ສະຖາບັນໄອທີຈີເນຍສ໌IT Genius Instituteຫຼັກສູດໄອທີສອນສົດ ຄອບຄຸມເວັບ ມືຖື ຖານຂໍ້ມູນ ກຣາຟິກ ແລະ ອື່ນໆ
หลายองค์กรยังมีข้อมูลกระจายอยู่ในระบบ ERP ฐานข้อมูลของแอป ไฟล์ Excel และไฟล์ CSV ที่ต้องรวมกันทุกวันเพื่อทำรายงานและ Data Warehouse งานเหล่านี้มักเริ่มจากสคริปต์หรือการคัดลอกข้อมูลด้วยมือ ซึ่งพังง่าย ตรวจสอบย้อนหลังไม่ได้ และช้าลงเรื่อย ๆ เมื่อข้อมูลโตขึ้น…
ระบบงานจำนวนมากเก็บ Logic สำคัญไว้ใน SQL Server ทั้งการบันทึกคำสั่งซื้อ ตัดสต็อก คำนวณค่าคอมมิชชัน และรายงานที่แอปเรียกใช้ทุกวัน แต่ Stored Procedure ที่เขียนโดยไม่มีมาตรฐานมักไม่จัดการ Error ปล่อยให้ข้อมูลค้างครึ่งทางเมื่อเกิดปัญหา เปิดช่อง SQL Injection…
Power Query ทำให้การเตรียมข้อมูลใน Power BI เริ่มต้นได้ง่ายด้วยการคลิก แต่เมื่อข้อมูลมาจากหลายไฟล์ที่รูปแบบไม่ตรงกัน มาจาก API หรือมีขนาดใหญ่ขึ้น Query ที่สร้างจากการคลิกอย่างเดียวมักพังเมื่อโครงสร้างไฟล์เปลี่ยน Refresh ช้าจนรอไม่ไหว หรือ Refresh บน Power BI…
รายงาน Power BI จำนวนมากเริ่มต้นได้เร็ว แต่พอข้อมูลเพิ่มขึ้นกลับเจอตัวเลขรวมไม่ตรง Slicer กรองไม่ได้ Measure ซ้ำกันหลายสิบตัว และไฟล์ใหญ่จน Refresh ช้า ต้นเหตุส่วนใหญ่ไม่ได้อยู่ที่สูตร DAX แต่อยู่ที่ Data Model ที่ออกแบบโดยไม่ได้คิดเรื่อง Grain, Relationship…
หลายองค์กรยังทำรายงานผู้บริหารด้วยการดึงข้อมูลจากระบบ ERP บน Oracle มาวางใน Excel แล้วทำความสะอาด เขียนสูตร สรุปผล ทำกราฟ และส่งอีเมลด้วยมือทุกสัปดาห์ เมื่อข้อมูลมีหลายตาราง แต่ละตารางมีหลายสิบฟิลด์และมีขนาดหลักล้านแถว งานจึงช้า ตัวเลขตกหล่นง่าย…
องค์กรส่วนใหญ่มีข้อมูลกระจายอยู่หลายระบบ ทั้งฐานข้อมูลของระบบงาน ไฟล์ส่งออกรายวัน และข้อมูลเหตุการณ์แบบ Real-time ขณะที่ฝ่ายธุรกิจและทีม AI ต้องการข้อมูลที่สะอาด เชื่อถือได้ และพร้อมใช้อย่างรวดเร็ว ปัญหาที่พบบ่อยคือ Pipeline ถูกสร้างแบบเฉพาะกิจ…
หลายองค์กรยังแยก Data Warehouse สำหรับรายงานออกจาก Data Lake สำหรับเก็บไฟล์ดิบ และดึงข้อมูลจากระบบงานหลักด้วย ETL แบบ Batch รายคืน ผลคือข้อมูลซ้ำสองที่ ตัวเลขไม่ตรงกัน ตอบคำถามที่ต้องใช้ข้อมูลล่าสุดได้ช้า และเมื่อถึงเวลาทำ AI หรือถูกตรวจสอบ…
เมื่อระบบงานสำคัญขององค์กรทำงานบน PostgreSQL การติดตั้งให้ใช้งานได้ยังไม่พอ ทีมต้องรู้ว่าฐานข้อมูลจะช้าลงเพราะอะไร กู้คืนข้อมูลย้อนไปก่อนเกิดเหตุได้หรือไม่ และระบบจะทำงานต่อได้อย่างไรเมื่อเซิร์ฟเวอร์หลักล่ม หลายองค์กรยังสำรองข้อมูลด้วย VM Snapshot…
PostgreSQL เป็นฐานข้อมูลหลักของหลายองค์กรในปี 2026 ทั้งระบบที่สร้างใหม่และระบบที่ย้ายมาจาก Oracle, SQL Server หรือ MySQL ทีมทำรายงานจึงต้องดึงข้อมูลจาก PostgreSQL โดยตรงมากขึ้น แต่หลายทีมยังต้องรอฝ่ายไอทีส่งไฟล์ให้ หรือเขียน Query ได้เพียงระดับพื้นฐาน…
โครงการเปลี่ยนระบบจำนวนมากล้มเหลวหรือเลื่อนกำหนด ไม่ใช่เพราะระบบใหม่ทำงานไม่ได้ แต่เพราะข้อมูลเดิมย้ายขึ้นระบบใหม่ไม่สำเร็จ ข้อมูลที่สะสมมาหลายปีมักมีรูปแบบไม่สม่ำเสมอ มีข้อมูลซ้ำ มีค่าที่ไม่มีความหมายทางธุรกิจแล้ว และมีกฎเกณฑ์ที่ไม่เคยมีใครบันทึกไว้…
BA และ SA จำนวนมากต้องรอทีมพัฒนาหรือทีม DBA ดึงข้อมูลให้ทุกครั้งที่ต้องการตรวจสอบเคสปัญหา ทำให้รอบการทำงานช้าและได้ข้อมูลไม่ตรงกับคำถามที่แท้จริง ทั้งที่การเขียน SQL ในระดับที่ใช้ตรวจสอบข้อมูลได้นั้นไม่ได้ยากอย่างที่คิด…
ปัญหาที่พบบ่อยที่สุดในโครงการพัฒนาระบบไม่ใช่การเขียนโค้ดผิด แต่คือการเข้าใจข้อมูลผิดตั้งแต่ต้น เอกสารความต้องการที่เขียนเป็นข้อความล้วน ไม่ระบุว่าข้อมูลชิ้นไหนเก็บที่ใด สัมพันธ์กับอะไร และมีกฎทางธุรกิจกำกับอย่างไร ทำให้ทีมพัฒนาต้องตีความเอง…
หลายองค์กรอยากให้พนักงานถามข้อมูลในฐานข้อมูลเป็นภาษาคนได้เอง โดยไม่ต้องรอทีม Data เขียน SQL ให้ทุกครั้ง LLM ยุคนี้เขียน SQL ได้เก่งขึ้นมาก แต่เมื่อต่อเข้ากับฐานข้อมูลจริงกลับเจอปัญหาเดิมซ้ำ ๆ ทั้งเลือกตารางผิด นิยามยอดขายไม่ตรงกับที่ฝ่ายบัญชีใช้…
ข้อมูลยอดขาย ลูกค้า และพฤติกรรมการใช้งานขององค์กรจำนวนมากถูกเก็บไว้ในคลังข้อมูลบนคลาวด์อย่าง Google BigQuery แต่คนที่ต้องใช้ตัวเลขเหล่านี้ตัดสินใจกลับต้องรอให้ทีมข้อมูลดึงให้ทุกครั้ง หรือดาวน์โหลดมาทำใน Excel จนเครื่องค้าง ทักษะ SQL…
หลายองค์กรยังทำรายงานด้วยการคัดลอกข้อมูลจากหลายระบบมาวางใน Excel ทุกสัปดาห์ แล้วส่งไฟล์ต่อกันทางอีเมล ตัวเลขแต่ละฉบับไม่ตรงกัน ผู้บริหารต้องรอรายงานนาน และคนทำรายงานเสียเวลาไปกับงานซ้ำ ๆ แทนที่จะได้วิเคราะห์ Data Studio ของ Google (เดิมชื่อ Looker Studio…
ระบบค้นหาเชิงความหมายและ RAG กลายเป็นฟีเจอร์ที่หลายองค์กรต้องการเพิ่มเข้าไปในแอปพลิเคชัน แต่การนำ Vector Database แยกมาอีกระบบหมายถึงข้อมูลที่ต้องซิงก์สองที่ สิทธิ์การเข้าถึงที่ต้องดูแลซ้ำ และงานปฏิบัติการที่เพิ่มขึ้น สำหรับทีมที่ใช้ PostgreSQL อยู่แล้ว…
ระบบที่เชื่อมต่อกันแบบเรียกตรง (Point-to-Point) จะพันกันยุ่งเหยิงเมื่อมีบริการมากขึ้น และเมื่อระบบปลายทางล่ม ข้อมูลก็หายไปด้วย Apache Kafka แก้ปัญหานี้ด้วยการทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางรับส่งเหตุการณ์ (Event) ที่เก็บข้อมูลไว้อย่างทนทาน…
หลายองค์กรมีเครื่องมือ BI อย่าง Power BI หรือ Tableau อยู่แล้ว แต่ยังเหนื่อยกับการเตรียมข้อมูล เพราะต้องดึงข้อมูลจากหลายระบบด้วยมือ ทำความสะอาดใน Excel และมักเจอปัญหาตัวเลขไม่ตรงกันระหว่างรายงาน หลักสูตรนี้เติมช่องว่างชั้น Data Engineering…
การตัดสินใจเชิงธุรกิจในปัจจุบันต้องอาศัยทั้งความถูกต้องและความรวดเร็วของข้อมูล องค์กรที่เปลี่ยนข้อมูลดิบจำนวนมหาศาลให้กลายเป็น Business Insight ได้เร็วกว่า ย่อมได้เปรียบในการแข่งขัน Microsoft Power BI เป็นแพลตฟอร์มด้าน Business Intelligence and Analytics…
หลายองค์กรอยากให้ทุกฝ่ายดู Dashboard จากข้อมูลชุดเดียวกัน แต่ติดเรื่องค่า License ต่อผู้ใช้ ข้อมูลที่ต้องเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเอง หรือฐานข้อมูลหลายชนิดที่เครื่องมือเดิมเชื่อมต่อได้ไม่ครบ Apache Superset เป็นแพลตฟอร์ม Business Intelligence…
Redis เป็นฐานข้อมูลแบบ In-Memory ที่อยู่เบื้องหลังระบบจำนวนมาก ทั้งงาน Cache เก็บ Session คิวงาน ตัวนับแบบ Real-time และตารางอันดับ เพราะเก็บข้อมูลบน RAM จึงตอบสนองได้เร็วมาก แต่เมื่อนำขึ้นระบบจริง ทีมดูแลระบบมักเจอปัญหาหน่วยความจำเต็ม ข้อมูลหายหลังรีสตาร์ต…
แอปพลิเคชันยุคใหม่เก็บข้อมูลเป็นเอกสาร JSON ที่โครงสร้างเปลี่ยนได้ และผู้ใช้คาดหวังว่าจะพิมพ์ค้นหาสินค้า บทความ หรือข้อมูลลูกค้าแล้วได้ผลที่ตรงใจทันที แม้สะกดผิดหรือใช้คำต่างกัน การค้นด้วย LIKE ในฐานข้อมูลทั่วไปทั้งช้าและไม่รู้ความหมายของคำ Couchbase Server…
SQL ยังเป็นทักษะพื้นฐานที่สำคัญที่สุดของทุกคนที่ทำงานกับข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนา นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือผู้ดูแลระบบ MariaDB เป็นฐานข้อมูลโอเพนซอร์สที่ใช้กันแพร่หลายทั้งในเว็บไซต์ ระบบงานองค์กร และระบบที่ย้ายมาจาก MySQL แต่หลายคนเขียน SQL…
MariaDB เป็นฐานข้อมูลโอเพนซอร์สที่องค์กรจำนวนมากใช้เป็นฐานข้อมูลหลักของเว็บไซต์และระบบงาน แต่หลายแห่งยังดูแลด้วยค่าเริ่มต้นจากการติดตั้ง ไม่มีการทดสอบกู้คืนข้อมูล ไม่มี Replica สำรอง และไม่รู้ว่า Query ใดทำให้ระบบช้า…