การเพิ่มประสิทธิภาพ Platform การให้บริการ Ridesharing

การสตรีมข้อมูล IoT ไปยัง Data Lakehouse ช่วยให้ลูกค้าของเราสามารถใช้โมเดลวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ทำให้อัลกอริธึมการให้บริการ Ridesharing มีความซับซ้อนและตอบสนองได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Category
Corporate / News
Case studies
Solutions
Industry

วิศวกรรมข้อมูลแบบเรียลไทม์: การสร้าง Streaming Pipeline

       ตำแหน่งของยานพาหนะในกองยานเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการดำเนินงานและการเพิ่มประสิทธิภาพของบริการ Ridesharing ด้วย Real-Time Data Lakehouse ลูกค้าสามารถเก็บข้อมูลสตรีมมิงเพื่อวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ได้

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: ข้อมูลเชิงปฏิบัติการทันที

      การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์มอบคุณค่าอย่างมากต่อการดำเนินงาน ช่วยให้การตัดสินใจและการตอบสนองเป็นไปอย่างแม่นยำและรวดเร็ว ส่งผลให้ประสบการณ์ของลูกค้าดีขึ้นและความแม่นยำของการให้บริการ Ridesharing สูงขึ้น

การพยากรณ์แบบเรียลไทม์: คาดการณ์การเปลี่ยนแปลง

       การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และการสร้างฟีเจอร์ช่วยให้สามารถทำการพยากรณ์แบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถคาดการณ์ความเปลี่ยนแปลง วางแผน และปรับปรุงการจัดการกองยานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อให้การดำเนินงานเป็นไปอย่างราบรื่นและมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ลูกค้า

ผลลัพธ์: ประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้น รายได้ที่เพิ่มขึ้น

       ความสามารถแบบเรียลไทม์ช่วยให้ลูกค้าของเราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการ Ridesharing ปรับปรุงการดำเนินงาน และเพิ่มรายได้อย่างชัดเจน การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ยังช่วยให้ลูกค้าสามารถปรับตัวตามสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลรองรับ และมอบบริการที่ยอดเยี่ยมต่อเนื่อง
       ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ไม่ได้จำกัดแค่ Ridesharing เท่านั้น แต่ยังพลิกโฉมอุตสาหกรรมอื่น ๆ เช่น การประมวลผลเอกสาร OCR ซึ่งใช้ Data Pipeline และโมเดล Machine Learning ขั้นสูงในการทำงานอัตโนมัติ ตรวจสอบเอกสารแบบเรียลไทม์ และลดภาระงานอย่างมีนัยสำคัญ เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำ ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับขนาด ทำให้องค์กรสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้อย่างราบรื่นและลดข้อผิดพลาด

Real-World Success Stories