Big Data Tag - Page 8 of 31 - Big Data Institute

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

บทความ

BDI ก้าวสู่ปีที่ 4 ชู Data Backbone เชื่อมข้อมูลพร้อมใช้ ต่อยอด ThaiLLM–กำลังคน AI ผนึกภาครัฐ–เอกชน สร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้

8 ตุลาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ภายใต้การกำกับของกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) จัดงาน “BDI Day 2026: Big Data for a Resilient Thailand” ในโอกาสก้าวสู่ปีที่ 4 ของการดำเนินงาน พร้อมเปิดทิศทางปี 2570 มุ่งยกระดับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของประเทศ เชื่อมโยงข้อมูลให้พร้อมใช้ ต่อยอด AI ภาษาไทยและกำลังคนด้าน Data–AI รวมถึงขยายความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน เพื่อเปลี่ยนข้อมูลสู่ผลลัพธ์ที่นำไปใช้ประโยชน์ได้จริง โดยมี นายกุลิศ สมบัติศิริ ประธานกรรมการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นประธานกล่าวเปิดงาน ณ โรงแรมแกรนด์ เซนเตอร์ พอยต์ ลุมพินี นายกุลิศ สมบัติศิริ ประธานกรรมการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวว่า แนวคิด “Big Data for a Resilient Thailand” สะท้อนบทบาทของข้อมูลในการเตรียมประเทศไทยให้สามารถรับมือ ปรับตัว และฟื้นตัวจากความเปลี่ยนแปลงที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงกันมากขึ้น ทั้งด้านเศรษฐกิจ สังคม สิ่งแวดล้อม และพลังงาน โดยข้อมูลเป็นรากฐานสำคัญที่ช่วยให้ประเทศเข้าใจสถานการณ์ มองเห็นความเสี่ยง และตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม ขณะที่ความท้าทายสำคัญคือการทำให้ข้อมูลที่กระจายอยู่ในหลายหน่วยงานสามารถเชื่อมโยงและใช้ประโยชน์ร่วมกันได้ ภายใต้กติกา มาตรฐาน และกลไกที่สร้างความเชื่อมั่น เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจและกำหนดมาตรการที่ตอบโจทย์ประชาชนได้ตรงจุด “ระเบียบสำนักนายกรัฐมนตรีว่าด้วยการแบ่งปันข้อมูลดิจิทัล พ.ศ. 2569 และแผนยุทธศาสตร์การขับเคลื่อนการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ พ.ศ. 2568–2570 เป็นกลไกสำคัญในการวางกรอบให้การเชื่อมโยงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลภาครัฐเป็นระบบ ควบคู่กับการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน การประยุกต์ใช้ AI และการพัฒนากำลังคน โดยบทบาทของ BDI คือการทำให้ความพร้อมด้านข้อมูลนำไปสู่การใช้ประโยชน์ที่ตอบโจทย์ประเทศ พร้อมเดินหน้าสู่บทบาท National Data Backbone ผ่านโครงสร้างพื้นฐานอย่าง D2 เพื่อให้ข้อมูลจากหน่วยงานต่าง ๆ สามารถแบ่งปันและใช้ประโยชน์ร่วมกันได้ โดยเฉพาะการสนับสนุนการจัดการภัยพิบัติและสถานการณ์ฉุกเฉินของประเทศ” นายกุลิศ กล่าว ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวถึงทิศทางการดำเนินงานปี 2570 ภายใต้หัวข้อ “Data Backbone for a Resilient Thailand เชื่อมข้อมูลพร้อมรับอนาคต” โดยชูข้อมูลในฐานะโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของประเทศ และการพัฒนากลไกให้ข้อมูลจากหน่วยงานต่าง ๆ สามารถเชื่อมโยง แลกเปลี่ยน และนำไปใช้สนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตลอด 3 ปีที่ผ่านมา BDI มุ่งวางรากฐานให้ข้อมูลของประเทศสามารถเชื่อมโยงและใช้ประโยชน์ร่วมกันได้ การก้าวเข้าสู่ปีที่ 4 จึงเป็นช่วงสำคัญของการต่อยอดจากโครงสร้างพื้นฐานไปสู่การสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ ทั้งในการกำหนดนโยบาย การยกระดับบริการประชาชน และการรับมือกับโจทย์สำคัญของประเทศ เป้าหมายของเรา คือ ทำให้ข้อมูลไม่เพียง ‘เชื่อมถึงกัน’ แต่ต้อง ‘พร้อมใช้’ และสร้างคุณค่าได้จริง หนึ่งในกลไกสำคัญคือ D2 หรือ Data Integration and Intelligence Platform แพลตฟอร์มการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งพัฒนาขึ้นเป็นส่วนหนึ่งของ National Data Backbone เพื่อสนับสนุนการแบ่งปันและใช้ประโยชน์จากข้อมูลระหว่างหน่วยงานอย่างเป็นระบบ มีมาตรฐาน และคำนึงถึงความมั่นคงปลอดภัย สอดคล้องกับระเบียบสำนักนายกรัฐมนตรีว่าด้วยการแบ่งปันข้อมูลดิจิทัล พ.ศ. 2569 เพื่อให้ข้อมูลพร้อมสนับสนุนการกำหนดนโยบาย บริการประชาชน และการรับมือสถานการณ์สำคัญของประเทศ [จาก “วางรากฐาน” สู่ “สร้างผลลัพธ์” หมุดหมายสำคัญของ BDI ปีที่ 4]การก้าวสู่ปีที่ 4 สะท้อนการขยับจากการวางรากฐานด้านข้อมูล สู่การนำ Data และ AI ไปใช้กับโจทย์จริง ผ่าน “BDI Forward: Progress in Action เปิดความก้าวหน้า สู่ผลลัพธ์ที่จับต้องได้” ซึ่งนำเสนอความก้าวหน้าและแผนปี 2570 ของโครงการสำคัญ ได้แก่ Travel Link เชื่อมโยงข้อมูลเพื่อเพิ่มขีดความสามารถด้านการท่องเที่ยว, Health Link เชื่อมข้อมูลสุขภาพเพื่อสนับสนุนการรักษาและส่งต่อผู้ป่วยอย่างต่อเนื่อง, Envi Link วิเคราะห์ข้อมูลสิ่งแวดล้อมเพื่อเฝ้าระวังและรับมือปัญหา โดยเฉพาะ PM 2.5 และ PD Link เชื่อมข้อมูลระดับจังหวัดเพื่อสนับสนุนการวางแผนและตัดสินใจเชิงพื้นที่ อีกหนึ่งแกนสำคัญคือ การพัฒนากำลังคนด้าน Data และ AI ผ่านแนวทาง Micro-credential เพื่อส่งเสริมการเรียนรู้และรับรองทักษะเฉพาะด้าน ควบคู่กับ THackle และกิจกรรม Hackathon ที่เปิดโอกาสให้นำองค์ความรู้มาประยุกต์ใช้กับโจทย์จริง และต่อยอดสู่ผลลัพธ์ที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ [ต่อยอด ThaiLLM สู่ AI ที่เข้าใจบริบทประเทศไทย]ด้านปัญญาประดิษฐ์ นายปฏิภาณ ประเสริฐสม (รักษาการ) ผู้อำนวยการฝ่ายนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ เปิดทิศทาง ThaiLLM 2570 มุ่งยกระดับโมเดลภาษาไทยให้ครอบคลุมบริบทของประเทศมากขึ้น ทั้งการรวบรวมข้อมูลภาษาถิ่นเพื่อสะท้อนความหลากหลายทางภาษา การเพิ่มความสะดวกในการเข้าถึงและทดลองใช้งาน การพัฒนา Benchmark ด้านการสกัดข้อมูลและการตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคล รวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลให้รองรับการใช้งานได้ดียิ่งขึ้น การพัฒนาดังกล่าวเชื่อมโยงกับแนวคิด AI Sovereignty หรือการเสริมสร้างขีดความสามารถด้าน AI ที่เหมาะสมกับบริบทของประเทศไทย เพื่อรองรับบทบาทของ AI ที่เพิ่มขึ้นต่อเศรษฐกิจ สังคม และบริการภาครัฐ [เปิดมุมมองยุทธศาสตร์ AI ประเทศไทย สู่ Intelligent Nation]อีกหนึ่งไฮไลต์คือ เวที “Thailand AI Strategy ยุทธศาสตร์ AI ของไทย” ซึ่งแลกเปลี่ยนมุมมองต่อ (ร่าง) แผนปฏิบัติการพัฒนาระบบนิเวศปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ พ.ศ. 2570–2575 ภายใต้วิสัยทัศน์ “Intelligent Nation – Built. Trusted. Useful” มุ่งเร่งการประยุกต์ใช้ AI เพื่อเพิ่มผลิตภาพและขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศ ควบคู่กับการสร้างอธิปไตยทาง AI ผ่าน 4 เสาหลัก ได้แก่ โครงสร้างพื้นฐาน ความน่าเชื่อถือ กำลังคน และการสร้างมูลค่า เวทีดังกล่าวได้รับเกียรติจาก ดร.พณชิต กิตติปัญญางาม CEO/Co-Founder ZTRUS, ดร.แบ๊งค์ งามอรุณโชติ ผู้อำนวยการสถาบันนโยบายวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและนวัตกรรม (STIPI) มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี และ ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร สมาชิกคณะกรรมการกิตติมศักดิ์ AIEAT และ CEO iApp...

8 October 2026

บทความ

BDI คว้ารางวัล ASOCIO Digital & AI Award 2026 สาขา AI for Public Good ตอกย้ำบทบาทการขับเคลื่อนประเทศด้วย Big Data และ AI เพื่อประโยชน์สาธารณะ

7 ตุลาคม 2569, ประเทศอินโดนีเซีย – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI รับรางวัล ASOCIO Digital & AI Award 2026 สาขา ASOCIO AI for Public Good Award โดยมี ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นผู้แทนรับรางวัล ณ Swissotel Jakarta PIK Avenue Hotel กรุงจาการ์ตา ประเทศอินโดนีเซีย ในการประชุม ASOCIO Digital & AI Summit 2026 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 5 – 7 ตุลาคม 2569 การดำเนินงานของ BDI มุ่งพัฒนาขีดความสามารถด้าน AI ของประเทศและส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีเพื่อประโยชน์สาธารณะ โดยมี ThaiLLM เป็นหนึ่งในผลงานสำคัญ ภายใต้แนวทาง Sovereign AI ที่มุ่งเสริมความสามารถในการพึ่งพาตนเองด้านเทคโนโลยี และพัฒนา AI ให้สอดคล้องกับภาษา วัฒนธรรม และบริบทของไทย ผ่านความร่วมมือระหว่างหน่วยงานภาครัฐ สถาบันการศึกษา หน่วยงานวิจัย และภาคเอกชน โดยการดำเนินงานของ ThaiLLM ครอบคลุมทั้งการพัฒนาคลังข้อมูลภาษาไทย แบบจำลองภาษาพื้นฐาน และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา รวมถึง ThaiLLM Playground และบริการ API เพื่อเปิดโอกาสให้หน่วยงานภาครัฐ นักวิจัย ภาคธุรกิจ และนักพัฒนาทดลองและต่อยอด AI ให้เหมาะกับการใช้งานของตนเอง พร้อมสนับสนุนการพัฒนาทักษะและการสร้างชุมชนนักพัฒนา AI ของประเทศ ควบคู่กัน BDI ประยุกต์ใช้ AI ผ่านแพลตฟอร์มข้อมูลในมิติต่าง ๆ ได้แก่ Health Link ซึ่งสนับสนุนการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพเพื่อประกอบการวางแผนและตัดสินใจด้านสาธารณสุข Travel Link ซึ่งนำ AI มาใช้พัฒนาผู้ช่วยด้านการท่องเที่ยวหลายภาษา และ Envi Link ซึ่งผสานข้อมูลสิ่งแวดล้อม สาธารณูปโภค และการวิเคราะห์ภาพด้วย AI เพื่อสนับสนุนการบริหารจัดการสิ่งแวดล้อม นอกจากนี้ BDI ยังพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลข้ามหน่วยงาน เพื่อให้ข้อมูลที่กระจัดกระจายสามารถนำมาใช้ประกอบการกำหนดนโยบาย วางแผน และพัฒนาบริการสาธารณะได้อย่างเป็นระบบ โดยให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล AI อย่างรับผิดชอบ ทั้งความเป็นธรรม ความโปร่งใส ความมั่นคงปลอดภัย และการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พร้อมมีมนุษย์กำกับดูแลและตรวจสอบผลลัพธ์จาก AI โดยเฉพาะการใช้งานที่มีผลกระทบสูง เพื่อให้เทคโนโลยีสร้างประโยชน์ต่อประชาชนและสังคมอย่างเหมาะสม รางวัลนี้มอบโดยสมาพันธ์ ASOCIO (Asian-Oceanian Computing Industry Organization) องค์กรนานาชาติที่ประกอบด้วยสมาคมผู้ประกอบการอุตสาหกรรมด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและบริการจาก 24 ประเทศในภูมิภาคเอเชีย–โอเชียเนีย โดยสาขา AI for Public Good มุ่งยกย่ององค์กรที่นำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้แก้ไขความท้าทายสำคัญของสังคมและยกระดับคุณภาพชีวิต ควบคู่กับการใช้เทคโนโลยีอย่างมีจริยธรรมและทั่วถึง ทั้งนี้ สมาคมอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศไทย ได้เสนอชื่อ BDI เข้ารับการพิจารณา ก่อนที่ ASOCIO จะพิจารณามอบรางวัลสาขานี้ของประเทศไทยให้กับ BDI

7 October 2026

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

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

บทความ

BDI ร่วมงานวันคล้ายวันสถาปนากระทรวงดีอี ครบรอบ 10 ปี ร่วมขับเคลื่อน 1 ทศวรรษ เศรษฐกิจดิจิทัลไทย สู่อนาคตแห่งโอกาส

30 กันยายน 2569, กรุงเทพฯ – นายไชยชนก ชิดชอบ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) เป็นประธานในพิธีเจริญพระพุทธมนต์ เนื่องในโอกาสวันคล้ายวันสถาปนากระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ครบรอบ 10 ปี “A DECADE of Thailand's Digital Economy : A Future of PossibilitiesW : 1 ทศวรรษ เศรษฐกิจดิจิทัลไทย สู่อนาคตแห่งโอกาส” โดยมีนางสาวแนน บุณย์ธิดา สมชัย รัฐมนตรีช่วยว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม นายพชร อนันตศิลป์ ปลัดกระทรวงดีอี คณะผู้บริหารกระทรวงฯ รวมถึง ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) พร้อมเจ้าหน้าที่ BDI ตลอดจนข้าราชการ และเจ้าหน้าที่ทุกหน่วยงานในสังกัด เข้าร่วมพิธีโดยพร้อมเพรียง บริเวณชั้น 1 อาคารกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ศูนย์ราชการฯ (อาคารซี) ถนนแจ้งวัฒนะ เขตหลักสี่

30 September 2026

บทความ

BDI หนุนโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล เชื่อม Big Data–AI สู่เครื่องมือคาดการณ์และตัดสินใจ ยกระดับบริหารสินค้าเกษตรไทย

30 กันยายน 2569, นนทบุรี – นางศุภจี สุธรรมพันธุ์ รองนายกรัฐมนตรีและรัฐมนตรีว่าการกระทรวงพาณิชย์ เป็นประธานในงาน “ใกล้เก็บเกี่ยว: ก้าวแห่งการเปลี่ยนแปลง สู่อนาคตการเกษตรไทย” พร้อมเปิดตัวแอปพลิเคชัน “ใกล้เก็บเกี่ยว” เครื่องมือคาดการณ์และสนับสนุนการตัดสินใจ เพื่อช่วยให้ภาครัฐสามารถเตรียมมาตรการรองรับผลผลิตทางการเกษตรได้อย่างทันท่วงที ภายใต้ความร่วมมือของ 4 กระทรวง ได้แก่ กระทรวงพาณิชย์ กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม กระทรวงเกษตรและสหกรณ์ และกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม เพื่อยกระดับการบริหารสินค้าเกษตรของประเทศจากการแก้ไขปัญหาเฉพาะหน้า ไปสู่ การบริหารสถานการณ์ล่วงหน้าด้วยข้อมูล เทคโนโลยีดิจิทัล ภูมิสารสนเทศ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ผ่านการเชื่อมโยงข้อมูลตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ ณ สำนักงานปลัดกระทรวงพาณิชย์ ความร่วมมือดังกล่าวมุ่งบูรณาการข้อมูล เทคโนโลยี และองค์ความรู้จากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เพื่อสนับสนุนการคาดการณ์ การวางแผน และการบริหารสถานการณ์ล่วงหน้า โดยเริ่มจาก “ข้าว” เป็นกรณีนำร่อง ก่อนขยายผลไปยังสินค้าเกษตรอื่นตามความเหมาะสม เพื่อสร้างเสถียรภาพสินค้าเกษตร เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน และยกระดับรายได้ของเกษตรกรไทยอย่างยั่งยืน ในโอกาสนี้ นางสาวชมภารี ชมภูรัตน์ รองปลัดกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) ร่วมเป็นผู้แทนกระทรวงดิจิทัลฯ พร้อมด้วย สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย ดร.อิสระพงศ์ เอกสินชล หัวหน้าทีมด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฝ่ายบริการวิเคราะห์ข้อมูล ร่วมขับเคลื่อนแนวทางการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อการบริหารจัดการสินค้าเกษตรเชิงพื้นที่ โดย BDI มีบทบาทสนับสนุนด้าน การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล การเชื่อมโยงข้อมูล การประยุกต์ใช้ AI มาตรฐานด้านดิจิทัล และความมั่นคงปลอดภัย เพื่อวางรากฐานให้ข้อมูลจากหลายหน่วยงานสามารถเชื่อมโยงและนำไปใช้ประโยชน์ร่วมกันได้อย่างเป็นระบบ กรอบความร่วมมือระหว่าง 4 กระทรวงให้ความสำคัญกับ การบูรณาการข้อมูลตลอดห่วงโซ่สินค้าเกษตร ครอบคลุมตั้งแต่ข้อมูลการผลิต พื้นที่เพาะปลูก ทะเบียนเกษตรกร ภูมิสารสนเทศ ผลผลิต ราคา สต็อก การตลาด อุปสงค์ อุปทาน ตลอดจนการค้าทั้งในและต่างประเทศ โดยสามารถเชื่อมโยงผ่าน API หรือช่องทางที่เหมาะสม ควบคู่กับการกำหนดแนวทางด้านมาตรฐานและธรรมาภิบาลข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถนำมาวิเคราะห์ วางแผน และใช้ประกอบการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ยังครอบคลุมการพัฒนาหรือสนับสนุน ฐานข้อมูล แพลตฟอร์ม Dashboard แอปพลิเคชัน แบบจำลองคาดการณ์ ระบบเตือนภัยล่วงหน้า ตลอดจน AI Chatbot และเครื่องมือดิจิทัลอื่น ๆ เพื่อสนับสนุนการติดตาม วิเคราะห์ และบริหารจัดการสินค้าเกษตรตั้งแต่ระดับนโยบาย ระดับส่วนกลาง ไปจนถึงระดับจังหวัดและพื้นที่ รวมถึงการประยุกต์ใช้ AI เพื่อคาดการณ์สถานการณ์ ประเมินความเสี่ยง และวิเคราะห์โอกาสทางการค้า การดำเนินงานดังกล่าวสะท้อนบทบาทของ BDI ในการผลักดันแนวคิด “Data to Action” เปลี่ยนข้อมูลที่กระจายอยู่ในหลายหน่วยงานให้เป็นข้อมูลที่เชื่อมโยง วิเคราะห์ และพร้อมใช้ประกอบการตัดสินใจ เพื่อช่วยให้ภาครัฐสามารถมองเห็นสถานการณ์ล่วงหน้า วางแผนบริหารผลผลิต และกำหนดมาตรการได้สอดคล้องกับสถานการณ์และความต้องการของตลาดมากยิ่งขึ้น ความร่วมมือครั้งนี้จึงนับเป็นอีกก้าวสำคัญของการยกระดับการบริหารสินค้าเกษตรไทยจาก “การแก้ปัญหาเมื่อเกิดขึ้น” สู่ “การรู้ล่วงหน้าและวางแผนได้” ด้วยพลังของ Big Data และ AI เชื่อมโยงข้อมูลตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ เพื่อสร้างเสถียรภาพสินค้าเกษตร เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน และต่อยอดสู่การยกระดับรายได้ของเกษตรกรอย่างยั่งยืน สอดคล้องกับภารกิจของ BDI ในการขับเคลื่อน “ข้อมูลที่พร้อมใช้” ให้เกิดประโยชน์ต่อการพัฒนาประเทศอย่างเป็นรูปธรรม

30 September 2026

บทความ

BDI ตอกย้ำมาตรฐานความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ คว้าใบประกาศนียบัตรจากโครงการ Prime Minister Awards: Thailand Cybersecurity Excellence Awards

25 กันยายน 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เข้ารับใบประกาศนียบัตรจากโครงการ Prime Minister Awards: Thailand Cybersecurity Excellence Awards ซึ่งจัดโดยสำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช.) เพื่อส่งเสริมและยกระดับมาตรฐานการดำเนินงานด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ของหน่วยงานและองค์กรในประเทศไทย สะท้อนถึงความมุ่งมั่นของ BDI ในการพัฒนาระบบ กระบวนการ และการบริหารจัดการด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ให้มีประสิทธิภาพ ควบคู่กับการขับเคลื่อนภารกิจด้านข้อมูลขนาดใหญ่ และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อสนับสนุนการบริหารจัดการและการใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมั่นคง ปลอดภัย และน่าเชื่อถือ ณ โรงแรมรามาการ์เด้นส์ กรุงเทพฯ ใบประกาศนียบัตรนี้ นับเป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญของ BDI ในการยกระดับมาตรฐานการบริหารจัดการข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลขององค์กร โดยให้ความสำคัญกับการรักษาความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล การบริหารจัดการความเสี่ยง ตลอดจนการเตรียมความพร้อมเพื่อรับมือกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง อันเป็นพื้นฐานสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นให้แก่หน่วยงานภาครัฐ ภาคเอกชน และประชาชนที่เข้ามาใช้ประโยชน์จากข้อมูลและบริการ ทั้งนี้ BDI ยังคงมุ่งมั่นพัฒนามาตรฐานด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์อย่างต่อเนื่อง พร้อมนำศักยภาพของข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยี AI มาประยุกต์ใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ การบริหารจัดการ และการพัฒนาประเทศบนพื้นฐานของข้อมูลที่มีคุณภาพ มั่นคงปลอดภัย และสามารถเชื่อถือได้ เพื่อร่วมขับเคลื่อนประเทศไทยสู่เศรษฐกิจและสังคมดิจิทัลอย่างมั่นคงและยั่งยืน

25 September 2026

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

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

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Big Data

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

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

Contact Us

Quick Link

About Us