Big Data & Application in Business
บิ๊กดาต้าและการประยุกต์ใช้ในธุรกิจ
อ.ดร. สมศักดิ์ จันทร์เอม
วิทยาลัยนานาชาตินวัตกรรมดิจิทัล มหาวิทยาลัยเชียงใหม่
13 พฤศจิกายน 2568
ทำไมเราต้องใช้บิ๊กดาต้า? (Why Do We Need Big Data?)
เมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่เพียงพอ เราสามารถ ตัดสินใจได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น
ในทางสถิติ ทฤษฎีพื้นฐานเหล่านี้เป็นเสาหลักของแนวคิดบิ๊กดาต้า
ซึ่งอธิบายได้ว่าทำไมชุดข้อมูลขนาดใหญ่จึงช่วยให้การ วิเคราะห์,
การพยากรณ์, และ การตัดสินใจ มีความถูกต้องและเชื่อถือได้มากขึ้น
ทฤษฎีพื้นฐานของสถิติ (Fundamental Theorem of Statistics)
สมมติว่า \(X_{1}, X_{2}, \ldots\) เป็นตัวแปรสุ่มอิสระที่มีการแจกแจงแบบเดียวกันใน \(\mathbb{R}\)
โดยมีฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (cumulative distribution function) ร่วมกันคือ \(F(x)\) ฟังก์ชันการแจกแจงเชิงประจักษ์ (empirical distribution function) สำหรับ \(X_{1}, \ldots, X_{n}\) นิยามได้ดังนี้
\[ F_{n}(x)=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} I_{\left[X_{i}, \infty\right)}(x) =\frac{1}{n}\left|\left\{1 \leq i \leq n \mid X_{i} \leq x\right\}\right| \]
โดยที่ \(I_{C}\) คือฟังก์ชันบ่งชี้ (indicator function) ของเซต \(C\)
สำหรับค่าคงที่ \(x\) ใด ๆ, \(F_{n}(x)\) เป็นลำดับของตัวแปรสุ่มที่ลู่เข้า \(F(x)\) แทบทุกกรณี (almost surely)
ตามกฎจำนวนมากแบบเข้มแข็ง (strong law of large numbers) นั่นคือ \(F_{n}\) ลู่เข้า \(F\) แบบจุดต่อจุด (pointwise convergence)
\[ \left\|F_{n}-F\right\|_{\infty} =\sup _{x \in \mathbb{R}}\left|F_{n}(x)-F(x)\right| \longrightarrow 0 \quad \text{แทบทุกกรณี (almost surely)}. \]
Simulated Data
กฎจำนวนมาก (Law of Large Numbers)
ในรายวิชานี้ เราจะใช้เพียง กฎจำนวนมากแบบอ่อน (Weak Law of Large Numbers) ซึ่งเพียงพอต่อการทำความเข้าใจหลักการพื้นฐาน
กฎจำนวนมากแบบอ่อนระบุว่า ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง (sample mean)
จะลู่เข้าใกล้ ค่าคาดหมาย (expected value) เมื่อจำนวนตัวอย่างเพิ่มขึ้น:
\[ \bar{X}_{n} \stackrel{P}{\rightarrow} \mu \quad \text{เมื่อ } n \rightarrow \infty \]
กล่าวคือ สำหรับค่าบวก \(\varepsilon\) ใด ๆ,
\[ \lim_{n \rightarrow \infty} \operatorname{Pr}\left(\left|\bar{X}_{n} - \mu\right| < \varepsilon\right) = 1 \]
เมื่อขนาดตัวอย่างเพิ่มขึ้น ค่าเฉลี่ยของค่าที่สังเกตได้จะ เข้าใกล้มากขึ้นเรื่อย ๆ ต่อค่าเฉลี่ยของประชากร
Simulated Data
องค์ประกอบ 4V ของบิ๊กดาต้า (The 4Vs of Big Data)
บิ๊กดาต้ามีลักษณะสำคัญที่อธิบายด้วย 4 องค์ประกอบหลัก (4Vs)
ซึ่งเป็นคุณสมบัติพื้นฐานของข้อมูลขนาดใหญ่ ได้แก่
Volume: ปริมาณข้อมูลที่มีจำนวนมหาศาล
Velocity: ความเร็วในการสร้างและประมวลผลข้อมูล
Variety: ความหลากหลายของประเภทและแหล่งข้อมูล
Veracity: ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล
1. ปริมาณข้อมูล (Volume)
บิ๊กดาต้า (Big Data) หมายถึงข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล
ซึ่งมักวัดในหน่วย เทราไบต์ (TB), เพตะไบต์ (PB),
หรือ เอกซะไบต์ (EB)
ตัวอย่าง
Facebook สร้างข้อมูลมากกว่า 4 เพตะไบต์ ต่อวัน จากโพสต์ ความคิดเห็น และรูปภาพของผู้ใช้
ระบบธนาคารประมวลผลธุรกรรมจำนวนหลายล้านรายการในแต่ละวัน
อุปกรณ์ IoT สร้างข้อมูลจากเซนเซอร์ปริมาณมหาศาลในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม
2. ความเร็วของข้อมูล (Velocity)
ข้อมูลถูกสร้างและไหลเข้าสู่ระบบด้วยความเร็วสูง
จึงต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์ (real-time processing)
ตัวอย่าง
ตลาดหุ้นต้องวิเคราะห์ข้อมูลราคาหุ้นแบบเรียลไทม์
Google ใช้ Big Data เพื่อแสดงผลการค้นหาในเวลาเพียงเสี้ยววินาที
แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งอย่าง Netflix และ YouTube ต้องแนะนำวิดีโอให้ผู้ใช้ได้แบบทันที
3. ความหลากหลายของข้อมูล (Variety)
ในยุคของบิ๊กดาต้า ข้อมูลไม่ได้จำกัดอยู่แค่ตัวเลขหรือข้อความเท่านั้น
แต่ยังรวมถึง ภาพ วิดีโอ เสียง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data)
ตัวอย่าง
ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data): ฐานข้อมูลลูกค้า, บันทึกธุรกรรม
ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data): ไฟล์ JSON หรือ XML, ข้อมูลจากเว็บไซต์
ข้อมูลไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data): โพสต์บนโซเชียลมีเดีย, วิดีโอจาก YouTube, ภาพจากกล้องวงจรปิด (CCTV)
4. ความน่าเชื่อถือของข้อมูล (Veracity)
บิ๊กดาต้ามักมีข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่น่าเชื่อถือ (Noise & Uncertainty)
ดังนั้นจึงต้องมีการตรวจสอบและกรองข้อมูลอย่างรอบคอบเพื่อให้ได้ความถูกต้อง
ตัวอย่าง
รีวิวปลอมบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ เช่น Amazon หรือ Shopee
ข้อมูลเท็จหรือข่าวปลอมจากโซเชียลมีเดีย
ข้อมูลธุรกรรมที่มีข้อผิดพลาดซึ่งต้องทำการทำความสะอาดก่อนการวิเคราะห์
สรุป: องค์ประกอบ 4V ของบิ๊กดาต้า (Summary: The 4Vs of Big Data)
| V | ความหมาย (Meaning) | ตัวอย่าง (Example) |
|---|---|---|
| Volume | ปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ถูกสร้างและจัดเก็บ | Facebook สร้างข้อมูลมากกว่า 4 PB/วันจากโพสต์และรูปภาพ |
| Velocity | ความเร็วในการสร้างและประมวลผลข้อมูล | การอัปเดตราคาหุ้น, การแนะนำวิดีโอแบบเรียลไทม์ |
| Variety | ความหลากหลายของประเภทและรูปแบบข้อมูล | ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, เสียง, ข้อมูลจาก IoT |
| Veracity | ความน่าเชื่อถือและคุณภาพของข้อมูล | รีวิวปลอม, ข่าวเท็จจากโซเชียลมีเดีย |
เคล็ดลับ (Tip): บิ๊กดาต้าจะทรงพลังได้ก็ต่อเมื่อเราสามารถจัดการ ทั้ง 4Vs ได้อย่างมีประสิทธิภาพ — ตั้งแต่การเก็บ ประมวลผล ทำความเข้าใจ และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
Big Data In 5 Minutes (Simplilearn)
ธุรกิจที่สร้างรายได้จากบิ๊กดาต้า (Businesses That Make Money from Big Data)
1. เทคโนโลยีและโซเชียลมีเดีย (Technology & Social Media)
แพลตฟอร์มที่มีฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่จะสร้างข้อมูลปริมาณมหาศาล ซึ่งสามารถนำมาวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และสร้างรายได้
ตัวอย่าง
Google (): ใช้ข้อมูลพฤติกรรมการค้นหาเพื่อแสดงโฆษณาแบบเจาะจงกลุ่มเป้าหมายผ่าน Google Ads
Facebook (): ขายพื้นที่โฆษณาตามพฤติกรรมและความสนใจของผู้ใช้
TikTok (), YouTube (): วิเคราะห์พฤติกรรมการรับชมเพื่อแนะนำคอนเทนต์เฉพาะบุคคล
2. อีคอมเมิร์ซและค้าปลีก (E-Commerce & Retail)
ธุรกิจเหล่านี้ใช้บิ๊กดาต้าในการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อสินค้า
และปรับแต่งโฆษณา โปรโมชั่น และการแนะนำสินค้าให้เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละคน
ตัวอย่าง
Amazon (), Lazada, Shopee: วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าเพื่อปรับการแนะนำสินค้าให้ตรงกับความสนใจ
Walmart, Lotus, BigC: ใช้ AI คำนวณระดับสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์
Alibaba: ใช้บิ๊กดาต้าในการคาดการณ์แนวโน้มพฤติกรรมผู้บริโภค
3. บริการทางการเงินและธนาคาร (Financial Services & Banking)
บิ๊กดาต้าใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการใช้จ่าย ตรวจจับการทุจริต และคาดการณ์แนวโน้มของตลาดการเงิน
ตัวอย่าง
Visa (), Mastercard (): วิเคราะห์ธุรกรรมเพื่อระบุและป้องกันการฉ้อโกง
Goldman Sachs, JPMorgan Chase: ใช้ AI ในการคาดการณ์แนวโน้มตลาดหุ้น
ธนาคารต่าง ๆ: ประเมินความเสี่ยงของลูกค้าก่อนการอนุมัติสินเชื่อ
4. สาธารณสุขและเภสัชกรรม (Healthcare & Pharmaceuticals)
บิ๊กดาต้าใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย วิจัยพัฒนายา และคาดการณ์การระบาดของโรค
ตัวอย่าง
Pfizer, Moderna: ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูล DNA เพื่อพัฒนาวัคซีน
IBM Watson Health: ใช้บิ๊กดาต้าเพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยและแนะนำแนวทางการรักษา
โรงพยาบาลขนาดใหญ่: วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคล
5. โลจิสติกส์และการขนส่ง (Logistics & Transportation)
บิ๊กดาต้าใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพของเส้นทางขนส่ง ลดต้นทุนการเดินทาง และจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีระบบ
ตัวอย่าง
DHL (), FedEx (), UPS (): ใช้ AI เพื่อคำนวณเส้นทางการจัดส่งที่รวดเร็วที่สุด
Grab: วิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางเพื่อปรับอัตราค่าโดยสารแบบเรียลไทม์
สายการบินต่าง ๆ: ใช้บิ๊กดาต้าในการพยากรณ์ความต้องการเดินทางและปรับราคาตั๋วโดยสารให้เหมาะสม
6. สื่อและความบันเทิง (Media & Entertainment)
บิ๊กดาต้าใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ชมและสร้างประสบการณ์คอนเทนต์ ที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล
ตัวอย่าง
Netflix, Disney+, Spotify (): วิเคราะห์ข้อมูลการรับชมและการฟังเพลงเพื่อแนะนำคอนเทนต์ที่ตรงใจผู้ใช้
ESPN, Twitch (): ใช้บิ๊กดาต้าในการวิเคราะห์สถิติกีฬาและนำเสนอข้อมูลแบบเรียลไทม์
7. พลังงานและสาธารณูปโภค (Energy & Utilities)
บิ๊กดาต้าใช้ในการติดตามการใช้พลังงานและคาดการณ์แนวโน้มสิ่งแวดล้อมในอนาคต
ตัวอย่าง
Tesla: วิเคราะห์ข้อมูลจากรถยนต์ไฟฟ้าเพื่อพัฒนาระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติให้แม่นยำยิ่งขึ้น
บริษัทพลังงาน: ใช้ AI เพื่อพยากรณ์ความต้องการใช้ไฟฟ้าและน้ำมันในแต่ละช่วงเวลา
8. การศึกษาและเทคโนโลยีทางการศึกษา (Education & EdTech)
บิ๊กดาต้าใช้ในการวิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้และพัฒนาหลักสูตร ที่เหมาะสมกับผู้เรียนแต่ละคน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทางการศึกษา
ตัวอย่าง
Coursera, Udemy: ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลของผู้เรียนเพื่อแนะนำคอร์สที่เหมาะสมกับความสนใจและระดับความรู้
โรงเรียนและมหาวิทยาลัย: ใช้บิ๊กดาต้าในการวิเคราะห์ผลการเรียนและประเมินความก้าวหน้าทางวิชาการของนักศึกษา
สรุป: อุตสาหกรรมที่ใช้บิ๊กดาต้าในการสร้างรายได้ (Summary: Industries Using Big Data to Generate Revenue)
| อุตสาหกรรม (Industry) | การใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า (Use of Big Data) | ตัวอย่างบริษัท (Example Companies) |
|---|---|---|
| เทคโนโลยีและโซเชียลมีเดีย | วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้และโฆษณาแบบเฉพาะกลุ่ม | Google, Facebook, TikTok |
| อีคอมเมิร์ซและค้าปลีก | การแนะนำสินค้า, วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อ | Amazon, Shopee, Walmart |
| การเงินและธนาคาร | วิเคราะห์ความเสี่ยง, ป้องกันการทุจริต | Visa, JPMorgan, Goldman Sachs |
| สาธารณสุขและเภสัชกรรม | วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย, วิจัยพัฒนายา | Pfizer, Moderna, IBM Watson Health |
| โลจิสติกส์และการขนส่ง | เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง, ปรับราคาตามเวลา | DHL, Uber, Grab |
| สื่อและความบันเทิง | วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ชมและผู้ฟัง | Netflix, Disney+, Spotify |
| พลังงานและสิ่งแวดล้อม | พยากรณ์ความต้องการใช้พลังงาน | Tesla, บริษัทพลังงานต่าง ๆ |
| การศึกษา | วิเคราะห์พฤติกรรมการเรียนรู้, แนะนำคอร์สเฉพาะบุคคล | Coursera, Udemy, Duolingo |
ขยายความ: 5V และ 6V ของบิ๊กดาต้า (Extended: 5V and 6V of Big Data)
บางครั้ง องค์ประกอบของบิ๊กดาต้าไม่ได้มีเพียง 4V เท่านั้น แต่มีการเพิ่มอีก 2 องค์ประกอบที่สำคัญ คือ
Value (คุณค่าทางธุรกิจของข้อมูล): ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้ เช่น การทำ การตลาดแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing)
Variability (ความแปรปรวนของข้อมูล): ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ทั้งในด้านปริมาณ ประเภท และความหมาย ซึ่งจำเป็นต้องใช้ AI หรือ Machine Learning เพื่อช่วยในการตีความและวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ
บริษัทชั้นนำด้านโครงสร้างพื้นฐานบิ๊กดาต้า (Leading Companies in Big Data Infrastructure)
บริษัทเหล่านี้เป็นผู้เล่นหลักในการพัฒนา โครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือ (infrastructure and tools)
ที่รองรับการดำเนินงานด้านบิ๊กดาต้า โดยให้บริการทั้ง
ฮาร์ดแวร์ (hardware) และ ซอฟต์แวร์ (software)
เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถ จัดเก็บ (store), วิเคราะห์ (analyze),
และ ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ (utilize large-scale data efficiently)
1. ผู้ให้บริการฮาร์ดแวร์บิ๊กดาต้า (Big Data Hardware Providers)
| บริษัท (Company) | ผลิตภัณฑ์หลัก (Key Products) | แหล่งรายได้ (Revenue Source) |
|---|---|---|
| IBM | IBM Power Systems, IBM Storage | เซิร์ฟเวอร์สำหรับบิ๊กดาต้าและคลาวด์คอมพิวติ้ง |
| Dell Technologies | Dell EMC PowerEdge, Dell EMC Isilon | โซลูชันจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กร |
| Hewlett Packard Enterprise (HPE) | HPE Apollo, HPE Nimble Storage | เซิร์ฟเวอร์และสตอเรจสำหรับ AI และบิ๊กดาต้า |
| NVIDIA | GPUs (Tesla, A100, H100) | โปรเซสเซอร์ AI/ML สำหรับการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า |
| Intel | Intel Xeon Processors | CPU สำหรับเซิร์ฟเวอร์และดาต้าเซ็นเตอร์ |
| Western Digital & Seagate | HDDs, SSDs for Data Centers | อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ |
| Cisco | Cisco UCS, Cisco Nexus | ระบบเครือข่ายและเซิร์ฟเวอร์สำหรับบิ๊กดาต้า |
แหล่งรายได้หลัก (Revenue Streams):
จำหน่ายเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลให้แก่องค์กร
จำหน่าย GPU และ CPU สำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่
ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานผ่านระบบคลาวด์และดาต้าเซ็นเตอร์
2. ผู้ให้บริการซอฟต์แวร์บิ๊กดาต้า (Big Data Software Providers)
| บริษัท (Company) | ซอฟต์แวร์/แพลตฟอร์มหลัก (Key Software/Platforms) | แหล่งรายได้ (Revenue Streams) |
|---|---|---|
| BigQuery, Google Cloud Storage | คลังข้อมูลบนคลาวด์, การวิเคราะห์ด้วย AI และ ML | |
| Amazon (AWS) | Amazon Redshift, AWS S3, AWS Glue | บริการคลาวด์คอมพิวติ้งและดาต้าเลค |
| Microsoft | Azure Synapse Analytics, Microsoft SQL Server | โซลูชันข้อมูลระดับองค์กรบนคลาวด์ |
| IBM | IBM Watson, IBM Cloud Pak for Data | การวิเคราะห์ด้วย AI และบริการ Machine Learning |
| Oracle | Oracle Big Data SQL, Oracle Cloud | ระบบฐานข้อมูลและโซลูชันบิ๊กดาต้าบนคลาวด์ |
| Snowflake | Snowflake Data Cloud | คลังข้อมูลบนคลาวด์พร้อมความสามารถในการแชร์ข้อมูล |
| Cloudera | Cloudera Data Platform (CDP) | การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าด้วย Hadoop และ Spark |
| Databricks | Databricks Unified Data Analytics Platform | แพลตฟอร์ม AI และ Data Science บน Apache Spark |
แหล่งรายได้หลัก (Revenue Streams):
ให้บริการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าบนคลาวด์ผ่านระบบสมัครสมาชิก (Subscription Model)
จำหน่ายซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูลแบบมีลิขสิทธิ์ให้กับภาคธุรกิจ
นำเสนอระบบ AI และ Machine Learning สำหรับองค์กรขนาดใหญ่
จำหน่ายแพลตฟอร์มที่รองรับการ บูรณาการข้อมูล (Data Integration) และ การกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance)
3. อุตสาหกรรมหลักที่ใช้บิ๊กดาต้า (Top Industry Users of Big Data)
| อุตสาหกรรม (Industry) | บริษัทสำคัญ (Key Companies) | การใช้บิ๊กดาต้าเพื่อสร้างรายได้ (How They Use Big Data to Generate Revenue) |
|---|---|---|
| โซเชียลมีเดียและโฆษณา | Google, Facebook, TikTok | วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้เพื่อขายโฆษณาแบบเจาะจงกลุ่ม (Google Ads, Meta Ads) |
| อีคอมเมิร์ซและค้าปลีก | Amazon, Alibaba, Walmart | วิเคราะห์ลูกค้า, กำหนดราคาตามเวลา, ระบบแนะนำสินค้า |
| บริการทางการเงิน | JPMorgan, Goldman Sachs, Visa | วิเคราะห์ธุรกรรม, ตรวจจับการทุจริต, การเทรดด้วย AI |
| โลจิสติกส์ | FedEx, Uber, Grab | เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางจัดส่งและการจับคู่ผู้โดยสาร |
| สาธารณสุขและเภสัชกรรม | Pfizer, Moderna, IBM Watson Health | วิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วย, วิจัยและพัฒนายา |
| พลังงานและสิ่งแวดล้อม | Tesla, Shell, Siemens | พยากรณ์ความต้องการพลังงาน, พัฒนายานยนต์และโครงสร้างพื้นฐานอัจฉริยะ |
4. สตาร์ทอัปนวัตกรรมด้านบิ๊กดาต้า (Innovative Startups in Big Data)
| บริษัท (Company) | โซลูชัน (Solution) | การใช้บิ๊กดาต้า (How They Use Big Data) |
|---|---|---|
| DataRobot | ระบบอัตโนมัติสำหรับ Machine Learning (AI-based ML Automation) | พัฒนาแพลตฟอร์ม AI เพื่อช่วยองค์กรสร้างโมเดล ML ได้รวดเร็วขึ้น |
| H2O.ai | แพลตฟอร์ม AI และ AutoML แบบโอเพ่นซอร์ส | ช่วยให้ธุรกิจสร้างโมเดล AI ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด |
| Alteryx | การวิเคราะห์ข้อมูลแบบบริการตนเอง (Self-service Data Analytics) | มอบเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้งานง่ายและเข้าถึงได้ |
| Confluent | ระบบสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์บน Apache Kafka | ให้บริการแพลตฟอร์มสำหรับจัดการข้อมูลแบบสตรีมมิงเรียลไทม์ |
| Fivetran | การรวมข้อมูลบนคลาวด์ (Cloud-based Data Integration) | ทำให้การย้ายข้อมูลจากหลายแหล่งไปยังคลังข้อมูลเป็นเรื่องง่าย |