วิธีใช้ IBM Watsonx สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การคาดการณ์ผลลัพธ์ทางธุรกิจของคุณเคยต้องใช้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล การพัฒนารูปแบบเป็นเวลาหลายเดือน และการภาวนา

แต่ในปัจจุบัน ตามรายงานของ McKinseyองค์กรถึง 78% ได้ใช้ AIในอย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชันทางธุรกิจแล้ว ระยะเวลาที่ใช้ได้ย่อจากหลายเดือนเหลือเพียงไม่กี่วินาทีเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกือบจะทันที

ด้วยการเปลี่ยนแปลงนั้น ความกดดันในการส่งมอบแบบจำลองการคาดการณ์ให้เร็วขึ้นไม่เคยสูงไปกว่านี้อีกแล้ว

IBM Watsonxย่อกระบวนการสร้างและปรับใช้โมเดลการทำนายให้กลายเป็นเวิร์กโฟลว์แบบรวมศูนย์ผ่านเบราว์เซอร์ที่ทีมพัฒนาของคุณสามารถดำเนินการได้ภายในไม่กี่นาที แต่ความเร็วเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอ หากการทำนายที่โมเดลเหล่านี้สร้างขึ้นไม่สามารถเชื่อมโยงกับเวิร์กโฟลว์ของผู้บริหารที่มีอิทธิพลต่อได้ พวกมันก็จะไม่สามารถสร้างผลกระทบที่แท้จริงได้

คู่มือนี้ครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การอัปโหลดชุดข้อมูลแรกของคุณและการฝึกฝนโมเดลไปจนถึงการนำไปใช้งานเป็น API ที่ใช้งานได้จริง และที่สำคัญที่สุดคือการเชื่อมต่อข้อมูลเชิงลึกที่โมเดลสร้างขึ้นกับกระบวนการทำงานของผู้บริหารในเครื่องมือต่างๆ เช่นClickUp 🔨

คุณจะได้เรียนรู้ทั้งการสร้างโมเดลใน Watsonx และวิธีการนำผลลัพธ์ที่ได้ไปใช้งานจริง เพื่อให้การคาดการณ์นำไปสู่การปฏิบัติในทีมของคุณ

IBM Watsonx คืออะไรและสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างไร?

การส่งมอบโมเดล AI สำหรับธุรกิจของคุณอาจหมายถึงการฝึกฝนโมเดลของคุณในที่หนึ่ง การจัดการข้อมูลของคุณในที่อื่น และการจัดการการกำกับดูแลหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดในเครื่องมืออื่นอีก

IBM Watsonx คือแพลตฟอร์ม AI และข้อมูลสำหรับองค์กรของ IBM ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาทางเทคนิคของความแตกแยกนี้ มันเป็นชุดของผลิตภัณฑ์ AIสำหรับการสร้าง การฝึกอบรม และการใช้งาน AI ภายในธุรกิจ โดยทุกอย่างจะไม่รู้สึกกระจัดกระจายหรือเป็นการทดลอง

แพลตฟอร์มนี้แก้ไขปัญหาการทำงานที่กระจัดกระจายโดยนำเสนอพื้นที่ทำงานโครงการเดียว คุณสามารถอัปโหลดข้อมูล ดำเนินการทดลอง และกำหนดค่าตัวตรวจสอบได้โดยไม่ต้องออกจากสภาพแวดล้อม

ชุดโปรแกรม Watsonx ประกอบด้วยสามส่วนหลัก:

สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์โดยเฉพาะ watsonx.ai คือแพลตฟอร์มหลักที่คุณจะใช้ ซึ่งรวมถึง AutoAI เครื่องมือสร้างการทดลองแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่เลือกอัลกอริทึมและจัดอันดับโมเดลที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ

ส่วนที่เหลือของคู่มือนี้จะเน้นที่กระบวนการทำงาน AutoAI ภายใน watsonx.ai ซึ่งเป็นเส้นทางที่รวดเร็วที่สุดในการสร้างโมเดลการทำนายที่ใช้งานได้จริง

คู่มือทีละขั้นตอนในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ใน Watsonx

คู่มือนี้ถือว่าคุณมีบัญชี IBM Cloud และโปรเจกต์ Watsonx ที่สร้างไว้แล้ว ขั้นตอนทั้งหมดสามารถดำเนินการได้โดยตรงผ่านเบราว์เซอร์ของคุณโดยไม่ต้องตั้งค่าสภาพแวดล้อมในเครื่องเลย วิธีดำเนินการมีดังนี้:

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมและอัปโหลดข้อมูลของคุณ

เริ่มต้นด้วยการจัดระเบียบข้อมูลของคุณให้เป็นรูปแบบตาราง เช่น ไฟล์ CSV ไฟล์นี้ต้องมีคอลัมน์เป้าหมายที่ชัดเจนซึ่งระบุสิ่งที่คุณต้องการทำนายโดยเฉพาะ นอกจากนี้ยังต้องมีคอลัมน์คุณลักษณะ ซึ่งเป็นข้อมูลนำเข้าที่โมเดลจะเรียนรู้จาก

เพื่ออัปโหลดข้อมูลของคุณ ให้ไปที่โปรเจ็กต์ Watsonx ของคุณ และเปิดแท็บ Assets จากนั้นคุณสามารถอัปโหลดไฟล์ CSV ได้โดยตรง หรือเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลผ่าน watsonx. data

โปรดระวังปัญหาข้อมูลทั่วไปบางประการก่อนที่คุณจะเริ่มต้น:

ขั้นตอนที่ 2: ฝึกโมเดลการทำนายด้วย AutoAI

นี่คือจุดเริ่มต้นของการฝึกอบรมโมเดล จากพื้นที่ทำงานของโครงการของคุณ ให้คลิก 'สร้างการทดลอง AutoAI ใหม่'

เลือกชุดข้อมูลที่คุณอัปโหลดและเลือกคอลัมน์เป้าหมาย จากนั้นคุณสามารถกำหนดประเภทการทดลองและการตั้งค่าเพิ่มเติม เช่น วิธีการแบ่งข้อมูลระหว่างการฝึกและการทดสอบ

รันการทดลองเพื่อให้ AutoAI สร้างตารางผู้นำของ pipeline โดยอัตโนมัติ ตารางผู้นำนี้จะจัดอันดับโมเดลที่เป็นผู้สมัครตามตัวชี้วัดที่คุณเลือก เช่น ความแม่นยำหรือคะแนน F1

แต่ละแถวบนกระดานผู้นำแสดงถึงการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและวิศวกรรมคุณลักษณะ ท่อที่มีอันดับสูงสุดมักจะเป็นท่อที่ AutoAI แนะนำสำหรับชุดข้อมูลเฉพาะของคุณ

อย่าสมมติว่าท่อส่งข้อมูลอันดับต้น ๆ คือตัวเลือกที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ ควรเปรียบเทียบท่อส่งข้อมูลสองหรือสามอันดับแรกแทนที่จะเลือกอันแรกโดยไม่ตั้งคำถาม คุณสามารถคลิกเข้าไปดูรายละเอียดของแต่ละท่อเพื่อตรวจสอบสิ่งต่าง ๆ เช่น คุณสมบัติใดที่สำคัญที่สุด หรือโมเดลทำผิดพลาดอย่างไรโดยใช้เมทริกซ์ความสับสน

ขั้นตอนที่ 3: ดำเนินการนำแบบจำลองการคาดการณ์ของคุณไปใช้

เมื่อคุณเลือกเส้นทางการขายที่ชนะแล้ว ให้บันทึกเป็นโมเดลในโครงการของคุณ จากนั้นคุณต้องโปรโมตโมเดลที่บันทึกไว้ไปยังพื้นที่การปรับใช้ พื้นที่การปรับใช้เป็นสภาพแวดล้อมแยกต่างหากที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับงานการผลิต

คุณสามารถเลือกระหว่างการปรับใช้แบบออนไลน์และแบบกลุ่ม การปรับใช้แบบออนไลน์จะให้คุณใช้ REST API แบบเรียลไทม์สำหรับการทำนายตามความต้องการ การปรับใช้แบบกลุ่มจะทำการประเมินชุดข้อมูลขนาดใหญ่ตามกำหนดเวลาที่ตั้งไว้

ใช้แท็บทดสอบที่มีอยู่ในตัวเพื่อส่งตัวอย่างข้อมูลนำเข้า (payload) นี่จะช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์การทำนายก่อนที่จะนำไปผสานกับระบบต่อไปได้ การPLOYMENTจะสร้างจุดสิ้นสุดของ API (API endpoint) และ URL สำหรับการให้คะแนน (scoring URL) สำหรับแอปพลิเคชันภายนอกที่จะเรียกใช้

ขั้นตอนที่ 4: ตรวจสอบและประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง

แบบจำลองที่ฝึกฝนจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์อาจเสื่อมประสิทธิภาพลงเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากรูปแบบในโลกจริงเปลี่ยนแปลงไป การเสื่อมประสิทธิภาพนี้เรียกว่าการเบี่ยงเบน (drift) และสามารถลดคุณภาพของแบบจำลองได้อย่างเงียบๆ เมื่อเวลาผ่านไป

เพื่อติดตามประสิทธิภาพของโมเดลของคุณในโลกจริงอย่างต่อเนื่องและตรวจจับปัญหาต่างๆ ก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา ให้เปิดใช้งานการตรวจสอบผ่านส่วนประกอบ Watson OpenScale จากนั้นเชื่อมโยงการปรับใช้ของคุณกับเครื่องมือตรวจสอบและกำหนดค่าเกณฑ์คุณภาพสำหรับความแม่นยำและความเที่ยงตรง

หากการคาดการณ์ของคุณเกี่ยวข้องกับคุณลักษณะที่ละเอียดอ่อน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้กำหนดค่าตัวตรวจสอบความเป็นธรรมเพื่อรักษาความเป็นกลาง

ระบบสามารถสร้างคำอธิบายต่อการทำนายแต่ละครั้งโดยแสดงอย่างชัดเจนว่าฟีเจอร์ใดบ้างที่ส่งผลต่อผลลัพธ์เฉพาะนั้น จากนั้นคุณสามารถกำหนดระยะเวลาประจำเดือนเพื่อตรวจสอบแดชบอร์ดติดตามผลเหล่านี้ และฝึกฝนโมเดลใหม่หากคุณภาพลดลง

ก่อนที่เราจะสรุปส่วนนี้ เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจว่าแต่ละขั้นตอนในกระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับบุคคลที่แตกต่างกัน หากไม่มีระบบในการติดตามการดำเนินงาน กระบวนการอาจช้าลงอย่างรวดเร็วและควบคุมไม่ได้

หากไม่มีวิธีการจัดการที่เป็นระบบ คุณอาจพึ่งพาบันทึกที่กระจัดกระจาย ข้อความใน Slack อีเมล หรือความจำได้อย่างรวดเร็ว และนั่นคือจุดที่เกิดความล่าช้าและขั้นตอนที่พลาดไป การจัดการงานจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

แทนที่จะปล่อยให้ขั้นตอนเหล่านี้ทำงานแยกกันClickUp Tasksมอบระบบที่:

มันไม่ได้จบเพียงแค่นั้น ทุกงานยังได้รับการสนับสนุนโดยบริบทและข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งช่วยในการดำเนินการ

ดังนั้น แทนที่งานจะเป็นเพียงสิ่งที่ต้องทำอย่างคลุมเครือ งานเหล่านั้นจะกลายเป็นหน่วยงานที่มีบริบทครบถ้วน ชัดเจน กำหนดผู้รับผิดชอบแล้ว และพร้อมสำหรับการดำเนินการ

แต่มันไม่ได้จบเพียงแค่การติดตามงานเท่านั้น งานเหล่านี้ไม่ใช่การกระทำเพียงครั้งเดียว แต่เป็นกระบวนการทำงานที่ต้องดำเนินอย่างต่อเนื่อง ซึ่งต้องการการดำเนินการด้วยตนเองซ้ำๆ ในระดับหนึ่งอยู่เสมอ

ตัวอย่าง:

ClickUp Automationsยกระดับไปอีกขั้นด้วยการขจัดขั้นตอนที่ต้องส่งต่องานระหว่างเวิร์กโฟลว์เหล่านี้ด้วยตนเอง โดยจะดำเนินการอัตโนมัติตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

หากมีการอัปโหลดชุดข้อมูลใหม่ ระบบจะสร้างและมอบหมายงานตรวจสอบความถูกต้องให้กับนักวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติ เมื่อสถานะของงานถูกระบุว่า 'พร้อม' งานฝึกโมเดลจะถูกมอบหมายให้กับวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงโดยอัตโนมัติ เมื่อการฝึกอบรมเสร็จสิ้น งานปรับใช้จะถูกเรียกใช้สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน ML ops

ด้วยวิธีนี้ แต่ละขั้นตอนจะเชื่อมต่อกันโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการส่งต่อด้วยตนเอง งานจะถูกสร้าง มอบหมาย และเสริมบริบทโดยอัตโนมัติ ทำให้กระบวนการทำงานทั้งหมดดำเนินไปอย่างต่อเนื่องโดยไม่สะดุด

กรณีการใช้งานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับทีม

นี่คือวิธีที่ทีมต่างๆ ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์บ่อยที่สุด:

ในทั้งหมดนี้ สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือคุณค่าของการทำนายเหล่านี้จะเพิ่มขึ้นเมื่อผลลัพธ์ถูกป้อนเข้าสู่เครื่องมือที่ทีมของคุณใช้ตัดสินใจอยู่แล้ว

🎯 คำแนะนำของเรา: นำข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเข้าสู่พื้นที่ทำงาน AI แบบรวมศูนย์ เช่น ClickUp

ด้วย ClickUp คุณไม่ได้แค่จัดการกระบวนการฝึกอบรมโมเดลเท่านั้น คุณยังดำเนินการประจำวันของคุณในที่เดียวกัน ทำให้การคาดการณ์เหล่านั้นสามารถกระตุ้นงานจริงข้ามทีมได้โดยตรง

แต่ละทีมสามารถจัดโครงสร้างการทำงานของตนเองภายใน ClickUp Tasks ได้ เช่นเดียวกับที่ทีม ML ของคุณใช้ในการฝึกอบรมและการปรับใช้ เป็นระบบเดียวกัน เพียงแต่มีกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน

และมันไม่ได้หยุดอยู่แค่การดำเนินการเท่านั้น ด้วยClickUp Dashboards คุณสามารถ:

สิ่งที่คุณต้องทำคือเลือกวิดเจ็ตที่คุณต้องการ ไม่ว่าจะเป็นแผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม กราฟเส้น หรือตัวติดตามความก้าวหน้า ด้วยวิธีนี้ โมเดลของคุณจะไม่ถูกจำกัดอยู่ในเครื่องมือเดียว และการดำเนินงานของคุณก็จะไม่แยกออกไปอยู่ที่อื่น ทุกอย่างจะเชื่อมต่อกันอยู่ในที่เดียว

ข้อมูลเชิงลึกของคุณไม่ได้เพียงแค่ให้ข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเท่านั้น แต่ยังกระตุ้นให้เกิดการตัดสินใจ ได้รับการมอบหมาย ได้รับการติดตาม และนำไปปฏิบัติจริงอีกด้วย

💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: คุณสามารถใช้ClickUp Brainเป็นผู้ช่วย AI ในตัวสำหรับทุกพื้นที่ทำงานของคุณได้

มันไม่ใช่เครื่องมือแยกต่างหาก แต่เป็นชั้นของปัญญาประดิษฐ์ที่อยู่ภายในพื้นที่ทำงาน ClickUp ของคุณ ซึ่งหมายความว่ามันมีบริบทสำหรับงาน ข้อมูล และกระบวนการทำงานของคุณอยู่แล้ว

ดังนั้นแทนที่จะเพียงแค่ติดตามงาน คุณจะมีผู้ช่วย AI ที่ทำงานเคียงข้างคุณ ช่วยคุณเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นและดำเนินการต่อไปในสิ่งที่ต้องทำอย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถ @mention Brain ในความคิดเห็นของงานได้ เช่นเดียวกับที่คุณทำกับเพื่อนร่วมทีม และถามว่า:

• สรุปรายงานการเคลื่อนที่ล่าสุดและเน้นสิ่งที่ต้องให้ความสนใจ
• 'อะไรที่เปลี่ยนแปลงในประสิทธิภาพของโมเดลของเราในช่วง 30 วันที่ผ่านมา?'

ลองใช้ ClickUp Brain

มันจะดึงข้อมูลจากพื้นที่ทำงานของคุณและให้คำตอบที่ชัดเจนและทันทีแก่คุณ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างงานให้คุณได้อีกด้วย คุณสามารถขอให้มัน:

• เขียนการอัปเดตอย่างรวดเร็วสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่ออธิบายว่าทำไมแบบจำลองถูกนำมาใช้ใหม่
• ร่างแผนการฝึกอบรมใหม่ตามการลดลงของผลการปฏิบัติงานล่าสุด
• สร้างรายการตรวจสอบเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของชุดข้อมูลใหม่ก่อนการฝึกอบรม

เนื่องจาก ClickUp มีพื้นที่ทำงานแบบรวมศูนย์ ทีมของคุณจึงไม่จำเป็นต้องสลับใช้เครื่องมือแยกต่างหากสำหรับการสื่อสารและการดำเนินงานอีกต่อไป

การสนทนาทั้งหมดของคุณสามารถเกิดขึ้นได้โดยตรงใน ClickUp Chat ไม่ว่าจะเป็นการพูดคุยเกี่ยวกับการลดลงของความแม่นยำของโมเดล การตรวจสอบการแจ้งเตือนการเบี่ยงเบนที่ถูกทำเครื่องหมาย หรือการตัดสินใจขั้นตอนต่อไปหลังจากการปรับใช้ล้มเหลว

แต่ที่สำคัญกว่านั้น การสนทนาเหล่านั้นไม่ได้หยุดอยู่แค่นั้น

เพื่อให้การสนทนาเกิดการดำเนินการ ให้ใช้ "มอบหมายความคิดเห็น" ในระหว่างการสนทนาใด ๆ คุณสามารถมอบหมายข้อความให้กับสมาชิกทีมเฉพาะได้ ซึ่งจะเปลี่ยนเป็นรายการการกระทำที่ชัดเจนทันที

ดังนั้น แทนที่การสนทนาจะถูกฝังหรือจบลงด้วยคำว่า "เราควรทำสิ่งนี้" พวกมันกลายเป็นงานที่ถูกดำเนินการและติดตามตั้งแต่ต้นจนจบ ทั้งหมดภายใน ClickUp Chat

🎥 เพื่อทำความเข้าใจภาพรวมที่กว้างขึ้นของการประยุกต์ใช้ AI ในธุรกิจ ชมภาพรวมของกรณีการใช้งาน AI ในโลกจริงที่แสดงให้เห็นว่าองค์กรต่างๆ กำลังประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในฟังก์ชันและอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไร ✨

ข้อจำกัดของการใช้ IBM Watsonx สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ทุกเครื่องมือมีข้อแลกเปลี่ยน และ Watsonx ก็ไม่ใช่ข้อยกเว้น มันทรงพลัง ใช่ แต่ควรพิจารณาข้อจำกัดเหล่านี้ก่อนตัดสินใจใช้แพลตฟอร์มนี้:

ข้อจำกัดเหล่านี้เพียงแค่ชี้ให้เห็นว่าเครื่องมือเสริมจำเป็นต้องเข้ามาช่วยในจุดใดบ้าง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการดำเนินการของกระบวนการทำนาย

เครื่องมือ AI ทางเลือกสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

Watsonx ไม่ใช่ตัวเลือกเดียวในตลาดสำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ ขึ้นอยู่กับความเชี่ยวชาญทางเทคนิคของคุณ แพลตฟอร์มอื่น ๆ อาจเหมาะสมกับระบบของคุณมากกว่า ตารางด้านล่างจะเปรียบเทียบให้เห็นภาพรวม

อย่าแค่คาดการณ์ จงลงมือทำด้วย ClickUp

การใช้ IBM Watsonx สำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นกระบวนการที่ชัดเจนตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง แต่ส่วนที่ง่ายที่สุดคือส่วนนั้น ส่วนที่ต้องใช้ความพยายามจริง ๆ คือการทำให้แน่ใจว่าคำทำนายเหล่านั้นสามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของทีมคุณได้จริง ๆ

การทำนายที่อยู่ในแดชบอร์ดที่ไม่มีใครตรวจสอบนั้นเป็นการใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์อย่างสูญเปล่า และทีมที่ได้รับคุณค่าที่แท้จริงจะเชื่อมต่อผลลัพธ์ของแบบจำลองของตนเข้ากับกระบวนการทำงานโดยตรงผ่านการแจ้งเตือนอัตโนมัติและการจัดลำดับความสำคัญของงานใหม่

หากคุณต้องการพื้นที่ทำงานเดียวที่รวมข้อมูลเชิงลึกจาก AI การดำเนินโครงการ และการสื่อสารของทีมไว้ด้วยกันเริ่มต้นใช้งานฟรีวันนี้กับ ClickUp ✨

คำถามที่พบบ่อย

นี่คือแพลตฟอร์มข้อมูลองค์กรและปัญญาประดิษฐ์สำหรับการสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ทีมต่างๆ ใช้แพลตฟอร์มนี้ในการจัดการคลังข้อมูลและระบบจัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ (data lakehouse) รวมถึงตรวจสอบการกำกับดูแลด้าน AI จากสภาพแวดล้อมคลาวด์เดียว

AutoAI เป็นเครื่องมือแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่วิเคราะห์ข้อมูลตารางของคุณโดยอัตโนมัติเพื่อเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุด มันสร้างคุณลักษณะและจัดอันดับโมเดลที่เป็นตัวเลือกบนกระดานผู้นำเพื่อให้คุณสามารถนำไปใช้ได้แม่นยำที่สุด

แพลตฟอร์มนี้ต้องการความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับแนวคิดของคลาวด์เพื่อกำหนดค่าพื้นที่การPLOYMENT และตัวตรวจสอบการกำกับดูแล นอกจากนี้ยังไม่ทำให้กระบวนการทำความสะอาดและจัดโครงสร้างข้อมูลดิบของคุณเป็นอัตโนมัติก่อนการอัปโหลด