การทำโฆษณา youtube

ในปัจจุบันสื่อออนไลน์ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตของเรามากขึ้น ทั้งการติดต่อสื่อสาร การเสพข่าวสารใหม่ๆ และการขายสินค้าผ่านสื่อออนไลน์ เรามักจะพบเห็นการโฆษณาผ่านสื่อออนไลน์ต่างๆ และปฏิเสธไม่ได้ว่าการทำการตลาดบนเครือข่ายสังคมออนไลน์กำลังมาแรงมากในขณะนี้

การทำโฆษณา youtube เป็นอีกหนึ่งช่องทางที่ได้รับความนิยมอย่างมากในปัจจุบัน สำหรับการทำการตลาดผ่านสื่อออนไลน์ เพราะคุ้มค่าคุ้มราคา สามารถทำการโฆษณาแบบเห็นผลได้ในราคาประหยัด สำหรับ 4 จุดเด่นของการทำโฆษณา youtube มีดังต่อไปนี้

 

การลงทุนที่แสนจะถูก

โฆษณา youtube คิดค่าโฆษณาในรูปแบบ Pay Per Click คือจ่ายเมื่อมีคนคลิก และ Pay Per View ก็คือจ่ายเมื่อมีคนดูนั่นเอง แสดงให้เห็นว่าการทำโฆษณา youtube จะสามารถเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่มีความสนใจในสินค้าหรือบริการของคุณอย่างแน่นอน เหมาะสำหรับธุรกิจทุกขนาดเพราะค่าบริการไม่แพงคุ้มค่าต่อการลงทุน

 

เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายอย่างตรงจุด

อย่างที่รู้กันดีว่า Youtube นั้นเป็นพันธมิตรกับ Google ทำให้การทำโฆษณา youtube สามารถเลือกกำหนดกลุ่มเป้าหมายได้เหมือนกับการทำโฆษณาผ่านเว็บพันธมิตรอื่นๆ ของ Google นั่นเอง ไม่ว่าจะเป็น การกำหนด เพศ อายุ ความสนใจ รับรองว่าโฆษณา youtube จะเข้าถึงกลุ่มเป้าของคุณอย่างแน่นอน

 

youtube ไม่ได้มีดีแค่วีดีโอ

เมื่อพูดถึงการทำโฆษณา youtube หลายคนคงคิดถึงการทำโฆษณาในรูปแบบวีดีโอ ซึ่งนอกจากโฆษณาในรูปแบบวีดีโอ โฆษณา youtube ยังมีโฆษณาในรูปแบบแบนเนอร์ที่แสดงอยู่ตามตำแหน่งต่างๆ บนหน้าเว็บไซต์ Youtube.com อีกด้วย ถือเป็นอีกหนึ่งช่องทางที่มีความหลากหลายให้เลือกสำหรับการทำโฆษณานอกเหนือจากรูปแบบวีดีโอ

 

จะเห็นได้ว่าการทำโฆษณา youtube ตอบโจทย์การทำธุรกิจในปัจจุบันเป็นอย่างมาก และด้วยจุดเด่นทั้ง 3 ข้อนี้เองที่จะทำให้การทำโฆษณาประสบความสำเร็จ ดึงดูดลูกค้าเข้ามาให้ธุรกิจของคุณอย่างแน่นอน รู้แบบนี้แล้วอย่าลืมเลือก youtube เป็นตัวช่วยในการทำธุรกิจของคุณ

 

ทำโฆษณา Broadcast ผ่าน Line@

ถ้าพูดถึงการขายของในยุคไทยแลนด์ 4.0 แบบนี้เชื่อว่าพ่อค้าแม่ค้าออนไลน์หลายคนจะรู้จักแอปพลิเคชัน Line@ กันเป็นอย่างดี เพราะแอปพลิเคชันนี้มีความสำคัญต่อธุรกิจมากมายในยุคนี้ไม่ว่างจะเป็นการทำ Ad โฆษณา การกระจายข่าวสาร รวมไปถึงการสร้างโปรโมชันส่งเสริมการขาย และการ Broadcast ในแอปพลิเคชัน Line@ ก็ถือว่าเป็นเครื่องมือกระบอกเสียงหนึ่งที่มีความสำคัญในการกระจายข่าวสารให้ผู้ติดตาม Line@ โดยที่คุณสามารถเลือกได้ทั้ง รูปภาพ ข้อความ หรือโปรโมชัน ซึ่งความน่าสนใจของฟีเจอร์นี้ก็คือสามารถตั้งเวลาและการส่งข้อความอัตโนมัติได้ทำให้เพิ่มความสะดวกในการกระจายข่าวสารยิ่งขึ้น การทำ Ad โฆษณาในรูปแบบของการ Broadcast ถือว่าเป็นที่นิยมเป็นอย่างมากเพราะคุณสามารถส่งข่าวสารถึงผู้ติดตามโดยการทำ Content เพียงแค่ 1 ครั้งก็สามารถส่งได้ครอบคลุมทั้งหมดของผู้ติดตาม ส่วนวิธีการทำ  Broadcast หากจินตนาการให้เป็นภาพก็ก็คล้ายกับการส่ง SMS ไปยังสมาชิกที่ติดตาม Line@ ทุกคนเพียงแค่คุณกดส่ง SMS เพียงแค่ครั้งเดียว ไม่ต้องเสียเวลาหารายชื่อหลายคน ไม่ต้องเสียเวลามาโพสต์ คุณสามารถมารถทำล่วงหน้าได้ทุกอย่าง !!

ทำไมต้องทำ Ad โฆษณาผ่านการ Broadcast

– สะดวกแก่การกระจายโปรโมชันไปยังลูกค้า

– สามารถสร้างกิจกรรมส่งเสริมการขายได้อย่างหลากหลาย

แต่ข้อควรระวังของการทำโฆษณาแบบ Broadcast ผ่าน Line@ ก็คือความถี่ของการส่งข่าวสารส่วนใหญ่ลูกค้าที่จะเปิดอ่านจะเกิดความเบื่อหน่าย และรำคาญหากคุณส่งข้อความมากไปท้ายที่สุดแล้วอาจจะลงเอยด้วยการโดนบล็อกยังไงก็ละวังได้นะคะ

Dedicated Server

บริการ Dedicated Server ช่วยให้ลดค่าใช้จ่ายในการลงทุนซื้อ Sever เพราะเราสามารถเช่า Server แบบทั้งเครื่อง และไม่ต้องลงทุนหาพื้นที่ตั้ง Server เอง ยิ่งไปกว่านั้นเรายังสามารถบริหาร Dedicated Server ด้วย Remote Access (Telnet, Terminal) ซึ่งเราสามารถควบคุม แบ่งพื้นที่การใช้งานได้เองตามต้องการ เหมือนอยู่หน้าเครื่อง Dedicated Server นั่นเอง

บริการ Dedicated Server จะเหมาะสำหรับการใช้งานที่มีฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลที่ต้องเก็บเป็นความลับ เช่น Application Server , Live Broadcast Server, Web server, Mail Server เป็นต้น แล้วใครบ้างที่ควรใช้บริการนี้

บริษัทรับทำเว็บไซต์ หรือผู้เริ่มต้นทำธุรกิจเว็บ Hosting

– บริษัท หรือผู้ที่ต้องการใช้ Server อย่างเต็มประสิทธิภาพ และมีความปลอดภัยสูงสุด

– บริษัท หรือผู้ที่ต้องการติดตั้งโปรแกรม ติดตั้งการใช้งานต่างๆ ที่ Web Hosting ทั่วไปไม่รองรับ

– บริษัท หรือผู้ที่ต้องการมีเครื่อง Sever เป็นของตัวเอง แต่ไม่มีความรู้ Maintenance ที่มากพอ

– บริษัทที่ต้องการมี Mail Server ไว้ใช้ในองค์กร

ใครกำลังมองหา Server ที่มีประสิทธิภาพสูง มีความปลอดภัย และที่สำคัญมีความเป็นส่วนตัวด้วย บริการ Dedicated Server  เป็นอีกทางเลือกที่เหมาะสม เพราะหากตัวอุปกรณ์มีปัญหา เช่น Hard disk หรือ RAM เสีย ก็จะไม่มีปัญหาในเรื่องการใช้งานแน่นอน ทำให้มีความปลอดภัย มีความเสถียร และสามารถการันตี Uptime ได้

ถ้าอยากใช้งานบริการ Dedicated Server ให้ได้ประสิทธิภาพ จ่ายในราคาที่เหมาะสม อย่างไรเราก็จำเป็นจะต้องเลือกใช้บริการที่เหมาะสมกับการใช้งานที่เราต้องการ ตามลักษณะการใช้งานของแต่ละองค์กรและบริษัท หากยังไม่แน่ใจว่าควรใช้บริการ Dedicated Server หรือไม่ สามารถสอบถามรายละเอียด และปรึกษาเพิ่มเติมจาก ISPIO : Cloud Data Center ได้ที่ 02-107-8251 ต่อ 413 หรือสนใจบริการอื่นๆ ก็สามารถ ลงทะเบียนรับสิทธิพิเศษต่างๆ ได้ที่ https://www.ispio.com/ นะคะ

ติดตั้ง Node.js

Node.js ถูกสร้างขึ้นด้วย JavaScript Node.js ยังใช้ event-driven, non-blocking I/O model ทำให้เครื่องเบา มีประสิทธิภาพสูง เป็น Environment ด้าน server รันด้วย Chrom’s V8 JavaScript engine ช่วยให้เราทำงานได้เร็วขึ้น ง่ายขึ้น

Node.js สามารถสร้าง Mobile App แบบข้ามระบบ iOS และ Android ได้ โดยใช้เครื่องมือที่ชื่อว่า PhoneGap/Cordova หรือ Ionic Framework, สร้างฝั่ง Web Server ก็ได้ โดยใช้ Framework อย่าง MEAN Stack หรือ Meteor, สร้างระบบฝั่ง IoT ก็ได้ โดยใช้ Particle ที่ชื่อเดิมคือ Spark JS, Cylon JS, หรือ Johny Five

วิธีติดตั้ง Node.js

  • ติดตั้ง Node.js เพื่อใช้งานแอปพลิเคชันที่เขียนด้วย Node.js ดาวน์โหลดได้ที่ https://nodejs.org
  • เลือกดาวน์โหลดแบบ Installer เพราะขั้นตอนการติดตั้งจะไม่ยุ่งยาก
  • เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว ให้เราเปิด Command-line Interface (Command Prompt, Terminal) ขึ้นมา แล้วพิมพ์คำสั่ง node -v
  • หากเลขเวอร์ชันของ Node.js แสดงขึ้นมา ก็แปลว่าเราได้ติดตั้ง Node.js เรียบร้อยแล้ว

เหตุผลที่ได้รับความนิยมหลักๆ คือ

  • มีการทำงานแบบ Event-Driven และ Asynchronous
  • รองรับ Concurrent ได้จำนวนมาก
  • เหมาะกับการทำ Web แบบ Real time
  • มี Library ฟรีมากมาย
  • มีการประมวลผลที่รวดเร็ว
  • ประหยัดทรัพยากร ในการทำงาน
  • Syntax ที่ใช้คือ JavaScript
  • เขียนโค้ดเข้าใจได้ง่าย ทำให้โปรแกรมเมอร์ในทุกๆ ระดับสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว

แต่ข้อเสียของ Node.js ก็มีอยู่ด้วยเช่นกัน นั่นก็คือปัญหาของการทำงานร่วมกับ Windows OS ที่อาจมีบางส่วนไม่รองรับ

ประโยชน์จาก Big Data

ปัจจุบัน Applications Big Data เป็นประโยชน์กับอุตสาหกรรมต่างๆอย่างมาก หลายอุตสาหกรรม นำ Applications ของ Big Data มาใช้เพื่ออำนวยความสะดวกแก่การเข้าถึงข้อมูลมหาศาล อย่างเช่น อุตสาหกรรมการศึกษา อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ภาครัฐ อุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง สภาพอากาศ อุตสาหกรรมการขนส่ง ธนาคาร แล้วรู้หรือไม่ว่าแต่ละอุตสาหกรรมนำประโยชน์จาก Applications Big Data นำมาใช้ทำอะไร ในด้านบ้าง

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการศึกษา

อุตสาหกรรมการศึกษากำลังท่วมท้นไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวข้องกับนักศึกษาคณะหลักสูตร ผลลัพธ์ และอื่นๆ ขณะนี้เราได้ตระหนักแล้วว่าการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสม สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถใช้ในการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการทำงานของสถาบันการศึกษา

ต่อไปนี้คือบางส่วนของอุตสาหกรรมการศึกษาที่ได้รับการเปลี่ยนแปลงจากการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย Big Data :

โปรแกรมการเรียนรู้แบบกำหนดเองและแบบไดนามิก

โปรแกรมและรูปแบบที่ปรับแต่งเอง เพื่อประโยชน์ของนักเรียนแต่ละคน สามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมบนฐานของประวัติการเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคน สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงผลการเรียนโดยรวมของนักเรียน

Reframing วัสดุหลักสูตร

Reframing เนื้อหาหลักสูตรตามข้อมูลที่เก็บรวบรวมบนพื้นฐานของสิ่งที่นักเรียนเรียนรู้ และสิ่งที่ขอบเขตโดยการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ขององค์ประกอบของหลักสูตรจะเป็นประโยชน์สำหรับนักเรียน

ระบบการให้เกรด

ความก้าวหน้าใหม่ในระบบการให้เกรดได้รับการแนะนำอันเป็นผลมาจากการวิเคราะห์ที่เหมาะสมของข้อมูลนักเรียน

การทำนายอาชีพ

การวิเคราะห์ที่เหมาะสม และการศึกษาบันทึกของนักเรียนทุกคน จะช่วยให้เข้าใจความก้าวหน้า จุดแข็ง จุดอ่อน ความสนใจ ของนักเรียนแต่ละคน นอกจากนี้ยังช่วยในการพิจารณาว่าอาชีพใดจะเหมาะสมที่สุดสำหรับนักเรียนในอนาคต

แอปพลิเคชั่นของ Big Data ได้จัดหาวิธีแก้ปัญหาให้กับข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุด ในระบบการศึกษานั่นคือรูปแบบที่เหมาะกับทุกรูปแบบของการตั้งค่าทางวิชาการโดยมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหาอีเลิร์นนิง

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

การดูแลสุขภาพ เป็นอีกอุตสาหกรรมหนึ่งที่ต้องสร้างข้อมูลจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นวิธีการทีฺ่ Big Data มีส่วนทำให้การดูแลสุขภาพ:

Big Data ลดค่าใช้จ่ายในการรักษา เนื่องจากมีโอกาสน้อยที่จะต้องทำการวินิจฉัยที่ไม่จำเป็น

ช่วยในการทำนายการระบาดของโรคระบาด และในการตัดสินใจ ว่าจะใช้มาตรการป้องกันเพื่อลดผลกระทบ

ช่วยหลีกเลี่ยงโรคที่ป้องกันได้ โดยการตรวจหาในระยะแรก ช่วยป้องกันไม่ให้แย่ลง ซึ่งจะทำให้การรักษาง่ายและมีประสิทธิภาพ

ผู้ป่วยสามารถได้รับยาตามหลักฐานที่ระบุ และกำหนดหลังจากทำการวิจัยเกี่ยวกับผลลัพธ์ทางการแพทย์ที่ผ่านมา

ตัวอย่าง

อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่สวมใส่ได้ ถูกนำเสนอในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพซึ่งสามารถให้ฟีดแบบเรียลไทม์ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ของผู้ป่วย หนึ่งเทคโนโลยีดังกล่าวมาจาก Apple

Apple มาพร้อมกับ Apple HealthKit, CareKit และ ResearchKit เป้าหมายหลักคือช่วยให้ผู้ใช้ iPhone สามารถจัดเก็บและเข้าถึงบันทึกสุขภาพแบบเรียลไทม์ของพวกเขาบนโทรศัพท์ของพวกเขา

Big Data ในภาครัฐ

รัฐบาลไม่ว่าจะเป็นประเทศใดก็ตามเผชิญหน้ากับข้อมูลจำนวนมากในเกือบทุกวัน เพราะเหตุนี้พวกเขาต้องติดตามบันทึกฐานข้อมูลที่หลากหลาย เกี่ยวกับพลเมือง การเติบโตของแหล่งพลังงาน การสำรวจทางภูมิศาสตร์และอื่น ๆ อีกมากมาย ข้อมูลทั้งหมดนี้ก่อให้เกิดข้อมูลขนาดใหญ่ การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสม จึงช่วยรัฐบาลในรูปแบบที่ไม่รู้จบ 

โครงการสวัสดิการ

  • ในการตัดสินใจที่รวดเร็ว มีข้อมูลเกี่ยวกับโปรแกรมทางการเมืองต่างๆ
  • เพื่อระบุพื้นที่ที่ต้องการโดยทันที
  • เพื่อเอาชนะความท้าทายระดับชาติ เช่น การว่างงาน การก่อการร้าย การสำรวจแหล่งพลังงานและอื่น ๆ อีกมากมาย

ความปลอดภัยทางไซเบอร์

  • Big Data ถูกใช้อย่างมหาศาลเพื่อการจดจำการหลอกลวง
  • มันยังใช้ในการจับผู้หลบเลี่ยงภาษี

 

ตัวอย่าง

 

สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) ซึ่งดำเนินงานภายใต้เขตอำนาจของรัฐบาลกลางของสหรัฐอเมริกา ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ Big Data เพื่อค้นหา patters และสมาคมเพื่อระบุและตรวจสอบการติดเชื้อที่เกิดจากอาหารตามที่คาดหวัง หรือไม่คาดคิด

 

Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

เมื่อผู้คนเข้าถึงอุปกรณ์ดิจิตอลต่างๆการสร้างข้อมูลจำนวนมาก ย่อมเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง

นอกเหนือจากนี้แล้วแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ก็เป็นอีกหนึ่งวิธีในการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล ถึงแม้ว่าธุรกิจในอุตสาหกรรมสื่อและบันเทิง ได้ตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลนี้และพวกเขาก็สามารถได้รับประโยชน์จากการเติบโตของพวกเขา

สิทธิประโยชน์บางส่วนที่ได้จาก Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิงมีดังนี้:

  • ทำนายผลประโยชน์ของผู้ชม
  • การกำหนดเวลาที่เหมาะสมหรือตามความต้องการของกระแสสื่อในแพลตฟอร์มการกระจายสื่อดิจิทัล
  • รับข้อมูลเชิงลึกจากบทวิจารณ์ของลูกค้า
  • การกำหนดเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพของโฆษณา

ตัวอย่าง

Spotify ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการจัดหาเพลงตามความต้องการใช้ Big Data Analytics รวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้ทุกคนทั่วโลกจากนั้นใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์เพื่อให้คำแนะนำ และแนะนำเกี่ยวกับเพลงแก่ผู้ใช้ทุกคน

Amazon Prime ที่นำเสนอวิดีโอเพลงและหนังสือ Kindle ในร้านค้าแบบครบวงจรก็ยิ่งใหญ่ในการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่

 

Big Data ในรูปแบบสภาพอากาศ

มีเซ็นเซอร์สภาพอากาศและดาวเทียมที่ใช้งานทั่วโลก มีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบสภาพอากาศและสภาพแวดล้อม

ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมได้จากเซ็นเซอร์และดาวเทียมเหล่านี้ส่งผลต่อ Big Data และสามารถนำไปใช้ในรูปแบบต่างๆเช่น:

  • ในการพยากรณ์อากาศ
  • เพื่อศึกษาภาวะโลกร้อน
  • ทำความเข้าใจรูปแบบของภัยธรรมชาติ
  • เตรียมการที่จำเป็นในกรณีเกิดวิกฤตการณ์
  • ทำนายความพร้อมใช้งานของน้ำที่ใช้ได้ทั่วโลก

ตัวอย่าง

IBM Deep Thunder ซึ่งเป็นโครงการวิจัยโดย IBM ให้การพยากรณ์อากาศผ่านการคำนวณประสิทธิภาพสูงของข้อมูลขนาดใหญ่ IBM ยังช่วยเหลือโตเกียวด้วยการพยากรณ์อากาศที่ดีขึ้นสำหรับภัยธรรมชาติหรือทำนายความน่าจะเป็นของสายไฟฟ้าที่เสียหาย

 

Big Data ในอุตสาหกรรมการขนส่ง

การเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ ถูกใช้ในหลากหลายวิธีเพื่อให้การขนส่งมีประสิทธิภาพ และง่ายขึ้น ดังต่อไปนี้

  • การวางแผนเส้นทาง : Big Data สามารถใช้ทำความเข้าใจและประเมินความต้องการของผู้ใช้ในเส้นทางที่แตกต่างกัน ในโหมดการขนส่งที่หลากหลาย และใช้การวางแผนเส้นทาง
  • การจัดการความแออัดและการควบคุมการจราจร : การใช้ Big Data ประเมินแบบเรียลไทม์ของความแออัดและรูปแบบการจราจร ตัวอย่างเช่นผู้คนกำลังใช้ Google Maps เพื่อค้นหาเส้นทางที่มีการจราจรน้อยที่สุด
  • ระดับความปลอดภัยของการรับส่งข้อมูล : การใช้การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อระบุพื้นที่ที่มีแนวโน้มเกิดอุบัติเหตุ สามารถช่วยลดอุบัติเหตุ เพิ่มระดับความปลอดภัยของการจราจร

ตัวอย่าง

ลองทำ Uber เป็นตัวอย่าง Uber สร้างและใช้ข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับไดรเวอร์ยานพาหนะ สถานที่ทุกการเดินทางจากรถยนต์ทุกคัน ฯลฯ ข้อมูลทั้งหมดนี้จะได้รับการวิเคราะห์และนำไปใช้ในการคาดการณ์ที่ตั้งของไดรเวอร์และอัตราค่าโดยสาร ทุกการเดินทาง

 

Big Data ในกลุ่มธนาคาร

ปริมาณข้อมูลในภาคธนาคารกำลังพุ่งสูงขึ้นทุกวินาที ตามการพยากรณ์โลกของ GDC ข้อมูลนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้น 700 เปอร์เซ็นต์ภายในสิ้นปีหน้า การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสมสามารถช่วยตรวจสอบกิจกรรมที่ผิดกฎหมายทั้งหมดที่ดำเนินการอยู่ เช่น:

    • การใช้บัตรเครดิต / เดบิตในทางที่ผิด
    • การจัดการอันตรายของสินเชื่อร่วม
    • ความชัดเจนทางธุรกิจ
    • การเปลี่ยนแปลงสถิติลูกค้า
    • การฟอกเงิน
    • การลดความเสี่ยง

ตัวอย่าง

ซอฟต์แวร์ป้องกันการฟอกเงินต่าง ๆ เช่น SAS AML ใช้ Data Analytics เพื่อตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ธนาคารแห่งอเมริกาเป็นลูกค้า SAS AML มานานกว่า 25 ปี

ที่มา : https://intellipaat.com/blog/7-big-data-examples-application-of-big-data-in-real-life/

 

 

Cloud Adminstrator

หลายคนคงได้ยิน เทคโนโยี Clouds กันพอสมควร หลากหลายธุรกิจกำลังให้ความสนใจเกี่ยวกับ การย้ายข้อมูลไปใช้ Cloud Server แต่จะมีสักกี่คนที่สามารถเป็นผู้ให้บริการด้าน Cloud Server ได้

ซึ่งผู้ให้บริการ Cloud Server ในไทยก็ยังมีเพียงไม่กี่เจ้า ธุรกิจนี้จึงน่าสนใจสำหรับผู้ที่คิดจะลงทุนทำธุรกิจเกี่ยวกับ Cloud และจึงเป็นที่มาของ งานตำแหน่ง Cloud Adminstrator ขอบอกเลยเงินดีทีเดียวแหละ สำหรับใครที่ทำงานด้าน IT ควรจะเรียนรู้เกี่ยวกับระบบ Cloud เพิ่มเติม เพราะตอนนี้ความนิยมในเรื่อง Cloud กำลังมาแรง ในอนาคตไม่มีตกงานแน่นอน

คำถามคือแรก !!!! แล้วงาน Cloud Adminstrator ต้องทำอะไรบ้าง จะขอยกตัวอย่างจากเว็บ http://jobs.nipa.cloud/ ที่กำลังรับสมัครงานตำแหน่งนี้อยู่

หน้าที่และรายละเอียดของงาน :

ระบุและสอบถามถึงสาเหตุที่เกิดขึ้นของลูกค้า เพื่อหาแนวทางลดความเสี่ยงและแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที

ช่วยจัดการปัญหาของลูกค้าเบื้องต้นจนกว่าจะได้รับการแก้ไข รวมถึงวิเคราะห์ปัญหา และดำเนินการตรวจสอบทางเทคนิค

ดูแลทั้งก่อนและระหว่างการผลิต และให้การช่วยเหลือในเรื่องระบบ Linux และ OpenStack สำหรับทีม Cloud OpenStack

ทำงานร่วมกับ OpenStack Solution Architects เพื่อใช้ Cloud Solutions เป็นเครื่องมือสำหรับลูกค้า Private Cloud

คุณสมบัติผู้สมัคร :

ชายหรือหญิง สัญชาติไทย อายุ 25-35 ปี
จบปริญญาตรีหรือปริญญาโทสาขา วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์, วิศวกรรมคอมพิวเตอร์, เทคโนโลยีสารสนเทศ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง
มีประสบการณ์จัดการระบบ Linux และ Windows อย่างน้อย 1 ปี
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Scripting language (python, ruby, bash) อย่างน้อย 1 ปี
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Virtualize environments (VMware + VCenter, KVM)
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Configuration managements such as ansible
มีประสบการณ์เกี่ยวกับ Container Technologies เช่น Docker และ Kubernetes (plus)
มีประสบการณ์เกี่ยวกับการ Monitoring Solutions
มีประสบการณ์เกี่ยวกับฐานข้อมูลและระบบ NoSQL
มีทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่ดี

คำถามที่ 2 !!! ฉันมีความรู้ด้าน IT แต่ฉันต้องการหาความรู้ ด้าน Cloud เพิ่ม ฉันสามารถ ไป อบรมหลักสูตร Cloud ได้ที่ไหน https://training.nipa.cloud/ มีการสอน อบรมหลักสูตร งานสัมมนา ทั้ง OpenStack และ Cloud

หลักสูตรการสอน

(CC101) Cloud Computing Fundamentals
(OS100) OpenStack Bootcamp I
(CS100) Ceph Storage Training & Workshop

วิทยากรได้รับการรองรับจาก Mirantis ได้รับประสบการณ์จริง และยังสอนเป็นภาษาไทย สำหรับใครที่อยากได้ประสบการณ์เพิ่ม เพื่อไป Up เงินเดือนตัวเอง ก็ถือเป็นอีก 1 ตำแหน่งที่น่าสนใจ และลงทุนไม่น้อย

Big Data Technologies

หากใครกำลังสนใจ หาข้อมูลและประโยชน์ของ Big Data ที่กำลังได้รับความนิยม โดยเฉพาะในขณะนี้ เรามาดูกันว่ามีตัวไหนที่น่าใช้กันบ้าง

1.The Hadoop Ecosystem

ในขณะที่ Apache Hadoop อาจไม่โดดเด่นเท่าที่เคยเป็นมา หากพูดถึง Big data ก็ต้องพูดถึง open source framework ใช้สำหรับการประมวลผลชุดข้อมูลบน Big data แบบกระจาย โดย ปีที่แล้ว Forrester ทำนายว่า 100% ขององค์กรขนาดใหญ่ทั้งหมดจะนำมาใช้ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล Big data ภายในสองปีถัดไป”

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา Hadoop ได้เติบโตขึ้นเพื่อรวม The Hadoop Ecosystem ทั้งหมดของ software ที่เกี่ยวข้องกับ big data solutions เชิงพาณิชย์หลายแห่ง ตั้งอยู่บนพื้นฐานของ Hadoop ในความเป็นจริงการวิจัยตลาด Zion คาดการณ์ว่า ตลาดสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการที่ใช้ Hadoop จะเติบโตอย่างต่อเนื่องที่ CAGR 50 เปอร์เซ็นต์จนถึงปี 2565 ซึ่งจะมีมูลค่า 87.14 พันล้านดอลลาร์เพิ่มขึ้นจาก 7.69 พันล้านดอลลาร์ในปี 2559

ผู้ขายที่สำคัญของ Hadoop ได้แก่ Cloudera, Hortonworks และ MapR และบริการ public clouds ชั้นนำล้วนให้บริการที่สนับสนุนเทคโนโลยี

2.Spark

Apache Spark เป็นส่วนหนึ่งของ The Hadoop Ecosystem แต่การใช้งานแพร่หลายไปอย่างมาก จนสมควรได้รับหมวดหมู่ของมันเอง มันเป็น engine สำหรับประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ภายใน Hadoop และเร็วกว่าหนึ่งร้อยเท่าของ Engine Hadoop มาตรฐาน MapReduce

ในการสำรวจอายุการใช้งานของ Big Data ของ AtScale 2016 ผู้ตอบร้อยละ 25 กล่าวว่าพวกเขาได้ติดตั้ง Spark ในการผลิตแล้ว และอีก 33 เปอร์เซ็นต์มีโครงการ Spark ที่จะใช้ในการพัฒนา เห็นได้ชัดว่าความสนใจในเรื่องเทคโนโลยีที่มีขนาดใหญ่ และกำลังเติบโต ทำให้ผู้ค้าจำนวนมากที่นำเสนอ Hadoop ยังเสนอผลิตภัณฑ์ที่ใช้ Spark เป็นหลัก

3. R

R โครงการ source อีกโครงการหนึ่ง คือภาษาการเขียนโปรแกรมและ software ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานกับสถิติ บริหารงานโดย R และอยู่ภายใต้ลิขสิทธิ์ GPL 2 การพัฒนาแบบรวมที่ได้รับความนิยมจำนวนมาก (IDEs) รวมถึง Eclipse และ Visual Studio

หลายองค์กรที่จัดอันดับความนิยมของภาษา ในการเขียนโปรแกรมต่าง ๆ บอกว่า R ได้กลายเป็นหนึ่งในภาษา ที่นิยมที่สุดในโลก ตัวอย่างเช่น IEEE บอกว่า R เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมยอดนิยมอันดับที่ห้า Tiobe และ RedMonk อยู่ในอันดับที่ 14 สิ่งนี้มีความสำคัญเนื่องจากภาษาการเขียนโปรแกรมเหล่านี้ มักจะเป็นภาษาที่ใช้งานทั่วไป สามารถใช้ได้กับงานหลายประเภท

4. Data Lakes

เพื่อให้ง่ายต่อการเข้าถึงร้านค้าที่กว้างของข้อมูลจำนวนมาก มีการตั้งค่า data lakes เป็นแหล่งเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ที่รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมายและเก็บไว้ สิ่งนี้แตกต่างจากคลังข้อมูลซึ่งยังรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกัน แต่ประมวลผลและจัดโครงสร้างข้อมูลเพื่อจัดเก็บได้ค่อนข้างแม่นยำ

data lakes มีความน่าสนใจเมื่อองค์กรต้องการจัดเก็บข้อมูล แต่ยังไม่แน่ใจว่าพวกเขาจะใช้มันอย่างไร

5. NoSQL Databases

ระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบเดิม (RDBMS) เป็นการเก็บข้อมูลในคอลัมน์และแถวที่มีโครงสร้างที่กำหนดไว้ นักพัฒนาและผู้ดูแลระบบฐานข้อมูลสอบถามและจัดการข้อมูลใน RDBMS เหล่านั้นโดยใช้ภาษาที่เรียกว่า SQL

NoSQL Databases มีความเชี่ยวชาญในการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และให้ประสิทธิภาพที่รวดเร็วแม้ว่าจะไม่ได้ให้ความสอดคล้องในระดับเดียวกับ RDBMS

NoSQL Databases ที่นิยม ได้แก่ MongoDB, Redis, Cassandra, Couchbase และอื่น ๆ อีกมากมาย แม้แต่ผู้ค้า RDBMS ชั้นนำอย่าง Oracle และ IBM

6. Predictive Analytics

Predictive Analytics เป็นชุดย่อยของการวิเคราะห์ Big Data ที่คาดการณ์เหตุการณ์หรือพฤติกรรมในอนาคตโดยใช้ข้อมูลประวัติ มันใช้วิธีการหาข้อมูลโดยการสร้างแบบจำลองและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป มักใช้สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง การให้คะแนนเครดิตการตลาด การเงินและการวิเคราะห์ธุรกิจ

ที่มา : datamation.com

โฆษณายูทูปมีกี่แบบ?

YouTube คือ เว็บไซต์บริการภาพเคลื่อนไหว (Video) ที่อยู่ภายใต้การดูแลของบริษัท Search Engine อันดับหนึ่งของโลกอย่าง Google ซึ่ง YouTube มีจำนวนผู้เข้าใช้งานต่อวันเป็นจำนวนมากไม่แพ้สื่อโซเชี่ยลมีเดียอื่นๆ ทำให้ไม่เป็นที่น่าแปลกใจนักหากว่า YouTube จะถูกใช้เป็นอีกหนึ่งช่องทางในการเผยแพร่โฆษณาออนไลน์ของผู้ประกอบการธุรกิจ ทีนี้หลายคนอาจสงสัยว่าโฆษณายูทูปมีกี่แบบ และ Space ไหนของ YouTube ที่เราสามารถขึ้นโฆษณาได้บ้าง วันนี้ NIPA Technology มีคำตอบมาบอก

โฆษณายูทูปสามารถแบ่งออกได้เป็น 4 รูปแบบใหญ่ๆ คือ

1. Mastheads – เป็นโฆษณายูทูปที่ผู้ประกอบการสามารถเช่าพื้นที่รายวันบนหน้า Homepage ของ YouTube เพื่อแปะแบนเนอร์ขนาด 970×250 Pixel ซึ่งเป็น Standard Size หรือ Expandable Size ขนาด 970×500 Pixel ก็ได้
2.Bumber – เป็นโฆษณายูทูปประเภท Video ความยาวไม่เกิน 6 วินาทีที่จะแสดงขึ้นมาตอนต้นคลิปหรือกลางคลิป โดยที่ผู้ชมไม่สามารถกดข้าม (Skip) ได้
3.In-Stream – เป็นโฆษณายูทูปประเภท Video เช่นเดียวกับ Bumber แต่ต่างกันตรงที่คลิปที่มีความยาว 30 วินาที สามารถกด Skip ได้หลังจากแสดงผลไปแล้ว 5 วินาทีเท่านั้น และคลิปที่มีความยาว 15 วินาทีจะไม่สามารถ Skip ได้
4.In-Discovery – เป็นโฆษณาที่จะแสดงผลบนหน้าการค้นหาของ YouTube และบนหน้าแสดงผล Video โดยแบ่งออกได้เป็นอีก 3 ประเภท คือ

4.1 Overlay ป้ายแบนเนอร์ที่จะปรากฎด้านล่างของตัว Video ในลักษณะกึ่งโปร่งใส

4.2 In-Display โฆษณาแบนเนอร์ขนาด 320×250 pixel ที่จะปรากฎด้านขวามือของ Video

4.3 In-Search เป็นโฆษณาที่จะแสดงบนหน้าการค้นเว็บและหน้าสำหรับดู YouTubeโดยจะแสดงเป็นวิดีโอโปรโมทในช่องวิดีโอที่เกี่ยวข้องช่องบนสุด

เทคนิคทำโฆษณาออนไลน์

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ จะเห็นว่าหลายๆ ธุรกิจเลือกทำการตลาดออนไลน์กันมากขึ้น ธุรกิจออนไลน์ต่างๆ เริ่มหันมาใช้ช่องทาง Social media ในการทำโฆษณา เพราะสามารถเข้าถึงผู้คนได้ง่าย จึงไม่แปลกเลยที่หลายๆ แบรนด์หันมาทำโฆษณาออนไลน์ เพื่อเป็นการเพิ่มยอดขายให้กับแบรนด์ตัวเอง

       หลายคนอาจสงสัยว่าการทำโฆษณาออนไลน์ จะช่วยเพิ่มยอดขายได้จริงหรือเปล่า คำตอบก็คือการโฆษณามันขึ้นอยู่กับองค์ประกอบต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มเป้าหมาย ช่องทางการโฆษณา คอนเทนต์ ช่วงเวลา ฯลฯ หากสามารถลงมือทำการโฆษณาได้อย่างตรงจุด รับรองว่าประสบความสำเร็จแน่นอน วันนี้เราได้รวบรวมเทคนิคการทำโฆษณาออนไลน์แบบง่ายๆ ที่สามารถทำได้เองมาแนะนำ

– อย่าลืมวิเคราะห์ “คีย์เวิร์ด” ให้ดี

       เทคนิคแรกที่เราสามารถทำได้ง่ายๆ ก็คือการวิเคราะห์คีย์เวิร์ด และค้นหาคำค้นหาที่มีแนวโน้มว่าจะตอบโจทย์ และเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของเรามากที่สุด ซึ่งอาจจะใช้ Google Adwords มาเป็นตัวช่วยในการสร้างแคมเปญโฆษณาผ่านคีย์เวิร์ดนั้นๆ เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นตามความต้องการของคุณ

– ใส่ใจในการทำโฆษณาออนไลน์และการบริการลูกค้า

       อย่าลืมใส่ใจในการทำโฆษณา เพื่อให้งานที่ทำออกมาดี และรวมไปถึงการใส่ใจในการบริการลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นลูกค้าใหม่และลูกค้าปัจจุบัน เพราะถึงแม้ลูกค้าบางคนจะซื้อขายการทำโฆษณากับเราเรียบร้อยแล้ว แต่ถ้าเราใส่ใจในการบริการจนเป็นที่น่าพอใจของลูกค้า รับรองว่าลูกค้าจะต้องกลับมาทำโฆษณาออนไลน์กับเราอีกแน่นอน

– ติดตามผลจากการทำโฆษณาและวิเคราะห์ผล

       เพื่อเป็นการวัดผลว่าการทำโฆษณาของเราประสบความสำเร็จหรือไม่ ควรมีการติดตามผลและทำการวิเคราะห์ ว่ามีจุดไหนที่เราควรปรับปรุงแก้ไข หรือว่าควรลงทุนกับแคมเปญใดเพิ่ม ถึงจะให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าเป็นที่น่าพอใจ ซึ่งเราสามารถพิจารณาได้จากหลายปัจจัยด้วยกัน ไม่ว่าจะเป็น ยอด Engagement บนโพสต์ จำนวนยอดไลก์ ยอดแชร์ หรือจำนวนคอมเมนต์ต่างๆ ทุกอย่างที่กล่าวมาล้วนเป็นหนึ่งในผลตอบรับที่เราควรให้ความสนใจ

       นอกจากนี้การทำการตลาดออนไลน์ ยังมีอีกหลายช่องทางให้ได้นำมาปรับใช้ ขึ้นอยู่กับความถนัดของผู้ใช้ว่าต้องการใช้ช่องทางไหน และวิธีใดที่เหมาะสมกับธุรกิจของคุณมากที่สุด เพียงเท่านี้การทำโฆษณาของคุณก็จะประสบความสำเร็จแน่นอน

โฆษณาเอง กับ จ้าง Agency

ในโลกของการทำธุรกิจ แน่นอนว่าต้องมีการแข่งขันไม่ว่าจะทางตรงหรือทางอ้อม ดังนั้นการทำให้สินค้าหรือบริการของเราเป็นที่รู้จักย่อมส่งผลดี ยิ่งมีคนรู้จักมากเท่าไหร่ก็ก้าวเข้าสู่การประสบความสำเร็จมากเท่านั้น ดังนั้นการโฆษณาจึงมีส่วนช่วยในการผลักดันธุรกิจของเราให้ก้าวไปข้างหน้า โดยเฉพาะในยุคปัจจุบัน ที่สื่อดิจิตอลเข้ามามีบทบาทเป็นอย่างมาก การโฆษณาผ่านช่องทางออนไลน์จึงถือว่าเป็นตัวเลือกที่ดีตัวหนึ่ง แต่สำหรับผู้ประกอบการบางคนอาจจะไม่ได้มีความรู้ความเข้าใจทางด้านนี้มากนัก Agency โฆษณา จึงถือว่าเป็นตัวช่วยที่สำคัญทีเดียว

แต่สำหรับใครที่ยังไม่มั่นใจว่าการโฆษณาด้วยตนเอง กับโฆษณาโดยจ้าง Agency โฆษณา แบบไหนจะดีกว่ากัน วันนี้เราจะมาเปรียบเทียบข้อดีข้อด้อยกันให้ดูชัดๆ ไปเลย

ทำด้วยตนเอง

ข้อดีของการลงมือโฆษณาด้วยตัวของคุณเองคือ คำพูด เรื่องราว หรือสิ่งที่โฆษณาลงไปจะมีความลึกซึ้ง เพราะตัวคุณจะรู้จักสินค้าหรือบริการของตัวเองได้ดีที่สุด ทำให้ถ่ายทอดตัวตนของแบรนด์ออกมาได้อย่างชัดเจน และแน่นอนว่าประหยัดงบค่าใช้จ่ายลงไปได้

ส่วนข้อด้อยในการโฆษณาด้วยตนเองนั้น คือการที่คุณเองยังไม่มีความเชี่ยวชาญในด้านนี้อย่างลึกซึ้งเท่า Agency โฆษณา ทั้งด้านคู่แข่ง การศึกษากลยุทธ์ทางการตลาด หรือแม้กระทั่งเทรนด์ต่างๆ ที่สามารถนำมาใช้กับธุรกิจของคุณได้ ซึ่งอาจทำให้โฆษณาที่คุณทำไปนั้นสูญเปล่า

จ้าง Agency โฆษณา

สำหรับการจ้าง Agency โฆษณา ข้อดีหนึ่งที่เห็นได้ชัดคือ พวกเขาจะมีทีมงานที่มีความรู้ความเข้าใจ และเชี่ยวชาญในเรื่องการโฆษณาเป็นพิเศษ โดย Agency โฆษณา สามารถวิเคราะห์ธุรกิจของคุณได้ว่าเหมาะกับการโฆษณาแบบไหน และมีการโฆษณาหลายช่องทางให้คุณได้เลือก นอกจากนั้นคุณก็จะมีเวลาไปดูแลส่วนอื่นๆ ในธุรกิจของคุณให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อีกด้วย

แต่การจ้าง Agency โฆษณา ก็มีข้อด้อยเช่นกัน นั่นก็คือการที่พวกเขาไม่ได้มีความรู้ความเข้าใจในตัวสินค้าหรือบริการได้ดีเท่าคุณ ซึ่งอาจจะต้องมีการมานั่งคุยกันก่อนว่าธุรกิจของคุณเป็นอย่างไร จุดเด่นต่างๆ รวมไปถึงความต้องการของคุณว่าคุณต้องการนำเสนอแบบไหน ซึ่งหากการบรีฟงานระหว่างคุณกับ Agency โฆษณา เป็นไปได้อย่างราบรื่น ก็จะสามารถลดปัญหาจุดนี้ได้ และข้อด้อยอีกอย่างคือแน่นอนว่างบประมาณก็จะต้องสูงขึ้นกว่าการที่คุณลงมือทำด้วยตนเอง

การตัดสินใจจะเลือกทำโฆษณาเองหรือจ้าง Agency โฆษณา นั้น คุณอาจจะต้องชั่งน้ำหนักข้อดีข้อเสียเหล่านี้ดูก่อนว่าคุณรับได้กับสิ่งไหนมากกว่ากัน รวมไปถึงผลลัพธ์ที่คุณจะได้ด้วยว่า การลงทุนไปครั้งนี้จะได้ผลตอบรับกลับมาแค่ไหน ซึ่งขึ้นอยู่กับคุณแล้วว่าพร้อมจะลงทุนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีกับธุรกิจมากน้อยเพียงใด