Search
A
A
A
Home
Big Data

Big Data

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

บทความ
Data for Business
10 อาชีพที่มีแนวโน้มขาดแคลนในยุค AI 
ในระยะเวลาช่วง 2 ปีที่ผ่านมา AI ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวัน และการทำงานของคนทั่วโลกอย่างก้าวกระโดด จากการใช้งาน ถาม-ตอบเรื่องทั่วไป กลายมาเป็นการช่วยงานในหลายๆเรื่อง โดยเฉพาะงานที่ประกอบด้วยขั้นตอนซ้ำๆ ที่มีกฎชัดเจน และตรวจผลลัพธ์ได้ง่าย  เช่น งานธุรการพื้นฐาน งาน Customer Service ระดับคำถามทั่วไป งานแปลหรือเขียนเนื้อหาทั่วไปที่ไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญ  งานจัดทำรายงานสรุปตามแบบฟอร์ม  งานวิเคราะห์เบื้องต้นที่ใช้ข้อมูลโครงสร้างตายตัว  งานโปรแกรมเมอร์ที่ทำเฉพาะงานโค้ดมาตรฐาน การเข้ามาของ AI ดังกล่าวส่งผลให้หลากหลายอาชีพที่กล่าวมาข้างต้นจะมีความเสี่ยงที่จะหายไป หรือใช้จำนวนคนต่อปริมาณงานที่ลดลง หรือนายจ้างจะคาดหวังให้คนหนึ่งทำงานได้กว้างและซับซ้อนขึ้น ข้อมูลจาก World Economic Forum (2025)  รายงานว่า AI และการประมวลผลข้อมูลจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของนายจ้างมากถึง 86%  ขณะที่ PwC (2026) วิเคราะห์ประกาศรับสมัครงานมากกว่าหนึ่งพันล้านรายการใน 27 ประเทศ พบว่าประกาศงานที่ต้องการทักษะ AI เพิ่มขึ้น 69% ขณะที่ตลาดงานโดยรวมเพิ่มขึ้นเพียง 9%  งานที่ต้องการทักษะ AI เติบโตเร็วกว่าตลาดงานรวมเกือบ 8 เท่า  ผู้มีทักษะ AI ได้รับค่าจ้างสูงกว่างานเทียบเคียงโดยเฉลี่ย 62%  และ AI ทำให้ตำแหน่งระดับเริ่มต้นต้องการทักษะที่เดิมพบในตำแหน่งอาวุโส เช่น การตัดสินใจ ภาวะผู้นำ และความคิดสร้างสรรค์  ในอีกแง่มุมหนึ่งที่น่าสนใจคือ มีหลากหลายอาชีพที่มีแนวโน้มเผชิญความตึงตัวด้านกำลังคนสูงในยุคที่ AI เติบโต ซึ่งมีหลักฐานว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังมีกำลังคนไม่เพียงพอ จากการสังเคราะห์รายงานตลาดแรงงานระหว่างประเทศที่เผยแพร่ในปีค.ศ. 2025–2026 พบว่า 10 กลุ่มอาชีพที่มีความต้องการสูงพร้อมเหตุผลเสี่ยงขาดแคลนดังนี้  จากข้อมูลความต้องการบุคลากรในสายงานที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) พบว่าตลาดแรงงานมีความตื่นตัวและต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านในอัตราที่เติบโตอย่างก้าวกระโดด โดยสายอาชีพที่มาแรงและเป็นที่ต้องการสูงสุดคือ ผู้เชี่ยวชาญด้านความเสี่ยงและธรรมาภิบาล AI (AI Risk & Governance Specialist) ซึ่งมีความต้องการพุ่งสูงถึง 234% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ปรากฏการณ์นี้เป็นผลมาจากข้อบังคับและกฎหมายด้าน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว สวนทางกับจำนวนบุคลากรที่มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในเรื่องจริยธรรมและความเสี่ยง รองลงมาคือกลุ่มผู้พัฒนาเทคโนโลยีแกนหลัก ได้แก่ วิศวกรประมวลผลภาษาธรรมชาติ (186%) ที่เติบโตตามกระแส Generative AI และ วิศวกร AI / Machine Learning (145%) ซึ่งเป็นเสมือนกำลังหลักในการพัฒนาและนำโมเดลไปใช้งานจริง   นอกเหนือจากการพัฒนาเชิงเทคนิคแล้ว ภาคธุรกิจยังต้องการบุคลากรที่สามารถเชื่อมโยงเทคโนโลยีเข้ากับกลยุทธ์องค์กรได้อย่าง ที่ปรึกษาธุรกิจด้าน AI (134%) เพื่อช่วยแปลง AI ให้เป็นกรณีการใช้งานจริงและวางแผนการเปลี่ยนผ่านองค์กร ในขณะเดียวกัน การขยายตัวของโมเดลขนาดใหญ่และระบบประมวลผลขั้นสูงยังส่งผลให้เกิดการแย่งชิงบุคลากรในกลุ่มโครงสร้างพื้นฐานและการวิจัย นำโดย วิศวกรโครงสร้างพื้นฐาน AI (124%), นักวิจัย AI/ML (98%) และ วิศวกร Cloud (89%) ซึ่งล้วนเป็นสายงานที่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญระดับสูงและใช้เวลาในการผลิตบุคลากรนาน   ท้ายที่สุด การเติบโตของเทคโนโลยี AI ยังนำมาซึ่งความท้าทายใหม่ด้านความปลอดภัยและการจัดการข้อมูล ส่งผลให้ ที่ปรึกษาข่าวกรองภัยคุกคามไซเบอร์ (84%) เป็นที่ต้องการมากขึ้นเพื่อรับมือกับภัยคุกคามที่ซับซ้อนและปกป้องข้อมูล รวมถึง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (76%) ที่ยังคงเป็นหัวใจสำคัญในการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับแบบจำลอง และ วิศวกรระบบอัตโนมัติ (72%) ที่มีบทบาทในการผสาน AI เข้ากับระบบหุ่นยนต์และกระบวนการทำงานอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในยุคปัจจุบัน  ข้อมูลเหล่านี้สนับสนุนว่าปัญหาในอนาคตอาจไม่ใช่เพียง “จำนวนแรงงานไม่พอ” แต่เป็น “แรงงานที่มีทักษะผสมระหว่าง AI กับความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านไม่พอ”  คนทำงานปรับตัวอย่างไร  จากสถานการณ์แรงงานโลก ตำแหน่งงานที่ตลาดต้องการอาจเปลี่ยนแปลงไปจากเดิม แต่แรงงานที่มีชุดความสามารถต่อไปนี้จะสามารถย้ายข้ามสายงานได้ง่ายกว่า ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจที่ใช้ AI เพื่อทำรายงานเพียงอย่างเดียว อาจถูกทดแทนได้ง่าย ในทางกลับกัน ผู้ที่มีความเข้าใจลึกซึ้งในอุตสาหกรรม สามารถตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล นำเสนอทางเลือกที่เหมาะสมแก่ผู้บริหาร และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ได้ จะยิ่งมีคุณค่าต่อองค์กรสูงขึ้นมาก เพื่อเป็นการเตรียมความพร้อมและยกระดับทักษะให้ตอบรับกับความต้องการของตลาดงาน ท่านที่สนใจพัฒนาทักษะด้าน Data และ AI สามารถติดต่อสอบถามหลักสูตรอบรมจาก ฝ่ายส่งเสริมธุรกิจข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ได้ในทุกช่องทางการติดต่อ  เอกสารอ้างอิง  AI Workforce Consortium – ICT in Motion: The Next Wave of AI Integration 2025  World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025  PwC – 2026 Global AI Jobs Barometer 
5 October 2026
Read More

บทความ
Data for Business
คุณค่าของข้อมูลจาก Social Media ในการดำเนินธุรกิจยุคดิจิทัล 
ในยุคที่ธุรกิจจำนวนมากดำเนินกิจกรรมผ่านช่องทางดิจิทัล ข้อมูลได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการตัดสินใจทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลยอดขาย ข้อมูลลูกค้า พฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ ข้อมูลจากระบบ CRM รวมถึงข้อมูลจาก Social Media และข้อมูลจากการทำโฆษณาออนไลน์  Big Data ไม่ได้หมายถึงเพียง “ข้อมูลจำนวนมาก” เท่านั้น  Big Data โดยหลักวิชาการหมายถึงชุดข้อมูลที่มีปริมาณ (Volume) ความหลากหลายของรูปแบบข้อมูล (Variety) ความเร็วในการเกิดหรือเปลี่ยนแปลง (Velocity)  ความน่าเชื่อถือหรือความถูกต้องของข้อมูล (Veracity)  ทั้งนี้ การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล Big Data อย่างมีประสิทธิภาพอาจต้องอาศัยเทคโนโลยีหรือสถาปัตยกรรมที่สามารถรองรับข้อมูลในระดับดังกล่าวได้  ดังนั้น การมีข้อมูลจำนวนหนึ่งอยู่ในระบบคอมพิวเตอร์ไม่ได้ทำให้ข้อมูลนั้นกลายเป็น Big Data โดยอัตโนมัติ สิ่งที่ควรพิจารณาคือ “ชุดข้อมูล” ที่เกิดขึ้นจากแพลตฟอร์มนั้นมีลักษณะอย่างไร Big Data สามารถเกิดจากข้อมูลหลากหลายประเภทและหลากหลายแหล่ง ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลยอดขายและฐานข้อมูลลูกค้า และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือข้อมูลพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจาก Social Media    Social Media เป็น “แหล่งข้อมูล” สำคัญของธุรกิจ  Facebook Fanpage, Instagram for Business, LINE Official Account รวมถึงแพลตฟอร์ม Social Media อื่น ๆ เป็นหนึ่งในช่องทางที่สามารถสร้างและรวบรวมข้อมูลเพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์เชิงลึกทางธุรกิจ หรือ Business Insights   ข้อมูลที่เกิดขึ้นจาก Social Media อาจประกอบด้วย จำนวนผู้ติดตาม การกดถูกใจ การแสดงความคิดเห็น การแชร์ข้อความ การคลิก การรับชมวิดีโอ การตอบสนองต่อโฆษณา ข้อความสนทนากับลูกค้า รวมถึงข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานอื่น ๆ   Followers และ Likes มีคุณค่าทางธุรกิจ แต่ไม่ใช่ลูกค้าจริงทั้งหมด  ตัวเลข Followers, Likes หรือ Friends สามารถสะท้อนความสนใจ การเข้าถึง หรือการมีส่วนร่วมกับช่องทางออนไลน์ของธุรกิจ แต่ไม่ควรตีความว่าบุคคลทั้งหมดในกลุ่มดังกล่าวเป็น “ลูกค้าจริง” ผู้ติดตามอาจประกอบด้วยลูกค้าเดิม ลูกค้าใหม่ ผู้ที่กำลังพิจารณาซื้อ ผู้ที่สนใจสินค้า ผู้ติดตามเนื้อหา บุคคลทั่วไป หรือแม้แต่บัญชีที่ไม่ได้มีพฤติกรรมทางการค้าเลย  การจะระบุว่าใครเป็นลูกค้าจริงจึงต้องอาศัยข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ประวัติการซื้อ Transaction การนัดหมาย การใช้บริการ หรือ Conversion ดังนั้น เมื่อนำข้อมูลจาก Social Media ไปประกอบกับข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ได้มาจากช่องทางอื่น เช่น ข้อมูลจากระบบ CRM หรือ ระบบ POS ก็จะทำให้การวิเคราะห์เชิงลึกของธุรกิจทำได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น   การตลาดแบบ Data-Driven  ระบบบริหารจัดการ Social Media และโฆษณา เช่น Meta Business Suite สามารถแสดงข้อมูลและตัวชี้วัดที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจได้หลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการเข้าถึง การมีส่วนร่วม ประสิทธิภาพของ Content ข้อมูลการทำโฆษณา Conversion หรือลักษณะของกลุ่มผู้ชมในระดับที่ระบบอนุญาตให้ผู้ใช้งานเข้าถึง  ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของการตลาด เช่น วิเคราะห์ว่า Content ประเภทใดได้รับความสนใจ กลุ่มเป้าหมายใดตอบสนองต่อโฆษณามากกว่า หรือค่าใช้จ่ายในการโฆษณาสร้างผลตอบแทนเพียงใด ดังนั้น เมื่อมีการนำข้อมูลพฤติกรรมมาวิเคราะห์เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือใช้ค้นหากลุ่มผู้ใช้งานที่มีลักษณะคล้ายกับกลุ่มลูกค้าที่ธุรกิจต้องการ กระบวนการดังกล่าวถือเป็นตัวอย่างของการใช้ Data Analytics เพื่อทำการตลาดแบบมุ่งเป้า  คุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลเหล่านี้จึงไม่ได้อยู่ที่ “จำนวน” เพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลและวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ตัวอย่างเช่น หากธุรกิจสามารถวิเคราะห์ได้ว่าลูกค้ากลุ่มใดซื้อสินค้าประเภทใด ซื้อบ่อยเพียงใด เข้าชม Content แบบใด และตอบสนองต่อโปรโมชั่นประเภทไหน ข้อมูลดังกล่าวสามารถนำไปใช้เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือ Customer Segmentation วิเคราะห์ Customer Journey หรือทำ Personalized Marketing ได้   Niche Market และคุณค่าที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูล  การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจระบุกลุ่มตลาดเฉพาะ หรือ Niche Market ได้แม่นยำยิ่งขึ้น  แทนที่จะสื่อสารกับคนทุกกลุ่มในลักษณะเดียวกัน ธุรกิจสามารถนำข้อมูลพฤติกรรม การตอบสนองต่อ Content ประวัติการซื้อ หรือข้อมูลจากการโฆษณามาวิเคราะห์ว่า กลุ่มใดมีแนวโน้มสนใจสินค้าและบริการมากที่สุด   สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจจัดสรรงบประมาณทางการตลาดได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถออกแบบข้อความหรือ Content ให้สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมายแต่ละประเภทได้ดีขึ้น ทั้ง Organic Content ซึ่งเป็นเนื้อหาที่ธุรกิจเผยแพร่โดยไม่ซื้อโฆษณาโดยตรง และ Paid Content ซึ่งมีการใช้งบประมาณเพื่อเพิ่มการเข้าถึง สามารถก่อให้เกิดข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์ประสิทธิภาพทางการตลาดได้   อย่างไรก็ตาม ต้นทุนที่ใช้ในการโฆษณาไม่ควรถูกนำไปเทียบเท่ากับ “มูลค่าของฐานข้อมูล” โดยตรง  ตัวอย่างเช่น การลงทุนโฆษณา 1 แสนบาทไม่ได้หมายความว่าข้อมูลหรือฐานลูกค้าที่ได้มาจะมีมูลค่า 1 แสนบาทโดยอัตโนมัติ เพราะต้นทุนในการได้มาซึ่งข้อมูลกับมูลค่าทางเศรษฐกิจของข้อมูลเป็นแนวคิดที่แตกต่างกัน  ต้นทุนอาจเป็นองค์ประกอบหนึ่งในการประเมินมูลค่า แต่ยังต้องพิจารณาปัจจัยอื่น เช่น คุณภาพของข้อมูล ความสามารถในการนำไปใช้ สิทธิในการเข้าถึงและใช้ข้อมูล ความสามารถในการสร้างรายได้จากข้อมูล ตลอดจนผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่จะเกิดขึ้นในอนาคต  แนวคิดดังกล่าวสอดคล้องกับแนวทางของ OECD ซึ่งมองว่าข้อมูลสามารถเป็นสินทรัพย์ไม่มีตัวตนที่สร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจได้ แต่การประเมินมูลค่าข้อมูลไม่มีสูตรเดียวที่ใช้ได้กับทุกกรณี  คุณค่าของ Big Data เกิดจาก “การใช้ประโยชน์” มากกว่าการมีข้อมูลอยู่เฉย ๆ  คุณค่าของข้อมูลเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลถูกนำไปใช้เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ เช่น การเข้าใจลูกค้าให้ดีขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน การลดต้นทุน การเพิ่ม Conversion การลดความเสี่ยง การคาดการณ์ความต้องการ การพัฒนาสินค้าและบริการ   World Bank ได้อธิบายแนวคิดในลักษณะเดียวกันว่า ข้อมูลสามารถสร้างคุณค่าจากการนำไปใช้และใช้ซ้ำ รวมทั้งการนำข้อมูลจากหลายแหล่งมาผสมผสานเพื่อสร้าง Insight ใหม่  กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ข้อมูลไม่ได้มีคุณค่าสูงเพียงเพราะมีข้อมูลจำนวนมาก แต่คุณค่าจะเพิ่มขึ้นเมื่อข้อมูลมีคุณภาพ มีความเกี่ยวข้อง สามารถเข้าถึงได้อย่างถูกต้องตามสิทธิ และองค์กรมีความสามารถในการวิเคราะห์และนำ Insight ไปใช้ประโยชน์จริง  บทสรุป  ข้อมูลจาก Social Media นับเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญในการดำเนินธุรกิจ องค์กรสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปเชื่อมโยง วิเคราะห์ สร้าง Business Insight พัฒนาสินค้าและบริการ และทำการตลาดแบบมุ่งเป้า เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่มีคุณค่าเฉพาะเจาะจงกับธุรกิจของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ  แหล่งอ้างอิงประกอบ 
2 October 2026
Read More

บทความ
Data for Business
เตรียมองค์กรรับมือปี 2027: Big Data & AI สำคัญอย่างไร และคนทำงาน 3 ระดับ (Officer, Manager, Executive) ต้องปรับตัวอย่างไร
ทำไม Big Data & AI ถึงไม่ใช่เรื่องไกลตัว และเกี่ยวอะไรกับคนทำงานทุกคน หลายคนอาจคิดว่าเรื่องข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเรื่องของฝ่ายไอทีเท่านั้น แต่ในความเป็นจริง ทุกวันนี้แทบทุกองค์กรกำลังเจอปัญหาเดียวกันคือ “ข้อมูลมีเยอะมากจนหาอะไรไม่ค่อยเจอ และไม่รู้จะเอามาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจยังไง”  การนำ Big Data และ AI มาใช้ร่วมกัน จึงเปรียบเสมือนการนำเครื่องมืออัจฉริยะมาช่วยคัดกรอง จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้เราทำงานได้ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และไม่เหนื่อยกับงานเอกสารที่ไม่จำเป็น ซึ่งสอดคล้องกับรายงาน The State of AI: Global Survey โดย McKinsey & Company และงานศึกษา The Economic Potential of Generative AI โดย McKinsey & Company ที่ระบุว่า องค์กรที่เริ่มปรับตัวและใช้งาน AI ในงานประจำวันสามารถเพิ่มผลงานและพัฒนาการทำงานได้อย่างก้าวกระโดด  4 ประโยชน์ที่องค์กรและคนทำงานจะได้รับ:  1. ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ไม่ต้องคอยเดา มีข้อมูลช่วยยืนยันและช่วยคาดการณ์แนวโน้มล่วงหน้า ทำให้วางแผนงานได้ตรงเป้าหมาย  2. ลดงานน่าเบื่อ งานซ้ำซาก ให้ AI ช่วยคัดแยกเอกสาร บันทึกข้อมูลเบื้องต้น และตรวจสอบตัวเลข ช่วยประหยัดเวลาการทำงานไปได้หลายชั่วโมง  3. ตอบโจทย์ผู้รับบริการหรือลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจความต้องการที่แท้จริง ทำให้บริการหรือนำเสนอสิ่งที่ตรงใจได้ถูกคน ถูกเวลา  4. เห็นความผิดปกติก่อนเกิดปัญหา ตรวจจับข้อผิดพลาดในเอกสาร บัญชี หรือระบบการทำงานได้ทันที ช่วยป้องกันความเสียหายก่อนบานปลาย  สรุป 5 เทรนด์ Big Data & AI ในปี 2027 ที่คนทำงานต้องรู้  เมื่อมองไปข้างหน้าจนถึงปี 2027 เทคโนโลยีจะเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว โดยรายงานจาก Gartner Top 10 Strategic Technology Trends และข้อสังเกตจาก Gartner เกี่ยวกับโครงการ Agentic AI ได้สรุปประเด็นสำคัญที่คนทำงานควรรู้ไว้ 5 เรื่อง:  1. AI ช่วยลงมือทำงานจริง (Agentic AI) ต่อไป AI จะไม่ได้มีไว้แค่ถาม-ตอบในกล่องแชต แต่เราสามารถสั่งงานเป็นเป้าหมาย แล้ว AI จะไปวางแผน เชื่อมต่อระบบ และทำงานจนเสร็จได้เอง  2. ระบบข้อมูลเชื่อมต่อกันแบบไร้รอยต่อ (Real-Time Data Fabric) ข้อมูลจากฝ่ายต่างๆ จะคุยกันรู้เรื่อง ไม่ต้องคอยดาวน์โหลดไฟล์ข้ามไปข้ามมาให้เสียเวลา  3. โมเดล AI ขนาดเล็กที่ทำงานเฉพาะเรื่อง (Small Language Models) องค์กรจะหันมาใช้โมเดลขนาดเล็กที่เก่งเฉพาะงานของตัวเองมากขึ้น เพราะทำงานเร็ว ประหยัดค่าใช้จ่าย และเก็บข้อมูลเป็นความลับได้ดีกว่า  4. การดูแลความปลอดภัยข้อมูลของตัวเอง (Sovereign AI) องค์กรจะใส่ใจเรื่องการเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในระบบที่ตัวเองควบคุมได้ เพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหลออกไปภายนอก  5. ความถูกต้องและปลอดภัยที่ไว้ใจได้ (AI TRiSM) ตามรายงาน McKinsey เกี่ยวกับ State of AI Trust ในยุค Agentic ระบุว่า ก่อนจะนำ AI มาใช้ องค์กรต้องมั่นใจว่าผลลัพธ์นั้นถูกต้อง อธิบายที่มาที่ไปได้ และไม่ละเมิดสิทธิใคร  คนทำงาน 3 ระดับ (Officer, Manager, Executive) ต้องปรับตัวอย่างไร เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนและนำไปใช้ได้จริงในที่ทำงาน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ได้แบ่งแนวทางปรับตัวตามระดับหน้าที่ของคนทำงานไว้ 3 กลุ่ม 1. ระดับผู้บริหาร (Executive: C-Suite, ผู้อำนวยการ, หัวหน้าหน่วยงาน)  บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  2. ระดับผู้จัดการและหัวหน้างาน (Manager: หัวหน้าฝ่าย, หัวหน้ากลุ่มงาน) บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  3. ระดับปฏิบัติการและเจ้าหน้าที่ (Officer Level: พนักงานทั่วไป, เจ้าหน้าที่หน้างาน, นักวิชาการ)  บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  สรุปแนวทาง Upskill & Reskill สำหรับคน 3 ระดับ  ระดับตำแหน่ง  สิ่งที่ต้องเน้น  Upskill (ต่อยอดทักษะเดิม)  Reskill (เพิ่มทักษะใหม่ที่จำเป็น)  Executive (ผู้บริหาร)  การมองภาพรวม การตัดสินใจ และความปลอดภัย  • ดูแดชบอร์ดสรุปข้อมูลและคาดการณ์ล่วงหน้า • ตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์กับข้อมูล • ประเมินความคุ้มค่าของการใช้ AI  • การกำกับดูแลการใช้ AI อย่างถูกต้องและปลอดภัย • การสร้างวัฒนธรรมที่กล้าทดลองสิ่งใหม่  Manager (ผู้จัดการ)  การจัดขั้นตอนทำงาน การแบ่งงาน และการดูแลทีม  • ออกแบบระบบงานอัตโนมัติแบบง่ายๆ • ติดตามและวัดผลงานทีมผ่านข้อมูล • ดูแลและกระตุ้นให้ลูกทีมใช้ AI ช่วยงาน  • วิธีจัดกระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI • การตรวจเช็กคุณภาพข้อมูลของแผนก  Officer (เจ้าหน้าที่)  การลดงานซ้ำซ้อน การใช้เครื่องมือ และการตรวจทาน  • ใช้ AI ช่วยร่างเอกสาร สรุปรายงาน และค้นหาข้อมูล • สั่งงาน AI ได้ตรงจุด ชัดเจน เข้าใจง่าย • ระมัดระวังเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลและความปลอดภัย  • ทักษะการตรวจสอบความถูกต้องของงานที่ AI ทำ • การนำข้อมูลมาใช้อธิบายและตอบคำถามในการบริการ  3 ข้อคิดในการพาองค์กรเดินหน้า เพื่อให้การปรับตัวเป็นไปอย่างราบรื่น การพาคนในองค์กรให้เปิดรับเทคโนโลยี ไม่ใช่แค่การซื้อโปรแกรมใหม่มาติดตั้ง แต่คือการสร้างความมั่นใจในการทำงานร่วมกัน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) มีบริการอะไรบ้าง และเข้ามาช่วยองค์กรของคุณได้อย่างไร สำหรับองค์กรที่อยากเริ่มนำ Big Data และ AI มาใช้ แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร หรือติดปัญหาเรื่องความพร้อมของข้อมูลและบุคลากร สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI พร้อมทำหน้าที่เป็น “เพื่อนคู่คิดทางเทคโนโลยีและข้อมูล” เพื่อช่วยให้องค์กรทั้งภาครัฐและเอกชนสามารถเดินหน้าได้อย่างมั่นใจ โดยมี...
24 September 2026
Read More

บทความ
BDI ร่วมเวที Data, Analytics and Cloud 2026 ชูบทบาท D2 เชื่อมโยงข้อมูล สู่การขับเคลื่อนด้วย AI อย่างเป็นรูปธรรม
23 กันยายน 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ ร่วมเป็นเกียรติในพิธีเปิดโครงการ September Series 2026 ในฐานะเจ้าภาพร่วมจัดงาน Data, Analytics and Cloud 2026 ภายใต้แนวคิด Powering Decisions with Real-Time and AI-Ready Data ซึ่งจัดโดยกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) สำนักงานคณะกรรมการดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ (สดช.) และสมาคมผู้ใช้ดิจิทัลไทย (DUGA) ระหว่างวันที่ 23–24 กันยายน 2569 ณ โรงแรมเดอะ เบอร์เคลีย์ ประตูน้ำ โอกาสนี้ ดร.ประภาพรรณ วิภาตวิทย์ ผู้เชี่ยวชาญอาวุโสปัญญาประดิษฐ์และบูรณาการข้อมูล BDI ร่วมบรรยายในหัวข้อ “From Data Silos to AI-Ready Platforms: The Role of D2 in Rewiring Thailand’s Data Ecosystem” ถ่ายทอดแนวคิดและประสบการณ์จากการพัฒนา แพลตฟอร์ม D2 (Data Integration and Intelligence Platform) ของ BDI ซึ่งทำหน้าที่เป็นกลไกสำคัญในการบูรณาการข้อมูลจากหลากหลายหน่วยงาน โดยยังคงรักษาสิทธิ์และบทบาทของหน่วยงานเจ้าของข้อมูลไว้เช่นเดิม ช่วยให้ข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถเชื่อมโยงและนำมาวิเคราะห์ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจที่ต้องอาศัยข้อมูลอย่างทันท่วงที ทั้งในภาวะวิกฤตและการขับเคลื่อนภารกิจสำคัญของประเทศ ทั้งนี้ หัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนประเทศด้วยข้อมูลในยุคปัจจุบัน ไม่ได้อยู่เพียงการมีข้อมูลจำนวนมากหรือเทคโนโลยีที่ทันสมัย แต่คือความสามารถในการ “เชื่อมโยงข้อมูลและนำไปใช้ให้เกิดประโยชน์จริง” ควบคู่กับหลักธรรมาภิบาล ความมั่นคงปลอดภัย และการคุ้มครองสิทธิของเจ้าของข้อมูล ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญในการต่อยอดสู่การใช้ AI และเทคโนโลยีอัจฉริยะ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ การวางแผน และการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ภายในงาน BDI ยังร่วมจัดนิทรรศการ พร้อมแนะนำแพลตฟอร์มและโครงการต่าง ๆ ของสถาบันฯ เพื่อสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับบทบาทของ BDI ในการขับเคลื่อนระบบนิเวศข้อมูลของประเทศ และส่งเสริมการนำ Big Data และ AI ไปประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรม สำหรับงาน Data, Analytics and Cloud 2026 ครั้งที่ 8 เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ September Series 2026 เพื่อเป็นเวทีแสดงนวัตกรรมและการประชุมวิชาการด้าน Data Analytics และ Cloud สร้างความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการลงทุนและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอย่างเหมาะสม เพื่อเพิ่มศักยภาพขององค์กร พร้อมสร้างเครือข่ายระบบนิเวศด้านข้อมูลและเทคโนโลยี ผ่านการแลกเปลี่ยนองค์ความรู้จากผู้ทรงคุณวุฒิและผู้เชี่ยวชาญทั้งจากภาครัฐและภาคเอกชน ตลอดจนการนำเสนอเทคโนโลยี โซลูชัน และประสบการณ์จากการใช้งานจริง เพื่อผลักดันการขับเคลื่อนองค์กรและประเทศด้วยข้อมูลอย่างเป็นรูปธรรม
23 September 2026
Read More

บทความ
Data for Business
Big Data ช่วย SME ไทยแข่งขันได้อย่างไรในยุคดิจิทัล
ในยุคที่การแข่งขันทางธุรกิจไม่ได้วัดกันแค่ขนาดขององค์กร แต่ขึ้นอยู่กับ “การใช้ข้อมูล” อย่างมีประสิทธิภาพ ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ก็สามารถแข่งขันกับองค์กรขนาดใหญ่ได้ หากรู้จักใช้ Big Data ให้เกิดประโยชน์  หลายคนอาจมองว่า Big Data เป็นเรื่องขององค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณมหาศาล แต่ในความเป็นจริง ปัจจุบันเทคโนโลยีด้านข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายขึ้น และกำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ SME เข้าใจลูกค้า บริหารต้นทุน และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำกว่าเดิม  แล้ว Big Data คืออะไร และ SME ไทยจะนำไปใช้สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างไร? บทความนี้จะพาคุณไปหาคำตอบ  Big Data คืออะไร?  Big Data หมายถึง ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นจากหลากหลายแหล่ง ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) และไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น  สิ่งสำคัญไม่ใช่แค่ “ปริมาณข้อมูล” แต่คือ ความสามารถในการนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์เพื่อสร้างคุณค่าทางธุรกิจ  ทำไม Big Data จึงสำคัญกับ SME  ในอดีต ธุรกิจขนาดเล็กมักอาศัยประสบการณ์หรือสัญชาตญาณในการตัดสินใจ  แต่ในยุคดิจิทัล การแข่งขันเกิดขึ้นรวดเร็ว ลูกค้าเปลี่ยนพฤติกรรมตลอดเวลา และตลาดมีความผันผวนสูง การใช้ข้อมูลจึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดความเสี่ยงในการดำเนินธุรกิจ  Big Data ช่วยให้ SME เปลี่ยนจากการ “คาดเดา” ไปสู่การ “ตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล (Data-Driven Decision Making)”  5 วิธีที่ Big Data ช่วยให้ SME ไทยแข่งขันได้  1. เข้าใจลูกค้าได้ลึกขึ้น  ข้อมูลจากหลายช่องทาง เช่น  สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจ  เมื่อเข้าใจลูกค้ามากขึ้น ธุรกิจก็สามารถออกแบบสินค้า บริการ และแคมเปญการตลาดได้ตรงใจมากขึ้น  2. ทำการตลาดได้แม่นยำกว่าเดิม  แทนที่จะโฆษณาแบบหว่านแห SME สามารถใช้ข้อมูลเพื่อ  ผลลัพธ์คือใช้งบประมาณการตลาดได้คุ้มค่ามากขึ้น พร้อมเพิ่มอัตราการเปลี่ยนผู้สนใจให้เป็นลูกค้า  3. ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน  ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจมองเห็นจุดที่ควรปรับปรุง เช่น  เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ธุรกิจสามารถลดต้นทุนและวางแผนการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ  4. คาดการณ์แนวโน้มธุรกิจล่วงหน้า  การใช้ข้อมูลย้อนหลังร่วมกับ AI และ Machine Learning สามารถช่วยคาดการณ์  ทำให้ SME เตรียมตัวได้ล่วงหน้า ลดความเสี่ยงจากการผลิตหรือสั่งซื้อสินค้าเกินความจำเป็น  5. สร้างโอกาสใหม่ในการแข่งขัน  ข้อมูลไม่ได้ช่วยแค่เพิ่มยอดขาย แต่ยังช่วยค้นพบโอกาสใหม่ เช่น  หลายธุรกิจเริ่มนำข้อมูลมาใช้พัฒนาบริการดิจิทัล สร้างรายได้จากข้อมูล (Data-Driven Services) หรือผสาน AI เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า  ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Big Data ในธุรกิจ SME  ร้านค้าปลีก  ร้านอาหาร  ธุรกิจท่องเที่ยว  โรงงานขนาดกลาง  ธุรกิจออนไลน์  อุปสรรคที่ SME มักพบในการเริ่มใช้ Big Data  แม้ประโยชน์ของ Big Data จะมีมาก แต่ผู้ประกอบการจำนวนไม่น้อยยังเผชิญความท้าทาย เช่น  อย่างไรก็ตาม การเริ่มต้นไม่จำเป็นต้องลงทุนขนาดใหญ่เสมอไป สิ่งสำคัญคือการกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจให้ชัดเจน และค่อย ๆ พัฒนาศักยภาพด้านข้อมูลไปพร้อมกับการเติบโตขององค์กร  ก้าวแรกสู่การเป็น Data-Driven SME  หากองค์กรต้องการเริ่มต้นใช้ข้อมูลอย่างจริงจัง สามารถเริ่มได้จากแนวทางต่อไปนี้  เมื่อองค์กรมีข้อมูลที่มีคุณภาพและบุคลากรที่สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ การต่อยอดสู่ AI และนวัตกรรมดิจิทัลก็จะทำได้ง่ายขึ้น  Big Data Institute (BDI) พร้อมสนับสนุน SME ไทยสู่ยุค Data-Driven Business  สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ Big Data Institute (BDI) มีพันธกิจในการส่งเสริมการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อยกระดับศักยภาพของประเทศ ทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคการศึกษา  สำหรับผู้ประกอบการ SME BDI มีบริการและโครงการที่ช่วยสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านสู่การใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบ ไม่ว่าจะเป็น  BDI เชื่อว่า “ข้อมูล” ไม่ควรเป็นข้อได้เปรียบเฉพาะขององค์กรขนาดใหญ่ แต่ควรเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ประกอบการไทยทุกขนาดสามารถเติบโต แข่งขัน และสร้างนวัตกรรมได้อย่างยั่งยืน  สรุป  Big Data ไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับ SME อีกต่อไป ในยุคที่ข้อมูลเกิดขึ้นทุกวินาที ธุรกิจที่สามารถเก็บ วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะมีความได้เปรียบทั้งในด้านการตลาด การบริหารต้นทุน การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า  การเริ่มต้นอาจไม่จำเป็นต้องทำทุกอย่างในครั้งเดียว แต่การสร้างรากฐานด้านข้อมูลที่ดี พร้อมพัฒนาทักษะของบุคลากรและนำเทคโนโลยีที่เหมาะสมมาใช้ จะเป็นก้าวสำคัญที่ช่วยให้ SME ไทยก้าวสู่การเป็น Data-Driven Business และแข่งขันได้อย่างมั่นคงในเศรษฐกิจดิจิทัล  แหล่งอ้างอิง 
18 September 2026
Read More

บทความ
BDI ร่วมผนึกเชื่อมโยงข้อมูล–เทคโนโลยี ยกระดับระบบเตือนภัยพิบัติของประเทศ มุ่งใช้ Big Data–AI เพิ่มความแม่นยำ เข้าถึงประชาชนทันเหตุการณ์
15 กันยายน 2569, กรุงเทพฯ – ศ. ดร.ยศชนัน วงศ์สวัสดิ์ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) เป็นประธานในพิธีลงนามบันทึกข้อตกลงความร่วมมือ (MOU) ระหว่างกรมอุตุนิยมวิทยา (อต.) สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน) หรือ GISTDA สถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ (องค์การมหาชน) หรือ สสน. และสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เพื่อบูรณาการข้อมูล เทคโนโลยี และองค์ความรู้ ยกระดับการเฝ้าระวังและแจ้งเตือนภัยพิบัติของประเทศโดยมี น.ส.แนน บุณย์ธิดา สมชัย รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ร่วมกล่าวมอบนโยบาย ณ ตึกนารีสโมสร ทำเนียบรัฐบาล ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ ร่วมกล่าวแสดงเจตนารมณ์และลงนามความร่วมมือ โดย BDI จะนำความเชี่ยวชาญด้านการบูรณาการและวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาเชื่อมโยงข้อมูลจากหน่วยงานที่เกี่ยวข้องให้สามารถนำมาใช้ประโยชน์ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อยกระดับการวิเคราะห์สถานการณ์ การเฝ้าระวัง และการแจ้งเตือนภัย ช่วยให้ภาครัฐมองเห็นสถานการณ์ได้รวดเร็วขึ้น ตัดสินใจได้แม่นยำ และส่งต่อข้อมูลสำคัญถึงประชาชนได้อย่างทันท่วงที ความร่วมมือครั้งนี้ มุ่งบูรณาการและแลกเปลี่ยนข้อมูล (Data Integration and Exchange) จากหน่วยงานที่เกี่ยวข้องเข้าสู่ “คลังข้อมูลน้ำแห่งชาติ” เพื่อพัฒนาเป็นฐานข้อมูลกลางที่มีความสมบูรณ์และเป็นเอกภาพ พร้อมต่อยอดสู่ แดชบอร์ดเตือนภัยล่วงหน้าแบบรวมศูนย์ (Unified Early Warning Dashboard) ซึ่งจะเป็นระบบสารสนเทศหลักสำหรับติดตาม วิเคราะห์ เฝ้าระวัง และแจ้งเตือนภัยพิบัติของประเทศ พร้อมกันนี้ ทั้ง 4 หน่วยงานจะร่วมส่งเสริม การวิจัยและพัฒนา (Research and Development) นวัตกรรม และแบบจำลองการคาดการณ์ภัยพิบัติเชิงพื้นที่ เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของการแจ้งเตือนภัยล่วงหน้าให้เป็นไปตามมาตรฐานสากล ตลอดจนบริหารจัดการข้อมูลและการสื่อสารแจ้งเตือนตามแนวทาง Early Warnings for All (EW4All) เพื่อให้การออกประกาศเตือนภัยมีความเป็นเอกภาพ และสามารถเผยแพร่ข้อมูลสู่ประชาชนได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ความร่วมมือยังครอบคลุมการพัฒนาศักยภาพบุคลากร (Capacity Building) ผ่านการแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ ประสบการณ์ และความเชี่ยวชาญระหว่างหน่วยงาน เพื่อยกระดับทักษะของเจ้าหน้าที่ด้านการบริหารจัดการภัยพิบัติและเทคโนโลยีสารสนเทศที่เกี่ยวข้องอย่างยั่งยืน สำหรับ BDI โดยโครงการ Envi Link แพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลสิ่งแวดล้อม จะมีบทบาทในการบูรณาการและแลกเปลี่ยนข้อมูลจากหน่วยงานเจ้าของข้อมูล เพื่อสนับสนุนการพัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลและแดชบอร์ดสำหรับการเฝ้าระวังและแจ้งเตือนภัย ควบคู่กับการส่งเสริมการบริหารจัดการข้อมูลตามหลัก ธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) และการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับหน่วยงานภาคี เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารจัดการภัยพิบัติ รวมถึงร่วมเผยแพร่ข้อมูลสถานการณ์น้ำและข้อมูลแจ้งเตือนภัยผ่านช่องทางของหน่วยงาน ความร่วมมือดังกล่าวนับเป็นอีกก้าวสำคัญของการ “เชื่อมข้อมูลให้ใช้ประโยชน์ได้จริง” โดยนำข้อมูลที่กระจายอยู่ในแต่ละหน่วยงาน (Data Silos) มาเชื่อมโยงและวิเคราะห์ร่วมกัน เพื่อสนับสนุนการติดตามสถานการณ์ การคาดการณ์ความเสี่ยง และการสื่อสารแจ้งเตือนประชาชนได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น พร้อมต่อยอดสู่การจัดทำโครงการย่อยภายใต้กรอบความร่วมมือ เพื่อพัฒนาเทคโนโลยี แบบจำลอง และระบบเฝ้าระวังให้เกิดผลเป็นรูปธรรม ช่วยลดผลกระทบต่อชีวิตและทรัพย์สิน สู่การยกระดับประสิทธิภาพการรับมือภัยพิบัติของประเทศอย่างยั่งยืนต่อไป
15 September 2026
Read More

บทความ
BDI คว้า “รางวัลเลิศรัฐ 2569” ด้านบริการภาครัฐ ระดับดีเด่น ชู Health Link เชื่อมข้อมูลสุขภาพ สู่บริการประชาชนแบบไร้รอยต่อ
10 กันยายน 2569, นนทบุรี – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย นางวิชุดา วิริยะอุตสาหกุล รองผู้อำนวยการสถาบันฯ พร้อมด้วยผู้แทนจาก กรมการแพทย์ สำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (องค์การมหาชน) หรือ DGA แพทยสภา และกรุงเทพมหานคร เข้ารับ “รางวัลเลิศรัฐ ประจำปี 2569 ด้านบริการภาครัฐ ระดับดีเด่น” จากผลงาน “แพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพทั่วประเทศ (Health Link) เพื่องานบริการสุขภาพแบบไร้รอยต่อ” ประเภท บูรณาการข้อมูลในรูปแบบดิจิทัล ภายในงานเสวนาวิชาการและพิธีมอบรางวัลเลิศรัฐ ประจำปี 2569 ภายใต้แนวคิด “CHANGE for a Better Future เปลี่ยน เพื่ออนาคตที่ดีกว่า” จัดโดย สำนักงานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ (สำนักงาน ก.พ.ร.) ณ อาคารชาเลนเจอร์ อิมแพค เมืองทองธานี จังหวัดนนทบุรี โดยได้รับเกียรติจาก นายปกรณ์ นิลประพันธ์ รองนายกรัฐมนตรี ในฐานะประธานคณะกรรมการพัฒนาระบบราชการ เป็นประธาน และมอบรางวัล การได้รับรางวัลครั้งนี้สะท้อนความสำเร็จของ โครงการ Health Link ในการนำเทคโนโลยีและการเชื่อมโยงข้อมูลมาสนับสนุนการพัฒนาบริการสุขภาพภาครัฐ โดยเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพที่กระจายอยู่ในสถานพยาบาลทั่วประเทศ เพื่อให้สามารถนำข้อมูลมาใช้ประกอบการให้บริการทางการแพทย์ได้อย่างต่อเนื่อง ลดข้อจำกัดจากข้อมูลที่แยกอยู่ในหลายระบบ และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลเพื่อประโยชน์ของประชาชน ความสำเร็จดังกล่าวเกิดจากการบูรณาการความร่วมมือของ 6 หน่วยงาน ที่นำบทบาทและความเชี่ยวชาญในแต่ละด้านมาร่วมกันพัฒนา ตั้งแต่การเชื่อมโยงข้อมูล โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล ระบบบริการสุขภาพ ตลอดจนมาตรฐานและแนวทางที่เกี่ยวข้อง สะท้อนแนวคิด “เชื่อมข้อมูลให้ใช้ประโยชน์ได้จริง” เพื่อเปลี่ยนข้อมูลที่กระจายอยู่ในหลายหน่วยงานให้สามารถนำมาใช้ยกระดับบริการประชาชนได้อย่างเป็นรูปธรรม Health Link โครงการภายใต้การดำเนินงานของ BDI สะท้อนความสำเร็จของการนำเทคโนโลยีและการบูรณาการข้อมูลระหว่างหน่วยงานมาใช้ยกระดับบริการภาครัฐ ช่วยลดข้อจำกัดจากการทำงานแบบแยกส่วน และทำให้ข้อมูลสามารถนำไปใช้สร้างคุณค่าแก่ประชาชนได้อย่างเป็นรูปธรรม โดย BDI พร้อมเดินหน้าร่วมกับภาคีเครือข่ายในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและกลไกการเชื่อมโยงข้อมูล เพื่อผลักดันให้ข้อมูลถูกนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง ยกระดับบริการภาครัฐ และขับเคลื่อนประเทศภายใต้แนวคิด “เพื่อข้อมูลที่พร้อมขับเคลื่อนประเทศ – Driving our nation with data”
10 September 2026
Read More

บทความ
BDI เปิดตัว “Data-Driven Thailand Report 2568” ครั้งแรกของประเทศ ชี้ความพร้อม Data & AI ไทย สะท้อนโจทย์จาก “Gap” สู่การใช้ข้อมูลสร้างผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจและสังคม
8 กันยายน 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI จัดงานเผยแพร่ “รายงานตัวชี้วัดเศรษฐกิจและสังคมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Thailand Report) ประจำปี พ.ศ. 2568” เพื่อสะท้อนสถานภาพและศักยภาพการใช้ประโยชน์จากข้อมูลของประเทศไทย พร้อมพัฒนากรอบมาตรฐานกลางสำหรับติดตามความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง และสนับสนุนการยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขันด้านดิจิทัลของประเทศ ณ SCBX NEXT TECH สยามพารากอน และผ่านระบบออนไลน์ ภายในงานได้รับเกียรติจาก ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวเปิดงาน พร้อมเน้นย้ำความสำคัญของการมีตัวชี้วัดที่สามารถสะท้อนสถานภาพและความพร้อมของประเทศไทยด้านการใช้ประโยชน์จากข้อมูล เพื่อเป็นข้อมูลสำคัญประกอบการกำหนดทิศทางการพัฒนา และสนับสนุนการขับเคลื่อนประเทศด้วย Data และ AI อย่างเป็นรูปธรรม รายงานดังกล่าวประเมินความพร้อมของประเทศไทยผ่าน 6 มิติ 80 ตัวชี้วัด ครอบคลุม Data Infrastructure, Data Governance, Data Capability & Skills, Data Use, Data Ecosystem & Collaboration และ Data Impact เพื่อสะท้อนภาพรวมตั้งแต่ความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานและธรรมาภิบาลข้อมูล ไปจนถึงศักยภาพในการนำข้อมูลไปใช้สร้างผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจและสังคม ผลการประเมินพบว่า ประเทศไทยมี คะแนนภาพรวม 58.91 คะแนน โดยมีจุดแข็งในมิติด้าน Data Governance อยู่ที่ 79.32 คะแนน ขณะที่มิติด้าน Data Impact อยู่ที่ 44.48 คะแนน สะท้อนโจทย์สำคัญของประเทศไทยในการเปลี่ยนจาก “ความพร้อม” ด้าน Data & AI ไปสู่ “การใช้ประโยชน์และสร้างผลลัพธ์” ที่เกิดขึ้นจริงต่อเศรษฐกิจและสังคม ภายในงานยังมีการเสวนาหัวข้อ “จาก Gap สู่การขับเคลื่อน: ปิดช่องว่างเพื่อยกระดับเศรษฐกิจและสังคมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ (Big Data & AI) ของไทย” โดยผู้แทนทรงคุณวุฒิจาก หน่วยงานภาครัฐ ภาคเอกชน และภาควิชาการ ร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองเกี่ยวกับแนวทางลดช่องว่างด้านข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนาบุคลากรและทักษะ ตลอดจนการผลักดันให้ Big Data และ AI ถูกนำไปใช้จริง เพื่อสร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจและสังคม การจัดทำ Data-Driven Thailand Report จึงไม่ได้เป็นเพียงการสะท้อนคะแนนความพร้อมของประเทศ แต่เป็นการสร้าง “จุดตั้งต้นร่วม” เพื่อให้ภาครัฐ ภาคเอกชน และภาควิชาการมองเห็นทั้งจุดแข็งและช่องว่างของประเทศภายใต้กรอบการประเมินเดียวกัน และนำข้อมูลไปใช้ประกอบการกำหนดนโยบาย วางแผนการลงทุน พัฒนากำลังคน และสร้างระบบนิเวศด้านข้อมูลที่เอื้อต่อการใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ BDI มุ่งหวังให้รายงานดังกล่าวเป็นอีกหนึ่งกลไกสำคัญในการติดตามพัฒนาการด้านข้อมูลของประเทศไทยอย่างต่อเนื่อง พร้อมผลักดันการเปลี่ยนผ่านจาก “ความพร้อมด้าน Data & AI” สู่ “การใช้ประโยชน์และสร้างผลลัพธ์” เพื่อขับเคลื่อนประเทศไทยสู่ Data-Driven Nation อย่างเป็นรูปธรรมและยั่งยืน
8 September 2026
Read More

บทความ
BDI เปิดพื้นที่เรียนรู้ Data–AI ถ่ายทอดประสบการณ์จากโจทย์จริง เสริมทักษะนิสิตวิทยาศาสตร์ มก. สร้างกำลังคนพร้อมขับเคลื่อนประเทศด้วยข้อมูล
3 กันยายน 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ให้การต้อนรับคณะนิสิตและบุคลากรจากคณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ในโอกาสเข้าศึกษาดูงานและแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ด้าน Data, Advanced Analytics และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เปิดมุมมองการนำองค์ความรู้ด้านข้อมูลไปประยุกต์ใช้กับโจทย์จริง พร้อมเสริมทักษะและเตรียมความพร้อมนิสิตสู่การเป็นกำลังคนด้านข้อมูลและ AI ที่มีบทบาทสำคัญต่อการพัฒนาประเทศ ภายใต้แนวคิด “เพื่อข้อมูลที่พร้อมขับเคลื่อนประเทศ – Driving our nation with data” ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวต้อนรับ พร้อมถ่ายทอดภารกิจและบทบาทของ BDI ในการส่งเสริมให้เกิดการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์อย่างเป็นรูปธรรม ทั้งในมิติเศรษฐกิจและสังคม ตลอดจนการสร้างระบบนิเวศด้านข้อมูลและ AI และการพัฒนากำลังคนให้มีทักษะที่สอดรับกับการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีและความต้องการของประเทศ จากนั้น ดร.ขวัญศิริ ศิริมังคลา นักการศึกษาด้านนวัตกรรมข้อมูลอาวุโส ฝ่ายพัฒนากำลังคน บรรยายในหัวข้อ “จาก Data สู่การตัดสินใจ: การประยุกต์ใช้ Advanced Analytics และ AI เพื่อแก้โจทย์ภาครัฐ” ถ่ายทอดแนวคิดและตัวอย่างการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นองค์ความรู้ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน พร้อมสะท้อนให้เห็นว่า คุณค่าของข้อมูลไม่ได้อยู่เพียงการมีข้อมูลจำนวนมาก แต่เกิดจากความสามารถในการบริหารจัดการ วิเคราะห์ และนำข้อมูลไปใช้ให้ตอบโจทย์ได้จริง ขณะที่ ดร.อาทิตย์ สกุลเมือง ผู้จัดการโครงการและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฝ่ายบริการวิเคราะห์ข้อมูล ถ่ายทอดประสบการณ์ในหัวข้อ “Data Science in Action: จากทักษะสู่ประสบการณ์ทำงานจริง” ชวนให้นิสิตเห็นภาพการทำงานด้าน Data Science ตั้งแต่การพัฒนาทักษะ การวิเคราะห์และทำความเข้าใจข้อมูล ไปจนถึงการนำองค์ความรู้มาประยุกต์ใช้ในการทำงาน เพื่อเชื่อมโยงการเรียนรู้ในมหาวิทยาลัยเข้ากับทักษะที่จำเป็นสำหรับสายอาชีพด้านข้อมูล การศึกษาดูงานครั้งนี้ ยังเปิดโอกาสให้นิสิตและบุคลากรได้แลกเปลี่ยนความคิดเห็นกับผู้เชี่ยวชาญของ BDI เพื่อสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตลอดจนโอกาสในการนำ Data และ AI ไปสร้างประโยชน์ในหลากหลายบริบท พร้อมสร้างแรงบันดาลใจในการพัฒนาทักษะและต่อยอดองค์ความรู้สู่การทำงานจริง BDI ให้ความสำคัญกับการพัฒนากำลังคนควบคู่กับการสร้างระบบนิเวศด้านข้อมูลและ AI ของประเทศ โดยมุ่งถ่ายทอดองค์ความรู้และประสบการณ์จากการทำงานจริงสู่ภาคการศึกษา เพื่อสร้างบุคลากรรุ่นใหม่ที่ไม่เพียงมีทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่สามารถเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นองค์ความรู้ และนำไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจแก้ไขปัญหาที่สร้างผลลัพธ์ต่อเศรษฐกิจและสังคม เพื่อให้ประเทศไทยมีทั้ง “คนที่พร้อมใช้ข้อมูล” และ “ข้อมูลที่พร้อมใช้” เป็นรากฐานสำคัญในการขับเคลื่อนประเทศด้วยข้อมูลอย่างเป็นรูปธรรม
3 September 2026
Read More
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