DATA CONSULTING AND ARCHITECTURE

สิ่งที่เราทำ

การวิเคราะห์ข้อมูลการขาย

เทคนิคต่างๆ ถูกนำมาใช้กับ POS data เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์การขายให้แนวโน้มการขายโดยรวมและรายละเอียด การวิเคราะห์ตามรุ่นให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อรูปแบบการซื้อซ้ำของลูกค้า การวิเคราะห์ตะกร้าตลาดแสดงให้เห็นว่าผลิตภัณฑ์ใดบ้างที่ซื้อร่วมกันและอาจเป็นประโยชน์ในการสร้างผลิตภัณฑ์แบบรวมกลุ่ม

การรวบรวมข้อมูลลูกค้า

แปลงกระบวนการรวบรวมข้อมูลผู้ซื้อจากกระดาษเป็นรูปแบบดิจิทัล พร้อมประสบการณ์ที่ดีขึ้นสำหรับลูกค้า และข้อมูลแดชบอร์ดแบบ Real-Time สำหรับการใช้งานภายใน

การจัดการข้อมูล และ การคลีนข้อมูล

ปรับปรุงคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล โดยการคลีนข้อมูลภายในฐานข้อมูลปัจจุบัน และรับรองว่าการรวบรวมข้อมูลสำหรับข้อมูลขาเข้าจะสะอาดหมดจด เช่น หมายเลขโทรศัพท์มือถือต้องเป็นตัวเลข 10 หลักโดยขึ้นต้นด้วย 06, 08 หรือ 09

แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์

แดชบอร์ดแบบ Real-Time ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลและตัดสินใจแบบ Real-Time ด้วย Layout ที่ออกแบบไว้ล่วงหน้ารวมถึงการจัดตารางอย่างรวดเร็ว ซึ่งสามารถทำได้ผ่านเครื่องมือต่างๆ เช่น Power BI, Tableau, R Shiny เป็นต้น
DATA CONSULTING AND ARCHITECTURE

อะไรคือ DATA ANALYTICS ?

Data Analytics ประกอบด้วย 3 ส่วนหลักๆ ได้แก่: Data Engineering, Data Sciences, and Data Analysis.

Data Engineering

data (1)

คือโครงสร้างพื้นฐานของวิธีที่เรารวบรวมข้อมูลและแพลตฟอร์มที่เราใช้ในการสร้างผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจรวบรวมข้อมูลผ่านการสำรวจออนไลน์โดยใช้ TypeForm จากนั้นข้อมูลจะถูกส่งผ่านไปยังฐานข้อมูล Amazon RedShift SQL จากนั้นแสดงเป็นภาพโดยใช้ Tableau

Data Sciences

data-mining

เกี่ยวข้องกับวิธีการสร้างแบบจำลอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ส่วนใหญ่จะใช้เป็นภาษายอดนิยมทั้ง R และ Python ตัวอย่างเช่น Netflix ใช้ Machine Learning เพื่อสร้างระบบการแนะนำ

Data Analysis

magnifying

เป็นวิธีการตีความ Data Engineering และ Data Sciences ในแง่ธุรกิจ ตัวอย่างเช่น กรณีของ UPS ที่อ้างถึงก่อนหน้านี้เป็นตัวอย่างของวิธีการทำงานของการวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อเรียนรู้บางอย่างจากข้อมูลแล้ว เราก็นำกลยุทธ์กลับไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจ