Methodology

เวิร์กโฟลว์ของเรามีฐานจาก 4 โหนดปฏิบัติการระดับภูมิภาคในโซล กรุงเทพฯ จาการ์ตา และโฮจิมินห์ ทำให้ชุดข้อมูลพร้อมใช้งาน ตรวจสอบย้อนกลับได้ และอัปเดตต่อเนื่อง

Methodology ไม่ใช่เอกสารอธิบาย แต่คือระบบปฏิบัติการ

STEP 1

โหนดภาคสนามส่งสัญญาณตลาดอย่างต่อเนื่อง

4 โหนดใน Seoul, Bangkok, Jakarta และ Ho Chi Minh City ป้อนบริบทตลาดจากหน้างานเข้าสู่ฐานข้อมูลประเทศอย่างต่อเนื่อง

STEP 2

คัดกรองแบบ Human + AI

การลบข้อมูลซ้ำ เติมข้อมูล ปรับเทียบ และให้คะแนน เปลี่ยนข้อมูลสาธารณะที่กระจัดกระจายให้เป็นสินทรัพย์ที่นำไปใช้ได้จริง

STEP 3

เชื่อมสู่การส่งมอบและการปฏิบัติการ

เป้าหมายของ methodology ไม่ใช่แค่การอธิบายข้อมูล แต่คือการเชื่อม sample, Portal, deliverable และที่ปรึกษาให้เป็นวงจรเดียวกัน

โหนดภูมิภาคมีส่วนร่วมกับ methodology อย่างไร

Methodology ของ Qiandu ไม่ใช่โมเดลในห้องทดลอง แต่เป็นระบบการทำงานที่ก่อตัวจากการปรับเทียบ การตรวจสอบ และ feedback จากการปฏิบัติการของ 4 โหนดภูมิภาค

Seoul: ปรับเทียบสัญญาณแบรนด์ ค้าปลีก และช่องทาง

Bangkok: โหนดไทยสำหรับงานภาคสนามและการประสานงานระดับภูมิภาค

Jakarta: เครือข่ายเมืองอินโดนีเซียและข่าวกรองด้านการกระจายสินค้า

Ho Chi Minh City: การพัฒนาช่องทางและการสนับสนุนการส่งมอบในเวียดนาม

IN ONE VIEW

It is more accurate to read methodology as the discipline that turns public information into execution assets

This page explains not an abstract concept, but how Qiandu organizes 208,278 master rows, 96,780 execution-layer rows, and 95,740 analysis-layer rows into one operating mechanism.

BRAND VIEW

It explains why this dataset can support real market entry.

OPERATING VIEW

It defines how deduplication, enrichment, layering, and delivery form one execution chain.

STRATEGIC VIEW

It shows that Qiandu’s advantage is a repeatable discipline, not a one-off asset.

แหล่งข้อมูล

ไดเรกทอรีธุรกิจสาธารณะ เว็บไซต์บริษัท เพจธุรกิจบนโซเชียลที่เข้าถึงได้แบบเปิด และสัญญาณตลาดจากหน้างานที่ผ่านการคาลิเบรตโดยทีมในโซล กรุงเทพฯ จาการ์ตา และโฮจิมินห์

การทำความสะอาดข้อมูล

Normalization, mapping, การจัดรูปแบบเบอร์โทร, dedup และตรวจ schema

รอบการอัปเดต

ชุดข้อมูลหลักรีเฟรชรายสัปดาห์ พร้อม snapshot เวอร์ชัน

การตรวจคุณภาพ

QA แบบ sampling, ตรวจรูปแบบ, ตรวจ schema และเฝ้าระวัง threshold

ข้อจำกัด

ข้อมูลสาธารณะอาจล่าช้าหรือไม่ครบถ้วน นี่คือ business intelligence ไม่ใช่การยืนยันทางกฎหมาย

การแก้ไข

ผู้ใช้สามารถส่งคำขอแก้ไขหรือขอลบเพื่อให้ทีมตรวจสอบ