BigData Tag - Big Data Institute

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

บทความ

ผอ.BDI แนะ 3 รูปแบบ AI พลิกโฉมอุตสาหกรรมประกันภัยไทย – เน้นใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบในยุคปัญญาประดิษฐ์

29 ตุลาคม 2568, กรุงเทพฯ – ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ร่วมบรรยายในงาน “InsurTech Summit 2025” ภายใต้หัวข้อ “Insurance in the Age of AI” พร้อมเผย 3 รูปแบบ AI พลิกโฉมอุตสาหกรรม และความท้าทายด้านธรรมาภิบาลข้อมูล ยืนยัน “AI จะไม่มาแทนที่คน แต่คนที่ใช้ AI ไม่เป็นต่างหากที่อาจถูกแทนที่” ผอ.BDI อธิบายว่า ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเภทสำคัญ ได้แก่ 1. Traditional AI – หรือที่รู้จักกันในชื่อ Machine Learning และ Data Science ใช้ข้อมูลในรูปแบบตารางเพื่อวิเคราะห์และทำนายแนวโน้ม เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าหรือความเสี่ยง 2. Generative AI – ระบบที่สามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้ เช่น การเขียนข้อความ วาดภาพ หรือสรุปเนื้อหาอัตโนมัติ ตัวอย่างที่คุ้นเคยคือ ChatGPT และ 3. Agentic AI – การรวมบอทหลายตัวทำงานร่วมกันในลักษณะ Workflow อัตโนมัติ เช่น ระบบ Call Center หรือกระบวนการเบิกจ่ายในหน่วยงานภาครัฐ AI กำลังเข้ามาช่วยยกระดับอุตสาหกรรมประกันภัยไทยอย่างไร ผอ.BDI มองว่า AI กำลังเข้ามาช่วยให้ธุรกิจประกันภัยทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น ระบบแนะนำประกันเฉพาะบุคคล (Personalized Insurance): วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเสนอผลิตภัณฑ์ที่ตรงใจ ระบบตรวจจับความผิดปกติ (Anomaly Detection): ใช้ตรวจสอบการเบิกจ่ายผิดปกติ หรือพฤติกรรมเสี่ยงของผู้ขับขี่ และการประเมินความเสี่ยงเชิงสุขภาพและอาคาร: ใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์เพื่อลดอุบัติเหตุ เช่น ตรวจจับอาการหลับใน หรือแรงดันท่อรั่วในอาคาร และเมื่อ AI ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลาย คำถามสำคัญจึงอยู่ที่ “ความรับผิดชอบ” และ “ความน่าเชื่อถือของข้อมูล” โดย ผอ.BDI ย้ำถึง 5 ประเด็นหลัก ได้แก่ 1. อคติของข้อมูล (Bias) – หากข้อมูลที่ใช้ฝึก AI ลำเอียง ผลลัพธ์ก็จะลำเอียงตามไปด้วย 2. อคติทางวัฒนธรรม (Cultural Bias) – ภาษาไทยมีเพียง 0.4% ในชุดข้อมูลโลก ทำให้ AI ต่างชาติอาจไม่เข้าใจบริบทไทย 3. ข้อมูลเท็จจาก Generative AI (Hallucination) – จำเป็นต้องมีระบบตรวจสอบความถูกต้องก่อนนำไปใช้ 4. กฎหมายและความรับผิดชอบ (Compliance & Liability) – ต้องคำนึงถึง PDPA และลิขสิทธิ์ของผลงานที่ AI สร้างขึ้น และ 5. การปรับตัวของคน – การเรียนรู้การใช้ AI อย่างมีสติเป็นทักษะจำเป็นในยุคดิจิทัล นอกจากนี้เจ้าหน้าที่โครงการ Health Link ได้ร่วมจัดแสดงนิทรรศการภายในงาน InsurTech Summit 2025 ซึ่งจัดขึ้นต่อเนื่องเป็นปีที่ 2 ภายใต้แนวคิด “Co-Creating the Future of Insurance, Powering the Community” ณ ศูนย์ ซี อาเซียน รัชดา (C asean Ratchada) มุ่งสร้างสรรค์อนาคตประกันภัย จุดพลังสังคมให้เติบโตและยั่งยืน โดยมีผู้บริหารระดับสูงจากวงการบริษัทประกันภัย บริษัทนายหน้าประกันภัย และบริษัทเทคโนโลยี (Tech Startup) ชั้นนำจากนานาประเทศเข้าร่วมกว่า 300 คน เพื่อร่วมกันขับเคลื่อนอนาคตของอุตสาหกรรมประกันภัยไทยสู่การเป็น Insurance Community ระดับสากล

29 October 2025

บทความ

ดีอี - สธ. เห็นชอบเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพผ่านระบบ Health Link - หมอพร้อม วางรากฐานสู่บริการสุขภาพดิจิทัลไร้รอยต่อ

29 ตุลาคม 2568, นนทบุรี – นางสาวสุชาดา ซาง แทนทรัพย์ เลขานุการรัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) และโฆษกกระทรวงดีอี ได้รับมอบหมายจาก นายไชยชนก ชิดชอบ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) พร้อมด้วยนางจีราวรรณ บุญเพิ่ม ที่ปรึกษารัฐมนตรีว่าการกระทรวงดีอี เข้าร่วมประชุมคณะกรรมการเฉพาะด้านระบบสุขภาพดิจิทัล ครั้งที่ 1/2568 โดยมีนายพัฒนา พร้อมพัฒน์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงสาธารณสุข (สธ.) เป็นประธานการประชุม พร้อมด้วยคณะทำงานจากทุกหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ณ สำนักปลัดกระทรวงสาธารณสุข จังหวัดนนทบุรี ซึ่งที่ประชุมมีมติเห็นชอบร่วมกันในการเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพ ทั้งในและนอกสังกัดกระทรวงสาธารณสุข ผ่านระบบ Health Link และหมอพร้อม ขานรับนโยบาย “Quick Win” ของรัฐบาล เพื่อสร้างรากฐานสู่บริการสุขภาพดิจิทัลไร้รอยต่อ นายพัฒนา พร้อมพัฒน์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงสาธารณสุข กล่าวว่า กระทรวงสาธารณสุขมุ่งยกระดับคุณภาพและมาตรฐานเทคโนโลยีด้านสุขภาพของประเทศ ภายใต้นโยบาย “หมอไม่ล้า ประชาชนไม่รอ เชื่อมต่อทุกบริการผ่านเทคโนโลยี” ซึ่งประเด็นสำคัญในการพิจารณาครั้งนี้ คือ การเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพข้ามกระทรวง และข้ามหน่วยงาน ถือเป็นก้าวสำคัญในการวางรากฐานธรรมาภิบาลด้านข้อมูลสุขภาพระดับชาติ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการปฎิรูประบบสุขภาพของประเทศ โดยการดำเนินงานเห็นชอบการเชื่อมโยง 4 มิติ คือ 1. เชื่อมโยงข้อมูลในระดับประเทศผ่านระบบ “หมอพร้อม” 2. เชื่อมโยงข้อมูลในระดับพื้นที่กรุงเทพมหานคร (กทม.) ผ่านระบบ Health Link 3. เชื่อมโยงระหว่างกระทรวงสาธารณสุข กับ สำนักงานประกันสังคม กระทรวงแรงงาน เพื่อให้ประชาชนทุกกลุ่มเข้าถึงบริการสุขภาพดีถ้วนหน้า (Health for all) และ 4. กรอบการจัดทำ พ.ร.บ.สุขภาพดิจิทัล เนื่องจากระบบสุขภาพไทยยังขาดกฎหมายกลางที่กำกับดูแลและเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพอย่างบูรณาการ กฎหมายที่มีอยู่ยังไม่ครอบคลุมการแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพดิจิทัลและนวัตกรรมใหม่ นางสาวสุชาดา ซาง แทนทรัพย์ เลขานุการรัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) และโฆษกกระทรวงดีอี เปิดเผยถึงความร่วมมือระหว่างกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม และกระทรวงสาธารณสุข ว่าเป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญในการขับเคลื่อนการพัฒนาระบบข้อมูลสุขภาพของประเทศอย่างยั่งยืน โดยทั้งสองหน่วยงานได้ร่วมกันพัฒนาและผลักดันระบบ บริหารจัดการแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพระดับประเทศ (Central Data Exchange Service: CDES) ซึ่งเป็นกลไกสำคัญในการเชื่อมโยงข้อมูลสารสนเทศสุขภาพจากหน่วยงานต่าง ๆ ทั่วประเทศ ระบบดังกล่าวจะทำงานเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์ม Health Link และกระทรวงสาธารณสุข เพื่อสร้าง ศูนย์กลางข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคลของประเทศ ที่มีมาตรฐานความปลอดภัยสูงและสามารถนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในด้านการดูแลสุขภาพ การบริหารจัดการบริการสาธารณสุข ตลอดจนการกำหนดนโยบายเชิงรุกเพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน ซึ่งสอดคล้องกับนโยบายของกระทรวงดีอี ที่ผลักดันการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการบริหารภาครัฐและแก้ไขปัญหาภัยสังคม โดยมุ่งเน้นการสร้างระบบบริการภาครัฐที่มีศักยภาพ โปร่งใส และเชื่อมโยงถึงกันอย่างไร้รอยต่อ เพื่อให้ประชาชนสามารถเข้าถึงบริการด้านสาธารณสุขได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และปลอดภัย ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) กล่าวว่า การเชื่อมระบบ Health Link และระบบหมอพร้อม จะทำให้ประเทศไทยสามารถเชื่อมข้อมูลสุขภาพได้กว่า 15,000 แห่งทั่วประเทศ โดยทั้งสองระบบสามารถเชื่อมข้อมูลกันด้วยกลไกการรักษาความปลอดภัยขั้นสูงสุดตามมาตรฐานสากล โดยระบบ Health Link ซึ่งพัฒนาโดย BDI ได้ดำเนินงานเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพสถานพยาบาลนอกสังกัดกระทรวงสาธารณสุขในพื้นที่กรุงเทพมหานคร และ 7 หน่วยนวัตกรรมที่ขึ้นทะเบียนในระบบสำนักงานหลักประกันสุขภาพแห่งชาติ (สปสช.) ปัจจุบันเชื่อมโยงไปแล้วกว่า 8,000 แห่งทั่วประเทศ ดังนั้น การเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพทั้งในและนอกสังกัดกระทรวงสาธารณสุข ถือเป็นการนำร่องการเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพเพื่อการรักษาพยาบาลในระดับประเทศ ขานรับนโยบาย Quick Win ของรัฐบาล การประชุมครั้งนี้ถือเป็นครั้งแรกที่สองกระทรวง ร่วมกันผลักดันแพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลระบบสารสนเทศสุขภาพระดับประเทศ เพื่อประโยชน์สูงสุดของประชาชนให้สามารถเข้ารับการรักษาได้ทุกที่ โดยไม่ต้องพกเอกสาร หรือกลับไปขอประวัติการรักษาจากโรงพยาบาลเดิม ช่วยลดภาระค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพของประเทศ และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของแพทย์และบุคลากรทางการแพทย์ ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลประกอบการวินิจฉัยได้อย่างครบถ้วน ลดการตรวจซ้ำซ้อน ป้องกันความผิดพลาดจากการสั่งยาที่ผู้ป่วยมีประวัติแพ้ เพิ่มคุณภาพการรักษา และทำให้ระบบสุขภาพโดยรวมสามารถบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ นำไปสู่การการนำข้อมูลไปวิเคราะห์เพื่อวางแผนเชิงนโยบาย สร้างรากฐานสู่บริการสุขภาพดิจิทัลไร้รอยต่อที่ยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชนครอบคลุมทุกมิติ

29 October 2025

บทความ

Data คือ ทรัพยากรแห่งศตวรรษที่ 21 – Soft Infrastructure และ Trusted Data Sharing กลไกสำคัญใน Quick Big Win ของประเทศ

27 ตุลาคม 2568, กรุงเทพฯ – ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ร่วมเสวนาในงาน THAIRATH FORUM 2025: The Next New Economy บนเวที “Deep Tech Economy” ณ โรงแรมอีสติน แกรนด์ พญาไท โดยกล่าวถึงบทบาทของข้อมูลในฐานะทรัพยากรยุคศตวรรษที่ 21 ที่จะเป็นพลังขับเคลื่อนเศรษฐกิจไทยสู่ยุคใหม่ พร้อมชี้ว่า “การสร้าง Soft Infrastructure” คือกุญแจสำคัญสู่การบรรลุเป้าหมาย Quick Big Win ของประเทศ โดยภายในงานได้รับเกียรติจากคุณเอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ รองนายกรัฐมนตรี และรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการคลัง มาร่วมแสดงวิสัยทัศน์ ผอ.BDI กล่าวว่า หากประเทศไทยสามารถบูรณาการข้อมูล (Data Integration) ระหว่างหน่วยงานภาครัฐและเอกชนได้อย่างเป็นระบบ จะเกิดผลลัพธ์เชิงเศรษฐกิจและสังคมในหลายมิติ เช่น ภาคสาธารณสุข สามารถใช้ Big Data ลดภาระงบประมาณ, ภาคการท่องเที่ยว ใช้ข้อมูลพฤติกรรมนักท่องเที่ยวเพื่อวางนโยบายอย่างแม่นยำ และภาคเกษตร ใช้ข้อมูลพยากรณ์ผลผลิตเพื่อลดความเสี่ยงจากภาวะล้นตลาดหรือขาดแคลนสินค้า ทั้งหมดนี้จะเกิดขึ้นได้จากการเชื่อมโยงข้อมูลอย่างเป็นระบบและต่อเนื่อง ศ. ดร.ธีรณี อธิบายอีกว่า “Unique Data Asset” คือข้อมูลที่เข้าถึงยากแต่สามารถใช้ประโยชน์ได้จริง โดยประเทศไทยมีจุดแข็งอย่างมากในด้าน “ข้อมูลภาครัฐ” ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลความมั่นคง การท่องเที่ยว หรือ Mobility Data ซึ่งถือเป็นทุนข้อมูลสำคัญที่ต่างประเทศไม่มี แต่ปัจจุบันข้อมูลเหล่านี้ยังไม่ถูกรวมเป็นระบบเดียว และยังเปิดให้ภาคเอกชนเข้าถึงได้ในวงจำกัด ทำให้ไทยยังเสียเปรียบเมื่อเทียบกับแพลตฟอร์มระดับโลกอย่าง e-commerce หรือ OTA ที่มีข้อมูลผู้บริโภคในเชิงลึก ผอ.BDI ย้ำว่า “Quick Win ที่แท้จริง” จะเกิดขึ้นได้เมื่อรัฐและเอกชนมีการแชร์ข้อมูลร่วมกันอย่างปลอดภัยและโปร่งใส (Trusted Data Sharing) พร้อมผลักดันให้เกิดการลงทุนในระบบ AI for Policy เพื่อใช้ข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบาย ลดการตัดสินใจจากสมมติฐานหรือประสบการณ์ส่วนบุคคล และเปลี่ยนการบริหารภาครัฐให้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง หนึ่งในตัวอย่างความสำเร็จที่สะท้อนภาพดังกล่าว คือ แพลตฟอร์ม Trave Link Dashboard ที่บูรณาการข้อมูลตรวจคนเข้าเมืองเข้ากับข้อมูลจากผู้ให้บริการเครือข่ายโทรศัพท์มือถือ เพื่อนำมาวิเคราะห์เส้นทางและพฤติกรรมนักท่องเที่ยวแบบเรียลไทม์ ช่วยให้หน่วยงานรัฐและผู้ประกอบการสามารถออกแบบแผนการตลาดและกิจกรรมท่องเที่ยวได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น ห้างสรรพสินค้าในจังหวัดภูเก็ตที่นำข้อมูลจาก Dashboard ไปใช้ปรับสินค้าให้เหมาะกับกลุ่มนักท่องเที่ยวตะวันออกกลาง จนสามารถเพิ่มยอดขายได้อย่างเป็นรูปธรรม นอกจากนี้การสร้าง People Infrastructure ที่ต้องเดินควบคู่กับ Demand Pool โดยก่อนจะเร่งผลิตบุคลากรด้านเทคโนโลยี จำเป็นต้องสร้างความต้องการใช้งานจริงในภาคธุรกิจ ทั้ง SMEs และองค์กรขนาดใหญ่ เพื่อให้การพัฒนากำลังคนสอดคล้องกับตลาด พร้อมเสนอให้ภาครัฐใช้มาตรการ Reskill-Incentive ทั้งทางภาษีและนอกภาษี เพื่อกระตุ้นให้ภาคเอกชนนำ AI มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่ลดการจ้างงาน ซึ่งจะทำให้การเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจ AI ของไทยเกิดขึ้นอย่างทั่วถึงและยั่งยืน สำหรับเวทีเสวนา “Deep Tech Economy” ภายในงาน THAIRATH FORUM 2025: The Next New Economy ยังได้รับเกียรติจาก คุณจรีพร จารุกรสกุล ประธานกรรมการและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท ดับบลิวเอชเอ คอร์ปอเรชั่น (มหาชน) และ คุณพชร อารยะการกุล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บลูบิค กรุ๊ป (มหาชน) ร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองต่อบทบาทของเทคโนโลยีขั้นลึก (Deep Tech) ในการยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศเติบโตอย่างมีทิศทาง

27 October 2025

บทความ

BDI ร่วมประชุมคณะอนุกรรมการวิชาการและระบบข้อมูลสุขภาพ ครั้งที่ 1/2568 หารือแนวทางขับเคลื่อนสุขภาพดิจิทัลแห่งชาติ

15 ตุลาคม 2568, นนทบุรี – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เข้าร่วมประชุมคณะอนุกรรมการวิชาการและระบบข้อมูลสุขภาพ ครั้งที่ 1/2568 ณ สำนักงานปลัดกระทรวงสาธารณสุข จังหวัดนนทบุรี โดยมีนายพัฒนา พร้อมพัฒน์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงสาธารณสุข มอบนโยบาย การประชุมครั้งนี้ มีการรายงานความคืบหน้าของการดำเนินงานด้านระบบสุขภาพดิจิทัลในประเด็นสำคัญต่าง ๆ โดย ศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ในฐานะหน่วยงานหลักในการขับเคลื่อนการพัฒนาระบบข้อมูลสุขภาพดิจิทัลของประเทศ ได้แสดงความพร้อมในการสนับสนุนการบูรณาการและเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน่วยงาน ทั้งภายในและภายนอกกระทรวงสาธารณสุข นอกจากนี้ยังมีการหารือการจัดทำบันทึกความร่วมมือ (MOU) และ Data Sharing Agreement (DSA) ระหว่างกระทรวงสาธารณสุขกับหน่วยงานภายนอก เพื่อสนับสนุนการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างระบบ Health Link กับระบบของกระทรวงสาธารณสุข ในช่วงท้ายของการประชุม รัฐมนตรีว่าการกระทรวงสาธารณสุข ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการบูรณาการข้อมูลระหว่างหน่วยงาน เพื่อมุ่งสู่การพัฒนา Virtual Cloud ด้านสุขภาพระดับประเทศ รองรับการขับเคลื่อนนโยบายดิจิทัลของรัฐบาล และเป็นรากฐานสำคัญในการพัฒนาบริการสุขภาพ จากการเชื่อมโยงข้อมูลประชาชนอย่างครบวงจร การประชุมครั้งนี้ถือเป็นอีกก้าวสำคัญของการสร้างระบบนิเวศด้านสุขภาพดิจิทัลที่ยั่งยืนและปลอดภัย เพื่อประโยชน์สูงสุดของประชาชนและการบริหารจัดการระบบสุขภาพของประเทศในอนาคต

15 October 2025

บทความ

Big Data 101

แนวทางการตรวจสอบความปลอดภัยในการพัฒนาแอปพลิเคชัน ตามรายการจัดอันดับของ OWASP และ MITRE

ปัจจุบันในแต่ละองค์กรมีการใช้งานแอปพลิเคชันในแทบทุกส่วนงาน ไม่ว่าจะเป็นแอปพลิเคชันที่พัฒนาใช้เองหรือเป็นการใช้บริการจากภายนอก ในการใช้งานแอปพลิเคชันต่าง ๆ เหล่านั้น จำเป็นต้องนึกถึงความปลอดภัยอยู่เสมอ เพราะมีข้อมูลที่ถูกจัดเก็บหรือส่งต่อไปในบริการเหล่านั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งถ้าเป็นแอปพลิเคชันที่ให้บริการแก่ลูกค้า และต้องการให้ลูกค้ามีความเชื่อมั่นด้วยนั้น ยิ่งต้องมีความจำเป็นที่จะต้องคำนึงถึงความปลอดภัยของระบบที่พัฒนาขึ้น มิฉะนั้นแล้วลูกค้าอาจไม่เชื่อถือหรือมีความกังวลใจในการใช้งาน ส่งผลกระทบให้จำนวนลูกค้าลดลงหรือไม่อยากใช้บริการ การพัฒนาแอปพลิเคชันเพื่อใช้งานในองค์กรเอง ก็จำเป็นต้องสร้างความปลอดภัยด้วยเช่นกัน เพราะในปัจจุบันภัยทางไซเบอร์ใกล้ตัวยิ่งกว่าที่คิด มีความหลากหลายและรุนแรงในหลายๆ รูปแบบ หากระบบที่ให้บริการมีจุดอ่อนและช่องโหว่ถูกเปิดเผยจนข้อมูลรั่วไหลหรือถูกเจาะเข้าระบบได้ ก็จะทำให้ส่งผลต่อคนในองค์กร และอาจกระทบต่อระบบอื่น ๆ รวมทั้งธุรกิจขององค์กรเอง ซึ่งอาจแผ่ขยายไปยังส่วนการให้บริการกับภายนอกด้วย ระบบอาจจะต้องหยุดชะงักและใช้เวลาแก้ไข ไม่ว่าจะเป็นกู้ข้อมูลหรือการตอบสนองและรายงานสาเหตุกับลูกค้า สุดท้ายก็จะทำให้เกิดความเสื่อมเสียต่อชื่อเสียงขององค์กร แล้วเราจะทราบได้อย่างไรว่าระบบหรือแอปพลิเคชันที่เราพัฒนานั้นได้ป้องกันจุดอ่อนต่าง ๆ ครบถ้วนแล้วหรือยัง? ในปัจจุบันมีการรวบรวมช่องโหว่หรือจุดอ่อนต่าง ๆ ที่มักถูกพบหรือเกิดขึ้นในการพัฒนาแอปพลิเคชัน ที่เป็นที่ยอมรับและใช้กันเป็นมาตรฐาน โดยสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันได้มีรายการจัดอันดับจุดอ่อนที่พบบ่อยในการพัฒนา เพื่อเป็นแนวทางให้กับนักพัฒนา หรือนักออกแบบระบบ หรือผู้ดูแลความปลอดภัยให้กับองค์กรได้นำไปใช้ เรียกว่า OWASP Top 10 ซึ่งเป็นรายการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่มีโอกาสเกิดขึ้นได้มากที่สุด 10 อันดับในการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชัน ซึ่งสอดคล้องกับปัจจุบันที่หลาย ๆ องค์กรนิยมเลือกให้บริการต่าง ๆ ผ่านเว็บ OWASP Top 10 OWASP (Open Web Application Security Project) เป็นกลุ่มองค์กรที่จัดตั้งขึ้นโดยไม่แสวงหาผลกำไร มีเป้าหมายในการทำโปรเจค ทำวิจัย และมาตรฐานต่าง ๆ ด้านความปลอดภัย โดยไม่แบ่งแยกเทคโนโลยีหรือซอฟต์แวร์การค้าใด ๆ และเผยแพร่ผลลัพธ์ต่าง ๆ เช่น เครื่องมือ ผลงานวิจัย ผลการศึกษา และแนวทางหรือมาตรฐานต่าง ๆ ที่สร้างความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยหนึ่งในโปรเจคที่สำคัญคือ OWASP Top 10 เป็นการสรุปรายการความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของเว็บแอปพลิเคชัน ซึ่งได้จัดทำขึ้นมาอย่างต่อเนื่องตั้งแต่เริ่มโครงการเมื่อปี 2003 ซึ่งในปัจจุบันเป็นเวอร์ชั่นปี 2021 ในปี 2021 OWASP จัดอันดับ 10 รายการจุดอ่อนประกอบด้วยหัวข้อดังต่อไปนี้ (รายละเอียดเพิ่มเติม link) นอกจาก OWASP Top 10 แล้ว ยังมีการจัดอันดับจาก CWE Top 25 (Common Weakness Enumeration) อีกด้วย ซึ่งจะครอบคลุมการพัฒนาระบบแอปพลิเคชันในทุกแพลตฟอร์ม ไม่จำกัดเฉพาะบนเว็บเท่านั้น CWE Top 25 CWE (Common Weakness Enumeration) เป็นชุดรายการจุดอ่อนที่ถูกค้นพบได้ในทุกระบบ ทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ซึ่งเป็นโครงการจัดทำและเผยแพร่โดย The MITRE Corporation (MITRE) ซึ่งเป็นหน่วยงานที่รับการสนับสนุนจาก the U.S. Department of Homeland Security (DHS) Cybersecurity และ Infrastructure Security Agency (CISA) ชุดจุดอ่อนที่ว่านี้เป็นได้ทั้งที่เกิดจากการโปรแกรมภายในผิดพลาด ไม่ปลอดภัย หรือมีบัก และถูกรายงานจากนักวิจัย นักพัฒนา หรือนักวิเคราะห์ระบบด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่ค้นพบหรือจากทดสอบจากทั่วโลก ดังนั้นรายการต่าง ๆ นี้จึงถูกรวบรวมและจัดการอัพเดทอยู่โดยสม่ำเสมอ ในปัจจุบันรายการชุดจุดอ่อนมีมากกว่า 600 ชุดรายการ และนอกจากนี้ทาง MITRE ได้มีการจัดทำชุด CWE เฉพาะรายการที่เป็นความผิดพลาดในการพัฒนาหรือช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ ซึ่งจัดอันดับเป็นข้อผิดพลาดที่อันตรายที่สุด 25 รายการ (หรือเรียกชื่อเต็มว่า CWE Top 25 Most Dangerous Software Weaknesses) จัดว่าเป็นแนวทางหรือเช็คลิสต์ที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับนักพัฒนาระบบหรือแอปพลิเคชัน ซึ่งชุดรายการอัพเดทล่าสุดถึงปี 2023 ในปี 2023 CWE Top 25 สำหรับ 10 อันดับแรก มีรายละเอียดดังต่อไปนี้ ส่วนอันดับอื่น ๆ ที่เหลือสามารถศึกษาเพิ่มเติมได้จาก Link จากรายการตัวอย่างทั้ง 10 อันดับ ของ OWASP และ CWE จะเห็นได้ว่ามีส่วนคล้ายคลึงกันอย่างมาก และที่สังเกตได้สิ่งหนึ่งคือ CWE จะมีรายละเอียดช่องโหว่เฉพาะเรื่องหรือจำเพาะเฉพาะส่วนการทำงานหนึ่ง ๆ ในขณะที่ OWASP จะเป็นลักษณะช่องโหว่ที่ครอบคลุมแนวกว้าง เช่น OWASP’s Injections ตรงกันกับ Cross-site Scripting, SQL Injection และ OS Command Injection ของ CWE หรือ OWASP’s Broken Access Control เป็นจุดอ่อนกรณีเดียวกันกับที่กล่าวถึงใน Path Traversal และ CSRF ของ CWE เป็นต้น อีกส่วนที่แตกต่างกันคือ OWASP จะมุ่งเน้นไปในวิธีการสร้างความปลอดภัยบนระบบเว็บแอปพลิเคชัน ส่วน CWE จะครอบคลุมช่องโหว่ในแนวลึกทุกระดับประเภทซอฟต์แวร์ ไม่ว่าจะเป็น Firmware, System, Application on desktop/web/mobile แต่ไม่ว่าจะเป็น OWASP Top 10 หรือ CWE Top 25 อาจกล่าวได้ว่าสำหรับนักพัฒนาแล้ว ถือเป็นแนวทางที่ช่วยสร้างความเข้าใจ และทำให้มองเห็นช่องโหว่ที่พวกแฮคเกอร์มักนำมาใช้ในการโจมตีได้ชัดเจนขึ้น การทำความคุ้นเคยและปฎิบัติตามแนวทางดังกล่าว นับว่าเป็นสิ่งที่นักพัฒนาควรใส่ใจและตระหนักอยู่เสมอ รวมถึงควรจัดทำให้เป็นมาตรฐานหลักของการพัฒนาแอปพลิเคชันภายในองค์กร อย่างไรก็ตามแนวทางเหล่านี้ แม้แต่ OWASP เองก็ให้ข้อคิดเห็นว่าเป็นเพียงแค่ความปลอดภัยขั้นต้นที่ควรมีเป็นอย่างน้อยที่สุดเท่านั้น หรือจุดอ่อนต่าง ๆ ใน CWE ก็สามารถถูกค้นพบได้เพิ่มขึ้นอยู่ตลอดเวลา ดังนั้นแล้วการดูแล อัพเดทข้อมูล และปฎิบัติตามข้อแนะนำของมาตรฐานต่าง ๆ อย่างสม่ำเสมอ จะเป็นวิธีที่เหมาะสมที่จะปกป้องระบบ และข้อมูลทั้งขององค์กรและของลูกค้าให้ปลอดภัยได้ยาวนานที่สุด บทความโดย ธีร์วิช ว่องทวี ตรวจทานและปรับปรุงโดย ดวงใจ จิตคงชื่น Reference: https://owasp.org/Top10 https://www.sans.org/top25-software-errors https://cwe.mitre.org/top25 https://blog.omnetworks.com.np/owasp-top-10-understanding-the-most-critical-application-security-risks https://www.cyfence.com/article/owasp-top-10-2021 https://www.hackerone.com/vulnerability-management/cwe-common-weakness-enumeration-and-cwe-top-25-explained https://www.picussecurity.com/resource/blog/the-most-common-security-weaknesses-cwe-top-25-and-owasp-top-10

21 August 2024

บทความ

Big Data 101

LangChain: ตัวช่วยในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทางภาษา

การพัฒนาแอปพลิเคชันจาก LLM นั้น ต้องพึ่งนักพัฒนาในหลากหลายแขนง ทำให้เกิดข้อจำกัดการทำงาน LangChain จะเข้ามาช่วยในส่วนนี้

7 February 2024

บทความ

Data for Business

การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในวงการแฟชั่นระดับโลก (Big Data in the Global Fashion Industry)

หากพูดถึงแบรนด์ดัง ๆ อย่าง Gucci Montblanc Burberry Zara Pomelo ฯลฯ คนที่ชื่นชอบเรื่องแฟชั่นน่าจะรู้จักกันดี แต่เบื้องหลังความสำเร็จของแบรนด์ดังเหล่านี้ มีการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อนำมาวิเคราะห์ในมิติต่าง ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างรายได้และกำไรให้กับธุรกิจ สร้างความความพึงพอใจ และตอบสนองความต้องการของลูกค้าอย่างแม่นยำ รวมถึงการเติบโตแบบยั่งยืนให้กับแบรนด์ของตนเอง วันนี้เราจะมาพาดูกันกว่าบริษัทชั้นนำเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับธุรกิจเสื้อผ้าและแฟชั่นของตนเองอย่างไรกันบ้าง หนึ่งในองค์ประกอบสำคัญที่เป็นเบื้องหลังความสำเร็จของ Zara แบรนด์เสื้อผ้าแฟชั่นที่โด่งดังระดับโลก และเปิดให้บริการหลายสาขาทั่วโลก คือการที่ Zara นำข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีมาวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง เพื่อทำนายทิศทางของแฟชั่น แนวโน้มต่อไปของสินค้าที่จะกลายมาเป็นที่นิยม การวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและความชอบของกลุ่มลูกค้า เนื่องจากอุตสาหกรรมแฟชั่นเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การใช้ Big Data จึงเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้หากต้องการแซงหน้าคู่แข่งในตลาดที่มีจำนวนมากในปัจจุบันต่อการขายทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์ โดยข้อมูลเหล่านี้สามารถรวบรวมได้จากหลายช่องทาง ทั้งจากยอดขาย การวิจัยตลาด แคมเปญออนไลน์ ผลตอบรับทางโซเชียลมีเดีย การวิเคราะห์ลักษณะการเลือกซื้อของผู้ชม ฯลฯ ประโยชน์ของการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในธุรกิจเสื้อผ้าและแฟชั่น (Benefits of Big Data in the Fashion Business) 1. กลยุทธ์ด้านราคา ในการกำหนดราคาสินค้า หากเจ้าของแบรนด์รู้ว่ากลุ่มเป้าหมายสบายใจที่จะจ่ายค่าสินค้านั้น ๆ ด้วยราคาเท่าไหร่ และกำลังซื้อของพวกเขาคือเท่าใดจะทำให้บริษัทได้เปรียบอย่างมากในการเพิ่มยอดขาย เพราะหากตั้งราคาสินค้าเกินราคา เกินความต้องการ ก็อาจจะไม่มีใครซื้อ แต่หากตั้งราคาต่ำไป บริษัทก็อาจเกิดความเสียหายได้ ดังนั้นการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ เข้ามาช่วยในการหาจุดสมดุลของราคาที่ลูกค้าจะตัดสินใจซื้อได้อย่างง่ายดายจึงช่วยได้เป็นอย่างมาก 2. การกำหนดกลุ่มเป้าหมาย การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้แบรนด์รู้ว่ากลุ่มเป้าหมายคือคนกลุ่มใด โดยสามารถรู้ได้ตั้งแต่ช่วงอายุ ส่วนสูง เชื้อชาติ พฤติกรรมการเลือกซื้อ ฯลฯ ของลูกค้าแต่ละกลุ่ม โดยปัจจัยเหล่านี้สามารถช่วยให้เจ้าของแบรนด์สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมและความต้องการของลูกค้าได้อย่างละเอียด เข้าใจปัจจัยที่ส่งผลต่อการซื้อ รวมถึงช่วงเวลาและลักษณะสถานที่แบบที่กลุ่มเป้าหมายมีแนวโน้มที่จะกลายมาเป็นลูกค้าได้ง่ายที่สุด เป็นประโยชน์ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่และการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ให้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์บางอย่างที่เป็นที่นิยมตอนจัดแสดงบนรันเวย์อาจไม่ได้เป็นที่ต้องการในการขายปลีกเสมอไป รสนิยมของนักช้อปร้านค้าปลีกแตกต่างจากผู้ชมที่ดูแฟชั่นบนรันเวย์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยคาดการณ์ว่าการออกแบบแบบใดและผลิตภัณฑ์ใดจะประสบความสำเร็จในร้านค้าปลีกได้ดีกว่า 3. การทำแคมเปญการตลาดให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละประเภท ข้อมูลพฤติกรรมของผู้บริโภคที่มีจะช่วยให้แบรนด์สามารถออกแบบข้อเสนอแคมเปญการตลาดและจัดทำโปรโมชั่นทางการตลาดได้อย่างตรงจุดเป็นที่ถูกใจลูกค้าแต่ละกลุ่มได้อย่างง่ายดายและแม่นยำ โดยไม่จำเป็นว่าลูกค้าทุกคนจะต้องได้รับข้อเสนอที่เหมือนกันอีกด้วย เพราะข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยจำแนกผู้บริโภคประเภทต่าง ๆ ออกจากกันเพื่อให้แบรนด์สามารถสร้างกลยุทธ์การตลาดที่มีผลต่อความรู้สึกของผู้บริโภคและตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีเสถียรภาพ นำเสนอแคมเปญที่ตรงใจลูกค้า ซึ่งจะช่วยดึงดูดความสนใจและทำให้เกิดการซื้อได้ในที่สุด 4. การคาดการณ์ทิศทางแฟชั่น การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ ยังสามารถช่วยติดตามแนวโน้มในวงการแฟชั่นและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้อีกด้วย โดยแบรนด์จะใช้ข้อมูลนี้เพื่อดูว่าต่อไปความต้องการของผู้บริโภคจะเป็นอย่างไรเพื่อออกแบบสินค้าให้เป็นที่น่าสนใจ เพื่อให้สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ตลาดได้อย่างถูกต้อง อีกทั้งยังสามารถลดการสูญเสียทรัพยากรการผลิตที่ไม่จำเป็นในทุกขั้นตอนของกระบวนการผลิตได้สำหรับสินค้าที่มีแนวโน้มว่าจะไม่เป็นที่ต้องการอีกต่อไป ทำให้การทำนายแนวโน้มนี้สามารถช่วยทั้งในส่วนของการเพิ่มยอดขายและประหยัดค่าใช้จ่ายได้ในคราวเดียว โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การคาดการณ์เทรนด์สีที่จะเป็นที่นิยมส่งผลอย่างมากต่อการทำนายแนวโน้มความต้องการผู้บริโภคเพราะสีมีบทบาทที่สำคัญมากในอุตสาหกรรมแฟชั่น ดังนั้นการคาดเดาได้ก่อนว่าสีไหนกำลังจะได้รับความนิยมหรือกำลังจะล้าสมัยจึงเป็นกุญแจสำคัญในความสำเร็จของการออกแบบสินค้าแฟชั่นต่าง ๆ ตัวอย่างเช่น มีการคาดการณ์ว่าชุดสีที่จะเป็นที่นิยมในปี 2022 จะเป็นเฉดสีที่สื่อถึงการมองโลกในแง่ดี ดูอบอุ่น และน่าตื่นเต้น โดยต่อมา Pantone ได้ประกาศว่าเฉดสีฟ้าอมม่วงจะเป็นสีแห่งปี 2022 และยังคาดการณ์ว่าเฉดสีน้ำเงินจะมีบทบาทสำคัญในปีนั้น ไม่ว่าจะเป็นสีฟ้าพาวเดอร์ สีฟ้าพาสเทล และสีฟ้าอมเขียว การคาดการณ์นี้ส่งผลให้แบรนด์ต่าง ๆ ปรับโทนสีของสินค้าตนเองให้ตรงกับเทรนด์สีของปีนั้น ๆ เพื่อขึ้นมาเป็นผู้นำด้านแฟชั่น โดยนอกจากสีแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้ธุรกิจต่าง ๆ สามารถคาดการณ์สินค้าที่จะกลายมาเป็นที่นิยมในแต่ละปี นำไปสู่การวางแผนเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ที่จะดึงดูดตลาดผู้บริโภคได้อย่างชาญฉลาด การวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจแฟชั่นที่นิยมนำไปใช้ มีรูปแบบไหนกันบ้าง (Different Ways of Data Analysis in the Fashion Business) ข้อมูลที่สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์ธุรกิจแฟชั่นนั้นมีหลายรูปแบบ ดังต่อไปนี้ 1. การวิเคราะห์จากข้อมูลที่ได้จากภายในร้านค้า ข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์รวบรวมมากจากข้อมูลต่าง ๆ ภายในร้านค้าโดยอาจมาจากการสังเกตของพนักงานหรือจากสินค้าที่อยู่ในร้าน เช่น ข้อมูลจากการสนทนาในร้านค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของแบรนด์ ข้อมูลของผลิตภัณฑ์ที่ขายดีที่สุดในร้านและผลิตภัณฑ์ที่ถูกมองข้ามมากที่สุดในร้าน ข้อมูลลักษณะการจัดวางสินค้าว่าลูกค้าพูดถึงว่าอย่างไร หรือลูกค้าสามารถมองหาสินค้าที่ต้องการได้ยากง่ายเพียงใด พฤติกรรมการเดินในช้อปว่าผู้คนมีการเดินอย่างไรบ้าง ฯลฯ ซึ่งแบรนด์หรูหลาย ๆ เจ้าได้ข้อมูลเหล่านี้มาจากการจัดหาผู้ช่วยส่วนตัวให้กับลูกค้าที่เดินเข้ามาในร้านแต่ละคนที่นอกจากจะช่วยในการตัดสินใจซื้อของลูกค้าแล้ว ผู้ช่วยเหล่านี้จะคอยสังเกตพฤติกรรมผู้บริโภคของพวกเขาด้วย และแบรนด์ยังสามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อนำมาจัดวางแผนผังของร้านให้สอดคล้องกับพฤติกรรมของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น Montblanc แบรนด์ดังผู้ผลิตผลิตภัณฑ์เครื่องหนังและสินค้าอื่น ๆ ของเยอรมนี ใช้ Big Data กับร้านค้าต่าง ๆ ของตนในการสร้าง Heat Map เพื่อศึกษาว่าผู้ซื้อส่วนใหญ่ใช้เวลาในการดูหรืออ่านรายละเอียดเกี่ยวกับสินค้า ตรงบริเวณใดภายในร้านบ้าง เพื่อกำหนดจุดที่เหมาะสมที่สุดในการนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือเตรียมกำลังเจ้าหน้าที่ไปประจำที่จุดนั้น โดยวิธีนี้ช่วยให้ Montblanc สามารถเพิ่มยอดขายได้ถึง 20% 2. การวิเคราะห์ข้อมูลสินค้าคงคลัง การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนสินค้าที่มีและที่เหลืออยู่ในสต็อกเป็นอีกหนึ่งวิธีที่สำคัญที่จะช่วยให้เจ้าของธุรกิจแฟชั่นเข้าใจถึงความต้องการของผู้บริโภคกับสินค้าของแบรนด์ตนเองได้เป็นอย่างดี รวมถึงช่วยในการบริหารการจัดเก็บคลังสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อลดค่าใช้จ่ายในการเก็บรักษาสินค้าและป้องกันการขาดสินค้าหรือการมีสินค้าส่วนเกินมากจนเกินไป 3. การวิเคราะห์ข้อมูลจากเว็บไซต์และโซเชียลมีเดีย ข้อมูลนี้ที่ได้จากทางเว็บไซต์และโซเชียลมีเดียสามารถนำไปใช้วิเคราะห์ได้เช่นกัน โดยสามารถดูข้อมูลการกดแชร์ การใส่ของในตะกร้าสินค้าก่อนการจ่ายเงิน การกดถูกใจสินค้าหรือโพสต่าง ๆ ข้อมูลที่ได้จากการแสดงความคิดเห็น เป็นต้น ในบางกรณีแบรนด์อาจมีการจ้าง Influencer เพื่อช่วยโปรโมทสินค้าทางออนไลน์ และจะเก็บข้อมูลของผู้ชมที่เข้ามามีส่วนร่วมกับโพสนั้น ๆ โดยข้อมูลเหล่านี้จะทำให้แบรนด์ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์แฟชั่นของตนเองจากการวิเคราะห์ข้อมูลทางออนไลน์ 4. การวิเคราะห์ข้อมูลจากลูกค้าโดยตรง การวิเคราะห์ข้อมูลจากลูกค้าจะได้มาจากคำติชมของลูกค้า ความคิดเห็น และพฤติกรรมทางออนไลน์ว่าลูกค้ากดเข้าไปดูหน้าไหน ดูสินค้าอะไร จากหน้านี้แล้วมักจะกดไปหน้าไหนต่อ ลูกค้าส่วนใหญ่มักทำอะไรก่อนหลัง หรือการให้ลูกค้าทำแบบสำรวจ โดยแบรนด์แฟชั่นหลายเจ้าจะขอให้ลูกค้ากรอกแบบสำรวจออนไลน์หรือออฟไลน์เพื่อลุ้นรับรางวัลหรือรับส่วนลด วิธีนี้สามารถช่วยทั้งทางการตลาดส่งเสริมการขายและการรวบรวมข้อมูลจากผู้บริโภค อีกหนึ่งวิธีที่แทบทุกแบรนด์นิยมใช้กันคือการส่งอีเมล เช่น จดหมายข่าวโบรชัวร์ การแจ้งผลิตภัณฑ์มาใหม่ ฯลฯ ให้แก่ผู้บริโภคเพื่อดูว่าอีเมลลักษณะใดหรืออีเมลที่มีเนื้อหาอย่างไรที่เป็นที่สนใจและถูกมองข้ามบ้าง และเมื่อแบรนด์นำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์รวมกัน จะช่วยให้แบรนด์ทราบถึงแนวโน้มของตลาดแฟชั่นทั้งในปัจจุบันและในอนาคตได้ นอกจากนี้ ยังมีอีกหลากหลายวิธีที่สามารถทำได้ เช่น การวิเคราะห์สินค้าที่มักถูกซื้อพร้อมกัน การวิเคราะห์ด้านการจัดการ ห่วงโซ่อุปทาน ฯลฯ แต่ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด จะเห็นได้ว่าข้อมูลแต่ละประเภทล้วนมีความสำคัญ การใช้ข้อมูลใหญ่เป็นสิ่งสำคัญในธุรกิจเสื้อผ้าและแฟชั่นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในด้านการทำความเข้าใจลูกค้า การจัดการสินค้า การวิเคราะห์แฟชั่นและแนวโน้ม การบริการลูกค้า และการพัฒนากลยุทธ์การตลาด เพื่อสร้างความสำเร็จในธุรกิจแฟชั่นในยุคที่แข่งขันอย่างสูงสุด การทำความเข้าใจและใช้ข้อมูลหลากหลายรูปแบบนำมาวิเคราะห์ร่วมกันได้อย่างลงตัวจะสามารถนำไปสู่ความสำเร็จของแบรนด์ได้ “Consumer data will be the biggest differentiator in the next two to three years. Whoever unlocks the reams of data and uses it strategically will win.” – By Angela Ahrendts เนื้อหาโดย นภัสวันต์ พสุทิพย์ตรวจทานและปรับปรุงโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์ แหล่งอ้างอิง https://www.analyticsinsight.net/application-of-big-data-in-the-fashion-industry/ https://www.analyticsinsight.net/how-are-luxury-brands-using-big-data-for-benefit-in-2022/ https://fashinza.com/brands-and-retail/tips/the-importance-of-big-data-for-fashion-apparel-businesses/ https://3dinsider.optitex.com/fashion-industry-transforming-into-a-big-data-industry/ https://www.launchmetrics.com/resources/blog/3-ways-your-fashion-company-can-benefit-from-big-data

17 October 2023

บทความ

พิธีถวายสัตย์ปฏิญาณฯ และลงนามถวายพระพร เนื่องในโอกาสวันเฉลิมพระชนมพรรษา พระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว รัชกาลที่ ๑๐ ณ มณฑลพิธีท้องสนามหลวง

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) (BDI) ภายใต้ชื่อเดิม สถาบันส่งเสริมการวิเคราะห์และบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐ (GBDi) และเจ้าหน้าที่ เข้าร่วมพิธีถวายสัตย์ปฏิญาณฯ และลงนามถวายพระพร เนื่องในโอกาสวันเฉลิมพระชนมพรรษา พระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว รัชกาลที่ ๑๐ ๒๘ กรกฎาคม ๒๕๖๖, ท้องสนามหลวง กรุงเทพมหานคร – พลเอก ประยุทธ์ จันทร์โอชา นายกรัฐมนตรี เป็นประธานพิธีถวายสัตย์ปฏิญาณเพื่อเป็นข้าราชการที่ดีและเป็นพลังของแผ่นดิน ประจำปี ๒๕๖๖ หน้าพระบรมฉายาลักษณ์ เนื่องในโอกาสวันเฉลิมพระชนมพรรษา พระบาทสมเด็จพระปรเมนทรรามาธิบดีศรีสินทรมหาวชิราลงกรณฯ พระวชิรเกล้าเจ้าอยู่หัว รัชกาลที่ ๑๐ ณ มณฑลพิธีท้องสนามหลวง โดย นายแพทย์ธนกฤต จินตวร ปฏิบัติหน้าที่รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) (BDI) พร้อมด้วยเจ้าหน้าที่ ได้เข้าร่วมพิธีดังกล่าว เพื่อแสดงความมุ่งมั่นแน่วแน่ ที่จะเป็นข้าราชการที่ดีและเป็นพลังของแผ่นดินปฏิบัติหน้าที่ตามรอยพระยุคลบาทในฐานะข้าของแผ่นดิน เพื่อให้เกิดประโยชน์สุขแก่ประชาชนและประเทศชาติสืบไป

28 July 2023

บทความ

รมว.ดีอีเอส ติดตามความคืบหน้าการพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ Travel Link

ชูความสำเร็จของการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ เพิ่มมูลค่าการท่องเที่ยวไทย 28 มิถุนายน 2566, กรุงเทพมหานคร – รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลฯ ติดตามความคืบหน้าและผลสำเร็จการพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” โดย สถาบันส่งเสริมการวิเคราะห์และบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐ (GBDi) หรือ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) (BDI) ในปัจจุบัน ชูความสำเร็จของการเชื่อมโยงความร่วมมือจากมากกว่า 20 หน่วยงาน รวบรวมชุดข้อมูลอ้างอิงมากกว่า 100 ชุด มีข้อมูลแหล่งท่องเที่ยวไทยมากกว่า 14,000 แหล่ง พร้อมขยายผลสู่การบริการด้านข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อยกระดับอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวของประเทศ นายชัยวุฒิ ธนาคมานุสรณ์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอีเอส) พร้อมคณะร่วมติดตามความคืบหน้าและผลสำเร็จภายใต้การพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” โดยมี รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI คณะทำงานโครงการ Travel Link นายอนุกูล จันทร์จรัส ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร สำนักงานปลัดกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา พร้อมทีมงาน และ นายภูมิกิตติ์ รักแต่งาม ประธานที่ปรึกษาสมาคมธุรกิจการท่องเที่ยวจังหวัดภูเก็ต ร่วมให้การต้อนรับและรายงานผลการดำเนินงาน นายชัยวุฒิ เปิดเผยว่า กระทรวงดิจิทัลฯ ให้ความสำคัญกับการขับเคลื่อนให้เกิดการใช้ประโยชน์อย่างสูงสุดจากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) โดยความคืบหน้าการดำเนินงานของแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” แสดงให้เห็นความสำเร็จอีกขั้นในการบูรณาการการทำงานระหว่างรัฐและเอกชน ผสานเข้ากับเทคโนโลยีเพื่อการจัดการข้อมูลก่อนเชื่อมโยงไปสู่การใช้งานจริง โดยอาศัยความรู้ความสามารถของคนรุ่นใหม่ในการพัฒนาแพลตฟอร์มดังกล่าวขึ้น ทำให้เชื่อมั่นได้ว่า ประเทศไทยจะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ในการเพิ่มมูลค่าให้กับภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้มากขึ้น อีกทั้งเป็นการกระตุ้นเศรษฐกิจและสังคมของประเทศอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ เมื่อวันที่ 2 มิถุนายนที่ผ่านมา ราชกิจจานุเบกษาเผยแพร่ พระราชกฤษฎีกาจัดตั้งสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) พ.ศ. 2566 โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เกิดการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งภาครัฐและภาคเอกชนเป็นกลไกสำคัญในการพัฒนาระบบเศรษฐกิจและสังคมของประเทศเกิดการบูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่ของหน่วยงานของรัฐและเอกชนสำหรับการแก้ไขปัญหา การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการให้บริการการตัดสินใจในการกำหนดนโยบายเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ซึ่งนับเป็นการเตรียมความพร้อมการขับเคลื่อนประเทศอย่างมั่นคงในอีกขั้น ด้าน รศ.ดร.ธีรณี กล่าวว่า แพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” เป็นหนึ่งในโครงการที่ GBDi เริ่มต้นพัฒนาขึ้น โดยความร่วมมือกับ กระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา เพื่อขับเคลื่อนอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวของประเทศไทย ปัจจุบันมีการบูรณาการข้อมูลและแลกเปลี่ยนข้อมูลด้านการท่องเที่ยวจากทุกภาคส่วนที่เกี่ยวข้องมากกว่า 20 หน่วยงาน อาทิ ข้อมูลสถานที่ท่องเที่ยว โรงแรม อัตราการเข้าพัก ฯลฯ เกิดชุดข้อมูลอ้างอิง (Data Catalog) มากกว่า 100 ชุด มีข้อมูลแหล่งท่องเที่ยวไทยมากกว่า 14,000 แหล่ง เพื่อเป็นฐานข้อมูลกลางในการให้บริการ นอกจากนี้ยังมีการสำรวจเพื่อให้เข้าใจความต้องการของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มผู้ประกอบการหรือนักท่องเที่ยว ว่ามีข้อมูลใดบ้างที่ให้ความสนใจ เช่น จำนวนและพฤติกรรม เป็นต้น โดยวิธีการศึกษาจะเป็นการศึกษาเชิงคุณภาพ มีการสัมภาษณ์เชิงลึก มุ่งทำความเข้าใจพฤติกรรมในบริบทและมุมมองที่หลากหลาย โดยผู้ประกอบการด้านการท่องเที่ยว หน่วยงานต่าง ๆ รวมถึงประชาชนที่สนใจสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลได้ผ่าน https://www.travellink.go.th/ ซึ่งถือเป็นอีกหนึ่งความสำเร็จของ BDI ในการขับเคลื่อนการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกิดจากการทำงานของกลุ่มคนรุ่นใหม่ “BDI มีความพร้อมอย่างยิ่งในการเป็นกลไกสำคัญที่จะขับเคลื่อนให้เกิดการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความสามารถของบุคลากรคนรุ่นใหม่ที่มีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ เข้าใจเทคโนโลยีอุบัติใหม่ รวมถึง Business Domain ต่าง ๆ ของรัฐ และมีประสบการณ์ด้านข้อมูลเพื่อการวางแผนของภาครัฐพัฒนาเป็นแพลตฟอร์มสำคัญด้านการท่องเที่ยวของไทย โดย BDI จะเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญในการยกระดับเศรษฐกิจและสังคมของประเทศให้เข้มแข็งยิ่งขึ้น” ผู้อำนวยการ BDI กล่าว พร้อมกันนี้ นายชัยวุฒิ ยังได้ร่วมพูดคุยถึงการดำเนินงานด้านข้อมูลขนาดใหญ่ในโครงการต่าง ๆ โดยนอกเหนือจากแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ Travel Link แล้ว BDI ยังได้บูรณาการการทำงานไปแล้วกว่า 100 โครงการกับ 67 หน่วยงาน รวมถึงการพัฒนาแพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพ (Health Link) ระบบเชื่อมโยงข้อมูลเด็กและเยาวชน (Youth Link) และระบบเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อการบริหารสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโควิด-19 (CO-Link) #depaThailand #BDI #BigDataInstitute #TravelLink #GBDi #BigData #MDES #PhuketTouristAssociation #PTA #สมาคมธุรกิจการท่องเที่ยวจังหวัดภูเก็ต

29 June 2023

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

BigData

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