ในซีรีย์มือใหม่สาย Data นี้ มารู้จักกับข้อมูลประเภทที่แตกต่างกัน Structured vs Unstructured vs Semi-Structured และตัวอย่าง
ความเป็นมาของ Data Analytics ว่าเกิดขึ้นมาได้อย่างไร และยกตัวอย่างเครื่องมือ Data Analytics ที่น่าสนใจมาให้ได้ศึกษากัน ตั้งแต่ยุค 1.0 แบบไม่มี BI, Data Engineer เข้ามาช่วย จนถึงยุค 4.0 ที่มีครบทุกอย่าง
Snowflake เป็นเทคโนโลยีด้าน Data Warehouse ที่ได้รับความนิยมในระดับโลก และยิ่งใหญ่จนสามารถเข้าตลาดหุ้น NYSE (New York Stock Exchange) มีลูกค้ามากมายทั่วโลก เช่น Adobe, Exxonmobil หรือแม้แต่ KFC
Analytics Engineer เป็นอาชีพที่เข้ามาช่วย Data Team และเป็นเหมือนสะพานระหว่าง Data Engineer และ Data Analyst
เคยสงสัยกันไหมว่าจุดกำเนิดของ Data Engineer มาจากไหน แล้วพัฒนากลายมาเป็นสาขาอาชีพทำเงินอย่างทุกวันนี้ได้อย่างไร แนวโน้มข้างหน้าจะมีอะไรบ้าง มาดูกัน
Data Maturity หรือ ระดับการใช้ Data ในองค์กรได้ดี ส่วนตัวมองว่าเป็นหลักการที่ดีมาก สำหรับองค์กรที่สนใจหันมาใช้ Data เพื่อให้รู้จุดเริ่มต้น และจุดที่ต้องเติบโตไปในอนาคต หรือ ถ้าองค์กรไหนใช้ Data อยู่แล้ว พอดูเรื่อง Data Maturity ก็จะรู้ว่าตอนนี้องค์กรของคุณอยู่ในระดับไหน และจะเติบโตไปอย่างไร
Data Governance คือ แนวคิดและกระบวนการสำหรับการจัดการข้อมูลในการทำให้มั่นใจว่าข้อมูลจะมีคุณภาพสูงตลอด Lifecycle
บริการด้าน Data, Analytics, Machine Learning และ AI โดยเริ่มจากการรวมจุดเด่นของ Data Lake และ Data Warehouse เข้าด้วยกันเป็น Lakehouse Architecture ที่ช่วยเพิ่มความร่วมมือในการทำงานด้าน Data Science, Data Engineering Data Analytics ให้ง่ายขึ้น บน Cloud-Based Platform เดียว
วันนี้พามารู้จักกับบริการ Microsoft Intelligent Data Platform ของ Microsoft Azure ซึ่งเป็นบริการด้าน Cloud Computing ระดับโลก ซึ่งมีการนำบริการเด่น ๆ บน Microsoft Azure มารวมกันได้อย่างลงตัว เพื่อตอบโจทย์การทำ Data Analytics, Machine Learning ในองค์กรทุกประเภท
© Copyright 2023 - DATATH. All rights reserverd.
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า