Khwansiri Sirimangkhala, Author at Big Data Institute

บทความของผู้เขียน

Articles

Big Data ผสาน AI Agent: พลังอัจฉริยะสู่เกราะป้องกันภัยไซเบอร์ยุคดิจิทัล

ในยุคดิจิทัลที่เทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ภัยไซเบอร์ได้กลายเป็นความท้าทายสำคัญที่ทั้งองค์กรและบุคคลทั่วไปต้องเผชิญ การโจมตีที่มีความซับซ้อนและหลากหลายรูปแบบ เช่น แรนซัมแวร์ (Ransomware), ฟิชชิ่ง (Phishing) หรือการบุกรุกเครือข่าย ทำให้มาตรการป้องกันแบบดั้งเดิมไม่เพียงพออีกต่อไป ด้วยเหตุนี้ ในปี 2025 ได้มีการนำ Big Data และ AI Agent เข้ามาผสานรวมกันเพื่อสร้างระบบรักษาความปลอดภัยที่มีประสิทธิภาพและสามารถตอบสนองแบบเรียลไทม์ บทบาทของ Big Data ในการป้องกันภัยไซเบอร์ Big Data มีบทบาทสำคัญในการป้องกันภัยไซเบอร์โดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลากหลายแหล่ง ซึ่งรวมถึงข้อมูลจากระบบเครือข่าย, เซ็นเซอร์ความปลอดภัย, กิจกรรมผู้ใช้ และข้อมูลภัยคุกคามทั่วโลก ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้ระบบรักษาความปลอดภัยสามารถทำความเข้าใจรูปแบบการโจมตีที่เปลี่ยนแปลงไปได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลบันทึก (log) จากเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์เครือข่ายแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถตรวจจับพฤติกรรมที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการบุกรุก หรือการแพร่ระบาดของมัลแวร์ได้อย่างรวดเร็ว AI Agent: ตัวกระทำอัจฉริยะในโลกของปัญญาประดิษฐ์ AI Agent (ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์) หมายถึง ระบบหรือโปรแกรมที่สามารถรับข้อมูลจากสิ่งแวดล้อม (Input) ประมวลผลเพื่อวิเคราะห์สถานการณ์ และดำเนินการตอบสนอง (Action) ตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์ควบคุมตลอดเวลา AI Agent โดยทั่วไปจะประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 3 ส่วน ได้แก่ AI Agent ถูกนำไปใช้งานในหลากหลายบริบท ไม่ว่าจะเป็นหุ่นยนต์ในสายการผลิตที่สามารถทำงานซ้ำ ๆ ได้อย่างแม่นยำ ผู้ช่วยเสมือน (Virtual Assistant) เช่น Siri หรือ Alexa ที่สามารถโต้ตอบและช่วยจัดการงานต่าง ๆ ให้กับผู้ใช้ ระบบแนะนำสินค้าในแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่ช่วยวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคเพื่อเสนอสินค้าที่ตรงความต้องการ และหนึ่งในบริบทที่มีความสำคัญอย่างยิ่งคือ การนำ AI Agent มาใช้ในด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ AI Agent กับการตอบสนองภัยไซเบอร์แบบอัตโนมัติ ในบริบทของความปลอดภัยทางไซเบอร์ AI Agent คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการออกแบบให้สามารถตรวจจับ วิเคราะห์ และตอบสนองต่อภัยคุกคามได้โดยอัตโนมัติ ภายในปี 2025 เทคโนโลยี AI Agent มีความสามารถก้าวหน้าอย่างมาก โดยสามารถเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อนำไปสู่การตรวจจับภัยคุกคามรูปแบบใหม่ที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน (Zero-day threats) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ AI Agent สามารถดำเนินการตอบสนองได้แบบเรียลไทม์ ไม่ว่าจะเป็นการบล็อกการโจมตีก่อนเกิดความเสียหาย การแจ้งเตือนผู้ดูแลระบบทันทีเมื่อพบพฤติกรรมที่ผิดปกติ หรือแม้กระทั่งการตอบสนองเชิงรุกโดยไม่ต้องรอคำสั่งจากมนุษย์ ความสามารถเหล่านี้ช่วยลดภาระของทีมรักษาความปลอดภัย และเสริมสร้างความสามารถขององค์กรในการป้องกันและรับมือกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น การใช้ Big Data และ AI Agent ร่วมกันสร้างระบบป้องกันภัยไซเบอร์ที่ยืดหยุ่นและทันสมัย การผสานศักยภาพของ Big Data เข้ากับความสามารถของ AI Agent ได้กลายเป็นกลยุทธ์สำคัญในการพัฒนาระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในยุคปัจจุบัน โดย Big Data มีบทบาทในการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีความหลากหลายและซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ ขณะที่ AI Agent ทำหน้าที่เรียนรู้จากข้อมูลเหล่านั้น เพื่อนำมาใช้ในการคาดการณ์ ตรวจจับ และตอบสนองต่อภัยคุกคามได้อย่างชาญฉลาดและทันท่วงที นอกจากนี้ แนวโน้มสำคัญที่กำลังได้รับความสนใจ คือการพัฒนา AI Agent ให้ทำงานร่วมกันในรูปแบบของ Multi-agent System ซึ่งเป็นเครือข่ายของเอเจนต์อัจฉริยะที่สามารถแบ่งหน้าที่ ประสานการทำงาน และตัดสินใจร่วมกันในลักษณะกระจายศูนย์ (Distributed) โครงสร้างแบบนี้ช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการเฝ้าระวังและตอบสนองต่อภัยคุกคามจากหลายจุดในเวลาเดียวกัน จึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่มีระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยีสารสนเทศขนาดใหญ่และซับซ้อน เทคนิคที่ใช้ในการพัฒนา AI Agent สำหรับป้องกันภัยไซเบอร์ การพัฒนา AI Agent สำหรับรับมือกับภัยคุกคามไซเบอร์จำเป็นต้องอาศัยเทคนิคขั้นสูงที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เรียนรู้พฤติกรรม และตัดสินใจตอบสนองได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยเทคนิคที่นิยมใช้มีหลายรูปแบบ ซึ่งแต่ละเทคนิคมีจุดเด่นที่เหมาะสมกับสถานการณ์และลักษณะของภัยคุกคามที่แตกต่างกัน โดยจะขอยกตัวอย่าง ดังนี้ เทคนิคการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (Supervised Learning) อาศัยชุดข้อมูลที่มีการระบุผลลัพธ์ล่วงหน้า (labeled data) เช่น ข้อมูลเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่ถูกจัดประเภทว่าเป็นภัยคุกคามหรือไม่ AI Agent จะเรียนรู้จากรูปแบบที่พบในข้อมูลเหล่านี้ และสามารถนำไปใช้จำแนกเหตุการณ์ใหม่ในอนาคตได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน ได้แก่ การตรวจจับอีเมลฟิชชิ่ง (Phishing Detection) และการวิเคราะห์ทราฟฟิกเครือข่ายเพื่อกรองกิจกรรมที่มีความผิดปกติ รูปที่ 1 Supervised Learning (Source: https://medium.com/@dhara732002/supervised-machine-learning-a-beginners-guide-9ac0b07eccbb) เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning) มีหลักการที่แตกต่างจาก Supervised Learning โดยไม่ใช้ข้อมูลที่มีการระบุผลลัพธ์ล่วงหน้า (unlabeled data) แต่ให้ AI Agent ค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างในข้อมูลด้วยตนเอง เทคนิคนี้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากที่ไม่มีการจัดประเภทล่วงหน้า โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ภัยคุกคามมีพฤติกรรมแปลกใหม่และไม่เคยปรากฏมาก่อน ตัวอย่างการใช้งาน ได้แก่ การใช้เทคนิค Clustering เพื่อจัดกลุ่มพฤติกรรมที่คล้ายกัน และการประยุกต์ใช้ Anomaly Detection เพื่อระบุเหตุการณ์หรือทราฟฟิกที่เบี่ยงเบนจากพฤติกรรมปกติของระบบ ซึ่งอาจเป็นสัญญาณของการโจมตีหรือกิจกรรมที่มีความเสี่ยง รูปที่ 2 Unsupervised Learning (Source: https://www.mathworks.com/discovery/unsupervised-learning.html) Reinforcement Learning เป็นเทคนิคที่ช่วยให้ AI Agent สามารถเรียนรู้จากประสบการณ์โดยอาศัยกลไกของการทดลองและการได้รับรางวัล (trial-and-error with reward signals) ระบบจะทดลองดำเนินการตอบสนองต่อภัยคุกคามในรูปแบบต่าง ๆ และปรับปรุงกลยุทธ์ของตนเองอย่างต่อเนื่อง โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มผลลัพธ์ที่ต้องการให้สูงที่สุด เทคนิคนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่มีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เช่น การจัดการเหตุการณ์แบบหลายขั้นตอน (multi-step attacks) การควบคุมแบบไดนามิก หรือการตอบสนองต่อภัยคุกคามอย่างอัตโนมัติตามนโยบายด้านความปลอดภัยขององค์กร โดยไม่ต้องพึ่งพาการป้อนข้อมูลตัวอย่างจำนวนมากล่วงหน้าเหมือนในเทคนิคแบบ Supervised รูปที่ 3 Reinforcement Learning (Source: https://www.enterrasolutions.com/is-reinforcement-learning-the-future-of-artificial-intelligence) Natural Language Processing (NLP) เป็นเทคนิคที่ช่วยให้ AI Agent สามารถเข้าใจและประมวลผลข้อมูลในรูปแบบข้อความ ซึ่งถือเป็นองค์ประกอบสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้าง (unstructured data) โดยเฉพาะในงานด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่เกี่ยวข้องกับอีเมล เอกสาร รายงาน หรือข้อความจากแหล่งข่าวกรองภัยคุกคาม ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งาน ได้แก่ การวิเคราะห์เนื้อหาในอีเมลเพื่อระบุความเสี่ยงจากฟิชชิ่ง การสกัดข้อมูลภัยคุกคามจากรายงานเชิงเทคนิคหรือโพสต์ในฟอรั่มของแฮกเกอร์ และการสร้างระบบแจ้งเตือนอัตโนมัติจากข้อมูล Threat Intelligence ที่อยู่ในรูปแบบข้อความ ความสามารถของ NLP ช่วยให้ AI Agent เข้าใจเจตนา วิเคราะห์บริบท และสรุปสาระสำคัญจากข้อความเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ รูปที่ 4 Natural Language Processing (Source: https://amazinum.com/insights/what-is-nlp-and-how-it-is-implemented-in-our-lives/) ความท้าทายในอนาคต แม้ว่าการผสานเทคโนโลยี Big Data เข้ากับ AI Agent จะช่วยยกระดับศักยภาพในการป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ได้อย่างมีนัยสำคัญ แต่อนาคตยังคงเต็มไปด้วยความท้าทายทั้งในด้านเทคนิค ปฏิบัติการ และจริยธรรม ซึ่งองค์กรจำเป็นต้องให้ความสำคัญอย่างรอบด้าน ดังนี้: แฮกเกอร์และกลุ่มอาชญากรไซเบอร์ยังคงพัฒนาเทคนิคการโจมตีรูปแบบใหม่อย่างไม่หยุดยั้ง อาทิ การใช้ AI...

16 June 2025

Data for Business

ทักษะที่ควรพัฒนาเพื่อการอยู่รอดในตลาดแรงงาน

ในโลกยุคปัจจุบัน เทคโนโลยีด้านดิจิทัลเข้ามามีบทบาทในการดำรงชีวิตประจำวันของผู้คนทั่วไป รวมถึงการใช้ในการดำเนินธุรกิจต่าง ๆ การเปิดตัวของ “ปัญญาประดิษฐ์นักสร้าง” หรือ “Generative AI” โดยเฉพาะ ChatGPT แชทบอทอัจฉริยะที่ถูกพัฒนาโดย OpenAI ที่มีจำนวนผู้ใช้งานทะลุ 100 ล้านคนต่อเดือนภายในเวลาหลังเปิดตัวเพียง 2 เดือน นับว่าเป็นแอปพลิเคชันที่เติบโตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ และนับวันจะยิ่งมีปัญญาประดิษฐ์ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านเพิ่มมากขึ้น รวมถึงสามารถช่วยทำงานด้านต่าง ๆ ได้หลากหลาย และมีประสิทธิภาพ ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้มากขึ้น บรรดาผู้เชี่ยวชาญในแวดวงต่าง ๆ จึงมีความกังวล และตั้งคำถามในทำนองที่ว่า “มนุษย์จะตกงานมากขึ้น จากการเข้ามาแทนที่ด้วย AI หรือไม่?” มนุษย์อย่างพวกเราในฐานะแรงงานจะปรับตัวอย่างไร มีทักษะใดที่ควรพัฒนาเพื่อความอยู่รอดบ้าง บทความนี้มีคำตอบ

9 June 2025

Big Data 101

Data Visualization ช่วยเราเข้าใจแผ่นดินไหวได้อย่างไร

แผ่นดินไหวเป็นภัยธรรมชาติที่สร้างความเสียหายมหาศาลต่อชีวิตและทรัพย์สิน การเข้าใจรูปแบบการเกิดแผ่นดินไหวผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงผลข้อมูลเชิงภาพ (Data Visualization) จึงมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการเตรียมพร้อมรับมือและลดผลกระทบจากภัยพิบัติดังกล่าว บทความนี้นำเสนอวิธีการใช้ Data Visualization เพื่อทำความเข้าใจแผ่นดินไหวในมิติต่าง ๆ ความสำคัญของ Data Visualization ในการศึกษาแผ่นดินไหว การแสดงผลข้อมูลเชิงภาพช่วยให้เราสามารถเห็นรูปแบบและความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างชัดเจน สำหรับปรากฏการณ์แผ่นดินไหว การใช้ Data Visualization มีประโยชน์หลายประการ ดังนี้ การติดตามแผ่นดินไหว ณ เวลาปัจจุบัน (Real-time earthquake monitoring) ปัจจุบันมีระบบติดตามแผ่นดินไหวแบบเรียลไทม์หลายระบบ เช่น USGS Earthquake Map ที่จัดทำโดยสำนักงานธรณีวิทยาแห่งสหรัฐอเมริกา (USGS) โดยสามารถแสดงข้อมูลแผ่นดินไหวทั่วโลกแบบเรียลไทม์ (ภาพที่ 1) แสดงแผนที่ตำแหน่งการเกิดเหตุแผ่นดินไหวที่เกิดขึ้นล่าสุด เพื่อให้สามารถเข้าใจได้โดยง่าย แผนที่การเกิดแผ่นดินไหวจึงมักอยู่ในรูปแบบพื้นฐานที่ใช้แสดงตำแหน่งของแผ่นดินไหว โดยนิยมใช้จุด (Points) ที่มีขนาดและสีแตกต่างกันเพื่อแสดงความรุนแรงของแผ่นดินไหว การประยุกต์ใช้ Data Visualization ในการศึกษาแผ่นดินไหวมีความท้าทายสำคัญประการแรกคือการจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไหลมาจากเครือข่ายเซนเซอร์จำนวนมาก ซึ่งจำเป็นต้องพัฒนาระบบการประมวลผลและแสดงผลแบบเรียลไทม์เพื่อให้ข้อมูลล่าสุดพร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์และติดตามสถานการณ์ นอกจากนี้ การออกแบบ Visualization ที่ซับซ้อนให้เข้าใจง่ายสำหรับประชาชนทั่วไปยังเป็นอีกความท้าทาย เพื่อให้การสื่อสารความเสี่ยงและการเตรียมพร้อมรับมือภัยพิบัติเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจุบัน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) ได้มีการจัดทำแดชบอร์ดติดตามสถานการณ์การเกิดแผ่นดินไหวในประเทศไทยและประเทศข้างเคียง (ภาพที่ 2) ซึ่งสามารถติดตามการกระจายตัว ขนาด ความถี่ รวมถึงแนวโน้มเชิงเวลาของ aftershocks ที่ปกติจะมีการเกิดขึ้นตามมาหลังจากการเกิดแผ่นดินไหวลูกใหญ่ (mainshock) ซึ่งโดยปกติจำนวน ขนาด และความถี่ของ aftershocks จะลดลงตามเวลาที่ผ่านไปหลังจากการเกิด mainshock ตามที่แสดงในภาพที่ 3 Data Visualization จึงเป็นเครื่องมือสำคัญในการทำความเข้าใจปรากฏการณ์แผ่นดินไหว การพัฒนาเทคนิคการแสดงผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจะช่วยให้ประชาชนทั่วไปเข้าใจความเสี่ยงและเตรียมพร้อมรับมือกับแผ่นดินไหวได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งในที่สุดจะช่วยลดความสูญเสียต่อชีวิตและทรัพย์สินจากภัยพิบัติทางธรรมชาติชนิดนี้ เอกสารอ้างอิง

28 April 2025

Big Data 101

สร้างสีสันให้ Dashboard ด้วย Dynamic Icons ใน Power BI: เทคนิคง่าย ๆ ที่ทำให้ข้อมูลของคุณมีชีวิต

คุณเคยรู้สึกว่าการนำเสนอข้อมูลของคุณยังขาดความน่าสนใจหรือไม่ ลองนึกภาพดูว่าถ้าคุณสามารถเพิ่มชีวิตชีวาให้กับตัวเลขและกราฟของคุณด้วยไอคอนที่เปลี่ยนแปลงอย่างมีชีวิตชีวาตามข้อมูลจริง จะเป็นอย่างไร วันนี้เราจะมาเรียนรู้วิธีสร้าง Dynamic Icons ใน Power BI – เทคนิคที่จะทำให้ Dashboard ของคุณโดดเด่น สื่อสารข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างความประทับใจให้กับผู้ชมของคุณ บทความนี้จะอธิบายถึงการสร้างไอคอนที่มีการเปลี่ยนแปลงไปตามข้อมูลหรือ Dynamic icons ที่ใช้งานในโปรแกรม Power BI ตัวอย่างดังรูปที่ 1 เมื่อค่าผลรวมกำไรมีค่ามากกว่า 0 จะแสดงสัญลักษณ์ลูกศรชี้ขึ้นสีเขียว แต่หากค่าผลรวมกำไรมีค่าน้อยกว่า 0 จะแสดงสัญลักษณ์ลูกศรชี้ลงสีแดง การนำเสนอดังกล่าวแสดงผลผ่าน Card (new) โดยทำการเพิ่มรูปภาพร่วมกับการแสดงผลของค่า ซึ่งการแสดงของไอคอนนั้นจะต้องสร้างสูตร (Measure) เพื่อระบุเงื่อนไขในการแสดงผล โครงสร้างสูตรเบื้องต้นมีส่วนประกอบดังรูปที่ 2 ภายใน “” จะต้องนำโค้ดของการแปลงไอคอนให้อยู่ในรูป image base64 เรียบร้อยแล้ว ก่อนอื่น เราสามารถค้นหาไอคอนที่ต้องการนำมาใช้งานได้จาก Flaticon ที่มีไอคอนฟรีมากมายให้เลือกใช้ โดยเลือกตัวเลือกการดาวน์โหลดเป็นไฟล์ PNG ขนาด 32px จากนั้นนำภาพที่ได้ไปอัปโหลดและแปลงเป็นไฟล์ภาพ Base64 ที่ https://www.base64-image.de/ ให้ทำการกดปุ่ม copy image เพื่อนำโค้ดที่ได้ไปวางในสูตรที่เตรียมไว้ จะได้ผลลัพธ์ดังรูปที่ 5 สุดท้ายให้เปลี่ยน Data category ของสูตรเป็น Image URL ดังรูปที่ 6 สร้าง Card (new) โดยเลือกข้อมูลที่ต้องการแสดงผลมาใส่ ที่ Format visual ในเมนู Image เลือก Image type: Image URL ดังรูปที่ 7 จากนั้นคลิกที่ปุ่ม Conditional formatting จะปรากฏหน้าต่างดังรูปที่ 8 เลือกสูตรที่สร้างไว้มาใส่ กดปุ่ม OK จะได้ผลลัพธ์เป็นค่าพร้อมด้วยไอคอนที่ปรับเปลี่ยนตามสูตรที่ต้องการแล้ว นอกจากนี้การแสดงผลสามารถเลือกเฉพาะ Dynamic icons โดยปิดการแสดงผล Values การแสดงผลสภาพอากาศมักถูกแสดงด้วยไอคอนที่เกี่ยวกับเมฆและฝน ดังแสดงในรูปที่ 8 จะเป็นการแสดงผลสภาพอากาศ 7 วันด้วยการใช้ Dynamic icons ในกรณีที่มีการวิเคราะห์สถานการณ์เสี่ยงน้ำแล้งและน้ำท่วมสามารถแสดงผลความรุนแรงของความเสี่ยงด้วยสี อาจจะใช้เพียงจุดสีธรรมดาในการแสดงผล Dynamic Icons เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการสร้าง Visuals ที่น่าสนใจและเข้าใจง่ายใน Power BI ช่วยให้นักวิเคราะห์สื่อสารข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ เรายังมีเทคนิคอีกมากมายที่จะช่วยยกระดับการนำเสนอข้อมูลของคุณใน Power BI ให้น่าสนใจยิ่งขึ้น อย่าลืมติดตามบทความอื่น ๆ ของเราเพื่อเรียนรู้เทคนิคและเคล็ดลับใหม่ ๆ ที่จะช่วยให้คุณกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูล เราพร้อมที่จะแบ่งปันความรู้และไอเดียสร้างสรรค์ใหม่ ๆ อยู่เสมอ มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการพัฒนาทักษะการใช้ Power BI ไปด้วยกันนะคะ บทความโดย ขวัญศิริ ศิริมังคลาตรวจทานและปรับปรุงโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์ อ้างอิง

30 July 2024

Movements Showroom

การประยุกต์ใช้ข้อมูลทางอุตุฯเพื่อการเกษตร ท่องเที่ยว และการเดินเรือ

ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยามีผลต่อการวางแผนในการดำเนินกิจกรรมต่าง ๆ มากมาย บทความนี้จะยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาสำหรับการวางแผนการเพาะปลูกข้าวนาน้ำฝน การวางแผนสำหรับการท่องเที่ยว รวมทั้งการเฝ้าระวังในการเดินเรืออีกด้วย กรมอุตุนิยมวิทยา ร่วมกับ GBDi ในการนำข้อมูล Big Data ทางอุตุนิยมวิทยาของกรมอุตุฯ มาประยุกต์ใช้ เพื่อนำเสนอข้อมูลการพยากรณ์อากาศให้เกิดประโยชน์ต่อภาคส่วนต่าง ๆ โดยในระยะเริ่มต้น GBDi ให้การสนับสนุนกรมอุตุฯในด้านการทำ Data Visualization และ Data Analytics ซึ่งเป็นการขับเคลื่อนโครงการในระยะสั้นเพื่อแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการเชื่อมโยงและการวิเคราะห์ข้อมูลอุตุนิยมวิทยา ผ่าน 3 โครงการหลัก ดังนี้ 1. อุตุนิยมวิทยาเพื่อการเกษตร อุตุนิยมวิทยาเพื่อการเกษตรกรรม เช่น การปลูกข้าว ซึ่งมีการสำรวจ ศึกษาสภาพแวดล้อมและสภาพอากาศ และสร้างแบบจำลอง เพื่อมุ่งเน้นการปลูกข้าวอย่างมีประสิทธิภาพ เพิ่มผลผลิตให้แก่เกษตรกรและลดผลกระทบจากความเสียหายที่เกิดจากสภาพอากาศแปรปรวนที่ไม่อาจคาดเดาได้ สร้างเป็น Dashboard การตัดสินใจปลูกข้าวในพื้นที่นาน้ำฝนของภาคอีสานโดยใช้ปริมาณน้ำฝนสะสมล่วงหน้าดังรูปที่ 1 และ 2 2. อุตุนิยมวิทยาเพื่อการท่องเที่ยว การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศส่งผลต่อการใช้ชีวิตประจำวันของคนเราโดยเฉพาะในเรื่องของการเดินทาง การติดตามสภาพอากาศเพื่อการท่องเที่ยวถือเป็นประเด็นสำคัญที่เราสนใจในการนำข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยามาประยุกต์เพื่อแนะนำการท่องเที่ยว โดยแบ่งตามช่วงเวลาที่สนใจ แดชบอร์ดแสดงข้อมูลการคาดการณ์วันที่เหมาะสมสำหรับการเดินป่า การไปเที่ยวชายหาด การไปเที่ยวทะเล และกิจกรรมอื่น ๆ โดยมีตัวกรองให้สามารถเลือกแสดงผลเดือนที่สนใจได้ โดยใช้ความสามารถของกรมอุตุนิยมวิทยาที่สามารถพยากรณ์อากาศ เพื่อประกอบการตัดสินใจเลือกท่องเที่ยวในรูปแบบต่าง ๆ ตามลักษณะอากาศที่เหมาะสมในการท่องเที่ยว ซึ่งแบ่งเป็น 4 ประเภท ดังนี้ นอกจากนี้ยังมีการแสดงปฏิทินที่แสดงความเหมาะสมสำหรับการท่องเที่ยวตลอดทั้งปี โดยแยกเป็น สามารถดูตัวอย่างประกอบได้ที่ Dashboard 3. การพยากรณ์อากาศเพื่อการเดินเรือ การพยากรณ์อากาศเพื่อการเดินเรือ อาศัยข้อมูลจาก 2 แบบจำลอง คือ ข้อมูลจำแนกตามท่าเรือต่าง ๆ โดยข้อมูลที่แสดงใน Dashboard ได้แก่ พิกัดท่าเรือ ปริมาณน้ำฝน ความสูงคลื่น คาบคลื่นเฉลี่ย ทิศทางคลื่น ทิศทางลม และความเร็วลม โดยข้อมูลต่าง ๆ เหล่านี้ ถูกนำมาใช้เพื่อประกอบการตัดสินใจในการเดินเรือ เหล่านี้เป็นเพียงตัวอย่างการประยุกต์ใช้ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาในส่วนของคำแนะนำของการปลูกข้าวในพื้นที่นาน้ำฝน คำแนะนำในการวางแผนการท่องเที่ยว และการตัดสินใจเดินเรือในเบื้องต้นเท่านั้น ในระยะถัดไปอาจมีการนำข้อมูลจากแบบจำลองอื่น ๆ หรือข้อมูลเพิ่มเติมมาประยุกต์ใช้เพื่อเป็นประโยชน์ต่อการดำเนินชีวิตของเราทุกคนต่อไป Reference Dashboard การเกษตร Dashboard การท่องเที่ยว Dashboard การเดินเรือ เนื้อหาโดย ขวัญศิริ ศิริมังคลาตรวจทานและปรับปรุงโดย

14 December 2022

Movements Showroom

กรมพัฒนาที่ดินกับการใช้ Data science ในการดูแลเกษตรกรอย่างใกล้ชิด

ด้วยเป้าหมายในการพัฒนาชีวิตและความเป็นอยู่ของเกษตรกร เพื่อให้เกษตรกรได้รู้จักและเข้าใจดินในพื้นที่ของตนเอง ผ่านคำแนะนำในการจัดการดินที่เหมาะสมและรวดเร็วโดยอาศัยความเชี่ยวชาญของบุคคลากรจากกรมพัฒนาที่ดิน เพื่อให้บรรลุผลดังกล่าวทางกรมฯ จึงเปิดรับเกษตรกรที่สนใจหรือต้องการรับความช่วยเหลือผ่านโครงการที่ชื่อว่า “บัตรดินดี” บัตรดินดี: บัตรประจำตัวแปลงเกษตร บัตรดินดี หรือชื่อเต็มๆ ว่า “โครงการบริหารจัดการดินเชิงรุกแก่เกษตรกรรายแปลงผ่านบัตรดินดี” เป็นโครงการที่มีวัตถุประสงค์เพื่อดูแลเกษตรกรผู้ถือบัตรดินดี ให้ได้รับการบริการด้านดินอย่างใกล้ชิด ประมวลผลปัญหาการเกษตรในเบื้องต้น พร้อมทั้งให้คำแนะนำการจัดการดิน โดยกรมพัฒนาที่ดินได้มีการรวบรวมคลังข้อมูลดินของเกษตรกรผู้เข้าร่วมโครงการอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้เกิดการจัดการข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพ ในการนี้ทางกรมพัฒนาที่ดินได้ร่วมมือกับ GBDi เพื่อเสริมสร้างการใช้ประโยชน์และวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องในรูปแบบของ Dashboard เพื่อให้เข้าใจลักษณะข้อมูลของโครงการดังกล่าว และสามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ไปประยุกต์ใช้สำหรับการวางแผน ต่อยอดให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่เกษตรกรและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลเพิ่มเติมหรือสนใจสมัครสมาชิกบัตรดินดี ในเบื้องต้นทางกรมพัฒนาที่ดินได้ส่งชุดข้อมูลจำนวน 143,034 ราย เพื่อนำมาวิเคราะห์ในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของภาพรวมของผู้ถือบัตรดินดี รูปที่ 1 แสดง Dashboard ที่ทำให้เราสามารถสรุปได้ว่าพื้นที่ที่สนใจมีจำนวนสมาชิกผู้ถือบัตรดินดี และจำนวนสมาชิกที่ได้รับคำแนะนำด้านการจัดการดินเป็นจำนวนเท่าใด กระจายในพื้นที่ใดบ้าง พืชที่นิยมปลูก 10 อันดับแรกคือพืชชนิดใดบ้าง รวมถึงมีการแสดงขนาดแปลง และกลุ่มชุดดิน รวมทั้งมีการแสดงจำนวนการเป็นสมาชิกโครงการอื่น ๆ ของสมาชิกผู้ถือบัตรดินดี นอกจากนี้ยังสามารถดูรายละเอียดแต่ละพื้นที่โดยเลือกพื้นที่จังหวัดที่ต้องการในแผนที่ได้ดังรูปที่ 2 ซึ่งเป็นข้อมูลบัตรดินดีในพื้นที่จังหวัดเชียงใหม่ หน้าจอการแสดงผลอื่น ๆ ก็จะแสดงผลที่สอดคล้องกับพื้นที่ที่เลือก ในส่วนของการจัดการที่มีการดำเนินการสามารถสรุปในแต่ละพื้นที่จังหวัดดังรูปที่ 3 จากข้อมูลที่ได้มีการรวบรวมมานั้น การปลูกพืชปุ๋ยสดเป็นวิธีการจัดการที่มีการใช้มากที่สุด รองลงมาคือการไถพรวนตามแนวระดับ และการสร้างบ่อน้ำในไร่นา/สระน้ำ/บ่อเก็บน้ำ ตามลำดับ จังหวัดที่มีการใช้วิธีการจัดการมากที่สุด 3 อันดับแรก ได้แก่ สุรินทร์ เชียงราย และ น่าน ตามลำดับ นอกจากนี้ยังสามารถเลือกดูข้อมูลจากวิธีการจัดการได้ โดยเลือกวิธีการจากตารางด้านขวา เพื่อดูว่า การจัดการดังกล่าวพบในจังหวัดต่าง ๆ เท่าไร ตัวอย่างเช่น จังหวัดที่มีการปลูกพืชปุ๋ยสด 3 อันดับแรก ได้แก่ สุรินทร์ เชียงราย และนครราชสีมา ตามลำดับ รูปที่ 4 แสดงปัญหาที่พบในแต่ละจังหวัด โดยแบ่งเป็น 2 ส่วนหลัก ได้แก่ ปัญหาดิน และปัญหาน้ำ พบว่า ปัญหาดินที่เกิดมากที่สุดคือดินกรดที่มีการพบสูงถึงกว่า 46% ส่วนปัญหาน้ำที่พบมากที่สุดคือปัญหาขาดแคลนน้ำ นอกจากนี้ยังสามารถดูปัญหาดินและปัญหาน้ำที่พบในแต่ละจังหวัดโดยเลือกจังหวัดในแผนที่ แผนภูมิรูปวงกลมจะถูกปรับให้สอดคล้องกับจังหวัดที่เลือก ผลการวิเคราะห์ดินจากชุดตรวจสอบดินสามารถแบ่งได้เป็น 2 ส่วน คือ ผลการวิเคราะห์ดินจากชุดตรวจสอบดินภาคสนามแสดงดังรูปที่ 5 และผลการวิเคราะห์ดินจากห้องปฏิบัติการดังรูปที่ 6 พืช 10 อันดับแรกที่ได้รับความนิยมในการปลูก รวมถึงพืช 10 อันดับแรกที่ให้ผลผลิตสูงสุด แสดงดังรูปที่ 7 นอกจากนี้ยังมีการวิเคราะห์ B/C Ratio (Benefit Cost Ratio) ซึ่งเป็นอัตราส่วนผลตอบแทนต่อต้นทุน หากค่า B/C Ratio มากกว่า 1 แสดงว่าผลตอบแทนที่ได้คุ้มค่ากับการทุน การวัดค่า B/C Ratio ของพืช 10 อันดับแรกที่นิยมปลูก พบว่ามีค่ามากกว่า 1 ทั้งก่อนและหลังจากการได้รับคำแนะนำ เมื่อเทียบอัตราส่วนผลตอบแทนต่อต้นทุนก่อนและหลัง จะเห็นทิศทางการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่า B/C Ratio ถึงแม้ว่าผลผลิตของพืชทุกชนิดจะเพิ่มขึ้น แต่เมื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบค่า B/C Ratio ก่อนและหลัง พบว่าบางพืชมีผลกำไรที่ลดลง ซึ่งทางกรมพัฒนาที่ดินสามารถนำผลการวิเคราะห์นี้ไปทำการปรับปรุงแนวทางการจัดการเพื่อส่งเสริมการเพิ่มกำไรให้แก่เกษตรกรต่อไป Dashboard นี้จะช่วยให้เราเห็นมุมมองเชิงลึกของชุดข้อมูล และนำไปสู่การใช้ข้อมูลเป็นส่วนช่วยในการตัดสินใจเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดตามเป้าหมายในการพัฒนาชีวิตและความเป็นอยู่ของเกษตรกรโดยใช้ Big Data เข้ามามีส่วนช่วยในการจัดการ ในอนาคตคาดว่าจะเพิ่มส่วนของการวิเคราะห์แนวโน้มและปัจจัยเพื่อให้สามารถทำนายผลผลิตในอนาคตจากฐานข้อมูลที่มีอยู่ได้ Reference บัตรดินดี ID Din Dee (ldd.go.th) เนื้อหาโดย ขวัญศิริ ศิริมังคลาตรวจทานและปรับปรุงโดย ดวงใจ จิตคงชื่น

5 March 2022

Movements

การประเมินโอกาสในการเสียชีวิต (Survival Rate Calculator) จากการติดเชื้อไวรัสโคโรนาด้วย Big Data

รู้หรือไม่ ผู้สูงอายุวัย 65 ปีที่มีโรคเบาหวาน และโรคความดันโลหิตสูงเป็นโรคประจำตัว มีความเสี่ยงประมาณ 60% ที่จะเสียชีวิตหากป่วยด้วยโรค COVID-19 (ภาพที่ 1) โดยเราสามารถวิเคราะห์ผ่านเครื่องมือที่เรียกว่า Survival Rate Calculator การคำนวนเหล่านี้สามารถทำได้โดยใช้ Big Data มาช่วยในการพยากรณ์โอกาสในการเสียชีวิต หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งคือการคำนวณอัตราการรอดชีวิต (Survival Rate Calculator) จากการรายงานข่าวผู้เสียชีวิตจากโรค COVID-19 เรามักพบว่า ผู้เสียชีวิตเหล่านั้นมักมีโรคประจำตัวอย่างน้อย 1 โรค บทความนี้จะช่วยให้ท่านเข้าใจเหตุผลว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น โดยอธิบายว่า Big Data ที่ใช้มีอะไรบ้าง การคำนวณเบื้องต้นทำได้อย่างไร เว็บไซต์ Coronavirus Dashboard (ncov2019.live) นำเสนอการวิเคราะห์อัตราการเสียชีวิตของผู้ป่วยที่ติดเชื้อไวรัสโคโรนา โดยได้นำข้อมูลผู้ป่วยที่ผ่านการศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการเสียชีวิตของผู้ป่วยโรคเดียวกันนี้ เพื่อคำนวณโอกาสในการเสียชีวิตที่จะเกิดขึ้นจากปัจจัยต่าง ๆ ได้แก่ ช่วงอายุ เพศ และโรคประจำตัว Avi Schiffmann ผู้คิดค้น Survival Rate Calculator นี้ที่ใช้ในเว็บไซต์ดังกล่าวเป็นเพียงเด็กมัธยมปลายอายุ 18 ปี ซึ่งทำให้เราเห็นว่า Big Data ไม่ใช่เรื่องยากอย่างที่หลาย ๆ คนคิด ที่จริงแล้วใคร ๆ ก็สามารถทำได้ ในการเข้าใช้บริการ เราต้องป้อนข้อมูลช่วงอายุ เพศ และรายละเอียดเกี่ยวกับโรคประจำตัว (ถ้ามี) โดยผู้ที่มีความเสี่ยงสูงคือผู้ที่มีโรคประจำตัวได้แก่ โรคหลอดเลือดหัวใจ (Cardiovascular disease) โรคเบาหวาน (Diabetes) โรคระบบทางเดินหายใจเรื้อรัง (Chronic respiratory disease) โรคความดันโลหิตสูง (Hypertension) และโรคมะเร็ง (Cancer) ตัวอย่างหน้าจอในการป้อนข้อมูลแสดงดังภาพที่ 2 ตัวอย่างเช่น ชายอายุ 65 ปี ที่มีโรคประจำตัวคือ โรคเบาหวาน และโรคความดันโลหิตสูง ผลลัพธ์จากการคำนวณชี้ว่า ชายคนดังกล่าวมีความเสี่ยงในการเสียชีวิตหากเขาติดเชื้อ COVID-19 อยู่ที่ 63.34% ดังแสดงในภาพที่ 3 การวิเคราะห์อาศัยข้อมูลจาก COVID-19 #CoronaVirus Infographic Datapack — Information is Beautiful ซึ่งได้ทำการศึกษาวิจัยผู้ป่วยที่หายป่วยและเสียชีวิตจากโรค COVID-19 โดยจากการศึกษาพบว่า ผู้สูงอายุหรือผู้ที่มีอายุมากกว่า 60 ปี ถือเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูง โดยเฉพาะช่วงอายุ 80-89 ปี และเพศชายมีความเสี่ยงมากกว่าเพศหญิงดังแสดงในภาพที่ 4 และภาพที่ 5 ตามลำดับ ภาพที่ 6 แสดงความเสี่ยงแยกตามโรคประจำตัวของผู้เสียชีวิต โดยผู้ที่มีความเสี่ยงในการเสียชีวิตมากที่สุดคือ ผู้ที่มีโรคหลอดเลือดหัวใจเป็นโรคประจำตัว รองลงมาคือโรคเบาหวาน โรคระบบทางเดินหายใจเรื้อรัง โรคความดันโลหิตสูง และโรคมะเร็งตามลำดับ หากผู้ป่วยรายใดมีโรคประจำตัวข้างต้นมากกว่า 1 โรค ความเสี่ยงในการเสียชีวิตก็จะเพิ่มมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะตั้งแต่ 3 โรคขึ้นไป จะมีความเสี่ยงสูงกว่า 50% ดังแสดงในภาพที่ 7 การมีโรคประจำตัวถือเป็นปัจจัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น ผู้ที่มีอายุ 60 – 79 หากไม่โรคประจำตัวจะมีความเสี่ยงอยู่ 5% แต่หากผู้ติดเชื้อในช่วงอายุดังกล่าวมีโรคหลอดเลือดหัวใจเป็นโรคประจำตัว ความเสี่ยงจะมีสูงถึง 52.5% อย่างไรก็ตามการคำนวณครั้งนี้ใช้ Big Data ที่มีการศึกษาวิจัยในประเทศจีน อิตาลี และสหราชอาณาจักร มิได้ใช้ข้อมูลผู้เสียชีวิตจากไวรัสโคโรนาทั่วโลก และใช้เพียง 5 โรคที่มีสัดส่วนในการมีโรคประจำตัวดังกล่าวของกลุ่มตัวอย่างสูง แต่ก็สามารถใช้เป็นแนวทางในการเฝ้าระวังพิเศษโดยเฉพาะในประชาชนกลุ่มเสี่ยง ได้แก่ ผู้สูงอายุที่มีโรคประจำตัว เนื่องจากการติดเชื้อไวรัสโคโรนาจะมีความเสี่ยงในการเสียชีวิตสูง และหากมีโรคประจำตัวมากกว่า 1 โรค ก็จะยิ่งเพิ่มโอกาสในกาสเสียชีวิตให้สูงขึ้นอีกด้วย นอกจากนั้นแล้ว Survival Rate Calculator นี้อ้างอิงการคำนวณจากข้อมูลทางสถิติเท่านั้น ไม่ได้มีผลทางการแพทย์เข้ามาเกี่ยวข้อง สามารถใช้เครื่องมือในการประเมินเบื้องต้นได้ และนี่ก็เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างของ Big Data กับการประยุกต์ใช้เกี่ยวกับโรค COVID-19 Reference

10 May 2021

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Khwansiri Sirimangkhala

บทความของผู้เขียน

Articles

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

234/432 Soi Lat Phrao 12, Chomphon, Chatuchak, Bangkok 10900, Thailand

Contact Us

Quick Link

About Us

© Big Data Institute | Privacy Policy