Cloud backup vs. off-site backup แบบไหนที่ใช่สำหรับคุณ?

Cloud Backup vs Off-Site Backup
ระบบการสำรองข้อมูลมีส่วนสำคัญ เพื่อป้องกันความเสี่ยงต่อความเสียหายของข้อมูลในกรณีต่างๆ เช่น ความเสี่ยงเรื่องอัคคีภัย หรือภัยพิบัติ โดยจะเป็นการสำรองข้อมูลภายนอกไซต์ขององค์กร ซึ่งโซลูชันการสำรองข้อมูลนั้นมีด้วยกัน 2 รูปแบบ คือ Off-site backup และ Cloud backup 
 

  

Off-site backup การสำรองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ  

ปกติโดยทั่วไปแล้ว ถ้าพูดถึงการสำรองข้อมูลแบบ off-site backup จะหมายถึงการสำเนาข้อมูลที่เราสำรองไว้ยัง Hardware ต่างๆ เช่น เทป, Hard Disk หรือ Server ซึ่งจุดมุ่งหมายหลักอยู่ที่คุณสมบัติในการกู้คืนข้อมูล ในกรณีที่แหล่งข้อมูลดั้งเดิมที่เก็บไว้นั้นใช้งานไม่ได้ เพราะฉะนั้น การสำรองข้อมูลแบบ off-site backups จึงจัดได้ว่าเป็นการสำรองข้อมูลแบบ storage-oriented ที่มีประสิทธิภาพนั่นเอง 

 

Cloud backup การสำรองข้อมูลที่ปลอดภัย คล่องตัว และเพิ่มศักยภาพที่มากขึ้น  

ส่วนอีกวิธีหนึ่งคือ Cloud Backups ซึ่งเป็นบริการประเภท ‘การนำข้อมูลของเราไปไว้ที่ไหนก็ได้’ ซึ่งบริการเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อให้การซื้อ การเลือกการจัดเก็บ การรักษาความปลอดภัย และการดึงข้อมูลง่ายมากขึ้น และเพราะแบบนี้เอง Cloud Backups จึงถือได้ว่าจัดอยู่ในประเภท service-oriented  

  

เปรียบเทียบ Cloud backup vs. off-site backup แบบไหนที่ใช่สำหรับคุณ?  

แล้วการ Backup แบบไหนถึงเหมาะกับเราล่ะ? ถ้าหากคุณเกิดความรู้สึกสงสัยแบบนี้ ให้ลองตัดสินจากทั้ง 4 คำถาม ที่จะช่วยให้คุณสามารถเลือกกลยุทธิ์ที่เหมาะสมได้  

  

อะไรที่คุณต้องการเป็นพิเศษ?  

บางทีองค์กรของคุณอาจจะมีเงื่อนไขบางอย่างที่เฉพาะเจาะจง อย่างเช่น การเข้ารหัสแบบ 448-bit ซึ่งในกรณีนี้ ผู้ให้บริการต่างๆ จะมีข้อเสนอต่างๆ ยื่นให้ แต่ก็เลือกได้ไม่มากเท่าไหร่ และอาจไม่ตรงตามกับที่คุณต้องการ ดังนั้น การใช้ off-site backup storage จะทำให้คุณสามารถควบคุมได้เอง เพื่อให้ตรงกับความต้องการได้ทั้งหมด  

  

คุณจำเป็นต้องได้รับการช่วยเหลือขนาดไหน?  

ถ้าหากคุณต้องการความช่วยเหลือที่จำเป็นต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างและกำหนดค่าการสำรองข้อมูล หรือช่วยจัดการการกู้คืน การสำรองด้วยระบบ cloud hosting ก็น่าจะตรงกับความต้องการของคุณมากกว่า เนื่องจากมีผู้เชี่ยชาญด้าน Cloud Services ให้คำปรึกษา ดูแล และแก้ไขการใช้งานได้ตลอด 24×7 นั่นเอง  

  

ราคาไปด้วยกันกับทุนองค์กรหรือไม่?  

สำหรับระบบ cloud hosting จะมีความยืดหยุ่นที่มากกว่า off-site เนื่องจากผู้ใช้งานสามารถเลือกใช้ได้ตามความต้องการ การใช้งานจริง หรือจะเป็นบริการแบบรายเดือน (มีทั้งรายชั่วโมง, รายวัน, รายเดือน) ตลอดจนการใช้งานที่เป็นกรรมสิทธิ์ของผู้ใช้งาน ที่เรียกว่า ‘Private Cloud’ แต่สำหรับ off-site ผู้ใช้งานจะต้องลงทุนกับอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์เอง รวมถึงการดูแลรักษา และเรียนรู้การใช้งานเองอีกด้วย  

  

 แบบไหนปกป้องข้อมูลได้ดีที่สุด?  

ในข้อนี้สามารถเปรียบได้ประมาณว่า ‘จะซื้อ หรือจะสร้าง’ คุณสามารถสร้างสภาพแวดล้อมที่ดีที่สุดต่อการป้องกันข้อมูล ได้ด้วยตัวเองหรือไม่ หรือว่าคุณควรจะไปใช้บริการของผู้ให้บริการ cloud hosting ดีกว่า? พอเกิดคำถามเหล่านี้ ก็อยากให้วนกลับไปที่คำถามแรก ถ้าหากว่าความต้องการหรือเงื่อนไขของคุณค่อนข้างเรียบง่าย ไม่มีอะไรมาก ก็ตรงดิ่งไปที่  Cloud Backup ดีกว่า  

  

จากคำถามทั้ง 4 ข้อนี้ ไม่มีผิด ไม่มีถูก มีแต่ว่าตรงหรือไม่ตรง คุ้มหรือไม่คุ้ม สะดวกหรือไม่สะดวก ฉะนั้น คนที่สามารถเลือกรูปแบบการสำรองข้อมูลได้ดีที่สุด ก็คือตัวคุณและคนในองค์กรของคุณเอง

Data Science กับการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่าบน Cloud Server

Data Science กับการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่าบน Cloud Server

data science

‘Data Science’ หรือ ‘วิทยาศาสตร์ข้อมูล’ เป็นวิธีการที่ใช้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากทั้ง ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ที่มีอยู่ภายในฐานข้อมูลขององค์กร โดยนำข้อมูลมาวิเคราะห์สถิติ ไปจนถึงกระบวนการ Machine Learning บน Cloud Server ซึ่งในองค์กรส่วนใหญ่แล้ว ‘Data Scientist’ หรือ ‘นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล’ นั้น ทำงานเพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่า เพื่อเพิ่มรายได้ พร้อมๆ กับลดต้นทุน เพิ่มความไหลลื่นทางธุรกิจ และช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าผ่านการทำงานบน Cloud Server นั่นเอง

Data Scientist ทำงานอย่างไร?

หลายๆ องค์กรที่ให้ความสนใจกับเทคโนโลยี ‘Big Data’ แน่นอนว่าต้องมีคนที่เข้ามาจัดการนั่นคือ ‘นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล’ หรือ ‘Data Scientist’ ซึ่งต้องทำหน้าที่ควบคู่กับการทำงานของอีก 2 ฝ่าย คือ ‘Data Analyst’ และ ‘Data engineers’ โดยทั้ง 3 ฝ่ายมีหน้าที่ในการจัดการข้อมูล ดังนี้

– Data Scientist คือ ออกแบบโมเดลจากข้อมูล เพื่อหาช่องทางใหม่ๆ ให้องค์กร

– Data Analyst คือ วิเคราะห์และออกแบบการนำเสนอข้อมูล เพื่อแก้ไขปัญหาส่งต่างๆ ในองค์กร

– Data Engineers คือ ออกแบบช่องทางของข้อมูล วิธีการจัดเก็บ และการใช้งาน

Data Scientist vs. Data Analyst

ทั้งสองหน้าที่จะทำหน้าที่ใกล้ชิดกัน โดยที่นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) จะอยู่ใต้วิทยาศาสตร์ข้อมูลอีกทีหนึ่ง และทั้งสองต้องรู้เรื่องตรงกันว่าข้อมูลขององค์กรนั้นเป็นอย่างไร ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ก็จะดึงผลลัพธ์จากนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) มาเพื่อทำการแก้ปัญหาอีกต่อหนึ่งนั่นเอง

Data Science vs. Big Data

ทั้งวิทยาศาตร์ข้อมูล (Data Science) และ Big Data ล้วนเป็นของคู่กัน แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) นั้นใช้เพื่อดึงมูลค่าจากข้อมูลทุกๆ ขนาด ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งมีโครงสร้าง ซึ่ง Big Data นั้น มีประโยชน์แก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในหลายกรณีมากๆ เพราะว่า ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งรวมพารามิเตอร์เข้ารูปแบบที่กำหนดไว้ได้มากเท่านั้น

Data Scientist teams

วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) เป็นงานที่ต้องการทีมที่มีความเป็นระเบียบ ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ถือเป็นแกนหลักของทีมวิทยาศาตร์ข้อมูล ที่จะทำให้เดินหน้าจากข้อมูลไปยังการวิเคราะห์ และจากนั้นก็ทำการเปลี่ยนข้อมูลที่วิเคราะห์ ไปยังส่วนการผลิตที่เพิ่มมูลค่า ซึ่งต้องอาศัยสกิลและบทบาทหนักมาก  ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ควรจะเข้ามาช่วยตรวจสอบข้อมูล ก่อนที่จะทำการนำเสนอให้กับทีม และพยายามรักษารูปแบบข้อมูลไว้ให้เหมือนเดิม ส่วนนักวิศวกรรมข้อมูล (Data engineer) เป็นหน่วยงานที่จำเป็นต่อการสร้างท่อลำเลียงข้อมูล เพื่อทำการตกแต่งเซ็ตข้อมูล ให้สามารถใช้กับส่วนอื่นๆ ของบริษัทได้

องค์ประกอบในการทำ วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)

  1. Data Processing & cleaning
    ขั้นตอนการจัดแบ่งและจัดเตรียมข้อมูลโดยรวม ด้วยการจัดการกับชนิดของชุดข้อมูลที่ไม่เหมือนกัน และนำไปสู่การวิเคราะห์หรือการสร้างแบบจำลองในที่สุด
  2. Analysis & Modelling
    การวิเคราะห์และทำความเข้าใจกับข้อมูลอย่างลึกซึ้ง ในแง่ของสถิติและคณิตศาสตร์ เพื่อสร้างและใช้โมเดล Machine Learning เชิงวิเคราะห์หรือทำนายที่หลากหลาย
  3. Programming languages
    วิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการการทดสอบหลายรูปแบบและการปรับให้เหมาะสม พร้อมกับการสร้างภาพข้อมูล เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องทำการอนุมานทำนายหรือการตัดสินใจ
  4. การจัดการข้อมูล
    อัลกอริธึมและการผลิตขององค์กรต้องมีสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม เพื่อจัดเก็บข้อมูลโดยการระบุค่าเครื่องที่เหมาะสม และให้ระบบสามารถทำงานในสคริปต์ที่กำหนดไว้
  5. รูปแบบการตรวจสอบและความรู้เกี่ยวกับโดเมน
    การจัดรูปแบบข้อมูล โดยมองหารูปแบบและสำรองข้อมูลจากการวิเคราะห์และตรวจสอบทุกขั้นตอน เพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการของอุตสาหกรรม สิ่งนี้เป็นทักษะที่สำคัญของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
  6. Communication & Visualisation
    การสื่อสารเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ในการสื่อสารแบบจำลองหรือการคาดการณ์ที่พวกสร้างขึ้นมา กับฝ่ายงานที่เกี่ยวของ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่วางเอาไว้
  7. Open Source Community

วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) มักจะสร้างขึ้นด้วยเครื่องมือ Open Source เพราะฉะนั้นการเรียนรู้และทำความรู้จักการทำงานของระบบเหล่านี้ เพื่อสนับสนุนการทำงานของระบบ

ความน่าสนใจของวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)

ความน่าสนใจของวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ขึ้นอยู่กับความจำเป็นขององค์กรนั้นๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจช่วยองค์กรสร้างเครื่องมือต่างๆ ที่ไว้ใช้ทำนายความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์ หรือช่วยให้องค์กรสามารถบำรุงรักษาและป้องกันการ Downtime ที่ไม่ได้วางแผนไว้ได้ และยังสามารถช่วยคาดการณ์ได้ว่าเราควรวางผลิตภัณฑ์ ไว้บนเชลฟ์ของห้าง หรือคาดได้ว่า ด้วยรูปลักษณ์และลักษณะของผลิตภัณฑ์นั้น จะมีความนิยมเป็นอย่างไร เป็นต้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) กำลังเปลี่ยนแปลงโฉมหน้าของอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างรวดเร็วด้วยนวัตกรรมข้อมูลกลายเป็นฟังก์ชันหลักขององค์กร เช่น การขาย, การตลาด หรือ การออกแบบผลิตภัณฑ์ก็ตาม ในปัจจุบันล้วนต้องใช้ วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในการทำงานทั้งสิ้น

ข้อมูลจาก Gemalto ระบุว่า ดัชนีความเชื่อมั่นด้านความปลอดภัยของข้อมูล ในปี 2018 พบว่า 89% ขององค์กรสามารถใช้งาน วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) เพื่อให้เกิดความโดดเด่นในการแข่งขันทางธุรกิจ

สำหรับองค์กรที่สนใจการทำ ‘Big Data’ สร้างช่องทางระบบการจัดการแหล่งเก็บข้อมูลดิบ (Raw data) ไว้ใน ทะเลสาบข้อมูล (Data Lake) รวมถึง โซลูชันการจัดการแหล่งเก็บข้อมูลใหม่ตามโครงสร้าง ที่เรียกว่า โกดังข้อมูล (Data Warehouse) เพื่อสร้างระบบสำหรับสกัดข้อมูล (Extract) ปรับแต่งโครงสร้างข้อมูล (Transform) และนำไปจัดเก็บ (Load) หรือ ETL จาก Data lake เข้าสู่ Data warehouse

 

เริ่มพัฒนาโซลูชัน ‘Big Data’ กับ Nipa.Cloud ได้เลยวันนี้!

สอบถามเพิ่มเติมได้ที่

LINE : @NipaCloud

Website: https://www.nipa.cloud/

Facebook: https://www.facebook.com/nipacloud/

Inbox: https://www.messenger.com/t/nipacloud

Email: sales@nipa.cloud

Call: 02-107-8251 ต่อ 444

Magento แอปฯ พัฒนาเว็บ E-Commerce บน Cloud Thai

Magento แอปฯ พัฒนาเว็บ E-Commerce บน Cloud Thai

Magento แอปฯ พัฒนาเว็บ E-Commerce บน Cloud Thai

เว็บไซต์ E-Commerce เป็นโปรแกรม ที่หลายๆ แบรนด์ธุรกิจเลือกใช้งานสำหรับสื่อสารและทำธุรกิจ ซึ่งความสำคัญของเว็บไซต์ก็เปรียบเสมือนการสร้างร้านค้าที่มีความสวยงามและสะดวก แต่อยู่ในรูปแบบของสื่อออนไลน์ ซึ่งก็มีหลายโปรแกรมสำหรับการเริ่มต้นทำ เว็บไซต์ E-Commerce หนึ่งในแพลตฟอร์มที่มีความสะดวก คือ Magento  

  

สำหรับการพัฒนาเว็บไซต์ E-Commerce มักจะมีปัจจัยแวดล้อมหลายๆ รูปแบบ ทำให้การพัฒนาและ Run ระบบส่วนใหญ่ นักพัฒนาจะใช้งาน Cloud Computing ซึ่ง Cloud Thai ในปัจจุบันก็มีประสิทธิภาพ ความเร็ว และมีมั่นคงในการ Run ระบบอย่างต่อเนื่อง  

  

Magento คืออะไร?  

  

Magento เป็นเว็บไซต์จัดการข้อมูลบนเว็บไซต์แบบ Content Management System (CMS) ในการพัฒนาเว็บไซต์ E-Commerce ที่มีคุณสมบัติการใช้งานที่ครบถ้วน โดยใช้ภาษา PHP ทำให้ผู้ใช้งานสามารถพัฒนาเว็บไซต์ได้ตั้งแต่ จัดหมวดหมู่สินค้า, อัปเดตจำนวนสินค้าในคลัง, ระบบชำระเงิน, การจัดส่ง, ระบบโปรโมชัน ซึ่งโปรแกรมไม่ใช่โปรแกรมสำหรับสร้างเว็บไซต์สำเร็จรูป ผู้ใช้งานต้องเขียน คำสั่ง ขึ้นมา ทำให้มีความยืดหยุ่นในการสร้าง และไม่มีความตายตัวในการออกแบบ แต่ยังคงมีฟังก์ชันที่อำนวยความสะดวกให้การสร้างเว็บไซต์ที่ง่ายดายมากขึ้น  

  

Magento ใช้งานอย่างไร?  

  

สำหรับการใช้งาน Magento มีการใช้งาน 2 รูปแบบ คือ  

  

  1. โปรแกรมทำงานบนคอมพิวเตอร์

  2. ใช้งานบนCloud Computing 

  

การใช้งานบนคอมพิวเตอร์นั้นก็เหมือนการใช้งานแอปฯทั่วไปที่ผู้ใช้งานต้องติดตั้งโปรแกรม แต่ด้วยการทำงานบนคอมพิวเตอร์ที่มีข้อจำกัดเรื่องของ Hardware ตั้งแต่ขั้นตอนการพัฒนา ไปจนถึง การ Run ระบบเว็บไซต์ E-Commerce เนื่องจากข้อมูลจำนวนมหาศาลบนเว็บไซต์ รวมถึงความปลอดภัยในการทำงาน ทำให้ส่วนใหญ่คนเลือกใช้งาน Magento บน Cloud Computing กันมากกว่า  

  

Magento บน Cloud Thai ดีกว่าอย่างไร? 

  

Magento เป็นแพลตฟอร์มสร้างเว็บไซต์ E-Commerce ที่มีความโดดเด่นแล้วได้รับความนิยม ซึ่งการทำให้เว็บไซต์มีประสิทธิภาพที่สูงที่สุด ต้องมีทรัพยากรบนโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure-as-a-Service) บน Cloud Computing ที่เหมาะสม ซึ่ง Cloud Thai สามารถตอบโจทย์การทำงานได้มากกว่า Cloud Global อย่างแน่นอน เนื่องจากมี การเชื่อมต่อ ที่รวดเร็วกว่า นั่นทำให้การทำงานมีความรวดเร็วและประสิทธิภาพสูงขึ้น 

  

Cloud Thai นั้นมีสภาพแวดล้อมที่ยืดหยุ่นและเหมาะสม สามารถเพิ่ม-ลดขนาดของทรัพยากร Cloud Server ได้ทันที ตอบสนองกับการทำงานที่มีขนาดใหญ่ หรือการเพิ่มขึ้นของข้อมูลบนเว็บไซต์ รวมถึงมีผู้เชี่ยวชาญคอยดูแลระบบและให้การดูแลอย่างต่อเนื่องตลอดการใช้งานอีกด้วย  

  

ทำไมต้องใช้งาน Cloud Thai บน NIPA.Cloud 

  

Magento เป็นแพลตฟอร์มที่ต้องการสภาพแวดล้อมบนระบบที่มีความเสถียร ซึ่ง NIPA.Cloud สามารถสร้างประสิทธิภาพได้เหนือกว่า  

  

  1. เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน 

  

NIPA.Cloud มีฟังก์ชันการทำงานให้ผู้ใช้งานสามารถสร้าง Magento ได้อย่างรวดเร็ว ด้วยฟังก์ชัน Marketplace cloud พร้อมกับสภาพแวดล้อมในการรองรับปริมาณข้อมูล รวมถึงคุณสมบัติที่รองรับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพบน Cloud Server ที่ช่วยลดความซับซ้อนของระบบ IT และมีการอัปเดตทั้ง ฮาร์ดแวร์ และ Software อยู่เสมอ ทำให้ระบบเครือข่ายและข้อมูลของDevทั้งหมดถูกจัดเก็บอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ระบบของผู้ใช้ที่สร้างขึ้นบน Cloud Computing ไม่มีวันหมดอายุ จนกว่าจะไม่มีการใช้งาน ซึ่งมีความยั่งยืนที่มากกว่าระบบแบบ On-Prem  

  

  1. แพ็คเกจที่เหมาะสมสำหรับSMEs จนถึงระดับ Enterprise  

  

NIPA.Cloud มีฟีเจอร์และทรัพยากรที่ธุรกิจสามารถปรับขนาดได้อย่างยืนหยุ่น ที่สามารถเปลี่ยนแปลงทรัพยากรเองได้ โดยคิดค่าบริการแบบ ใช้เท่าที่จ่าย ทำให้เมื่อเปรียบเทียบกับการทำงานแบบ On-prem มีต้นทุนที่ต่ำกว่า นอกจากนี้ยังรองรับการ Migrate-to-Cloud หรือการย้ายระบบมายัง Cloud Server อีกด้วย  

  

ทำให้ผู้ใช้งานสามารถปรับเปลี่ยน Instance Cloud ได้ตามต้องการและมีการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง ตอบสนองการทำงานที่รวดเร็ว มีคุณภาพ ประสิทธิภาพ และความเสถียรต่อการทำงานบน Cloud Server  

  

  1. การปรับใช้และกำหนดค่าWorkflow ได้อย่างต่อเนื่อง  

  

การทำงานบน Cloud Computing ที่มีสภาพแวดล้อมที่ตอบโจทย์ของธุรกิจทุกระดับ ตั้งแต่ Instance Cloud, Network และ Storage ที่สามารถปรับใช้ได้และมีการใช้งานที่ง่าย สะดวก ทำให้ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยน คืนค่า และกำหนดค่าได้อย่างอิสระ สามารถควบคุมการพัฒนา Magento ได้อย่างต่อเนื่องไม่มีสะดุด  

3.1 เพิ่ม-ลดทรัพยากรได้ทุกเมื่อ  

3.2 สามารถเลือกใช้ทรัพยากรได้หลากหลายตามความต้องการ เช่น หน่วยการประมวลผล (Processing Unit), เครือข่ายข้อมูล (Network), ระบบเก็บข้อมูล (Storage) หรือระบบปฏิบัติการ (OS) เป็นต้น  

3.3 เข้าถึงง่าย เชื่อมต่อได้ทุกที่ทุกเวลาเพียงแค่สามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้  

  

  1. เพิ่มความปลอดภัยด้วยCloud Firewall บน Magento  

  

Magento บน Cloud มีระบบรักษาความปลอดภัย ด้วยความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพของ Cloud ทำให้ระบบมีความปลอดภัย ด้วยมาตรฐานที่ได้รับการยอมรับในระดับสากล รวมถึงบริการการดูแลอื่นๆ เช่น มีNOCดูแลตลอด 24 ชั่วโมง รวมถึงมี Data Center ที่ได้รับการรับรองและมีมาตรฐาน ISO/IEC เป็นต้น  

  

NIPA.Cloud มีระบบความปลอดภัยบน Cloud ที่ครบถ้วน ตั้งแต่ Cloud Firewall ในการจัดการอนุญาตการใช้งาน port บน Instance Cloud รวมถึงรองรับการทำงานแบบ หลาย โครงการ เพื่อสะดวกต่องานที่เป็นลักษณะ project ย่อยๆ เพิ่มความสะดวกและความปลอดภัยให้กับผู้ใช้งาน รวมถึงมีฟังก์ชันความปลอดภัยอื่นๆ เช่น Keypair, External IP และ VPC Network เป็นต้น  

6 ทริคการจัดการ Mail marketing อย่างมืออาชีพ

6 ทริคการจัดการ Mail marketing อย่างมืออาชีพ

6 Tips for Email Marketing Management

การส่งอีเมล Marketing จะไม่มีความหมายหากจัดการไม่ถูกต้อง หลายองค์กรพบกับปัญหาการส่งอีเมล Marketing แต่ลูกค้าไม่สนใจ ไม่เปิดอ่าน ซึ่งปัญหาที่เกิดนี้นักการตลาดส่วนใหญ่มักมุ่งเป้าไปที่เนื้อหาของคอนเทนต์ภายใน อีเมลแต่เพียงอย่างเดียว จริงที่เนื้อหาเป็นส่วนสำคัญ แต่นอกเหนือจากเนื้อหาแล้ว การจัดการก่อนส่งอีเมล ก็เป็นส่วนสำคัญเช่นกัน หากเราจัดการสร้าง อีเมล  ได้อย่างถูกต้องจะช่วยให้ประสิทธิภาพของการทำ Mail marketing เป็นไปอย่างแม่นยำและประสบผลสำเร็จ

1.จัดกลุ่มรายชื่อ อีเมล ของลูกค้า

เพื่อความเป็นระเบียบเรียบร้อย และง่ายต่อการส่งอีเมล เราควรจัดแบ่งกลุ่มลูกค้าเป็นหมวดหมู่ ดูข้อมูลของลูกค้าว่าเป็นลูกค้าใหม่หรือลูกค้าเก่า ใช้บริการอะไร หรือกำลังสนใจสินค้าประเภทไหน เพื่อให้เป้าหมายในการจัดส่งมีความชัดเจนและมีเนื้อหาที่เฉพาะเจาะจง ตรงกับความสนใจของลูกค้า

2.ใส่ชื่อของลูกค้าผู้รับอีเมลด้วย

การใส่ชื่อลูกค้าจะทำให้ลูกค้ารู้สึกถึงความใส่ใจรายละเอียดเล็กๆ น้อย ๆ ของผู้ส่งอีเมล ว่าเนื้อหาเหล่านั้นถูกส่งมาเพื่อเขาโดยเฉพาะ

3.ภาพประกอบ

ภาพภายใน Mail marketing ที่เราส่งไปยังลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญมากเลยทีเดียว เพราะผลสำรวจกว่า 94% Mail marketing ที่ใส่รูปภาพ จะได้รับความสนใจจากลูกค้ามากกว่า อีเมล ที่มีเพียงแค่เนื้อหา แต่รูปภาพที่ใส่ลงไปก็ควรที่จะตอบโจทย์ผู้รับ และไม่มีข้อความบนภาพมากเกินไปแต่สื่อสารได้ชัดเจน

4.สร้าง Call to Action

เพื่อให้ลูกค้ามีรีแอคชั่นตอบกลับ Mail marketing ที่ส่ง เราควรใส่ลิงค์ที่เชื่อมต่อไปยังเว็บไซต์ของเรา ให้ลูกค้าสามารถรับชมสินค้าและบริการ อ่านข้อมูลของแบรนด์หรือ จะแนบเป็นลิงค์แบบสอบถามต่างๆ ก็สามารถทำได้เช่นกัน เป็นการเปิดโอกาสให้ลูกค้าได้แสดงความคิดเห็นต่อแบรนด์ และนำมาปรับใช้ต่อไปในอนาคต

5.รองรับกับแพลตฟอร์มสมาร์ทโฟน

เทคโนโลยีที่ก้าวหน้า สมาร์ทโฟนเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของทุกๆคน ต้องทำให้ผู้รับสามารถเปิดอ่าน อีเมล บนมือถือได้ทุกเมื่อ เพราะฉะนั้นเราควรที่จะออกแบบการส่งอีเมล Marketing ให้รองรับกับแพลตฟอร์มสมาร์ทโฟนเพื่อการเปิดใช้งานได้ตลอดเวลาโดยไม่มีข้อจำกัด

6.ทดสอบการส่งอีเมล Marketing

เราควรที่จะทดสอบ Mail marketing ด้วยการทดลองส่งอีเมล ไปยังลูกค้า 2 แบบด้วยกัน (A/B Testing) โดยเปลี่ยนเนื้อหาส่วนต่าง ๆ ภายใน อีเมล ให้มีความแตกต่างกัน เพื่อเป็นแนวทางวิเคราะห์การส่งอีเมล ให้มีประสิทธิผลต่อไปในอนาคต ว่าควรจะสร้างในรูปแบบไหน และลูกค้าสนใจเนื้อหาอะไร

ลองนำ 6 ทริคนี้ไปประกอบการเขียน Mail marketing เพื่อให้อีเมลมีองค์ประกอบที่ชัดเจน ง่ายต่อการทำความเข้าใจเนื้อหาและเข้าถึงลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น เพิ่มโอกาสในการสร้างฐานลูกค้าอย่างมั่นคงรวมไปถึงเกิดการซื้อขายสร้างรายได้ให้แก่องค์กร

เลือก Keyword ในการทำ Google AdsWord อย่างไรเรามีคำตอบ

 SEM Keyword

โฆษณาออนไลน์ผ่าน Google AdsWord เป็นที่นิยมอย่างมากในวงการนักโฆษณา ซึ่งมีวิธีการสร้างโฆษณาจากการค้นหาบน Google โดยการเลือกคำ หรือประโยคเป็น คีย์เวิร์ด เพื่อค้นหาข้อมูล ซึ่งในส่วนตรงนี้ Google คิดค่าใช้จ่ายโฆษณาจากจำนวนการคลิ๊กเข้าชมเป็นครั้งๆไป (Pay Per Click) ดังนั้นค่าโฆษณา Google AdsWordที่เราจะต้องจ่ายจะมากน้อยแค่ไหนก็ขึ้นอยู่ความนิยมของ Keywords ที่เราเลือกใช้นั่นเอง

 

และเพื่อการยิง โฆษณา ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด วันนี้เราจะมาดูวิธีการเลือก Keyword ที่เป็นปัจจัยสำคัญของการทำโฆษณาออนไลน์ผ่าน Google AdsWord กัน จะมีวิธีเลือก Keyword มาใช้อย่างไรบ้างไปดูกันเลย

 

เลือก keyword ที่คาดว่าจะได้ CTR

การทำโฆษณา Google AdsWord จะช่วยส่งเว็บไซต์ของเราให้อยู่อันดับต้นๆของการค้นหา แต่บางครั้ง CTR ของเราไม่ได้สูงมากนัก เพราะว่าผู้ค้นหาไม่ได้มองเนื้อหาของโฆษณาจะมีความพิเศษอะไรไปกว่าเนื้อหาที่สามารถค้นหาได้ตามปกติ จึงเกิดการมองข้าม เพราะฉะนั้นไม่ว่าจะเป็นบทความธรรมดาหรือโฆษณา ต้องเลือก keyword ที่คาดว่ามี CTR สูงๆ เพื่อให้เว็บไซต์ของเราสามารถที่จะค้นหาเจอในอันดับต้นๆ

**CTR คือ (จำนวนคลิ๊กของผู้ชมที่โฆษณาได้รับ หารด้วยจำนวนครั้งที่โฆษณาแสดงผล)**

 

เลือก Keyword ที่ไม่เกิดการแข่งขันใน Account

อย่างที่กล่าวไปข้างต้นว่าการเลือกใช้ Keyword บนโฆษณา Google AdsWord เป็นสิ่งสำคัญมาก เราไม่ควรเลือก Keyword ที่ซ้ำกันในหนึ่ง Account เพราะจะทำให้เกิดการแข่งขันกันเอง ซึ่งเป็นผลเสียต่อการค้นหาข้อมูล เนื่องจากกระบวนการทำงานของ Google AdsWord จะทำการเลือก Keyword ที่ดีที่สุด  ใน Ad Rank มาแสดงเป็นโฆษณาเพียงอันเดียวต่อหนึ่งเว็บไซต์เท่านั้น นอกจากนี้ยังส่งผลให้ ค่าโฆษณาสูงมากขึ้นด้วย ดังนั้นเราควรที่จะระมัดระวังการใช้ Keyword เพื่อไม่ให้เกิดปัญหาทีหลัง

 

เลือก keyword ที่ทำให้เกิด conversation

ก่อนจะเลือก Keyword มาใช้ สิ่งสำคัญที่สุดคือเราต้องทำการค้นหา Keyword ที่สอดคล้องกับเว็บไซต์ หรือเนื้อหาของเราก่อน ซึ่งวิธีการเลือก Keyword เราต้องใช้เครื่องมือช่วยอย่าง Google Keyword Planner หรือโปรแกรมอื่นๆที่มีความถนัดก็ได้ และพอได้ Keyword ที่ค้นหามาเรียบร้อยแล้ว เราจำเป็นที่จะต้องคัดเลือก Keyword ที่มีโอกาสจะทำให้เกิด Traffic มากที่สุดมาใช้เพื่อตัวเลขที่ดีในการเข้าชมและการใช้งานเว็บไซต์ของเรา

 

เลือก Keyword ที่สอดคล้องกับหน้า Landing Page

เราต้องเลือก Keyword ให้มีความสอดคล้องกับหน้า Landing page ที่ผู้เข้าชมจะเปิดมาเจอในหน้าแรก ซึ่งเป็นหลักพื้นฐานในการทำโฆษณา Google AdsWordอยู่แล้ว ยิ่งเราสามารถจัด Keyword ให้ตรงกับเนื้อหาโฆษณาหน้า Landing Page ได้มากเท่าไหร่ ประสิทธิภาพในการโฆษณาก็จะมากยิ่งขึ้น รวมถึงค่าใช้จ่ายในการคลิ๊กโฆษณาก็ถูกลงอีกด้วย

 

ลองนำเทคนิคเหล่านี้ไปปรับใช้กับการลงโฆษณา Google AdsWord ของตัวเอง เพื่อให้คนสามารถหาโฆษณาของเราเจอจากการค้นหา Keyword ได้ง่ายๆ เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีในการทำโฆษณามากยิ่งขึ้น แถมประหยัดงบค่าโฆษณาไปในตัวอีกด้วย

ฟีเจอร์ “Explore” ของเล่นใหม่บน LINE Timeline

ฟีเจอร์ “Explore” ของเล่นใหม่บน LINE Timeline

ฟีเจอร์ “Explore” ของเล่นใหม่บน LINE Timeline

 ปัจจุบันนี้ หากพูดถึงแอปพลิเคชันแช็ตยอดฮิตที่หลายคนนิยมใช้กันเป็นจำนวนมากทั่วโลก ก็คงจะหนีไม่พ้น LINE ที่เปิดให้บริการมาตั้งแต่ปี 2554 มาจนถึงวันนี้ ก็เกือบ 10 ปีแล้ว ซึ่งนับว่า LINE เป็นแอปพลิเคชันที่ประสบความสำเร็จเป็นอย่างมาก เนื่องจากกลายเป็นแอปพลิเคชันในชีวิตประจำวันไปแล้วก็ว่าได้ โดยในปัจจุบัน LINE มีบริการต่างๆ ที่เกิดขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกให้กับผู้ใช้งานมากมาย ซึ่งมีขั้นต่ำในปัจจุบันไม่น้อยกว่า 15-20 บริการ

 หนึ่งในบริการของ LINE ที่หลายๆ คนคงจะรู้จักกันดีก็คือ LINE Timeline บริการหนึ่งที่ผู้ใช้งาน LINE หลายๆ คนต้องรู้จัก เนื่องจาก LINE Timeline เป็นบริการที่ทำให้แพลตฟอร์ม  LINE มีความเป็นโซเชียลมีเดียมากขึ้น โดยยังอยู่บนพื้นฐานของความเป็น “Privacy” และ “ความใกล้ชิด” อยู่ ซึ่งก็คือการที่ผู้ใช้งาน LINE สามารถโพสต์สิ่งต่างๆ ลงบน LINE Timeline ได้ แต่จะมีแค่คนที่เป็นเพื่อนเท่านั้นที่จะสามารถเห็นสิ่งที่โพสต์หรือshareลงไปได้ ซึ่งมีความแตกต่างจากแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอื่นๆ ที่จะสามารถเปิดเป็นPublic และกดติดตาม ได้

 อย่างไรก็ตาม LINE ก็ได้ปรับเปลี่ยน LINE Timeline ครั้งใหม่ขึ้น เพื่อให้เหมาะสมกับการเป็นแพลตฟอร์มที่เป็น Publicมากขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็ยังคงรักษาจุดแข็งด้าน ความเป็นส่วนตัวอยู่ โดยที่ผู้ใช้งานสามารถเลือกตั้งค่าได้ด้วยตนเอง นอกจากนี้ Content Creator ยังได้รับประโยชน์กับการเปลี่ยนแปลง LINE Timeline ครั้งนี้ด้วยการมีโอกาสเป็น Influencer ได้นั่นเอง

 จากที่กล่าวมาข้างต้น จึงทำให้เป็นที่มาของฟีเจอร์ใหม่ล่าสุดของ LINE Timeline นั่นก็คือ ฟีเจอร์ ที่มีชื่อว่า “Explore” ฟีเจอร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้งาน LINE สามารถค้นหาคอนเทนต์ที่ตรงใจ ตอบโจทย์กับ Lifestyle มากที่สุด โดยต่อจากนี้คอนเทนต์ที่จะปรากฎบน Timeline ของผู้ใช้งาน จะมีทั้งคอนเทนต์ของผู้ใช้งานด้วยกันเอง ที่ตั้งค่าเป็นสาธารณะเพื่อให้คนอื่นเห็นโพสต์ด้วยได้, คอนเทนต์จาก Local Creator ที่ร่วมสร้างสรรค์ขึ้นกับ LINE รวมไปถึงคอนเทนต์โฆษณา นอกจากนั้น LINE เองยังได้นำ AI เข้ามาช่วยวิเคราะห์การใช้งานของผู้ใช้งานแต่ละคน เพื่อให้คอนเทนต์ที่แสดงขึ้นมาใน Explore แสดงตามความสนใจของผู้ใช้งานได้มากขึ้น โดยสิ่งที่น่าสนใจอีกอย่างหนึ่งก็คือ เราสามารถกด Follow Content Creator ที่สนใจได้ ซึ่งนี่ถือเป็นการสร้าง Influencer เลยก็ว่าได้

 จะเห็นได้ว่าฟีเจอร์ Explore ของ LINE Timeline นอกจากจะช่วยให้ผู้สร้างสรรค์ผลงานสามารถผันตัวเองมาเป็น Influencer ได้แล้ว ในแง่ของผู้ประกอบการเองก็สามารถใช้ช่องทางนี้ในการโฆษณาทางไลน์ได้เช่นกัน โดยอาจจะโฆษณาผ่านทางแบรนด์เอง หรือจะผ่านผู้สร้างสรรค์ผลงานที่เปรียบเสมือนคนดังด้วยก็ได้เช่นกัน เรียกได้ว่าฟีเจอร์ Explore มีประโยชน์ในหลากหลายด้านทั้งผู้ใช้งานและผู้ประกอบการที่อยากลงโฆษณาในไลน์เอง ซึ่งถือว่าเป็นของเล่นใหม่ของ LINE Timeline ที่มีประโยชน์มากเลยทีเดียว