Big Data Tag - Page 3 of 15 - Big Data Institute

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

บทความ

Big Data ผสาน AI Agent: พลังอัจฉริยะสู่เกราะป้องกันภัยไซเบอร์ยุคดิจิทัล

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

16 June 2025

บทความ

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

ข่าว

BDI แชร์มุมมองในงาน Huawei Thailand Digital & AI Summit 2025 ขับเคลื่อนประเทศไทยสู่การเป็น Data-Driven Nation

29 พฤษภาคม 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ ผู้อำนวยการฝ่ายส่งเสริมอุตสาหกรรมและประสานเครือข่าย ร่วมแชร์มุมมองในงาน Huawei Thailand Digital & AI Summit 2025 “Embrace AI, Ignite Future” ด้วยหัวข้อ Big Data and AI Ecosystem Powering the future with Data and AI มุ่งขับเคลื่อนประเทศไทยสู่การเป็น Data-Driven Nation อย่างแท้จริง ณ ศูนย์การประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ กรุงเทพฯ จัดโดย Huawei Cloud & AI APAC

ข่าว

BDI ร่วมเป็นวิทยากรในโครงการ May Series 2025 งานสัมมนาวิชาการและนวัตกรรมสุดล้ำแห่งปี

29 พฤษภาคม 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ ขึ้นกล่าวปาฐกถาหัวข้อ Data Analytics for Proactive Government Services บนเวที eGovernment Forum ครั้งที่ 13 จัดโดยกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) ร่วมกับสมาคมผู้ใช้ดิจิทัลไทย (DUGA) ณ โรงแรม เดอะ เบอร์เคลีย์ ประตูน้ำ ขณะเดียวกัน ดร.ประภาพรรณ วิภาตวิทย์ ผู้จัดการทีมวิจัยและนวัตกรรม ฝ่ายวิจัยและนวัตกรรม BDI ได้ร่วมเสวนาหัวข้อ Fireside Chat: Unlocking AI Value: Essentials for Building AI-Ready Data Ecosystems บนเวที AI & IOT Summit ครั้งที่ 7 ภายในงานดังกล่าว ผู้เข้าร่วมงานได้พบกับงานสัมมนาวิชาการจากผู้เชี่ยวชาญมากกว่า 60 ท่าน พร้อมสัมผัสนวัตกรรมสุดล้ำที่สุดแห่งปีกับ 4 โครงการหลัก ประกอบด้วย 🏢 eGovernment Forum ครั้งที่ 13 🔐 Privacy & Security Summit ครั้งที่ 6 🎓 Education Next Forum ครั้งที่ 10 💻 AI & IOT Summit ครั้งที่ 7 นอกจากนี้เจ้าหน้าที่ BDI ยังได้ร่วมออกบูทเพื่อสร้างการรับรู้เกี่ยวกับภารกิจสถาบันฯ ที่พร้อมขับเคลื่อนประเทศด้วยข้อมูล สู่การเป็น Data-Driven Nation อย่างแท้จริง

ข่าว

ผอ.BDI เปิดมุมมองการบริหารให้กับผู้นำองค์กรยุคใหม่ด้วย Big Data & AI ในหลักสูตร LSP รุ่นที่ 16 จัดโดย IRDP

23 พฤษภาคม 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย รศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ ร่วมเป็นวิทยากรบรรยายหัวข้อ “Data Management for Executive” ในหลักสูตร Leadership Succession Program หรือ LSP รุ่นที่ 16 โดยกล่าวถึงหลักการและแนวทางปฏิบัติในการบริหารจัดการเพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ รวมถึงการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเพิ่มศักยภาพในการบริหารองค์กรอย่างมีทิศทาง ซึ่งมีผู้บริหารระดับสูงทั้งหน่วยงานภาครัฐ และภาคเอกชน เข้าร่วมอบรมมมากกว่า 40 คน ณ สมาคมธรรมศาสตร์ในพระบรมราชูปถัมภ์ หลักสูตรดังกล่าว จัดโดยมูลนิธิสถาบันวิจัยและพัฒนาองค์กรภาครัฐ (สพร.) หรือ Institute of Research and Development for Public Enterprises (IRDP) เพื่อพัฒนาศักยภาพในการเป็นผู้นำของผู้บริหารระดับสูง ให้มีความพร้อมที่จะก้าวขึ้นเป็นผู้นำระดับสูงสุดขององค์กรยุคใหม่ ก้าวทันเทคโนโลยีที่ไม่หยุดนิ่งได้ต่อไป โดยหลักสูตรดังกล่าวจัดขึ้นระหว่างวันที่ 8 พฤษภาคม – 8 สิงหาคม 2568

ข่าว

ผอ.BDI แชร์บทบาท Big Data & AI เปิดมุมมองการบริหารให้กับผู้นำองค์กรยุคใหม่ ทั้งหน่วยงานภาครัฐและเอกชน ในหลักสูตร Digital CEO #8 จัดโดย depa

23 พฤษภาคม 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย รศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ ร่วมเป็นวิทยากรบรรยายหัวข้อ Data and Digital Management ในหลักสูตรผู้นำการส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (Digital CEO) รุ่นที่ 8 จัดโดยสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) ณ โรงแรมเอส 31 ถนนสุขุมวิท เพื่อเปิดมุมมองผู้บริหารยุคใหม่ให้ขับเคลื่อนองค์กรก้าวทันอนาคตดิจิทัลที่ท้าท้ายเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว รศ. ดร.ธีรณี กล่าวว่า ความจำเป็นของระบบข้อมูลดิจิทัล จะช่วยให้รัฐบาลมีประสิทธิภาพมากขึ้นในหลาย ๆ ด้าน ตั้งแต่การตัดสินใจที่แม่นยำ โดยใช้ข้อมูลวิเคราะห์เชิงลึก ลดการทำงานที่ซ้ำซ้อนเพิ่มประสิทธิภาพในแต่ละขั้นตอนสู่การบริการสาธารณะที่รวดเร็วและตรงจุดมากขึ้น ซึ่งบทบาทของ AI และ Big Data เชื่อมโยงกันตัดกันไม่ขาด โดยใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การพยากรณ์การลาออกของพนักงาน (HR Analytics) การจำแนกลักษณะผู้บริโภค (Customer Segmentation) การวิเคราะห์ความเสี่ยงทางสุขภาพ และโรคร่วม นอกจากนี้ยังเกิดการประยุกต์ AI ในทุกภาคส่วน ตั้งแต่ ภาคการเกษตร, สุขภาพ, การศึกษา, การท่องเที่ยว และความมั่นคง รศ. ดร.ธีรณี กล่าวอีกว่า ทุกองค์กรควรวางรากฐานการตัดสินใจด้วยข้อมูล (Data-Driven) เพราะข้อมูลเป็นพื้นฐานของการตัดสินใจในทุกระดับ โดยกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเริ่มตั้งแต่ การวิเคราะห์ในเชิงพรรณนา (Descriptive) สู่เชิงพยากรณ์ (Predictive) วางเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ (Optimization) โดย BDI ได้พัฒนาโครงการแพลตฟอร์มการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (ดีทู) หรือ Data Integration and Intelligence Platform (D-II) ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ระดับประเทศ ที่ BDI มุ่งมั่นสร้างขึ้นเพื่อให้ข้อมูลจากทุกภาคส่วนสามารถเชื่อมโยง ใช้งาน และนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง หลักสูตรดังกล่าว จัดขึ้นเพื่อให้ผู้บริหารระดับสูงของหน่วยงานทั้งภาครัฐและเอกชน ได้รับการพัฒนาองค์ความรู้ใหม่ ๆ ให้สอดคล้องกับโลกยุคปัจจุบันและอนาคต เพื่อนำไปประยุกต์ใช้กับองค์กรของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งหลักสูตรนี้ได้รับเกียรติจากวิทยากรผู้เชี่ยวชาญทั้งชาวไทยและชาวต่างชาติ มาร่วมบรรยายพิเศษพร้อมแลกเปลี่ยนประสบการณ์กับผู้เข้าอบรมอย่างใกล้ชิด รวมถึงได้ถอดแบบการเรียนรู้ผ่านกิจกรรมการศึกษาดูงานองค์กรต้นแบบทั้งในประเทศและต่างประเทศ สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการจัดทำนโยบายและแผนขับเคลื่อนองค์กรในอนาคตอย่างครบทุกมิติต่อไป

บทความ

Big Data 101

Chunking: ตัวช่วยสำคัญในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ใน Python DataFrame

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

16 May 2025

บทความ

Movements

นวัตกรรมท่องเที่ยวไทยยุคใหม่: เมื่อ AI และข้อมูลขนาดใหญ่เปิดประตูสู่การเปลี่ยนแปลงผ่านเวที BDI Hackathon 2025

ในศตวรรษที่ 21 โลกเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ยุคข้อมูลข่าวสารและปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างเต็มตัว เทคโนโลยีไม่เพียงแค่เปลี่ยนวิถีชีวิตประจำวัน แต่ยังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเศรษฐกิจและอุตสาหกรรมทุกภาคส่วน โดยเฉพาะภาคการท่องเที่ยว ซึ่งถือเป็นหนึ่งในเสาหลักของเศรษฐกิจไทยที่กำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ ทั้งจากการเปลี่ยนแปลงทางพฤติกรรมนักท่องเที่ยว สภาวะเศรษฐกิจโลก และเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็วอย่างไม่หยุดยั้ง ภายใต้บริบทนี้ การใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) จึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการยกระดับอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวให้มีประสิทธิภาพ ทันสมัย และตอบสนองต่อความต้องการของนักท่องเที่ยวได้ดียิ่งขึ้น ด้วยเหตุนี้เอง จึงเกิดเวทีการแข่งขันที่น่าสนใจขึ้นในปี 2568 ภายใต้ชื่อ “BDI Hackathon 2025: AI & Data Innovation for Smart Tourism” ซึ่งถือเป็นหนึ่งในโครงการที่ผสานพลังของเยาวชน เทคโนโลยี และอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวเข้าด้วยกันอย่างสร้างสรรค์ จุดมุ่งหมายของ Hackathon: เปิดพื้นที่แห่งไอเดียเพื่ออนาคตการท่องเที่ยว BDI Hackathon 2025 จัดขึ้นโดยความร่วมมือระหว่าง สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ มหาวิทยาลัยพะเยา มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง และเครือข่ายพันธมิตร เพื่อเป็นเวทีส่งเสริมการเรียนรู้และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในกลุ่มเยาวชน นิสิต และนักศึกษาทั่วประเทศ โดยมุ่งเน้นที่การ พัฒนานวัตกรรมด้านการท่องเที่ยวผ่านการใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ พื้นที่นิมมานเหมินทร์ จังหวัดเชียงใหม่ ซึ่งเป็นหนึ่งในแลนด์มาร์กด้านการท่องเที่ยวที่มีศักยภาพทั้งในแง่เศรษฐกิจ วัฒนธรรม และวิถีชีวิตร่วมสมัย กิจกรรมครั้งนี้ไม่ได้เป็นเพียงการแข่งขันทางเทคนิคเท่านั้น หากแต่เป็นเวทีบ่มเพาะทักษะการทำงานเป็นทีม การคิดเชิงออกแบบ (Design Thinking) และการนำเสนอแนวคิดอย่างเป็นระบบ ซึ่งเป็นทักษะสำคัญของบุคลากรยุคใหม่ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล คุณสมบัติผู้เข้าแข่งขันและรูปแบบกิจกรรม การแข่งขันเปิดรับสมัคร นักเรียนระดับมัธยมศึกษาและนักศึกษาระดับอุดมศึกษาทั่วประเทศ โดยจัดให้มีการอบรมเบื้องต้นเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ก่อนให้โจทย์การแข่งขันในรูปแบบของ Hackathon ภายในระยะเวลาอันจำกัด ผู้เข้าแข่งขันจะได้ใช้ความคิดสร้างสรรค์เพื่อพัฒนาแนวทางใหม่ในการส่งเสริมการท่องเที่ยว ผ่านการใช้ข้อมูลจริงจากพื้นที่เป้าหมาย ทีมที่ผ่านการคัดเลือกจะได้เข้าร่วมการแข่งขันรอบชิงชนะเลิศ ระหว่างวันที่ 27–29 มิถุนายน 2568 ณ สำนักบริการวิชาการ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ (Uniserv) โดยมีเงินรางวัลรวมกว่า 50,000 บาท พร้อมถ้วยรางวัลและเกียรติบัตร อีกทั้งยังได้รับคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญในด้าน AI, Data และการท่องเที่ยวตลอดกิจกรรม เสริมพลังคนรุ่นใหม่ สู่การเปลี่ยนแปลงที่ยั่งยืน โครงการนี้ไม่เพียงเปิดโอกาสให้เยาวชนได้แสดงศักยภาพ แต่ยังเป็นจุดเริ่มต้นของการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่อาจต่อยอดสู่การใช้งานจริง ทั้งในระดับท้องถิ่นและระดับประเทศ ภายใต้แนวคิด “Smart Tourism” ที่ผสมผสานเทคโนโลยีกับวัฒนธรรมและชุมชนอย่างกลมกลืน ยิ่งไปกว่านั้น Hackathon ยังปลูกฝังความเข้าใจในบทบาทของเทคโนโลยีในการแก้ไขปัญหาสังคม และส่งเสริมการใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรใหม่ของโลก สมัครเลยวันนี้ – เปลี่ยนไอเดียให้เป็นพลัง สำหรับนักเรียนหรือนักศึกษาที่มีไฟ อยากทดลองนำความรู้ด้านเทคโนโลยีมาประยุกต์ใช้เพื่อสังคม BDI Hackathon 2025 คือเวทีที่คุณไม่ควรพลาด เพราะนอกจากจะได้ประสบการณ์อันมีค่า ยังเป็นโอกาสสำคัญในการร่วมขับเคลื่อนการท่องเที่ยวไทยให้ก้าวทันโลกอย่างยั่งยืน ? สมัครและดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์: ? https://ict.up.ac.th/hackathon2025 ตั้งแต่วันที่ 1 เมษายน ถึง 31 พฤษภาคม 2568

13 May 2025

บทความ

Big Data 101

Data Visualization ช่วยเราเข้าใจแผ่นดินไหวได้อย่างไร

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

28 April 2025

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Big Data

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

บทความ

บทความ

ข่าว

ข่าว

ข่าว

ข่าว

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

© Big Data Institute | Privacy Policy