software specification - intelligist...ต นทางต างๆ ม หน าจอ workbench...

SOFTWARE SPECIFICATION

INTELLIGIST PLATFORM

Data Sheet Version 2.0

October 1, 2017

INTELLIGIST PLATFORM Data Sheet

Vesion 2.0

.

© Intelligist Company Limited All rights reserved. Page 1 of 14

1. Introduction

1.1. Purpose of the Document เอกสารนี้อธิบายการท างานของ INTELLIGIST PLATFORM (Self-service Platform) ซึ่งเป็น Platform

ส าหรับใช้เป็นเครื่องมือในการจัดท าข้อมูลที่มีความหลากหลาย (Structured Data, Unstructured Data) ให้สามารถบูรณาการกันได้อย่างง่าย มีเครื่องมือที่ช่วยจัดการข้อมูล (Mapping, Cleaning, Extract, Reshape) ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกน าไปสร้างรายงานหรือสร้าง Dashboard ต่อไป มีประโยชน์ในการช่วยลดเวลาของเจ้าหน้าที่หรือบุคลากรขององค์กรในการรวบรวมข้อมูลต่างๆ ช่วยเพ่ิมประสิทธิภาพในการใช้งาน โปรแกรม Business Intelligence (BI) เพ่ือการวิเคราะห์ข้อมูล การวิจัยจากข้อมูล และน ามาซึ่งกระบวนการช่วยในการตัดสินใจของผู้บริหารได้อย่างถูกต้องแม่นย า ลดภาระค่าใช้จ่ายที่เก่ียวกับการลงทุนฮาร์ดแวร์

ทั้งนี้การพัฒนา INTELLIGIST PLATFORM ไดร้องรับเทคโนโลยี Big Data และการให้บริการในเชิงพานิชย์ เน้นเป็น Platform ที่ใช้งานง่าย เพ่ือเข้าถึงกลุ่มผู้ใช้งานที่ไม่ต้องมีทักษะด้าน IT

โครงสร้างของระบบอินเทลลิจิสต์แพลทฟอร์ม (Intelligist Platform Architecture)


Vesion 2.0

.


1.2. Scope of INTELLIGIST PLATFORM ขอบเขตของ INTELLIGIST PLATFORM มีคุณลักษณะที่ส าคัญ ดังนี้ 1.2.1 ระบบบริหารจัดการข้อมูลเป็นระบบที่มีการติดต่อการท างานกับผู้ใช้งานด้วย Web-Based

Application ตามภาษามาตรฐาน (Python และ/หรือ Node.js และ/หรือ Microsoft C# และ/หรือ .NET Framework. และ/หรือ Java) และสามารถใช้งานระบบพร้อมแสดงผลผ่านเว็บเบราว์เซอร์ Google Crome ได้เป็นอย่างน้อย

1.2.2 สามารถน าเข้าข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างได้ เช่น Share Drive, Local Drive, Web Page, Data Base, RDBMS, API หรือท างานร่วมกับระบบฐานข้อมูล เช่น Oracle, SQL Server, MySQL และรองรับการท างานร่วมกับโปรแกรมการบริหารจัดการข้อมูลเดิมได้อย่างมีประสิทธิภาพ

1.2.3 สามารถน าเข้าข้อมูลจากไฟล์ประเภทต่างๆได้ดังนี้ Excel file, PDF File, CSV File (ไฟล์แยกค่าด้วยจุลภาค) , Text File (ไฟล์แยกค่าด้วยเว้นวรรค), Web Service, Jason File, Batch File ได้

1.2.4 สามารถท า Data Preparation (Mapping, Cleaning) โดยระบบท าการรองรับการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างข้อมูลที่น าเข้ากับฐานข้อมูลเดิมที่มีอยู่ในระบบได้ สามารถรองรับการให้บริการข้อมูลตามเงื่อนไขที่ก าหนดได้

1.2.5 สามารถท า Data Transformation (Extract, Reshape) 1.2.6 สามารถท า Data Integration เพ่ือให้ได้ Data Set ของข้อมูลที่ต้องการ 1.2.7 ระบบสามารถ Preview ตัวอย่างข้อมูล เพ่ือตรวจสอบ ข้อมูลเบื้องต้นได้ 1.2.8 สามารถท ารายงานและแดชบอร์ด (Dashboard) ได ้1.2.9 สามารถท า Data Analytics เกี่ยวกับ Text Search Analytics ,Social Sentiment Analytics

และ Machine Learning ด้านอื่น ๆ ได ้1.2.10 สามารถท าการน าข้อมูลส่งออก (Output) มีรูปแบบดังนี้ RDBMS, CSV File (ไฟล์แยกค่าด้วย

จุลภาค) , Text File (ไฟล์แยกค่าด้วยเว้นวรรค), API 1.2.11 ระบบมีฟังก์ชั่นสนับสนุน Account Manager การ login การลงทะเบียนผู้ใช้งาน 1.2.12 ระบบสามารถท าการ Authentication บน Microsoft Active Directory ได ้1.2.13 สามารถก าหนดกลุ่มผู้ใช้งาน ผู้ดูแลระบบ และผู้ใช้งานทั่วไป รวมถึงการให้สิทธิ์การท างาน และ

สิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล การดูรายงาน และ การด ูDashboard ได ้1.2.14 ผู้ดูแลระบบสามารถพัฒนาระบบตามความต้องการได้ด้วยเครื่องมือใรการพัฒนาระบบ

(Administrative Tool) 1.2.15 ระบบสามารถก าหนดค่าการใช้งานผ่าน ระบบ Management console ได ้1.2.16 ระบบสามารถท างานโดยมีหน่วยประมวลผลกลาง 4 แกนหลัก (4 core) ทั้งเครื่องแม่ข่ายส าหรับ

Production และเครื่องแม่ข่ายส าหรับ Development ร่วมกัน 1.2.17 ระบบรองรับการท างานร่วมกับระบบปฏิบัติการอ่ืนได้ เช่น Cent OS, Ubuntu, Window Server,

AIX, Oracle Linux, Solaris เป็นต้น โดยสามารถท างานผ่านตัวกลาง API


Vesion 2.0

.


1.2.18 ระบบมี Session Timeout กรณีไม่มีการท างานภายในระบบตามระยะเวลาที่ก าหนดไว้ 1.2.19 ระบบมีตัวกลางในการประสานต่อโปรแกรมด้วย Client API over SOCKET 1.2.20 ระบบเป็น Web Based Application ที่มีรูปแบบ SOAP Web Services over HTTP/HTTPs 1.2.21 ระบบเป็น Web Based Application ที่มีรูปแบบ REST Web Services over HTTP/HTTPs


Vesion 2.0

.


1.3. Product Perspective 1.3.1. Design Method แบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลัก ได้แก่

1.3.1.1. การออกแบบในส่วนของ Database จะใช้สถาปัตยกรรมของ Hadoop Ecosystem 1.3.1.2. การออกแบบในส่วนของ Module การท างานต่างๆของระบบ จะใช้สถาปัตยกรรมแบบ

Microservices โดยแยกเอา Module มาสร้างเป็น service ไว้คอยเรียกใช้งานผ่าน API

1.3.2. User Interface ผู้ใช้งานจะเข้าใช้งานท่ีหน้าจอท่ีเป็น UI ผา่นทาง Web Browser โดยรองรับ Internet Explorer, Google Chrome และ Firefox ระบบสามารถรองรับการแก้ไข และรองรับการท างานด้วยรูปแบบการ Drag and Drop

1.3.3. Hardware Interface ระบบท าการประมวลผลบนระบบคลาวด์ (Cloud Computing)

1.3.4. Software Interface ระบบท างานบน UNIX platform โดยเลือกใช้ระบบปฏิบัติการ CentOS 7

1.4. Product Functions 1.4.1. Login – ฟังก์ชันการลงชื่อเข้าใช้งานในระบบ 1.4.2. Register – ฟังก์ชันการลงทะเบียน เพ่ือขอเข้าใช้งานระบบ 1.4.3. User Maintenance – ฟังก์ชันดูแลข้อมูลผู้ใช้งานในระบบ 1.4.4. Keyword Search – ฟังก์ชันการค้นหาค าสืบค้นด้วย GUI 1.4.5. Data Connection – ฟังก์ชันการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล Big Data 1.4.6. Metadata – ฟังก์ชันการดูแลก ากับข้อมูลในการน าเข้าฐานข้อมูล เพ่ือน าไปวิเคราะห์ข้อมูลหรือ

เรียกดูข้อมูลได้ 1.4.7. Report – ฟังก์ชันการแสดงข้อมูลในรูปแบบรายงาน และกราฟ 1.4.8. Data Visualization – ฟังก์ชันการแสดงข้อมูลด้วย Dashboard เช่น การแสดงผลเป็น Executive

Summary Dashboard ท าเรียกดูรายงานพร้อมกันผ่าน Web Browser ได้ และ Dashboard แสดงผลแบบ Interactive ซึ่งสามารถใช้งานร่วมกับ Big Data ได ้

1.4.9. Data Analytics Desktop – ฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติทั้งเบื้องต้นและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก สามารถรองรับการวิเคราะห์ข้อมูล ทั้งการเขียนภาษาโปรแกรม เช่น R, Python และการเขียนด้วย Workflow และสามารถใช้งานร่วมกับ Big Data ได ้

1.4.10. Security and Permissions – ฟังก์ชันการเชื่อมต่อความปลอดภัยจาก SafeNet และการจัดการสิทธิ์การเข้าใช้งานระบบ


Vesion 2.0

.


2. Web Application

Core Component

- Login : ฟังก์ชันการลงชื่อเข้าใช้งานในระบบ - User ต้องท าการ Login ก่อนเข้าใช้งานระบบ โดยการกรอกข้อมูล Username และ

password - หลังจากนั้นจะตรวจสอบความปลอดภัย โดยให้ยืนยันตัวตนอีกครั้ง รายละเอียดเพ่ิมเติมอยู่

ใน Security and Permissions - สามารถยืนยันตัวตนของผู้ใช้งานด้วยรหัสส่วนบุคคลผ่านระบบ Active Directory ได้

ตัวอย่างหน้าจอ Login

- Register : ฟังก์ชันการลงทะเบียน เพ่ือขอเข้าใช้งานระบบ - User ท าการกรอก E-mail ที่จะใช้ในการ Register เข้ามาในระบบ - หลังจากนั้นระบบจะส่งหน้าจอให้กรอกข้อมูลผ่านทาง E-mail - เมื่อกรอกข้อมูลเสร็จระบบจะส่งข้อมูลไปยังหน้าจอ Approval (หน้าจอ Approval อยู่ใน

ส่วนของ Security and Permissions) - หลังจากอนุมัติแล้ว User ถึงจะ Login เข้าใช้งานระบบได้ ตามสิทธิ์ที่ได้รับ - สามารถสร้างกลุ่มผู้ใช้งาน การก าหนดสิทธิ์การเข้าใช้งาน


Vesion 2.0

.


ตัวอย่างหน้าจอ Register

- Keyword Search : คือ การค้นหาค าสืบค้นด้วย GUI สามารถสนับสนุนการค้นหาค าสืบค้น

เพ่ือน าไปข้อมูลไปวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ - Metadata : คือการก าหนด data source และ ตารางเวลาในการโหลดข้อมูลจากแหล่งข้อมูล

ต้นทางต่างๆ มีหน้าจอ Workbench ช่วยให้สามารถท างานได้งานในหน้าจอเดียว - สามารถน าเข้าข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบมีโครงสร้างข้อมูล เช่น MS Excel, CSV File เป็น

ต้น สามารถน าเข้าข้อมูลโดยผ่านหน้าจอได้ (GUI) หรือ Advance Scripting ได้ - สามารถส่งข้อมูลออกได้ในรูปแบบต่างๆ เช่น MS Excel, CSV File, Image File เป็น

ต้น - การน าข้อมูลเข้าและการส่งออกข้อมูล รองรับข้อมูลทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ

หน้าจอ Meta data


Vesion 2.0

.


หน้าจอ Workbench

- Report : ฟังก์ชันการแสดงข้อมูลในรูปแบบรายงาน และกราฟ - ระบบสามารถเลือกแสดงผลแบบกราฟ และตาราง ได ้- ระบบป้องกันการคลิกขวา และการ Copy ข้อมูลที่หน้าจอได้ - ระบบสามารถเลือกแสดงเฉพาะบางรายการข้อมูลได้ โดยจะมีการ Default ค่าเริ่มต้นของ

การแสดงข้อมูลไว้ให้ - สามารถสามารถสั่งพิมพ์ได้ โดยต้องแสดงลายน้ าเป็นชื่อของ User ที่ท าการ Login ด้วยทุก

หน้า - Data Visualization :

- รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ พร้อมรองรับและสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งไม่มีโครงสร้างได้ในอนาคต

- สามารถสร้างการเชื่อมต่อฐานข้อมูล (Connection Database) จากระบบงานต่าง ๆ ของธนาคารได้ เช่น Oracle , MySQL , ODBC, JDBC,DB2, Microsoft SQL Server, Microsoft Access, Microsoft Excel ได้อย่างน้อย รวมถึงการรองรับไฟล์ข้อมูลบนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนตัว (Local Files) เช่น Spreadsheet/Microsoft Excel, Text File , PDF, XML, CSV ได้อย่างน้อย โดยใช้งานรวมกันผ่านจุดเดียวหรือหน้าจอเดียว เพ่ือเชื่อมโยง/น าข้อมูลมาใช้วิเคราะห์ร่วมกัน

- สามารถเชื่อมโยง/รับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ได้ในหน้าจอเดียวกัน เพ่ือรวบรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน และสร้างเงื่อนไขในการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างกันได้

- สนับสนุนการเชื่อมโยง/รับข้อมูลได้ในรูปแบบทันที (Real-time) หรือ Near Real-time และระบุเวลา (Schedule/Snapshot) ได ้

- สามรถเตรียมข้อมูล (Data Preparation) ให้มีความถูกต้องสมบูรณ์ก่อนน าไปวิเคราะห์โดยไม่เปลี่ยน/แก้ไข/ส่งผลกระทบต่อข้อมูลต้นทางจากระบบอ่ืน ซึ่งจะต้องจัดการกับข้อมูล เช่น ข้อมูลที่สูญหายไป (Missing Value), ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง( Incomplete


Vesion 2.0

.


Data), ข้อมูลผิดพลาด(Error), ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน(Inconsistent Data), ข้อมูลว่าง (Null) อย่างน้อย โดยใช้วิธีการเตรียมข้อมูลดังนี้

a) รวบรวมข้อมูลหลายแห่งมารวมไว้ที่เดียวกัน (Data Integration) b) คัดกรองและเลือกข้อมูล (Data Selection and Filtering) c) แปลงข้อมูล (Data Transformation)

- ก าหนดและแก้ไขชนิดของข้อมูลได้ (Data type) หรือเป็นแบบ Automatic Type - สามารถรองรับการสร้างรายงานและแก้ไขรายงาน (Visualization) ได้อย่างน้อย

10 รายงาน โดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของเครื่องมือ/ระบบ โดยมีฟังก์ชันหลัก ดังนี้ o สนับสนุนการเรียกใช้ข้อมูลด้วยการลากละวาง (Drag and Drop) o สร้ างข้อมูลใหม่ระดับ Column เ พ่ือค านวณและใช้สถิติ เบื้ องต้น

(Calculated Filed) ผ่ านหน้ า จ อ GUI เ ช่ น Summarize , Count , Maximum , Minimum , Median , Percentage , Average , YTD Total , Growth rate , YoY Growth ได้เป็นอย่างน้อย

o สร้างชุดข้อมูลใหม่ เพ่ือใช้ประกอบการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น Table , Data set เป็นอย่างน้อย

o วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติทั้งเบื้องต้นและขั้นสูงได้ เช่น Mean , Count , Maximun , Minimum , Median , Percentage , Summarization , Time series Analysis , Average , YTD Total , Growth rate , YoY Growth , Trend line ได้เป็นอย่างน้อย

o ก าหนด Layout ของ Dashboard ที่ต้องการได้ด้วยตนเอง o สร้าง แก้ไขและเปลี่ยนแปลง Dashboard ด้วยมุมมองของข้อมูล (Views)

ที่หลากหลายและเรียกใช้ข้อมูลได้หลายมิติ (Dimensions) โดยในแต่ละ Dashboard จะไม่จ ากัดจ านวน Views และน าเสนอในหนึ่งหน้าจอได้

o สร้างการน าเสนอข้อมูลของ Dashboard/View ได้หลายรูปแบบ Graph , Chart , Pivot Table , Histogram , Scatter , Table ได้เป็นอย่างน้อย โดยการสร้าง Dashboard/View ในแต่ละครั้งจะต้องแนะน าการน าเสนอข้อมูลที่เหมาะสมให้อัตโนมัติ รวมถึงสามารถเปลี่ยนประเภทและตกแต่ง (Customized) การน าเสนอได้ทันที โดยไม่ต้องเลือกข้อมูลใหม่

o สามารถบันทึก Dashboard/Views ที่ สร้ า งขึ้ น เป็น เวอร์ ชั่ น หรื อ duplicate ได ้

o Views ที่สร้างขึ้นส าหรับ Dashboard หนึ่งๆ จะต้องสามารถน าไปใช้งานกับ Dashboard อ่ืนๆได้โดยไม่ต้องสร้าง Views ใหม ่

o ส า ม า ร ถ ล บ Dashboard/ Views แ ล ะล บ เ ฉ พ า ะบ า ง Views ใ น Dashboard ได ้

o สามารถก าหนดเงื่อนไขของการค้นหา (Selector/Filter) ในแต่ละ Dashboard ไดไม่จ ากัดจ านวน

o มีปฏิสัมพันธ์ (Interaction) ระหว่างมุมมองภายใน Dashboard เดียวกัน


Vesion 2.0

.


o เรียกดูข้อมูล /Views บนแต่ละ Dashboard เป็นล าดับชั้นได้ (Drill-Down , Roll-Up)

o สามารถเปรียบเทียบข้อมูลเป็นรายวัน สัปดาห์ เดือน ไตรมาสและปีได้เป็นอย่างน้อย

o ค้นหาและจัดเรียงข้อมูลได้ โดยข้อมูลที่น าเสนอบน Dashboard/Views จะต้องเปลี่ยนแปลงข้อมูลตามเงื่อนไขให้อัตโนมัติในทุกล าดับชั้นของข้อมูลการค้นหา/จัดเรียง

o สามารถค้นหา Dashboard หรือเนื้อหาภายใน Dashboard ได้ด้วยการใช้ค า (Keyword) และไม่ต้องเขียนโปรแกรมในการค้นหาเพ่ิมเติม

o มีฟังก์ชั่นการใช้สีในข้อมูลบน Dashboard เพ่ือจ าแนกข้อมู,ที่น าเสนอ - สามารถเผยแพร่ Dashboard ให้กับกลุ่มผู้ใช้งานที่เป็น Views เรียกดูผ่าน Web

Browser ได้ตามสิทธิ์การเข้าใช้งานในแต่ละ Dashboard - กลุ่มผู้ใช้งานเครื่องมือ Data Visualization and Dashboard Creation และการ

เข้าถึงรายงาน/ข้อมูล โดยก าหนดความสามารถของแต่ละกลุ่มผู้ใช้งาน ดังนี้ a) กลุ่มผู้ใช้งานที่เป็น Creation ที่ท าการสร้าง Data Visualization b) กลุ่มผู้ใช้งานที่เป็น Viewers ต้องมีความสามารถพ้ืนฐาน ดังนี้

- เข้าถึงและเรียกดูรายงาน (Visualization / Dashboard) ได้ตามสิทธิ์ผู้ใช้งาน (Viewers/Users) ที่ก าหนดไว้ ผ่าน Web Browser เช่น Google Chrome , Internet Explorer Version 8 ขึ้นไป , Firefox เวอร์ชั่นล่าสุด , Safari ได้เป็นอย่างน้อย

- - สามารถค้นหา Dashboard หรือ เนื้อหาภายใน Dashboard ได้ด้วยการใช้ค า (Keyword)

- - รองรับการเข้าถึงและเรียกดู Dashboard ผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่ (Smart Device) เช่น Smartphone , Tablet

- สามารถรองรับการใช้งานพร้อมกันได้ในระดับที่ไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของเครื่องมือ/ระบบ

- สามารถบันทึกการเข้าถึงและเรียกดูของ Viewers/Users ในแต่ละ Dashboard เป็น Log Files ที่สามารถติดตามการใช้งานได้ โดยจัดเก็บในรูปแบบของรายงาน หรือ Text File เป็นอย่างน้อย

- Data Analytics Desktop : รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Machine Learning หรือการ

วิเคราะห์วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) โดยใช้ภาษา R และ/หรือ ภาษา Python หรืออ่ืนๆ

- รองรับการวิเคราะห์ร่วมกับ Big Data Hadoop ได้ - รองรับการเขียน Model การวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นในแบบ Work Flow หรือ การใช้

Advanced Scripting ได้ทั้งภาษา R และ/หรือ ภาษา Python


Vesion 2.0

.


- รองรับการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งมีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้

- รองรับการวิเคราะห์ Data Analytics ให้ท างานร่วมกันได้ระหว่างการใช้ Workflow และการใช้ Advanced Scripting

- รองรับและสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการท าวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) และMachine Learning โดยใช้ภาษา R และ/หรือภาษา Python เป็นอย่างน้อย รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกับ Hadoop ได ้

- สามารถรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างได้ พร้อมรองรับและสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ในอนาคต

- รองรับการน าเข้าข้อมูลจาก Database ของระบบงานต่างๆของธนาคารได้ เช่น Oracle, MySQL , ODBC , JDBC , DB2 , Microsoft SQL server , Microsoft Access , Microsoft Excel ได้เป็นอย่างน้อย รวมถึงการรับข้อมูลเข้าจากไฟล์ข้อมูลบนเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนตัว (Local Files) เช่น Spreadsheet/ Microsoft Excel, CSV ได้เป็นอย่างน้อย โดยใช้งานร่วมกันผ่านหน้าจอเดียว เพ่ือการเชื่อมโยง/น าข้อมูลมาใช้วิเคราะห์ร่วมกัน

- สามารถสร้าง Data Flow/ Flow-based Programming / Workflow ส าหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้ด้วยการใช้ Object, Node หรือ Module ส าเร็จรูปของเครื่องมือโดยไม่จ าเป็นต้องเขียนโปรแกรม ซึ่งสนับสนุนตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูลจนกระท่ังส่งออกข้อมูลเพื่อใช้งานต่อไปได้

- สามารถเตรียมข้อมูล (Data Preparation) ให้มีความถูกต้องสมบูรณ์ก่อนน าไปใช้วิเคราะห์โดยไม่เปลี่ยน/แก้ไข/ส่งผลกระทบกับข้อมูลต้นทางจากระบบงานอ่ืน ซึ่งจะต้องจัดการกับข้อมูล เช่น ข้อมูลที่สูญหายไป(Missing Value) , ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง(Incomplete Data) , ข้อมูลผิดพลาด(Error) , ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน (Inconsistent Data) , ข้อมูลที่มีค่าว่าง(Null) เป็นอย่างน้อย โดยใช้วิธีในการเตรียมข้อมูลดังนี้

a) รวบรวมข้อมูลหลายแหล่งมารวมไว้ที่เดียวกัน (Data Integration) b) คัดกรองและเลือกข้อมูล (Data Selection and Filtering) c) แปลงข้อมูล (Data Transformation)

- วิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติเบื้องต้นและขั้นสูง พร้อมทั้งการสร้างแบบจ าลอง (Model) ที่สนับสนุนการวิ เคราะห์ทั้ ง ในรูปแบบ Descriptive Analytics และ Predictive Analytics ไ ด้ เ ช่ น Mean, Percentage, Summarization, Standard Deviation, Correlation, Regression, Association Rule, Classification, Clustering, Time series Analysis, Anomaly Detection เป็นอย่างน้อย

- สามารถสร้ างผลการวิ เคราะห์ทางสถิติและน า เสนอข้อมูลในรูปแบบ Data Visualization ที่สามารถก าหนดรายละเอียดได้เบื้องต้น เช่น Graph, Chart, Pivot Table, Histogram, Scatter, Table ได้อย่างน้อย

- สามารถรองรับการใช้งานพร้อมกันได้ในระดับที่ไม่สงผลกระทบต่อประสิทธิภาพของเครื่องมือ/ระบบ


Vesion 2.0

.


- Management Console : ส าหรับ Set ค่า Configuration Master ต่างๆเช่น Calendar, ชื่อประเทศ , ตัวย่อ,หน่วยวัด, สกุลเงิน

- Security and Permissions : ฟังก์ชันการเชื่อมต่อความปลอดภัยจาก SafeNet และการจัดการสิทธิ์การเข้าใช้งานระบบ - Security

ระบบจะต้องเชื่อมต่อระบบความปลอดภัยจาก SafeNet โดยแยกออกเป็น 2 ส่วน คือ 1. กรณีใช้ใบรับรองฯ (Certificate) ระบบจะต้องตรวจสอบใบรับรองว่ายังไม่หมดอายุ 2. กรณีใช้งานผ่านอุปกรณ์ Token Key ระบบต้องแสดง Popup เพ่ือให้ป้อนรหัสผ่าน

เมื่อป้อนรหัสผ่านแล้ว ระบบจะต้องตรวจสอบใบรับรองว่ายังไม่หมดอายุ ถึงจะสามารถใช้งานได้

ตัวอย่าง Popup Confirm Certificate

- Permissions ระบบ จะแบ่ง User การใช้งานออกเป็น 2 กลุ่ม ได้แก่

1. Administrator 2. User

การท างานของ Permissions Management จะเริ่มจากการสร้าง Project, Users, Groups และ Dataset การท างานของ Permissions Management จะประกอบด้วย Project, Users, Groups และ Dataset

Project : ส าหรับแยก Users หรือ Groups และ Datasets ไว้ เป็น Project ของแต่ละงาน User ที่ไม่ได้อยู่ใน Project ก็จะไม่เห็นข้อมูล

Users : ส าหรับสร้าง User Login เข้าใช้งานระบบ โดยจะมีวิธีการสร้าง 2 วิธี คือ สร้างโดย Administrator และจากการลงทะเบียนทาง E-mail แต่การลงทะเบียนทาง E-mail จะต้องมีการอนุมัติ (Approval) ก่อน


Vesion 2.0

.


Groups : ส าหรับสร้าง Group เพ่ือง่ายต่อการใช้งาน ไม่ต้อง Control ทีละ User

Datasets : ส าหรับสร้าง Dataset เพ่ือเอาไปผูกกับสิทธิ์การดูข้อมูล และเรียกใช้ข้อมูล API

Projects

Groups

Users

Datasets

Permissions Layer

Start

ProjectsGroups Users

Create Group?

Dataset

End

Add Users?

Add Dataset?Add Users?

Y

Y

Y

YN

N

N

N

Process Flow for Permissions Management

ในส่วนของ Dataset จะมีหน้าจอ Dataset Configuration ส าหรับผูกสิทธิ์การดูข้อมูล Dataset


Vesion 2.0

.


ตัวอย่างหน้าจอ Permissions Management

software specification - intelligist...ต นทางต างๆ ม หน าจอ workbench...

Documents