อมีข้อมูลและกรณีการใช้งานใหม่ๆ เกิดขึ้น

04/

เปิดใช้งาน

ฝึกอบรมทีมนักวิเคราะห์และทีมข้อมูล ตรวจสอบดูแลคุณภาพและการใช้งาน ตลอดจนพัฒนาแพลตฟอร์มเมื่อมีข้อมูลและกรณีการใช้งานใหม่ๆ เกิดขึ้น

ขั้นตอนถัดไป

พร้อมที่จะเริ่มใช้งาน Google BigQuery แล้วหรือยัง?

บอกเราว่าคุณต้องการปรับปรุงอะไรบ้าง เราจะช่วยกำหนดขอบเขตที่เหมาะสม แผนการทำงาน และขั้นตอนต่อไปให้คุณ