Butlr

ການວິເຄາະພື້ນທີ່ແບບ ບໍ່ເປີດເຜີຍຕົວຕົນ ດ້ວຍການກວດຈັບຄວາມຮ້ອນ, ຮູ້ວ່າ່ມີຈັກຄົນແຕ່ບໍ່ຮູ້ວ່າແມ່ນໃຜ

Contact for pricing United States

Butlr ເຮັດວຽກດ້ານອັດສະລິຍະທາງພື້ນທີ່ (spatial intelligence), ໂດຍໃຊ້ເຊັນເຊີຄວາມຮ້ອນຄວາມລະອຽດຕໍ່າເພື່ອ ປະເມີນຈຳນວນຄົນໃນພື້ນທີ່, ຕຳແໜ່ງທີ່ເຂົາເຈົ້າຢູ່ ແລະ រະຍະເວລາທີ່ຢູ່. ຄຳຂວັນຂອງພວກເຂົາແມ່ນ: "ພວກເຮົາກວດຈັບພຽງແຕ່ຄວາມຮ້ອນ. ມັນງ່າຍແນ່ນອນ." — ຄຳເວົ້ານີ້ແມ່ນທັງຄຳອະທິບາຍທາງເຕັກນິກ ແລະ ຄຳໝັ້ນສັນຍາດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

ເຊັນເຊີຄວາມຮ້ອນ Heatic 2 / Heatic 2+, ອ່ານພຽງແຕ່ສັນຍານຄວາມຮ້ອນ, ບໍ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນສ່ວນບຸກຄົນໄດ້
ການນັບຈຳນວນຄົນແບບຮຽວທາມ, ການວິເຄາະອັດຕາການໃຊ້ງານ ແລະ រະຍະເວລາຢູ່
ການວິເຄາະເສັ້ນທາງການເຄື່ອນຍ້າຍ ແລະ ເສັ້ນທາງໃນພື້ນທີ່
ແພລດຟອມຂໍ້ມູນແບບ API-first, ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບ BI ແລະ ການຈັດການອາຄານທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ
Butlr Care GPT: ສອບຖາມຂໍ້ມູນທາງພື້ນທີ່ ແລະ ຂໍ້ມູນเชิงເລິກດ້ານການດູແລດ້ວຍພາສາທຳມະຊາດ
ໃຊ້ພະລັງງານຈາກແບັດເຕີຣີ, ຕິດຕັ້ງແບບບໍ່ມີສາຍ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເດີນສາຍໄຟ
ເໝາະສຳລັບຫຼາກຫຼາຍສະຖານທີ່ເຊັ່ນ: ຫ້ອງການ, ການດູແລຜູ້ສູງອາຍຸ, ການສຶກສາ ແລະ ອາຄານອັດສະລິຍະ

ຂໍ້ດີ

ການອອກແບບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຖືກກຳນົດຕັ້ງແຕ່ລະດັບຮາດແວ, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄຳສັນຍາຊອບແວ, ເຊິ່ງໜ້າເຊື່ອຖືຫຼາຍກວ່າ
ການຕິດຕັ້ງແບບໄຮ້ສາຍດ້ວຍແບັດເຕີຣີ, ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເດີນສາຍໄຟໃໝ່, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການນຳໃຊ້
API-first ຊ່ວຍໃຫ້ຂໍ້ມູນไหลເຂົ້າສູ່ຂະບວນການວິເຄາະທີ່ມີຢູ່ຂອງອົງກອນໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ
Care GPT ຊ່ວຍໃຫ້ພະໜັກງານທີ່ບໍ່ມີພື້ນຖານດ້ານເຕັກນິກສາມາດດຶງຂໍ້ມູນໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ

ຂໍ້ເສຍ

AI ບໍ່ແມ່ນຫົວໃຈຫຼັກຂອງຜະລິດຕະພັນ, ມູນຄ່າຫຼັກແມ່ນຢູ່ທີ່ຮາດແວກວດຈັບຄວາມຮ້ອນ ແລະ ແພລດຟອມຂໍ້ມູນ, ຄວາມເລິກໃນການວິເຄາະຈຶ່ງໜ້ອຍກວ່າວິທີການໃຊ້ພາບ
ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບຈາກການກວດຈັບຄວາມຮ້ອນມີຈຳກັດຕາມທຳມະຊາດ, ບໍ່ສາມາດອ່ານລາຍລະອຽດພຶດຕິກຳໄດ້
ຈຳນວນເຊັນເຊີເພີ່ມຂຶ້ນຕາມເນື້ອທີ່ພື້ນທີ່, ເຮັດໃຫ້ມີຕົ້ນທຶນຮາດແວສູງໃນພື້ນທີ່ຂະໜາດໃຫຍ່
ບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍລາຄາ; ອຸປະກອນທີ່ໃຊ້ແບັດເຕີຣີມີພາລະໃນການບຳລຸງຮັກສາ ແລະ ປ່ຽນແບັດໃນໄລຍະຍາວ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

ວິເຄາະອັດຕາການໃຊ້ງານຕົວຈິງຂອງຫ້ອງປະຊຸມ ແລະ ໂຕະເຮັດວຽກໃນຫ້ອງການ
ການຕັດສິນໃຈຫຼຸດຂະໜາດພື້ນທີ່ ແລະ จัดວາງໃໝ່ໃນຍຸກການເຮັດວຽກແບບປະສົມ (Hybrid work)
ການວິເຄາະເສັ້ນທາງໃນຫ້ອງ ແລະ ຈຸດສ່ຽງການຕົກລົ້ມໃນສະຖາບັນດູແລຜູ້ສູງອາຍຸ
ການຈັດສັນການໃຊ້ພື້ນທີ່ຂອງຫ້ອງຮຽນ ແລະ ຫ້ອງສະຸດໃນມະຫາວິທະຍາໄລ
ການວິເຄາະເສັ້ນທາງຄົນເດີນ ແລະ រະຍະເວລາຢຸດພັກໃນຮ້ານຄ້າປີກ
ປັບປຸງລະບົບປັບອາກາດ ແລະ ໄຟເຍືອງທາງຕາມອັດຕາການໃຊ້ງານຕົວຈິງ ເພື່ອປະຫຍັດພະລັງງານ

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ໝາຍເຫດຈາກບັນນາທິການໃຫຍ່: ຂ້ອຍຊື່ນຊົມທີ່ Butlr ເຕັມໃຈທີ່ຈະໃຊ້ຄຳວ່າ 'ພວກເຮົາກວດຈັບພຽງແຕ່ຄວາມຮ້ອນ' ເປັນຈຸດຂາຍໃນເວັບໄຊຂອງພວກເຂົາ, ແທນที่จะພະຍາຍາມໂຄສະນາຄຳວ່າ AI ຕະຫຼອດເວລາ. ນີ້ແມ່ນການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ມີລະບຽບວິໄນຫຼາຍ — ພວກເຂົາໄດ້ປະຕິເສດຂໍ້ມູນອັນອຸດົມສົມບູນທີ່ກ້ອງວົງຈອນປິດສາມາດໃຫ້ໄດ້ຢ່າງຕັ້ງໜ້າ, ເພື່ອแลກກັບຈຸດຢືນດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ສະອາດ. ສຳລັບການວິເຄາະພື້ນທີ່ຫ້ອງການ, ຂ້ອຍຄິດວ່າການເລືອກນີ້ແມ່ນຖືກຕ້ອງ: ຖ້າທ່ານເອົາກ້ອງວົງຈອນປິດໄປນັບອັດຕາການໃຊ້ງານຂອງໂຕະເຮັດວຽກ, ກ່ອນທີ່ຕົວເລກຈະອອກມາ, กล່ອງຈົດໝາຍພາຍໃນ (Email) ຄົງຈະຖືກສົ່ງຕໍ່ຄຳຮ້ອງຮຽນກ່ອນແລ້ວ.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

ເຊັນເຊີຄວາມຮ້ອນສາມາດຈື່ໄດ້ແທ້ໆບໍວ່າແມ່ນໃຜ?

ຄວາມລະອຽດຂອງເຊັນເຊີ Butlr ถูกອອກແບບມາໃຫ້ຕໍ່າໂດຍຈົງໃຈ, ສິ່ງທີ່ອ່ານໄດ້ແມ່ນກຸ່ມຄວາມຮ້ອນ ບໍ່ແມ່ນໃບໜ້າ ຫຼື ລາຍລະອຽດຂອງຮ່າງກາຍ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນສ່ວນບຸກຄົນໄດ້ຕັ້ງແຕ່ໃນການອອກແບບ. ນີ້ແມ່ນໂຄງສ້າງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ແຕກຕ່າງຢ່າງສິ້ນเชิงກັບ 'ມີພາບແຕ່ສັນຍາວ່າຈະບໍ່ເບິ່ງ'.

ນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມື AI ບໍ?

ຕ້ອງເວົ້າຕາມຄວາມຈິງ: AI ບໍ່ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີຫຼັກຂອງ Butlr, ຮາດແວກວດຈັບຄວາມຮ້ອນ ແລະ ແພລດຟອມຂໍ້ມູນແມ່ນຫົວໃຈຫຼັກ. ພວກເຂົາມີຊັ້ນການວິເຄາະ AI (ລວມถึง Care GPT), ແຕ່ຖ້າທ່ານກຳລັງຊອກຫາການວິເຄາະພຶດຕິກຳແບບເລິກເຊິ່ງ, ວິທີການທີ່ໃຊ້ພາບຈະໃຫ້ຄຳຕອບໄດ້ຫຼາຍກວ່າ. ຕຳແໜ່ງຂອງ Butlr ແມ່ນ 'ຂໍ້ມູນທີ່ພຽງພໍ, ດ້ວຍຕົ້ນທຶນດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຕໍ່າທີ່ສຸດ'.

ແຕກຕ່າງຈາກການໃຊ້ເຄື່ອງນັບຈຳນວນທີ່ປະຕູແນວໃດ?

ເຄື່ອງນັບຈຳນວນທີ່ປະຕູຮູ້ພຽງແຕ່ຈຳນວນລວມຂອງຜູ້ເຂົ້າ-ອອກ, ແຕ່ Butlr ສາມາດບອກທ່ານກ່ຽວກັບການແຈກຢາຍພາຍໃນພື້ນທີ່ — ໂຕະໃດຖືກໃຊ້ເລື້ອຍໆ, ມຸມໃດທີ່ບໍ່ມີຄົນໄປ, ແລະ ຄົນຢຸດຢູ່ໃสົນານທີ່ສຸດ. ໃນເວລາທີ່ເຮັດການວາງແຜນພື້ນທີ່, ຄວາມລະອຽດລະດັບນີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ.