Inteltion, 14th fl. phaholyotin Place 408/55 phaholyotin rd. phayatai samsennai, Bangkok (2026)

25/03/2026

🚀 อีกหนึ่งความสำเร็จของทีม Inteltion!

เรามีโอกาสได้พัฒนา AI Recruitment Platform ให้กับ บริษัทโทรคมนาคมชั้นนำของประเทศไทย เพื่อยกระดับกระบวนการสรรหาบุคลากรให้ “เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และมีประสิทธิภาพมากขึ้น” ด้วย Microsoft Azure และ Azure AI Foundry

💡ในยุคที่องค์กรต้องรองรับการจ้างงานจำนวนมาก การคัดกรองผู้สมัครแบบ manual อาจไม่ทันต่อความต้องการอีกต่อไป Inteltion จึงพัฒนาโซลูชันที่นำ AI เข้ามาช่วยในทุกขั้นตอนของการสรรหา
🤖 AI Screening ผ่าน LINE OA
📊 Dashboard สำหรับ HR เพื่อติดตามผลแบบ real-time
🌐 Candidate journey ที่เชื่อมต่อระหว่าง LINE และ Web อย่างไร้รอยต่อ

✔️ ลดระยะเวลาในการคัดกรองผู้สมัคร
✔️ เพิ่มความแม่นยำในการคัดเลือก
✔️ ยกระดับประสบการณ์ของผู้สมัคร
✔️ รองรับการสรรหาปริมาณมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ

👏 ขอบคุณทีมงานทุกคนที่มีส่วนร่วมในความสำเร็จครั้งนี้
และติดตามโปรเจกต์ใหม่ๆ จาก Inteltion ได้เร็วๆ นี้!

12/03/2026

🏆 Proud Moment for Inteltion!

Inteltion รู้สึกเป็นเกียรติอย่างยิ่งที่ได้เข้าร่วมงาน Best Dealer Awards 2025 โดย VST ECS (Thailand) Co., Ltd. เพื่อร่วมเฉลิมฉลองความสำเร็จและความร่วมมืออันแข็งแกร่งของพันธมิตรในอุตสาหกรรม

และในปีนี้ Inteltion ยังได้รับเกียรติเป็นหนึ่งใน ผู้ได้รับรางวัล Best Dealer Awards 2025 ซึ่งสะท้อนถึงความมุ่งมั่นของทีมงานในการส่งมอบโซลูชันและบริการที่ดีที่สุดให้กับลูกค้า

ขอขอบคุณ VST ECS สำหรับความไว้วางใจและการสนับสนุนที่ยอดเยี่ยมเสมอมา 🤝
Inteltion พร้อมเดินหน้าสร้างความสำเร็จร่วมกันต่อไปในอนาคต

12/03/2026

EP.2 How to Build the Right Strategy: กำหนด Business Strategy ให้ชัดเจน ว่าจะสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างไร จากนั้นจึงพัฒนา Data & AI Strategy เพื่อมาสนับสนุนและขับเคลื่อนกลยุทธ์ให้เกิดผลจริง

🛑 หยุดก่อน! อย่าเพิ่งรีบจ้าง Data Scientist... อย่าเพิ่งรีบถอย AI ตัวใหม่... อย่าเพิ่งรีบลงทุนใน Analytics Platform ราคาแพง...

ถ้าคุณยังไม่มี "Strategy"

และเราไม่ได้หมายถึง Data Strategy (ยังไม่ใช่ตอนนี้) แต่เราหมายถึง Business Strategy ที่ชัดเจนและจับต้องได้ เพราะความจริงที่ Vendor ส่วนใหญ่ไม่เคยบอกคุณคือ:

"Data คือเครื่องมือ (Tool) แต่ Strategy คือเป้าหมาย (Purpose) หากคุณไม่รู้ว่ากำลังลงเล่นในเกมไหน ข้อมูลมหาศาลแค่ไหนก็ช่วยให้คุณชนะไม่ได้"

ก่อนจะแตะต้อง Data ลองมาสร้างกลยุทธ์ที่ถูกต้องด้วย 4 ขั้นตอนนี้ครับ:

--

🔍 STEP 1: EXTERNAL ASSESSMENT — รู้เขารู้เรา รบกี่ครั้งก็ชนะ กลยุทธ์ไม่ได้เกิดขึ้นในสุญญากาศ คุณต้องเข้าใจสนามรบของคุณก่อน:

📊 Market Dynamics: ลูกค้ากำลังเปลี่ยนไปทางไหน? อะไรคือสิ่งที่เขาจะให้ค่าในอีก 3 ปีข้างหน้า? (เช่น ถ้าลูกค้าคาดหวังความเร็ว แต่กลยุทธ์คุณเน้นความช้าแต่ชัวร์ คุณอาจแพ้ตั้งแต่เริ่ม)
🎯 Competitive Landscape: คู่แข่งลงทุนอะไร? อย่าดูแค่สิ่งที่เขา "พูด" แต่จงดูสิ่งที่เขา "ทำ" เงินลงทุนของเขาจะบอกกลยุทธ์ที่แท้จริง
⚖️ Regulations & Economy: กฎหมายใหม่หรือสภาพเศรษฐกิจจะเอื้อหรือขัดขาเรา?
💡 Technological Shifts: เทคโนโลยีไหนที่จะมา Disrupt โมเดลธุรกิจเดิมของคุณ?

🪞 STEP 2: INTERNAL ASSESSMENT — สำรวจตัวเองอย่างซื่อสัตย์ ขั้นตอนนี้ยากที่สุดสำหรับผู้บริหาร เพราะต้องยอมรับความจริงที่เจ็บปวด:

💪 Core Competencies: เราเก่งเรื่องอะไรที่สุด? (ต้องเจาะจง ไม่ใช่แค่บอกว่า "บริการดี")
💰 Resources: เรามีเงิน คน และ Tech พร้อมแค่ไหน? ทรัพยากรมีจำกัด เราต้องลงให้ถูกจุด
🧬 Culture: วัฒนธรรมองค์กรของเราพร้อมรับความเสี่ยงไหม? (กลยุทธ์ที่ดีเลิศแค่ไหน ก็พังได้ถ้า Culture ไม่เอื้ออำนวย)
⚠️ Capability Gaps: จุดอ่อนเราคืออะไร? อะไรที่คู่แข่งทำได้แต่เราทำไม่ได้?

🔮 STEP 3: STRATEGIC FORESIGHT — มองเกมให้ขาด อ่านอนาคตให้เป็น อย่าเตรียมแผนรับมือแค่อนาคตแบบเดียว (Single Future) แต่จงเตรียมพร้อมสำหรับหลายสถานการณ์:

🌐 Scenario Planning: วางแผนรับมือทั้ง Best Case, Worst Case และ Wild Card (เหตุการณ์ไม่คาดฝัน)
📡 Weak Signal Detection: จับสัญญาณเล็กๆ ในวันนี้ ที่อาจกลายเป็นเทรนด์ใหญ่ในวันหน้า
🔄 Flexibility: สร้างทางเลือกเผื่อไว้ เพื่อให้กลยุทธ์ปรับเปลี่ยนได้เมื่อสถานการณ์เปลี่ยน

🧩 STEP 4: SYNTHESIS — ตกผลึกกลยุทธ์ เมื่อเข้าใจรอบด้านแล้ว ถึงเวลาใช้กรอบคิด "Choice Cascade":
1️⃣ Winning Aspiration: ชัยชนะหน้าตาเป็นอย่างไร?
2️⃣ Where to Play: เราจะแข่งในสนามไหน (และจะไม่แข่งที่ไหน)?
3️⃣ How to Win: ไม้ตายของเราคืออะไร? (ต้นทุนต่ำ หรือ ความแตกต่าง?)
4️⃣ Must-Have Capabilities: เราต้องมีความสามารถอะไรถึงจะชนะ?
5️⃣ Enabling Systems: ระบบอะไรที่จะช่วยสนับสนุน?

---

⚡ THE PIVOTAL MOMENT: แล้วเมื่อไหร่ Data & AI ถึงจำเป็น? หลังจากกำหนด Business Strategy ชัดแล้ว

ให้ถามตัวเองว่า: ❓ “การจะชนะในเกมนี้ จำเป็นต้องใช้ Data & AI เป็นความสามารถหลักหรือไม่?”

ถ้าคำตอบคือ “จำเป็น” นั่นแปลว่า Data ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น Strategic Capability ที่องค์กรต้องลงทุน
ตัวอย่างเช่น
ชนะด้วย Efficiency → ต้องใช้ Data & AI เพื่อทำงานได้ถูกต้องและเร็วขึ้น
ชนะด้วย Customer Intimacy → ต้องใช้ Data & AI เพื่อทำให้การตอบสนองลูกค้ารายบุคคลมากขึ้น
ชนะด้วย Innovation Speed → ต้องใช้ Data & AI เพื่อสร้างความแตกต่าง

❌ กับดักที่ต้องระวัง (The Trap) องค์กรส่วนใหญ่มักทำกลับหัวกลับหาง: ผู้บริหารตื่นเต้นกับ AI → สั่ง IT ให้ทำอะไรสักอย่าง → ซื้อ Tools มา → ไม่เกิด ROI เพราะพวกเขามองข้าม Business Strategy แล้วกระโดดไปที่เครื่องมือทันที

✅ ลำดับที่ถูกต้องคือ: Business Strategy มาก่อน → ประเมิน Capability ที่ต้องมี → ถ้า Data จำเป็น → ค่อยสร้าง Data & AI Strategy

---

🎯 Action Items: การบ้านก่อนเริ่ม Strategy Session ครั้งหน้า ลองตอบคำถามเหล่านี้ให้ได้ครับ:
□ 3 เทรนด์หลักที่จะเปลี่ยนอุตสาหกรรมเราคืออะไร?
□ อะไรคือ 3 สิ่งที่เราทำได้ดีกว่าใครในตลาด?
□ วัฒนธรรมองค์กรของเราพร้อมสำหรับกลยุทธ์ใหม่หรือไม่?
□ อนาคตอีก 5 ปีข้างหน้าของธุรกิจเราจะเป็นอย่างไร?

📌 ติดตามต่อใน EP.3: เราจะพาไปหาคำตอบว่า "เมื่อไหร่ที่กลยุทธ์ของคุณ 'จำเป็น' ต้องใช้ Data จริงๆ?" (Framework ในการเช็คความพร้อม ก่อนลงทุนมหาศาล)

💬 องค์กรของคุณเริ่มที่ Strategy หรือเริ่มที่ Tools? แชร์ประสบการณ์กันได้ในคอมเมนต์ครับ 👇

09/03/2026

เมื่อวันที่ 6 มีนาคมที่ผ่านมา ทีมงาน Inteltion ได้มีโอกาสร่วมบรรยายในหัวข้อ “Future Data Engineering for AI Business Intelligence” ให้กับน้อง ๆ คณะ Computer Engineering & Digital Technology (CEDT) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 🎓✨

ผู้เชี่ยวชาญของ Inteltion ได้พาน้อง ๆ ทำความเข้าใจว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลกของ Business Intelligence อย่างไร ตั้งแต่พื้นฐานของ Modern Data Engineering Technology และพัฒนาการของ Business Intelligence ในยุค Digital Transformation ไปจนถึง Data Architecture ที่เป็นรากฐานสำคัญของ BI ในองค์กรยุคใหม่

นอกจากนี้ยังมีการแชร์ Real-world Big Data Technology และ AI/BI Use Cases จากการทำงานจริง เพื่อให้น้อง ๆ ได้เห็นภาพการนำ Data Architecture ไปใช้งานจริง พร้อมทั้งสำรวจแนวคิดใหม่อย่าง “Talk to Your Data” ที่เปิดประสบการณ์การใช้งานข้อมูลผ่าน AI ได้อย่างเป็นธรรมชาติ มากกว่าการดู Dashboard แบบเดิม 📊💡

อีกหนึ่งประเด็นสำคัญคือการ สอน AI ให้เข้าใจ Business Context เพื่อให้เทคโนโลยีสามารถตอบโจทย์ความต้องการของธุรกิจได้จริง และปิดท้ายด้วยการมองไปข้างหน้าถึง Future of Data Engineering ในยุค AI ว่าทักษะและแนวคิดแบบใดจะกลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับคนทำงานด้าน Data ในอนาคต 🚀

ขอบคุณทุกคนที่เข้าร่วมกิจกรรม และขอบคุณ CEDT ที่เชิญ Inteltion มาร่วมแบ่งปันความรู้ในครั้งนี้ หวังว่าสิ่งที่เราแชร์จะเป็นแรงบันดาลใจให้น้อง ๆ ก้าวสู่เส้นทาง Data & AI ด้วยความมั่นใจ ✨

23/02/2026

หลายคนเข้าใจผิดว่า “Data Strategy” คือการรีบลงทุนซื้อเครื่องมือใหม่ล่าสุด หรือเร่งสร้างทีม Data Scientist ให้ใหญ่ที่สุด 🛑

แต่ความจริงแล้วกลยุทธ์ไม่ได้เริ่มต้นที่เครื่องมือ… เริ่มต้นที่ “การเลือก” ต่างหาก

EP.1 Demystifying Data Strategy: กลยุทธ์คืออะไร? ทำไมต้องเริ่มที่ “การเลือก” ไม่ใช่ “เครื่องมือ”

What Is Strategy, Really? กลยุทธ์คืออะไรกันแน่? หลายคนเข้าใจผิดว่า "กลยุทธ์" (Strategy) คือแผนงานยาวเหยียดหรือ Wishlist ของเป้าหมายที่อยากไปให้ถึง แต่ความจริงแล้ว... กลยุทธ์คือ "ชุดของการเลือกแบบบูรณาการ" (Integrated set of choices) ที่จะวางตำแหน่งให้องค์กรของคุณเป็นผู้ชนะ

มันคือศิลปะแห่งการตัดสินใจในเรื่องที่ยาก แม้ไม่มีใครการันตีผลลัพธ์ได้ 100% แต่เราก็ต้องเลือก เพราะการย่ำอยู่กับที่ ไม่ใช่ทางเลือกของการทำธุรกิจ

---

Building the Right Strategy: เริ่มต้นอย่างไรให้ถูกทิศ?

ก่อนจะสร้างกลยุทธ์ใดๆ เราต้องมีความชัดเจนใน 3 มิตินี้ โดยเลือกใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับบริบทของธุรกิจ:

🔍 External Assessment (มองเกมภายนอก): ตลาดกำลังมุ่งไปทางไหน? อะไรคือโอกาสและภัยคุกคาม? เราต้องมองให้ขาดด้วยการใช้เครื่องมืออย่าง PESTEL หรือ STEEPV เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยมหภาค และใช้ Five Forces เพื่อประเมินแรงกดดันในสนามแข่งขัน ว่าคู่แข่งทำอะไรอยู่และเรายืนอยู่ตรงไหน

🔍 Internal Assessment (มองตนเอง): เราเก่งเรื่องอะไร? จุดไหนที่เรายังขาด? ไม่ใช่แค่คิดไปเอง แต่ต้องวิเคราะห์ทรัพยากรในมือผ่าน Resource Analysis และ Value Chain แล้วตรวจสอบความได้เปรียบที่ยั่งยืนด้วย VRIO Frameworkเพื่อให้มั่นใจว่า "จุดแข็ง" ของเรานั้น คู่แข่งเลียนแบบได้ยากจริงๆ

🔮 Foresight (มองอนาคต): มองข้ามช็อตปัจจุบันไปอีก 3, 5 หรือ 10 ปีข้างหน้า อุตสาหกรรมของคุณจะเป็นอย่างไร? เพราะกลยุทธ์ที่ดีคือการวางตำแหน่งเพื่ออนาคต (Future-proof) ไม่ใช่แค่การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า

📌 (รายละเอียดเชิงลึกของกระบวนการประเมินเหล่านี้ และวิธีใช้ Frameworks เพื่อวิเคราะห์สถานการณ์จริง... เราจะมาเจาะลึกกันต่อใน EP.2 ครับ)

---

The Critical Question: กลยุทธ์ของคุณต้องพึ่งพา Data หรือไม่? ไม่ใช่ทุกกลยุทธ์ที่ต้องขับเคลื่อนด้วย Data เสมอไป แต่ลองสำรวจดูว่า "ชัยชนะ" ของคุณขึ้นอยู่กับตัวอย่าง 4 ปัจจัยนี้?

✅ Decision Quality: การตัดสินใจของคุณต้องการความแม่นยำสูง หรือต้องการ Real-time insights เพื่อลดความเสี่ยงหรือไม่
✅ Operational Efficiency: Automation และ Predictive capabilities (การคาดการณ์ล่วงหน้า) จะช่วยลดต้นทุนหรือเพิ่มประสิทธิภาพได้เหนือกว่าคู่แข่งไหม?
✅ Competitive Pressure: คู่แข่งของคุณกำลังใช้ Data เพื่อแย่งชิงส่วนแบ่งการตลาด หรือสร้างความได้เปรียบที่คุณตามไม่ทันอยู่หรือเปล่า?
✅ Customer Value: ลูกค้าของคุณคาดหวังบริการที่ "รู้ใจ" (Personalization) หรือประสบการณ์ที่เหนือกว่าด้วย Data หรือไม่?

ถ้าคำตอบคือ "ใช่" ในข้อใดข้อหนึ่ง... นั่นเป็นสัญญาณว่า Data ไม่ใช่แค่ทางเลือก (Optional) แต่มันคือ "Must-Have Capability" และถ้า Data คือขีดความสามารถที่ขาดไม่ได้เพื่อคว้าชัยชนะ... คุณจำเป็นต้องมี Data Strategy

(ซึ่งเราจะพาคุณไปเจาะลึกและประเมินคะแนนความจำเป็นอย่างละเอียดกันต่อใน EP.3 ครับ)

---

What Is Data Strategy? นิยามสั้นๆ ของ Data Strategy คือ: "ชุดของการเลือกที่จะวางตำแหน่งให้องค์กรสร้างความได้เปรียบที่ยั่งยืน โดยใช้ Data เป็นสินทรัพย์"

จำไว้ว่า Data Strategy ไม่ใช่ เรื่องของการซื้อเครื่องมือหรูๆ หรือรีบจ้าง Data Scientist เข้ามาเยอะๆ แต่มันคือการตอบคำถามให้ได้ว่า:
• Where: เราจะใช้ Data ในสนามไหน? (ส่วนงานไหน, ลูกค้ากลุ่มไหน?)
• How: เราจะชนะด้วย Data ได้อย่างไร? (ลดต้นทุน หรือ สร้างความแตกต่าง?)
• Capabilities: เราต้องมีขีดความสามารถด้านไหน?
• Systems: ระบบแบบไหนที่จะรองรับสิ่งเหล่านี้?
(เราจะทำให้คุณเห็นภาพมากขึ้นกันต่อใน EP.4 และ EP.5 ครับ)

---

The Shift: เชื่อมโยง Business Strategy สู่ Data Strategy ให้มองว่า Corporate Strategy คือ "What" (เราจะทำอะไร) ส่วน Data Strategy คือ "How" (เราจะทำมันให้สำเร็จได้อย่างไร) โดยใช้กรอบคิด Playing to Win เพื่อถ่ายทอดกลยุทธ์ลงมาเป็นลำดับ:
1️⃣ Winning Aspiration: ชัยชนะจากการใช้ Data หน้าตาเป็นแบบไหน?
2️⃣ Where to Play: โฟกัสที่จุดไหน? ใครคือผู้ใช้ Data?
3️⃣ How to Win: อะไรคือไม้ตาย (Competitive Edge) ที่เราจะได้จาก Data?
4️⃣ Must-Have Capabilities: ทักษะ, คน และเทคโนโลยีที่ต้องมี
5️⃣ Enabling Systems: การกำกับดูแล (Governance), วัฒนธรรมองค์กร และโครงสร้างพื้นฐาน

---

The Bottom Line: บทสรุป องค์กรส่วนใหญ่ที่ล้มเหลวเรื่อง Data ไม่ได้ล้มเหลวเพราะเทคโนโลยีไม่ดี... แต่ล้มเหลวเพราะ "ข้ามขั้นตอนกลยุทธ์"

ก่อนจะลงทุนซื้อ Tools, สร้าง AI หรือสร้างทีมใหม่ จงตอบให้ได้ก่อนว่า: "อะไรคือทางเลือกที่คุณตัดสินใจแล้วว่าจะใช้เพื่อคว้าชัยชนะด้วย Data?"

💬 แล้วองค์กรของคุณล่ะ? ชัดเจนเรื่อง Data Strategy หรือยัง หรือยังมองว่า Data เป็นแค่โปรเจกต์ไอที? แชร์มุมมองของคุณในคอมเมนต์ได้เลยครับ 👇
📌 ติดตามต่อใน EP หน้า: The Strategy Process Map – เปิดแผนที่การสร้างและประเมิน Data Strategy ที่ใช่สำหรับคุณ

11/02/2026

อีกหนึ่งความสำเร็จที่น่าภาคภูมิใจของเรา! 🎉
Inteltion ได้รับการแต่งตั้งเป็น Databricks Gold Tier Partner
และเป็น Local Partner รายแรกและรายเดียวในอาเซียนที่ได้รับการรับรองในระดับ Gold

ขอขอบคุณทีมงาน Inteltion ทุกคน สำหรับความทุ่มเท ความเชี่ยวชาญ และพลังในการขับเคลื่อนความสำเร็จครั้งนี้ และขอขอบคุณลูกค้าคนสำคัญของเราที่ให้ความไว้วางใจและเติบโตไปด้วยกันเสมอ

เราจะเดินหน้าสร้างคุณค่าและขับเคลื่อนอนาคตด้วย Data & AI ไปด้วยกัน

04/02/2026

🧠 Use Case: Data Governance – Legacy Data Catalog & Data Quality Migration to Microsoft Purview

หลายองค์กรกำลังย้ายจาก Legacy Data Governance ไปสู่แพลตฟอร์มที่รวม Metadata, Data Quality และ Ownership ไว้ในที่เดียว ตัวอย่างคือการ Migration จาก Talend Data Catalog & Data Quality มาสู่ Microsoft Purview ซึ่งทำหน้าที่เป็นศูนย์กลาง Data Governance ขององค์กร

🔍 From Legacy Catalog → Unified Data Intelligence Platform
Talend DC & DQ รองรับการจัดการ metadata และ data quality ได้ดี แต่เมื่อองค์กรต้องดูแลข้อมูลข้าม Azure, AWS, Data Lake, Data Warehouse, RDBMS, Databricks, Synapse, Fabric และ Power BI จึงต้องการ governance ที่ขยายได้และเชื่อมโยงทุก asset เข้าด้วยกัน
Microsoft Purview ช่วยสร้าง มุมมองข้อมูลทั้งองค์กรในแพลตฟอร์มเดียว

🧩 Solution Overview: Talend to Purview Migration
Inteltion ออกแบบโซลูชันสำหรับย้าย metadata และ data quality จาก Talend สู่ Purview ecosystem ครอบคลุมตั้งแต่ ingestion ถึง monitoring

1. Data Map Foundation
🔹สร้างโครงสร้าง metadata ใน Purview
🔹เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลากหลาย
🔹รองรับทั้ง technical metadata และ business context

2. Modern Glossary Migration
🔹ย้าย Business Terms จาก Talend สู่ Purview Glossary
🔹ปรับเป็นโครงสร้าง Domain / Sub-domain / Term / Definition
🔹สร้าง Business Glossary กลางให้ทุกหน่วยงานเข้าใจตรงกัน

3. Data Quality Integration
🔹Rebuild กฎ DQ จาก Talend บน Purview Data Quality
🔹เชื่อมกับ CDEs และ Data Products ใน Fabric / OneLake
🔹สร้าง Data Quality Dashboard บน Power BI สำหรับ Steward และ Owner

4. Fabric Integration & Orchestration
🔹ใช้ Azure Data Factory และ Notebooks เตรียม metadata ก่อน import
🔹เชื่อม OneLake และ Power BI เพื่อรองรับ Self-Service Analytics

5. Governance Operations & Automation
🔹Automate Metadata ผ่าน Purview APIs
🔹ใช้ Azure AD และ Managed Identity สำหรับสิทธิ์การเข้าถึง
🔹แจ้งเตือน DQ Issues ไปยัง Data Owner / Steward โดยตรง

🌟 Outcome: A Living Data Governance Hub
หลังการ Migration ข้อมูลจากทุกแหล่งถูกรวมภายใต้โครงสร้างเดียว
Metadata, Business Glossary, Data Quality, Lineage และ Ownership ถูกผสานใน Microsoft Purview

นี่ไม่ใช่แค่การย้ายระบบ แต่คือการยกระดับจาก
Data Catalog → Living Data Intelligence Platform ที่สร้างความเชื่อมั่นให้ข้อมูลทั้งองค์กร

12/01/2026

🎉🥂 Inteltion New Year Party 2026 🥂🎉
เมื่อวันที่ 9 มกราคมที่ผ่านมา ชาว Inteltion ได้มารวมตัวกันในงาน
New Year Party 2026 ณ ร้าน Hasen Haus

บรรยากาศภายในงานเต็มไปด้วยรอยยิ้ม เสียงหัวเราะ
และความสนุกตลอดทั้งคืนกับดนตรีสดจาก Inteltion’s Band ที่ช่วยเติมสีสันและความคึกคักให้กับค่ำคืนปาร์ตี้พิเศษนี้ 🎶พร้อมกิจกรรม Inteltion Lotto ให้ทุกคนได้ลุ้นโชคกันแบบจัดเต็ม แจกของรางวัลรวมทั้งหมดถึง 23 รางวัล 🎁✨

ขอบคุณทุกคนที่มาร่วมสนุกและสร้างโมเมนต์ดีๆ ไปด้วยกัน
ขอให้ปี 2026 เป็นอีกหนึ่งปีที่เต็มไปด้วยความสำเร็จและรอยยิ้มของชาว Inteltion ❤️

10/01/2026

Inteltion New Year Party 2026, Last night was all about coming together to celebrate an amazing year. From inspiring talks and shared laughs to clinking glasses and well-deserved rewards.

15/12/2025

✨ Inteltion x Microsoft Special Event Recap ✨

เมื่อวันที่ 26 พฤศจิกายน ที่ผ่านมา Inteltion ได้ร่วมกับ Microsoft จัดงาน “How Microsoft Purview & Inteltion Enables End-to-End Data Governance”
ณ โรงแรม JW Marriott Hotel, Bangkok

ทีม Inteltion ได้ร่วมแบ่งปันประสบการณ์ด้าน Modern Data Governance ตั้งแต่แนวคิด Governance-by-Design ไปจนถึง Live Demo จาก Use Case จริง สะท้อนให้เห็นว่า Data Governance คือรากฐานสำคัญของ AI Readiness และ Business Value

ขอขอบคุณทุกท่านที่เข้าร่วมงาน และ ร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองที่มีคุณค่า
แล้วพบกันใหม่ในกิจกรรมดี ๆ และ Session แห่งการเรียนรู้ครั้งต่อไป 💙

01/12/2025

❤️Inteltion at CE Smart Career 2025 | KMITL🧡

เมื่อวันที่ 28 พฤศจิกายน 2025 ทีม Inteltion ได้เข้าร่วมออกบูธในงาน CE Smart Career 2025 ณ คณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง (KMITL)

พวกเรามีโอกาสได้พูดคุยกับน้อง ๆ เกี่ยวกับ เป้าหมายในอนาคต เส้นทางอาชีพ รวมถึงแชร์ประสบการณ์การทำงานจริงในสาย Data & AI Consulting ช่วยให้น้อง ๆ เห็นภาพโอกาสด้านอาชีพในโลกเทคโนโลยีมากขึ้น 🚀

ขอบคุณน้อง ๆ ทุกคนที่แวะมาทักทาย และขอขอบคุณคณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง สำหรับการต้อนรับอย่างอบอุ่น

หวังว่าจะได้พบกันอีกในอนาคตนะคะ 😊✨

20/11/2025

📊 ทำการย้าย ETL Jobs จากระบบเดิมขึ้น Databricks ให้ง่ายขึ้นด้วย Lakebridge

ในยุคที่องค์กรเร่งเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีสู่ Modern Data Platform เพื่อส่งเสริมการเป็น Data Driven Organization
หนึ่งในความท้าทายที่พบบ่อยที่สุดในการ Migrate Legacy Data Platform คือ 👉 “การย้าย ETL Jobs” ซึ่งมักใช้เวลานาน ต้องอาศัยทีม Technical จำนวนมาก และเสี่ยงต่อความผิดพลาดจาก Human Error

แต่วันนี้… Databricks Labs ได้เปิดตัวเครื่องมือชื่อ Lakebridge ที่ช่วยให้องค์กรย้าย ETL Jobs จากระบบเดิมสู่ Databricks ได้ง่ายขึ้นโดยสามารถปรับงาน Manual เดิมๆให้ Automate ขึ้นได้สูงสุดถึงประมาณ 80% ของงาน Migration หลักๆทั้งหมด เช่น Assessment, Code Conversion, และการ Validate ข้อมูล 🚀

🔍 Lakebridge คืออะไร?
Lakebridge คือ Solution จาก Databricks Labs ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยองค์กร “แปลง” และ “ย้าย” Data Platform Workload เดิม เช่น SQL Scripts, หรือ Workflow จากระบบอย่าง Oracle, Informatica, DataStage, SSIS, Teradata
ไปสู่ Databricks Platform ได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง 💡

⚙️ 3 ฟีเจอร์หลักที่ทำให้งาน Migration สู่ Databricks ง่ายขึ้น
1. Analyzer: วิเคราะห์และตรวจสอบโครงสร้างของระบบเดิม เพื่อประเมินความซับซ้อนและจุดเสี่ยงก่อนการแปลง
2. Converter: แปลง SQL หรือ ETL Job จากระบบเดิมให้กลายเป็น Databricks-compatible code โดยอัตโนมัติ
3. Validator/Reconciliation: ตรวจสอบผลลัพธ์หลังการแปลง เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลยังคงถูกต้อง ครบถ้วนและเชื่อถือได้

ด้วยกระบวนการอัตโนมัติเหล่านี้ ทีม Data Engineering สามารถลดเวลาการ Migration จาก “หลายเดือน” เหลือเพียง “ไม่กี่สัปดาห์” และยังลดค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงได้อย่างมีนัยสำคัญ ✨

🌟 ประโยชน์ที่องค์กรจะได้รับ
✅ ลดเวลา & ต้นทุนการพัฒนา — ไม่ต้องเขียน Code ใหม่ทั้งหมด ประหยัดทั้งแรงคนและค่าใช้จ่าย
✅ ลดความผิดพลาดจาก Human Error — ด้วยระบบ Validator ที่ตรวจสอบความถูกต้องให้อัตโนมัติ
✅ วางแผน Migration ได้แม่นยำ — มีรายงานวิเคราะห์ความซับซ้อนและความเสี่ยงตั้งแต่ต้น
✅ รองรับหลายระบบต้นทาง — ทั้ง Informatica, DataStage, Oracle, SQL Server และ Teradata
✅ Code ใหม่พร้อมใช้งานบน Databricks — เป็นไปตาม Best Practices ของ Databricks และต่อยอดสู่ Data Analytics & AI ได้ทันที

💡 Use Case ตัวอย่าง: Migration จาก DataStage สู่ Databricks
สมมติองค์กรมีระบบ ETL เดิมที่พัฒนาอยู่บน IBM DataStage (เช่น Job, Workflow, Transformations)
Lakebridge สามารถช่วยให้คุณ:
🔹 วิเคราะห์ schema และ logic เดิมจาก DataStage
🔹 แปลงโค้ดเป็น Databricks SQL / Spark SQL โดยอัตโนมัติ
🔹 ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลหลังแปลง
ผลลัพธ์คือ…คุณไม่ต้อง “Rebuild ระบบใหม่ทั้งหมด” แต่สามารถ “อัปเกรดโค้ดเดิม” ให้พร้อมรันบน Databricks ได้ทันที ⚡

🤝 Inteltion พร้อมช่วยองค์กรออกแบบและวางแผนเส้นทางสู่ ETL Modernization & Automation ให้การย้ายระบบขึ้น Databricks Platform เป็นเรื่องง่าย มีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และคุ้มค่ากับทุกการลงทุน

สนใจพูดคุยกับทีมผู้เชี่ยวชาญของเราเพื่อดูว่า Lakebridge จะช่วยเพิ่มความเร็วในการเปลี่ยนผ่านระบบของคุณได้แค่ไหน
📩 ติดต่อเรา: [email protected] | 🌐 www.inteltion.com | 📞 (+66) 2 – 619 – 0209

Inteltion

25/03/2026

12/03/2026

12/03/2026

09/03/2026

23/02/2026

11/02/2026

04/02/2026

12/01/2026

10/01/2026

15/12/2025

01/12/2025

20/11/2025

ที่อยู่

เบอร์โทรศัพท์

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ทางลัด

แนะนำ

แชร์

ประเภท