Data Analytics

Data Analytics

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

บทความ

LEAD NEXT: หลักสูตร Big Data & AI สำหรับผู้บริหารยุคใหม่ ที่อยากเปลี่ยนความรู้ให้เป็นผลลัพธ์จริงในองค์กร
เมื่อ Big Data และ AI ไม่ใช่เรื่องของฝ่าย IT อีกต่อไป ในยุคที่ข้อมูล (Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นหัวใจสำคัญของการขับเคลื่อนองค์กร ผู้บริหารในทุกระดับจำเป็นต้องเข้าใจศักยภาพของเทคโนโลยีเหล่านี้ เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจ วางกลยุทธ์ และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานอย่างเป็นรูปธรรม ปัจจุบันหลายองค์กรเริ่มลงทุนด้าน AI และ Data Analytics มากขึ้น แต่ยังพบความท้าทายสำคัญ คือ บุคลากรและผู้บริหารจำนวนไม่น้อยยังไม่มั่นใจว่าจะนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้กับงานจริงได้อย่างไร ด้วยเหตุนี้ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI จึงพัฒนา หลักสูตร LEAD NEXT: Hands-on Big Data & AI for Next-Level Future Leaders หลักสูตรอบรมสำหรับผู้บริหารระดับต้น ระดับกลาง ผู้จัดการโครงการ และบุคลากรศักยภาพสูงขององค์กร ที่ต้องการเรียนรู้ Big Data และ AI ผ่านการลงมือปฏิบัติจริง (Hands-on Learning) เพื่อนำกลับไปต่อยอดการทำงานและสร้างผลลัพธ์ให้กับองค์กรได้ทันที LEAD NEXT หลักสูตรที่ต่อยอดจากความสำเร็จของ LEAD หลายปีที่ผ่านมา BDI ได้จัดหลักสูตร LEAD สำหรับผู้บริหารระดับสูงอย่างต่อเนื่อง และได้รับเสียงตอบรับที่ดีจากทั้งภาครัฐและภาคเอกชน หนึ่งในข้อเสนอแนะที่ได้รับอย่างต่อเนื่อง คือ ความต้องการหลักสูตรที่ตอบโจทย์ผู้บริหารระดับต้นถึงระดับกลาง ซึ่งเป็นกลุ่มสำคัญในการขับเคลื่อนองค์กรและผลักดันการเปลี่ยนแปลงเชิงปฏิบัติ LEAD NEXT จึงถูกออกแบบขึ้นมาโดยเฉพาะ เพื่อช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจเทคโนโลยี Big Data และ AI ตั้งแต่พื้นฐาน ไปจนถึงการประยุกต์ใช้จริงในองค์กร ผ่านกรณีศึกษา เวิร์กชอป และเครื่องมือ AI ที่กำลังได้รับความนิยมในปัจจุบัน เรียนรู้ Big Data และ AI อย่างเข้าใจ ไม่ใช่แค่รู้จักศัพท์ ผู้บริหารจำนวนมากเคยได้ยินคำว่า Big Data, Machine Learning, Generative AI หรือ AI Agent แต่ยังไม่แน่ใจว่าความแตกต่างคืออะไร และควรเลือกใช้อย่างไรให้เหมาะกับบริบทขององค์กร LEAD NEXT จะช่วยปูพื้นฐานความเข้าใจที่ถูกต้องเกี่ยวกับ ผู้เรียนจะได้เห็นภาพรวมของเทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนโลกธุรกิจ พร้อมเข้าใจว่าควรลงทุนหรือประยุกต์ใช้อย่างไรให้เกิดประโยชน์สูงสุด อัปเดต AI Tools พร้อม Live Demo เห็นภาพการใช้งานจริง หนึ่งในจุดเด่นของหลักสูตร คือ การสาธิตการใช้งานเครื่องมือ AI ผ่าน Live Demonstration ผู้เข้าอบรมจะได้เรียนรู้ว่า ทำให้ผู้บริหารสามารถตัดสินใจเลือกใช้เทคโนโลยีได้อย่างเหมาะสมและคุ้มค่ากับการลงทุน Workshop จริง ใช้ AI ช่วยทำงานได้ทันที LEAD NEXT ไม่ใช่หลักสูตรที่เน้นการบรรยายเพียงอย่างเดียว แต่ให้ผู้เรียนได้ทดลองใช้งาน AI ผ่าน Workshop จากโจทย์ที่พบได้จริงในการทำงาน ตัวอย่างกิจกรรม Hands-on ได้แก่ ผู้เข้าอบรมจะได้ฝึกเขียน Prompt อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถนำเทคนิคต่าง ๆ ไปประยุกต์ใช้กับงานประจำได้ทันที ช่วยลดเวลาการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพในการตัดสินใจ สร้าง Dashboard เป็น เข้าใจ Data Storytelling มากขึ้น ข้อมูลที่ดีจะไม่มีคุณค่า หากไม่สามารถสื่อสารให้ผู้เกี่ยวข้องเข้าใจได้ หลักสูตร LEAD NEXT จึงมีเนื้อหาด้าน Business Intelligence และ Dashboard Design ที่ช่วยให้ผู้บริหารเข้าใจหลักการสำคัญของการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูล ผู้เรียนจะได้เรียนรู้ เมื่อจบหลักสูตร ผู้เข้าอบรมจะสามารถนำเสนอข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้ทีมงานและผู้บริหารเข้าใจสถานการณ์และตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้น เรียนรู้ Agentic AI เทคโนโลยีที่กำลังเปลี่ยนอนาคตการทำงาน อีกหนึ่งไฮไลต์สำคัญของ LEAD NEXT คือ Workshop ด้าน Agentic AI จากเดิมที่ AI ทำหน้าที่เพียงตอบคำถาม ปัจจุบัน AI Agent สามารถช่วยวางแผน ทำงานเป็นลำดับขั้น และประสานงานหลายกระบวนการร่วมกันได้ ผู้เรียนจะได้เรียนรู้ เนื้อหาส่วนนี้ช่วยให้ผู้บริหารเห็นทิศทางการใช้ AI ในระดับองค์กร และเตรียมความพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงในอนาคต สร้างทีม Data และ AI ให้แข็งแกร่ง พร้อมขับเคลื่อนองค์กร การเปลี่ยนผ่านสู่องค์กร Data-Driven ไม่ได้เกิดจากเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากคนและวัฒนธรรมองค์กร LEAD NEXT จึงมีเนื้อหาเกี่ยวกับ พร้อมกรณีศึกษาจากองค์กรที่ประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนผ่านสู่การใช้ข้อมูลและ AI อย่างเป็นรูปธรรม Data Governance และ PDPA เรื่องสำคัญที่ผู้บริหารต้องรู้ เมื่อองค์กรนำข้อมูลและ AI มาใช้งานมากขึ้น ความเสี่ยงด้านข้อมูลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย หลักสูตรจึงครอบคลุมเนื้อหาสำคัญเกี่ยวกับ เพื่อให้ผู้บริหารสามารถนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างถูกต้อง โปร่งใส และสอดคล้องกับข้อกำหนดทางกฎหมาย หลักสูตรเข้มข้น 4 วัน พร้อมเครือข่ายผู้บริหารจากหลากหลายอุตสาหกรรม LEAD NEXT จัดอบรมทั้งหมด 4 วัน ได้แก่ วันที่ 13, 14, 20 และ 21 สิงหาคม 2569 ณ โรงแรม ibis Styles Bangkok Ratchada โดยครอบคลุม 7 หัวข้อสำคัญ ตั้งแต่ Big Data & AI Essentials, AI Trends, Dashboard & Storytelling, AI Tools Workshop, Agentic AI, Data-Driven Culture ไปจนถึง Data Governance และ PDPA นอกจากองค์ความรู้และการฝึกปฏิบัติ ผู้เข้าอบรมยังมีโอกาสสร้างเครือข่ายกับผู้บริหารจากทั้งภาครัฐและภาคเอกชน แลกเปลี่ยนประสบการณ์ และต่อยอดความร่วมมือทางธุรกิจในอนาคต พร้อมก้าวสู่การเป็น Future Leader ด้วย Big Data และ AI หากคุณเป็นผู้บริหารระดับต้น ระดับกลาง ผู้จัดการโครงการ หรือบุคลากรศักยภาพสูงที่ต้องการเพิ่มทักษะด้าน Big Data และ AI เพื่อยกระดับการทำงานและสร้างผลลัพธ์ให้กับองค์กร หลักสูตร LEAD...
15 June 2026

บทความ

บทบาทของ Big Data ในการพัฒนาภาครัฐ
Big Data กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าการบริหารภาครัฐทั่วโลก โดยเปิดโอกาสให้รัฐบาลสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ให้บริการประชาชนได้ตรงจุด และป้องกันการทุจริตได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม การนำเทคโนโลยีนี้มาใช้ยังมีความท้าทายสำคัญ ได้แก่ ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวของประชาชน ต้นทุนการลงทุนที่สูง และปัญหาความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัล ความสำเร็จของการใช้ Big Data ในภาครัฐจึงต้องอาศัยการออกแบบระบบที่สมดุลระหว่างประสิทธิภาพกับการคุ้มครองสิทธิของประชาชน พร้อมทั้งต้องมีกฎหมาย และกลไกกำกับดูแลที่รัดกุม Big Data คืออะไรและทำไมภาครัฐต้องให้ความสำคัญ Big Data หมายถึงข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีปริมาณมหาศาล มีความหลากหลาย และเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว จนไม่สามารถจัดการด้วยเครื่องมือทั่วไปได้ ข้อมูลเหล่านี้อาจมาจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลราชการ ระบบกล้องวงจรปิด อุปกรณ์ IoT โซเชียลมีเดีย หรือธุรกรรมออนไลน์ ซึ่งเมื่อนำมาวิเคราะห์ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสมจะสามารถสกัดข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าออกมาได้ บริบทของการใช้ Big Data ในภาครัฐไทยและต่างประเทศ ประเทศต่าง ๆ ทั่วโลกได้เริ่มนำ Big Data มาใช้ในการบริหารราชการอย่างแพร่หลาย สิงคโปร์ใช้ระบบ Smart Nation เพื่อบริหารจัดการเมือง เกาหลีใต้ใช้วิเคราะห์ข้อมูลสาธารณสุขเพื่อควบคุมการแพร่ระบาดของโควิด-19 ส่วนสหรัฐอเมริกาใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจจับการฉ้อโกงภาษี สำหรับประเทศไทย รัฐบาลได้เริ่มมีการพัฒนาระบบดิจิทัลภาครัฐและการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในหลายหน่วยงาน เช่น กระทรวงสาธารณสุขใช้วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพประชาชน กระทรวงคมนาคมใช้วิเคราะห์ข้อมูลการจราจร และสำนักงานคณะกรรมการป้องกัน และปราบปรามการทุจริตแห่งชาติ (สำนักงานป.ป.ช.) ใช้วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตรวจสอบการทุจริต ประโยชน์ของการใช้ Big Data ในภาครัฐ การพัฒนานโยบายที่อิงข้อมูล Big Data ช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายสามารถเข้าใจปัญหาและความต้องการของประชาชนได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น แทนที่จะตัดสินใจจากสมมติฐานหรือข้อมูลที่ล้าสมัย การวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งช่วยให้เห็นภาพรวมที่ชัดเจนและสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลประชากรศาสตร์ ข้อมูลเศรษฐกิจ และข้อมูลพฤติกรรมสังคม สามารถช่วยวางแผนการพัฒนาเมืองและโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างเหมาะสม การให้บริการที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะบุคคล ระบบ Big Data ทำให้ภาครัฐสามารถปรับแต่งการให้บริการให้เหมาะสมกับแต่ละบุคคลได้ เช่น ระบบสามารถแนะนำสวัสดิการที่ประชาชนมีสิทธิ์ได้รับโดยอัตโนมัติ หรือปรับเส้นทางการเดินทางของรถโดยสารสาธารณะตามความต้องการในแต่ละช่วงเวลา การบริการแบบนี้ไม่เพียงแต่สะดวกสบายมากขึ้น แต่ยังช่วยให้ประชาชนสามารถเข้าถึงสิทธิและบริการที่พึงมีพึงได้อย่างครบถ้วน การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดต้นทุน การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยระบุจุดที่สิ้นเปลืองและไม่มีประสิทธิภาพในกระบวนการทำงาน ภาครัฐสามารถปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน ลดความซ้ำซ้อน และจัดสรรทรัพยากรได้อย่างคุ้มค่า เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการใช้ไฟฟ้าในอาคารราชการสามารถช่วยลดค่าใช้จ่าย หรือการวิเคราะห์ข้อมูลการจัดซื้อจัดจ้างสามารถช่วยเจรจาราคาที่ดีขึ้น การเสริมสร้างความโปร่งใสและป้องกันการทุจริต ระบบ Big Data Analytics สามารถตรวจจับรูปแบบที่ผิดปกติหรือน่าสงสัยได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นการทุจริตในการจัดซื้อจัดจ้าง การเบิกจ่ายงบประมาณที่ผิดปกติ หรือการหลีกเลี่ยงภาษี ระบบสามารถส่งสัญญาณเตือนให้เจ้าหน้าที่ตรวจสอบได้ทันท่วงที นอกจากนี้ การเปิดเผยข้อมูลสาธารณะในรูปแบบที่เข้าใจง่ายยังช่วยให้ประชาชนสามารถตรวจสอบการทำงานของภาครัฐได้ด้วย การปรับปรุงการตอบสนองต่อสถานการณ์ฉุกเฉิน ในสถานการณ์วิกฤต เช่น ภัยพิบัติทางธรรมชาติหรือการระบาดของโรค การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ช่วยให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถประเมินสถานการณ์ วางแผนการช่วยเหลือ และจัดสรรทรัพยากรได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียเพื่อติดตามสถานการณ์น้ำท่วม หรือการวิเคราะห์ข้อมูลการเดินทางเพื่อติดตามการแพร่กระจายของโรคติดต่อ ข้อจำกัดและความท้าทายของ Big Data ในภาครัฐ ความเสี่ยงต่อความเป็นส่วนตัวและสิทธิมนุษยชน การเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในวงกว้างอาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัวของประชาชน โดยเฉพาะหากข้อมูลถูกนำไปใช้โดยไม่ได้รับความยินยอม หรือถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่นที่ไม่ใช่การให้บริการสาธารณะ ในบางประเทศ ระบบ Big Data ถูกใช้เพื่อเฝ้าระวังและควบคุมประชาชน ซึ่งเป็นการละเมิดสิทธิและเสรีภาพขั้นพื้นฐาน การขาดกฎหมายและกลไกคุ้มครองที่เข้มงวดอาจทำให้เกิดการละเมิดสิทธิ์ได้ง่าย ปัญหาความเหลื่อมล้ำและการเข้าถึง ระบบที่อาศัย Big Data อาจสร้างความเหลื่อมล้ำระหว่างกลุ่มประชากรที่มีข้อมูลดิจิทัลกับกลุ่มที่ไม่มี ผู้ที่อยู่ในพื้นที่ห่างไกล ผู้สูงอายุ หรือกลุ่มผู้ด้อยโอกาสที่ไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีดิจิทัลอาจไม่ได้รับประโยชน์จากระบบ หรือแย่กว่านั้นคืออาจถูกละเลยในการออกแบบนโยบาย เพราะข้อมูลของพวกเขาไม่ปรากฏในระบบ สิ่งนี้อาจทำให้ความเหลื่อมล้ำทางสังคมรุนแรงขึ้น ต้นทุนและความซับซ้อนในการดำเนินการ การสร้างระบบ Big Data ที่มีประสิทธิภาพต้องใช้การลงทุนสูงมากทั้งด้านโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยี ซอฟต์แวร์ที่ทันสมัย และบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง สำหรับประเทศกำลังพัฒนาหรือหน่วยงานที่มีงบประมาณจำกัด การลงทุนเริ่มต้นอาจเป็นอุปสรรคสำคัญ นอกจากนี้ ความซับซ้อนของเทคโนโลยียังทำให้การบำรุงรักษาและพัฒนาระบบต่อเนื่องเป็นเรื่องที่ท้าทาย คุณภาพของข้อมูลและความลำเอียง ผลลัพธ์ที่ได้จาก Big Data มีคุณภาพเท่ากับคุณภาพของข้อมูลที่นำเข้า หากข้อมูลมีความผิดพลาด ไม่สมบูรณ์ หรือมีความลำเอียง การวิเคราะห์ก็จะให้ผลที่ผิดพลาดตามไปด้วย อัลกอริทึมที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มีอคติอาจทำให้เกิดการเลือกปฏิบัติโดยไม่ตั้งใจ เช่น ระบบให้ความสำคัญกับกลุ่มประชากรบางกลุ่มมากกว่ากลุ่มอื่น หรือมีการตัดสินที่ไม่เป็นธรรม ความปลอดภัยของข้อมูลและภัยคุกคามทางไซเบอร์ ข้อมูลของภาครัฐเป็นเป้าหมายสำคัญของอาชญากรไซเบอร์ แฮกเกอร์ และแม้แต่รัฐบาลต่างประเทศ การถูกโจมตีทางไซเบอร์อาจส่งผลให้ข้อมูลสำคัญรั่วไหล ระบบล่ม หรือข้อมูลถูกดัดแปลง ซึ่งไม่เพียงแต่ส่งผลต่อความมั่นคงของชาติ แต่ยังกระทบต่อความไว้วางใจของประชาชนต่อภาครัฐ การรักษาความปลอดภัยของระบบจึงต้องใช้ความพยายามและทรัพยากรอย่างต่อเนื่อง ข้อมูลอ้างอิง
8 June 2026

บทความ

BDI เปิดบ้านต้อนรับนิสิต คณะวิศวฯ มศว. ถ่ายทอดองค์ความรู้ Big Data และ AI สู่การเป็น Data-Driven Nation
18 พฤษภาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ให้การต้อนรับคณาจารย์และนิสิต คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ (มศว.) ในโอกาสเข้าศึกษาดูงานและรับฟังการบรรยายพิเศษเกี่ยวกับบทบาทของเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ และการพัฒนากำลังคนด้านดิจิทัลของประเทศ ณ อาคารสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) ในการนี้ ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวต้อนรับ พร้อมบรรยายภารกิจและบทบาทของ BDI ในการขับเคลื่อนประเทศไทยสู่การเป็น Data-Driven Nation ด้วยข้อมูลและเทคโนโลยีดิจิทัล โดยมุ่งเน้นการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล การส่งเสริมการใช้ Big Data และ AI เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบาย การพัฒนานวัตกรรม และการยกระดับศักยภาพของภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคการศึกษา พร้อมการพัฒนากำลังคนด้านดิจิทัลของประเทศ จากนั้น ผศ. ดร.ดวงใจ จิตคงชื่น ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนากำลังคน บรรยายในหัวข้อ “การผสานเทคโนโลยี IoT, Big Data และ AI: สถาปัตยกรรมขับเคลื่อนเมืองอัจฉริยะแห่งอนาคต” ถ่ายทอดแนวคิดพร้อมยกตัวอย่างการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อสนับสนุนการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ การบริหารจัดการข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT และการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และบริหารจัดการเมืองในอนาคต นอกจากนี้ นายชยสิน แซ่เตีย วิศวกรข้อมูลอาวุโส ฝ่ายเทคโนโลยีข้อมูลและสารสนเทศ บรรยายหัวข้อ “เปิดโลกอาชีพ Data Platform และ AI กับโจทย์จริงระดับประเทศ” เพื่อสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับสายอาชีพด้านข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ ตลอดจนถ่ายทอดประสบการณ์การดำเนินโครงการแพลตฟอร์มการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (ดีทู) หรือ (Data Integration and Intelligence Platform: D2) เชื่อมโยงข้อมูลระดับประเทศ มุ่งบูรณาการและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จากหลากหลายภาคส่วน เพื่อเสริมสร้างการวางแผนเชิงนโยบายที่มีประสิทธิภาพ การจัดกิจกรรมในครั้งนี้สะท้อนถึงความมุ่งมั่นของ BDI ในการส่งเสริมการเรียนรู้ การพัฒนากำลังคนด้านข้อมูลและ AI ตลอดจนการสร้างความร่วมมือกับสถาบันการศึกษา เพื่อร่วมกันขับเคลื่อนประเทศไทยสู่สังคมและเศรษฐกิจดิจิทัลอย่างยั่งยืน
18 May 2026

บทความ

BDI รุกสร้างทัพนักวิเคราะห์ข้อมูล ผนึกกำลัง สผ. ยกระดับทักษะ Big Data และ AI สู่การเป็นองค์กรอัจฉริยะ
15 พฤษภาคม 2569, สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI จัดอบรมหลักสูตรพัฒนานักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) สำหรับบุคลากรสำนักงานเลขาธิการสภาผู้แทนราษฎร (สผ.) โดยมี นายเบญจ์ รักตันติโชค ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยและนวัตกรรม เจ้าหน้าที่ฝ่ายวิจัยและนวัตกรรม ดร.อังคณา พรหมราช และดร.ขวัญศิริ ศิริมังคลา นักการศึกษาด้านนวัตกรรมข้อมูลอาวุโส ฝ่ายพัฒนากำลังคน ร่วมกันเป็นวิทยากรถ่ายทอดองค์ความรู้ด้าน Big Data และ AI ณ อาคารสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (สำนักงานใหญ่) (depa) โดยตลอด 4 วันของการอบรมตั้งแต่วันที่ 23, 24, 27 และ 28 เมษายน 2569 ผู้เข้าอบรมได้เสริมอาวุธทักษะดิจิทัลแบบครบวงจร เริ่มตั้งแต่เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำ และการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นภาพที่เข้าใจง่ายด้วย Looker Studio นอกจากนี้ยังได้เจาะลึกโลก AI ผ่านการใช้งาน Gemini และฝึกสร้าง AI Agent เพื่อเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะในการทำงาน พร้อมเรียนรู้วิธีการออกแบบแดชบอร์ดสรุปข้อมูลเชิงนโยบาย และเทคนิคการเล่าเรื่องจากข้อมูล (Data Storytelling) ปิดท้ายด้วยการลงมือทำโครงงานจริง (Capstone Project) ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในองค์กรได้ทันที หลักสูตรดังกล่าว จัดขึ้นเพื่อพัฒนาองค์กรด้านเทคโนโลยีดิจิทัล การบริหารจัดการข้อมูล และการนำข้อมูลมาแสดงผลให้เกิดประโยชน์สำหรับขับเคลื่อนองค์กร โดยเน้นส่งเสริมด้านการพัฒนาบุคลากรภายในหน่วยงาน ให้บุคลากรมีทักษะด้านการออกแบบแสดงผลข้อมูล เรียนรู้การใช้เครื่องมือที่เหมาะสมในการสนับสนุนการทำงาน สามารถปรับตัวให้เท่าทันกับการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีดิจิทัล และประยุกต์ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างประโยชน์สูงสุดต่อองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ
15 May 2026

บทความ

ทำไม Big Data จึงมีความสำคัญในยุคดิจิทัล
ในโลกปัจจุบัน ข้อมูลถูกสร้างขึ้นทุกวินาทีจากกิจกรรมของผู้คนและระบบดิจิทัล ไม่ว่าจะเป็นการใช้งานสมาร์ตโฟน การซื้อสินค้าออนไลน์ การใช้งานโซเชียลมีเดีย หรือการทำธุรกรรมทางการเงิน ข้อมูลเหล่านี้เมื่อรวมกันจะกลายเป็น Big Data ซึ่งมีปริมาณมหาศาลและมีคุณค่าต่อการวิเคราะห์ ความสำคัญของ Big Data อยู่ที่ความสามารถในการนำข้อมูลจำนวนมากมาเชื่อมโยง วิเคราะห์ และแปลงให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) ที่ช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากขึ้น องค์กรที่สามารถใช้ Big Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพจะสามารถเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งาน มองเห็นแนวโน้มในอนาคต และพัฒนากลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว โดยอาศัยข้อมูลจริงเป็นพื้นฐานของการตัดสินใจ  ตัวอย่างการใช้ Big Data ในชีวิตประจำวัน ปัจจุบัน Big Data ไม่ได้อยู่เพียงในองค์กรเทคโนโลยีขนาดใหญ่ แต่ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของผู้คนตัวอย่างการใช้ Big Data เช่น ตัวอย่างเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่าBig Data ช่วยให้บริการดิจิทัลสามารถตอบสนองผู้ใช้งานได้อย่างแม่นยำมากขึ้น Big Data กับการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) การนำ Big Data มาใช้ไม่ได้เป็นเพียงการเก็บข้อมูลจำนวนมาก แต่คือการนำข้อมูลมาสร้างคุณค่าให้กับองค์กร องค์กรที่ใช้ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพจะสามารถ วิเคราะห์แนวโน้มทางธุรกิจ เข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน พัฒนาบริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ เป็นต้น แนวคิดนี้เรียกว่า Data-Driven Organization หรือองค์กรที่ใช้ข้อมูลเป็นพื้นฐานในการตัดสินใจ เมื่อองค์กรสามารถใช้ Big Data เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์และการวางกลยุทธ์ได้ การตัดสินใจจะมีความแม่นยำและโปร่งใสมากขึ้น อนาคตของ Big Data ในอนาคต Big Data จะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นเศรษฐกิจดิจิทัล การพัฒนาเมืองอัจฉริยะ หรือการบริหารจัดการภาครัฐ หลายประเทศทั่วโลกกำลังใช้ Big Data เพื่อพัฒนา เมื่อเทคโนโลยีอย่าง AI และ Machine Learning พัฒนาอย่างรวดเร็ว Big Data จะยิ่งกลายเป็นทรัพยากรสำคัญที่ช่วยให้การวิเคราะห์และการคาดการณ์มีความแม่นยำมากขึ้น โดยสรุปแล้ว Big Data คือข้อมูลขนาดใหญ่จากหลากหลายแหล่งในโลกดิจิทัลที่มีปริมาณมาก เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว และมีรูปแบบที่หลากหลาย ซึ่งต้องอาศัยเทคโนโลยีเฉพาะทางในการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์เพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปัจจุบันทั้งภาคธุรกิจและภาครัฐต่างนำ Big Data มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน พัฒนาบริการ และวางนโยบายที่อิงข้อมูลจริง สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI มีบทบาทในการส่งเสริมการใช้ Big Data ผ่านการพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาบุคลากรด้าน Data และ AI เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้สร้างคุณค่าและขับเคลื่อนประเทศสู่สังคมที่ใช้ข้อมูลเป็นศูนย์กลาง (Data-Driven Society) ได้อย่างยั่งยืน สามารถติดต่อสอบถามรายละเอียดบริการของสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ได้ที่ เว็บไซต์ https://bdi.or.th/our-serviceอีเมล businesspromotion@bdi.or.thโทร. 02 480 8833 ต่อ 9552, 9579
7 May 2026

บทความ

การเปลี่ยนแปลงของผู้โดยสารขาเข้าไทยในช่วงความขัดแย้งในตะวันออกกลาง 
การวิเคราะห์โดยใช้แบบจำลองการพยากรณ์เพื่อเปรียบเทียบกับแนวโน้มในภาวะปกติ  ความขัดแย้งในตะวันออกกลางเป็นหนึ่งในปัจจัยที่อาจส่งผลต่อการเดินทางระหว่างประเทศ ทั้งในด้านความเชื่อมั่นของนักเดินทางและการปรับเส้นทางการบินของสายการบิน  คำถามสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า “จำนวนผู้โดยสารที่เดินทางเข้าไทยลดลงหรือไม่” แต่คือ “ลดลงมากน้อยเพียงใดเมื่อเทียบกับภาวะปกติ”  เนื่องจากตัวเลขผู้โดยสารขาเข้าโดยปกติมีความผันผวนอยู่แล้ว จากปัจจัยอย่างฤดูกาล วันหยุด และพฤติกรรมการเดินทางที่เปลี่ยนแปลงไปในแต่ละช่วงเวลา การจะพิจารณาว่าความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นเป็นผลจากความขัดแย้งในตะวันออกกลางหรือไม่ จึงต้องเปรียบเทียบกับแนวโน้มในภาวะปกติ ไม่ใช่ดูเพียงจำนวนผู้เดินทางที่เพิ่มขึ้นหรือลดลงในแต่ละวัน  คำศัพท์สำคัญในการวิเคราะห์  Baseline คือตัวเลขอ้างอิงของภาวะปกติ ในบทความนี้หมายถึงค่าพยากรณ์ที่ใช้เปรียบเทียบกับตัวเลขจริง เพื่อประเมินว่าจำนวนผู้โดยสารแตกต่างจากภาวะปกติมากน้อยเพียงใด  Prophet เป็นโมเดลพยากรณ์ข้อมูลตามเวลา (Forecasting Model) ที่เหมาะกับข้อมูลซึ่งมีทั้งแนวโน้ม ฤดูกาล และเหตุการณ์เฉพาะ  MAPE (Mean Absolute Percentage Error) เป็นตัวชี้วัดความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ในรูปเปอร์เซ็นต์ ค่ายิ่งต่ำยิ่งสะท้อนว่าโมเดลพยากรณ์ได้ใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากขึ้น  Shock Regressor เป็นตัวแปรที่ใช้ระบุช่วงเวลาที่มีเหตุการณ์ผิดปกติ เพื่อช่วยให้โมเดลไม่ตีความข้อมูลช่วงดังกล่าวเป็นภาวะปกติ  แนวคิด Baseline ในการประเมินผลกระทบ  การประเมินผลกระทบของเหตุการณ์ระดับโลกต่อการเดินทางเข้าไทย ไม่สามารถพิจารณาจากจำนวนผู้โดยสารเพียงอย่างเดียวได้ เนื่องจากตัวเลขดังกล่าวมีความผันผวนตามปัจจัยในภาวะปกติอยู่แล้ว  ในบทความนี้ Baseline หมายถึง ค่าพยากรณ์ของจำนวนผู้โดยสารในภาวะปกติ ซึ่งสร้างขึ้นจากโมเดลพยากรณ์ (Forecasting Model) โดยใช้ข้อมูลย้อนหลัง ก่อนนำมาเปรียบเทียบกับตัวเลขจริงที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาศึกษา  การเปรียบเทียบดังกล่าวช่วยให้เห็นว่าตัวเลขจริงแตกต่างจากแนวโน้มในภาวะปกติมากน้อยเพียงใด และทำให้สามารถประเมินได้ชัดขึ้นว่าความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอาจเกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ที่กำลังศึกษาเพียงใด  ภาพอธิบายหลักการของ Baseline  การใช้โมเดลพยากรณ์เพื่อประมาณแนวโน้มในภาวะปกติ  เพื่อสร้าง Baseline ดังกล่าว งานนี้จึงเลือกใช้โมเดลพยากรณ์ (Forecasting Model) ชื่อ Prophet เป็นเครื่องมือหลักในการประมาณจำนวนผู้โดยสารขาเข้ารายวันในภาวะปกติ โดยใช้ข้อมูลย้อนหลังตั้งแต่ปี 2023 ถึง 28 กุมภาพันธ์ 2026 ซึ่งเป็นช่วงก่อนเกิดเหตุการณ์ผิดปกติ  เหตุผลที่เลือกใช้ Prophet คือข้อมูลผู้โดยสารมีทั้งแนวโน้มระยะยาว ฤดูกาล และอิทธิพลจากวันหยุดหรือเหตุการณ์เฉพาะ ทำให้โมเดลสามารถสะท้อนรูปแบบของข้อมูลได้เหมาะสม  ในภาพรวม โมเดลจะเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลในอดีต และประมาณค่าที่ควรเกิดขึ้นในแต่ละวันภายใต้ภาวะปกติ  ภาพแสดงส่วนประกอบของการพยากรณ์ผลของโมเดล Prophet   การออกแบบการทดลองและชุดข้อมูล  การวิเคราะห์ครอบคลุม 4 สนามบินหลัก ได้แก่ สุวรรณภูมิ (BKK), ภูเก็ต (HKT), เชียงใหม่ (CNX) และกระบี่ (KBV) โดยใช้ช่วงวันที่ 11–17 มีนาคม 2026 เป็นช่วงทดสอบ ซึ่งเป็นช่วงที่มีข้อมูลจริงสำหรับใช้เปรียบเทียบกับผลพยากรณ์  มีการทดลองทั้งหมด 6 รูปแบบ โดยใช้ชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่น การใช้เฉพาะจำนวนผู้โดยสาร การใช้ข้อมูลผู้โดยสารเฉพาะบางสัญชาติ และการใช้ข้อมูลผู้โดยสารร่วมกับข้อมูลเที่ยวบิน เช่น จำนวนเที่ยวบินในช่วงเดียวกันของปีก่อน หรือค่าเฉลี่ยเที่ยวบินในช่วงวันที่ 1–10 มีนาคม 2026  แนวทางนี้ไม่ได้ตั้งสมมติฐานล่วงหน้าว่าการมีข้อมูลมากขึ้นจะทำให้ผลพยากรณ์ดีขึ้นเสมอไป แต่ใช้ผลลัพธ์จริงเป็นตัวพิจารณาว่าวิธีใดเหมาะสมกับแต่ละสนามบิน  ตารางสรุป 6 รูปแบบการทดสอบเพื่อทดสอบว่าแต่ละสนามบินเหมาะกับข้อมูลแบบใด  ผลการประเมินความแม่นยำของโมเดล  การประเมินความแม่นยำของโมเดลในงานนี้ใช้ค่า MAPE ซึ่งสะท้อนว่าผลพยากรณ์คลาดเคลื่อนจากข้อมูลจริงโดยเฉลี่ยกี่เปอร์เซ็นต์ โดยค่ายิ่งต่ำยิ่งแสดงว่าโมเดลให้ผลใกล้เคียงกับข้อมูลจริงมากขึ้น  ตารางเปรียบเทียบประสิทธิภาพการพยากรณ์  ผลการทดสอบแสดงให้เห็นว่าความแม่นยำของโมเดลแตกต่างกันในแต่ละสนามบิน และในบางกรณีตัวเลขจริงมีความเบี่ยงเบนจากแนวโน้มในภาวะปกติอย่างชัดเจนจากเหตุการณ์เฉพาะ  สำหรับ BKK โมเดลที่ใช้จำนวนผู้โดยสารเพียงอย่างเดียวให้ผลดีที่สุด โดยมีค่าความคลาดเคลื่อน 1.87% สะท้อนว่าข้อมูลมีรูปแบบค่อนข้างสม่ำเสมอและสามารถพยากรณ์แนวโน้มได้ดี  ขณะที่ CNX ได้ผลดีที่สุดที่ 3.62% เมื่อใช้ข้อมูลผู้โดยสารร่วมกับจำนวนเที่ยวบิน แสดงให้เห็นว่าข้อมูลเที่ยวบินมีบทบาทในการอธิบายแนวโน้มของผู้โดยสารในพื้นที่นี้  ในทางกลับกัน KBV ยังคงเป็นสนามบินที่พยากรณ์ได้ยากที่สุด โดยค่าความคลาดเคลื่อนที่ดีที่สุดยังอยู่ในช่วงประมาณ 22.46–22.51% สะท้อนถึงความผันผวนของข้อมูลที่สูงกว่าสนามบินอื่นอย่างชัดเจน  กรณีของ HKT ควรพิจารณาแยกต่างหาก เนื่องจากเมื่อวันที่ 11 มีนาคม 2026 สนามบินภูเก็ตเกิดเหตุเครื่องบินลงจอดกระแทกพื้น ส่งผลให้รันเวย์ต้องปิดชั่วคราวและกระทบต่อเที่ยวบินจำนวนมาก เหตุการณ์ดังกล่าวทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนเพิ่มขึ้นเป็น 21.76% เมื่อรวมวันเกิดเหตุไว้ในการประเมิน  อย่างไรก็ตาม เมื่อทดลองตัดช่วงวันที่ 11–12 มีนาคมออก ค่าความคลาดเคลื่อนลดลงเหลือ 4.59% ทันที สะท้อนว่าในภาวะปกติ โมเดลยังสามารถพยากรณ์แนวโน้มของ HKT ได้ในระดับที่ใกล้เคียงกับสนามบินหลักอื่น และค่าความคลาดเคลื่อนที่สูงขึ้นก่อนหน้านั้นมีสาเหตุหลักจากเหตุการณ์เฉพาะดังกล่าว ไม่ใช่ข้อจำกัดของโมเดลเอง  กราฟเปรียบเทียบค่า MAPE ของ BKK, CNX, HKT (ไม่รวมวันที่เกิดเหตุการณ์), HKT และ KBV โดยเรียงลำดับจากค่าต่ำไปสูง  ผลของการเพิ่มตัวแปรต่อความแม่นยำของโมเดล  ผลการทดลองแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่า การเพิ่มข้อมูลไม่ได้ทำให้ความแม่นยำของโมเดลดีขึ้นเสมอไป และลักษณะของข้อมูลในแต่ละสนามบินมีผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลอย่างมีนัยสำคัญ  สำหรับ BKK โมเดลที่ใช้จำนวนผู้โดยสารเพียงอย่างเดียวให้ผลลัพธ์ดีที่สุด โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนต่ำสุดที่ 1.87% ขณะที่การเพิ่มข้อมูลเที่ยวบินเข้ามา กลับทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนสูงขึ้น แสดงให้เห็นว่าข้อมูลผู้โดยสารเพียงอย่างเดียวเพียงพอในการอธิบายแนวโน้มของสนามบินนี้  ในกรณีของ HKT มีลักษณะคล้ายกัน คือการใช้ข้อมูลผู้โดยสารเพียงอย่างเดียวให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด อย่างไรก็ตาม หากรวมช่วงวันที่เกิดเหตุการณ์ผิดปกติ ค่าความคลาดเคลื่อนจะเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากตัวเลขจริงได้รับผลกระทบจากการหยุดชะงักของเที่ยวบิน  สำหรับ CNX ผลลัพธ์แตกต่างออกไป โดยโมเดลที่ใช้ข้อมูลเที่ยวบินเฉลี่ยร่วมกับจำนวนผู้โดยสารให้ค่าความคลาดเคลื่อนต่ำสุดที่ 3.62% สะท้อนว่าข้อมูลเที่ยวบินมีบทบาทในการอธิบายแนวโน้มของผู้โดยสารในพื้นที่นี้มากกว่าสนามบินอื่น  ส่วน KBV ยังคงเป็นกรณีที่มีความผันผวนสูง แม้จะทดลองหลายรูปแบบแล้ว ค่าความคลาดเคลื่อนยังอยู่ในระดับสูงในทุกวิธี โดยค่าที่ดีที่สุดอยู่ที่ประมาณ 22.46% แสดงให้เห็นว่าการเพิ่มข้อมูลไม่สามารถลดความไม่แน่นอนของข้อมูลได้อย่างมีนัยสำคัญ  ผลลัพธ์ทั้งหมดสะท้อนว่า ไม่มีวิธีการหรือชุดข้อมูลใดที่เหมาะสมกับทุกสนามบิน การเลือกใช้ตัวแปรจึงควรสอดคล้องกับลักษณะของข้อมูลในแต่ละพื้นที่ และควรพิจารณาจากผลลัพธ์เชิงประจักษ์มากกว่าการตั้งสมมติฐานล่วงหน้า  บทบาทของ Shock Regressor ในการพยากรณ์  อีกองค์ประกอบสำคัญของการวิเคราะห์นี้คือการใส่ Shock Regressor ลงในโมเดล เพื่อระบุช่วงเวลาที่มีเหตุการณ์ผิดปกติและอาจทำให้รูปแบบของข้อมูลแตกต่างจากภาวะปกติ  ในบริบทของงานนี้ Baseline แสดงถึงแนวโน้มของจำนวนผู้โดยสารในภาวะปกติ ขณะที่ Shock Regressor ทำหน้าที่ระบุช่วงเวลาที่ข้อมูลไม่เป็นไปตามแนวโน้มดังกล่าว เช่น ช่วงที่ได้รับผลกระทบจากความขัดแย้งในตะวันออกกลาง  หากไม่ใส่ตัวแปรนี้ โมเดลจะตีความข้อมูลเหมือนเป็นภาวะปกติ และยังคงพยากรณ์ตามแนวโน้มเดิม ซึ่งอาจทำให้ค่าพยากรณ์สูงกว่าความเป็นจริงในช่วงที่เกิดเหตุการณ์ผิดปกติ แต่เมื่อใส่ Shock Regressor เข้าไป โมเดลจะสามารถปรับค่าพยากรณ์ให้สอดคล้องกับข้อมูลจริงได้มากขึ้น  ตัวอย่างจาก BKK และ HKT แสดงให้เห็นว่า เมื่อไม่ใส่ Shock Regressor โมเดลมีแนวโน้มพยากรณ์จำนวนผู้โดยสารสูงเกินจริงในช่วงที่ได้รับผลกระทบ แต่เมื่อใส่ตัวแปรดังกล่าว ค่าพยากรณ์จะปรับลดลงและสอดคล้องกับข้อมูลจริงมากขึ้น สะท้อนว่าโมเดลสามารถรับรู้ผลกระทบจากเหตุการณ์ได้ดีขึ้น  ประเด็นนี้ชี้ให้เห็นว่า โมเดลพยากรณ์โดยทั่วไปเรียนรู้จากข้อมูลในภาวะปกติเป็นหลัก ดังนั้นเมื่อเกิดเหตุการณ์ที่อยู่นอกแนวโน้มเดิม การระบุช่วงเวลาที่ “ไม่ปกติ” ให้กับโมเดลจึงเป็นขั้นตอนสำคัญในการทำให้ผลการพยากรณ์สะท้อนสถานการณ์ได้แม่นยำขึ้น  กราฟเปรียบเทียบจำนวนผู้โดยสารจริง (Actual) กับค่าพยากรณ์ที่ไม่ใช้ Shock Regressor  และค่าพยากรณ์ที่ใช้ Shock Regressor ของ BKK หรือ HKT  การวิเคราะห์ผลลัพธ์รายสนามบิน  เมื่อพิจารณาผลลัพธ์แยกตามสนามบิน จะเห็นว่ารูปแบบของข้อมูลและการตอบสนองต่อเหตุการณ์แตกต่างกันอย่างชัดเจน  สำหรับ BKK จำนวนผู้โดยสารมีรูปแบบค่อนข้างสม่ำเสมอเมื่อเทียบกับสนามบินอื่น ทำให้โมเดลสามารถพยากรณ์แนวโน้มได้ใกล้เคียงกับข้อมูลจริง โดยการใช้จำนวนผู้โดยสารเพียงอย่างเดียวให้ค่าความคลาดเคลื่อนต่ำที่สุด สะท้อนว่าข้อมูลมีเสถียรภาพและสามารถอธิบายได้ด้วยแนวโน้มพื้นฐาน  ในกรณีของ HKT แม้โดยรวมจะสามารถพยากรณ์แนวโน้มในภาวะปกติได้ดี แต่ข้อมูลได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์เฉพาะในช่วงเวลาสั้น ๆ อย่างชัดเจน โดยเหตุการณ์เครื่องบินลงจอดกระแทกพื้นในวันที่ 11 มีนาคม 2026 ทำให้จำนวนผู้โดยสารและเที่ยวบินเบี่ยงเบนจากแนวโน้มปกติอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อแยกช่วงเวลาดังกล่าวออก รูปแบบของข้อมูลจะกลับมาใกล้เคียงกับแนวโน้มเดิม  สำหรับ CNX ลักษณะของข้อมูลแตกต่างออกไป โดยจำนวนเที่ยวบินมีบทบาทในการอธิบายแนวโน้มของผู้โดยสารมากกว่าสนามบินอื่น ทำให้โมเดลที่ใช้ข้อมูลเที่ยวบินร่วมด้วยให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่า สะท้อนว่าความสัมพันธ์ระหว่างเที่ยวบินและจำนวนผู้โดยสารมีความชัดเจนในพื้นที่นี้  ส่วน KBV เป็นกรณีที่แสดงให้เห็นถึงความผันผวนของข้อมูลอย่างชัดเจน จำนวนผู้โดยสารในแต่ละวันมีการเปลี่ยนแปลงในช่วงกว้าง และมีการขึ้นลงอย่างรวดเร็วในบางช่วง แม้จะทดลองหลายรูปแบบแล้ว โมเดลยังไม่สามารถพยากรณ์แนวโน้มได้ใกล้เคียงกับข้อมูลจริงเท่าสนามบินอื่น สะท้อนว่าลักษณะของข้อมูลมีความไม่แน่นอนสูงและคาดการณ์ได้ยากกว่า  ภาพรวมของทั้ง 4 สนามบินแสดงให้เห็นว่า เหตุการณ์เดียวกันอาจปรากฏในข้อมูลแตกต่างกันไปตามลักษณะของแต่ละพื้นที่ ทั้งในแง่ของความสม่ำเสมอของข้อมูล ระดับความผันผวน และความไวต่อเหตุการณ์เฉพาะ  กราฟแสดงจำนวนผู้โดยสารจากสนามบิน BKK / HKT / CNX / KBV  ข้อสรุปและข้อสังเกตจากการวิเคราะห์  การวิเคราะห์นี้ไม่ได้มุ่งตอบเพียงว่าจำนวนผู้โดยสารลดลงหรือไม่ แต่เน้นทำความเข้าใจว่าความเปลี่ยนแปลงดังกล่าวแตกต่างจากแนวโน้มในภาวะปกติมากน้อยเพียงใด  ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า การพิจารณาตัวเลขผู้โดยสารเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในการอธิบายผลกระทบของเหตุการณ์ภายนอก เนื่องจากตัวเลขดังกล่าวมีความผันผวนตามปัจจัยปกติอยู่แล้ว การเปรียบเทียบกับ Baseline ซึ่งเป็นค่าพยากรณ์ในภาวะปกติจึงเป็นวิธีที่ช่วยแยก “ความผันผวนตามธรรมชาติ” ออกจาก “ความเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดจากเหตุการณ์” ได้ชัดเจนขึ้น  ในเชิงวิธีการ ผลการทดลองชี้ให้เห็นว่า การเพิ่มข้อมูลไม่ได้ทำให้ความแม่นยำของโมเดลดีขึ้นเสมอไป และไม่มีรูปแบบข้อมูลเดียวที่เหมาะกับทุกสนามบิน บางพื้นที่สามารถอธิบายแนวโน้มได้ด้วยข้อมูลผู้โดยสารเพียงอย่างเดียว ขณะที่บางพื้นที่ต้องอาศัยข้อมูลเที่ยวบินเพิ่มเติม และบางกรณีความผันผวนของข้อมูลยังทำให้การพยากรณ์เป็นไปได้ยาก แม้จะเพิ่มข้อมูลแล้วก็ตาม  อีกประเด็นสำคัญคือ บทบาทของ Shock Regressor ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถสะท้อนช่วงเวลาที่ไม่อยู่ในภาวะปกติได้ดีขึ้น โดยเฉพาะในช่วงที่ได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์เฉพาะ การระบุช่วงเวลาที่ “ไม่ปกติ” ให้กับโมเดลจึงมีความสำคัญไม่น้อยไปกว่าการเลือกตัวแปรหรือโมเดลที่ใช้  เมื่อพิจารณาในระดับพื้นที่ พบว่าเหตุการณ์เดียวกันไม่ได้ส่งผลต่อทุกสนามบินในลักษณะเดียวกัน สนามบินที่มีข้อมูลสม่ำเสมอสามารถรักษาแนวโน้มได้ค่อนข้างชัด ขณะที่สนามบินที่มีความผันผวนสูงหรือได้รับผลกระทบจากเหตุการณ์เฉพาะจะมีรูปแบบที่แตกต่างออกไปอย่างมีนัยสำคัญ  ในสถานการณ์ที่มีความไม่แน่นอนสูง ผลกระทบอาจไม่ได้ปรากฏอย่างชัดเจนในทันที แต่อาจค่อย ๆ ปรากฏผ่านการเปลี่ยนแปลงของเส้นทางการบิน การตัดสินใจเดินทางที่ชะลอลง หรือจำนวนผู้โดยสารที่เริ่มเบี่ยงเบนจากแนวโน้มในภาวะปกติทีละน้อย  ในหลายกรณี สิ่งที่ช่วยอธิบายสถานการณ์ได้ชัดเจนจึงไม่ใช่ตัวเลขที่เกิดขึ้นเพียงลำพัง แต่คือความแตกต่างระหว่าง “ตัวเลขที่เกิดขึ้นจริง” กับ “แนวโน้มในภาวะปกติ” ซึ่งเป็นกรอบสำคัญในการทำความเข้าใจผลกระทบของเหตุการณ์ได้อย่างมีความหมายมากขึ้น  ผู้เขียน: กัญจน์ชยาภรณ์ แซ่จุง, ธนกฤต คล้ายแก้ว และทีม TRAVEL LINK
31 March 2026

บทความ

BDI แชร์ประสบการณ์การพัฒนา Data และ AI สู่เวทีนักวิจัย ในหลักสูตร “Creating AI Researchers”
13 มีนาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย นายชยสิน แซ่เตีย วิศวกรข้อมูลอาวุโส ฝ่ายเทคโนโลยีข้อมูลและสารสนเทศ ร่วมเป็นวิทยากรในหลักสูตรอบรมเชิงปฏิบัติการ “การสร้างนักวิจัย AI (Creating AI Researchers)” ภายใต้โครงการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์สำหรับภาษาไทย (ThaiLLM) ซึ่งจัดโดยเนคเทค สวทช. และหน่วยงานพันธมิตร โดยถ่ายทอดองค์ความรู้ในหัวข้อ “Foundation of Data and AI: Data, AI and Everything Between” เพื่อแบ่งปันประสบการณ์การทำงานด้าน Data Engineering และ Data Science จากการใช้งานจริงให้แก่ผู้แทนจากหน่วยงานภาครัฐ ภาคเอกชน และสถาบันการศึกษา กว่า 40 คน การอบรมครั้งนี้ ผู้เข้าร่วมได้แลกเปลี่ยนประสบการณ์ ทดลองลงมือพัฒนา และเรียนรู้ผ่านการสาธิต Live Coding พร้อมนำเสนอผลงานและพูดคุยแลกเปลี่ยนมุมมองด้าน Data และ AI ครอบคลุมตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานของข้อมูลและบทบาทของข้อมูลต่อการพัฒนา AI, Machine Learning และ Data Analytics โดยเริ่มจากการทำความเข้าใจแหล่งที่มาของข้อมูล (Data Sources) และกระบวนการจัดการข้อมูล ไปจนถึงการเตรียมข้อมูลสำหรับการพัฒนาโมเดล เช่น กระบวนการ ETL การสร้าง Feature Engineering และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา (Descriptive Analysis) ผ่านกิจกรรมเวิร์กช็อปย่อยให้ผู้เข้าร่วมได้ทดลองปฏิบัติจริง นอกจากนี้ ยังมีการสาธิตการพัฒนาโมเดล Machine Learning ผ่านการ Live Coding อาทิ Linear Regression, K-means, Decision Tree และ Random Forest รวมถึงการอธิบายพัฒนาการของโมเดล AI ตั้งแต่ RNN และ LSTM ไปจนถึงสถาปัตยกรรม Transformer และโมเดล GPT เพื่อให้ผู้เข้าร่วมเห็นภาพรวมของเทคโนโลยี AI ในปัจจุบัน พร้อมทั้งแนะนำเครื่องมือที่ใช้จริงในการพัฒนางานด้าน Data และ AI เช่น Python, Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-learn, Streamlit และ Docker ตลอดจนเปิดพื้นที่ให้ผู้เข้าร่วมได้ทดลองพัฒนาโปรเจกต์และนำเสนอผลงาน พร้อมแลกเปลี่ยนมุมมองด้านเทคนิคและการประยุกต์ใช้ Data และ AI ในการทำงานจริง หลักสูตร “Creating AI Researchers” เป็นกิจกรรมภายใต้โครงการ ThaiLLM ที่มุ่งพัฒนากำลังคนด้าน AI ของประเทศ โดยเปิดโอกาสให้บุคลากรจากหน่วยงานต่าง ๆ ได้เรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐาน Data และ AI ไปจนถึงหัวข้อขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาโมเดลภาษา (LLM) และโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI เพื่อสนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยี AI ของประเทศไทยในระยะยาว หลักสูตรนี้ถือเป็นหลักสูตรลำดับที่ 4 และเป็นระดับสูงสุดในชุดการพัฒนาบุคลากร AI ภายใต้โครงการ ThaiLLM ต่อเนื่องจากหลักสูตร AI Beginner, AI Engineer และ Continued Pretraining & Fine-tuning โดยตลอดระยะเวลา 5 วัน ผู้เข้าอบรมได้เรียนรู้หัวข้อสำคัญ เช่น LLM Architectures, Data Engineering for LLMs, Pretraining & Infrastructure, Advanced Finetuning Strategy เช่น RLHF และ DPO รวมถึง Optimization & Evaluation เพื่อการปรับแต่งและประเมินประสิทธิภาพโมเดล การจัดกิจกรรมดังกล่าวได้รับการสนับสนุนจากหน่วยงานพันธมิตรหลายภาคส่วน ได้แก่ กองทุนพัฒนาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (DEF), สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน), สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC), สมาคมผู้ประกอบการปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIEAT), สมาคมปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIAT), มหาวิทยาลัยมหิดล และจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย โดยการอบรมครั้งนี้นับเป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญในการพัฒนานักวิจัยและนักพัฒนา Data และ AI ของไทย เพื่อเสริมสร้างศักยภาพในการพัฒนาเทคโนโลยี AI ภายในประเทศ และวางรากฐานสู่อธิปไตยด้าน AI ของประเทศไทย ขอบคุณภาพจาก: https://www.facebook.com/aithailandcommu #BDI#BigData#AI#BigDataThailand#ThaiLLM#NECTEC#NSTDA#AIThailand#ดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม#DE
13 March 2026

บทความ

เปิดเบื้องหลังแดชบอร์ด Rice Supply พยากรณ์ผลผลิตข้าวล่วงหน้า แก้ปัญหาราคาข้าวตกต่ำ
ช่วงปลายเดือนพฤศจิกายน จะเข้าสู่ฤดูเก็บเกี่ยวข้าวนาปี ซึ่งจะมีผลผลิตข้าวปริมาณมากออกสู่ตลาดพร้อมกัน และอาจส่งผลต่อเสถียรภาพราคาข้าว นี่จึงเป็นจุดเริ่มต้นของความร่วมมือระหว่าง สำนักงานนโยบายและยุทธศาสตร์การค้า (สนค.) กระทรวงพาณิชย์ กับ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) โดย ดร.อิสระพงศ์ เอกสินชล ผู้จัดการโครงการและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโส BDI ได้รับมอบหมายภารกิจในการวิเคราะห์ว่า พื้นที่อำเภอไหน จังหวัดใดมีแนวโน้มที่ผลผลิตข้าวจะออกมาล้นตลาด เพื่อให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถเตรียมมาตรการรองรับได้อย่างเหมาะสม การลงรายละเอียดในแต่ละพื้นที่ เพื่อให้สามารถออกนโยบายช่วยเหลือชาวนาได้อย่างแม่นยำ จึงเป็นเป้าหมายสำคัญของภารกิจนี้ โดยภายใน 2 วันหลังจากได้รับโจทย์ ดร.อิสระพงศ์ ได้เขียนโปรแกรมประมวลผลข้อมูล และพัฒนาแดชบอร์ดแสดงผลคาดการณ์ผลผลิตข้าวจากภาพถ่ายดาวเทียมของสำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (GISTDA) ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อแสดงสถานการณ์ผลผลิตข้าวรายพื้นที่ในแต่ละช่วงเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ปริมาณผลผลิตเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอในเชิงนโยบาย ทำอย่างไรถึงจะจำแนกชนิดพันธุ์ข้าวที่เพาะปลูก เช่น ข้าวหอมมะลิ ข้าวขาว และข้าวเหนียว ในแต่ละพื้นที่ได้ ? เพราะมีความสำคัญต่อการบริหารจัดการการตลาด ทีมงานจึงมีการบูรณาการข้อมูลการขึ้นทะเบียนปลูกข้าวของเกษตรกร จากกรมส่งเสริมการเกษตร กระทรวงเกษตรและสหกรณ์ มาวิเคราะห์ร่วมกันกับข้อมูลของ GISTDA ทำให้สามารถจำแนกชนิดพันธุ์ข้าวในแต่ละพื้นที่ในแต่ละช่วงเวลาได้อย่างเป็นระบบ นอกจากนี้ กำลังการผลิตของโรงสีในพื้นที่ ซึ่งบ่งชี้ถึงความสามารถในการรองรับปริมาณผลผลิตข้าวในแต่ละพื้นที่ที่แตกต่างกัน ก็เป็นอีกปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อการประเมินสถานการณ์ปริมาณข้าวล้นตลาดด้วยเช่นกัน จึงได้มีการนำข้อมูลนี้จากกรมการค้าภายใน มาวิเคราะห์เพื่อประเมินศักยภาพการรองรับผลผลิต และความเสี่ยงต่อการเกิดภาวะผลผลิตล้นตลาด ในแต่ละพื้นที่ได้แม่นยำมากยิ่งขึ้น ผลลัพธ์ที่ได้ คือ “ระบบคาดการณ์ผลผลิตข้าวนาปีล่วงหน้า” ที่เกิดขึ้นจากการบูรณาการข้อมูลจากหลายหน่วยงานภาครัฐเข้าด้วยกัน ซึ่งสามารถส่งต่อให้สำนักงานพาณิชย์ในแต่ละจังหวัดและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ใช้เป็นข้อมูลประกอบการติดตามสถานการณ์ และพิจารณามาตรการด้านการตลาดข้าวได้อย่างตรงจุด เกิดประสิทธิผลเชิงนโยบาย สอดคล้องกับสถานการณ์จริงตามบริบทของแต่ละพื้นที่ โดยในระยะต่อไป มีแผนต่อยอดการพัฒนาระบบคาดการณ์ผลผลิตไปสู่พืชเศรษฐกิจสำคัญของประเทศ ได้แก่ ข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ มันสำปะหลัง และอ้อย เพื่อสนับสนุนการบริหารจัดการสินค้าเกษตรในภาพรวม เพื่อรักษาเสถียรภาพราคาสินค้าเกษตร และรายได้ของพี่น้องเกษตรกรให้มีความมั่นคง เบื้องหลังแดชบอร์ด จึงไม่ใช่เพียงเรื่องของเทคโนโลยี แต่คือความเชี่ยวชาญในการทำงานของบุคลากรเฉพาะด้าน ที่มาร่วมมือกันและนำข้อมูลจากหลายแหล่งมาประมวลผลอย่างเป็นระบบ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายบนฐานข้อมูลที่รอบด้าน “นี่คือ อีกหนึ่งภารกิจของ BDI ในการสนับสนุนการใช้ข้อมูลเพื่อการกำหนดนโยบาย ภายใต้แนวคิด Data-Driven Nation”
15 December 2025

บทความ

BDI จัดอบรม Data Analytics เสริมแกร่งบุคลากรการเงินของ สสส. 
26 สิงหาคม 2568, กรุงเทพมหานคร – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดยฝ่ายพัฒนากำลังคน จัดการอบรมเชิงปฏิบัติการ “โครงการพัฒนาศักยภาพด้านการบริหารจัดการข้อมูล ด้วยหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เพื่อการพัฒนางานบริการการเงินภาครัฐ” ให้กับสำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ (สสส.) โดยได้รับเกียรติจาก คุณวิภาดา วงศ์เจริญวิทยา ผู้อำนวยการฝ่ายบัญชีและการเงิน สสส. เป็นประธานกล่าวเปิด พร้อมชี้แจงวัตถุประสงค์ของโครงการที่มุ่งเสริมสร้างความรู้ ความเข้าใจ และแนวคิดพื้นฐานด้านการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อนำไปประยุกต์ใช้สนับสนุนการตัดสินใจและยกระดับประสิทธิภาพงานบริการการเงินของภาครัฐ โดยมีเจ้าหน้าที่ระดับปฏิบัติการจากฝ่ายบัญชีและการเงินของ สสส. เข้าร่วมจำนวน 20 คน ณ อาคารศูนย์เรียนรู้สุขภาวะ สำนักงานกองทุนสนับสนุนการสร้างเสริมสุขภาพ (สสส.)  เนื้อหาการอบรมถ่ายทอดโดย ดร.ขวัญศิริ ศิริมังคลา ผู้เชี่ยวชาญด้านการฝึกอบรมและพัฒนาการจัดการข้อมูลอาวุโส ฝ่ายพัฒนากำลังคน เริ่มต้นด้วยการปูพื้นฐานด้าน Digital Transformation และบทบาทของข้อมูลในยุคดิจิทัล เพื่อให้เห็นถึงความสำคัญของการใช้ Data Analytics, AI และ Machine Learning ในการสนับสนุนกระบวนการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานด้านการเงินภาครัฐ ต่อเนื่องด้วยการเรียนรู้กระบวนการจัดการข้อมูลภายในองค์กรภาครัฐ พร้อมเทคนิคการสื่อสารข้อมูลผ่าน Visualization เพื่อให้การวิเคราะห์ข้อมูลเข้าใจง่ายและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริง ผ่านกรณีศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการบริการประชาชนและการจัดการทางการเงิน  ช่วงท้ายของการอบรมเป็นกิจกรรมเชิงปฏิบัติการ Design Thinking Workshop ที่เปิดโอกาสให้ผู้เข้าอบรมได้ร่วมกันระบุปัญหา วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างต้นแบบ (Prototype) แนวทางแก้ปัญหาที่สามารถนำไปต่อยอดใช้ในงานจริง พร้อมรับคำแนะนำจากทีมวิทยากรอย่างใกล้ชิด  การอบรมครั้งนี้ไม่เพียงมุ่งพัฒนาทักษะด้านการวิเคราะห์และบริหารจัดการข้อมูลให้แก่ผู้เข้าร่วม แต่ยังช่วยเสริมสร้างแนวคิดเชิงกลยุทธ์ เพื่อให้ สสส. ก้าวสู่การเป็น องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ครอบคลุมทุกมิติของการปฏิบัติงานในอนาคต 
26 August 2025
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings