fianance

Finance Dashboard

Finance Dashboard Dashboard สำหรับ Finance อย่างเช่น P/L Dashboard และอีกหลายอย่าง เช่น ปกติ ระบบ ERP จะมีรายงาน ที่เขียนถึงไว้อยู่แล้ว แต่ ก็ยังมีความต้องการบางอย่างที่ ไม่ตอนโจทย์ ดังนั้นจึงมีความต้องการที่จะพัฒนาระบบ Dashboard ขึ้นมาเพิ่มเติม CFO Dashboard CFO ใช้แดชบอร์ดนี้เพื่อทำความเข้าใจว่าแต่ละทีม (ตามรัฐต่างๆ) ดำเนินการอย่างไรกับประมาณการรายได้ตามงบประมาณสำหรับปี รายรับจากงบประมาณรวมสำหรับปีอยู่ที่ 7.579 ล้านดอลลาร์ และจนถึงตอนนี้บรรลุถึง 6.058 ล้านดอลลาร์ (ตัวเลขในแดชบอร์ดจะแสดงเป็นทวีคูณของ 1,000 ซึ่งเป็นวิธีปฏิบัติทั่วไปในการบัญชี) ที่มุมล่างซ้าย เรายังสามารถดูได้ว่ารายรับติดตามจากการคาดการณ์อย่างไร การคาดการณ์ถูกสร้างขึ้นเมื่อต้นปีการเงินและอัปเดตตามปกติทุกไตรมาส ด้วยการสร้างการคาดการณ์ที่เป็นจริง ธุรกิจสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าพวกเขาอยู่ข้างหน้าหรือข้างหลังงบประมาณที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่งที่พวกเขาคาดว่าจะเป็นในช่วงเวลานั้นของปี ในส่วนตรงกลาง CFO กำลังติดตามประสิทธิภาพของแต่ละทีมในรัฐต่างๆ พวกเขากำลังใช้ระบบแผนภูมิจุดเพื่อตั้งค่าสถานะทีมใด ๆ ที่มีความเสี่ยงที่จะไม่บรรลุเป้าหมายสำหรับปี สองทีมมีความเสี่ยงสูงและไม่น่าจะบรรลุเป้าหมาย สุดท้าย ทางด้านขวา เราจะเห็นประสิทธิภาพรายได้ปัจจุบันของทุกทีมเป็นสัดส่วนของรายได้เป้าหมายสำหรับปี Revenue dashboard แดชบอร์ดนี้กำลังติดตาม MRR (รายรับที่เกิดขึ้นประจำรายเดือน) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่ธุรกิจที่สมัครใช้บริการจำนวนมากใช้เพื่อแสดงมุมมองระดับสูงเกี่ยวกับประสิทธิภาพรายได้ของพวกเขา บนแผนภูมิเส้นที่มุมซ้ายบน เราจะเห็นการเปลี่ยนแปลงสุทธิของ MRR – ค่าใดก็ตามที่มากกว่า 0…

Campaign Management

Campaign Management แผนการตลาดที่ประสบความสำเร็จสามารถช่วยให้คุณบรรลุหรือบรรลุวัตถุประสงค์การขายของคุณได้ สามารถเปลี่ยนผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่ไม่ซื้อผลิตภัณฑ์และบริการของคุณให้เป็นลูกค้าประจำ มีหกขั้นตอนสำคัญในการพัฒนาแคมเปญการตลาดที่ชนะ: ขั้นตอนที่ 1: กำหนดวัตถุประสงค์และงบประมาณของคุณ ขั้นตอนที่ 2: ระบุกลุ่มเป้าหมายของคุณ ขั้นตอนที่ 3: สร้างข้อความของคุณ ขั้นตอนที่ 4: พัฒนากลยุทธ์สื่อของคุณ ขั้นตอนที่ 5: ใช้แคมเปญการตลาดของคุณ ขั้นตอนที่ 6: วัดผลและวิเคราะห์ผลลัพธ์ของคุณ ขั้นตอนที่ 1: กำหนดวัตถุประสงค์และงบประมาณของคุณ ทุกแคมเปญการตลาดต้องเริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์และงบประมาณ วัตถุประสงค์ของคุณอาจเป็นเพื่อให้ได้ลูกค้าเป้าหมายที่มีคุณสมบัติเหมาะสม อาจเป็นการเปลี่ยนโอกาสในการขายเป็นลูกค้าครั้งแรก หรืออาจเป็นการทำให้ลูกค้าเก่ากลับมาซื้อซ้ำ  ไม่ว่าวัตถุประสงค์ของคุณจะเป็นอย่างไร คุณจะต้องมีงบประมาณที่คุณยินดีจ่ายเพื่อให้บรรลุเป้าหมาย คุณอาจมีงบประมาณประจำปีที่เหมาะสมกับเงินทุนสำหรับแต่ละแคมเปญ หรือคุณอาจกำหนดแคมเปญในแผนธุรกิจประจำปีของคุณแล้ว มีสามวิธีทั่วไปที่บริษัทกำหนดงบประมาณการตลาดของตน: กำหนดงบประมาณของคุณตามงาน จับคู่งบประมาณของคู่แข่งโดยการประมาณการ เปอร์เซ็นต์ของการขาย จากข้อมูลของSmall Business Administrationบริษัทต่างๆ สามารถใช้จ่ายที่ใดก็ได้ระหว่าง 2 ถึง 20 เปอร์เซ็นต์ของยอดขายที่คาดการณ์ไว้สำหรับการตลาด จำนวนเงินที่คุณจัดสรรให้กับงบประมาณการตลาดของคุณนั้นขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรมของคุณ ขนาดของธุรกิจของคุณ และขั้นตอนที่คุณอยู่ ยิ่งบริษัทของคุณอายุน้อยเท่าไหร่ เปอร์เซ็นต์ของยอดขายที่คาดการณ์ไว้สูงขึ้นคุณจะต้องประสบความสำเร็จ ขั้นตอนที่ 2: ระบุกลุ่มเป้าหมายของคุณ เมื่อคุณทราบวัตถุประสงค์และงบประมาณแล้ว คุณจะต้องระบุผู้ชมเป้าหมายของคุณ เหล่านี้คือบุคคลหรือบริษัทที่คุณจะกล่าวถึงแคมเปญของคุณ ยิ่งคุณกำหนดเป้าหมายได้เจาะจงมากเท่าไร ผลตอบแทนจากการลงทุนก็ยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น การระบุตลาดเป้าหมายของคุณเกี่ยวข้องกับลักษณะทางประชากรศาสตร์และจิตวิทยาของผู้มีอำนาจตัดสินใจซื้อ คุณจะต้องรวมภูมิศาสตร์เป็นปัจจัยด้วย สำหรับการตลาดแบบ B2B อาจเกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม ขนาดของบริษัท ที่ตั้ง…

Lead Management

Lead Management Lead Management คือ การบริหารจัดการ รายชื่อ คนที่สนใจสินค้าของบริษัท สำหรับรายชื่อที่ได้มา อาจจะมาได้จากหลายช่องทาง เช่น การซื้อ Ads หรือ มีการโทรเข้ามาติดต่อ หรือ อาจจะเป็นช่องทาง Chat ก็แล้วแต่ หลังจากได้รายชื่อมาแล้ว ก็จะมาเข้าระบบที่เราเรียกว่า Lead Management เพิ่ม New Lead Edit , Update Deleted Active , Not Active Distributed Lead to Sales Follow up Lead หลักการของการบริหาร Lead เราสามารถแบ่ง Lead ออกมาแต่ละ สถานะได้ดังนี้ Generate Lead : การบันทึก Lead ที่ส่งมาจากทีม Marketing Qualify…

Data Driven

Data Driven Data Driven คือ การขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เป็นแนวคิดที่มีมาซักระยะนึงแล้ว โดยจากที่เรามีแนวคิดเรื่องการเก็บข้อมูล เพื่อเอามาวิเคราะห์ทางเลือกในการดำเนินธุรกิจ ตัวอย่างเช่น การนำเสนอสินค้า การหาทำเลเลือกที่ตั้งร้านค้า การออก Promotion ที่โดนใจ ประโยชน์จาก Data Driven รูปแบบที่มีการใช้ประโยชน์อย่างชัดเจน ก็คือ ในขบวนการ Marketing ที่ปัจจุบันสามารถเก็บข้อมูลจากเครื่องมือต่างๆ ได้อย่างมากมาย Retargeting Ads บน Facebook และ Google : เพื่อช่วยกระตุ้นกลุ่มเป้าหมายที่เคยเข้ามายัง Facebook Page หรือเว็บไซต์ของคุณเพื่อดูสินค้าและบริการ แต่ยังไม่ตัดสินใจซื้อให้ได้เห็นโฆษณาของสินค้านั้นๆ อีกครั้ง คาดการณ์หรือทำนายความต้องการในการซื้อสินค้าของลูกค้า : ตัวอย่างเช่น หากคุณขายอุปกรณ์กีฬา แล้วได้เก็บข้อมูลสถิติของลูกค้าหลายๆ คนไว้ก่อนหน้านี้ จนสามารถคาดการณ์ได้ว่า หากลูกค้าซื้อรองเท้าวิ่งไปแล้ว ในอีกไม่กี่วันต่อจากนี้ลูกค้าคนนี้อาจจะมีความต้องการไอเท็มอื่นๆ เกี่ยวกับอุปกรณ์การวิ่ง เช่น กระเป๋าคาดเอา, ผ้าคาดศีรษะหรือแม้กระทั่งเสื้อหรือกางเกงกีฬา คุณก็จะสามารถส่งสินค้าเหล่านี้ไปแนะนำให้ลูกค้าที่เพิ่งซื้อรองเท้าวิ่งไป เพื่อไม่ให้ลูกค้าหลุดไปซื้อที่อื่น หาลูกค้าใหม่ๆ เพิ่มให้ธุรกิจ : สำหรับนักการตลาดที่ทำโฆษณาออนไลน์มากระยะหนึ่งแล้ว น่าจะพอได้ยินชื่อเครื่องมือหนึ่งของ Facebook…

IoT AI

IoT and AI IoT คือ การทำให้ทุกอุปกรณ์สามารถสื่อสารข้อมูลผ่านช่องทาง Internet ได้ และ สิ่งที่ได้คือข้อมูล มหาศาล เช่น ตอนเราเปิด Google Map โทรศัพท์เราจะส่งข้อมูล location กลับไปให้ Server และ ข้อมูลที่เราได้มาจะถูก วิเคราะห์โดย AI สรุปออกมาว่า เป้าหมายที่เราจะไปจะถึงภายในระยะเวลาเท่าไหร่ จะเห็นว่า ถ้าเรามีแค่ IoT การจะทำข้อมูลออกมาใช้ประโยชน์ จะทำได้ยากมากถ้าไม่มี AI ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์คำตอบ Microsoft กับ IoT IoT Central เป็นสภาพแวดล้อมสำเร็จรูปสำหรับการพัฒนาโซลูชัน IoT เป็นแพลตฟอร์มแอปพลิเคชันที่เป็นโซลูชัน IoT ของบริการ (aPaaS) และอินเทอร์เฟซหลักคือ UI ของเว็บ นอกจากนี้ยังมีREST APIที่ให้คุณโต้ตอบกับแอปพลิเคชันของคุณโดยทางโปรแกรม บทความนี้ให้ภาพรวมขององค์ประกอบหลักในสถาปัตยกรรมโซลูชัน IoT Central จัดการอุปกรณ์ IoT Central ช่วยให้คุณจัดการกลุ่มอุปกรณ์ IoTที่ส่งข้อมูลไปยังโซลูชันของคุณ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถ:…

AWS AZURE

เปรียบเทียบ AWS VS AZURE สำหรับทำ Web Server ตอนนี้กำลังเลือกบริการระหว่าง AWS AZURE กันอยู่หรือป่าวครับ เราจะเลือกเจ้าไหนดีปกติแล้วประเด็นเกี่ยวกับเรื่องนี้ มีปัจจัยหลายอย่างมากเช่น ความคุ้นเคย ประสบการณ์ ความคุ้มค่า Function แน่นอนว่า สิ่งที่เป็นปัจจัยสำคัญที่สุด เรามักจะดูว่าเราคุ้นเคยกับอะไรมากกว่า ตามมาด้วยความคุ้มค่า ในเรื่องของราคากับสิ่งที่ได้รับ ซึ่งใน Clip ที่เราทำมานำเสนอเป็นการเปรียบเทียบในด้าน Function กับ ความคุ้มค่าเป็นหลักครับ ถ้าให้สรุปแบบง่าย ๆ ก่อนที่จะดูก็ต้องบอกว่า AWS จะมีโครงสร้างการให้บริการ แบบ AWS + Partner เป็นหลัก เพราะจริงๆ แล้ว AWS เป็นผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน แบบ IAAS ( Infrastructure as a Service ) ถ้าเป็นบ้าง ก็คือ เสา กำแพง หลังคา…

Inspection Form

Inspection Form เอกสาร Inspection คือ เอกสารที่เอาไว้ตรวจสอบงาน เช่น การตรวจสอบ สถานะที่ ก็จะมีหัวข้อกำหนดไว้ ว่าต้องตรวจสอบอะไรบ้าง หรือ เครื่องจักร ก็จะแยะเป็นเครื่องแต่ละประเภท ดังนั้นตัวเอกสารแบบนี้จึงมีหลายแบบมากๆ ซึ่งในการทำ Maintenance อาจจะมีเรื่องพวกนี้เป็น หลาย 100 แบบ ปัญหาของการใช้เอกสารกระดาษสำหรับการทำ Inspection มีเอกสารหลายแบบ ต้องกรอกข้อมูลด้วยมือ ถ้าต้องการทำ report ต้องมาอ่านค่าแล้วนำมา สรุปเองอีกครั้ง เป็นการทำงานซ้ำซ้อน มีโอกาสบันทึกข้อมูลผิดพลาด เช่นการกรอกตัวเลข ไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องได้ว่าไปบันทึกจริงหรือไม่ ไม่สามารถบอกความผิดปกติของระบบได้ทันที ต้องนำข้อมูลกลับไปบันทึกในระบบ computer ก่อน ไม่สามารถบันทึกภาพได้ ทางแก้ไขของเอกสาร Inspection การเปลี่ยนรูปแบบจากการใช้กระดาษมาเป็น Inspection E-Form เช่นการใช้ Tablet ในการจดบันทึกแทน ซึ่งสามารถแก้ปัญหาการใช้ในรูปแบบเดิมๆ ได้อย่างชัดเจน โดยมีข้อดีดังนี้ ไม่ต้องเตรียมเอกสาร เพราะสามารถเรียก Form ได้จาก Internet การบันทึกข้อมูล…

Azure Cognitive Search

ทำความรู้จักกับ Azure Cognitive Search หากใครได้เคยลองสังเกต ไม่ว่าจะแอปพลิเคชันหรือเว็บไซต์ใด ๆ ก็จะมี ช่องให้ผู้ใช้สามารถพิมพ์ข้อความลงไป สำหรับการค้นหาสิ่งนั้น บนแอปพลิเคชันหรือเว็บไซต์ ในปัจจุบัน Azure ได้ให้บริการ Azure Cognitive Search ที่จะช่วยในการสร้างประสบการณ์การค้นหาที่สมบูรณ์ Azure Cognitive Search หรือ Azure Search คือ cloud search service ที่ให้โครงสร้างพื้นฐานสำหรับนักพัฒนา API และเครื่องมือสำหรับการสร้างการค้นหา ในเว็บ โทรศัพท์มือถือ และแอปพลิเคชันระดับองค์กร สำหรับ Search Service มีหน้าที่หลัก ๆ อยู่สองอย่าง คือ Indexing – การจัดทำดัชนี เป็นกระบวนการนำเข้าที่โหลดเนื้อหาลงใน Search Service และทำให้ค้นหาได้ Querying – การสืบค้น อาจเกิดขึ้นเมื่อมีการเติมข้อมูลดัชนีด้วยข้อความที่ค้นหาได้ เมื่อแอปส่งคำขอค้นหาไปยัง Search Service…

COGNITIVE SERVICE

COGNITIVE SERVICE ตัวช่วยในการสร้าง AI ของคุณให้ง่ายยิ่งขึ้น ในปัจจุบันนี้ องค์กรต่าง ๆ เริ่มให้ความสนใจในด้านของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และหลาย ๆ องค์กรก็ได้มีการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI แล้ว เมื่อพูดถึง AI หลาย ๆ คนอาจจะต้องนึกถึงการเขียนโค้ดยาว ๆ หรือการใช้ความรู้คณิตศาสตร์ขั้นสูง ในการสร้าง AI ซักตัว ในบทความนี้เราจะมาพูดถึง Azure Cognitive Services ที่จะมาช่วยในการสร้าง AI ให้ง่ายยิ่งขึ้น ภาพรวมของ Azure Cognitive Services Cognitive Services คือบริการ AI บนคลาวด์ของ Microsoft ที่จะมาช่วยนักพัฒนาสามารถใช้ AI สำเร็จรูป เพื่อสร้างนวัตกรรมให้กับผู้ใช้งานแอปพลิเคชันของตน ช่วยเพิ่มความน่าสนใจ และใช้งานได้สะดวกสบายยิ่งขึ้น เช่น การรู้จำใบหน้า เสียงพูด และการทำความเข้าใจเสียงพูดและภาษา ลงในแอปพลิเคชัน เพียงแค่เรียกใช้ API…

Azure Data Factory

Azure Data Factory Extract (กระบวนการดึงข้อมูล) เป็นกระบวนการเริ่มต้นของระบบดึงข้อมูลจาก แหล่งของข้อมูล โดยทั่วไปแล้วระบบ Data warehouse จะประกอบด้วย ข้อมูลจากหลายๆ ที่ ข้อมูลที่อยู่ต่างที่กันนั้นอาจจะอยู่ในรูปแบบที่แตกต่างกันด้วยยกตัวอย่างเช่น อาจจะอยู่ในรูปแบบของฐานข้อมูลคนละชนิด หรือ ไม่ใช่ฐานข้อมูลแท้จริงซึ่งอาจจะเป็นระบบไฟล์ข้อมูลธรรมดา (Flat Files) หรือ ในอีกกรณีคือเป็นข้อมูลในฐานข้อมูลที่ไม่ใช่ระบบ RDBMS (Relational Database System) เช่นข้อมูลในรูปแบบของInformation Management System (IMS) หรือ ข้อมูลอื่นใดนอกระบบเช่น Virtual Storage Access Method (VSAM) หรือ Indexed Sequential Access Method (ISAM) หรือแม้กระทั่งการดึงจากข้อมูลรูปแบบ อื่นๆ ที่ดึงกันสด ๆจากระบบอื่นเลยเช่น Web Spider หรือ Screen scraping ข้อมูลจะถูกดึงเข้าสู่ระบบแบบ on-the-fly เป้าหมายของกระบวนการ Extract นี้คือดึงข้อมูลเข้ามาสู่รูปแบบมาตรฐานเดียวกัน เพื่อให้เหมาะสมต่อการแปลงรูปร่างของข้อมูลในขั้นตอนถัดไป เนื้อแท้ของกระบวนการนี้จะยุ่งเกี่ยวกับกระบวนอ่านข้อมูลที่ถูกดึงเข้าสู่ ระบบ ส่งผลให้เกิดกระบวนการตรวจสอบข้อมูลว่า ตรงตามรูปแบบที่กำหนดไว้เบื้องต้นหรือไม่ ทั้งรูปแบบของข้อมูล และ โครงสร้างของข้อมูล ซึ่งถ้าหากเกิดข้อมูลนั้นไม่ได้มาตรฐานหรือรูปแบบที่กำหนดเอาไว้เบื้องต้น ก็จะเกิดกระบวนการปฏิเสธ (Reject) ข้อมูลนั้นๆ ในโลกของบิ๊กดาต้า ข้อมูลดิบที่ไม่มีการรวบรวมกันมักจะถูกจัดเก็บในระบบการจัดเก็บข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ และระบบการจัดเก็บข้อมูลอื่นๆ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลดิบเองนั้นไม่มีบริบทหรือความหมายที่เหมาะสมในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายแก่นักวิเคราะห์ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล หรือผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจ…