OneBridge ใช้ Machine Learning ในการพยากรณ์ความเสียหายของท่อส่งพลังงาน

11-05-2016-PipeLineOneBridge Solutions  เป็นบริษัท startup ที่เข้าร่วมโครงการ Microsoft Accelerator โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างบริการ “พยากรณ์” ความเสียหายของท่อส่งพลังงาน (ทั้งก๊าซและน้ำมัน) โดยใช้ Machine Learning และ Predictive Analytics มาวิเคราะห์ข้อมูลสภาพท่อส่ง เพื่อหาจุดที่มีความเสี่ยงที่ท่อจะเกิดความเสียหายได้

 

ประเด็นที่น่าสนใจสำหรับ pitch นี้ประกอบด้วย

  • เปิดประเด็นด้วย story ของการระเบิดของท่อในปี 2010 ทำให้เข้าใจปัญหาได้ง่ายขึ้นมาก
  • ตามด้วยการอธิบายสถานภาพปัจจุบันของการทำงานในขั้นตอนการตรวจสอบและรายงานจุดเสียหายของท่อ เห็นความท้าทายในการจัดการข้อมูลซึ่งมีลักษณะ “งมเข็มในมหาสมุทร” หรือ Finding needle in a haystack ได้เป็นอย่างดี
  • เห็นวิสัยทัศน์ขั้นต่อไป คือการนำ Hololens มาใช้ร่วมด้วย
  • ทีมงาน ที่ดูเหมือนจะเน้นผู้มีประสบการณ์ในธุรกิจนั้นเป็นหลัก และมีการลงมือทำงานไปแล้วและติดต่อลูกค้าไปบ้างแล้ว

 

ตัวอย่างการใช้ ML, AI และ Visualization แก้ปัญหาในอันตระประเทศ อินเดีย

M_Id_483189_Satya_Nadella

 

ไมโครซอฟต์เซ็น MOU กับแคว้นอันตระประเทศ ซึ่งเพิ่งแยกตัวออกมาเป็นแคว้นอิสระทางตอนใต้ของอินเดีย เพื่อนำเทคโนโลยี Machine Learning, Cloud Computing และ Artificial Intelligence ผ่านบริการ Azure มาใช้ในหน่วยงานราชการ เพื่อช่วยแก้ปัญหาสำคัญของแคว้นหลายประการ

 

ตัวอย่างแรกเป็นการใช้ Azure Machine Learning เพื่อพยากรณ์นักเรียนออกกลางคัน (school dropout) โดยใช้ข้อมูลทั้งผลการเรียน โครงสร้างพื้นฐานของโรงเรียน และทักษะความชำนาญของครู มาเป็นข้อมูลศึกษาหารูปแบบของการลาออกกลางคัน เพื่อที่จะได้ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ และแนวทางการจัดสรรงบประมาณได้ถูกต้อง ปัจจุบันมีโรงเรียนกว่า 10,000 แห่งในแคว้น เริ่มใช้โซลูชั่นนี้แล้ว

 

ตัวอย่างที่สองเป็นการใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์อัตราความสำเร็จของการผ่าตัดดวงตา โดยไมโครซอฟต์ร่วมมือกับโรงพยาบาลตา LV Prasad Eye Institute (LVPEI) ในเมืองไฮเดอราบาด ในการเก็บข้อมูลผู้ป่วยที่เป็นโรคเกี่ยวกับตา ทั้งสถานที่ที่เข้ารักษาและรายละเอียดเกี่ยวกับผู้ป่วย คณะแพทย์จาก LVPEI ได้ร่วมกับไมโครซอฟต์ในการสร้างโมเดลพยากรณ์ดัชนีที่เรียกว่า “eye number” (Uncorrected Visual Acuity หรือ UCVA) ที่จะเป็นไปได้หลังการผ่าตัด โซลูชั่นนี้นอกจากจะช่วยแพทย์ให้ตัดสินใจแนะนำการผ่าตัดได้ง่ายขึ้นแล้ว ยังช่วยลดค่าใช้จ่ายและความเจ็บปวดของผู้ป่วยด้วย

 

ตัวอย่างที่สาม เป็นการประยุกต์ใช้ Azure Machine Learning กับ Power BI ในด้านเกษตรกรรม ศูนย์วิจัย International Crops Research Institute for Semi-Arid Tropics (ICRISAT) ได้สร้างโซลูชั่นที่ประกอบไปด้วย mobile app สำหรับเกษตรกรและ dashboard ประจำหมู่บ้านผ่าน Power BI แอพมือถือจะใช้ข้อมูลพยากรณ์อากาศ ประวัติปริมาณน้ำฝน และปริมาณผลผลิตในอดีต แล้วส่งไปให้โปรแกรมที่ใช้อัลกอริทึม machine learning ในการวิเคราะห์และพยากรณ์ “สัปดาห์” ที่ควรจะทำการเพาะหว่าน เพื่อให้ได้ผลผลิตสูงสุดสำหรับเกษตรกร

Village-Advisory-Dashboard-1200x956
ในส่วนของ dashboard ประจำหมู่บ้าน จะให้ข้อมูลสภาพแวดล้อมในหลายปัจจัยที่จะมีผลต่อผลผลิตทางการเกษตร อาทิเช่น ความอุดมสมบูรณ์ของดิน ข้อแนะนำการใช้ปุ๋ย และพยากรณ์อากาศล่วงหน้า 7 วัน นอกจากนั้นแล้ว ยังทำการส่งข้อมูลสำคัญไปให้กับมือถือของเกษตรกรผ่าน SMS เป็นภาษาท้องถิ่นด้วย

ที่มา : How Microsoft Is Making Big Impact With Machine Learning

นำ Power BI ไปใช้งานแบบฝังตัว (embed) 3 รูปแบบ

logo_squareเราสามารถเอารายงานหรือ visualization ที่สร้างขึ้นใน Power BI ไปใช้ในที่อื่นๆ เช่น เว็บไซต์ Sharepoint Blog หรือแอพที่พัฒนาขึ้นได้ โดยมี 3 แนวทางดังนี้

  1. Publish to Web
  2. REST API
  3. Power BI Embedded

Publish to Web

เป็นทางเลือกที่ง่ายที่สุด เราสามารถนำรายงานที่สร้างขึ้นและอยู่บน Power BI Service แล้ว (ทำจาก Power BI Desktop ไม่ได้นะครับ) โดยไปเลือกที่ File –> Publish to web

3waystoembed-1

จะได้ URL กลับมา ซึ่งเอาไปปะบนเว็บ บน Sharepoint site หรือเลือกเป็น iframe ไปปะบนบล็อกหรือแอพก็ได้
การ publish to web มีข้อควรพิจารณาดังนี้

3waystoembed-2

  • URL ที่ได้เป็นแบบสาธารณะ ใครก็ตามมีลิงค์ก็จะสามารถมองเห็นข้อมูลได้โดยไม่ต้องล็อกอิน เพราะฉะนั้นไม่เหมาะกับข้อมูลที่เป็นความลับ
  • หากรายงานมีการใช้ข้อมูลแบบ live connection หรือ direct query หรือมีการใช้ RLS – Row Level Security จะไม่สามารถทำการ publish to web ได้
  • เราสามารถถอนสิทธิการเข้าถึงรายงานเหล่านั้นได้โดยการไปที่เมนู Settings –> Manage embeded codes แล้วเลือกลบ code ออก URL เดิมที่เคยสร้างไว้ก็จะใช้งานไม่ได้อีกต่อไป

3waystoembed-3

Image-2016-08-11-001รายละเอียดเพิ่มเติม Publish from Power BI to the web

REST API

วิธีที่สองคือการเขียนโค้ดเรียกใช้องค์ประกอบต่างๆ ของ Power BI ผ่านทาง REST API ซึ่งจะทำให้ควบคุมได้ยืดหยุ่นมากขึ้น

  • ผู้ใช้ต้อง login เข้าสู่บริการ Power BI ผ่าน Power BI Tenant ที่ทางองค์กรสร้างขึ้น
  • สิทธิของการเข้าถึงรายงานและข้อมูลต่างๆ จะเป็นไปตามสิทธิของผู้ใช้รายนั้นๆ
  • นักพัฒนาต้องทำการ register application เข้ากับ Azure AD (Active Directory) ดูรายละเอียดได้ที่ https://dev.powerbi.com/apps
  • มีตัวอย่างการสร้างเรียกใช้งาน Power BI API จาก .NET ได้ที่ https://github.com/Microsoft/PowerBI-CSharp

ข้อมูลเพิ่มเติม What can I do with the Power BI API?

Power BI Embedded

ทางเลือกที่ 3 คือ Power BI Embedded ซึ่งเป็นบริการใหม่อยู่ภายใต้ Azure Service เพิ่งจะเปิดตัวเป็น GA ไปเมื่อเดือน ก.ค. 2016 นี่เอง บริการนี้เป็น Azure Subscription วิธีการคือการสร้าง Power BI workspaces ขึ้นภายใน Azure เราสามารถอัพโหลดไฟล์ที่สร้างจาก Power BI Desktop ขึ้นไปได้หรือจะทำ direct query กับบริการอื่นบน Azure เช่น Azure SQL ก็ได้ ตัวเลือกนี้เหมาะสำหรับ ISV ที่ต้องการสร้าง แอพลิเคชั่นเฉพาะทาง หรือทำงานร่วมกับ third party application

app-tokens
ข้อมูลเพิ่มเติม Power BI Embedded documentation

 

ที่มา : 3 ways to embed Power BI

ตัวอย่างการปฏิวัติ Personal Healthcare ด้วยเทคโนโลยีข้อมูล

shutterstock_175646576หนึ่งในวงการที่คาดว่าจะถูกปฏิวัติอย่างขนานใหญ่จากเทคโนโลยีในยุคปฏิวัติอุตสาหกรรม 4.0 ก็คือด้านการดูแลสุขภาพ  ต้นทุนการดูแลสุขภาพจากภาครัฐสูงขึ้นเรื่อยๆ ในขณะที่หลายประเทศรวมถึงไทยก็เข้าสู่สังคมผู้สูงอายุเต็มตัวแล้ว แนวทางการให้บริการด้านสุขภาพจึงจำเป็นต้องปรับตัวอย่างขนานใหญ่

เราเห็นแนวคิดเรื่อง personalized healthcare กันมาพอสมควรแล้ว แต่วันนี้เริ่มมีตัวอย่างการใช้งานจริงมาให้เห็นแล้ว

ไมโครซอฟต์ร่วมมือกับศูนย์สุขภาพ Dartmouth Hitchcock ใน New Hampshire นำเทคโนโลยีหลายอย่างมาใช้ร่วมกันเพื่อสร้างบริการการดูแลสุขภาพที่เฉพาะตัวบุคคลมากยิ่งขึ้น เรียกว่าโครงการ ImagineCare  โดยใช้เทคโนโลยีอาทิเช่น

 

  • Dynamics CRM ใช้เก็บข้อมูลการปฏิสัมพันธ์ระหว่างแพทย์และผู้ป่วย
  • Cortana Intelligence Suite ใช้เพื่อวิเคราะห์และเรียกค้นข้อมูลโดยผู้ให้บริการ
  • Azure Machine Learning เพื่อทำการพยากรณ์โอกาสที่อาจเกิดอันตรายด้านสุขภาพได้
  • Power BI ใช้สร้าง Patient Dashboard ที่ทั้งแพทย์ ศูนย์บริการ และผู้ป่วยสามารถเข้าถึงได้ และรับรู้ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป
  • อุปกรณ์ตรวจวัดด้านสุขภาพที่ใช้ในบ้าน เช่น เครื่องชั่วน้ำหนัก ความดัน และเลือด สามารถวัดผลและส่งข้อมูลกลับไปที่ศูนย์ได้ทันที
  • ศูนย์บริการที่ทำงาน 24 ชม. คอยติดตามสุขภาพผู้ป่วย และแจ้งเตือนเมื่อเกิดความเสี่ยงขึ้น
  • Wearable Devices ใช้ส่ง alert จากศูนย์บริการสู่ผู้ป่วยและผู้ดูแล

ตัวอย่าง Patient Dashboard

imaginecare

การทำงานร่วมกันของเทคโนโลยีหลายๆ ส่วน เชื่อว่าจะสามารถส่งผลให้การดูแลสุขภาพที่ดีขึ้น และลดต้นทุนค่าใช้จ่ายโดยรวมลงได้

Dartmouth-Hitchcock revolutionizes the U.S. healthcare system

https://youtu.be/-wVeHZNn8aU

ไมโครซอฟต์ประกาศการสนับสนุน Apache Spark อย่างจริงจัง

microsoft and spark summitในงาน Spark Summit สัปดาห์นี้ ไมโครซอฟต์ประกาศรายละเอียดการสนับสนุน Apache Spark หลายอย่าง ทั้ง Cortana Intelligence Suite, Power BI และ Microsoft R Server

  • Spark for Azure HDInsight เปิดให้ใช้แบบ General Availability แล้วหลังจากเป็น Public Preview มาตั้งแต่กลางปี 2015
  • R Server for HDInsight in the cloud powered by Spark ตัวนี้เพิ่งเปิด public preview ไปเมื่อเดือนมีนานี้ แต่จะเปิดใช้ได้ทั่วไปในช่วงหน้าร้อน (ภายในเดือนสิงหาคม)
  • R Server for Hadoop on-premises now powered by Spark
  • เปิดตัวโปรแกรมฟรี R Client สำหรับ data scientists โดยทำงานร่วมกับบริการต่างๆ เช่น SQL Server R Services, R Server for Hadoop และ HD Insight with Spark สามารถดาวน์โหลด R Client ได้แล้วที่ http://aka.ms/rclient
  • Power BI support for Spark Streaming ซึ่งแต่เดิม Power BI สนับสนุน Spark อยู่แล้ว แต่ตอนนี้เพิ่มการสนับสนุน Spark Streaming ช่วยในการทำงานวิเคราะห์ข้อมูลแบบ real-time

ที่มา : Microsoft announces major commitment to Apache Spark

การทำงานร่วมกันระหว่าง SSRS 2016 กับ Power BI

ssrs-and-powerbiไมโครซอฟต์เพิ่งออก SQL Server 2016 ซึ่งมีการปรับปรุงความสามารถของ SSRS (SQL Server Reporting Services) เพิ่มมาอีกหลายอย่าง วีดีโอข้างล่างนี้อธิบายถึงความสามารถที่จะใช้ SSRS 2016 ร่วมกับ Power BI ซึ่งสามารถสรุปได้ 3 แนวทางดังนี้
  • Upload PBIX ไฟล์ขึ้นไปบน SSRS Web portal แต่ยังต้องเปิดด้วย Power BI Desktop อยู่ดี แต่ใช้ SSRS Web Portal เป็น portal เท่านั้นเอง แต่ก็เป็นตัวเลือกอย่างหนึ่งในการทำ report library ส่วนความสามารถที่จะอ่านไฟล์และ interact กับ PBIX ไฟล์โดยตรงผ่าน SSRS Web Portal นั้น กำลังพัฒนาอยู่ ยังไม่ทราบว่าจะเสร็จเมื่อไหร่

 

  • Power BI Mobile App เชื่อมต่อเข้ากับ Report Server หมายความว่าใช้ Power BI Mobile App เป็น client สำหรับเรียกใช้รายงานที่อยู่บน SSRS แต่ก็มีข้อจำกัดคือ ณ เวลานั้นอุปกรณ์ของเราจำเป็นต้องเชื่อมต่อเน็ตเวิร์คอยู่ เพื่อ access รายงานบน SSRS

 

  • Pin หรือ “ปักหมุด” รายงานหรือ visualization ที่สร้างไว้ใน SSRS ให้มาแสดงผลอยู่ Power BI dashboard ซึ่งจำเป็นต้องมีการ config ให้ SSRS เชื่อมต่อกับ Power BI ในลักษณะ subscription เสียก่อน แถมยังจำเป็นต้องคอย sign-in เข้าสู่ Power BI  ทุก 90 วันด้วย เพราะ authentication token กำหนดให้หมดอายุใน 90 วัน
โดยรวมแล้วยังถือว่า ค่อนข้างผิวเผินและเชื่อมโยงกันไม่ได้สนิทนัก เพราะโครงสร้างที่แตกต่างกันพอสมควร แต่ก็เป็นจุดเริ่มความพยายามที่จะตอบสนองผู้ใช้ทั้งสองกลุ่ม คาดว่าจะยังคงมีการเพิ่มเติมความฟีเจอร์ หรือปรับให้มีความสะดวกเพิ่มมากกว่านี้อยู่เรื่อยๆ
ไปดูรายละเอียดได้จากวีดีโอเลยครับ

อธิบายไลเซนส์ของ Power BI แต่ละแบบ

logo_squareMicrosoft Power BI มีไลเซนส์ทั้งหมด 3 แบบ (หน้า pricing)

  • Power BI (Free)
  • Power BI Pro – ราคาปัจจุบันอยู่ที่ $9.99 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน
  • Power BI for Office 365

ทั้งตัว Free และ Pro สามารถดาวน์โหลดและใช้งานโปรแกรม Power BI Desktop แล้ว publish ขึ้น Web ได้ทั้งคู่ แต่ต่างกันที่

  • ปริมาณข้อมูลทั้งหมดใน dataset ผู้ใช้แบบฟรีจะจำกัดที่ 1 GB แบบ Pro จะได้สูงถึง 10 GB
  • ผู้ใช้แบบ Pro หลายคนในองค์กรเดียวกัน สามารถสร้าง Group ได้ โดยแต่ละกลุ่มมีข้อมูลได้สูงสุด 10 GB และข้อมูลรวมทั้งองค์กรต้องไม่เกิน 10 GB คูณจำนวนผู้ใช้แบบ Pro
  • การรีเฟรชข้อมูล ผู้ใช้แบบฟรีตั้งให้รีเฟรชข้อมูลอัตโนมัติได้แค่ วันละหนึ่งครั้ง ผู้ใช้แบบโปรกำหนดได้สูงสุด 8 ครั้งต่อวัน
  • ปริมาณการสตรีมข้อมูลผ่าน Power BI REST API ผู้ใช้แบบฟรีทำได้ด้วยอัตรา 10,000 เรคอร์ดต่อชั่วโมง แต่ถ้าเป็นโปร จะทำได้ที่ไม่เกิน 1 ล้านเรคอร์ดต่อชั่วโมง
  • ผู้ใช้แบบฟรีไม่สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูล on-premise ได้ แต่แบบโปรจะทำได้ผ่าน data connectivity gateway
  • ผู้ใช้แบบโปร มีความสามารถในการทำงานร่วมกัน (Collaboration) ได้อีกหลายอย่าง เช่น การใช้งาน Office 365 Groups การสร้าง Content Pack ในองค์กร การจัดการสิทธิผู้ใช้ผ่าน Active Directory groups และการแชร์ data catalog เป็นต้น

ส่วน Power BI for Office 365 ดูเหมือนจะเป็นบริการเก่า ซึ่งตกทอดมาตั้งแต่สมัยเริ่มขาย Office 365 (เหมือนกับซื้อ Office 365 ได้ Power BI พ่วงมาด้วย)

รายละเอียดเพิ่มเติม : Power BI Licensing Revisited!

ไมโครซอฟต์ออก Power BI Publisher for Excel

pbi_excel_publisher_pinobj_dashboard

ไมโครซอฟต์เปิดให้ดาวน์โหลดโปรแกรม add-in ขื่อ Power BI Publisher for Excel ซึ่งจะช่วยให้สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจาก Excel ไปยัง Power BI ได้สะดวกยิ่งขึ้น
Power BI Publisher for Excel เป็น Add-in ที่ติดตั้งเข้ากับ Excel เมื่อติดตั้งแล้วจะมี Power BI Ribbon โผล่ขึ้นมา
pbi_excel_publisher_ribbon
โดยจากริบบอนนี้ เราสามารถ pin องค์ประกอบหลายๆ อย่างใน Excel ไปไว้บน Power BI ได้ ไม่ว่าจะเป็นช่วงข้อมูล กราฟ หรือ Pivot Table องค์ประกอบเหล่านั้นเมื่อไปอยู่บน Power BI Dashboard แล้ว จะเกิด Pin หรือลิงค์กลับมายัง Excel และเราสามารถ update pin เหล่านั้นได้ เมื่อข้อมูลใน Excel เปลี่ยนแปลงไป (การ update ยังเป็น manual อยู่ คือต้องเข้าไปคลิ้ก update ใน Pin Manager)

pbi_publisher_pinrange

ตอนนี้ add-in ตัวนี้ยังอยู่ในสถานะ preview เท่านั้น ใช้ได้กับ Excel 2010 SP1 หรือใหม่กว่า

ที่มา: Power BI Publisher for Excel (Preview)