Discover
ทำความเข้าใจเป้าหมาย ผู้ใช้ ระบบเดิม ข้อมูล และข้อจำกัดของงาน Data Analytics
บริการ / ข้อมูล AI และระบบอัตโนมัติ
Data Analytics
จัดโครงสร้าง measurement และการวิเคราะห์จากคำถามที่ต้องการตอบ โดยระบุแหล่งข้อมูล นิยาม metric และข้อจำกัดของข้อมูลอย่างโปร่งใส
กรณีใช้งาน
Product Measurement
Operational Reporting
Conversion Measurement
Decision Support
เทคโนโลยีและแนวทาง
Google Analytics 4Google Ads ConversionPostgreSQLเครื่องมือรายงานเลือกตามแหล่งข้อมูล
สิ่งส่งมอบ
- Measurement plan
- Metric/data definitions
- Report หรือ dashboard ตาม scope
- Data limitation notes
Flexible by project size
กำหนด scope ให้เหมาะกับขนาดงาน โดยเลือก architecture และกระบวนการจากความเสี่ยงจริง
ขั้นตอนการทำงาน
กระบวนการส่งมอบที่มีขอบเขตและตรวจสอบได้
Scope
กำหนด deliverable, dependency, acceptance criteria และสิ่งที่ไม่อยู่ในขอบเขต
Design
เลือกแนวทางและเทคโนโลยีตาม requirement ความเสี่ยง งบประมาณ และทีมที่ดูแลต่อ
Build & Verify
ดำเนินงานเป็นช่วง พร้อมตรวจสอบตามเกณฑ์ที่ตกลงและบันทึกข้อจำกัดที่พบ
Handoff & Improve
ส่งมอบงาน เอกสาร และแนวทางดูแลหรือพัฒนารอบถัดไปตามขอบเขตโครงการ
บริการที่เกี่ยวข้อง
ความสามารถที่อาจเชื่อมต่อกับขอบเขตนี้
Data Engineering
ออกแบบการรับ จัดรูป จัดเก็บ และส่งต่อข้อมูลให้พร้อมใช้กับระบบ รายงาน หรือการวิเคราะห์ โดยระบุ ownership และคุณภาพข้อมูล
- Data Consolidation
- Data Transformation
- Reporting Foundation
Digital Growth
เชื่อม product, content, landing experience และ measurement เข้ากับเป้าหมายการเติบโต โดยรายงานตามข้อมูลจริงและไม่อ้างผลลัพธ์ล่วงหน้า
- Measurement Planning
- Landing Experience
- Conversion Instrumentation
SEO
วางพื้นฐาน Technical SEO และ content structure ให้เครื่องมือค้นหาเข้าถึงและเข้าใจหน้าได้ดีขึ้น โดยไม่รับประกันอันดับหรือผลลัพธ์ที่ควบคุมไม่ได้
- Technical SEO Foundation
- Metadata & Indexability
- Content Architecture
Data Pipeline
ออกแบบ flow สำหรับนำเข้าข้อมูล แปลง ตรวจสอบ และส่งต่อระหว่างแหล่งข้อมูล โดยคำนึงถึง schedule, failure และการตรวจสอบย้อนหลัง
- Batch Data Flow
- API-to-Database Flow
- Reporting Pipeline
Related Portfolio
Published records with verified relevance
แสดงเฉพาะรายการที่มีข้อมูลในระบบ Portfolio ปัจจุบันและมีหลักฐานจากชื่อ หมวด หรือเทคโนโลยีที่บันทึกไว้
ไม่พบ Portfolio record ที่ยืนยันไว้ในข้อมูลสาธารณะปัจจุบัน
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่พบบ่อย: Data Analytics
Data Analytics รองรับงานขนาดใด
ขอบเขตสามารถเริ่มจากงานเฉพาะจุด งานนักศึกษา prototype หรือ MVP และขยายตาม requirement ได้ โดยไม่ใช้ architecture ที่ใหญ่เกินความจำเป็น
กำหนดเทคโนโลยีและระยะเวลาอย่างไร
กำหนดหลัง discovery จากผู้ใช้ ข้อมูล integration ความปลอดภัย งบประมาณ ระบบเดิม และเกณฑ์ส่งมอบ จึงไม่รับประกัน stack หรือระยะเวลาก่อนเห็นขอบเขตจริง
Start with the problem
พูดคุย Data Analytics with T&N Control
ส่งเป้าหมาย ผู้ใช้ ระบบเดิม และข้อจำกัดที่ทราบมาได้ ขอบเขตจริงจะประเมินจากข้อมูลที่ตรวจสอบได้