Business Tag - Big Data Institute

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All Business

บทความ

BDI จัดกิจกรรม OPEN HOUSE ลุยต่อเนื่อง "The UP 2025: Unlock Potential with Data -- Scaling up Business Program" ปีที่ 2 โปรแกรมเข้มข้นขึ้น เปิดรับ SMEs มากขึ้น

23 เมษายน 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI จัดกิจกรรม OPEN HOUSE ปลดล็อกธุรกิจให้เติบโต ด้วยพลังของข้อมูล! ภายใต้โครงการ “The UP 2025: Unlock Potential with Data — Scaling up Business Program” ซึ่งจัดขึ้นเป็นปีที่ 2 ณ โรงแรมอีสติน แกรนด์ พญาไท โดยมีผู้ประกอบการให้ความสนใจเข้าร่วมรับฟังเกือบ 100 ราย โดยได้รับเกียรติจาก ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันฯ กล่าวเปิดงานและแนะนำวิสัยทัศน์ที่จะช่วย ผู้ประกอบการวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ไทยเติบโตอย่างก้าวกระโดด หนึ่งในพันธกิจหลักของ BDI คือ การเป็นพาร์ตเนอร์ให้กับภาคธุรกิจโดยเฉพาะ SMEs ในการผลักดันการใช้ข้อมูลให้กลายเป็นทรัพยากรสำคัญเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจ ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นเครื่องมือในการตัดสินใจ วางกลยุทธ์ และสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน เพื่อให้ผู้ประกอบการไทยสามารถใช้ข้อมูลในทุกมิติของธุรกิจ ตั้งแต่การเข้าใจลูกค้า การบริหารต้นทุน ไปจนถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ สู่การสร้างมูลค่าเพิ่มอย่างยั่งยืน ดร.สุนทรีย์ กล่าวอีกว่า สำหรับผู้ประกอบการที่เข้าร่วมโครงการ The UP จะได้เรียนรู้การใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนาธุรกิจของตนอย่างจริงจัง โดยเริ่มจากการประเมินศักยภาพและความพร้อมของแต่ละกิจการ มีการกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน ไปจนถึงการวางแผนการเก็บข้อมูล และบริหารจัดการข้อมูลอย่างเหมาะสมกับบริบทของกิจการ ซึ่งนำไปสู่การจัดทำ Data Roadmap ได้อย่างเป็นรูปธรรม จุดเด่นของโครงการ คือ การได้รับคำปรึกษาแบบรายกิจการที่ตอบโจทย์เฉพาะของแต่ละกิจการ พร้อมการทำงานร่วมกับ Mentor ผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถมองเห็นทางเลือกใหม่ นำไปสู่การทดลองใช้เครื่องมือหรือแนวคิดใหม่ ๆ และนำไปใช้งานในระดับปฏิบัติการได้จริง ด้าน ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ ผู้อำนวยการฝ่ายส่งเสริมอุตสาหกรรมและประสานเครือข่าย BDI กล่าวแนะนำโครงการ The UP 2025 ว่า จากความสำเร็จของปีที่ผ่านมา BDI จึงเดินหน้าจัดโครงการในปีนี้อย่างเข้มข้นขึ้น เปิดรับสมัครผู้ประกอบการมากขึ้น เพื่อเข้าร่วมโปรแกรมให้คำปรึกษาการใช้ประโยชน์จากข้อมูลสำหรับผู้ประกอบการ SMEs แบบเจาะลึก ผ่าน 4 กิจกรรมหลัก คือ บรรยากาศในงาน OPEN HOUSE ยังได้รับเกียรติจากผู้บริหารที่ขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล มาร่วมแชร์ประสบการณ์ ไอเดียการบริหารงานกันอย่างเข้มข้น เริ่มต้นด้วยนายธนาวัฒน์ มาลาบุปผา CEO & CO-FOUNDER บริษัท ไพรซ์ซ่า จำกัด, ดร.วินน์ วรวุฒิคุณชัย CEO บริษัท ไอบอทน้อย จำกัด และผู้ประกอบการ SMEs 3 บริษัท ที่เข้าร่วมโครงการจากปีที่แล้ว ปิดท้ายด้วยนางสาวสุภาวดี ตันติยานนท์ นายกสมาคมผู้ใช้ดิจิทัลไทย ร่วมบรรยายในหัวข้อ “Driving Business Growth with Data ขับเคลื่อนการเติบโตด้วยพลังของข้อมูล” นอกจากนี้ ภายในงานผู้ประกอบการยังให้ความสนใจแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะด้านท่องเที่ยวแห่งชาติ National Tourism Intelligent Data Platform หรือ Travel Link อีก 1 โครงการหลักของ BDI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลด้านการท่องเที่ยว ที่ช่วยสนับสนุนข้อมูลให้กับผู้ประกอบการกำหนดกลยุทธ์ ดำเนินธุรกิจอย่างมีทิศทาง สำหรับผู้ประกอบการที่สนใจสมัครเข้าร่วมโครงการ “The UP 2025: Unlock Potential with Data — Scaling up Business Program” สามารถศึกษารายละเอียดเพิ่มเติมและสมัครฟรี! ได้ที่: www.bdi.or.th/theup2025 เปิดรับสมัครแล้วตั้งแต่วันนี้ – 14 พฤษภาคม 2568 เริ่มให้คำปรึกษาและพัฒนาแผนกลยุทธ์รายกิจการตั้งแต่วันที่ 1 กรกฎาคม – 30 กันยายน 2568

23 April 2025

บทความ

Data for Business

ตัวอย่างในการนำ NLP มาใช้เพื่อธุรกิจด้านต่าง ๆ

ในยุคดิจิทัลนี้ธุรกิจต่างก็มีการปรับตัวนำ AI เข้ามาใช้ในการทำงาน ไม่ว่าจะเป็นการป้อนคำสั่งให้ AI วิเคราะห์ ตีความ และประมวลผลเพื่อสร้างข้อมูลใหม่ขึ้นมา ซึ่งความสามารถของ AI ก็เป็นผลมาจากการถูกฝึกฝน โดยการใช้เทคโนโลยีประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือ NLP เพื่อให้โมเดลภาษาเรียนรู้ภาษาของมนุษย์ และนำไปสร้างผลลัพธ์ให้เหมือนมนุษย์มากที่สุด การรู้จัก NLP จึงเป็นรากฐานให้เราสามารถนำเทคโนโลยีไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจได้ NLP หรือ Natural Language Processing คือศาสตร์แขนงหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นให้คอมพิวเตอร์เข้าใจ ประมวลผล และตีความภาษาของมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ ถูกพัฒนาขึ้นมาให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษาที่มนุษย์ใช้ในชีวิตประจำวัน และวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ออกมาได้เหมือนกับภาษาที่มนุษย์ใช้ แล้ว NLP ทำอะไรได้บ้าง? NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานที่เกี่ยวข้องกับภาษาของมนุษย์ได้หลากหลาย เช่น การนำ NLP มาใช้ในการทำธุรกิจ ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง NLP กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการปรับเปลี่ยนรูปแบบการดำเนินธุรกิจในหลากหลายด้าน โดยสามารถนำ NLP มาใช้งานได้หลายอย่างผ่านเครื่องมือต่าง ๆ ทั้งในมุมของการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การบริการลูกค้า และการเก็บข้อมูลเชิงลึก ซึ่งในส่วนนี้จะยกตัวอย่างการนำ NLP ไปใช้ในธุรกิจ 5 ด้านด้วยกันดังนี้ NLP จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยเสมือน โดยการแก้ไขปัญหาหรือสนับสนุนการทำงานให้กับผู้ใช้โดยตรง เช่น การนำ Chatbots มาใช้ตอบคำถามและช่วยเหลือลูกค้าผ่านเว็บไซต์ NLP จะช่วยวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าผ่านข้อความที่ส่งเข้ามาหาองค์กร โดยการประเมินอารมณ์ว่าเป็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง เพื่อจัดลำดับความสำคัญของปัญหา NLP จะช่วยวิเคราะห์การกล่าวถึงแบรนด์บนโซเชียลมีเดียแพลตฟอร์มต่าง ๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าลูกค้ามีความรู้สึกต่อผลิตภัณฑ์และแบรนด์อย่างไร ไม่ว่าจะเป็นความคิดเห็นเชิงบวก เชิงลบ หรือเป็นกลาง NLP จะช่วยวิเคราะห์พฤติกรรม ความต้องการ และลักษณะเฉพาะของลูกค้าแต่ละราย เพื่อนำมาสร้างกลุ่มลูกค้าตัวอย่าง และนำข้อมูลที่ได้ไปออกแบบการสื่อสารและพัฒนาสินค้าให้ตรงกับความต้องการ ธุรกิจสามารถนำ NLP ไปใช้เป็นเครื่องมือในการสร้างเนื้อหา ผ่านการป้อนคำสั่งให้โมเดล AI เขียนบทความ คำโฆษณา สร้างรูปภาพ หรือคลิปวิดีโอให้มีความน่าสนใจ และสามารถนำไปใช้งานได้ต่อได้ NLP จะทำหน้าที่เป็นระบบคัดกรองเนื้อหา โดยการตรวจจับและระบุว่าเนื้อหาไหนบนแพลตฟอร์มมีความไม่เหมาะสม เช่น มีความรุนแรง หรือมีการใช้คำไม่สุภาพ เพื่อลบเนื้อหาดังกล่าวออกจากแพลตฟอร์มโดยอัตโนมัติ NLP จะถูกนำไปใช้ในการดึงข้อมูลสำคัญมาจากแหล่งข้อมูล เช่น เอกสารรายงาน หรือฐานข้อมูล เพื่อนำข้อมูลมาเตรียมความพร้อมก่อนเข้าสู่การวิเคราะห์ข้อมูล NLP ช่วยแยกประเภทและจัดลำดับความสำคัญของอีเมลแต่ละฉบับให้กับผู้ใช้งาน เช่น การจัดกลุ่มอีเมลตามประเภท เช่น งานด่วน คำร้องเรียน หรือคำถามทั่วไป NLP จะดึงข้อมูลสำคัญที่ HR ต้องการจาก Resume ของผู้สมัคร เช่น ทักษะ ประสบการณ์ และระดับการศึกษา เพื่อดูว่ามีคุณสมบัติตรงกับความต้องการหรือไม่ ช่วยลดเวลาการตรวจสอบเอกสารของ HR และเพิ่มความแม่นยำในการคัดเลือกเบื้องต้น NLP จะทำหน้าที่วิเคราะห์และจับคู่คุณสมบัติของผู้สมัครงานกับความต้องการในประกาศรับสมัครงาน เช่น ทักษะที่จำเป็นหรือประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง เพื่อกรองผู้สมัครที่ความเหมาะสมที่สุดสำหรับตำแหน่งนั้น ๆ เราจะเห็นว่าการทำงานของ AI ที่เราใช้งานกัน มีรากฐานสำคัญมาจากเทคโนโลยี NLP ที่มีส่วนช่วยให้คอมพิวเตอร์และโมเดลภาษาสามารถเรียนรู้และทำความเข้าใจภาษาของมนุษย์ จนถูกนำไปใช้งานในธุรกิจหลายด้าน ดังนั้นหากองค์กรเข้าใจหลักการทำงานของ NLP ก็จะสามารถนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้งานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและพัฒนาการดำเนินงานของธุรกิจให้ดียิ่งขึ้นได้ แหล่งอ้างอิง

19 March 2025

บทความ

Data for Business

ประโยชน์ของ Power BI ที่มีต่อธุรกิจในยุคปัจจุบัน

Power BI คือ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลจาก Microsoft ที่เปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย เพื่อใช้ในการวิเคราะห์แนวโน้มและผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต เป็นหนึ่งในเครื่องมือ Business Intelligence (BI) ที่นิยมในปัจจุบัน เพราะช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น มีจุดเด่นที่ความสามารถในการเชื่อมต่อข้อมูลจากหลายแหล่ง การสร้างแดชบอร์ดแบบอินเทอร์แอคทีฟ และการใช้งานที่ไม่ซับซ้อน ในบทความนี้จะนำทุกท่านไปรู้จักกับ Power BI เครื่องมือที่สามารถช่วยในการตัดสินใจที่ชาญฉลาดและรวดเร็วขึ้น ขยายขอบเขตของการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน ทำให้สามารถมองเห็นภาพรวมของธุรกิจได้อย่างละเอียดและชัดเจน องค์ประกอบของ Power BI Power BI ไม่ใช่แค่รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังช่วยแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย สวยงาม และมีประสิทธิภาพ ทำให้เห็นภาพรวมของธุรกิจอย่างชัดเจน ทำให้สามารถวางแผนล่วงหน้าได้อย่างมั่นใจ ซึ่งมีองค์ประกอบหลักที่ช่วยให้การทำงานดำเนินไปได้อย่างง่ายดายดังนี้ 1. Power BI Desktop คือซอฟต์แวร์ Power BI บนคอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อนำข้อมูลมาวิเคราะห์ แปลงข้อมูล แล้วนำผลลัพธ์ที่ได้มาแสดงผลบนแดชบอร์ด 2. Power BI Service เป็นบริการที่อยู่บนคลาวด์ (Cloud) ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการเผยแพร่ แบ่งปัน และเข้าถึงรายงานและแดชบอร์ดที่สร้างขึ้นด้วย Power BI Desktop สามารถแชร์รายงานและแดชบอร์ดให้กับบุคลากรทั้งภายในและภายนอกองค์กร 3. Power BI Mobile เป็นแอปพลิเคชั่น Power BI ที่ทำให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลการวิเคราะห์บนโทรศัพท์ได้ และจะมีการแจ้งเตือนผู้ใช้แบบ Realtime หากมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้น 4. Power BI Gateway เป็นเครื่องมือที่เชื่อมระหว่าง Power BI Service กับแหล่งข้อมูล (Data Sources) ขององค์กร เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูล และนำไปสร้างรายงานกับแดชบอร์ดได้ โดยไม่ต้องย้ายข้อมูลไปอยู่บน Cloud 5. Power BI Embedded เป็นบริการที่ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถเชื่อมต่อรายงานและแดชบอร์ดจาก Power BI ไปฝังในแอปพลิเคชั่นขององค์กรได้เลย โดยไม่ต้องเขียนโค้ดส่วนควบคุมและแสดงผลเพิ่มเติม 6. Power BI Report Builder เป็นเครื่องมือในการสร้างและออกแบบรายงานที่มีการแบ่งหน้า Paginated Reports ซึ่งเป็นรายงานที่ผู้ใช้สามารถจัดวางข้อมูล และต้องการพิมพ์เป็นเอกสารออกมา เพื่อให้การตรวจสอบและวิเคราะห์ทำได้ง่ายขึ้น Power BI มีประโยชน์ต่อธุรกิจอย่างไร Power BI เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ซึ่งมีประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจในยุคปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูลการขาย การวิเคราะห์ความพึงพอใจของลูกค้า หรือการติดตามความก้าวหน้าของโครงการ โดยการนำ Power BI เข้ามาใช้จะทำให้องค์กรได้ประโยชน์ 5 ข้อดังนี้ 1. สามารถใช้ร่วมกับซอฟต์แวร์ตัวอื่นของ Microsoft ได้ Power BI เป็นซอฟต์แวร์ของ Microsoft ทำให้ผู้ใช้สามารถใช้ Power BI ร่วมกับซอฟต์แวร์ตัวอื่นได้ ยกตัวอย่างเช่น 2. เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้งานง่าย Power BI ถูกพัฒนาขึ้นให้มี UI ที่ใช้งานง่ายในทุกขั้นตอน เริ่มจากการเชื่อมต่อ Power BI รองรับการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลหลายประเภท เช่น Microsoft Excel, SQL Server และ Google Analytics หลังจากเชื่อมต่อแล้ว ผู้ใช้ก็สามารถสร้างรายงานและแดชบอร์ดได้เลย เพียงนำข้อมูลมาวาง Power BI จะนำข้อมูลไปสร้างเป็นกราฟและแผนภูมิให้เองโดยอัตโนมัติ ในส่วนของการแสดงผล Power BI ยังมีเทมเพลตสำเร็จรูปที่ผู้ใช้สามารถปรับแต่งสี กราฟ และเลย์เอาต์ได้อิสระ นอกจากนี้ยังเลือกอุปกรณ์ที่จะนำรายงานขึ้นไปแสดงผลได้ ทั้งโทรศัพท์ แท็บเล็ต และคอมพิวเตอร์ เพื่อให้การแสดงผลเหมาะกับอุปกรณ์แต่ละประเภท 3. สามารถประมวลผลข้อมูลได้แบบ Real time ข้อมูลที่แสดงผลอยู่บนแดชบอร์ดสามารถอัปเดตได้ตามเวลาที่ต้องการ เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีการอัพเดตอยู่เสมอ ซึ่ง Power BI มีตัวเลือกให้ผู้ใช้สามารถอัปเดตข้อมูลแบบ Real time ได้ถึง 3 วิธีด้วยกัน ดังนี้ 4. ลดต้นทุนในการวิเคราะห์ข้อมูล Power BI เป็นซอฟต์แวร์ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นมาให้ผู้ใช้งานในองค์กรทุกระดับ หากผู้ใช้เป็นลูกค้า Microsoft Enterprise Agreement อยู่แล้ว ก็สามารถใช้งาน Power BI ได้ฟรี แต่ถ้ายังไม่เคยใช้งาน Power BI จะมีซอฟต์แวร์ให้เลือก 3 แพ็คเกจ ดังนี้ 5. พนักงานทำงานร่วมกันง่ายขึ้น Power BI ช่วยให้บุคลากรทำงานร่วมกันง่ายขึ้น เพราะสามารถทำงานพร้อมกัน ทั้งการดูและแก้ไขรายงานได้แบบ Real time ผ่าน Power BI Service จากนั้นเมื่อทำเสร็จแล้ว ผู้ใช้ก็สามารถแชร์ข้อมูลในฟอร์แมตต่าง ๆ เพื่อนำไปใช้งานต่อได้ ไม่ว่าจะเป็นการแชร์เป็นไฟล์ PDF, Excel, Word หรือ PowerPoint นอกจากนี้ Power BI ยังเป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถนำไปใช้งานได้ในการดำเนินธุรกิจหลายด้าน ดังนี้ เจ้าของธุรกิจสามารถนำ Power BI ไปใช้ เพื่อดูข้อมูลแบบ Real time ด้านประสิทธิภาพการขาย การดำเนินการ และการเติบโตของรายได้ หรือในด้านการวางแผน การนำ Power BI มาใช้จะช่วยให้เจ้าของธุรกิจวิเคราะห์ข้อมูลการขายสินค้าในอดีตของพื้นที่ดังกล่าวว่าเป็นอย่างไร เพื่อนำมาวางแผนการตลาดในอนาคต ฝ่ายการตลาดสามารถนำ Power BI ไปใช้ เพื่อติดตาม KPI ต่าง ๆ ว่ามียอดเป็นอย่างไร เช่น ยอด Click-Through Rates, Conversion Rate บนเว็บไซต์ แล้วนำข้อมูลมาวิเคราะห์ว่ามียอดตามที่คาดหวังหรือไม่ เพื่อพัฒนาเว็บไซต์และคอนเทนต์ต่อ หรือจะเป็นการนำมาใช้สำหรับวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย อย่างการให้ Power BI ติดตามยอด Like ยอด Share และ Comment ของโพสต์บนโซเชียลมีเดียขององค์กรว่ามีจำนวนมากแค่ไหน การใช้ Power BI ช่วยให้ฝ่ายขายสามารถสร้างแดชบอร์ดเพื่อติดตาม Sales Metrics เช่น รายได้รวม กำไรสุทธิ และอัตราการปิดยอดขาย ของพนักงานเป็นรายบุคคลและยอดของทีมโดยรวม นอกจากนี้ยังสามารถใช้ Power BI มาวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าว เพื่อคาดการณ์ยอดขายที่อาจจะเกิดขึ้นในอนาคตตามระยะเวลาที่กำหนด ช่วยให้ทีมนำข้อมูลมาตั้งเป้าหมายที่คาดว่าจะทำได้จริงมากที่สุด...

25 February 2025

บทความ

Movements

การสร้างอนาคตของการเรียนรู้: บทบาทของ AI ในยุคการศึกษา 4.0

เทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบันมีความก้าวหน้าเป็นไปอย่างก้าวกระโดด ระบบการศึกษาทั่วโลกเผชิญกับความท้าทายอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน รายงานของ World Economic Forum (WEF) ประจำปี 2024 เรื่อง “การสร้างอนาคตของการเรียนรู้: บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในยุคการศึกษา 4.0” ได้สำรวจศักยภาพของเทคโนโลยีใหม่ ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องการนำเอาปัญญาประดิษฐ์มาจัดการและพัฒนาในด้านการศึกษา การศึกษา 4.0 คืออะไร การศึกษา 4.0 เป็นกรอบการทำงานที่ครอบคลุมถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญและจำเป็นต่อการศึกษาในวัยเด็ก ส่งเสริมให้ได้ผลลัพธ์ทางการศึกษาที่ดีขึ้นอันเป็นพื้นฐานสำคัญต่อความต้องการของแรงงานในอนาคตตามรายงาน World Economic Forum’s Future of Jobs Report 2023 [1] ในรายงานได้ระบุถึงประเด็นความท้าทายสำคัญ ๆ 3 ประเด็นใหญ่ อันได้แก่ ซึ่งประเด็นหลักทั้ง 3 นี้ถือได้ว่าเป็นปัญหาคุกคามที่ทำให้นักเรียนไม่พร้อมรับมือกับความต้องการของตลาดแรงงานในอนาคตได้ ศักยภาพของ AI ที่เข้ามาบทบาทให้เกิดประโยชน์ในการศึกษา 4.0 จากงานวิจัยของ WEF ซึ่งจัดทำขึ้นโดยร่วมมือกับ Accenture พบว่า 40% ของภาระงานอาจารย์ทั้งหมดที่ใช้ไปกับงานบริหาร โดยจากการสำรวจพบว่าภาระงาน เช่น การวางแผนการสอนหรือประเมินนักเรียนมีสัดส่วนอยู่ที่ 8%-20% ของภาระงานทั้งหมด ซึ่งงานอัตโนมัติหรืองานทำซ้ำเหล่านี้ สามารถนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เข้ามาใช้งานแทนได้ เช่น การใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ในการรวบรวมรายชื่อหนังสือ วารสาร บทความ และสื่อโสตทัศน์ในหัวข้อที่เฉพาะเจาะจง และช่วยออกแบบการเรียนการสอน มุ่งเน้นไปที่งานสร้างสรรค์ หรือใช้เวลาร่วมกับนักเรียนได้มากยิ่งขึ้น การปรับปรุงการประเมินและการวิเคราะห์ในด้านการศึกษา จะเห็นได้ว่า เราสามารถใช้เทคโนโลยีมาปรับให้เป็นการทำงานแบบอัตโนมัติและลดภาระของอาจารย์ออกไปได้ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ดังกล่าวหากต้องการนำมาใช้งานให้เกิดประโยชน์ได้สูงสุด อาจารย์สามารถใช้ AI เพื่อมาเป็นผู้ช่วย โดยอาจารย์สามารถให้ตัวอย่างข้อเสนอแนะเพื่อให้ AI ได้เรียนรู้ และออกแบบสื่อการสอน รวมไปถึงการประเมินงาน ซึ่งการเรียนรู้ทั้งหมดจะถูกวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ แทนที่จะต้องพึ่งพาการประเมินอย่างเป็นทางการเป็นระยะ ๆ เป็นการส่งเสริมสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่ปรับเปลี่ยนได้ซึ่งตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของนักเรียนได้อีกด้วย การสนับสนุนปัญญาประดิษฐ์และความรู้ด้านดิจิทัล การพัฒนาทักษะดิจิทัลถือเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีในปัจจุบัน และยังเป็นการวางรากฐานสำหรับทั้งปัญญาประดิษฐ์และความรู้ด้านดิจิทัล ความรู้ด้านดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ความสามารถในการใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มดิจิทัลเท่านั้น แต่ยังครอบคลุมถึงการคิดวิเคราะห์ การแก้ปัญหา ความคิดสร้างสรรค์ และการตระหนักถึงผลกระทบทางจริยธรรมของปัญญาประดิษฐ์ด้วย การนำ AI เข้ามาบูรณาการในระบบการศึกษาไม่เพียงแต่เป็นโอกาสในการใช้เครื่องมือ AI ในการสอนเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ผู้เรียนได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดเกี่ยวกับ AI และผลกระทบต่อสังคมในวงกว้าง การนำ AI มาใช้ในระบบการศึกษามิได้หมายถึงผู้เรียนทุกคนจะต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI แต่ควรเน้นที่การปลูกฝังความตระหนักรู้ ปลูกฝังความอยากรู้อยากเห็น และสร้างความเข้าใจพื้นฐานให้กับนักเรียน ยิ่งไปกว่านั้น การนำทักษะด้านไซเบอร์พื้นฐานมาผนวกเข้ากับหลักสูตรสามารถช่วยให้นักเรียนเรียนรู้วิธีการสร้างระบบ AI ที่แข็งแกร่งและปลอดภัยได้ การปรับแต่งเนื้อหาและประสบการณ์การเรียนรู้ จากการศึกษาวิจัยโดยเบนจามิน บลูม นักจิตวิทยาการศึกษา พบว่าการติวแบบตัวต่อตัว สัมฤทธิ์ผลมากกว่ากลุ่มนักเรียนที่ได้รับการเรียนการสอนแบบกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญ แต่อย่างไรก็ตามข้อเสียของระบบการศึกษาแบบตัวต่อตัว ไม่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในวงกว้างได้ เนื่องจากสัดส่วนอาจารย์ต่อนักเรียนยังนับว่าเป็นเรื่องที่ท้าทาย ดังนั้นบทบาทของ AI และเทคโนโลยีที่สามารถนำมาปิดช่องว่างเหล่านี้ได้ เช่น AI สามารถคาดการณ์ในการเรียนรู้ ระบุช่องว่าง และออกแบบการเรียนรู้ส่วนบุคคลโดยวิเคราะห์ข้อมูลแนวโน้ม ประวัติการเรียนรู้ และประสิทธิภาพของนักเรียนได้ ทำให้ได้แบบเรียนที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ในการเรียนรู้ จึงทำให้เนื้อหาทางการศึกษามีความเกี่ยวข้องมากขึ้นสำหรับผู้เรียนแต่ละคน สรุปแล้ว AI มีศักยภาพอย่างมากที่จะปฏิวัติการศึกษา แต่การใช้งานต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ ด้วยการใช้ AI อย่างมีสติ เราสามารถเพิ่มผลลัพธ์การเรียนรู้ เพิ่มพลังให้กับการศึกษา และเตรียมความพร้อมให้นักเรียนมีทักษะที่จำเป็นในการประสบความสำเร็จในโลกที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว รายงานของ WEF ฉบับนี้จึงเป็นการเรียกร้องให้นักการศึกษา ผู้กำหนดนโยบาย และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าร่วมในการสนทนาและความร่วมมืออย่างมีความหมาย เพื่อสร้างระบบการศึกษาที่ตอบสนอง มีส่วนร่วม และพร้อมรับมือกับอนาคตในยุคของ AI บทความโดย ประภาพรรณ วิภาตวิทย์ ตรวจทานและปรับปรุงโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์ เอกสารอ้างอิง [1] World Economic Forum’s Future of Jobs Report 2023

29 August 2024

บทความ

Data for Business

บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่ (The role of AI in modern business strategies)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลง และได้ปฏิวัติหลายสิ่งหลายอย่างในชีวิตเรา รวมถึงปฏิวัติวิธีการทำธุรกิจด้วย ความก้าวหน้าอันรวดเร็วของเทคโนโลยี AI ได้นำไปสู่การบูรณาการ AI เข้ากับกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่ AI ได้มอบโอกาสมากมายให้ธุรกิจสามารถเจริญเติบโตได้ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูงขึ้น ตั้งแต่การปรับปรุงการดำเนินงานไปจนถึงการยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า ในบทความนี้ เราจะมาลงลึกบทบาทของ AI ในกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่ และสำรวจกันว่า AI กำลังเปลี่ยนอุตสาหกรรมทั่วโลกไปอย่างไร 1. ระบบอัตโนมัติและความมีประสิทธิภาพ (Automation and Efficiency) ประโยชน์หลักประการหนึ่งของ AI ในกลยุทธ์ธุรกิจ คือ ความสามารถในการทำให้งานและกระบวนการต่าง ๆ ดำเนินไปได้อย่างอัตโนมัติ ซึ่งจะนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต ธุรกิจต่าง ๆ สามารถปรับปรุงงานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรอันมีค่าที่สามารถเอาไปใช้เริ่มต้นทำสิ่งต่าง ๆ ในเชิงกลยุทธ์ได้มากขึ้นด้วยการนำระบบอัตโนมัติ AI มาใช้แทนที่มนุษย์ AI สามารถจัดการกิจกรรมต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวม ตั้งแต่การป้อนข้อมูลและการวิเคราะห์ ไปจนถึงการจัดการสินค้าคงคลังและการบริการลูกค้า 2. การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-driven Decision Making) ในโลกปัจจุบันที่ถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจต่าง ๆ มีข้อมูลจำนวนมหาศาล AI มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กร เข้าใจข้อมูล และสกัดออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานต่อได้ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ตรวจจับ patterns ต่าง ๆ ในข้อมูล และสร้างระบบธุรกิจอัจฉริยะ (business intelligence) ที่มีคุณค่าได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) สิ่งนี้ช่วยให้บริษัท สามารถตัดสินใจจากข้อมูลที่รอบด้าน คาดการณ์แนวโน้มตลาด เพิ่มประสิทธิภาพในกลยุทธ์การตั้งราคา และปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าได้ละเอียดในระดับรายบุคคล ความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลด้วย AI จะช่วยให้ธุรกิจมีความก้าวหน้านำคู่แข่ง และช่วยขับเคลื่อนการสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ให้แก่องค์กร 3. ประสบการณ์ของลูกค้าที่ถูกยกระดับให้ดีขึ้น (Enhanced Customer Experiences) AI ได้ปฏิวัติวิธีที่ธุรกิจใช้เชื่อมโยงกับลูกค้าด้วยการนำเสนอประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวอย่างราบรื่นในช่องทางการติดต่อต่าง ๆ แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน (virtual assistants) ที่ขับเคลื่อนโดยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) ช่วยทำให้ธุรกิจ สามารถให้ความช่วยเหลือลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง ทำให้การตอบคำถามและการแก้ไขปัญหาเป็นไปได้อย่างรวดเร็วทันท่วงที ระบบแนะนำ (recommendation engines) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะวิเคราะห์ความชอบและพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจ สามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และจัดแคมเปญการตลาดที่มีความเหมาะสมจำเพาะเจาะจงกับลูกค้าแต่ละรายได้ นอกจากนี้แล้ว การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก (sentiment analysis) ด้วย AI ยังสามารถวัดความพึงพอใจและความคิดเห็นของลูกค้า ซึ่งจะช่วยให้บริษัทสามารถจัดการข้อกังวลต่าง ๆ และปรับปรุงพัฒนาการให้บริการและประสบการณ์โดยรวมของลูกค้าได้แบบเชิงรุก 4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการพยากรณ์ (Predictive Analytics and Forecasting) ความสามารถในการคาดการณ์ของ AI มีคุณค่าเป็นอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องการคาดการณ์แนวโน้มตลาด พยากรณ์อุปสงค์ความต้องการ และคาดคะเนถึงความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้น AI สามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีต และใช้แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ระดับสินค้าคงคลัง และจัดตารางเวลาในการผลิตสินค้าได้อย่างเหมาะสม แนวทางเชิงรุกนี้ ช่วยลดความสิ้นเปลือง ลดต้นทุน และปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากรได้ นอกจากนี้แล้ว โมเดลการประเมินความเสี่ยงด้วย AI ยังสามารถระบุภัยคุกคามและช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งจะช่วยทำให้ธุรกิจลดความเสี่ยงและสามารถตัดสินใจได้ด้วยข้อมูล ส่งผลดีให้ธุรกิจมีความยั่งยืนได้ในระยะยาว 5. ความได้เปรียบในการแข่งขันและนวัตกรรม (Competitive Advantage and Innovation) การนำ AI มาเป็นตัวช่วยในการวางกลยุทธ์ทางธุรกิจ สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการส่งเสริมนวัตกรรมและสร้างความแตกต่างของผลิตภัณฑ์และบริการ (product/service differentiation) AI ช่วยทำกระบวนการอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน ซึ่งจะทำให้ธุรกิจมีความได้เปรียบเหนือกว่าคู่แข่งในเชิงต้นทุนและเวลา นอกจากนี้ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก AI และข้อมูลด้านการตลาด ยังอำนวยความสะดวกในการเสาะแสวงหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ บริการ และโมเดลธุรกิจแบบใหม่ได้ การนำเทคโนโลยี AI มาใช้ จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งนวัตกรรม วางตำแหน่งตัวเองให้เป็นผู้นำอุตสาหกรรม และปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่ไม่เคยหยุดนิ่งอยู่กับที่ ข้อควรคำนึงด้านจริยธรรมและความท้าทาย (Ethical Considerations and Challenges) แม้ว่าประโยชน์ของ AI ในกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่จะมีอยู่มาก แต่ก็มีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI มาใช้ ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยของข้อมูล และความลำเอียง (bias) ของอัลกอริทึมเป็นปัญหาสำคัญที่ต้องมีการเฝ้าติดตามอย่างระมัดระวัง ธุรกิจต้องมีความโปร่งใสในการรวบรวมข้อมูล ต้องจัดลำดับความสำคัญในด้านความปลอดภัยของข้อมูล และต้องตรวจสอบระบบ AI อยู่เป็นประจำเพื่อลดความลำเอียงของอัลกอริทึม นอกจากนี้แล้ว องค์กรต้องกำหนดแนวทางและกรอบการทำงานเพื่อจัดการกับข้อกังวลด้านจริยธรรม โดยส่งเสริมการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ให้สอดคล้องกันกับค่านิยมและความคาดหวังของสังคม ประเด็นหลักในการพิจารณานำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยที่ยังสามารถจำกัดปัญหาและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้ในขณะเดียวกัน AI กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับธุรกิจในยุคใหม่ ซึ่งได้เปลี่ยนวิธีการดำเนินงาน การแข่งขัน และการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ในองค์กร AI ได้มอบโอกาสมากมาย ให้ธุรกิจเติบโตได้ในภูมิทัศน์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ตั้งแต่ระบบอัตโนมัติและประสิทธิภาพที่เพิ่มสูงขึ้น ไปจนถึงประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ องค์กรสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ขับเคลื่อนนวัตกรรม และปลดล็อกช่องทางใหม่ ๆ เพื่อเติบโตต่อไป ด้วยการผนึกรวม AI เข้าด้วยกันกับกลยุทธ์ทางธุรกิจ อย่างไรก็ตาม ยังมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ธุรกิจต่าง ๆ จะต้องนำ AI ไปใช้ด้วยกลยุทธ์ที่ครอบคลุม ต่อไปนี้คือข้อควรพิจารณาที่สำคัญบางประการเพื่อเพิ่มประโยชน์สูงสุดในการใช้ AI โดยที่ยังสามารถจำกัดปัญหาและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้ในขณะเดียวกัน: 1. กำหนดวัตถุประสงค์ให้ชัดเจน (Define Clear Objectives) กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณให้ชัดเจน และระบุส่วนที่ AI จะสามารถช่วยเพิ่มมูลค่าได้มากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า หรือการขับเคลื่อนนวัตกรรมก็ตาม การมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนจะช่วยชี้ช่องทางในการบูรณาการ AI เข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ 2. ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล (Invest in Data Infrastructure) AI ต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งสำหรับทำการรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ นำแนวทางปฏิบัติในการกำกับดูแลข้อมูล (data governance) มาใช้ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนดกฎระเบียบอย่างถูกต้อง 3. ส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งการทำงานร่วมกัน (Foster a Culture of Collaboration) การที่จะนำ AI มาใช้ให้ประสบความสำเร็จ ต้องอาศัยความร่วมมือของทีมและแผนกต่าง ๆ ร่วมกันภายในองค์กร ส่งเสริมการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน และสร้างวัฒนธรรมที่นำ AI มาใช้เป็นตัวส่งเสริมมากกว่าที่จะเป็นภัยคุกคาม จัดให้มีการฝึกอบรมและให้มีทรัพยากรที่จะช่วยให้พนักงานเข้าใจเทคโนโลยี AI และผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นตามมา 4. เริ่มต้นจากเล็ก ๆ ก่อน...

26 December 2023

บทความ

Big Data 101

รู้จักกับ RFM Analysis เทคนิคการแบ่งกลุ่มลูกค้าเพื่อวางกลยุทธ์การตลาด พร้อมวิธีทำใน 3 ขั้นตอน

มาทำความรู้จักกับการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อจำแนกกลุ่มลูกค้า โดยวิธีการไม่ซับซ้อนที่เรียกกันว่า RFM Analysis

5 September 2023

บทความ

Movements

เรื่องน่ารู้ของ SUSHIRO กับการนำข้อมูลมาบริหารงานจนกลายเป็นร้านซูชิสายพานชั้นนำ

ทุกท่านเคยสงสัยไหมครับว่า แบรนด์ซูชิสายพานชื่อดังอย่าง SUSHIRO ทำไมถึงมียอดขายอันดับ 1 ในญี่ปุ่น และยังคงมียอดขายเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงปัจจุบัน ? โดยวันนี้เราจะมาเจาะลึกกันดูว่า ร้านซูชิสายพานที่มองจากภายนอก ก็เหมือนร้านซูชิสายพานอื่น ๆ ทั่ว ๆ ไปนั้นมีกลยุทธ์อะไรแอบแฝงเอาไว้ ซึ่งนำพาความสำเร็จครั้งยิ่งใหญ่มาให้กับทาง SUSHIRO กันครับ การปรับตัวตามพฤติกรรมของลูกค้า และสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป ไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้พฤติกรรมของประชากรในการรับประทานอาหาร มีการเปลี่ยนแปลงไปพอสมควร โดยทาง SUSHIRO ได้เห็นถึงพฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป จากปกติที่ลูกค้าส่วนใหญ่ หรือเกือบหมดทั้งร้านมักจะหยิบจานซูชิที่ตัวเองต้องการจากบนสายพาน แต่กลับกันในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ได้เกิดเหตุการณ์ที่มีวัยรุ่นญี่ปุ่นคนหนึ่งลงคลิปอมขวดโชยุ, เลียขอบถ้วยน้ำชา และเอาน้ำลายป้ายบนซูชิที่อยู่บนสายพาน (Source: https://www.amarintv.com/spotlight/business-marketing/detail/40488) จึงทำให้ลูกค้าเกิดความไม่สบายใจ และหันมาใช้การสั่งเมนูซูชิจากหน้าจอแทน ซึ่งทำให้ทาง SUSHIRO ได้วางแผนพัฒนาระบบ ให้มีการทำงานที่รวดเร็วและแม่นยำมากยิ่งขึ้นรวมถึงการเพิ่ม feature ต่าง ๆ ในการใช้งานที่ตอบโจทย์ลูกค้า นอกจากนี้ทาง SUSHIRO ยังเล็งเห็นถึงการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยในการทำให้เกิด ประสบการณ์ไร้สัมผัส หรือเรียกว่า Contactless โดยเทคโนโลยีต่าง ๆ ที่ทาง SUSHIRO นำมาใช้เช่น 1. การคำนวณเงินของลูกค้า และสามารถนำไปจ่ายได้เองแบบอัตโนมัติ ผ่านตู้ที่ตั้งอยู่บริเวณทางออกของร้าน ซึ่งจะค่อนข้างคล้ายกับการจ่ายเงินแบบ prompt pay ที่หลาย ๆ ร้านก็ได้มีการนำมาใช้กัน แต่สิ่งที่ต่างกันคือ ลูกค้าไม่จำเป็นที่จะต้องนำใบเสร็จ ไปยื่นที่เคาน์เตอร์ ให้กับพนักงานก่อนที่จะจ่ายเงิน 2. มีจุดรับสินค้าล็อกเกอร์ เมื่อลูกค้าต้องการสั่งอาหารแบบกลับบ้าน เทคโนโลยี IC TAG เพื่อตรวจจับและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์กับ Big Data เทคโนโลยี IC Chip Tag ถือเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญที่สุดของ SUSHIRO ซึ่งตัว IC Chip Tag นั้นจะเป็นอุปกรณ์เหมือนปุ่ม สีดำติดไว้อยู่ด้านล่างของจานซูชิแต่ละใบ โดยที่อุปกรณ์ตัวนี้จะช่วยในการตรวจจับและเก็บข้อมูลว่า จานซูชิที่อยู่บนสายพานนั้นถูกหยิบออกไปบ่อยที่สุด ที่ตำแหน่งไหน ประเภทอะไรบ้าง ตั้งแต่เมื่อไร จากนั้นจึงทำการส่งข้อมูลไปยัง Supply Instructions System ซึ่งอยู่ในครัวของทางร้าน SUSHIRO โดยระบบ Supply Instruction System จะทำการรับข้อมูลจาก IC Chip Tag มาวิเคราะห์ และให้ข้อมูลกับเชฟว่า เชฟควรจัดเตรียมจานซูชิชนิดใดบ้าง ในช่วงเวลานั้น ๆ เพื่อให้ตรงตามความต้องการของลูกค้าส่วนใหญ่นั่นเอง นอกจากนี้ ตัว IC Chip Tag ก็ยังสามารถที่จะระบุได้ว่า ซูชิจานไหนที่ไม่มีคนหยิบเลยมานานเท่าไหร่แล้ว โดยการคำนวณจากระยะทางที่ ซูชิจานนั้นๆ ได้เคลื่อนที่ไปบนสายพาน ซึ่งถ้าหากซูชิจานใดมีระยะทางเกินกว่ามาตรฐาน ซึ่งก็คือ 350 เมตร ทางร้านก็จะทำการนำเอาซูชิจานนั้น ๆ ออกจากสายพานทันที เพื่อไม่ให้ลูกค้า ได้รับซูชิที่ไม่สดใหม่ เทคโนโลยีนี้ ยังสามารถช่วยลดการเกิดอาหารเหลือทิ้ง (Food Waste) ได้อีกเช่นกัน โดยในช่วงแรกที่ซูชิสายพานเข้ามาให้บริการ เชฟในแต่ละร้านจะไม่ทราบถึงความต้องการ ของลูกค้าที่แท้จริงได้ ทำให้เชฟต้องคาดการณ์วัตถุดิบที่จะเอามาใช้ด้วยตัวเอง ซึ่งถ้าหากคาดการณ์ผิดของเหล่านั้นก็จะกลายเป็นอาหารเหลือทิ้งทันที แต่ด้วยข้อมูลที่ถูกเก็บมาอย่างต่อเนื่องอย่างมหาศาล ผ่าน IC Chip Tag จนกลายเป็น Big Data นั้น ทำให้ทางร้านสามารถนำข้อมูลต่าง ๆ มาใช้วิธีการคำนวณทางสถิติ และทำการคาดการณ์เมนูต่าง ๆ ที่จะทำขึ้นมาในอนาคตให้สามารถตอบโจทย์ลูกค้าได้อย่างแท้จริงมากยิ่งขึ้น และยังสามารถลดการเกิดอาหารเหลือทิ้งจากปกติ 10% เหลือแค่เพียง 4% เท่านั้น เทคโนโลยีเครื่องจักรผลิตข้าวปั้นเสมือนมนุษย์ นอกจากนี้ทางร้าน SUSHIRO นั้นยังนำเอาเครื่องจักรสำหรับผลิตข้าวปั้นมาใช้ แต่ว่าเครื่องจักรเหล่านี้ไม่ใช่เครื่องจักรทั่ว ๆ ไปที่เหมือนกับโรงงานอุตสาหกรรม เนื่องจากเครื่องจักรที่ทางร้านนำมาใช้นั้นสามารถที่จะปั้นข้าวปั้นได้เทียบเท่ากับฝีมือมนุษย์ปั้น โดยที่ข้าวปั้นนั้นจะมีอุณหภูมิเดียวกันอุณภูมิของคน และยังสามารถผลิตข้าวปั้นได้ถึง 3,600 ก้อนต่อชั่วโมง โดยกระบวนการนี้จะช่วยทำให้ร้าน SUSHIRO สามารถทำออเดอร์ตามที่ลูกค้าต้องการได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้ลูกค้าไม่ต้องเสียเวลารอนาน และ สอดคล้องกับมาตรฐานของทางร้านที่ว่า เมนูที่ลูกค้าสั่งนั้น จะต้องไปเสิร์ฟถึงโต๊ะผ่านรถไฟขบวนจิ๋วภายใน 3 นาทีนับจากเวลาที่ลูกค้ากดสั่ง อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวก็ไม่สามารถที่จะทำทุกอย่างได้ พนักงานในร้านก็ถือเป็นส่วนสำคัญ เช่น การทำความสะอาดภายในร้าน และการวางซูชิลงบนสายพาน เป็นต้น สุดท้ายนี้ การนำเทคโนโลยีและ Big Data เข้ามาใช้ในการบริหารธุรกิจนั้น อาจไม่ใช่เรื่องใหม่ เนื่องจากหลาย ๆ บริษัทก็ได้มีการนำเอาเทคโนโลยีและ Big Data มาใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่ปัจจัยสำคัญคือการนำข้อมูลเหล่านั้น มาใช้ให้ถูกทางและเกิดประโยชน์สูงสุด ซึ่งทำให้ SUSHIRO นั้นเป็น 1 ในร้านซูชิสายพานที่ประสบความสำเร็จในปัจจุบัน และในอนาคตทาง SUSHIRO ก็อาจมีกลยุทธ์ใหม่ๆ ที่สร้างความน่าสนใจให้กับพวกเราได้อีกมากมาย มาคอยจับตาดูกันครับ เขียนโดย ทิติยะ ตรีทิพไกวัลพรเรียบเรียงและแก้ไขโดย อนันต์วัฒน์ ทิพย์ภาวัต

17 July 2023

บทความ

Data for Business

Digital Transformation สิ่งที่ทุกองค์กรต้องทำเพื่อความอยู่รอด

Digital Transformation เป็นคำที่องค์กรต่าง ๆ ทั่วโลกและในประเทศไทยเริ่มรับรู้และตระหนักอย่างจริงจังในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ตั้งแต่รายงานโดย McKinsey ในปี ค.ศ. 2017 ว่ามีองค์กรเพียง 40% ในภาคธุรกิจโดยรวมที่เข้าสู่ความเป็นดิจิทัลอย่างเต็มตัว มาจนถึงทุกวันนี้ในยุคหลังโควิด-19 (post-pandemic/new normal era) เราแทบจะนึกไม่ออกแล้วว่า มีองค์กรใดบ้างที่ยังไม่ได้เข้าสู่ความเป็นดิจิทัลทางใดทางหนึ่งแล้วยังอยู่รอดได้ แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าทุกองค์กรจะสร้างความเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลได้อย่างประสบความสำเร็จ บางองค์กรโอบรับเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาพร้อมกันหลายชิ้น แต่กลับเป็นเทคโนโลยีที่ไม่เชื่อมโยงกัน บางองค์กรพยายามบังคับให้คนในองค์กรต้องปรับวิถีการทำงานผ่านเทคโนโลยีชิ้นใหม่ แต่ทำได้ไม่นาน พนักงานก็กลับมาทำงานตามวิถีเดิม ทำให้องค์กรเสียทรัพยากรและค่าใช้จ่ายสูญเปล่ามหาศาล หลาย ๆ ท่านคงจะสงสัยกันแล้วว่า ในบทความนี้ ผมจะพาท่านผู้อ่านมาลองศึกษาและตอบคำถามเหล่านี้กันครับ วิวัตนาการ 3 ขั้นตอน สู่ Digital Transformation ก่อนอื่นเรามาทำความเข้าใจร่วมกันก่อนว่า กว่าองค์กรหนึ่งจะทำ Digital Transformation ได้นั้นจริง ๆ แล้วจะต้องผ่านวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีสามขั้นตอน คือ Digitization, Digitalization, และตามท้ายด้วย Digital Transformation Digitization คือ การแปลงข้อมูลแบบแอนะล็อก (analog) เป็นข้อมูลแบบดิจิทัล (digital) ตัวอย่างคลาสสิกคือการสแกนเอกสารกระดาษเป็นเอกสารดิจิทัล เก็บในรูปแบบไฟล์ในระบบคอมพิวเตอร์ ลดความจำเป็นในการใช้ตู้เก็บเอกสาร ลดความเสี่ยงจากความเสียหายของข้อมูลในกรณีที่เอกสารเริ่มเก่า ขาด หรือเปียกน้ำ อีกตัวอย่างหนึ่งคือการใช้ word processor อย่าง Microsoft Word ในการสร้างเอกสารดิจิทัล แทนการสร้างเอกสารด้วยเครื่องพิมพ์ดีด Digitalization เป็นขั้นกว่าของ Digitization ซึ่งหมายถึงการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อทำสิ่งที่องค์กรทำได้อยู่แล้ว แต่ทำได้ดี เร็ว หรือประหยัดทรัพยากรได้มากกว่าเดิม ยกตัวอย่างเช่น การค้นหาข้อมูลจากเอกสาร ถ้าเป็นเอกสารกระดาษ องค์กรต้องใช้คนเปิดตู้เอกสารแล้วไล่ดูทีละแฟ้มจนเจอข้อมูลที่ต้องการ แต่การนำเทคโนโลยีดิจิทัลอย่างคอมพิวเตอร์มาใช้นั้น คอมพิวเตอร์จะสามารถค้นหาเอกสารที่ต้องการได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว ผ่านการพิมพ์คำค้นหาไม่กี่คำ โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการจัดเรียง (indexing and sorting) ไฟล์ดิจิทัลบนเครื่องคอมพิวเตอร์ และที่สำคัญคือ ประหยัดทรัพยากรมนุษย์อีกด้วย จะสังเกตได้ว่า Digitization และ Digitalization ไม่ได้ทำให้ธุรกิจหรือองค์กรสามารถทำอะไรใหม่ ๆ ได้มากกว่าเดิม เอกสารข้อมูลก็ยังคงมีอยู่ การค้นหาเอกสารก็ยังทำได้เหมือนเดิม แต่สามารถทำได้ดีขึ้น รวดเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น Digital Transformation คือการเปลี่ยนแปลงขั้นสูงทางดิจิทัลสำหรับองค์กร ซึ่งเป็นการนำเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาสร้างนวัตกรรมใหม่ เปลี่ยนวิถีการทำธุรกิจหรือธุรกรรมไปจากเดิมโดยสิ้นเชิง และสร้างคุณค่า (value) ให้กับลูกค้าหรือผู้ใช้งานในทุกโอกาส (นิยามโดย Salesforce) โดยเริ่มจากการตั้งคำถามว่า “เราจะพลิกโฉมธุรกิจและกระบวนงานของเราได้อย่างไร ให้องค์กรก้าวไปสู่ขั้นกว่าของการตัดสินใจที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น และประสบการณ์ของลูกค้าและผู้ใช้งานที่ตรงใจมากขึ้น?” Digital Transformation เป็นการนำเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาสร้างนวัตกรรมใหม่ เปลี่ยนวิถีการทำธุรกิจหรือธุรกรรมไปจากเดิมโดยสิ้นเชิง และสร้างคุณค่า (value) ให้กับลูกค้าหรือผู้ใช้งานในทุกโอกาส หากเรามองย้อนกลับไปที่ตัวอย่างของการจัดเก็บเอกสาร หากเราผนวก word processor ผนวกกับเทคโนโลยีคลาวด์ และ smartphones ทำให้พนักงานภายในองค์กรสามารถ (1) แก้ไขเอกสารได้ทันที, (2) เข้าถึงเอกสารจากที่ไหนก็ได้ โดยไม่จำเป็นต้องเดินทางไปออฟฟิศ, (3) สามารถใช้งาน collaboration feature เพื่อจัดทำเอกสารร่วมกับเพื่อนร่วมงานได้ ซึ่งสิ่งเหล่านี้เป็นขีดความสามารถ (capabilities) ใหม่ ๆ ที่องค์กรไม่เคยทำได้มาก่อนด้วยเทคโนโลยีเดิม ๆ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพภายในองค์กรได้อย่างไม่เคยมีมาก่อน อีกตัวอย่างที่คลาสสิกมาก คือ กรณีศึกษาของ Netflix ที่ผันตนเองจากเดิมที่เคยเป็นผู้ให้บริการเช่าวิดีโอ มาเป็นผู้ให้บริการความบันเทิงผ่านช่องทาง streaming ซึ่งสอดคล้องกับเทคโนโลยีอินเตอร์เน็ตความเร็วสูงที่คนทั่วไปสามารถเข้าถึงได้ในวงการมากขึ้น ซึ่ง Digital Transformation ของ Netflix ทำให้เกิดประสบการณ์ที่ดีเยี่ยมกับผู้ใช้งานที่เทคโนโลยีเดิมไม่สามารถทำได้มาก่อน นั่นคือ ระบบการแนะนำสิ่งที่ตรงใจผู้ใช้งาน หรือ recommender system ซึ่งเกิดขึ้นได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลด้านความชอบและพฤติกรรมการดูหนังของผู้ใช้งานที่ถูกจัดเก็บในรูปแบบดิจิทัล (อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับนวัตกรรมดิจิทัลของ Netflix ได้ที่นี่) และประสบการณ์ที่ดีกว่าอย่างไม่เคยมีมาก่อนนี้ ทำให้ Netflix เข้ามาสร้างความสั่นสะเทือน (disruption) ในธุรกิจสื่อและความบันเทิงที่มีอยู่เดิม และแน่นอนว่า องค์กรที่ไม่สามารถปรับตัวได้ทันก็จะไม่สามารถดำเนินธุรกิจได้ต่ออย่างยั่งยืน Digital Transformation สามารถทำให้องค์กรหรือบริษัทหนึ่งสร้างความสั่นสะเทือน (disruption) ในวงการธุรกิจที่มีอยู่เดิม และแน่นอนว่า องค์กรที่ไม่สามารถปรับตัวได้ทันก็จะไม่สามารถดำเนินธุรกิจได้ต่ออย่างยั่งยืน มากกว่าการพัฒนาศักยภาพ Digital Transformation คือหนทางรอด จากนิยามความหมายของ Digital Transformation ข้างต้น เราพอจะเห็นภาพว่าทำไม Digital Transformation ถึงสำคัญ นั่นเป็นเพราะ Digital Transformation เป็นมากกว่าการแค่ทำให้องค์กรขึ้นพัฒนาศักยภาพตนเองให้ดีขึ้น แต่หลาย ๆ ครั้ง มันหมายถึง หนทางรอด ของธุรกิจนั้น ๆ เพราะถ้าองค์กรหรือบริษัทหนึ่ง ๆ ไม่วิวัฒนาการตนเองผ่าน disruption ในไม่ช้าก็จะต้องถูกองค์กรหรือบริษัทอื่น disrupt อยู่ดี นอกจากนี้แล้ว ผู้คนทั้งบุคลากรภายในองค์กรและบุคคลภายนอกที่ทำธุรกรรมกับองค์กรยุคใหม่ล้วนมีความคาดหวังที่สูงขึ้นจากความสะดวกสบายที่เทคโนโลยีดิจิทัลจะนำเสนอประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้าและผู้ใช้งานได้ ไม่ว่าจะเป็น และความคาดหวังที่สูงเหล่านี้สามารถถูกตีมูลค่าออกมาเป็นตัวเงินได้อีกด้วย ผลการวิจัยโดย Isobar ค.ศ. 2017 ได้ทำการศึกษาบริษัทที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ในสหรัฐอเมริกากว่า 1,000 บริษัท และค้นพบความสัมพันธ์ (correlation) ระหว่าง “ความมีศักยภาพทางดิจิทัล” ของบริษัทและราคาหุ้นของบริษัทในระยะยาวซึ่ง “ความมีศักยภาพทางดิจิทัล” นี้ถูกวัดโดยการพิจารณาจากองค์ประกอบต่าง ๆ เช่น ความเป็นที่รู้จักของแบรนด์ผ่านช่องทางดิจิทัล สัดส่วนรายได้ที่มาจากช่องทางดิจิทัล เป็นต้น ทำไม Digital Transformation ถึงทำยาก? การที่หลาย ๆ องค์กรก็ยังไม่สามารถทำ Digital Transformation ได้เป็นผลสำเร็จ อุปสรรคและข้อผิดพลาดที่มักเกิดขึ้น (Common Mistakes) สามารถแบ่งหลัก ๆ ได้เป็นกรณีดังนี้: ในงานสัมมนา Big Data Leadership Summit 2021 คุณปาจรีย์ แสงคำ Head of Digitization จากโอสถสภา ผู้เชี่ยวชาญด้าน Digital Transformation ได้กล่าวไว้ว่า อุปสรรคในการทำ Digital Transformation ที่สำคัญที่สุดไม่ใช่เรื่องทางเทคนิคหรือตัวเทคโนโลยีที่ใช้ แต่เป็นเรื่องของการบริหารจัดการทรัพยากรบุคคลในองค์กร การปรับเปลี่ยนทัศนคติ ความเชื่อ และอุปนิสัยที่บุคลากรภายในองค์กรอาจคุ้นชินกับวิธีการทำงานแบบเดิม ๆ ที่ได้ผลอยู่แล้ว ประกอบกับผลเสียที่อาจเกิดขึ้นหากมีการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานแล้วเกิดข้อผิดพลาด ทำให้บุคลากรภายในองค์กรอาจมีกรอบความคิด (mindset) ที่ว่า “if it ain't broke, don't fix it.” (อย่าไปเปลี่ยนอะไรที่มันยังไม่เสีย) ซึ่งอาจรักษาเสถียรภาพขององค์กรโดยรวมไว้ได้ แต่ชุดวิธีคิดเช่นนี้กลับกลายเป็นอุปสรรคต่อวิวัฒนาการขององค์กรสู่ความเป็นดิจิทัล การปรับเปลี่ยนพฤติกรรม วิถีการปฏิบัติงาน และทัศนคติต่อการทำงานภายในองค์กรสู่ Digital Transformation คุณปาจรีย์ได้ให้ข้อแนะนำในหลักการเปลี่ยนพฤติกรรม วิถีการปฏิบัติงาน และทัศนคติต่อการทำงานภายในองค์กร สู่การขับเคลื่อนด้วย Digital Transformation ดังนี้ อุปสรรคในการทำ Digital Transformation ไม่ได้มีเพียงเรื่องทางเทคนิค แต่เป็นเรื่องของการบริหารจัดการทรัพยากรบุคคลในองค์กร แนวทางของกระบวนการ Digital Transformation ถึงแม้ว่ากระบวนการทำ Digital Transformation จะไม่ได้มีสูตรสำเร็จตายตัว แต่องค์ประกอบที่ชัดเจนที่คุณปาจรีย์ได้แนะนำไว้ โดยอ้างถึงแนวคิดจาก Gartner คือ การปลูกฝังค่านิยมและชุดความคิด (mindset) ผนวกกับกระบวนการทำงาน (process) ที่พร้อมรับความเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ เมื่อถูกขยายผลด้วยเทคโนโลยี (technology) ที่ตอบโจทย์และภารกิจขององค์กร จะนำไปสู่ขีดความสามารถ (capabilities) ใหม่ ๆ ที่สร้างประสิทธิผลเชิงประจักษ์ บทสรุป ท่ามกลางยุคที่ความเปลี่ยนแปลงเป็นเรื่องปกติ องค์กรที่ผ่านกระบวนการ Digital Transformation จะสร้างขีดความสามารถในการผลิตนวัตกรรมที่เป็นมากกว่าการเติบโต แต่อาจหมายถึงความอยู่รอดขององค์กร ทั้งนี้ คุณปาจรีย์ได้เน้นย้ำว่า ความท้าทายหลักของ Digital Transformation คือการบริหารจัดการทรัพยากรบุคคล และวัฒนธรรมองค์กร ซึ่งองค์กรสามารถเริ่มวางยุทธศาสตร์ตามหลักการเปลี่ยนพฤติกรรมและชุดความคิด (behavior and mindset) ภายในองค์กร ผนวกกับกระบวนการ และเทคโนโลยีที่เหมาะสม เนื้อหาโดย ปพจน์ ธรรมเจริญพร ตรวจทานและปรับปรุงโดย ปพจน์ ธรรมเจริญพร

1 June 2023

บทความ

Big Data 101

Simpson’s Paradox: ตัวแปรแฝงที่เปลี่ยนแปลงข้อสรุป กับ 2 กรณีตัวอย่างที่น่าเหลือเชื่อ

Simpson's Paradox คืออะไร? ความขัดแย้งของซิมป์สัน (Simpson’s Paradox) เป็นปรากฏการณ์ทางสถิติ ที่เกิดขึ้นในกรณีที่แนวโน้มของข้อมูลมีทิศทางสลับด้านกันเมื่อมีการแบ่งกลุ่มของข้อมูลย่อย โดยในบทความนี้ผู้เขียนจะนำเสนอตัวอย่างที่น่าสนใจในการการสรุปข้อมูลจากข้อมูลชุดเดียวกัน แต่สามารถได้ข้อสรุปที่ตรงกันข้ามกัน Case Study 1: เคสการอคติทางเพศของ UC Berkeley (Dexter, 2017) เมื่อปี 1973 มหาวิทยาลัย UC Berkeley มีประเด็นเรื่องการมีอคติทางเพศ เนื่องจากเมื่อดูสถิติการรับนักศึกษาเข้าแล้ว มีนักเรียนเพศหญิงเพียง 35% (จาก 4321 คน) ที่ได้รับการคัดเลือกเพื่อเข้าเรียน แต่นักเรียนเพศชายกลับได้รับคัดเลือกเพื่อเข้าเรียนถึง 44% (จาก 8442 คน) จึงกลายเป็นประเด็นทางสังคมในเรื่องความไม่เท่าเทียมทางเพศ ต้นตอของความไม่เท่าเทียมอยู่ที่ไหน? ซึ่งเมื่อทางมหาวิทยาลัย UC Berkeley ได้เห็นข้อมูลนี้ แล้วจึงได้ทำการสืบค้นข้อมูลเพิ่มเติม เพื่อทีจะชี้เป้าว่าภาควิชาใด ที่เป็นต้นตอของความไม่เท่าเทียมทางเพศในครั้งนี้ จากนั้นจึงได้เผยข้อมูลสรุปสำหรับ 6 ภาควิชา ที่มีจำนวนผู้สมัครมากที่สุดได้ดังนี้ การสรุปข้อมูลในแง่มุมนี้ได้ให้ข้อสรุปที่แตกต่างกัน โดยสามารถสรุปได้ว่ามีทั้งหมด 4 ภาควิชา (จาก 6) ที่มีอัตราส่วนการรับนักเรียนเพศหญิงสูงกว่าอัตราส่วนการรับนักเรียนเพศชาย ซึ่งขัดแย้งกับแนวโน้มภาพรวมที่อัตราการรับนักเรียนชายสูงกว่า ทำไมข้อมูลถึงขัดแย้งกัน? โดยที่คำถามต่อไปที่น่าสนใจก็คือ เกิดอะไรขึ้นกับข้อมูลชุดนี้ ? ในกรณีนี้เราอาจจะเรียกว่ามีตัวแปรแฝง (Lurking Variable) ซึ่งในกรณีนี้คือ “ภาควิชา” โดยผู้อ่านสามารถสังเกตได้ว่าภาควิชา A มีอัตราการรับที่สูงมาก (82% ของนักเรียนหญิงที่สมัครภาควิชานี้) แต่มีจำนวนนักเรียนหญิงที่สมัครเข้าภาควิชา A เพียง 108 คน (คิดเป็น 2% ของนักเรียนหญิงที่สมัครทั้งหมด) แต่มีจำนวนนักเรียนชายที่สมัครเข้าภาควิชา A อยู่ถึง 825 คน (คิดเป็น 10% ของนักเรียนชายที่สมัครทั้งหมด) ในทางกลับกัน ภาควิชา F นั้นมีอัตราการรับนักศึกษาต่ำนั้นมีผู้สมัครที่เป็นนักเรียนหญิง 341 คน (คิดเป็น 8% ของนักเรียนหญิงที่สมัครทั้งหมด) แต่มีผู้สมัครที่เป็นนักเรียนชายเพียง 373 คน (คิดเป็น 4% ของนักเรียนชายที่สมัครทั้งหมด) ดังนั้นเมื่อทำการวิเคราะห์จากข้อมูลสถิตินี้ อาจะสรุปได้ว่า ผู้สมัครเพศหญิงมีแนวโน้มที่จะสมัครเข้าภาควิชาที่มีอัตราการคัดเลือกเข้าเรียนต่ำ (ภาควิชา F) แต่ผู้สมัครเพศชายมีแนวโน้มที่จะสมัครเข้าภาควิชาที่มีอัตราการคัดเลือกเข้าเรียนสูง (ภาควิชา A) จึงเป็นสาเหตุให้เกิด Simpson’s Paradox ในครั้งนี้ Case Study 2: การสูบบุหรี่ทำให้อายุยืน (David R. Appleton, 1996) ในปี ค.ศ. 1996 ได้มีงานวิจัยที่ประเทศอังกฤษ โดยทำการศึกษาเปรียบเทียบอัตราการรอดชีวิต 20 ปี ระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่สูบบุหรี่ และกลุ่มที่ไม่สูบบุหรี่ โดยคณะผู้วิจัยพบว่ากลุ่มตัวอย่างที่สูบบุหรี่ นั้นมีอัตราการมีชีวิตรอด (ไม่เสียชีวิตภายใน 20 ปี) สูงกว่ากลุ่มตัวอย่างที่สูบบุหรี่ (76% สำหรับผู้สูบบุหรี่ และ 69% สำหรับผู้ไม่สูบบุหรี่) ในเบื้องต้นนั้นจะสามารถสรุปได้ว่าการสูบบุหรี่นั้นทำให้มีอายุยืนมากขึ้น ตัวแปรแฝงอยู่ที่ไหน? แน่นอนว่าข้อสรุปเบื้องต้นที่ได้นั้นค่อนข้างตรงกันข้ามกับสิ่งที่เรารู้และเข้าใจกัน ในกรณีนี้เราวิเคราะห์แบบเจาะลึก (Drill Down) ว่าสาเหตุที่แท้จริงที่ทำให้ข้อมูลออกมาเป็นลักษณะใด เพื่อที่จะค้นหา ผู้ร้ายตัวจริง (Lurking Variable) โดยนำกลุ่มตัวอย่างมาแบ่งเป็น 2 กลุ่มอายุ (18-65 ปี และ 65 ปีขึ้นไป) จะสามารถระบุสาเหตุเบื้องหลังแท้จริงนั้นเป็นที่การกระจายตัวของอายุในกลุ่มตัวอย่าง เมื่อวิเคราะห์แบบจำแนกกลุ่มอายุตามตารางด้านบน จะพบว่ากลุ่มที่ไม่สูบบุหรี่นั้น มีอัตราการรอดชีวิตสูงกว่ากลุ่มที่สูบบุหรี่ในทั้งสองกลุ่มอายุ ซึ่งตรงกันข้ามกับข้อสรุปเมื่อทำการพิจารณาจากภาพรวม ความขัดแย้งเชิงข้อมูลในกรณีนี้เกิดจากความเอนเอียงในการสุ่มตัวอย่าง (Sampling Bias) โดยจะพบว่ากลุ่มตัวอย่างที่ไม่สูบบุหรี่นั้นมีสัดส่วนที่ของผู้มีอายุเกิน 65 ปีถึง 26% แต่กลุ่มที่สูบบุหรี่มีสัดส่วนของผู้ที่มีอายุเกิน 65 ปีอยู่เพียง 8% ดังนั้นอัตราการรอดชีวิตของกลุ่มที่ไม่สูบบุหรี่จึงมีน้อยกว่า ในการวิเคราะห์แบบภาพรวม ข้อสรุปและวิธีการหลีกเลี่ยง Simpson’s Paradox ในปัจจุบันข้อมูลนั้น ถือเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าสำหรับหลาย ๆ องค์กรในการตัดสินใจโดยการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making) ซึ่งบทความนี้ ได้ทำการแสดงกรณีตัวอย่างของการแสดงผลของข้อมูล ให้ตรงกันข้ามกันกับความเป็นจริง เพื่อลดความเสี่ยงในการตีความผิดพลาดที่เกิดจาก Simpson’s Paradox ผู้วิเคราะห์ข้อมูลควรจะทำการหาตัวแปรแฝง (Lurking Variables) โดยพิจารณาสิ่งต่อไปนี้ แหล่งอ้างอิงเพิ่มเติม

3 April 2023

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Business

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All Business

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

© Big Data Institute | Privacy Policy