Search
A
A
A
Home
Data for Business

Data for Business

บทความ

Data for Business

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
Read More
Big Data 101Data for BusinessMovements
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
Read More
Data for Business
ตัวอย่างในการนำ NLP มาใช้เพื่อธุรกิจด้านต่าง ๆ
ในยุคดิจิทัลนี้ธุรกิจต่างก็มีการปรับตัวนำ AI เข้ามาใช้ในการทำงาน ไม่ว่าจะเป็นการป้อนคำสั่งให้ AI วิเคราะห์ ตีความ และประมวลผลเพื่อสร้างข้อมูลใหม่ขึ้นมา ซึ่งความสามารถของ AI ก็เป็นผลมาจากการถูกฝึกฝน โดยการใช้เทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP เพื่อให้โมเดลภาษาเรียนรู้ภาษาของมนุษย์ และนำไปสร้างผลลัพธ์ให้เหมือนมนุษย์มากที่สุด การรู้จัก NLP จึงเป็นรากฐานให้เราสามารถนำเทคโนโลยีไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจได้ NLP หรือ Natural Language Processing คือศาสตร์แขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ประมวลผล และตีความภาษาของมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ถูกพัฒนาขึ้นมาให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้ในชีวิตประจำวัน และวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ออกมาได้เหมือนกับภาษาที่มนุษย์ใช้  แล้ว NLP ทำอะไรได้บ้าง?  NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับภาษาของมนุษย์ได้หลากหลาย เช่น การนำ NLP มาใช้ในการทำธุรกิจ ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง NLP กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการปรับเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินธุรกิจในหลากหลายด้าน โดยสามารถนำ NLP มาใช้งานได้หลายอย่างผ่านเครื่องมือต่าง ๆ ทั้งในมุมของการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การบริการลูกค้า และการเก็บข้อมูลเชิงลึก ซึ่งในส่วนนี้จะยกตัวอย่างการนำ NLP ไปใช้ในธุรกิจ 5 ด้านด้วยกันดังนี้ NLP จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยเสมือน โดยการแก้ไขปัญหาหรือสนับสนุนการทำงานให้กับผู้ใช้โดยตรง เช่น การนำ Chatbots มาใช้ตอบคำถามและช่วยเหลือลูกค้าผ่านเว็บไซต์ NLP จะช่วยวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าผ่านข้อความที่ส่งเข้ามาหาองค์กร โดยการประเมินอารมณ์ว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง เพื่อจัดลำดับความสำคัญของปัญหา NLP จะช่วยวิเคราะห์การกล่าวถึงแบรนด์บนโซเชียลมีเดียแพลตฟอร์มต่าง ๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าลูกค้ามีความรู้สึกต่อผลิตภัณฑ์และแบรนด์อย่างไร ไม่ว่าจะเป็นความคิดเห็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง NLP จะช่วยวิเคราะห์พฤติกรรม ความต้องการ และลักษณะเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย เพื่อนำมาสร้างกลุ่มลูกค้าตัวอย่าง และนำข้อมูลที่ได้ไปออกแบบการสื่อสารและพัฒนาสินค้าให้ตรงกับความต้องการ ธุรกิจสามารถนำ NLP ไปใช้เป็นเครื่องมือในการสร้างเนื้อหา ผ่านการป้อนคำสั่งให้โมเดล AI เขียนบทความ คำโฆษณา สร้างรูปภาพ หรือคลิปวิดีโอให้มีความน่าสนใจ และสามารถนำไปใช้งานได้ต่อได้ NLP จะทำหน้าที่เป็นระบบคัดกรองเนื้อหา โดยการตรวจจับและระบุว่าเนื้อหาไหนบนแพลตฟอร์มมีความไม่เหมาะสม เช่น มีความรุนแรง หรือมีการใช้คำไม่สุภาพ เพื่อลบเนื้อหาดังกล่าวออกจากแพลตฟอร์มโดยอัตโนมัติ NLP จะถูกนำไปใช้ในการดึงข้อมูลสำคัญมาจากแหล่งข้อมูล เช่น เอกสารรายงาน หรือฐานข้อมูล เพื่อนำข้อมูลมาเตรียมความพร้อมก่อนเข้าสู่การวิเคราะห์ข้อมูล NLP ช่วยแยกประเภทและจัดลำดับความสำคัญของอีเมลแต่ละฉบับให้กับผู้ใช้งาน เช่น การจัดกลุ่มอีเมลตามประเภท เช่น งานด่วน คำร้องเรียน หรือคำถามทั่วไป NLP จะดึงข้อมูลสำคัญที่ HR ต้องการจาก Resume ของผู้สมัคร เช่น ทักษะ ประสบการณ์ และระดับการศึกษา เพื่อดูว่ามีคุณสมบัติตรงกับความต้องการหรือไม่ ช่วยลดเวลาการตรวจสอบเอกสารของ HR และเพิ่มความแม่นยำในการคัดเลือกเบื้องต้น NLP จะทำหน้าที่วิเคราะห์และจับคู่คุณสมบัติของผู้สมัครงานกับความต้องการในประกาศรับสมัครงาน เช่น ทักษะที่จำเป็นหรือประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง เพื่อกรองผู้สมัครที่ความเหมาะสมที่สุดสำหรับตำแหน่งนั้น ๆ เราจะเห็นว่าการทำงานของ AI ที่เราใช้งานกัน มีรากฐานสำคัญมาจากเทคโนโลยี NLP ที่มีส่วนช่วยให้คอมพิวเตอร์และโมเดลภาษาสามารถเรียนรู้และทำความเข้าใจภาษาของมนุษย์ จนถูกนำไปใช้งานในธุรกิจหลายด้าน ดังนั้นหากองค์กรเข้าใจหลักการทำงานของ NLP ก็จะสามารถนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้งานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและพัฒนาการดำเนินงานของธุรกิจให้ดียิ่งขึ้นได้ แหล่งอ้างอิง
19 March 2025
Read More
Data for BusinessMovementsShowroom
การใช้ Big Data และ AI ในมุมมองของนักการตลาด
ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญ การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานของนักการตลาดทั่วโลก โดยเทคโนโลยีทั้งสองนี้ไม่เพียงแค่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีและตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างตรงจุด ทำไม Big Data และ AI ถึงเป็นตัวเปลี่ยนเกมในงานการตลาด? Big Data คือกุญแจสำคัญที่ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจพฤติกรรม และความต้องการของลูกค้าในแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ในขณะที่ AI มาช่วยงานนักวิเคราะห์ข้อมูล ในการเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ ให้กลายเป็นคำตอบและกลยุทธ์ที่ใช้งานได้จริง การใช้ Big Data และ AI ในงานการตลาด มีดังนี้ ความท้าทายในการใช้ Big Data และ AI แม้ว่า Big Data และ AI จะมอบข้อได้เปรียบมากมาย แต่การนำมาใช้ยังมีความท้าทายบางประการ ได้แก่ แนวทางการนำ Big Data และ AI มาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพ บทสรุป Big Data และ AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับนักการตลาดในยุคปัจจุบัน การนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงาน แต่ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับลูกค้าและตอบสนองความต้องการได้อย่างตรงจุด ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จ เช่น Netflix, Amazon, และ Coca-Cola ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเพิ่มผลลัพธ์ทางธุรกิจผ่านการใช้งานเทคโนโลยีอย่างชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม การใช้งานเทคโนโลยีดังกล่าวจำเป็นต้องควบคู่ไปกับการพัฒนาความเข้าใจในด้านข้อมูลและการปฏิบัติตามหลักจริยธรรม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในระยะยาว การปรับตัวและการเรียนรู้จากตัวอย่างเหล่านี้จะช่วยให้นักการตลาดสามารถก้าวข้ามความท้าทายและใช้ประโยชน์จาก Big Data และ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในอนาคต แหล่งที่มา
10 March 2025
Read More
Data for Business
ประโยชน์ของ Power BI ที่มีต่อธุรกิจในยุคปัจจุบัน
Power BI คือ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจาก Microsoft ที่เปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย เพื่อใช้ในการวิเคราะห์แนวโน้มและผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เป็นหนึ่งในเครื่องมือ Business Intelligence (BI) ที่นิยมในปัจจุบัน เพราะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น มีจุดเด่นที่ความสามารถในการเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง การสร้างแดชบอร์ดแบบอินเทอร์แอคทีฟ และการใช้งานที่ไม่ซับซ้อน  ในบทความนี้จะนำทุกท่านไปรู้จักกับ Power BI เครื่องมือที่สามารถช่วยในการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและรวดเร็วขึ้น ขยายขอบเขตของการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน ทำให้สามารถมองเห็นภาพรวมของธุรกิจได้อย่างละเอียดและชัดเจน องค์ประกอบของ Power BI  Power BI ไม่ใช่แค่รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังช่วยแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย สวยงาม และมีประสิทธิภาพ ทำให้เห็นภาพรวมของธุรกิจอย่างชัดเจน ทำให้สามารถวางแผนล่วงหน้าได้อย่างมั่นใจ ซึ่งมีองค์ประกอบหลักที่ช่วยให้การทำงานดำเนินไปได้อย่างง่ายดายดังนี้ 1. Power BI Desktop คือซอฟต์แวร์ Power BI บนคอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อนำข้อมูลมาวิเคราะห์ แปลงข้อมูล แล้วนำผลลัพธ์ที่ได้มาแสดงผลบนแดชบอร์ด 2. Power BI Service เป็นบริการที่อยู่บนคลาวด์ (Cloud) ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการเผยแพร่ แบ่งปัน และเข้าถึงรายงานและแดชบอร์ดที่สร้างขึ้นด้วย Power BI Desktop สามารถแชร์รายงานและแดชบอร์ดให้กับบุคลากรทั้งภายในและภายนอกองค์กร 3. Power BI Mobile เป็นแอปพลิเคชั่น Power BI ที่ทำให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลการวิเคราะห์บนโทรศัพท์ได้ และจะมีการแจ้งเตือนผู้ใช้แบบ Realtime หากมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น 4. Power BI Gateway เป็นเครื่องมือที่เชื่อมระหว่าง Power BI Service กับแหล่งข้อมูล (Data Sources) ขององค์กร เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูล และนำไปสร้างรายงานกับแดชบอร์ดได้ โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลไปอยู่บน Cloud 5. Power BI Embedded เป็นบริการที่ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถเชื่อมต่อรายงานและแดชบอร์ดจาก Power BI ไปฝังในแอปพลิเคชั่นขององค์กรได้เลย โดยไม่ต้องเขียนโค้ดส่วนควบคุมและแสดงผลเพิ่มเติม 6. Power BI Report Builder เป็นเครื่องมือในการสร้างและออกแบบรายงานที่มีการแบ่งหน้า Paginated Reports ซึ่งเป็นรายงานที่ผู้ใช้สามารถจัดวางข้อมูล และต้องการพิมพ์เป็นเอกสารออกมา เพื่อให้การตรวจสอบและวิเคราะห์ทำได้ง่ายขึ้น Power BI มีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร Power BI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจในยุคปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย การวิเคราะห์ความพึงพอใจของลูกค้า หรือการติดตามความก้าวหน้าของโครงการ โดยการนำ Power BI เข้ามาใช้จะทำให้องค์กรได้ประโยชน์ 5 ข้อดังนี้ 1. สามารถใช้ร่วมกับซอฟต์แวร์ตัวอื่นของ Microsoft ได้ Power BI เป็นซอฟต์แวร์ของ Microsoft ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ Power BI ร่วมกับซอฟต์แวร์ตัวอื่นได้ ยกตัวอย่างเช่น  2. เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่าย Power BI ถูกพัฒนาขึ้นให้มี UI ที่ใช้งานง่ายในทุกขั้นตอน เริ่มจากการเชื่อมต่อ Power BI รองรับการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลหลายประเภท เช่น Microsoft Excel, SQL Server และ Google Analytics หลังจากเชื่อมต่อแล้ว ผู้ใช้ก็สามารถสร้างรายงานและแดชบอร์ดได้เลย เพียงนำข้อมูลมาวาง Power BI จะนำข้อมูลไปสร้างเป็นกราฟและแผนภูมิให้เองโดยอัตโนมัติ ในส่วนของการแสดงผล Power BI ยังมีเทมเพลตสำเร็จรูปที่ผู้ใช้สามารถปรับแต่งสี กราฟ และเลย์เอาต์ได้อิสระ นอกจากนี้ยังเลือกอุปกรณ์ที่จะนำรายงานขึ้นไปแสดงผลได้ ทั้งโทรศัพท์ แท็บเล็ต และคอมพิวเตอร์ เพื่อให้การแสดงผลเหมาะกับอุปกรณ์แต่ละประเภท 3. สามารถประมวลผลข้อมูลได้แบบ Real time ข้อมูลที่แสดงผลอยู่บนแดชบอร์ดสามารถอัปเดตได้ตามเวลาที่ต้องการ เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีการอัพเดตอยู่เสมอ ซึ่ง Power BI มีตัวเลือกให้ผู้ใช้สามารถอัปเดตข้อมูลแบบ Real time ได้ถึง 3 วิธีด้วยกัน ดังนี้ 4. ลดต้นทุนในการวิเคราะห์ข้อมูล Power BI เป็นซอฟต์แวร์ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นมาให้ผู้ใช้งานในองค์กรทุกระดับ หากผู้ใช้เป็นลูกค้า Microsoft Enterprise Agreement อยู่แล้ว ก็สามารถใช้งาน Power BI ได้ฟรี แต่ถ้ายังไม่เคยใช้งาน Power BI จะมีซอฟต์แวร์ให้เลือก 3 แพ็คเกจ ดังนี้ 5. พนักงานทำงานร่วมกันง่ายขึ้น Power BI ช่วยให้บุคลากรทำงานร่วมกันง่ายขึ้น เพราะสามารถทำงานพร้อมกัน ทั้งการดูและแก้ไขรายงานได้แบบ Real time ผ่าน Power BI Service จากนั้นเมื่อทำเสร็จแล้ว ผู้ใช้ก็สามารถแชร์ข้อมูลในฟอร์แมตต่าง ๆ เพื่อนำไปใช้งานต่อได้ ไม่ว่าจะเป็นการแชร์เป็นไฟล์ PDF, Excel, Word หรือ PowerPoint  นอกจากนี้ Power BI ยังเป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถนำไปใช้งานได้ในการดำเนินธุรกิจหลายด้าน ดังนี้ เจ้าของธุรกิจสามารถนำ Power BI ไปใช้ เพื่อดูข้อมูลแบบ Real time ด้านประสิทธิภาพการขาย การดำเนินการ และการเติบโตของรายได้ หรือในด้านการวางแผน การนำ Power BI มาใช้จะช่วยให้เจ้าของธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้าในอดีตของพื้นที่ดังกล่าวว่าเป็นอย่างไร เพื่อนำมาวางแผนการตลาดในอนาคต ฝ่ายการตลาดสามารถนำ Power BI ไปใช้ เพื่อติดตาม KPI ต่าง ๆ ว่ามียอดเป็นอย่างไร เช่น ยอด Click-Through Rates, Conversion Rate บนเว็บไซต์ แล้วนำข้อมูลมาวิเคราะห์ว่ามียอดตามที่คาดหวังหรือไม่ เพื่อพัฒนาเว็บไซต์และคอนเทนต์ต่อ หรือจะเป็นการนำมาใช้สำหรับวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย อย่างการให้ Power BI ติดตามยอด Like ยอด Share และ Comment ของโพสต์บนโซเชียลมีเดียขององค์กรว่ามีจำนวนมากแค่ไหน การใช้ Power BI ช่วยให้ฝ่ายขายสามารถสร้างแดชบอร์ดเพื่อติดตาม Sales Metrics เช่น รายได้รวม กำไรสุทธิ และอัตราการปิดยอดขาย ของพนักงานเป็นรายบุคคลและยอดของทีมโดยรวม นอกจากนี้ยังสามารถใช้ Power BI มาวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว เพื่อคาดการณ์ยอดขายที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคตตามระยะเวลาที่กำหนด ช่วยให้ทีมนำข้อมูลมาตั้งเป้าหมายที่คาดว่าจะทำได้จริงมากที่สุด...
25 February 2025
Read More
Data for Business
Data Visualization คืออะไร มีประโยชน์ และใช้งานอย่างไร ?
Data Visualization คือ การแสดงข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์และประมวลผลในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและสื่อสารได้ชัดเจน เช่น แผนภูมิ แผนที่ อินโฟกราฟิก หรือรูปภาพ การนำเสนอเหล่านี้ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถมองเห็นแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว องค์กรจึงสามารถนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากทุกองค์กรมีข้อมูลสำคัญและมีความซับซ้อน ซึ่งข้อมูลปริมาณมากอาจทำให้การวิเคราะห์เกิดความผิดพลาดได้ ด้วยเหตุผลนี้ทำให้องค์กรต้องมีการทำ Data Visualization เพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานมองเห็นภาพรวมได้ชัดเจน มีส่วนช่วยในการตัดสินใจทั้งในด้านการบริหารและการวางแผนธุรกิจ โดยการทำ Data Visualization นั้น มีรูปแบบการแสดงผลหลายประเภทด้วยกัน ซึ่งมี 5 รูปแบบที่เป็นที่นิยมนำมาใช้ในการทำงาน คือ ประโยชน์ของ Data Visualization  นอกจากการทำ Data Visualization จะช่วยให้องค์กรเห็นข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการสรุปข้อมูลออกมาแล้ว ยังช่วยให้องค์กรได้ประโยชน์ 5 ข้อดังต่อไปนี้ 1. ทำให้ข้อมูลที่มีความชัดเจนและเข้าใจง่าย การทำ Data Visualization ช่วยพนักงานที่มีความรู้ในระดับที่ต่างกันสามารถเข้าใจข้อมูลชุดเดียวกันได้ นอกจากนี้ยังช่วยเน้นข้อมูลสำคัญ แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ของข้อมูล และแนวโน้มของการทำธุรกิจ ที่อาจสังเกตเห็นได้ยากหากดูจากข้อมูลดิบโดยตรง 2. ทำให้ข้อมูลมีความน่าสนใจมากขึ้น การดูข้อมูลดิบที่มีเฉพาะตัวเลขกับตัวอักษรส่งผลให้การดูมีความลำบากจนทำให้เกิดความสับสน แต่การทำ Data Visualization คือการนำข้อมูลมาสร้างเป็น Visual Content ที่มีการใช้ภาพ สี และรูปทรงมาแสดงผล ช่วยให้พนักงานเข้ามามีส่วนร่วมกับข้อมูลได้ง่าย ผ่านการจดจำข้อมูลเป็นภาพ ซึ่งง่ายกว่าการจำเป็นตัวอักษร 3. ช่วยให้บุคลากรตัดสินใจร่วมกันง่ายขึ้น แต่ละทีมย่อมมีวิธีการนำเสนอข้อมูลที่ต่างกัน ทำให้มีแค่พนักงานที่เกี่ยวข้องที่รู้วิธีการตีความข้อมูล การทำ Data Visualization จึงเป็นเหมือนสื่อกลางที่จะเข้ามาช่วยให้แต่ละทีมสามารถนำรายละเอียดที่มีความซับซ้อนมานำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและชัดเจนเหมือนกัน ช่วยให้บุคลากรทีมอื่นที่ไม่มีความรู้พื้นฐาน สามารถเข้าใจข้อมูลชุดเดียวกันและนำไปใช้งานต่อได้ เช่น ทีมการตลาดสามารถดูกราฟยอดขายเพื่อนำมาข้อมูลมาวางแผนการตลาดให้สอดคล้องกับสถานการณ์ปัจจุบัน 4. ช่วยให้การตัดสินใจทำได้เร็วขึ้น องค์กรสามารถเห็นรายละเอียดของข้อมูลที่ต้องการได้แบบ Real time ผ่านการนำข้อมูลมาแสดงผลบน Interactive Dashboard ที่จะช่วยให้องค์กรเห็นข้อมูลหลายชุดพร้อมกัน และสามารถนำข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจได้เร็วขึ้น โดยไม่ต้องรอให้นักวิเคราะห์ข้อมูลมาสร้างรายงานให้ตลอด 5. ช่วยตรวจจับความผิดปกติและข้อผิดพลาด อย่างที่กล่าวถึงว่าองค์กรมีการเก็บข้อมูลปริมาณมากเอาไว้ การสังเกตความผิดปกติโดยตรงจึงเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก แต่การนำข้อมูลมาสรุปในรูปแบบกราฟหรือแผนภูมิ จะทำให้เห็นภาพรวมอย่างชัดเจน ถ้าข้อมูลมีความผิดปกติ เช่น มีค่าที่สูงหรือต่ำเกินไป ก็จะช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินการแก้ไขได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ขั้นตอนการใช้งาน Data Visualization  การทำ Data Visualization มีขั้นตอนการใช้งาน 5 ข้อดังนี้ การที่เรารู้ก่อนว่าอยากสื่อสารข้อมูลอะไรออกไปจะช่วยเพิ่มคุณภาพของการทำ Data Visualization ให้มีมากขึ้น เพราะข้อมูลที่อยากสื่อสารออกไปจะช่วยให้องค์กรสามารถเลือกรูปแบบการนำเสนอได้เหมาะสมกับปริมาณข้อมูล การรู้ว่าผู้รับสารเป็นใครจะช่วยให้เราเลือกรูปแบบของการแสดงข้อมูลได้ถูก เช่น ผู้บริหาร ลูกค้า หรือทีมงานด้วยกัน ซึ่งนอกจากการรู้จักผู้รับสารในเบื้องต้น ผู้ออกแบบก็ควรจะรู้ข้อมูลเพิ่มเติมดังต่อไปนี้เพื่อนำมาทำ Data Visualization ได้ถูกต้อง อาทิ ต่อมาคือการเลือกรูปแบบการนำเสนอว่าข้อมูลที่เราต้องการสื่อสารเหมาะสมกับการนำเสนอแบบไหน เพราะการนำเสนอแต่ละรูปแบบมีความเหมาะสมกับข้อมูลที่ต่างกัน การเลือกใช้รูปแบบที่เหมาะสมกับข้อมูลของเราจะช่วยให้กลุ่มเป้าหมายเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น ดังนี้ หลังจากที่เราเลือกรูปแบบได้แล้ว ก็มาถึงการออกแบบที่นอกจากตัวข้อมูลจะต้องมีความถูกต้อง เราจะต้องวางตำแหน่งชื่อข้อมูลและรายละเอียดให้ครบ เพื่อให้ผู้อ่านรู้ว่ากำลังดูข้อมูลอะไร และที่ขาดไม่ได้คือการเลือกใช้สีให้เข้ากับรูปแบบข้อมูลแต่ละส่วน ก็จะช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจความหมายที่ต้องการสื่อได้ง่าย มาถึงขั้นตอนสุดท้ายที่เราจะต้องเลือกซอฟต์แวร์มาแสดงข้อมูล ซึ่งในตลาดมีซอฟต์แวร์ให้เลือกจำนวนมาก ยกตัวอย่างซอฟต์แวร์ที่ได้รับความนิยม 5 ตัวดังต่อไปนี้ เพราะฉะนั้น การทำ Data Visualization จึงไม่ใช่การนำข้อมูลมาออกแบบให้มีความน่าสนใจอย่างเดียว แต่เป็นการนำข้อมูลที่มีความซับซ้อน มาสรุปให้เหลือเฉพาะรายละเอียดสำคัญที่จะช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ง่ายภายในเวลาสั้น ๆ ผ่านการแสดงผลในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อให้นำผลลัพธ์ไปใช้ประโยชน์ในการดำเนินธุรกิจต่อได้ทันที สำหรับผู้ที่สนใจการทำ Data Visualization สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติม ได้ที่ : https://bdi.or.th/big-data-101/picking-chart-for-data-visualization/ แหล่งอ้างอิง
25 February 2025
Read More
Data for Business
เตรียมตัวก้าวสู่อนาคตที่ยั่งยืนกับการใช้ข้อมูลเพื่อการบริหารจัดการคาร์บอน
บทนำ ในยุคที่การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นปัญหาที่เร่งด่วนและส่งผลกระทบต่อทุกภาคส่วน การจัดการคาร์บอนเครดิตจึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการลดปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจก บทความนี้จะสำรวจบทบาทของการใช้ข้อมูลในการบริหารจัดการคาร์บอนเครดิต (carbon credit) และการประเมินคาร์บอนฟุตพรินต์ (carbon footprint) ทั้งในระดับองค์กรและบุคคล คาร์บอนฟุตพรินต์และคาร์บอนเครดิต: ความหมายและความสำคัญ คาร์บอนฟุตพรินต์ หมายถึง ปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่เกิดจากกิจกรรมของบุคคลหรือองค์กร วัดในหน่วยของตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า (CO₂e) ส่วน คาร์บอนเครดิต เป็นหน่วยที่ใช้วัดการลดหรือชดเชยการปล่อยก๊าซเรือนกระจก โดยเครดิตหนึ่งหน่วยเท่ากับการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกหนึ่งตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า การใช้คาร์บอนเครดิตเป็นเครื่องมือสำคัญในการชดเชยคาร์บอนฟุตพรินต์ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ความสำคัญของการรู้คาร์บอนฟุตพรินต์และการวิเคราะห์ข้อมูล การทราบคาร์บอนฟุตพรินต์ขององค์กรหรือบุคคลช่วยให้เราเข้าใจถึงผลกระทบที่มีต่อสิ่งแวดล้อม การวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องสามารถนำมาใช้ในการระบุแหล่งที่มาของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและกำหนดมาตรการลดการปล่อยได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การใช้เทคโนโลยีในการตรวจสอบและบันทึกข้อมูลการปล่อยก๊าซแบบเรียลไทม์ ซึ่งจะช่วยให้การตัดสินใจเกี่ยวกับการลดคาร์บอนมีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น​ (MIT News)​ (Ecosystem Marketplace). กรณีศึกษาการประเมินคาร์บอนฟุตพรินต์ วิธีการเริ่มต้นประเมินคาร์บอนฟุตพรินต์ การเริ่มต้นประเมินคาร์บอนฟุตพรินต์ควรเริ่มจากการเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการใช้พลังงาน การขนส่ง และการบริโภคทรัพยากร จากนั้นใช้เครื่องมือหรือซอฟต์แวร์เฉพาะทางในการคำนวณคาร์บอนฟุตพรินต์เบื้องต้น เพื่อหาแนวทางในการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก การลดคาร์บอนฟุตพรินต์เมื่อพบว่ามีการปลดปล่อยสูง หากพบว่ามีการปล่อยคาร์บอนในระดับสูง สิ่งที่ควรทำคือการวิเคราะห์แหล่งที่มาของการปล่อยก๊าซเรือนกระจก และพิจารณามาตรการลด เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน การใช้พลังงานหมุนเวียน และการเข้าร่วมโครงการฟื้นฟูป่าเพื่อชดเชยคาร์บอน คาร์บอนเครดิตและการชดเชยคาร์บอน (carbon offset) คาร์บอนเครดิตช่วยให้เกิดการชดเชยการปล่อยก๊าซเรือนกระจกผ่านโครงการการชดเชยคาร์บอน เช่น การปลูกป่าและการใช้พลังงานหมุนเวียน การทำให้เกิดความเป็นกลางทางคาร์บอน (carbon neutrality) มีข้อท้าทายหลายประการ เช่น ความซับซ้อนในการตรวจสอบและความน่าเชื่อถือของโครงการ offset​ (Ecosystem Marketplace)​ (PERSPECTIVES) ตัวอย่างกิจกรรมที่ทำให้เกิดคาร์บอนเครดิต ตัวอย่างของกิจกรรมที่ทำให้เกิดคาร์บอนเครดิต เช่น การปลูกป่าเพื่อฟื้นฟูพื้นที่ที่ถูกทำลาย การพัฒนาพลังงานหมุนเวียนในระดับท้องถิ่น และการสนับสนุนโครงการฟื้นฟูธรรมชาติในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง​ (PERSPECTIVES). ข้อมูลกับบทบาทสำคัญในการบริหารจัดการการปลดปล่อยคาร์บอน ในยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่า การนำข้อมูลมาใช้ในการบริหารจัดการการปลดปล่อยคาร์บอนมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง การรวบรวม วิเคราะห์ และประยุกต์ใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการปลดปล่อยคาร์บอนสามารถช่วยให้องค์กรหรือบุคคลเข้าใจแหล่งที่มาของการปลดปล่อยก๊าซเรือนกระจก และนำไปสู่การวางแผนและดำเนินการเพื่อลดคาร์บอนฟุตพรินต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้งานข้อมูลอย่างเหมาะสมจะช่วยในการประเมินคาร์บอนฟุตพรินต์ ทำให้เราสามารถระบุแหล่งที่มาของการปลดปล่อยคาร์บอนที่สำคัญที่สุด และหาแนวทางลดคาร์บอนฟุตพรินต์ได้อย่างตรงจุด นอกจากนี้ ข้อมูลยังเป็นพื้นฐานในการบริหารจัดการคาร์บอนเครดิต ช่วยสร้างความโปร่งใสในระบบการซื้อขายคาร์บอนเครดิต และช่วยให้องค์กรหรือบุคคลสามารถสร้างการชดเชยคาร์บอน (carbon offset) และบรรลุความเป็นกลางทางคาร์บอน (carbon neutrality) ได้ ประโยชน์ของการใช้ข้อมูลในการบริหารจัดการการปลดปล่อยคาร์บอนไม่เพียงแต่ช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม แต่ยังช่วยสร้างความน่าเชื่อถือและภาพลักษณ์ที่ดีต่อองค์กร อีกทั้งยังเป็นการเตรียมพร้อมรับมือกับกฎหมายและมาตรฐานด้านสิ่งแวดล้อมที่เข้มงวดมากขึ้นในอนาคต นอกจากนี้ การใช้งานข้อมูลในการจัดการคาร์บอนยังเปิดโอกาสให้องค์กรหรือบุคคลสามารถเข้าร่วมในโครงการสร้างคาร์บอนเครดิตที่ช่วยส่งเสริมความยั่งยืนในระยะยาว จะเห็นได้ว่า ข้อมูลไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการลดการปลดปล่อยคาร์บอน แต่ยังเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างอนาคตที่ยั่งยืนสำหรับทุกคน ผู้เขียน ดร.พีรดล สามะศิริ, ChatGPT ตรวจทานโดย ดร.อิสระพงศ์ เอกสินชล
16 January 2025
Read More
Data for Business
Data-Driven คืออะไร? ทำไมองค์กรยุคใหม่ถึงให้ความสำคัญ
“ข้อมูล” เปรียบเสมือนเชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตและก้าวหน้า องค์กรที่สามารถใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาด ไม่เพียงแค่เพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ปรับตัวต่อความเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างยั่งยืน การนำแนวคิด Data-Driven มาใช้ในองค์กรคือการเปลี่ยนแปลงก้าวสำคัญ ที่ไม่ใช่เพียงการเก็บข้อมูล แต่เป็นการวิเคราะห์และนำข้อมูลมาสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทุกระดับ ตั้งแต่การบริหารงานไปจนถึงการสร้างประสบการณ์ที่ตรงใจลูกค้า ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปดูกันว่า Data-Driven คืออะไร มีความสำคัญต่อองค์กรอย่างไร พร้อมทั้งบอกเทคนิคการผลักดันองค์กรให้เป็น Data-Driven Organization รวมถึงยกตัวอย่างองค์กรที่ประสบความสำเร็จจากการใช้ Data-Driven มาขับเคลื่อนองค์กร Data-Driven คืออะไร? Data-Driven คือแนวคิดหรือกลยุทธ์ในการใช้ข้อมูล (Data) เป็นศูนย์กลางในการวางแผน ตัดสินใจ ในการดำเนินธุรกิจ หรือจัดการกับกระบวนการต่าง ๆ ขององค์กร โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการวางแผน เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ ข้อมูลที่นำมาใช้งานสามารถเป็นได้ทั้งข้อมูลภายในองค์กร เช่น ยอดขาย สต็อกสินค้า และข้อมูลภายนอกองค์กร เช่น เทรนด์ตลาด พฤติกรรมผู้บริโภค โดย Data-Driven จะมีลักษณะสำคัญ 3 ข้อ คือ 1. มีการใช้ข้อมูลเป็นหลัก ทุกการวางแผนหรือการตัดสินใจจะต้องอิงจากข้อเท็จจริงที่ได้จากข้อมูล ไม่ใช่การคาดเดาหรือสัญชาตญาณ 2. มีการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ให้ความสำคัญกับการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง ครบถ้วน และนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหา Insights ที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจ 3. มีการใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือที่ทันสมัยช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เช่น AI, Machine Learning, BI Tools เพื่อเพิ่มความรวดเร็วและแม่นยำในการประมวลผล ทำไมองค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับ Data-Driven? หลังจากโลกเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ด้วยการเกิดโรคระบาด Covid -19 ที่ส่งผลกระทบไปทั่วโลกทั้งในระดับบุคคลและองค์กร ท่ามกลางความท้าทายนี้ ธุรกิจและหน่วยงานต่าง ๆ ได้ตระหนักถึงบทบาทสำคัญของ ข้อมูล เทคโนโลยี และนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่ช่วยให้การดำเนินชีวิตและการทำงานเป็นไปอย่างราบรื่น แม้ในสถานการณ์ที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอน จากเดิมที่การทำธุรกิจเน้นการคาดการณ์และตัดสินใจบนผลกำไรเป็นหลัก แต่วันนี้ทุกอย่างเปลี่ยนไป หากขาดข้อมูลและเทคโนโลยี องค์กรอาจสูญเสียความสามารถในการเข้าใจลูกค้าและตอบสนองต่อความต้องการที่แท้จริง การตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจึงไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น หัวใจสำคัญของการอยู่รอดและความสำเร็จ โดยประโยชน์ของการนำข้อมูลมาใช้กับองค์กรนั้นครอบคลุมในหลายมิติ ดังนี้ การใช้ข้อมูลช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ โดยอิงจากข้อมูลเชิงลึกและข้อเท็จจริง แทนที่จะใช้สัญชาตญาณหรือการคาดเดา นอกจากนี้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตอบสนองต่อความเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ทันท่วงที ทำให้เกิดการวางแผนการตลาดที่ชาญฉลาดและสามารถตัดสินใจได้ว่าจะเลือกดำเนินการโดยใช้กลยุทธ์ใด องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะสามารถเข้าใจลูกค้าได้ดี ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากรูปแบบพฤติกรรม ความชอบ และข้อเสนอแนะ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจความต้องการของลูกค้า และสามารถออกแบบสินค้า บริการ รวมถึงการวางกลยุทธ์ทางการตลาดที่ตอบโจทย์ความคาดหวังของลูกค้า ด้วยการมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล (Personalization) จนสามารถเพิ่มความพึงพอใจและรักษาลูกค้าไว้ได้เช่นเดียวกัน การใช้ข้อมูลช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงานจะช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานด้านต่าง ๆ  ทั้งยังช่วยให้สามารถวัดผลการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากองค์กรสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ ทำให้การทำงานภายในองค์กรมีความราบรื่น สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่มาดำเนินงานทางการตลาด และวัดผลได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้มองเห็นโอกาสใหม่ ๆ ในตลาด เช่น แนวโน้มของอุตสาหกรรม พฤติกรรมผู้บริโภคที่กำลังเปลี่ยนแปลง หรือการใช้ข้อมูลมาสนับสนุนการทดลองเพื่อการพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ที่มีโอกาสประสบความสำเร็จสูง ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถคาดการณ์ความเสี่ยง วิเคราะห์แนวโน้มตลาด และวางแผนกลยุทธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น  สามารถคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าซึ่งการคาดการณ์ที่แม่นยำจะช่วยลดความสูญเสียและเพิ่มโอกาสในการทำกำไรได้มากยิ่งขึ้น การผลักดันองค์กรให้เป็น Data-Driven Organization   ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าทุกวันนี้ธุรกิจและอุตสาหกรรมต่าง ๆ ล้วนขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี การใช้ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถก้าวนำคู่แข่งได้ สำหรับองค์กรที่ไม่ปรับตัว ไม่สามารถนำข้อมูล และเทคโนโลยีต่าง ๆ มาใช้งานได้ อาจเสียโอกาสในการแข่งขัน เพราะขาดข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็น ดังนั้นการเปลี่ยนองค์กรให้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จึงไม่ใช่เพียงแค่การนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่เป็นการปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรและสร้างโครงสร้างที่รองรับการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล และนี่คือแนวทางที่องค์กรสามารถนำไปใช้เพื่อก้าวสู่การเป็น Data-Driven Organization ได้สำเร็จ 1. สร้างวัฒนธรรม Data-Driven ในองค์กร 2. รวบรวมและจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ 3. ใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม 4. ส่งเสริมการใช้ Data-Driven Insights ในการตัดสินใจ 5. สร้างทีมงานและโครงสร้างที่สนับสนุน Data-Driven 6. ประเมินผลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง การผลักดันองค์กรให้เป็น Data-Driven Organization ต้องอาศัยทั้งการเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยี การสร้างวัฒนธรรมองค์กร และการสนับสนุนจากผู้นำในการวางโครงสร้างที่ชัดเจน รวมถึงส่งเสริมการใช้ข้อมูลในทุกกระบวนการ จะช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงและเติบโตได้อย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล ตัวอย่างองค์กรที่ประสบความสำเร็จด้วยแนวคิด Data-Driven Amazon Amazon เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นของการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ด้วยการนำข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคมาวิเคราะห์ เช่น Netflix Netflix ใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อเข้าใจพฤติกรรมการรับชมของผู้ใช้ เช่น Google Google ใช้ข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ เช่น Starbucks Starbucks ใช้ข้อมูลในการวางแผนธุรกิจและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า เช่น Tesla Tesla ใช้ข้อมูลจากรถยนต์ทุกคันที่เชื่อมต่อกับระบบคลาวด์ เพื่อ Spotify   อีกหนึ่งแคมเปญที่มีชื่อเสียงอย่างมากของ Spotify ที่รู้จักกันในนาม “Spotify Wrapped” ถือเป็นแคมเปญการตลาดสุดโด่งดังที่เริ่มตั้งแต่ปี 2015  จากตัวอย่างที่ยกมา เราจะเห็นได้ว่า Data-Driven คือ แนวคิดสำคัญที่องค์กรชั้นนำระดับโลกนำมาปรับใช้ให้เข้ากับบริบททางธุรกิจ เพราะเมื่อเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทในชีวิต ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของพฤติกรรมผู้บริโภค “การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล” นอกจากจะช่วยให้องค์กรดึงศักยภาพของข้อมูลออกมาใช้ได้อย่างเต็มที่แล้ว ยังช่วยให้เราเข้าใจในพฤติกรรมของผู้บริโภคมากขึ้น รวมถึงช่วยให้แต่ละฝ่ายตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยมีข้อมูลอ้างอิงที่เป็นรูปธรรม และยังช่วยพัฒนาสินค้าและบริการให้ดียิ่งขึ้น ไปจนถึงช่วยให้การบริหารองค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย         อ้างอิง : 
10 January 2025
Read More
Data for Business
Business Intelligence การสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจจากข้อมูล
ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญที่สุดในการขับเคลื่อนธุรกิจ ความสามารถในการวิเคราะห์และใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันให้กับองค์กร Business Intelligence หรือ BI จึงเป็นเครื่องมือและกระบวนการที่ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวม วิเคราะห์ ในการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพขององค์กรได้ Business Intelligence คืออะไร BI คือกระบวนการรวบรวม วิเคราะห์ และแปลงข้อมูลดิบให้เป็นสารสนเทศที่มีคุณค่าเชิงกลยุทธ์ เพื่อนำไปใช้ในการตัดสินใจในเรื่องที่มีความจำเป็นต่อองค์กร โดยการทำ Business Intelligence มีกระบวนการทำงาน 5 ขั้นตอนดังต่อไปนี้ ขั้นตอนแรกของการวิเคราะห์ข้อมูลเริ่มจากการที่องค์กรต้องรู้ก่อนว่าข้อมูลที่มีอยู่ได้รับมาจากแหล่งข้อมูลใด เช่น Data Warehouse, Data Lake, Cloud Computing และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ เป็นขั้นตอนที่องค์กรจะรวบรวมข้อมูลที่ได้มาและนำเข้าสู่กระบวนการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องก่อนที่จะจัดเก็บให้พร้อมสำหรับการนำไปใช้งานต่อ ต่อมาองค์กรจะต้องนำข้อมูลที่เก็บเอาไว้ออกมาวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกขององค์กรเอง โดยการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาช่วย เช่น Data Mining, Data Discovery และ Data Modeling ข้อมูลเชิงลึกมีรายละเอียดมาก องค์กรจึงต้องนำข้อมูลมาแปลงให้อยู่ในรูปแบบที่ผู้ใช้สามารถเข้าใจง่าย ไม่ว่าจะเป็นการทำเป็นกราฟ แผนภูมิ หรือแดชบอร์ด โดยใช้เครื่องมือแสดงผลข้อมูลอย่าง Tableau, Cognos Analytics, Microsoft Excel และ Microsoft Power BI การทำแผนปฏฺิบัติการถือเป็นขั้นตอนสุดท้ายของการทำ Business Intelligence ที่องค์กรจะต้องนำข้อมูลมาพัฒนาให้เป็นแผนที่ปฏิบัติได้จริง Business Intelligence มีประโยชน์อย่างไรต่อองค์กร BI ช่วยให้องค์กรมีข้อมูลที่ชัดเจน สนับสนุนการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ และส่งเสริมความได้เปรียบในตลาดธุรกิจดังนี้ BI ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่ถูกต้อง มีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ แทนการคาดเดา หรือการตัดสินใจโดยใช้ประสบการณ์และสัญชาตญาณ ทำให้สามารถกำหนดกลยุทธ์การตลาดในอนาคตได้แม่นยำบนพื้นฐานข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาสความสำเร็จขององค์กร  การนำ BI เข้ามาใช้ในธุรกิจไม่เพียงแต่จะทำให้องค์กรมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ยังทำให้ส่วนงานต่าง ๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีการรวบรวมเอาไว้แล้วได้ตลอด โดยไม่ต้องรอเอกสารรายงานที่อาจใช้เวลาดำเนินการนาน ช่วยให้ทีมมีเวลาทำงานและมี Productivity ในการทำงานเพิ่มขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยวิเคราะห์กระบวนการทำงานในองค์กรเพื่อระบุส่วนที่ไม่มีประสิทธิภาพ หรือส่วนที่สามารถปรับปรุงได้ เช่น การลดเวลาที่ใช้ในกระบวนการผลิต หรือการปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าด้วย BI โดยการรวบรวมข้อมูล เช่น รูปแบบการซื้อสินค้า เหตุผลที่ซื้อสินค้า ปัญหาที่ลูกค้าเจอ แล้วนำข้อมูลเหล่านี้มาสร้างแบบจำลองลูกค้า (Customer Persona) และดูว่าลูกค้าขององค์กรมีลักษณะแบบไหน ก็จะช่วยให้องค์กรรู้จักกลุ่มลูกค้าเป้าหมายและเข้าใจความต้องการของลูกค้ามากขึ้น เพื่อนำไปพัฒนาผลิตภัณฑ์ต่อไป ทั้งยังช่วยให้องค์กรสามารถสร้างความสัมพันธ์ที่ดีขึ้นกับลูกค้า เช่น การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงกับความต้องการ เมื่อนำ BI มาใช้ร่วมกับเทคโนโลยีอย่าง Predictive Analytics หรือ การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพยากรณ์ จะช่วยให้องค์กรสามารถทำนายแนวโน้มในอนาคต เช่น การเปลี่ยนแปลงของตลาด หรือความต้องการของลูกค้า ทำให้องค์กรสามารถวางแผนและเตรียมพร้อมได้ล่วงหน้า รวมถึงช่วยให้องค์กรรู้ว่ามีส่วนไหนที่ต้องแก้ไขเพื่อให้การดำเนินงานดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยคาดการณ์ปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นจากการดำเนินงานเพื่อให้องค์กรหาทางแก้ไขได้ทันท่วงที องค์กรที่มีการทำ BI จะมีโอกาสในการเห็นข้อมูลด้านการดำเนินการมากขึ้น สามารถรู้ได้ว่ากระบวนการแต่ละส่วนมีประสิทธิภาพมากแค่ไหน ซึ่งจะช่วยในการติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพ (Key Performance Indicators – KPIs) เพื่อประเมินว่าองค์กรกำลังบรรลุเป้าหมายที่วางไว้หรือไม่ และช่วยปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมได้อย่างรวดเร็ว  การใช้ BI วิเคราะห์ข้อมูลช่วยระบุพื้นที่ที่มีค่าใช้จ่ายสูง และหาแนวทางลดต้นทุน เช่น การลดของเสียในกระบวนการผลิต หรือการปรับปรุงเส้นทางการจัดส่งสินค้าให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น องค์กรที่มีข้อมูลเชิงลึกจะมีความได้เปรียบในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดและการดำเนินการที่รวดเร็วเมื่อเปรียบเทียบกับคู่แข่ง ซึ่งปัจจัยที่จะช่วยให้องค์กรมีความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง นั่นคือการรู้ว่าคู่แข่งกำลังวางแผนอะไร ซึ่ง BI จะช่วยให้องค์กรทราบสถานะของบริษัทคู่แข่ง รู้ว่าคู่แข่งมีกลยุทธ์และแนวทางอะไร แล้วนำข้อมูลดังกล่าวมาเป็นข้อมูลในการปรับปรุงสินค้าและบริการ รวมถึงการวางกลยุทธ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้ดีกว่า BI ช่วยให้องค์กรสามารถสรุปข้อมูลดิบที่มีความซับซ้อนออกมาเป็นข้อมูลที่เข้าใจง่าย และเมื่อนำข้อมูลมาจัดลำดับความสำคัญและแสดงผล ก็จะช่วยให้บุคลากรที่ต้องการนำข้อมูลไปใช้ต่อเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น สามารถนำข้อมูลไปช่วยในการตัดสินใจและตอบคำถามได้ ช่วยให้ทีมงานในองค์กรมีเครื่องมือและข้อมูลที่สามารถแชร์กันได้แบบเรียลไทม์ ทำให้เกิดการประสานงานที่ดีขึ้นและลดความขัดแย้งที่เกิดจากการใช้ข้อมูลที่ไม่ตรงกัน  แล้ว Business Intelligence นำไปใช้งานอย่างไรได้บ้าง ? องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลผ่านการใช้งานเครื่องมือ BI ที่มีให้เลือกหลายประเภท ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้งานได้หลากหลาย โดยมี 4 ด้านหลัก ๆ ที่เหมาะกับธุรกิจทุกประเภท ดังนี้ 1. ด้านการบริหาร 2. ด้านการตลาด 3.ด้านการประชาสัมพันธ์ 4.ด้านการผลิต จากข้อมูลทั้งหมดเราจะเห็นว่า Business Intelligence มีความสำคัญอย่างยิ่ง ไม่ใช่เป็นแค่เทรนด์ทางเทคโนโลยี แต่เป็นเครื่องมือทางกลยุทธ์ที่จำเป็นในโลกธุรกิจปัจจุบัน การนำ BI มาใช้อย่างมีประสิทธิภาพจะช่วยให้องค์กรสามารถปรับตัว สร้างนวัตกรรม และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้อย่างยั่งยืน สำหรับผู้ที่สนใจทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับ  Business Intelligence สามารถอ่านต่อได้ที่บทความนี้ : เครื่องมือธุรกิจอัจฉริยะที่นิยมในปัจจุบัน (BI Tools) คลิกที่นี่ แหล่งอ้างอิง
10 January 2025
Read More

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

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

Contact Us

0 2480 8833
saraban@bdi.or.th (For receiving and sending electronic documents)
info@bdi.or.th (For general inquiries)

Quick Link

About Us

© Big Data Institute | Privacy Policy

Web Setting
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Settings Reject Accept
Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
Privacy Preferences
Name
Strictly Necessary Cookies
Category
Strictly Necessary Cookies
Host
https://bdi.or.th
Duration
1 ปี
Description
Strictly Necessary Cookies