อัพเดท

Electe เข้าร่วม World Wide Web Consortium: ก้าวสำคัญสู่การสร้างสรรค์นวัตกรรม SME

ใครก็ตามที่ตัดสินใจมาตรฐานเว็บไซต์จะเป็นผู้ตัดสินอนาคตของธุรกิจดิจิทัล ELECTE ปัจจุบันเป็นสมาชิกอย่างเป็นทางการของ W3C ซึ่งเป็นองค์กรที่สร้าง HTML, CSS และรากฐานของอินเทอร์เน็ต เราจะเข้าร่วมในกลุ่มทำงานด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล พื้นที่จัดเก็บบนเว็บที่เชื่อมโยง และการเรียนรู้ของเครื่องเว็บ เพื่อให้มั่นใจว่ามาตรฐานในอนาคตจะตอบสนองความต้องการของธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม ไม่ใช่แค่ธุรกิจเทคโนโลยีขนาดใหญ่เท่านั้น สำหรับลูกค้าของเรา: ความสามารถในการทำงานร่วมกันที่ดีขึ้น การปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ง่ายขึ้น และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เข้าถึงได้โดยตรงในเบราว์เซอร์

เรามีความยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะประกาศว่า Electe ได้เข้าร่วมเป็นสมาชิก World Wide Web Consortium (W3C) อย่างเป็นทางการแล้ว ซึ่งเป็นองค์กรระหว่างประเทศที่พัฒนามาตรฐานเปิดสำหรับเว็บ ความสำเร็จนี้ไม่เพียงแต่เป็นการยอมรับที่สำคัญสำหรับบริษัทของเราเท่านั้น แต่ยังเป็นโอกาสในการสร้างอิทธิพลอย่างแข็งขันต่ออนาคตของมาตรฐานเว็บ เพื่อประโยชน์ของธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมในอิตาลีและยุโรปอีกด้วย

เหตุใดความร่วมมือนี้จึงมีความสำคัญ

ในภูมิทัศน์ดิจิทัลปัจจุบัน กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลมีความเข้มงวดมากขึ้นเรื่อยๆ และบริษัทต่างๆ จำเป็นต้องมีโซลูชันที่มีประสิทธิภาพเพื่อจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลโดยไม่กระทบต่อความปลอดภัย ประสบการณ์ของเราในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ทำให้เราอยู่ในสถานะที่โดดเด่นในการร่วมพัฒนามาตรฐานที่จะช่วยกำหนดอนาคตดิจิทัลของธุรกิจ

ตามที่ CEO ของเรา Fabio Lauria ได้กล่าวไว้:

เป้าหมายของเราคือการส่งเสริมมาตรฐานการทำงานร่วมกันและความเป็นส่วนตัว ซึ่งช่วยให้ SMB สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมกับรักษาความปลอดภัยระดับสูง ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมจำนวนมากต้องเผชิญกับความท้าทายด้านการรวมข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบอยู่เป็นประจำทุกวัน ผ่านการเข้าร่วมกลุ่มทำงานของ W3C เราต้องการสร้างมาตรฐานเว็บในอนาคตที่ตอบโจทย์ความต้องการเหล่านี้ และสร้างสภาพแวดล้อมดิจิทัลที่เท่าเทียมกันมากขึ้นสำหรับธุรกิจทุกขนาด

การสนับสนุนของเราต่อ W3C

ในฐานะสมาชิกที่กระตือรือร้นของ W3C เราจะเข้าร่วมในกลุ่มการทำงานเชิงกลยุทธ์หลายกลุ่ม:

  • คำศัพท์และการควบคุมความเป็นส่วนตัวของข้อมูล : เราจะทำงานเพื่อพัฒนาอนุกรมวิธานสำหรับความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูลให้สอดคล้องกับ GDPR และข้อบังคับระหว่างประเทศอื่นๆ
  • Linked Web Storage : เราจะช่วยปรับปรุงการจัดเก็บและควบคุมการเข้าถึงข้อมูลเพื่ออำนวยความสะดวกในการจัดการข้อมูลขององค์กรอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
  • การเรียนรู้ของเครื่องจักรบนเว็บ : เราจะร่วมมือกันเพื่อนำความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักรไปใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ เพื่อลดการพึ่งพาโซลูชันบนคลาวด์และปรับปรุงความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับลูกค้าของเรา

ความร่วมมือนี้จะแปลผลให้เป็นประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมแก่ผู้ใช้แพลตฟอร์มของเราทุกคน:

  • ความสามารถในการทำงานร่วมกันที่มากขึ้น : จะทำให้การรวมข้อมูลของคุณกับแอปพลิเคชันและบริการต่างๆ ง่ายขึ้น
  • การปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เรียบง่าย : มาตรฐานที่เราจะนำมาปฏิบัติจะทำให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวเป็นเรื่องง่ายยิ่งขึ้น
  • การเข้าถึง AI อย่างเป็นประชาธิปไตย : เราจะยังคงทำให้เทคโนโลยีขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้แม้กระทั่งกับบริษัทที่มีทรัพยากรจำกัด

ผลลัพธ์ที่เราได้รับมาแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของแนวทางของเรา: การลดเวลาในการประมวลผลข้อมูลลง 87% และการเพิ่มขึ้น 278% ของการดูแพลตฟอร์ม

เป้าหมายในอนาคตของเรา

ประกาศนี้สืบเนื่องจากเราได้รับการยอมรับจากงาน Netty Awards เมื่อเร็วๆ นี้ ซึ่งเราได้รับรางวัล "AI Innovation of the Year" ในเดือนพฤศจิกายน 2024 เราจะใช้ประโยชน์จากการเป็นสมาชิก W3C ของเราเพื่อพัฒนาความสามารถของแพลตฟอร์มให้ดียิ่งขึ้น โดยเน้นที่การวิเคราะห์เชิงร่วมมือแบบเรียลไทม์และกลไกการแบ่งปันข้อมูลที่รักษาความเป็นส่วนตัว

ดังที่ฟาบิโอ ลอเรีย เน้นย้ำว่า "อนาคตของธุรกิจขึ้นอยู่กับความชาญฉลาดของข้อมูล แต่อนาคตนั้นต้องครอบคลุมทุกฝ่าย ผ่านงานของเรากับ W3C เรามุ่งมั่นที่จะสร้างความมั่นใจว่าวิวัฒนาการของเว็บจะสนับสนุนบริษัททุกขนาด ไม่ใช่แค่บริษัทที่มีทรัพยากรมากมายเท่านั้น"

เราเป็นใคร

Electe คือแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลเชิงนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งมุ่งมั่นที่จะเปลี่ยนความท้าทายด้านข้อมูลให้เป็นโอกาสสำหรับธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม ก่อตั้งขึ้นในปี 2566 โดย Fabio Lauria เรามีพันธกิจในการทำให้การเข้าถึง AI กลายเป็นเรื่องทั่วถึง เพื่อให้มั่นใจว่าการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะไม่จำกัดอยู่แค่บริษัทขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้

แพลตฟอร์มของเราผสานรวมอัลกอริทึม AI อันทรงพลังเข้ากับอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่าย ช่วยให้บริษัทต่างๆ ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จากข้อมูลของตนเอง โดยไม่ต้องมีความรู้ทางเทคนิคเฉพาะทาง เราให้บริการลูกค้าในหลากหลายอุตสาหกรรม ทั้งค้าปลีก การผลิต การดูแลสุขภาพ และบริการระดับมืออาชีพ

ติดต่อเรา:
หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม กรุณาติดต่อเรา

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือซอฟต์แวร์ Business Intelligence ฉบับสมบูรณ์สำหรับ SMB

SMEs อิตาลี 60% ยอมรับว่ายังมีช่องว่างสำคัญในการฝึกอบรมด้านข้อมูล ขณะที่ 29% ไม่มีแม้แต่ตัวเลขเฉพาะเจาะจง ขณะที่ตลาด BI ของอิตาลีกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจาก 36.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 69.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2034 (อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 8.56%) ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ SMEs กำลังจมอยู่กับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ใน CRM, ERP และสเปรดชีต Excel โดยไม่ได้นำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจ ซึ่งใช้ได้กับทั้งผู้ที่เริ่มต้นตั้งแต่ต้นและผู้ที่กำลังมองหาการปรับปรุงประสิทธิภาพ เกณฑ์การคัดเลือกที่สำคัญ ได้แก่ ความสามารถในการใช้งานแบบลากและวางโดยไม่ต้องฝึกอบรมหลายเดือน ความสามารถในการปรับขนาดที่เติบโตไปพร้อมกับคุณ การผสานรวมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) ที่สมบูรณ์ (การติดตั้ง + การฝึกอบรม + การบำรุงรักษา) เทียบกับราคาใบอนุญาตเพียงอย่างเดียว แผนงานสี่ระยะประกอบด้วยวัตถุประสงค์ SMART ที่วัดผลได้ (ลดอัตราการยกเลิกบริการลง 15% ภายใน 6 เดือน) การจัดทำแผนผังแหล่งข้อมูลที่สะอาด (ข้อมูลขยะเข้า = ข้อมูลขยะออก) การฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวัฒนธรรมข้อมูล และโครงการนำร่องที่มีวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง AI เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ BI เชิงบรรยาย (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปจนถึงการวิเคราะห์เสริมที่เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ประเมินความต้องการในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่แนะนำการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม Electe กระจายอำนาจนี้ให้กับ SMEs
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบระบายความร้อน AI ของ Google DeepMind: ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลอย่างไร

Google DeepMind ประหยัดพลังงานระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลได้ -40% (แต่ใช้พลังงานรวมเพียง -4% เนื่องจากระบบทำความเย็นคิดเป็น 10% ของพลังงานรวมทั้งหมด) โดยมีความแม่นยำ 99.6% และความผิดพลาด 0.4% บน PUE 1.1 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก 5 ชั้น โหนด 50 โหนด ตัวแปรอินพุต 19 ตัว จากตัวอย่างการฝึกอบรม 184,435 ตัวอย่าง (ข้อมูล 2 ปี) ได้รับการยืนยันใน 3 สถานที่: สิงคโปร์ (ใช้งานครั้งแรกในปี 2016), Eemshaven, Council Bluffs (ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์) ค่า PUE ทั่วทั้งกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Google อยู่ที่ 1.09 เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 1.56-1.58 ระบบควบคุมเชิงคาดการณ์ (Model Predictive Control) คาดการณ์อุณหภูมิ/แรงดันในชั่วโมงถัดไป พร้อมกับจัดการภาระงานด้านไอที สภาพอากาศ และสถานะของอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน ความปลอดภัยที่รับประกัน: การตรวจสอบสองระดับ ผู้ปฏิบัติงานสามารถปิดใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา ข้อจำกัดสำคัญ: ไม่มีการตรวจสอบอิสระจากบริษัทตรวจสอบบัญชี/ห้องปฏิบัติการระดับชาติ แต่ละศูนย์ข้อมูลต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง (8 ปี ไม่เคยนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์) ระยะเวลาดำเนินการ: 6-18 เดือน ต้องใช้ทีมสหสาขาวิชาชีพ (วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ระบบปรับอากาศ (HVAC), การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวก) ครอบคลุมพื้นที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล: โรงงานอุตสาหกรรม โรงพยาบาล ศูนย์การค้า และสำนักงานต่างๆ ปี 2024-2025: Google เปลี่ยนไปใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงสำหรับ TPU v5p ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในทางปฏิบัติของการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
9 พฤศจิกายน 2568

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ
9 พฤศจิกายน 2568

ทำไมคณิตศาสตร์ถึงยาก (แม้ว่าคุณจะเป็น AI ก็ตาม)

แบบจำลองภาษาไม่สามารถคูณได้ พวกมันจดจำผลลัพธ์ได้เหมือนกับที่เราจดจำค่าพาย แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันมีความสามารถทางคณิตศาสตร์ ปัญหาอยู่ที่โครงสร้าง พวกมันเรียนรู้ผ่านความคล้ายคลึงทางสถิติ ไม่ใช่ความเข้าใจเชิงอัลกอริทึม แม้แต่ "แบบจำลองการใช้เหตุผล" ใหม่ๆ อย่าง o1 ก็ยังล้มเหลวในงานเล็กๆ น้อยๆ เช่น มันสามารถนับตัว 'r' ในคำว่า "strawberry" ได้อย่างถูกต้องหลังจากประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แต่ล้มเหลวเมื่อต้องเขียนย่อหน้าโดยที่ตัวอักษรตัวที่สองของแต่ละประโยคสะกดเป็นคำ เวอร์ชันพรีเมียมราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือนใช้เวลาสี่นาทีในการแก้ปัญหาสิ่งที่เด็กสามารถทำได้ทันที DeepSeek และ Mistral ยังคงนับตัวอักษรไม่ถูกต้องในปี 2025 วิธีแก้ปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น? วิธีการแบบผสมผสาน แบบจำลองที่ชาญฉลาดที่สุดได้ค้นพบว่าเมื่อใดจึงควรเรียกใช้เครื่องคิดเลขจริง แทนที่จะพยายามคำนวณเอง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: AI ไม่จำเป็นต้องรู้วิธีทำทุกอย่าง แต่สามารถจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสมได้ พาราด็อกซ์สุดท้าย: GPT-4 สามารถอธิบายทฤษฎีลิมิตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่กลับไม่สามารถแก้โจทย์การคูณที่เครื่องคิดเลขพกพามักจะแก้ได้อย่างถูกต้อง GPT-4 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ เพราะสามารถอธิบายด้วยความอดทนอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดัดแปลงตัวอย่าง และวิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อนได้ หากต้องการการคำนวณที่แม่นยำ เชื่อเครื่องคิดเลขเถอะ ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์