Big Data 101

บทความ

AI Governance: เข็มทิศนำทางสู่ปัญญาประดิษฐ์ที่น่าเชื่อถือ

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจและการใช้ชีวิตประจำวัน เราจำเป็นต้องเข้าใจว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือธรรมดา แต่เป็นเทคโนโลยีที่สามารถใช้งานได้หลากหลาย ส่งผลให้ผู้ใช้มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น เปรียบเสมือนกับค้อนที่สามารถใช้ตอกตะปูหรือทำกิจกรรมอื่น ๆ ได้ จึงควรเตรียมความพร้อมและสร้างความเข้าใจให้กับบุคลากรและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อป้องกันความเสี่ยงไม่ว่าจะเป็น ความเสี่ยงที่เกิดจากการกระทำโดยเจตนา (Intentional) เช่น Deepfake Scam หรือ Autonomous Weapons และความเสี่ยงที่ไม่ได้เกิดจากความตั้งใจ (Unintentional) เช่น ความผิดพลาดโดยไม่เจตนา หรือภัยธรรมชาติ ซึ่งเป็นปัญหาหลักที่องค์กรควรให้ความสำคัญ โดยรวมถึงข้อมูลที่ AI ใช้ในการเรียนรู้เกิดความลำเอียง (Bias Training Data) AI สร้างข้อมูลหรือเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง ไม่เป็นความจริง หรือไม่สมเหตุสมผล (Hallucination) คำแนะนำหรือการตัดสินใจที่ผิดพลาด ปัญหาลิขสิทธิ์ เป็นต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากท่านผู้อ่านเป็นผู้บริหารแล้ว ควรทำความเข้าใจและจัดการความเสี่ยงจาก AI อย่างรอบด้านผ่านคำถาม ดังนี้ หลักการกำกับดูแล AI (AI Principles) แนวทางในการพัฒนา ใช้งาน และกำกับดูแลเทคโนโลยี AI คำนึงถึงผลกระทบทางจริยธรรม สังคม และกฎหมาย โดยเน้นให้ AI สร้างประโยชน์ต่อมนุษย์และสังคม พร้อมลดความเสี่ยงและผลกระทบเชิงลบที่อาจเกิดขึ้น ได้แก่ ภาพรวม AI Governance ในระดับสากลและไทย ในระดับสากล โดยเฉพาะสหประชาชาติ (UN) ให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล AIโดยเน้นไปที่ สิทธิมนุษยชน จริยธรรม และความยุติธรรม เป็นหลัก ต่างจากสหรัฐอเมริกา ที่ขับเคลื่อนด้วยกลไกตลาด เน้นการแข่งขัน ประสิทธิภาพ และนวัตกรรมมากกว่า จีนเน้นการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน และการควบคุมโดยรัฐ และสหภาพยุโรปเน้นการกำกับดูแลเพื่อปกป้องสิทธิเสรีภาพของประชาชน สำหรับประเทศไทย คาดว่าจะไม่มีการออกกฎหมาย AI ในเร็วๆ นี้ และแนวโน้ม คือการพัฒนามาตรฐานอุตสาหกรรมโดยหลายภาคส่วนร่วมกัน ไม่ใช่แค่รัฐบาลเดียว องค์กรจึงควรแสดงให้เห็นว่าการใช้ AI สอดคล้องกับนโยบายเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกมองว่าไม่รับผิดชอบต่อสังคมหรือที่เรียกว่า Social License to Operate และเพื่อประเมินความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์ โดยเทียบกับ EU AI Act ที่แบ่งความเสี่ยงเป็น 4 ระดับตามแนวทาง Risk-Based Approach ได้แก่ โดยสิ่งที่สำคัญคือจะต้องใช้แนวทางในการ “อิงตามความเสี่ยง (Risk-Based)” เพื่อให้เข้าใจประเภทของความเสี่ยง (กฎหมาย จริยธรรม การดำเนินงาน) และใช้แนวทาง Integration-Based เพื่อบูรณาการและพิจารณาร่วมกันจากหลาย ๆ ฝ่ายโดยใช้เครื่องมือและกลไกที่หลากหลาย บทสรุป การกำกับดูแล AI ถูกให้ความสำคัญทั้งในระดับสากลและในประเทศไทย โดยมีเป้าหมายเพื่อคุ้มครองสิทธิส่วนบุคคลและสร้างความยุติธรรมในการใช้งาน เทรนด์ทั่วโลกสะท้อนให้เห็นหลายแนวทาง ไม่ว่าจะเป็นการเน้นจริยธรรมและสิทธิมนุษยชนของสหประชาชาติ การขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมในสหรัฐอเมริกา หรือการควบคุมโดยรัฐในจีน ขณะที่สหภาพยุโรปออกกฎหมายเพื่อคุ้มครองเสรีภาพประชาชน สำหรับไทย แม้ยังไม่มีการออกกฎหมาย AI โดยตรง แต่มีแนวโน้มเน้นการพัฒนามาตรฐานร่วมกันจากหลายภาคส่วน องค์กรจึงควรดำเนินงานอย่างโปร่งใสและมีความรับผิดชอบต่อสังคม ควรประเมินความเสี่ยงของ AI ด้วยแนวทางอิงตามความเสี่ยง เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับมาตรฐานและไม่เกิดผลกระทบเชิงลบ โดยเฉพาะกับระบบที่มีความเสี่ยงสูง ทั้งนี้ การบูรณาการความร่วมมือกับหลายฝ่ายและเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยสร้างความเชื่อมั่นในการนำ AI ไปใช้ในสังคมได้อย่างยั่งยืน เอกสารอ้างอิง https://arxiv.org/pdf/2407.01294 https://www.aiaaic.org/aiaaic-repository https://www.theguardian.com/society/article/2024/jun/23/dwp-algorithm-wrongly-flags-200000-people-possible-fraud-error https://doi.org/10.1007/s13347-021-00474-3 https://s41721.pcdn.co/wp-content/uploads/2021/06/Executive-Summary-2022-Report.pdf https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf

7 July 2025

Big Data 101

Digital Literacy ทักษะที่ขาดไม่ได้ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี

เทคโนโลยีดิจิทัลได้กลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันเราในทุกมิติ ช่วยให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็วและสะดวกสบายยิ่งขึ้น แต่เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็วจนเราอาจตามไม่ทัน หรือเกิดความผิดพลาดจากความเข้าใจที่ไม่ถูกต้อง สิ่งที่จำเป็นสำหรับทุกคนในฐานะพลเมืองดิจิทัล คือ Digital Literacy หรือ ทักษะความเข้าใจและการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการใช้เทคโนโลยีให้เกิดประโยชน์สูงสุด ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราปรับตัวกับโลกที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา แต่ยังช่วยให้เราใช้งานเทคโนโลยีได้อย่างปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และสร้างสรรค์มากยิ่งขึ้น โดย Digital Literacy มีความสำคัญที่เกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวัน 4 ด้านหลัก ได้แก่ ด้านการสื่อสาร ด้านการเรียนรู้ ด้านการทำงาน และด้านการเงิน ซึ่งมีรายละเอียดดังนี้ ด้านการสื่อสาร การสื่อสารออนไลน์ (Online Communication) ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันและการดำเนินธุรกิจในยุคดิจิทัล การมีทักษะ Digital Literacy จะช่วยให้เราอยู่ในโลกออนไลน์ได้ปลอดภัยมากขึ้น เช่น ด้านการเรียนรู้ ถ้าเราอยากรู้อะไร การค้นหาข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตถือเป็นช่องทางแรกที่เรานึกถึง เพราะมีความสะดวกและรวดเร็ว การมีทักษะ Digital Literacy จึงมีความสำคัญต่อการเรียน ทั้งกับตัวผู้สอนและผู้เรียน เช่น ด้านการทำงาน องค์กรสมัยใหม่มีการนำซอฟต์แวร์เข้ามาใช้ในการทำงานหลายตัว เพราะช่วยให้การทำงานรวดเร็วและวัดผลลัพธ์ได้ชัดเจน ซึ่งการมีทักษะ Digital Literacy จะเข้ามาช่วยให้พนักงานได้ประโยชน์หลายอย่าง ยกตัวอย่างเช่น ด้านการเงิน การทำธุรกรรมทางการเงินในปัจจุบันเป็นอีกกิจกรรมที่หลายคนหันไปทำผ่านแอปพลิเคชั่นบนโทรศัพท์เพราะทำได้ง่ายและประหยัดเวลา ซึ่งการมี Digital Literacy จะช่วยให้เราได้ประโยชน์ด้านการเงิน เช่น เมื่อเราเข้าใจถึงความสำคัญของ Digital Literacy ที่เกี่ยวข้องในชีวิตประจำวันแล้ว อีกเรื่องที่ต้องมีความเข้าใจเช่นกัน คือหลักการของ Digital Literacy ซึ่งเป็นรากฐานของการใช้ชีวิตและทำงานด้วยเทคโนโลยีอย่างแท้จริง หลักการสำคัญของ Digital Literacy Digital Literacy แบ่งออกเป็น 3 หมวดหลักตามแนวคิดของ Hiller Spires ศาสตราจารย์ด้านทักษะการใช้เทคโนโลยี จากมหาวิทยาลัยนอร์ทแคโรไลนาสเตต (North Carolina State University) ประเทศสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นกรอบแนวคิดที่ได้รับการยอมรับและนำไปใช้อ้างอิงอย่างแพร่หลาย ดังนี้ การทำความเข้าใจใน 3 หมวดหลักนี้ จึงเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะนำไปสู่การพัฒนาทักษะดิจิทัลให้เท่าทันโลกที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน แล้วการมี Digital Literacy ต้องมีทักษะอะไรบ้าง? Digital Literacy คือทักษะสำคัญในยุคดิจิทัลที่ทุกคนควรมี เพื่อให้สามารถใช้งานเทคโนโลยีดิจิทัลผ่านอุปกรณ์ต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้อง มีประสิทธิภาพ และปลอดภัยไปด้วย ซึ่งการมี Digital Literacy ที่ดีไม่ได้เกิดขึ้นได้เอง แต่ต้องมาจากการพัฒนาและฝึกฝนทักษะในหลากหลายด้านควบคู่กัน โดยมีทักษะสำคัญ 8 อย่างด้วยกันดังนี้ 1. ทักษะการใช้เทคโนโลยีพื้นฐาน (Basic Digital Skills) 2. ทักษะการสืบค้นและประเมินข้อมูล (Information Literacy) 3. ทักษะความปลอดภัยทางดิจิทัล (Cybersecurity & Privacy Awareness) 4. ทักษะการสื่อสารออนไลน์ (Digital Communication) 5. ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) 6. ทักษะการสร้างเนื้อหาดิจิทัล (Digital Content Creation) 7. ทักษะการบริหารจัดการตัวตนออนไลน์ (Digital Identity Management) 8. ทักษะการเรียนรู้และปรับตัวทางดิจิทัล (Digital Adaptability & Lifelong Learning) การพัฒนาทักษะเหล่านี้จะช่วยเสริมสร้าง Digital Literacy ที่แข็งแกร่ง ซึ่งทำให้เราสามารถใช้เทคโนโลยีให้เกิดประโยชน์สูงสุด พร้อมทั้งเติบโตไปกับการพัฒนาทางดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง โดยทั้ง 8 ทักษะที่กล่าวถึงไม่เพียงแต่เป็นพื้นฐานสำคัญในการสร้าง Digital Literacy ที่มีคุณภาพ แต่ยังช่วยให้เราใช้เทคโนโลยีอย่างเหมาะสมในทุกมิติของชีวิต ไม่ว่าจะเป็นการทำงาน การเรียนรู้ หรือการสื่อสารออนไลน์ ทำให้มีความมั่นใจในการใช้งานเทคโนโลยีมากยิ่งขึ้น สามารถปรับตัวได้อย่างคล่องแคล่วในโลกที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและไม่หยุดนิ่ง แหล่งอ้างอิง

2 July 2025

Big Data 101

คนจนแต่ละพื้นที่ต้องการความช่วยเหลืออย่างไร? หา insight จากข้อมูลด้วยเทคนิค Data Science

ปัญหาความยากจนเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของประเทศไทยมาอย่างต่อเนื่อง แม้ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ประเทศไทยจะมีการเติบโตทางเศรษฐกิจและความพยายามของภาครัฐในการยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน แต่ยังคงมีประชาชนจำนวนไม่น้อยที่ยังประสบปัญหาด้านรายได้ ความไม่เท่าเทียมในการเข้าถึงทรัพยากรและบริการพื้นฐาน ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเหลื่อมล้ำที่ยังฝังรากลึกในโครงสร้างสังคมไทย การแก้ปัญหาความยากจนและยกระดับคุณภาพชีวิตประชาชนด้วยระบบ TPMAP ระบบบริหารจัดการข้อมูลการพัฒนาคนแบบชี้เป้า (TPMAP: Thai People Map and Analytics Platform) พัฒนาขึ้นโดยสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ หรือ สภาพัฒน์ (สศช.) และศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เพื่อเป็นกรณีตัวอย่างของการพัฒนาระบบ Big Data ของภาครัฐ ตามมติของคณะกรรมการบริหารราชการแผ่นดินเชิงยุทธศาสตร์ ในเวลาต่อมาได้นำระบบดังกล่าวมาใช้ในการบริหารราชการแผ่นดินเพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน ทั้งในด้านการเพิ่มรายได้ ลดภาระค่าครองชีพ และเพิ่มโอกาสด้านอาชีพ Thai People Map and Analytics Platform – TPM★P ระบบ TPMAP สามารถเข้าถึงผ่านเว็บไซต์ https://www.tpmap.in.th/ แสดงข้อมูล “คนจนเป้าหมาย” จากกลุ่มคนที่ได้รับการสำรวจความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) จากกรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย ที่ถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยดัชนีความยากจนหลายมิติว่ายากจน และข้อมูลผู้ลงทะเบียนสวัสดิการแห่งรัฐ กระทรวงการคลัง ในระยะแรกกลุ่มคนจนเป้าหมายของ TPMAP คือกลุ่มคนที่ได้รับการสำรวจ จปฐ. ว่ายากจน (survey-based) และเป็นผู้ที่มาลงทะเบียนเพื่อรับบัตรสวัสดิการแห่งรัฐ (registered based) ซึ่งต่อมาได้ขยายกลุ่มคนจนเป้าหมายเป็นทั้งกลุ่มที่ลงทะเบียนและไม่ได้ลงทะเบียนบัตรสวัสดิการฯ แบบสำรวจ จปฐ. และดัชนีความยากจนหลายมิติ วัดความยากจนอย่างไร การสำรวจข้อมูลความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) คือ ข้อมูลในระดับครัวเรือนที่แสดงถึงสภาพความจำเป็นพื้นฐานของคนในครัวเรือนในด้านต่าง ๆ เกี่ยวกับคุณภาพชีวิตที่ได้กำหนดมาตรฐานขั้นต่ำเอาไว้ว่า คนควรจะมีคุณภาพชีวิตในแต่ละเรื่องอย่างไรในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ๆ มีการปรับปรุงแบบสอบถามทุก ๆ 5 ปี ดำเนินการโดยกรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย เพื่อประเมินคุณภาพชีวิตของประชาชนในระดับครัวเรือน โดยมุ่งเน้นการเก็บข้อมูลในพื้นที่ชนบทและชุมชนท้องถิ่นเป็นหลัก นั่นคือ เขตชนบทและชุมชนท้องถิ่น พื้นที่ที่อยู่ภายใต้การดูแลขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น เช่น องค์การบริหารส่วนตำบล (อบต.) และเทศบาลตำบลที่ยกฐานะจาก อบต. แบบสำรวจ ดัชนีความยากจนหลายมิติ (Multidimensional Poverty Index: MPI) พัฒนาโดย Oxford Poverty & Human Development Initiative และ United Nation Development Programme ซึ่ง สภาพัฒน์ได้นำมาปรับใช้กับประเทศไทย โดยอาศัยหลักการที่ว่า คนจนคือผู้ที่มีคุณภาพชีวิตต่ำกว่าเกณฑ์คุณภาพชีวิตที่ดีในมิติต่าง ๆ ซึ่ง TPMAP พิจารณาจาก 5 มิติ ได้แก่ ด้านสุขภาพ ด้านการศึกษา ด้านการเงิน ด้านความเป็นอยู่ และด้านการเข้าถึงบริการรัฐ ดังนั้น ครัวเรือนที่จน คือ ครัวเรือนที่ได้รับการสำรวจว่าจนจาก ข้อมูลความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) นั่นคือ ตกดัชนีความยากจนหลายมิติ (MPI) อย่างน้อย 1 มิติ ซึ่งหมายถึงครัวเรือนตกเกณฑ์ตัวชี้วัดที่อยู่ในมิตินั้น อย่างน้อย 1 ตัวชี้วัด และคนจนเป้าหมาย คือ คนที่อาศัยอยู่ในครัวเรือนที่ได้รับการสำรวจว่าจน ภาพรวมข้อมูลบนระบบ TPMAP จากข้อมูลการสำรวจความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) ซึ่งครอบคลุมประชากรราว 35 ล้านคนต่อปี พบว่า สัดส่วนของคนจนเป้าหมาย มีแนวโน้มลดลงในช่วงปี 2560–2562 โดยลดจาก อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไม่มีข้อมูลในช่วงปี 2563–2564 จึงไม่สามารถติดตามแนวโน้มในช่วงเวลาดังกล่าวได้โดยตรง กระทั่งปี 2565 พบว่า สัดส่วนคนจนเป้าหมายเพิ่มขึ้นเป็น 9.52% (ประมาณ 3,438,515 คน) ซึ่งอาจเป็นผลกระทบจากสถานการณ์การแพร่ระบาดของโควิด-19 ต่อมาในปี 2566 ตัวเลขนี้ลดลงอย่างชัดเจนเหลือเพียง 1.81% (ประมาณ 655,365 คน) แต่ในปี 2567 สัดส่วนของคนจนเป้าหมายกลับเพิ่มขึ้นอีกครั้งเป็น 7.39% (ประมาณ 2,568,168 คน) อันเป็นผลจากการ ปรับนิยาม และการ เพิ่มตัวชี้วัด ที่ใช้วิเคราะห์คนจนเป้าหมายในมิติต่าง ๆ ข้อมูลเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการออกแบบมาตรการลดความเหลื่อมล้ำอย่างจำเพาะ โดยคำนึงถึงทั้ง มิติปัญหา และ บริบทพื้นที่ เพื่อให้ความช่วยเหลือสามารถเข้าถึงผู้ที่มีความต้องการได้อย่างตรงจุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด ปัจจัยที่มักจะขาดแคลนร่วมกันคืออะไรบ้าง? หาความสัมพันธ์ของตัวชี้วัดด้วย Pearson’s correlation ความยากจนไม่ใช่เพียงการขาดรายได้ แต่เป็นชุดของปัจจัยที่ขาดแคลนร่วมกัน ในการทำความเข้าใจปัญหาความยากจนอย่างรอบด้าน จำเป็นต้องวิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างตัวชี้วัดด้านเศรษฐกิจ สังคม สุขภาพ และการศึกษา การนำ Pearson’s correlation coefficient มาใช้ช่วยให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ อย่างชัดเจน และสามารถระบุได้ว่าปัจจัยใดมักเกิดร่วมกันในกลุ่มประชากรที่มีความเปราะบาง ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนเชิงนโยบายที่ตรงจุดและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจากผลการวิเคราะห์ พบว่าตัวชี้วัดบางคู่มีค่าสหสัมพันธ์สูงอย่างมีนัยสำคัญ (r > 0.8) ตัวอย่างเช่น ด้านสุขภาพ ในพื้นที่จังหวัดหนึ่ง ๆ ครัวเรือนที่ขาดความรู้ในการใช้ยาเพื่อบำบัดบรรเทาอาการเจ็บป่วยเบื้องต้นอย่างเหมาะสม มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ขาดการจัดการด้านสุขภาพและความเป็นอยู่ในด้านอื่น ๆ ร่วมด้วย เช่น ขาดความรู้ในการป้องกันอุบัติภัยและภัยธรรมชาติ ไม่จัดบ้านให้สะอาดและถูกสุขลักษณะ มีสมาชิกในบ้านสูบบุหรี่หรือดื่มสุรา รวมถึงไม่มีการเก็บออมเงินและขาดรายได้ที่มั่นคง ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า ความรู้และพฤติกรรมด้านสุขภาพที่ดี ไม่ได้แยกขาดออกจากกัน แต่มักเกิดร่วมกันเป็นกลุ่มของความเปราะบางในชีวิตประจำวัน ด้านการมีงานทำและรายได้ ในหลายจังหวัด หากคนวัยแรงงาน (อายุ 15–59 ปี) ไม่มีอาชีพหรือรายได้ มักจะเป็นจังหวัดเดียวกันกับที่ผู้สูงอายุ (อายุ 60 ปีขึ้นไป) ก็ไม่มีรายได้หรืออาชีพเช่นกัน และยังพบว่าจำนวนผู้ถือบัตรสวัสดิการแห่งรัฐมีจำนวนมากในพื้นที่เดียวกันด้วย ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า การไม่มีรายได้ในคนวัยทำงาน ไม่ได้ส่งผลเฉพาะกับตัวเขาเอง แต่ยังส่งผลต่อความสามารถในการดูแลผู้สูงอายุในครัวเรือน และเป็นภาพรวมของความยากจนในระดับครอบครัวและชุมชน นอกจากนี้ในจังหวัดที่ครัวเรือนขาดการเก็บออมเงิน มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ขาดพฤติกรรมหรือระบบสนับสนุนอื่น ๆ ที่สะท้อนถึงความมีวินัยและการวางแผนชีวิต เช่น ขาดการป้องกันอุบัติภัยอย่างถูกวิธี สมาชิกครัวเรือนมีพฤติกรรมเสี่ยงอย่างการสูบบุหรี่ ไม่มีรายได้หรืออาชีพที่มั่นคง และไม่ปฏิบัติกิจกรรมทางศาสนาอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งทั้งหมดนี้สะท้อนถึง ความเปราะบางทั้งด้านเศรษฐกิจ สังคม และพฤติกรรมส่วนบุคคล ที่มักจะเกิดร่วมกันในครัวเรือนกลุ่มเดียวกัน การไม่มีการออมจึงไม่ใช่เพียงปัญหาทางการเงิน แต่ยังเชื่อมโยงกับการขาดวินัย ขาดความรู้ด้านสุขภาพและความปลอดภัย รวมถึงการขาดหลักยึดทางจิตใจบางประการ ซึ่งบ่งชี้ว่าการส่งเสริมการออมควรมาควบคู่กับการพัฒนาพฤติกรรมสุขภาพ การมีรายได้ที่มั่นคง และการสร้างความเข้มแข็งทางสังคมในระดับครัวเรือนอย่างเป็นระบบ ด้านสภาพแวดล้อมความเป็นอยู่ หลายจังหวัดพบว่า ครัวเรือนที่ไม่สามารถจัดการบ้านเรือนให้สะอาด เป็นระเบียบ และถูกสุขลักษณะได้ มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่มีพฤติกรรมสุขภาพและความเป็นอยู่ด้านอื่น ๆ ที่ไม่เหมาะสมร่วมด้วย เช่น สมาชิกในบ้านสูบบุหรี่ ขาดการป้องกันอุบัติภัย ไม่มีการเก็บออมเงิน รายได้ไม่มั่นคง และไม่ใส่ใจการตรวจสุขภาพหรือปฏิบัติกิจกรรมทางศาสนาอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า สุขภาวะของครัวเรือนไม่ได้จำกัดอยู่แค่เรื่องความสะอาดของบ้านเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวพันกับวินัยทางการเงิน พฤติกรรมสุขภาพ และความเป็นอยู่โดยรวม นอกจากนี้พบว่า ครัวเรือนที่ไม่มีน้ำสะอาดเพียงพอสำหรับดื่มและบริโภคตลอดทั้งปี ก็มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ไม่มีน้ำใช้เพียงพอในชีวิตประจำวันด้วย ซึ่งแสดงให้เห็นว่า ปัญหาด้านแหล่งน้ำในครัวเรือนไม่ได้เกิดแยกกัน แต่เป็นความขาดแคลนที่ครอบคลุมทั้งคุณภาพและปริมาณของน้ำ...

30 June 2025

Big Data 101

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

Big Data 101

Chunking: ตัวช่วยสำคัญในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ใน Python DataFrame

เคยหรือไม่ที่คุณต้องเผชิญกับไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่จนโปรแกรมค้าง หรือหน่วยความจำ (RAM) ของเครื่องคอมพิวเตอร์ทำงานเกินขีดจำกัดจนไม่สามารถเปิดไฟล์เพื่ออ่านหรือประมวลผลได้ ปัญหานี้มักเกิดขึ้นบ่อยครั้งเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่มีปริมาณมหาศาล โดยเฉพาะข้อมูลที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น ไฟล์ CSV ขนาดใหญ่ ไฟล์บันทึก (Log files) ที่มีข้อมูลจำนวนมาก หรือแม้แต่ข้อมูลจากแหล่งข้อมูล Streaming ที่ไหลเข้ามาอย่างต่อเนื่อง การพยายามโหลดข้อมูลทั้งหมดเข้าสู่หน่วยความจำพร้อมกัน ไม่เพียงแต่จะทำให้เกิดปัญหาด้านทรัพยากรเท่านั้น แต่ยังส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมโดยรวมอีกด้วย แล้วเราจะสามารถจัดการและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ได้อย่างไรกัน วันนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับเทคนิคสำคัญที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ให้เป็นเรื่องที่ง่ายและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น นั่นก็คือ “Chunking” Chunking คืออะไร? Chunking คือเทคนิคการแบ่งข้อมูลที่มีขนาดใหญ่ออกเป็นชิ้นส่วนย่อย ๆ ที่มีขนาดเล็กลง (หรือ “chunks”) เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลข้อมูลทีละส่วน โดยไม่ต้องโหลดข้อมูลทั้งหมดลงในหน่วยความจำพร้อมกัน ซึ่งจะช่วยหลีกเลี่ยงปัญหา Memory Error ที่เกิดจากการใช้หน่วยความจำที่มากเกินไป ทำไมต้องใช้ Chunking? การนำเทคนิค Chunking มาใช้ มีข้อดีสำหรับการทำงานกับ Big Data โดยตรง เช่น Chunking กับการจัดการ DataFrame ขนาดใหญ่ใน Python ในบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาษา Python นั้น DataFrame จากไลบราลี่ Pandas เป็นโครงสร้างข้อมูลแบบตารางสองมิติที่ใช้งานกันอย่างแพร่หลาย โดยมีแถว (Rows) แทนข้อมูลแต่ละรายการ และ คอลัมน์ (Columns) แทนคุณลักษณะหรือตัวแปรต่าง ๆ อย่างไรก็ตามไฟล์ข้อมูลที่บรรจุ DataFrame ที่มีจำนวนแถวและคอลัมน์มหาศาลนั้น การพยายามอ่านข้อมูลโดยใช้คำสั่งอ่านไฟล์มาตรฐาน เช่น pd.read_csv() อาจไม่สามารถทำได้ เนื่องจากปัญหา MemoryError ที่กล่าวไว้ข้างต้น ดังนั้นบทความนี้ จะแนะนำขั้นตอนการจัดการกับ DataFrame ขนาดใหญ่โดยใช้ Chunking ซึ่งประกอบด้วย 3 ขั้นตอนหลัก ดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 มุ่งเน้นกับข้อมูลที่ตรงประเด็น (Focus on relevant data) ก่อนจะเริ่มแบ่งข้อมูลเป็น chunks การลดปริมาณข้อมูลที่ต้องโหลดในแต่ละส่วนย่อยตั้งแต่ต้น จะช่วยลดภาระการประมวลผลลงได้อย่างมาก ขั้นตอนนี้จึงมีความสำคัญไม่แพ้การทำ Chunking เริ่มต้นจากการพิจารณาว่ามีคอลัมน์ใดที่ต้องการนำไปประมวลผลบ้าง และมีเงื่อนไขอื่นใดอีกหรือไม่ที่จะสามารถกรองข้อมูลเฉพาะส่วนที่เกี่ยวข้องได้ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ตรงประเด็นที่สุด ในกรณีที่เราไม่ใช่เจ้าของข้อมูลโดยตรง การขอพจนานุกรมข้อมูล (Data Dictionary) จากเจ้าของข้อมูลจะช่วยให้เข้าใจความหมายของแต่ละคอลัมน์และเลือกคอลัมน์ที่จำเป็นได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่าง: สมมติเราใช้ไฟล์ชุดข้อมูลรถยนต์มือสอง (autos.csv จาก Kaggle Used Cars Dataset) และมีโจทย์ที่ต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างราคารถกับคุณลักษณะบางอย่างของรถยนต์มือสอง แทนที่จะโหลดคอลัมน์ทั้งหมดที่มี เราควรกำหนดตัวแปรเพื่อเลือกเฉพาะคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ตั้งแต่ขั้นตอนการอ่านไฟล์ โดยใช้พารามิเตอร์ usecols ร่วมกับคำสั่งอ่านไฟล์ของ Pandas เช่น pd.read_csv(‘autos.csv', usecols= [‘price', ‘vehicleTypes', ‘brand', …]) นอกจากนี้ หากมีเงื่อนไขสำหรับกรองข้อมูลเบื้องต้น เช่น ต้องการเฉพาะรถยนต์ที่เสนอขาย (Angebot) เท่านั้น ในคอลัมน์ประเภทข้อเสนอ (offerType) ก็ควรกำหนดเงื่อนไขการกรองนี้ไว้ด้วย ดังภาพตัวอย่างโค้ด อย่างไรก็ตาม การกรองข้อมูลแถวในแนวยาว (เช่น df_sale = df[df[‘offerType'] == ‘Angebot']) จะทำได้ก็ต่อเมื่อ DataFrame ที่เลือกคอลัมน์แล้วมีขนาดพอดีกับหน่วยความจำ หาก DataFrame นั้นมีขนาดใหญ่มากจนเกินหน่วยความจำ ก็มีความจำเป็นจะต้องทำการ Chunking เสียก่อน ขั้นตอนที่ 2 โหลดข้อมูลทีละส่วน (Load Data in Chunks) ขั้นตอนนี้เป็นหัวใจของการทำ Chunking สำหรับไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถโหลดเข้าหน่วยความจำทั้งหมดได้ เราจะใช้พารามิเตอร์ chunksize ในฟังก์ชันอ่านไฟล์ของ Pandas โดยระบุขนาดของ chunk ที่ต้องการ เมื่อมีการประมวลผล Pandas จะไม่ส่งคืน DataFrame ทั้งก้อนให้ทันที แต่จะส่งคืนวัตถุที่เรียกว่า Iterator ซึ่งเราสามารถวนลูปเพื่อดึงข้อมูลมาประมวลผลได้ทีละส่วน (ทีละ chunk) ตามขนาดที่ได้กำหนดไว้ จากตัวอย่างโค้ดในภาพ 1 หากไฟล์ข้อมูล มี DataFrame ขนาดใหญ่ที่ไม่สามารถกรองข้อมูลรายแถวออกมาได้ทันที เราจำเป็นจะต้องใช้พารามิเตอร์เพื่อกำหนดขนาด chunksize ร่วมกับการอ่านไฟล์ด้วย Pandas ดังนี้ df = pd.read_csv(‘autos.csv', chunksize = 50000) เมื่อมีการกำหนด chunksize=50000 คำสั่งอ่านไฟล์จะส่งคืน Iterator ซึ่งเราต้องทำการวนลูป เพื่ออ่านและประมวลผลข้อมูลทีละส่วน เช่น กระบวนการกรองข้อมูลรายแถว chunk_filtered = chunk[chunk[‘offerType'] == ‘Angebot'] โดยแต่ละส่วนจะมีข้อมูลไม่เกิน 50,000 แถว และส่งคืนกลับมาในรูปแบบ DataFrame ขนาดเล็กหนึ่งก้อน การประมวลผลจะดำเนินการไปเรื่อย ๆ จนกระทั่งอ่านข้อมูลจากไฟล์ได้ครบทุกส่วน เมื่อการประมวลผลแต่ละส่วนเสร็จสิ้น เราจะได้ DataFrame ขนาดเล็กหลาย ๆ ก้อนที่ถูกกรองเป็นที่เรียบร้อย ขั้นตอนที่ 3 บันทึกข้อมูลที่แก้ไขแล้วลงในไฟล์ใหม่ (Save modified data to new file) หลังจากที่เราได้ทำการโหลดและประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ทีละส่วนตามขั้นตอนที่ 2 แล้ว ขั้นตอนสุดท้ายที่สำคัญคือการรวม DataFrame ขนาดเล็กเหล่านี้เข้าด้วยกันโดยการใช้คำสั่ง pd.concat() เพื่อสร้าง DataFrame ขนาดใหญ่ที่สมบูรณ์ซึ่งมีเฉพาะข้อมูลที่เราต้องการ เช่น df_sale = pd.concat(filtered_chunks) และบันทึกข้อมูลนี้ลงในไฟล์ใหม่ เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานต่อในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงได้โดยไม่ต้องโหลดข้อมูลดิบขนาดใหญ่อีกต่อไป เทคนิค Chunking ใน Python Pandas ที่นำเสนอในบทความนี้ ถือเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพอย่างยิ่งในการจัดการกับ DataFrame ขนาดใหญ่เกินหน่วยความจำ ด้วยสามขั้นตอนสำคัญ เราสามารถเอาชนะข้อจำกัดนี้ ทำให้การทำงานกับชุดข้อมูลขนาดมหึมาเป็นไปได้อย่างราบรื่น เป็นระบบ และพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ Big Data โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูลสามารถประยุกต์ใช้ได้โดยไม่ต้องกังวลกับปัญหา MemoryError อีกต่อไป แหล่งข้อมูลอ้างอิง

16 May 2025

Big Data 101

ChatGPT ใช้ยังไงให้ตอบโจทย์การทำงานของคนทำงานทุก Gen มากที่สุด

เชื่อว่าวันนี้ ChatGPT ได้กลายเป็นเครื่องมือทำงานที่คนทำงานจำนวนมากเลือกใช้ เนื่องจากความสามารถที่หลากหลาย ทั้งในด้านการตอบคำถาม และสร้างผลลัพธ์ต่าง ๆ ได้ตรงกับความต้องการด้วยคุณภาพในระดับเดียวกับที่มนุษย์ทำได้ จึงทำให้ ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างสูง จนถูกนำไปใช้เป็นตัวเลือกที่คนทำงานทุกระดับในทุกสายงานใช้งานอย่างไม่จำกัด เพื่อเป็นผู้ช่วยให้เราทำงานออกมาได้ประสิทธิภาพและมีคุณภาพไปพร้อมกัน การใช้ ChatGPT มีประโยชน์อะไรบ้าง อย่างที่เห็นว่าผู้ใช้งานสามารถนำ ChatGPT ไปใช้ได้หลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นผู้ช่วยส่วนตัวในชีวิตประจำวัน และเป็นเครื่องมือช่วยเหลือในการทำงาน ซึ่งหากมองในมุมของการทำงาน การใช้ ChatGPT จะช่วยให้ธุรกิจได้ประโยชน์หลายอย่าง อย่างการลดต้นทุน เพราะ ChatGPT สามารถทำงานซ้ำแทนมนุษย์ได้ ช่วยให้องค์กรจัดสรรบุคลากรไปทำงานด้านอื่นที่มีความซับซ้อนมากกว่า ChatGPT ยังสามารถทำงานได้ตลอดเวลา ช่วยให้ธุรกิจมีเครื่องมือเข้ามาช่วยสนับสนุนการทำงานนอกชั่วโมงการทำงานปกติ โดยเฉพาะงานด้านการบริการลูกค้าซึ่งเป็นส่วนงานที่จะต้อง ดำเนินการตลอดเวลา ซึ่ง ChatGPT สามารถรองรับข้อความจำนวนมาก และสร้างข้อมูลเพื่อตอบกลับลูกค้าได้ทันที ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริการลูกค้า และสุดท้ายคือการเป็นเครื่องมือที่ช่วยรวบรวมข้อมูลที่ลูกค้าติดต่อเข้ามา เพื่อให้องค์กรนำข้อมูลดังกล่าวมาสรุปเป็น Insights แล้วนำไปใช้ในการดำเนินงานด้านอื่น ๆ ต่อได้ นี่ก็คือประโยชน์ส่วนหนึ่งของการนำ ChatGPT มาใช้ในการทำธุรกิจโดยรวม โดยจากดูสถิติการใช้งานที่รวบรวมโดย Intelliarts บริษัทที่ปรึกษาด้านเทคโนโลยี ระบุว่า ChatGPT ถูกนำไปใช้งานในหลายด้าน โดยมีงานที่ได้รับความนิยมมากที่สุด 3 อันดับแรก ได้แก่ นอกจากนี้ หากมองลึกลงไปในรายละเอียดจะเห็นว่าในองค์กรมีพนักงานหลาย Generation ตั้งแต่ Baby Boomer ไปจนถึง Gen Z ซึ่งแต่ละช่วงอายุมีลักษณะการใช้งาน ChatGPT ที่ใกล้เคียงกันและแตกต่างกันตามตำแหน่งและลักษณะงานของตนเอง ลองไปดูกันว่าพนักงานแต่ละ Generation มีการใช้ ChatGPT ในการทำงานอย่างไร เพื่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุดและตอบโจทย์การทำงานในแต่ละวัน จากผลสำรวจของ Pew Research Center ในปี 2024 Baby Boomer พนักงาน Baby Boomer คือกลุ่มคนที่เกิดระหว่างปี 1946 ถึง 1964 ซึ่งเป็นกลุ่มที่ไม่มีความถนัดในการใช้เทคโนโลยีเทียบเท่ากับคนรุ่นอื่น แต่สามารถเรียนรู้การใช้งานในเบื้องต้นได้ ทำให้ Baby Boomer เป็นกลุ่มคนที่ใช้ ChatGPT น้อยที่สุดด้วยสัดส่วน 6% โดยมีลักษณะการใช้งานหลักในการร่างเอกสารทางธุรกิจและค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ Generation X พนักงาน Gen X คือกลุ่มคนที่เกิดระหว่างปี 1965 ถึง 1980 แม้จะไม่ได้เติบโตมาพร้อมกับเทคโนโลยี แต่ถ้าเรียนรู้การใช้งานก็สามารถใช้เทคโนโลยีในการทำงาน ซึ่งมีสัดส่วนการใช้งาน ChatGPT อยู่ที่ 17% โดยมีลักษณะการใช้งานหลักในการจัดตารางการทำงานให้กับคนในทีมและเขียนอีเมลติดต่อกับลูกค้า Generation Y พนักงาน Gen Y หรือที่เรียกอีกชื่อว่า Millennials คือกลุ่มคนที่เกิดระหว่างปี 1981 ถึง 1996 เป็นเจนเนอเรชั่นที่ผ่านการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีมาหลายอย่าง ทำให้สามารถปรับตัวได้เร็ว และมีสัดส่วนการใช้งาน ChatGPT อยู่ที่ 27% โดยมีลักษณะการใช้งานหลักในการจัดลำดับความสำคัญของงานและหาข้อมูลเพื่อเรียนรู้เรื่องใหม่ ๆ Generation Z พนักงาน Gen Z คือกลุ่มคนที่เกิดระหว่างปี 1997 ถึง 2012 ซึ่งเติบโตมาพร้อมกับการพัฒนาเทคโนโลยี ทำให้มีความคุ้นเคยและสามารถเรียนรู้วิธีการใช้งานได้เร็ว ทำให้เป็นกลุ่มที่สัดส่วนการใช้ ChatGPT มากที่สุดอยู่ที่ 43% โดยมีลักษณะการใช้งาน ChatGPT เพื่อคิดคอนเทนต์ลง Social Media และสรุปข้อมูลที่ตัวเองต้องการ ขั้นตอนการใช้งาน ChatGPT ChatGPT เป็นเครื่องมือที่ผู้ใช้งานสามารถเข้าไปได้ฟรี โดยมีขั้นตอนการใช้งาน 3 ข้อดังนี้ เริ่มแรกเราจะต้องเข้าไปที่เว็บไซต์ chatgpt.com เพื่อสร้างบัญชีผู้ใช้ ซึ่งผู้ใช้ฟรีจะสามารถดูประวัติการใช้งาน เขียน Prompt เพื่อสร้างรูปภาพ และอัปโหลดไฟล์ฟอร์แมตต่าง ๆ เพื่อให้ ChatGPT นำไปสร้างผลลัพธ์ให้ หลังจากที่เราสร้างบัญชีและล็อกอินเข้ามาแล้ว ก็จะพบกับหน้าต่างสนทนาที่จะประกอบไปด้วยแถบเครื่องมือและตัวเลือก ซึ่งมีรายละเอียดดังนี้ ถัดจากเครื่องมือก็มาถึงการใช้งานที่ผู้ใช้จะต้องป้อนคำสั่ง (Prompt) ให้ ChatGPT นำไปประมวลผล และสร้างผลลัพธ์ตอบกลับมา ซึ่งเราสามารถเขียน Prompt ได้หลายรูปแบบ ขึ้นอยู่กับความต้องการ โดยมีตัวอย่าง Prompt แนะนำที่สามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการทำงานสำหรับธุรกิจและองค์กรต่าง ๆ 4 ด้านด้วยกันดังนี้ Prompt สำหรับงานด้านการบริหาร Prompt สำหรับงานด้านการวางแผนเชิงกลยุทธ์ Prompt สำหรับงานด้านการบริการลูกค้า Prompt สำหรับงานด้านการตลาด นี่คือแนวทางการใช้งาน ChatGPT เบื้องต้นที่สามารถนำไปปรับใช้ในการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะเห็นได้ว่า ChatGPT เป็น AI ที่มีความสามารถหลากหลาย ตอบโจทย์การใช้งานของทุกช่วงวัย ไม่ว่าคุณจะอยู่ในวัยใดหากเรียนรู้วิธีใช้ให้ถูกต้อง ChatGPT จะกลายเป็นเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้อย่างรวดเร็วและเกิดประโยชน์สูงสุด แหล่งอ้างอิง

16 May 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

Gotta Train ’Em All! พัฒนาองค์กรให้แข็งแกร่ง ด้วยระบบติดตามผลงานสไตล์โปเกเด็กซ์!

ในบริบทขององค์กรสมัยใหม่ การนำแนวคิดจากโลกโปเกมอนมาประยุกต์ใช้ในการบริหารทรัพยากรมนุษย์สามารถเป็นนวัตกรรมที่น่าสนใจ ระบบติดตามผลการปฏิบัติงานที่ออกแบบตามแนวคิดของ Pokédex ที่ให้ข้อมูลเชิงลึก สนุก และเข้าใจง่าย จะช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ความสามารถ พัฒนาการ และศักยภาพของบุคลากรได้อย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ โดยมีเป้าหมายในการสร้างทีมงานที่มีความแข็งแกร่งและสามารถขับเคลื่อนองค์กรไปสู่ความสำเร็จ รูป Pokédex (https://www.pokemon.com/us/pokedex) Pokédex (https://www.pokemon.com/us/pokedex) เป็นสมุดบันทึกข้อมูลที่ใช้ในจักรวาลของโปเกมอน ทำหน้าที่บันทึกข้อมูลของโปเกมอนแต่ละชนิด มีคุณสมบัติหลัก แสดงรายละเอียดต่างๆ ของโปเกมอน เช่น: ประเภท ขนาด น้ำหนัก ความสามารถพิเศษ ถิ่นที่อยู่อาศัย ซึ่งช่วยให้เทรนเนอร์สามารถติดตามและศึกษาข้อมูลโปเกมอนได้อย่างละเอียด Employee Pokédex: โปรไฟล์เฉพาะตัวของพนักงาน โปเกมอนแต่ละตัวประกอบด้วยคุณลักษณะเฉพาะ พนักงานในองค์กรก็ล้วนมีความสามารถและศักยภาพที่แตกต่างกัน ระบบ Employee Pokédex จะเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถวิเคราะห์ภาพรวมของบุคลากรได้อย่างเป็นระบบและครอบคลุม โดยนำเสนอข้อมูลสำคัญ อาทิ ทักษะเชิงวิชาชีพ ความสามารถเฉพาะทาง และประวัติผลการปฏิบัติงาน เพื่อสนับสนุนการพัฒนาศักยภาพบุคลากรอย่างมีประสิทธิภาพและเป็นรูปธรรม ชื่อและตัวตน: ยอมรับความแตกต่างและศักยภาพของแต่ละบุคคล Pokédex จะบันทึกรายละเอียดเฉพาะของโปเกมอนแต่ละตัว องค์กรสมัยใหม่ก็ควรตระหนักถึงความหลากหลายของทรัพยากรมนุษย์ พนักงานแต่ละคนล้วนมีภูมิหลัง ทักษะ และคุณลักษณะเฉพาะตน การยอมรับและเคารพในความแตกต่างเหล่านี้จะช่วยสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ครอบคลุม เอื้ออำนวยให้บุคลากรรู้สึกถึงคุณค่าของตนเอง และสามารถแสดงศักยภาพได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ประเภทและความสามารถ: ค้นหาบทบาทที่ใช่ เช่นเดียวกับประเภทและความสามารถที่กำหนดประสิทธิภาพของโปเกมอนในการต่อสู้ พนักงานแต่ละคนในองค์กรก็มีคุณลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกัน บางบุคคลมีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์เชิงลึก บางคนโดดเด่นด้านความคิดสร้างสรรค์ และบางคนมีศักยภาพด้านภาวะผู้นำ การทำความเข้าใจ “ประเภท” และคุณลักษณะเฉพาะของพนักงานจะเป็นกลยุทธ์สำคัญที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถมอบหมายงานได้อย่างเหมาะสมและสอดคล้องกับความสามารถ อันจะนำไปสู่การสร้างทีมงานที่มีประสิทธิภาพและศักยภาพสูงสุด เพศ: ส่งเสริมความเท่าเทียมและความหลากหลาย ในโลกของโปเกมอนมีความหลากหลายทางพันธุกรรม องค์กรชั้นนำในปัจจุบันควรให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับความหลากหลายและความเท่าเทียมในสถานที่ทำงาน เครื่องมือการบริหารทรัพยากรมนุษย์สมัยใหม่สามารถทำหน้าที่เป็นกลไกสำคัญในการส่งเสริมวัฒนธรรมองค์กรที่ครอบคลุม เพื่อสร้างโอกาสในการพัฒนาและความก้าวหน้าอย่างเป็นธรรมสำหรับบุคลากรทุกคน โดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างทางเพศ เชื้อชาติ หรือพื้นฐานส่วนบุคคล Type Matchups: เข้าใจไดนามิกการทำงานเป็นทีม เช่นเดียวกับโปเกมอนที่มีคุณลักษณะเฉพาะทางพลังงานและความสามารถ พนักงานในองค์กรก็มีทักษะ จุดแข็ง และข้อจำกัดที่แตกต่างกัน การออกแบบทีมงานที่มีความหลากหลายและสามารถเสริมพลังซึ่งกันและกันจะเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกในการจัดวางทรัพยากรบุคคล เพื่อสร้างทีมงานที่มีความสมดุลและมีศักยภาพในการขับเคลื่อนองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ Base Stats: วัดผลทักษะและศักยภาพของพนักงาน ศักยภาพของโปเกมอนจะมีค่าสถานะพื้นฐานที่เป็นตัวกำหนด พนักงานในองค์กรก็มีทักษะหลักที่สามารถพัฒนาและยกระดับได้ อาทิ ความสามารถในการวิเคราะห์และแก้ปัญหา ทักษะการปรับตัวต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง และประสิทธิภาพในการทำงานร่วมกับผู้อื่น ระบบติดตามผลการปฏิบัติงานแบบดิจิทัลจะเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถประเมินและวัดระดับความสามารถเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ อันจะนำไปสู่การวางแผนพัฒนาบุคลากรที่มีความเฉพาะเจาะจงและมีประสิทธิภาพสูงสุด Search Box: ค้นหาพนักงานที่ใช่ได้อย่างรวดเร็ว ฟังก์ชันการค้นหาที่มีประสิทธิภาพใน Pokédex ช่วยให้เทรนเนอร์สามารถเข้าถึงข้อมูลโปเกมอนได้อย่างรวดเร็ว ระบบการบริหารทรัพยากรมนุษย์สมัยใหม่ก็ควรพัฒนาเครื่องมือค้นหาที่มีความคล่องตัวและแม่นยำ ซึ่งจะช่วยให้ผู้บริหารสามารถค้นหาและคัดกรองบุคลากรตามคุณสมบัติเฉพาะ อาทิ ทักษะเชิงวิชาชีพ ประสบการณ์การทำงาน หรือผลงานที่ผ่านมา การออกแบบระบบสืบค้นดังกล่าวจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารและพัฒนาทรัพยากรบุคคลขององค์กรอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิผล สรุป: ใช้ข้อมูลขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตเหมือนเทรนเนอร์มืออาชีพ การประยุกต์ใช้แนวคิดจาก Pokédex ในระบบการวิเคราะห์ทรัพยากรมนุษย์จะเป็นนวัตกรรมที่ช่วยยกระดับการบริหารบุคลากร โดยสร้างระบบติดตามผลที่มีความแม่นยำ เข้าใจง่าย และมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถประเมินและพัฒนาศักยภาพของพนักงานได้อย่างเป็นระบบ ท้ายที่สุดแล้ว ความสำเร็จขององค์กรเปรียบเสมือนการเดินทางในโลกโปเกมอน ที่ต้องอาศัยกลยุทธ์ การพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และความร่วมมือของทีมงานที่เข้มแข็ง!

25 March 2025

Big Data 101 Data for Business Movements

Data Analytics คืออะไร ? และมีอะไรบ้าง ? ทำไมทุกองค์กรถึงให้ความสำคัญ

“Data is the new oil” เป็นประโยคที่ ไคลฟ์ ฮัมบี (Clive Humby) นักคณิตศาสตร์ชาวอังกฤษพูดไว้เมื่อปี 2006 เปรียบเปรยว่าข้อมูลเป็นเหมือนทรัพยากรที่มีค่าไม่ต่างจากน้ำมัน ถือเป็นคำกล่าวที่แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของข้อมูลในยุคนี้ได้เป็นอย่างดี เพราะปัจจุบันข้อมูลได้กลายมาเป็นเครื่องมือสำคัญในการแข่งขันของโลกธุรกิจยุคใหม่ แต่การมีข้อมูลจำนวนมากแล้วไม่สามารถนำมาใช้งานได้ ก็เหมือนมีแค่น้ำมันดิบ หากไม่ได้ผ่านกระบวนการกลั่นก็ไม่มีประโยชน์ ดังนั้นการวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analytics จึงเปรียบเสมือนกระบวนการกลั่นที่เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นพลังงานขับเคลื่อนธุรกิจ เป็นขั้นตอนสำคัญที่ทำให้เราสามารถนำข้อมูลมาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แล้ว Data Analytics คืออะไร ? Data Analytics คือ กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น AI (Artificial Intelligence), Machine Learning และเครื่องมือ Data Analytics มาใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อสรุปของข้อมูลนั้น ๆ ถือเป็นการนำข้อมูลที่ได้มา เข้าสู่กระบวนการแสดงค่า หาความหมาย และสรุปผลที่ได้จากข้อมูลนั้น ๆ ช่วยให้มองเห็นแนวโน้ม โอกาส และความเสี่ยงต่าง ๆ ทำให้สามารถตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริงแทนการใช้สัญชาตญาณ หรือประสบการณ์เพียงอย่างเดียว ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการคาดการณ์อนาคต หาแนวโน้มความน่าจะเป็น แนวโน้มคำตอบ หรือจุดที่ต้องแก้ไข ที่จะสามารถช่วยเสริมศักยภาพทางธุรกิจได้ รูปแบบการทำ Data Analytics การทำ Data Analytics สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภทหลัก ๆ ตามลักษณะและวัตถุประสงค์ ดังนี้ ตัวอย่างเครื่องมือในการทำ Data Analytics (Data Analytics Tools) ความสำคัญของ Data Analytics ในธุรกิจ Data Analytics ยังเป็นส่วนสำคัญของการขับเคลื่อน Digital Transformation ในองค์กร เนื่องจากข้อมูลเชิงลึกที่ได้ จะช่วยให้ธุรกิจค้นพบไอเดียหรือโอกาสใหม่ ๆ ในการเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน หรือสร้างนวัตกรรม ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่จะทำให้องค์กรสามารถปรับตัวและเติบโตได้อย่างรวดเร็วในโลกดิจิทัลที่มีการแข่งขันสูง หลายองค์กรตระหนักถึงความสำคัญของการใช้ Data Analytics เพื่อปรับปรุงกระบวนการทำงาน ลองมาดูตัวอย่างของการนำ Data Analytics ไปใช้งานในธุรกิจด้านต่าง ๆ กัน องค์กรสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ทำให้สามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการทำ Personalization ที่สามารถนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ตรงกับความต้องการของลูกค้ามากที่สุด ตัวอย่างเช่น Netflix แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งคอนเทนต์ระดับโลก ได้มีการนำ Data Analytics มาใช้ประโยชน์ในการรวบรวมพฤติกรรมการใช้งานของสมาชิก ด้วยเทคโนโลยี AI ทั้งอุปกรณ์ที่ใช้ในการรับชม ประวัติการดู คำค้นหา หรือผู้คนชอบดูภาพยนตร์และคอนเทนต์แนวไหนมากที่สุด จากนั้นนำมาวิเคราะห์พฤติกรรมของสมาชิกแต่ละคน เพื่อนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ในการแนะนำภาพยนตร์ หรือคอนเทนต์ ที่สมาขิกสนใจจะดูได้ตรงตามความต้องการ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้บริษัทคาดการณ์ความต้องการของสินค้าและบริหารจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้ลดปัญหาสินค้ามากเกินหรือน้อยเกินไป และช่วยลดต้นทุนทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Amazon แพลตฟอร์มขายสินค้าออนไลน์ชื่อดัง ที่โดดเด่นในการใช้ Data Analytics โดยมีการใช้ Machine Learning และ Artificial Intelligence เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการสั่งซื้อและคาดการณ์แนวโน้ม ทำให้การจัดการสินค้าคงคลังมีความรวดเร็วและแม่นยำ การใช้ Data Analytics มาช่วยในการประเมินและจัดการความเสี่ยงในด้านต่าง ๆ จะช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจจับความผิดปกติและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างรวดเร็วจากสัญญาณความผิดปกติจากข้อมูล ทำให้สามารถแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันภัยชั้นนำอย่าง AON ใช้ Data Analytics ในการบริหารจัดการและควบคุมความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการประกัน ซึ่งข้อมูลที่รวบรวมมาจากพฤติกรรมลูกค้าช่วยให้พวกเขาสามารถวางแผนและจัดการความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้ Data Analytics ในการวิเคราะห์ข้อมูลพนักงานสามารถช่วยให้ผู้บริหารตัดสินใจในเรื่องการจ้างงาน การเลื่อนตำแหน่ง การฝึกอบรม และการระบุปัญหาที่เกิดขึ้นในองค์กรก่อนที่จะกลายเป็นปัญหาใหญ่ ตัวอย่างเช่น บริษัท Google มีการใช้ HR Analytics เพื่อทำความเข้าใจและปรับปรุงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับพนักงานทั้งหมด ตั้งแต่การจ้างงานจนถึงการเพิ่มคุณภาพชีวิตที่ทำงานด้วยการสำรวจและการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อรวบรวมความคิดเห็นและข้อมูลจากพนักงาน ในการปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ ให้เหมาะสมกับวัฒนธรรมองค์กรและสร้างสภาพแวดล้อมที่ดีขึ้น การนำ Data Analytics มาใช้ในการวิเคราะห์กระบวนการทำงานหรือขั้นตอนการผลิต จะช่วยให้สามารถค้นพบจุดที่เป็นคอขวด และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างเป็นรูปธรรม ตัวอย่างเช่น Grab แพลตฟอร์มที่อำนวยความสะดวกให้แก่ผู้ใช้งานผ่านทางแอปพลิเคชันบนมือถือ ทั้งบริการเรียกรถรับส่ง บริการส่งพัสดุ และบริการรับส่งอาหาร มีการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลการสั่งอาหารของลูกค้า โดยแนะนำร้านอาหารที่ชอบ ร้านอาหารที่มีโปรโมชั่นน่าสนใจ หรือร้านอาหารใกล้บ้าน และประมวลผลสำหรับผู้ให้บริการ Grab เพื่อให้บริการได้สะดวกมากยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากหลายช่องทาง ทั้งข้อมูลการซื้อ พฤติกรรมการใช้งาน Social Media ทำให้เข้าใจความต้องการ ความชอบและ Pain Points ของลูกค้าได้ลึกซึ้งมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการให้ตรงใจลูกค้ามากขึ้นด้วย ตัวอย่างเช่น McDonald’s แบรนด์อาหารฟาสต์ฟู้ดที่มีจำนวนสาขาทั่วทุกมุมโลก ก็มีการทำ Data Analytics ในการเก็บข้อมูล เช่น รายการสั่งซื้อ เมนูที่ลูกค้าชอบ และการคอมเมนต์ตามแพลตฟอร์ม Social Media ต่าง ๆ นอกจากนี้ ยังใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลกลุ่มเป้าหมาย เช่น ที่ตั้งของร้านมีผลต่อการเข้าใช้บริการของลูกค้าหรือไม่ ชุดเซตเมนูอย่าง Happy Meal เหมาะกับลูกค้าประเภทไหนบ้าง หรือเทรนด์การตลาดที่กำลังเป็นกระแส เพื่อทำการตลาดและนำเสนอเมนูที่ลูกค้าชอบ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าให้ได้มากที่สุด จากตัวอย่างที่กล่าวมา จะเห็นได้ว่า Data Analytics มีบทบาทสำคัญต่อความสำเร็จของธุรกิจในยุคดิจิทัล องค์กรที่นำเทคโนโลยีมาวิเคราะห์ข้อมูล จะสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อแก้ปัญหา วางแผนกลยุทธ์ และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับ Data Analytics จะได้เปรียบในการแข่งขัน เพราะสามารถเข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภค คาดการณ์แนวโน้ม และปรับตัวได้รวดเร็ว นอกจากนี้ การเก็บข้อมูลสถิติในกระบวนการทำงานยังช่วยให้ค้นพบวิธีการแก้ปัญหาใหม่ ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพในทุกด้าน นี่คือเหตุผลว่าทำไม Data Analytics จึงเป็นกุญแจสู่ความสำเร็จขององค์กรชั้นนำในยุคนี้ แหล่งอ้างอิง

19 March 2025

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Big Data 101

บทความ

Big Data 101

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