East Water Group · Data Warehouse · แผน 26 มิ.ย. 2026
การจัดทำ Data Warehouse — แผนงานทั้งโครงการ
ขั้นตอนที่ 1 ออกแบบ Data Warehouse และ Data Governance · ขั้นตอนที่ 2 Implementation จนถึงการใช้ข้อมูล ผ่าน Data API, MCP for AI และ BI Dashboard
Phase 1 · Months 1–8
การออกแบบ Data Warehouse และ จัดทำ Data Governance
8 months · 4 tasks · อ.จุฬา
Phase 2 · Months 9–18
Implementation Data Warehouse
10 months · 13 tasks
Unit: months · 18 months
Work plan
1. การออกแบบ Data Warehouse และ จัดทำ Data Governance
1.1 Data Architecture Package
1.2 Data Governance, Ownership & Policy Package
1.3 Domain Data Design & Standards Package
1.4 Data Catalog, Quality Control & Close-Cycle Package
2. Implementation Data Warehouse
2.1 Architecture Design & Environment Setup
2.2 Physical Data Model Design
2.3 Source Analysis & Data Profiling
2.4 ETL/ELT Development
2.5 Data Quality & Reconciliation
2.6 Initial / Historical Data Load
2.7 BI Semantic Layer / Data Mart
2.8 Data API / Endpoint Layer (REST/GraphQL)
2.9 MCP Server for AI (LLM / Agent Access)
2.10 BI Dashboard Development
2.11 UAT & Testing
2.12 Deployment, Training & Go-live
2.13 Hypercare / Post Go-live Support
Unit: weeks · 32 weeks · 16 activities · 6 meetings
แผนการดำเนินงาน ขั้นตอนที่ 1 — รายสัปดาห์
Source: Project Schedule · อ.จุฬา · 25 ก.ย. 2026
Kick off
Conceptual Level
Governance Layer
Data Catalog
Logical Level
Critical path
Consumption layer — data from the Data Warehouse
2.8 · Month 15
Data API / Endpoint Layer (REST/GraphQL)
2.9 · Month 16
MCP Server for AI (LLM / Agent Access)
2.10 · Months 15–16
BI Dashboard Development
Notes
- •ขั้นตอนที่ 1 (เดือน 1–8) คืองานออกแบบของ อ.จุฬา · ขั้นตอนที่ 2 (เดือน 9–18) คือ Implementation
- •Consumption layer 3 ทางคู่ขนานบน Semantic Layer เดียวกัน: 2.8 Data API + 2.9 MCP for AI + 2.10 BI Dashboard
- •2.3 ทำคู่ขนานกับ 2.2 · 2.5 ตามหาง 2.4
- •Critical path: 2.1 → 2.2 → 2.4 → 2.6 → 2.7 → 2.8 → 2.9 → 2.11 → 2.12