ตัดสินใจด้วย
ข้อมูล ไม่ใช่สัญชาตญาณ
Pipeline, Data Warehouse และ Analytics ที่เชื่อถือได้ ซึ่งเปลี่ยนข้อมูลจากการดำเนินงานให้กลายเป็นการตัดสินใจที่นำไปใช้ได้จริง
เราสร้าง Data Infrastructure สำหรับ Product ยุคใหม่ ตั้งแต่การเก็บ Event, Pipeline ทั้งแบบ Batch และ Streaming, การทำ Data Warehouse และ Lakehouse, Semantic Modeling ไปจนถึง Business Intelligence แนวทางของเราให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูล Lineage และ Governance ตั้งแต่ต้น โดยทำงานร่วมกับ Platform อย่าง Snowflake, Databricks, Kafka, Airflow และ dbt เพื่อให้ตัวเลขที่ทีมของคุณใช้ Report เป็นตัวเลขที่เชื่อถือได้จริง
ความสามารถ
ความสามารถหลัก
ความสามารถที่จับต้องได้จริงที่เรานำมาใช้ในทุกโปรเจกต์ ไม่ใช่แค่คำสวยหรู
Warehouses & Lakehouses
Analytical Storage ที่รองรับการเติบโต มี Model ที่ชัดเจน ความเป็นเจ้าของข้อมูล และ Performance ที่รองรับทั้ง BI และ AI
Business Intelligence
Dashboard และ Semantic Layer ที่ตอบคำถามการดำเนินงานจริง ไม่ใช่แค่ Vanity Metric
Streaming & Real-Time
Event Pipeline และ Analytics ที่ Latency ต่ำ สำหรับ Product ที่ต้องการคำตอบภายในไม่กี่วินาที ไม่ใช่ข้ามคืน
Quality & Governance
Data Contract, Lineage, Access Control และ Quality Check เพื่อให้ทุกทีมเชื่อถือตัวเลขได้
เทคโนโลยีที่ใช้
เทคโนโลยีที่เราใช้งาน
Platform และเครื่องมือที่พิสูจน์แล้ว เลือกใช้ตามโจทย์ของข้อมูลจริง ไม่ใช่ตามกระแส
วิธีการทำงาน
แนวทางการทำงานของเรา
เส้นทางที่ชัดเจนจากปัญหาสู่ Production ปรับตามแต่ละ Data Landscape ไม่ใช่สูตรสำเร็จตายตัว
Assessment
แหล่งข้อมูล ผู้ใช้งาน และ Gap ที่ต้องแก้ไข
Architecture
ออกแบบ Pipeline, Warehouse และสิทธิ์การเข้าถึง
Implementation
พัฒนา Ingestion, Transform และ Model
Integration
เชื่อมต่อ BI, App และ AI ให้ใช้งานข้อมูลได้
Optimization
ปรับ Cost, Performance และคุณภาพข้อมูล
Support
ดูแล Operation ต่อเนื่องและพัฒนา Model
คำถามที่พบบ่อย
คำตอบตรงไปตรงมาเกี่ยวกับวิธีที่เราสร้างระบบ Data
Haliviq ให้บริการด้าน Data อะไรบ้าง?
Data Pipeline, Data Warehouse, Real-time Analytics และ Business Intelligence Dashboard พร้อม Governance ที่ทำให้ข้อมูลเชื่อถือได้ เป้าหมายของเราคือเปลี่ยนข้อมูลจากการดำเนินงานให้เป็นการตัดสินใจที่นำไปใช้ได้จริง ไม่ใช่แค่ Spreadsheet ที่สวยขึ้น โปรเจกต์ทั่วไปเริ่มจากการประเมินแหล่งข้อมูลและการตัดสินใจที่คุณต้องการสนับสนุน ต่อด้วย Architecture และ Implementation แล้วต่อยอดไปสู่การ Integration, Optimization และ Support ต่อเนื่องหลัง Launch
ใช้ Platform อะไรบ้างสำหรับงาน Data?
Snowflake, Databricks, BigQuery, Apache Spark, Kafka และ Airflow สำหรับงาน Engineering, dbt สำหรับ Transformation และ Modeling และ Tableau หรือ Power BI สำหรับ Analytics และ Report เราเลือก Combination ที่เหมาะสมตาม Stack ที่มีอยู่ ทักษะของทีม และงบประมาณ ไม่ได้ยึดติดกับ Vendor ใดตายตัวในทุกโปรเจกต์
ข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบ รวมให้ได้ไหม?
ได้ครับ นี่คือจุดเริ่มต้นที่พบบ่อยที่สุด เราจะสร้าง Pipeline ที่รวมระบบปฏิบัติการของคุณ (CRM, ERP, Database ของ Product, Event Tracking) เข้าสู่ Warehouse เดียว พร้อม Model ข้อมูลที่มีเอกสารชัดเจน เพื่อให้ทุกทีม Report จากตัวเลขชุดเดียวกัน แทนที่จะมี "Revenue" สามเวอร์ชันที่ต่างกันเล็กน้อยขึ้นอยู่กับว่าใครเป็นคนดึง Report
เริ่มโปรเจกต์ Data กับ Haliviq ได้อย่างไร?
เราเริ่มด้วยการ Audit สถานะข้อมูลปัจจุบันของคุณสั้นๆ และการตัดสินใจที่คุณต้องการให้ข้อมูลสนับสนุน แล้วส่งมอบ Pipeline หรือ Dashboard แรกที่ใช้งานได้จริงอย่างรวดเร็ว โดยทั่วไปภายในไม่กี่สัปดาห์แรก แทนที่จะเป็นเอกสาร Architecture 6 เดือนที่ยังไม่มีอะไรใช้งานได้จริง จากนั้นเราจะขยายขอบเขตทีละขั้นตามสิ่งที่พิสูจน์แล้วว่ามีคุณค่าจริง
โปรเจกต์ Data Engineering ใช้เวลานานแค่ไหน?
Pipeline หรือ Dashboard ที่โฟกัสหนึ่งด้านธุรกิจ โดยทั่วไป Ship ได้ใน 4-8 สัปดาห์นับจาก Kickoff ส่วนการ Migrate Warehouse เต็มรูปแบบหรือรวมหลายแหล่งข้อมูลพร้อม Governance และ BI มักใช้เวลา 3-6 เดือน ขึ้นอยู่กับจำนวนระบบต้นทางและปริมาณ Historical Data ที่ต้อง Backfill เราตั้งเป้าส่งมอบสิ่งที่ใช้งานได้จริงตั้งแต่ Sprint แรกเสมอ แทนที่จะให้รอจนจบโปรเจกต์
โปรเจกต์ Data มีค่าใช้จ่ายเท่าไหร่?
ต้นทุนขึ้นอยู่กับจำนวนระบบต้นทาง ปริมาณข้อมูล และความจำเป็นต้องใช้ Real-time Streaming มากกว่าปัจจัยอื่น Dashboard หรือ Pipeline เดียวที่กำหนดขอบเขตชัดเจน โดยทั่วไปเริ่มต้นที่หลักแสนต้นๆ (บาท) ส่วนการสร้าง Warehouse เต็มรูปแบบที่มีหลาย Integration พร้อม Governance และ BI ครบทุกแผนก มักอยู่ที่หลายเท่าของตัวเลขนั้น เราเสนอราคาคงที่ตาม Phase หลังการประเมินเบื้องต้น และประมาณการค่า Platform ต่อเนื่อง (Compute ของ Snowflake/Databricks, Storage) แยกไว้ให้ชัดเจน เพื่อไม่ให้มีค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด
PDPA และ Data Privacy ส่งผลต่อการตั้งค่า Analytics อย่างไร?
เราออกแบบระบบให้สอดคล้อง PDPA ตั้งแต่วันแรก แทนที่จะมาปรับทีหลัง ครอบคลุมทั้ง Data Anonymization หรือ Pseudonymization ตามความเหมาะสม การติดตาม Consent ที่มีเอกสารชัดเจน Role-based Access Control ที่ละเอียดถึงระดับ Column เมื่อจำเป็น และนโยบาย Data Retention ที่ชัดเจน สำหรับอุตสาหกรรมที่มีข้อกำหนดเฉพาะ เรายังกำหนดขอบเขตเรื่อง Data Residency เข้าไปใน Architecture ตั้งแต่ต้นได้ด้วย
ต้องจ้าง Data Engineer เพื่อดูแลต่อหลัง Launch ไหม?
ไม่จำเป็นครับ เราส่งมอบเอกสารครบถ้วน Walkthrough Session และหากคุณมีทีม Technical อยู่แล้ว เราจะ Training ให้ทีมดูแลและต่อยอด Pipeline เองได้ หากยังไม่มีทีม Data เรามี Retainer Support ต่อเนื่องที่ครอบคลุมการ Monitor, ตอบสนองต่อ Incident และปรับ Model แบบค่อยเป็นค่อยไป เพื่อไม่ให้มีอะไรพังแบบเงียบๆ โดยไม่มีใครรู้