Skip to main content
ติดต่อเรา

Enterprise Data Lake บริการข้อมูลสำหรับองค์กร

สรุปในประโยคเดียว: Aiii สร้าง Data Lake สำหรับองค์กรด้วย Azure Fabric โดยนำเข้าข้อมูลจากทุกระบบทำความสะอาดและรวมเป็นฐานข้อมูลกลางที่ค้นหาได้ สร้างรายงานด้วย Copilot เพียงประโยคเดียว และพัฒนา AI บน Data Lake ครอบคลุมค้าปลีก การแพทย์ คลินิกความงาม ทันตกรรม และบริษัทยา
Enterprise Data Lake บริการระดับองค์กร · Azure Fabric

เปลี่ยนข้อมูลที่กระจัดกระจาย
ให้เป็นข้อมูลเชิงลึกสำหรับตัดสินใจ

Data Lake สำหรับองค์กรที่สร้างด้วย Microsoft Azure Fabric — นำเข้าจากทุกระบบ ทำความสะอาดอัตโนมัติ สร้างรายงานด้วย Copilot เพียงประโยคเดียว และพัฒนา AI บน Data Lake ครบในที่เดียว

ปรึกษาฟรี → ▶ ดู Demo แบบโต้ตอบ
🌊 OneLake Data Lake เดียว ✦ Copilot สร้างรายงานอัตโนมัติ 🏥 การกำกับข้อมูลระดับบริษัทยา 🏭 ครอบคลุม 5+ อุตสาหกรรม
ทำไมองค์กรต้องการ Data Lake

ข้อมูลมีมาก แต่เมื่อต้องการกลับหาไม่ครบ

ปัญหาขององค์กรส่วนใหญ่ไม่ใช่ขาดข้อมูล แต่ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในหลายระบบ รูปแบบต่างกัน และไม่มีใครรู้ว่าข้อมูลชุดไหนถูกต้อง

🧩

ข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบ

สินค้าอยู่ระบบหนึ่ง ผู้แทนขายอยู่ใน CRM การตลาดอยู่อีกระบบ ไม่มีใครเห็น Customer Journey ที่สมบูรณ์

❓

ไม่มี Single Source of Truth

สองแผนกนิยาม "ลูกค้าคนเดียวกัน ตัวเลขเดิม" ต่างกัน เริ่มประชุมด้วยการเถียงกันว่าตัวเลขไหนถูก

📑

พึ่งพา Excel แบบ Manual

รายงานต้องส่งออกด้วยมือ คัดลอกวาง กว่าจะเสร็จข้อมูลก็ล้าสมัยแล้ว

⏳

ต้องรอคิวรายงาน

อยากถามคำถามหนึ่งข้อ ต้องรอทีมข้อมูลหลายวัน

นี่ไม่ใช่ปัญหาเครื่องมือ แต่เป็นปัญหาโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล

ส่วนที่ 1 · Data Lake × Azure Fabric บูรณาการ

จากไฟล์ดิบสู่ฐานข้อมูลที่ค้นหาได้ ด้วย Low-Code ตลอดกระบวนการ

ด้วย Azure Fabric Data Factory และ Dataflows Gen2 นำเข้าข้อมูลดิบจากหลายแหล่ง ทำความสะอาด แบ่งชั้นตาม Bronze / Silver / Gold และจัดเป็น Data Lake กลางที่ทีมธุรกิจค้นหาได้เอง

Ingest
📥
นำเข้าข้อมูล
Connector หลายร้อยตัว รวบรวมจากทุกระบบ
→
Clean
🧹
ทำความสะอาด
300+ Transformation ลบซ้ำ จัดแนว มาตรฐาน
→
Lakehouse
🗄️
ฐานข้อมูลที่ค้นหาได้
OneLake รูปแบบเปิด หลาย Engine ใช้ร่วมกัน
→
Copilot
✦
AI สร้างรายงานอัตโนมัติ
สร้างรายงาน Power BI ด้วยประโยคเดียว
ตัวอย่างโต้ตอบ · Data Lake × Copilot

จากข้อมูลที่วุ่นวาย สู่รายงาน AI ด้วยประโยคเดียว

ด้านซ้ายคือข้อมูลดิบที่กระจัดกระจายอยู่ในระบบต่างๆ ขององค์กรในหลายรูปแบบ กดปุ่ม "เริ่มบูรณาการ" เพื่อดูว่าข้อมูลถูกทำความสะอาดอัตโนมัติ นำเข้า Data Lake กลาง และสร้างรายงาน AI ด้วยประโยคเดียวได้อย่างไร

นำเข้า + ทำความสะอาด
ถามคำถาม
AI สร้างรายงาน
🗂️
ระบบ CRM ลูกค้า
name ขาด 12% · ซ้ำ 340 รายการ
ยังไม่ทำความสะอาด
🧾
คำสั่งซื้อ ERP
รูปแบบวันที่ 3 แบบ
ยังไม่ทำความสะอาด
📊
ตาราง Excel แบบ Manual
คอลัมน์คลาดเคลื่อน · ตัวเลขผิดรูปแบบ
ยังไม่ทำความสะอาด
🛒
POS หน้าร้าน
สกุลเงินไม่สม่ำเสมอ
ยังไม่ทำความสะอาด
💬
บทสนทนา Customer Service
ข้อความไม่มีโครงสร้าง
ยังไม่ทำความสะอาด
⟶
🌊
Data Lake กลาง OneLake
รอการบูรณาการ…
BRONZE ดิบ SILVER สะอาด GOLD ค้นหาได้
✦ Copilot · ถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ
✦　
เลือกคำถามด้านบน Copilot จะสร้างรายงานที่ตรงกันโดยอัตโนมัติ
ตัวอย่างเพื่อการสาธิต · ข้อมูลจำลองทั้งหมด ไม่ใช่การเชื่อมต่อแบบ Real-time จริงๆ สร้างโดย Copilot for Power BI บน Semantic Model ที่เตรียมไว้ แผง Copilot ในรายงานพร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว (GA)
🧭

Unified รวมเป็นหนึ่ง

OneLake รวมข้อมูลจาก Multi-Cloud และหลายระบบเป็น Copy เดียว รูปแบบ Delta-Parquet เปิด ไม่ต้องคัดลอก ไม่ถูก Lock

🛡️

Trusted การกำกับดูแลที่เชื่อถือได้

สิทธิ์ระดับองค์กร Data Lineage และการกำกับดูแลความปลอดภัย — รวมข้อมูลทั้งองค์กรไว้ใน Lake เดียว ยังควบคุมและตรวจสอบได้

⚡

AI-ready พร้อมสำหรับ AI

Direct Lake ทำให้ Dashboard ไม่ต้องนำเข้าหรือรีเฟรชตามตารางเวลา ใกล้เคียง Real-time ข้อมูลพร้อม Copilot ก็แม่นยำ

ทำไมต้องเลือก Aiii แทนการทำเอง

Microsoft ขายเครื่องมือ Aiii ช่วยวางรากฐานและพัฒนา AI ให้คุณ

ความแม่นยำของ Copilot ขึ้นอยู่กับการเตรียมข้อมูลล่วงหน้า ตามที่ Microsoft ยืนยัน — และงานทำความสะอาด สร้าง Semantic Model และการกำกับดูแลคือความเชี่ยวชาญหลักของ Aiii

เหนือกว่าทุกมิติ

การกำกับดูแลระดับบริษัทยา

เราให้บริการมากกว่าครึ่งหนึ่งของบริษัทยา Top 100 ระดับโลก นำมาตรฐาน Compliance และการกำกับข้อมูลระดับการแพทย์มาใช้กับองค์กรทั่วไป — สำหรับคุณนี่คือความอุ่นใจที่เกินความจำเป็น

ไม่ผูกกับผู้จำหน่ายรายเดียว

โมเดลที่พัฒนาเอง × พลังประมวลผลขนาดใหญ่

ใช้พลังประมวลผลระดับ NVIDIA H100 เป็นพื้นฐาน ผสมกับโมเดล Fine-tune ที่พัฒนาเองและ LLM ชั้นนำหลายตัว ทำได้บน Azure Fabric และยืดหยุ่นได้ ไม่ถูก Lock กับผู้จำหน่ายรายเดียว

ครบจบในที่เดียว

ตั้งแต่การทำความสะอาดถึง AI Application

ไม่ใช่แค่นำเข้าข้อมูล — Natural Language Query, Vector Search, RAG และ AI Application บน Data Lake เรามีผลงานที่ลงมือทำจริงทั้งหมด

ขายผลลัพธ์

ไม่ขายเครื่องมือ แต่ขายการลงมือทำ

เราส่งมอบ "รากฐานข้อมูลสำหรับตัดสินใจ + AI Application ที่ทำงานได้จริง" ไม่ใช่ License Software ที่ต้องให้คุณลองผิดลองถูกเอง

สัญญาตรงกับ NVIDIA · พลังประมวลผล H100 โมเดล Fine-tune ที่พัฒนาเอง × พลังประมวลผลขนาดใหญ่ ISO 27001 ได้รับการรับรองแล้ว · ISO 42001 อยู่ระหว่างดำเนินการ อันดับ 1 การตรวจสอบพลังประมวลผลโครงการ A+ ของรัฐบาล ให้บริการมากกว่าครึ่งหนึ่งของบริษัทยา Top 100 ระดับโลก
ครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม

Engine ข้อมูลชุดเดียว ไม่ใช่แค่สำหรับค้าปลีก

ความสามารถบูรณาการและกำกับดูแลข้อมูลระดับบริษัทยาชุดเดียวกันนี้ ได้นำไปใช้จริงในหลายอุตสาหกรรม คลิกดูแต่ละอุตสาหกรรม: ข้อมูลที่กระจัดกระจาย → AI Application ที่เติบโตบน Data Lake

🛒

ค้าปลีก / E-Commerce

สมาชิก คำสั่งซื้อ สต็อก และ CS เชื่อมต่อทั้งหมด
ข้อมูลอยู่ที่ไหน
  • ธุรกรรม POS หน้าร้าน
  • ระบบ E-Commerce และสมาชิก
  • บันทึกบทสนทนา CS
  • สต็อกและโลจิสติกส์
AI ที่เติบโตบน Data Lake
  • Customer 360 และ Smart Segmentation
  • ประสิทธิผลแคมเปญและ Marketing Automation
  • AI แนะนำการเติมสต็อก/จัดส่ง
  • Dashboard รายได้แบบ Real-time
🏥

สถาบันการแพทย์ / คลินิก

รวม Patient Journey เป็นข้อมูลชุดเดียว
ข้อมูลอยู่ที่ไหน
  • การนัดหมายและเวชระเบียน
  • ผลตรวจและบันทึกการนัดติดตาม
  • การให้ความรู้และการติดตามผู้ป่วย
  • การดำเนินงานและตารางงาน
AI ที่เติบโตบน Data Lake
  • การรวมข้อมูลผู้ป่วย
  • ติดตามนัด/การให้ความรู้ผู้ป่วย
  • Dashboard การดำเนินงาน
  • การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ
💎

คลินิกความงาม

การดูแลลูกค้าและผลลัพธ์การรักษาชัดเจนในมุมเดียว
ข้อมูลอยู่ที่ไหน
  • บันทึกลูกค้าและการให้คำปรึกษา
  • การรักษาและนัดหมาย
  • การตลาดและโฆษณา
  • ข้อมูลความพึงพอใจ
AI ที่เติบโตบน Data Lake
  • Customer 360 และ Re-marketing
  • ติดตามผลลัพธ์การรักษา
  • วิเคราะห์ความพึงพอใจ
  • แจ้งเตือนลูกค้ากลับ/เสี่ยงสูญเสีย
🦷

คลินิกทันตกรรม

ภาพ การรักษา นัดติดตามเชื่อมต่อเป็นสายเดียว
ข้อมูลอยู่ที่ไหน
  • ผู้ป่วยและการรักษา
  • ข้อมูลภาพ
  • นัดหมายและนัดติดตาม
  • วัสดุและสต็อก
AI ที่เติบโตบน Data Lake
  • การรวมข้อมูลผู้ป่วย
  • AI ช่วยวิเคราะห์ภาพ/ท่าทาง
  • การจัดการนัดติดตาม
  • Dashboard การดำเนินงาน
💊

บริษัทยา

การกำกับดูแลข้อมูลในสภาพแวดล้อม Compliance สูง
ข้อมูลอยู่ที่ไหน
  • การสนับสนุนผู้ป่วย PAP / PSP
  • การโต้ตอบ HCP กับบุคลากรทางการแพทย์
  • การใช้ยาและความปลอดภัย
  • กฎระเบียบและการตรวจสอบ
AI ที่เติบโตบน Data Lake
  • การรวมข้อมูลการสนทนาที่สอดคล้องกับกฎระเบียบ
  • วิเคราะห์ประสิทธิผลการสนับสนุนผู้ป่วย
  • ข้อมูลเชิงลึกการโต้ตอบแพทย์
  • การกำกับดูแลข้อมูลที่ตรวจสอบได้

และอุตสาหกรรมการผลิต ฯลฯ — Engine หลักชุดเดียว ลงมือทำจริงในหลายอุตสาหกรรม

ส่วนที่ 2 · หลังจากมี Data Lake แล้ว

AI Application เหล่านี้เติบโตบน Data Lake ได้

เมื่อข้อมูลรวมศูนย์ สะอาด และเชื่อถือได้ Application เหล่านี้จะพัฒนาได้ทีละอย่าง ไม่ใช่ Data Silo แยกกันอีกต่อไป

💬

สนทนากับข้อมูล

ถามคำถามด้วยภาษาธรรมดา แปลงเป็น Query ตอบและสร้างรายงานอัตโนมัติ ไม่ต้องรอนักวิเคราะห์เขียน SQL

👤

Customer 360 / Segmentation

รวมข้อมูลลูกค้าคนเดียวกันที่กระจายอยู่ในหลายระบบเป็นโปรไฟล์สมบูรณ์ ทำ Segmentation แม่นยำและ Re-marketing

📣

การตลาดและ Automation

ซิงค์รายชื่อไปยัง Marketing Automation ด้วยคลิกเดียว ประสิทธิผลแคมเปญ Feedback แบบ Real-time ปรับปรุงต่อเนื่อง

📦

AI พยากรณ์/เติมสต็อก

ใช้ข้อมูลย้อนหลังพยากรณ์ความต้องการ แนะนำการเติมและกระจายสินค้า ลดสินค้าขาดและค้างสต็อก

📈

BI Dashboard แบบ Real-time

แต่ละแผนก Self-serve ดูตัวชี้วัดแบบ Real-time ทั้งองค์กรใช้ตัวเลขชุดเดียว ไม่ต้องรอคิวรายงาน

➕

และอีกมากมาย

ตรวจจับความผิดปกติ/การฉ้อโกง Embedded Analytics การแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัย — ขยายต่อเนื่องตามอุตสาหกรรม

ตัวอย่างโต้ตอบ · สนทนากับข้อมูลของคุณ

ถามประโยคเดียว ได้รายชื่อแม่นยำ

ในอดีตต้องให้นักวิเคราะห์เขียน SQL รอหลายวัน ตอนนี้ถามเป็นภาษาธรรมชาติประโยคเดียวก็พอ ดูว่า AI แปลงคำถามของคุณเป็นเงื่อนไข Query โครงสร้างแล้วดึงรายชื่อและ Segmentation จาก Data Lake ได้อย่างไร

คลิกคำถามที่พบบ่อย หรือลองนึกภาพว่าคุณถามแบบนี้:
💬　
Step 1
วิเคราะห์ความหมาย
Step 2
แปลงเป็นเงื่อนไขโครงสร้าง
Step 3
ค้นหา Data Lake
เลือกคำถามด้านบนเพื่อดูว่า AI แปลงภาษาธรรมชาติเป็นรายชื่อแม่นยำได้อย่างไร
ตัวอย่างเพื่อการสาธิต · ข้อมูลจำลองทั้งหมด ปกปิดชื่อแล้ว ไม่ใช่การเชื่อมต่อแบบ Real-time ต้นแบบเทคนิคคือการแปลงภาษาธรรมชาติเป็น Query โครงสร้าง (NL→filter) ผลลัพธ์จริงขึ้นอยู่กับ Data Lake ขององค์กร
ผลลัพธ์และหลักฐาน

เมื่อรากฐานข้อมูลพร้อม ผลตอบแทนวัดได้

ตัวเลขด้านล่างมาจาก Microsoft Customer Story อย่างเป็นทางการ ระบุแหล่งที่มาชัดเจน ผลลัพธ์จริงขึ้นอยู่กับสถานะข้อมูลขององค์กร

<20 นาที
เวลาซิงค์ข้อมูล
กลุ่มโฆษณาระดับโลกรายหนึ่งหลังนำ Fabric มาใช้ เวลาซิงค์ข้อมูลลดจาก >45 นาที เหลือ <20 นาทีที่มา: Microsoft Customer Story อย่างเป็นทางการ
~50%
ประสิทธิภาพการรวมข้อมูลเพิ่มขึ้น (ประมาณ)
ทีมข้อมูลภายใน Microsoft รวมเข้า OneLake คาดว่าเพิ่มประสิทธิภาพประมาณ 50%ที่มา: Microsoft Customer Story อย่างเป็นทางการ
GA
แผง Copilot ในรายงาน
แผง Copilot ในรายงาน Power BI พร้อมใช้งานทั่วไปแล้ว Copilot บาง Fabric workload ยังอยู่ใน Previewที่มา: Microsoft Learn
ส่งมอบโดย Aiii · ประสบการณ์การกำกับดูแลข้อมูลระดับบริษัทยา
คำถามที่พบบ่อย

เกี่ยวกับบริการ Data Lake

Data Lake ต่างจาก Data Warehouse แบบดั้งเดิมอย่างไร?
Data Warehouse ส่วนใหญ่เก็บเฉพาะข้อมูลโครงสร้างที่จัดเรียบแล้ว แต่ Data Lake รองรับทั้งข้อมูลโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง (เช่น บทสนทนา CS ภาพ) รักษาความยืดหยุ่น และจัดชั้นตามความต้องการเป็นรูปแบบที่ค้นหาได้ Azure Fabric Lakehouse มีข้อดีของทั้งสอง
ต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมก่อนไหม?
ไม่จำเป็น การนำเข้าและทำความสะอาดใช้อินเทอร์เฟส Low-Code เป็นหลัก ฝ่ายธุรกิจใช้ภาษาธรรมชาติถามข้อมูลและให้ Copilot สร้างรายงานอัตโนมัติ งานเทคนิคที่แท้จริง Aiii ดูแลให้ คุณมุ่งเน้นการใช้ข้อมูลตัดสินใจ
นำข้อมูลทั้งองค์กรเข้า Lake เดียว ปลอดภัยไหม? ข้อมูลจะถูกจัดเก็บที่ไหน?
การกำกับดูแลข้อมูลและ Compliance คือธุรกิจหลักของเรา — มี ISO 27001, ISO 42001 (AI Governance) อยู่ระหว่างดำเนินการ และประสบการณ์ Compliance จากการให้บริการบริษัทยาระดับโลก สิทธิ์, Data Lineage, การตรวจสอบล้วนควบคุมได้ การจัดเก็บและวิธีการ Deploy วางแผนได้ตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบขององค์กร
ทำไมต้องเลือก Aiii แทนการซื้อ Microsoft Fabric โดยตรง?
Microsoft ให้เครื่องมือ แต่ "จะทำความสะอาดข้อมูลยังไง สร้าง Semantic Model อย่างไร กำกับดูแลอย่างไร ทำ AI Application บนนั้นอย่างไร ต้องมีคนทำให้คุณ" ความแม่นยำของ Copilot ขึ้นอยู่กับการเตรียมข้อมูล — และนั่นคือสิ่งที่ Aiii ส่งมอบ
ใช้เวลานานแค่ไหนถึงจะเห็นผลลัพธ์?
ขึ้นอยู่กับจำนวนแหล่งข้อมูลและระดับการจัดเรียบ โดยทั่วไปจะเริ่ม Pilot จาก Use Case มูลค่าสูงหนึ่งอย่าง (เช่น Segmentation สมาชิกหรือ Real-time Dashboard) เพื่อยืนยันอย่างรวดเร็ว แล้วค่อยขยาย ยินดีให้ปรึกษาฟรี เราจะให้ Timeline ที่สมจริงตามสถานการณ์ปัจจุบัน

อยากรู้ไหมว่าข้อมูลของคุณแปลงเป็นอะไรได้?

ฝากข้อมูลติดต่อไว้ เราจะใช้การปรึกษาฟรีครั้งหนึ่ง ช่วยประเมินสถานะข้อมูลปัจจุบันและจุดเริ่มต้นที่เห็นผลได้เร็วที่สุด

นัดปรึกษาฟรี →

ติดต่อเรา

contact