Search
A
A
A
Home
Data Analytics

Data Analytics

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

บทความ
Data for Business
เทรนด์ Big Data และ AI ที่ธุรกิจไทยต้องจับตาในปี 2570
เมื่อ “Data” และ “AI” กลายเป็นความสามารถหลักของธุรกิจ ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็น Artificial Intelligence หรือ AI พัฒนาจากเทคโนโลยีที่ดูเหมือนเป็นเรื่องของอนาคต กลายมาเป็นเครื่องมือที่คนทั่วไปและองค์กรสามารถนำมาใช้งานได้ในชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเนื้อหา วิเคราะห์ข้อมูล บริการลูกค้า ไปจนถึงการช่วยตัดสินใจทางธุรกิจ แต่เมื่อก้าวเข้าสู่ ปี 2570 การแข่งขันจะไม่ได้อยู่ที่คำถามว่า “องค์กรของเราใช้ AI หรือยัง?” อีกต่อไป แต่จะเปลี่ยนเป็นคำถามที่สำคัญกว่า นั่นคือ “องค์กรสามารถใช้ Data และ AI เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจได้ดีแค่ไหน?” ในมุมมองของสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ Big Data Institute (BDI) นี่คือจุดเปลี่ยนสำคัญ เพราะหัวใจของ AI ไม่ได้มีเพียงตัวโมเดลหรือเทคโนโลยี แต่คือ “ข้อมูล” ที่มีคุณภาพ การเชื่อมโยงข้อมูลที่เหมาะสม บุคลากรที่มีทักษะ และความสามารถในการนำเทคโนโลยีไปแก้โจทย์จริงขององค์กร ผลสำรวจตลาด Big Data และ AI ของประเทศไทยประจำปี 2568 โดย BDI ร่วมกับศูนย์บริการวิชาการแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย พบว่าตลาดมีมูลค่าถึง 41,858 ล้านบาท และเติบโต 18% จากปีก่อนหน้า ขณะที่การคาดการณ์ช่วงปี 2569–2570 ในกรณี Baseline ประเมินอัตราการเติบโตเฉลี่ยไว้ที่ประมาณ 18.74% ต่อปี สะท้อนให้เห็นว่าความต้องการใช้ข้อมูลและ AI ในประเทศไทยยังมีแนวโน้มขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น สำหรับผู้บริหารและผู้ประกอบการไทย ปี 2570 จึงเป็นปีที่ควรจับตาอย่างยิ่ง และมีอย่างน้อย 7 เทรนด์สำคัญของ Big Data และ AI ที่กำลังเปลี่ยนวิธีการแข่งขันของธุรกิจ 1. จาก Generative AI สู่ Agentic AI: AI จะเริ่ม “ทำงาน” มากกว่าแค่ “ตอบคำถาม” Agentic AI: จากผู้ช่วยตอบคำถามสู่ระบบที่วางแผนและลงมือทำ ในช่วงแรกของ Generative AI องค์กรจำนวนมากเริ่มต้นจากการใช้ AI เพื่อช่วยเขียนข้อความ สรุปเอกสาร สร้างภาพ ค้นหาข้อมูล หรือช่วยตอบคำถาม แต่ก้าวถัดไปคือ Agentic AI หรือ AI Agent ซึ่ง AI จะไม่ได้รอรับคำสั่งทีละคำสั่งเท่านั้น แต่สามารถรับเป้าหมาย วางแผน และดำเนินงานหลายขั้นตอนร่วมกับระบบต่าง ๆ ขององค์กรได้ ตัวอย่างเช่น ในฝ่ายขาย AI อาจไม่ได้เพียงช่วยร่างอีเมล แต่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจาก CRM จัดลำดับของลูกค้าที่มีโอกาสซื้อสูง (Lead Prioritization) แนะนำแนวทางดำเนินการที่เหมาะสมในขั้นตอนถัดไป (Next Best Action) และเตรียมข้อมูลให้ฝ่ายขายก่อนเข้าพบลูกค้า ในฝ่ายบริการลูกค้า AI สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากประวัติการซื้อ คำร้องเรียน และฐานความรู้ (Knowledge Base) เพื่อช่วยแก้ไขปัญหาได้รวดเร็วและตรงกับบริบทของลูกค้ามากขึ้น สำหรับธุรกิจไทย โจทย์สำคัญจึงไม่ใช่เพียงการเลือก AI Tool ที่ดีที่สุด แต่คือ “กระบวนการทำงานใดขององค์กรที่ควรให้ AI เข้ามาช่วย และข้อมูลอะไรที่ AI จำเป็นต้องใช้?” องค์กรที่สามารถออกแบบกระบวนการทำงาน (Workflow) ให้ คน ข้อมูล (Data) และ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะสามารถเพิ่มผลิตภาพในการทำงาน (Productivity) และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือคู่แข่งได้อย่างชัดเจน 2. Enterprise AI จะเติบโต แต่ความได้เปรียบจะมาจาก “ข้อมูลขององค์กรเอง” เมื่อโมเดล AI มีความสามารถสูงขึ้นและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น ความแตกต่างระหว่างองค์กรอาจไม่ได้อยู่ที่ว่าใครเข้าถึงโมเดล AI ที่ดีที่สุด เพราะหลายองค์กรสามารถใช้โมเดลพื้นฐานเดียวกันได้ สิ่งที่คู่แข่งเลียนแบบได้ยากกว่าคือ Proprietary Data หรือข้อมูลเฉพาะขององค์กร ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลลูกค้า ประวัติการขาย พฤติกรรมผู้ใช้งาน ข้อมูลการผลิต ข้อมูล Supply Chain ข้อมูลบริการหลังการขาย หรือองค์ความรู้ที่สะสมอยู่ภายในองค์กร ข้อมูลเหล่านี้สามารถกลายเป็นวัตถุดิบสำคัญสำหรับการพัฒนา Enterprise AI ที่เข้าใจบริบทของธุรกิจจริง นี่จึงเป็นเหตุผลที่องค์กรควรเริ่มมอง Data Architecture, Data Warehouse, Data Lake, Data Catalog และระบบ Data Governance ไม่ใช่เพียงในฐานะโครงการ IT แต่ในฐานะโครงสร้างพื้นฐานเพื่อการแข่งขันทางธุรกิจ กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ในยุค AI ข้อมูลที่องค์กรสะสมมาหลายปีอาจเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ามากกว่าที่คิด 3. Data Analytics จะเปลี่ยนจาก “What happened?” ไปสู่ “What should we do next?” Dashboard และ Business Intelligence ยังคงมีความสำคัญ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลในปี 2570 จะต้องไปไกลกว่าการรายงานสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต องค์กรจะนำ Predictive Analytics และ Prescriptive Analytics มาใช้มากขึ้น เพื่อช่วยตอบคำถามเชิงธุรกิจ เช่น ลูกค้าคนใดมีโอกาสเลิกใช้บริการ สินค้าใดมีแนวโน้มขายดี ลูกค้ากลุ่มใดควรได้รับ Promotion แบบใด สต็อกสินค้าในแต่ละสาขาควรมีเท่าใด หรือพื้นที่ใดมีศักยภาพสำหรับการขยายธุรกิจ เมื่อรวม Analytics เข้ากับ Generative AI ผู้บริหารอาจไม่จำเป็นต้องเปิด Dashboard หลายหน้าเพื่อค้นหาคำตอบด้วยตัวเอง แต่สามารถถามระบบด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น “ยอดขายภาคเหนือเดือนนี้ลดลงเพราะอะไร?” และระบบสามารถวิเคราะห์ข้อมูลหลายแหล่ง พร้อมสรุปสาเหตุและเสนอแนวทางดำเนินการต่อได้ นี่คือการเปลี่ยนจาก Dashboard ที่ให้ข้อมูล ไปสู่ Decision Intelligence ที่ช่วยตัดสินใจ 4. Data Governance และ AI Governance จะกลายเป็นเรื่องของผู้บริหาร ไม่ใช่เฉพาะฝ่าย IT เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในการทำงานมากขึ้น ความเสี่ยงก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย ทั้งเรื่องข้อมูลส่วนบุคคล ความปลอดภัย ความถูกต้องของคำตอบ อคติของโมเดล การใช้ข้อมูลที่ไม่มีสิทธิ์ ตลอดจนความรับผิดชอบเมื่อ AI ให้คำแนะนำที่ผิดพลาด ดังนั้น...
1 November 2026
Read More

บทความ
BDI เผยผลสำเร็จ The UP 2026 ยกระดับ SME 55 บริษัท ใช้ Data–AI แก้โจทย์ธุรกิจจริง คาดสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจกว่า 112 ล้านบาท
22 ตุลาคม 2569, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เผยผลสำเร็จ โครงการ “The UP 2026: Unlock Potential with Data & AI – ปลดล็อกศักยภาพ SME ไทย รับมือวิกฤตเศรษฐกิจด้วย Data & AI” ปีที่ 3 มุ่งยกระดับศักยภาพผู้ประกอบการ SME ไทย 55 บริษัท จากภาคการผลิต การค้า และบริการ ผ่านกระบวนการเรียนรู้และให้คำปรึกษาเชิงลึก ส่งเสริมการนำ Data และ AI ไปประยุกต์ใช้แก้โจทย์ธุรกิจจริง ทั้งการลดต้นทุน เพิ่มยอดขาย และปรับปรุงกระบวนการผลิต คาดสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจรวมกว่า 112 ล้านบาท พร้อมส่งมอบ Data Roadmap ให้ผู้ประกอบการทุกราย เพื่อวางแผนต่อยอดธุรกิจด้วย Data และ AI อย่างยั่งยืน ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ กล่าวว่า ตลอด 3 ปีของการดำเนินโครงการ The UP พบว่าความท้าทายสำคัญของ SME ไทยไม่ใช่การขาดข้อมูล แต่เป็นการนำข้อมูลที่มีอยู่มาใช้ให้เกิดประโยชน์ทางธุรกิจ เนื่องจากหลายกิจการยังมีข้อมูลกระจัดกระจาย ขาดการเชื่อมโยง รวมถึงมีข้อจำกัดด้านทักษะและเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ไม่สามารถใช้ข้อมูลและเครื่องมือ AI มาใช้สนับสนุนการบริหารจัดการและการตัดสินใจได้อย่างเต็มศักยภาพ หัวใจของโครงการ The UP จึงไม่ใช่เพียงการทำให้ผู้ประกอบการรู้จัก Data และ AI แต่ต้องสามารถนำไปใช้แก้ปัญหาธุรกิจได้จริง โดยเริ่มจากโจทย์และความต้องการของแต่ละกิจการ แล้วนำข้อมูลมาช่วยวิเคราะห์และพัฒนาแนวทางแก้ไขที่เหมาะสม เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่จับต้องได้ ทั้งการลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และสร้างโอกาสในการเติบโต สำหรับโครงการ The UP 2026 มุ่งเน้นการใช้ข้อมูลให้เกิดประโยชน์ในทางปฏิบัติ ผ่านกิจกรรม Workshop เสริมสร้างทักษะด้าน Data และ AI ก่อนทั้ง 55 บริษัทเข้าสู่กระบวนการให้คำปรึกษาเชิงลึกแบบ 1:1 ร่วมกับMentor และผู้เชี่ยวชาญ รวมมากกว่า 400 ชั่วโมง เพื่อวิเคราะห์ปัญหา ออกแบบแนวทางแก้ไข และพัฒนาเครื่องมือให้เหมาะสมกับแต่ละธุรกิจ ครอบคลุมตั้งแต่การจัดระบบและเชื่อมโยงข้อมูล การพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์ ไปจนถึงการสร้างต้นแบบและทดลองใช้งานจริง โดยมุ่งผลลัพธ์ทางธุรกิจ 3 ด้านหลัก ได้แก่ การลดต้นทุน การเพิ่มยอดขาย และการปรับปรุงกระบวนการดำเนินงาน ทั้งนี้ คาดการณ์ว่า ผู้ประกอบการทั้งหมดจะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจรวมกว่า 112 ล้านบาทหลังจากจบโครงการ โดยจะมีการติดตามผลกระทบมูลค่าทางเศรษฐกิจอย่างต่อเนื่อง เพื่อสะท้อนผลลัพธ์จากการนำ Data และ AI ไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพ ลดความสูญเสีย และสร้างโอกาสทางธุรกิจอย่างเป็นรูปธรรม นอกจากนี้ทุกบริษัทยังได้รับ Data Roadmap เพื่อเป็นแนวทางพัฒนาการใช้ Data และ AI ในระยะต่อไป ตั้งแต่การยกระดับคุณภาพข้อมูล การพัฒนาทักษะบุคลากร ไปจนถึงการต่อยอดเครื่องมือและระบบงานให้สามารถใช้งานได้อย่างต่อเนื่อง พร้อมสนับสนุนการเรียนรู้ผ่านสื่อวิดีโอความรู้ D-Drive และหลักสูตรพัฒนาทักษะด้าน Data และ AI ตลอดจนส่งเสริมความร่วมมือกับหน่วยงานในกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม อาทิ สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) และสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) เพื่อร่วมกันยกระดับศักยภาพดิจิทัลและขีดความสามารถในการแข่งขันของ SME ไทย ภายในงาน The UP: Impact Day ได้มีการมอบประกาศนียบัตรแก่ผู้ประกอบการที่ผ่านโครงการ พร้อมมอบรางวัลแก่กิจการที่มีผลงานโดดเด่น ได้แก่ คุณลินดา บูรณะชน จากบริษัท ครัวเจ๊ง้อ กาญจนาภิเษก จำกัด ผู้ได้รับรางวัล The UP Breakthrough Award กล่าวว่า การเข้าร่วมโครงการช่วยยกระดับการบริหารจัดการวัตถุดิบ จากเดิมที่ใช้เอกสารบันทึกด้วยลายมือและข้อมูลกระจัดกระจาย สู่ระบบบริหารสต็อกและฐานข้อมูลกลางที่สามารถติดตามวัตถุดิบได้ตั้งแต่การรับเข้า การแปรรูป การเบิกใช้ จนถึงสต็อกคงเหลือ ช่วยให้วางแผนสั่งซื้อวัตถุดิบสดได้เหมาะสม ลดเงินทุนจมในสต็อกและการสูญเสียวัตถุดิบ พร้อมติดตามต้นทุนที่เปลี่ยนแปลงตามราคาตลาดได้อย่างเป็นระบบ ทำให้บริหารต้นทุนและตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้าน คุณแสงเดือน ลีลาสมานชัย จากบริษัท ลีออร์คิด จำกัด ผู้ได้รับรางวัล The UP Transformation Award กล่าวว่า โครงการช่วยยกระดับกระบวนการทำงานขององค์กรด้วยการพัฒนาฐานข้อมูลกลางและระบบเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน่วยงาน ผ่านการจัดทำ Master Data และ Data ID พร้อมนำ Dashboard และเครื่องมือดิจิทัลมาสนับสนุนการบริหารจัดการ ทำให้ข้อมูลและขั้นตอนการทำงานเชื่อมโยงกันได้จริง ลดความซ้ำซ้อน เพิ่มความสะดวกในการติดตามและตรวจสอบข้อมูล ช่วยให้การดำเนินงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น และวางรากฐานสำหรับการขยายโอกาสทางธุรกิจในอนาคต ดร.สุนทรีย์ กล่าวทิ้งท้ายว่า โครงการ The UP สะท้อนให้เห็นว่า Data และ AI ไม่ใช่เทคโนโลยีสำหรับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ SME สามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้ตามความพร้อมของธุรกิจ โดยตลอด 3 ปีที่ผ่านมา BDI สนับสนุนผู้ประกอบการไปแล้วกว่า 100 บริษัท และมุ่งนำบทเรียนจากโครงการมาต่อยอดการพัฒนาศักยภาพ SME ให้สามารถใช้ข้อมูลสร้างคุณค่าทางธุรกิจได้ด้วยตนเอง เป้าหมายของ BDI ไม่ใช่เพียงการทำให้ SME เข้าถึง Data และ AI แต่คือการสร้างความสามารถให้ผู้ประกอบการนำเทคโนโลยีไปใช้ต่อได้จริง เพราะเมื่อธุรกิจมีข้อมูลพร้อมใช้ บุคลากรมีทักษะ และสามารถใช้ข้อมูลสนับสนุนการตัดสินใจได้ ก็จะเป็นรากฐานสำคัญในการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน สร้างการเติบโตให้กับธุรกิจ SME เสริมความเข้มแข็งให้เศรษฐกิจไทยในระยะยาวต่อไป สำหรับผู้ประกอบที่สนใจเข้าร่วมโครงการสามารถศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่: https://theup.bdi.or.th/ และติดตามอัปเดตข้อมูล กิจกรรมต่าง ๆ ของสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ได้ทางเว็บไซต์ https://bdi.or.th/ และ Facebook: BDI – Big Data Institute
22 October 2026
Read More

บทความ
Data for Business
10 อาชีพที่มีแนวโน้มขาดแคลนในยุค AI 
ในระยะเวลาช่วง 2 ปีที่ผ่านมา AI ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวัน และการทำงานของคนทั่วโลกอย่างก้าวกระโดด จากการใช้งาน ถาม-ตอบเรื่องทั่วไป กลายมาเป็นการช่วยงานในหลายๆเรื่อง โดยเฉพาะงานที่ประกอบด้วยขั้นตอนซ้ำๆ ที่มีกฎชัดเจน และตรวจผลลัพธ์ได้ง่าย  เช่น งานธุรการพื้นฐาน งาน Customer Service ระดับคำถามทั่วไป งานแปลหรือเขียนเนื้อหาทั่วไปที่ไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญ  งานจัดทำรายงานสรุปตามแบบฟอร์ม  งานวิเคราะห์เบื้องต้นที่ใช้ข้อมูลโครงสร้างตายตัว  งานโปรแกรมเมอร์ที่ทำเฉพาะงานโค้ดมาตรฐาน การเข้ามาของ AI ดังกล่าวส่งผลให้หลากหลายอาชีพที่กล่าวมาข้างต้นจะมีความเสี่ยงที่จะหายไป หรือใช้จำนวนคนต่อปริมาณงานที่ลดลง หรือนายจ้างจะคาดหวังให้คนหนึ่งทำงานได้กว้างและซับซ้อนขึ้น ข้อมูลจาก World Economic Forum (2025)  รายงานว่า AI และการประมวลผลข้อมูลจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจของนายจ้างมากถึง 86%  ขณะที่ PwC (2026) วิเคราะห์ประกาศรับสมัครงานมากกว่าหนึ่งพันล้านรายการใน 27 ประเทศ พบว่าประกาศงานที่ต้องการทักษะ AI เพิ่มขึ้น 69% ขณะที่ตลาดงานโดยรวมเพิ่มขึ้นเพียง 9%  งานที่ต้องการทักษะ AI เติบโตเร็วกว่าตลาดงานรวมเกือบ 8 เท่า  ผู้มีทักษะ AI ได้รับค่าจ้างสูงกว่างานเทียบเคียงโดยเฉลี่ย 62%  และ AI ทำให้ตำแหน่งระดับเริ่มต้นต้องการทักษะที่เดิมพบในตำแหน่งอาวุโส เช่น การตัดสินใจ ภาวะผู้นำ และความคิดสร้างสรรค์  ในอีกแง่มุมหนึ่งที่น่าสนใจคือ มีหลากหลายอาชีพที่มีแนวโน้มเผชิญความตึงตัวด้านกำลังคนสูงในยุคที่ AI เติบโต ซึ่งมีหลักฐานว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังมีกำลังคนไม่เพียงพอ จากการสังเคราะห์รายงานตลาดแรงงานระหว่างประเทศที่เผยแพร่ในปีค.ศ. 2025–2026 พบว่า 10 กลุ่มอาชีพที่มีความต้องการสูงพร้อมเหตุผลเสี่ยงขาดแคลนดังนี้  จากข้อมูลความต้องการบุคลากรในสายงานที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) พบว่าตลาดแรงงานมีความตื่นตัวและต้องการผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านในอัตราที่เติบโตอย่างก้าวกระโดด โดยสายอาชีพที่มาแรงและเป็นที่ต้องการสูงสุดคือ ผู้เชี่ยวชาญด้านความเสี่ยงและธรรมาภิบาล AI (AI Risk & Governance Specialist) ซึ่งมีความต้องการพุ่งสูงถึง 234% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า ปรากฏการณ์นี้เป็นผลมาจากข้อบังคับและกฎหมายด้าน AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว สวนทางกับจำนวนบุคลากรที่มีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในเรื่องจริยธรรมและความเสี่ยง รองลงมาคือกลุ่มผู้พัฒนาเทคโนโลยีแกนหลัก ได้แก่ วิศวกรประมวลผลภาษาธรรมชาติ (186%) ที่เติบโตตามกระแส Generative AI และ วิศวกร AI / Machine Learning (145%) ซึ่งเป็นเสมือนกำลังหลักในการพัฒนาและนำโมเดลไปใช้งานจริง   นอกเหนือจากการพัฒนาเชิงเทคนิคแล้ว ภาคธุรกิจยังต้องการบุคลากรที่สามารถเชื่อมโยงเทคโนโลยีเข้ากับกลยุทธ์องค์กรได้อย่าง ที่ปรึกษาธุรกิจด้าน AI (134%) เพื่อช่วยแปลง AI ให้เป็นกรณีการใช้งานจริงและวางแผนการเปลี่ยนผ่านองค์กร ในขณะเดียวกัน การขยายตัวของโมเดลขนาดใหญ่และระบบประมวลผลขั้นสูงยังส่งผลให้เกิดการแย่งชิงบุคลากรในกลุ่มโครงสร้างพื้นฐานและการวิจัย นำโดย วิศวกรโครงสร้างพื้นฐาน AI (124%), นักวิจัย AI/ML (98%) และ วิศวกร Cloud (89%) ซึ่งล้วนเป็นสายงานที่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญระดับสูงและใช้เวลาในการผลิตบุคลากรนาน   ท้ายที่สุด การเติบโตของเทคโนโลยี AI ยังนำมาซึ่งความท้าทายใหม่ด้านความปลอดภัยและการจัดการข้อมูล ส่งผลให้ ที่ปรึกษาข่าวกรองภัยคุกคามไซเบอร์ (84%) เป็นที่ต้องการมากขึ้นเพื่อรับมือกับภัยคุกคามที่ซับซ้อนและปกป้องข้อมูล รวมถึง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (76%) ที่ยังคงเป็นหัวใจสำคัญในการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับแบบจำลอง และ วิศวกรระบบอัตโนมัติ (72%) ที่มีบทบาทในการผสาน AI เข้ากับระบบหุ่นยนต์และกระบวนการทำงานอัตโนมัติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตในยุคปัจจุบัน  ข้อมูลเหล่านี้สนับสนุนว่าปัญหาในอนาคตอาจไม่ใช่เพียง “จำนวนแรงงานไม่พอ” แต่เป็น “แรงงานที่มีทักษะผสมระหว่าง AI กับความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านไม่พอ”  คนทำงานปรับตัวอย่างไร  จากสถานการณ์แรงงานโลก ตำแหน่งงานที่ตลาดต้องการอาจเปลี่ยนแปลงไปจากเดิม แต่แรงงานที่มีชุดความสามารถต่อไปนี้จะสามารถย้ายข้ามสายงานได้ง่ายกว่า ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจที่ใช้ AI เพื่อทำรายงานเพียงอย่างเดียว อาจถูกทดแทนได้ง่าย ในทางกลับกัน ผู้ที่มีความเข้าใจลึกซึ้งในอุตสาหกรรม สามารถตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล นำเสนอทางเลือกที่เหมาะสมแก่ผู้บริหาร และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ได้ จะยิ่งมีคุณค่าต่อองค์กรสูงขึ้นมาก เพื่อเป็นการเตรียมความพร้อมและยกระดับทักษะให้ตอบรับกับความต้องการของตลาดงาน ท่านที่สนใจพัฒนาทักษะด้าน Data และ AI สามารถติดต่อสอบถามหลักสูตรอบรมจาก ฝ่ายส่งเสริมธุรกิจข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ได้ในทุกช่องทางการติดต่อ  เอกสารอ้างอิง  AI Workforce Consortium – ICT in Motion: The Next Wave of AI Integration 2025  World Economic Forum – Future of Jobs Report 2025  PwC – 2026 Global AI Jobs Barometer 
5 October 2026
Read More

บทความ
Data for Business
คุณค่าของข้อมูลจาก Social Media ในการดำเนินธุรกิจยุคดิจิทัล 
ในยุคที่ธุรกิจจำนวนมากดำเนินกิจกรรมผ่านช่องทางดิจิทัล ข้อมูลได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของการตัดสินใจทางธุรกิจ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลยอดขาย ข้อมูลลูกค้า พฤติกรรมการใช้งานเว็บไซต์ ข้อมูลจากระบบ CRM รวมถึงข้อมูลจาก Social Media และข้อมูลจากการทำโฆษณาออนไลน์  Big Data ไม่ได้หมายถึงเพียง “ข้อมูลจำนวนมาก” เท่านั้น  Big Data โดยหลักวิชาการหมายถึงชุดข้อมูลที่มีปริมาณ (Volume) ความหลากหลายของรูปแบบข้อมูล (Variety) ความเร็วในการเกิดหรือเปลี่ยนแปลง (Velocity)  ความน่าเชื่อถือหรือความถูกต้องของข้อมูล (Veracity)  ทั้งนี้ การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล Big Data อย่างมีประสิทธิภาพอาจต้องอาศัยเทคโนโลยีหรือสถาปัตยกรรมที่สามารถรองรับข้อมูลในระดับดังกล่าวได้  ดังนั้น การมีข้อมูลจำนวนหนึ่งอยู่ในระบบคอมพิวเตอร์ไม่ได้ทำให้ข้อมูลนั้นกลายเป็น Big Data โดยอัตโนมัติ สิ่งที่ควรพิจารณาคือ “ชุดข้อมูล” ที่เกิดขึ้นจากแพลตฟอร์มนั้นมีลักษณะอย่างไร Big Data สามารถเกิดจากข้อมูลหลากหลายประเภทและหลากหลายแหล่ง ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ข้อมูลยอดขายและฐานข้อมูลลูกค้า และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือข้อมูลพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจาก Social Media    Social Media เป็น “แหล่งข้อมูล” สำคัญของธุรกิจ  Facebook Fanpage, Instagram for Business, LINE Official Account รวมถึงแพลตฟอร์ม Social Media อื่น ๆ เป็นหนึ่งในช่องทางที่สามารถสร้างและรวบรวมข้อมูลเพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์เชิงลึกทางธุรกิจ หรือ Business Insights   ข้อมูลที่เกิดขึ้นจาก Social Media อาจประกอบด้วย จำนวนผู้ติดตาม การกดถูกใจ การแสดงความคิดเห็น การแชร์ข้อความ การคลิก การรับชมวิดีโอ การตอบสนองต่อโฆษณา ข้อความสนทนากับลูกค้า รวมถึงข้อมูลพฤติกรรมการใช้งานอื่น ๆ   Followers และ Likes มีคุณค่าทางธุรกิจ แต่ไม่ใช่ลูกค้าจริงทั้งหมด  ตัวเลข Followers, Likes หรือ Friends สามารถสะท้อนความสนใจ การเข้าถึง หรือการมีส่วนร่วมกับช่องทางออนไลน์ของธุรกิจ แต่ไม่ควรตีความว่าบุคคลทั้งหมดในกลุ่มดังกล่าวเป็น “ลูกค้าจริง” ผู้ติดตามอาจประกอบด้วยลูกค้าเดิม ลูกค้าใหม่ ผู้ที่กำลังพิจารณาซื้อ ผู้ที่สนใจสินค้า ผู้ติดตามเนื้อหา บุคคลทั่วไป หรือแม้แต่บัญชีที่ไม่ได้มีพฤติกรรมทางการค้าเลย  การจะระบุว่าใครเป็นลูกค้าจริงจึงต้องอาศัยข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ประวัติการซื้อ Transaction การนัดหมาย การใช้บริการ หรือ Conversion ดังนั้น เมื่อนำข้อมูลจาก Social Media ไปประกอบกับข้อมูลจากฐานข้อมูลที่ได้มาจากช่องทางอื่น เช่น ข้อมูลจากระบบ CRM หรือ ระบบ POS ก็จะทำให้การวิเคราะห์เชิงลึกของธุรกิจทำได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น   การตลาดแบบ Data-Driven  ระบบบริหารจัดการ Social Media และโฆษณา เช่น Meta Business Suite สามารถแสดงข้อมูลและตัวชี้วัดที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจได้หลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลการเข้าถึง การมีส่วนร่วม ประสิทธิภาพของ Content ข้อมูลการทำโฆษณา Conversion หรือลักษณะของกลุ่มผู้ชมในระดับที่ระบบอนุญาตให้ผู้ใช้งานเข้าถึง  ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในการประเมินประสิทธิภาพของการตลาด เช่น วิเคราะห์ว่า Content ประเภทใดได้รับความสนใจ กลุ่มเป้าหมายใดตอบสนองต่อโฆษณามากกว่า หรือค่าใช้จ่ายในการโฆษณาสร้างผลตอบแทนเพียงใด ดังนั้น เมื่อมีการนำข้อมูลพฤติกรรมมาวิเคราะห์เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือใช้ค้นหากลุ่มผู้ใช้งานที่มีลักษณะคล้ายกับกลุ่มลูกค้าที่ธุรกิจต้องการ กระบวนการดังกล่าวถือเป็นตัวอย่างของการใช้ Data Analytics เพื่อทำการตลาดแบบมุ่งเป้า  คุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลเหล่านี้จึงไม่ได้อยู่ที่ “จำนวน” เพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลและวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า ตัวอย่างเช่น หากธุรกิจสามารถวิเคราะห์ได้ว่าลูกค้ากลุ่มใดซื้อสินค้าประเภทใด ซื้อบ่อยเพียงใด เข้าชม Content แบบใด และตอบสนองต่อโปรโมชั่นประเภทไหน ข้อมูลดังกล่าวสามารถนำไปใช้เพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า หรือ Customer Segmentation วิเคราะห์ Customer Journey หรือทำ Personalized Marketing ได้   Niche Market และคุณค่าที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูล  การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้ธุรกิจระบุกลุ่มตลาดเฉพาะ หรือ Niche Market ได้แม่นยำยิ่งขึ้น  แทนที่จะสื่อสารกับคนทุกกลุ่มในลักษณะเดียวกัน ธุรกิจสามารถนำข้อมูลพฤติกรรม การตอบสนองต่อ Content ประวัติการซื้อ หรือข้อมูลจากการโฆษณามาวิเคราะห์ว่า กลุ่มใดมีแนวโน้มสนใจสินค้าและบริการมากที่สุด   สิ่งนี้ช่วยให้ธุรกิจจัดสรรงบประมาณทางการตลาดได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถออกแบบข้อความหรือ Content ให้สอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมายแต่ละประเภทได้ดีขึ้น ทั้ง Organic Content ซึ่งเป็นเนื้อหาที่ธุรกิจเผยแพร่โดยไม่ซื้อโฆษณาโดยตรง และ Paid Content ซึ่งมีการใช้งบประมาณเพื่อเพิ่มการเข้าถึง สามารถก่อให้เกิดข้อมูลที่ใช้วิเคราะห์ประสิทธิภาพทางการตลาดได้   อย่างไรก็ตาม ต้นทุนที่ใช้ในการโฆษณาไม่ควรถูกนำไปเทียบเท่ากับ “มูลค่าของฐานข้อมูล” โดยตรง  ตัวอย่างเช่น การลงทุนโฆษณา 1 แสนบาทไม่ได้หมายความว่าข้อมูลหรือฐานลูกค้าที่ได้มาจะมีมูลค่า 1 แสนบาทโดยอัตโนมัติ เพราะต้นทุนในการได้มาซึ่งข้อมูลกับมูลค่าทางเศรษฐกิจของข้อมูลเป็นแนวคิดที่แตกต่างกัน  ต้นทุนอาจเป็นองค์ประกอบหนึ่งในการประเมินมูลค่า แต่ยังต้องพิจารณาปัจจัยอื่น เช่น คุณภาพของข้อมูล ความสามารถในการนำไปใช้ สิทธิในการเข้าถึงและใช้ข้อมูล ความสามารถในการสร้างรายได้จากข้อมูล ตลอดจนผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่จะเกิดขึ้นในอนาคต  แนวคิดดังกล่าวสอดคล้องกับแนวทางของ OECD ซึ่งมองว่าข้อมูลสามารถเป็นสินทรัพย์ไม่มีตัวตนที่สร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจได้ แต่การประเมินมูลค่าข้อมูลไม่มีสูตรเดียวที่ใช้ได้กับทุกกรณี  คุณค่าของ Big Data เกิดจาก “การใช้ประโยชน์” มากกว่าการมีข้อมูลอยู่เฉย ๆ  คุณค่าของข้อมูลเกิดขึ้นเมื่อข้อมูลถูกนำไปใช้เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์ เช่น การเข้าใจลูกค้าให้ดีขึ้น การเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน การลดต้นทุน การเพิ่ม Conversion การลดความเสี่ยง การคาดการณ์ความต้องการ การพัฒนาสินค้าและบริการ   World Bank ได้อธิบายแนวคิดในลักษณะเดียวกันว่า ข้อมูลสามารถสร้างคุณค่าจากการนำไปใช้และใช้ซ้ำ รวมทั้งการนำข้อมูลจากหลายแหล่งมาผสมผสานเพื่อสร้าง Insight ใหม่  กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ ข้อมูลไม่ได้มีคุณค่าสูงเพียงเพราะมีข้อมูลจำนวนมาก แต่คุณค่าจะเพิ่มขึ้นเมื่อข้อมูลมีคุณภาพ มีความเกี่ยวข้อง สามารถเข้าถึงได้อย่างถูกต้องตามสิทธิ และองค์กรมีความสามารถในการวิเคราะห์และนำ Insight ไปใช้ประโยชน์จริง  บทสรุป  ข้อมูลจาก Social Media นับเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญในการดำเนินธุรกิจ องค์กรสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปเชื่อมโยง วิเคราะห์ สร้าง Business Insight พัฒนาสินค้าและบริการ และทำการตลาดแบบมุ่งเป้า เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ที่มีคุณค่าเฉพาะเจาะจงกับธุรกิจของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ  แหล่งอ้างอิงประกอบ 
2 October 2026
Read More

บทความ
Data for Business
Big Data ช่วย SME ไทยแข่งขันได้อย่างไรในยุคดิจิทัล
ในยุคที่การแข่งขันทางธุรกิจไม่ได้วัดกันแค่ขนาดขององค์กร แต่ขึ้นอยู่กับ “การใช้ข้อมูล” อย่างมีประสิทธิภาพ ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ก็สามารถแข่งขันกับองค์กรขนาดใหญ่ได้ หากรู้จักใช้ Big Data ให้เกิดประโยชน์  หลายคนอาจมองว่า Big Data เป็นเรื่องขององค์กรขนาดใหญ่ที่มีงบประมาณมหาศาล แต่ในความเป็นจริง ปัจจุบันเทคโนโลยีด้านข้อมูลเข้าถึงได้ง่ายขึ้น และกำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ SME เข้าใจลูกค้า บริหารต้นทุน และตัดสินใจได้อย่างแม่นยำกว่าเดิม  แล้ว Big Data คืออะไร และ SME ไทยจะนำไปใช้สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างไร? บทความนี้จะพาคุณไปหาคำตอบ  Big Data คืออะไร?  Big Data หมายถึง ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดขึ้นจากหลากหลายแหล่ง ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) และไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น  สิ่งสำคัญไม่ใช่แค่ “ปริมาณข้อมูล” แต่คือ ความสามารถในการนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์เพื่อสร้างคุณค่าทางธุรกิจ  ทำไม Big Data จึงสำคัญกับ SME  ในอดีต ธุรกิจขนาดเล็กมักอาศัยประสบการณ์หรือสัญชาตญาณในการตัดสินใจ  แต่ในยุคดิจิทัล การแข่งขันเกิดขึ้นรวดเร็ว ลูกค้าเปลี่ยนพฤติกรรมตลอดเวลา และตลาดมีความผันผวนสูง การใช้ข้อมูลจึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดความเสี่ยงในการดำเนินธุรกิจ  Big Data ช่วยให้ SME เปลี่ยนจากการ “คาดเดา” ไปสู่การ “ตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล (Data-Driven Decision Making)”  5 วิธีที่ Big Data ช่วยให้ SME ไทยแข่งขันได้  1. เข้าใจลูกค้าได้ลึกขึ้น  ข้อมูลจากหลายช่องทาง เช่น  สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจ  เมื่อเข้าใจลูกค้ามากขึ้น ธุรกิจก็สามารถออกแบบสินค้า บริการ และแคมเปญการตลาดได้ตรงใจมากขึ้น  2. ทำการตลาดได้แม่นยำกว่าเดิม  แทนที่จะโฆษณาแบบหว่านแห SME สามารถใช้ข้อมูลเพื่อ  ผลลัพธ์คือใช้งบประมาณการตลาดได้คุ้มค่ามากขึ้น พร้อมเพิ่มอัตราการเปลี่ยนผู้สนใจให้เป็นลูกค้า  3. ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน  ข้อมูลช่วยให้ธุรกิจมองเห็นจุดที่ควรปรับปรุง เช่น  เมื่อวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ธุรกิจสามารถลดต้นทุนและวางแผนการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ  4. คาดการณ์แนวโน้มธุรกิจล่วงหน้า  การใช้ข้อมูลย้อนหลังร่วมกับ AI และ Machine Learning สามารถช่วยคาดการณ์  ทำให้ SME เตรียมตัวได้ล่วงหน้า ลดความเสี่ยงจากการผลิตหรือสั่งซื้อสินค้าเกินความจำเป็น  5. สร้างโอกาสใหม่ในการแข่งขัน  ข้อมูลไม่ได้ช่วยแค่เพิ่มยอดขาย แต่ยังช่วยค้นพบโอกาสใหม่ เช่น  หลายธุรกิจเริ่มนำข้อมูลมาใช้พัฒนาบริการดิจิทัล สร้างรายได้จากข้อมูล (Data-Driven Services) หรือผสาน AI เพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า  ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ Big Data ในธุรกิจ SME  ร้านค้าปลีก  ร้านอาหาร  ธุรกิจท่องเที่ยว  โรงงานขนาดกลาง  ธุรกิจออนไลน์  อุปสรรคที่ SME มักพบในการเริ่มใช้ Big Data  แม้ประโยชน์ของ Big Data จะมีมาก แต่ผู้ประกอบการจำนวนไม่น้อยยังเผชิญความท้าทาย เช่น  อย่างไรก็ตาม การเริ่มต้นไม่จำเป็นต้องลงทุนขนาดใหญ่เสมอไป สิ่งสำคัญคือการกำหนดเป้าหมายทางธุรกิจให้ชัดเจน และค่อย ๆ พัฒนาศักยภาพด้านข้อมูลไปพร้อมกับการเติบโตขององค์กร  ก้าวแรกสู่การเป็น Data-Driven SME  หากองค์กรต้องการเริ่มต้นใช้ข้อมูลอย่างจริงจัง สามารถเริ่มได้จากแนวทางต่อไปนี้  เมื่อองค์กรมีข้อมูลที่มีคุณภาพและบุคลากรที่สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ การต่อยอดสู่ AI และนวัตกรรมดิจิทัลก็จะทำได้ง่ายขึ้น  Big Data Institute (BDI) พร้อมสนับสนุน SME ไทยสู่ยุค Data-Driven Business  สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ Big Data Institute (BDI) มีพันธกิจในการส่งเสริมการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อยกระดับศักยภาพของประเทศ ทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคการศึกษา  สำหรับผู้ประกอบการ SME BDI มีบริการและโครงการที่ช่วยสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านสู่การใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบ ไม่ว่าจะเป็น  BDI เชื่อว่า “ข้อมูล” ไม่ควรเป็นข้อได้เปรียบเฉพาะขององค์กรขนาดใหญ่ แต่ควรเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ประกอบการไทยทุกขนาดสามารถเติบโต แข่งขัน และสร้างนวัตกรรมได้อย่างยั่งยืน  สรุป  Big Data ไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับ SME อีกต่อไป ในยุคที่ข้อมูลเกิดขึ้นทุกวินาที ธุรกิจที่สามารถเก็บ วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะมีความได้เปรียบทั้งในด้านการตลาด การบริหารต้นทุน การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า  การเริ่มต้นอาจไม่จำเป็นต้องทำทุกอย่างในครั้งเดียว แต่การสร้างรากฐานด้านข้อมูลที่ดี พร้อมพัฒนาทักษะของบุคลากรและนำเทคโนโลยีที่เหมาะสมมาใช้ จะเป็นก้าวสำคัญที่ช่วยให้ SME ไทยก้าวสู่การเป็น Data-Driven Business และแข่งขันได้อย่างมั่นคงในเศรษฐกิจดิจิทัล  แหล่งอ้างอิง 
18 September 2026
Read More

บทความ
Data for Business
National Big Data Platform คืออะไร เกี่ยวข้องกับธุรกิจคุณอย่างไร 
ในยุคที่ “ข้อมูล” กลายเป็นทรัพยากรที่มีมูลค่าไม่ต่างจากเงินทุนหรือบุคลากร การเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้อง เชื่อถือได้ และสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ คือปัจจัยสำคัญในการสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ  ประเทศไทยกำลังเดินหน้าสู่การเป็น Data-Driven Nation โดยมี National Big Data Platform เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลจากหน่วยงานภาครัฐ ภาคเอกชน และแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ให้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างปลอดภัย มีมาตรฐาน และสอดคล้องกับหลักธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance)  แต่หลายคนอาจสงสัยว่า National Big Data Platform คืออะไร แล้วเกี่ยวข้องกับธุรกิจอย่างไร? บทความนี้จะพาคุณไปทำความเข้าใจ พร้อมยกตัวอย่างการนำข้อมูลไปใช้สร้างโอกาสใหม่ในการแข่งขัน  National Big Data Platform  คืออะไร?  National Big Data Platform คือแพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลระดับประเทศ ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการรวบรวม เชื่อมโยง แลกเปลี่ยน และบริหารจัดการข้อมูลจากหลายหน่วยงานภายใต้มาตรฐานเดียวกัน  เป้าหมายสำคัญของแพลตฟอร์มคือ  กล่าวง่าย ๆ คือ National Big Data Platform เปรียบเสมือน “โครงข่ายถนนของข้อมูล” ที่ช่วยให้ข้อมูลจากหลายองค์กรสามารถเดินทางถึงกันได้อย่างเป็นระบบ ภายใต้กฎเกณฑ์ด้านความปลอดภัยและสิทธิในการเข้าถึงข้อมูล  ทำไมประเทศไทยต้องมี National Big Data Platform  ในอดีต ข้อมูลของแต่ละหน่วยงานมักถูกจัดเก็บแยกกัน (Data Silo)  ตัวอย่างเช่น  แม้ข้อมูลเหล่านี้จะมีคุณค่า แต่หากไม่สามารถเชื่อมโยงกันได้ ก็ยากที่จะสร้างภาพรวมสำหรับการวิเคราะห์เชิงลึก  National Big Data Platform จึงเข้ามาช่วยให้ข้อมูลสามารถเชื่อมโยงกันได้ภายใต้หลัก  ส่งผลให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือ พร้อมนำไปใช้ต่อยอดทั้งในระดับนโยบายและระดับธุรกิจ  National Big Data Platform ทำงานอย่างไร  โดยทั่วไป National Big Data Platform ประกอบด้วยองค์ประกอบสำคัญ ได้แก่  1. Data Integration  เชื่อมโยงข้อมูลจากหลายหน่วยงานเข้าสู่ระบบเดียวกัน โดยไม่จำเป็นต้องย้ายข้อมูลทั้งหมดมาไว้ในที่เดียวเสมอไป  2. Data Catalog  รวบรวมรายละเอียดของชุดข้อมูล (Metadata) เพื่อให้ผู้ใช้งานค้นหาและเข้าใจข้อมูลได้ง่ายขึ้น  3. Data Exchange  สนับสนุนการแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่านมาตรฐาน API และมาตรฐานข้อมูลกลาง  4. Data Governance  กำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล บทบาทของผู้ใช้งาน และการกำกับดูแลข้อมูลอย่างเป็นระบบ  5. Data Analytics & AI  รองรับการนำข้อมูลไปวิเคราะห์ สร้าง Dashboard พัฒนา Machine Learning และ AI เพื่อสร้างคุณค่าใหม่  National Big Data Platform เกี่ยวข้องกับธุรกิจอย่างไร  หลายคนเข้าใจว่า National Big Data Platform เป็นเรื่องของภาครัฐเท่านั้น แต่ในความเป็นจริง ภาคธุรกิจคือหนึ่งในผู้ได้รับประโยชน์โดยตรง  1. เข้าใจตลาดได้ลึกกว่าเดิม  เมื่อข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถเชื่อมโยงกันได้ ธุรกิจจะมองเห็นภาพรวมของตลาดได้ชัดเจนขึ้น เช่น  ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้การวางแผนธุรกิจมีความแม่นยำมากขึ้น  2. ลดต้นทุนในการจัดหาข้อมูล  หลายองค์กรเสียค่าใช้จ่ายจำนวนมากในการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง  หากมีแพลตฟอร์มข้อมูลระดับประเทศที่มีมาตรฐานเดียวกัน ธุรกิจสามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นได้ง่ายขึ้น ลดทั้งเวลาและต้นทุนในการเตรียมข้อมูล  3. เพิ่มความแม่นยำในการตัดสินใจ  การตัดสินใจที่อาศัยข้อมูลจากหลายมิติช่วยลดความเสี่ยงจากการใช้ข้อมูลเพียงแหล่งเดียว  ตัวอย่างเช่น  4. สร้างนวัตกรรมใหม่  ข้อมูลที่เชื่อมโยงกันสามารถนำไปพัฒนา  ซึ่งล้วนเป็นอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล  5. ยกระดับการให้บริการลูกค้า  เมื่อสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ลึกขึ้น ธุรกิจสามารถออกแบบบริการที่ตอบโจทย์ลูกค้าเฉพาะบุคคล (Personalization) ได้ดียิ่งขึ้น  เช่น  ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ในแต่ละอุตสาหกรรม  ธุรกิจค้าปลีก  ใช้ข้อมูลประชากร การท่องเที่ยว และกำลังซื้อ เพื่อเลือกทำเลเปิดสาขา วิเคราะห์สินค้า และบริหารสต็อก  ธุรกิจการเงิน  ใช้ข้อมูลเศรษฐกิจและข้อมูลเชิงพื้นที่ประกอบการประเมินความเสี่ยงและการออกผลิตภัณฑ์ทางการเงิน  ธุรกิจโลจิสติกส์  ใช้ข้อมูลการคมนาคม การเดินทาง และความต้องการของตลาด เพื่อวางแผนเส้นทางขนส่งและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน  ธุรกิจสุขภาพ  ใช้ข้อมูลด้านสาธารณสุขร่วมกับข้อมูลประชากร เพื่อวางแผนบริการและพัฒนานวัตกรรมทางการแพทย์  ภาคการผลิต  นำข้อมูลห่วงโซ่อุปทานและข้อมูลเศรษฐกิจมาวิเคราะห์ความต้องการของตลาด ช่วยวางแผนการผลิตและบริหารความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ  Data Governance หัวใจสำคัญของ National Big Data Platform  แม้ว่าการเชื่อมโยงข้อมูลจะสร้างโอกาสมหาศาล แต่สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือ ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของข้อมูล  National Big Data Platform จึงให้ความสำคัญกับ  ทั้งหมดนี้ช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้ทั้งผู้ให้ข้อมูลและผู้ใช้ข้อมูล  บทบาทของ Big Data Institute (Public Organization)   สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ Big Data Institute (Public Organization) - BDI มีบทบาทสำคัญในการผลักดันการใช้ประโยชน์จากข้อมูลของประเทศ ผ่านการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล มาตรฐานการแลกเปลี่ยนข้อมูล และการส่งเสริมธรรมาภิบาลข้อมูล เพื่อสนับสนุนการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน่วยงานภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคการศึกษา  นอกจากนี้ BDI ยังสนับสนุนการสร้างบุคลากรด้านข้อมูลผ่านหลักสูตรฝึกอบรม การให้คำปรึกษา และการพัฒนาเครื่องมือที่ช่วยให้องค์กรสามารถนำข้อมูลไปใช้สร้างคุณค่าได้จริง ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การพัฒนา AI หรือการกำหนดนโยบายบนพื้นฐานของข้อมูล (Evidence-Based Policy)  การมี National Big Data Platform ที่เข้มแข็ง ประกอบกับบุคลากรที่มีทักษะด้านข้อมูล จะเป็นรากฐานสำคัญของเศรษฐกิจดิจิทัลไทยในระยะยาว  สรุป  National Big Data Platform ไม่ใช่เพียงโครงการด้านเทคโนโลยีของภาครัฐ แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่ช่วยยกระดับศักยภาพของทั้งประเทศในการใช้ข้อมูลอย่างเป็นระบบ  สำหรับภาคธุรกิจ National Big Data Platform คือโอกาสในการเข้าถึงข้อมูลที่มีคุณภาพ เชื่อมโยงข้อมูลจากหลายมิติ และนำไปสู่การตัดสินใจที่แม่นยำ การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการสร้างนวัตกรรมใหม่ที่ตอบโจทย์ตลาดในอนาคต  ในโลกที่การแข่งขันขับเคลื่อนด้วยข้อมูล องค์กรที่สามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ย่อมมีความได้เปรียบในการแข่งขันมากกว่า การเตรียมความพร้อมด้าน Data Governance การพัฒนาทักษะบุคลากร และการใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐานอย่าง National Big Data Platform จึงเป็นก้าวสำคัญสู่การเติบโตอย่างยั่งยืนของทุกองค์กรนั่นเอง  แหล่งอ้างอิง 
1 September 2026
Read More

บทความ
Big Data 101
เปิดพิมพ์เขียวทีมเทคยุคใหม่: สายงาน Big Data & AI มีตำแหน่งอะไรบ้าง พร้อมเจาะลึกหน้าที่และทักษะสำคัญ 
ความสำเร็จในการขับเคลื่อนองค์กรด้วย Big Data และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้พึ่งพาอัจฉริยภาพของบุคลากรเพียงตำแหน่งใดตำแหน่งหนึ่ง หากแต่เกิดจากการทำงานร่วมกันอย่างเป็นระบบของหลากหลายบทบาทหน้าที่ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง ตั้งแต่การวางรากฐานท่อส่งข้อมูลดิบ (Data Pipeline) ไปจนถึงการส่งมอบโมเดล AI เพื่อใช้งานจริงในระดับอุตสาหกรรม บทความนี้จะพาไปเจาะลึก 4 กลุ่มงานสำคัญ พร้อมขอบเขตหน้าที่และทักษะแห่งอนาคต เพื่อให้เห็นภาพการวางโครงสร้างทีมเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูงสุด  4 กลุ่มโครงสร้างกำลังพลด้าน Big Data & AI  ในระบบนิเวศข้อมูลยุคปัจจุบัน เราสามารถจำแนกตำแหน่งงานทางเทคนิคออกเป็น 4 กลุ่มยุทธศาสตร์หลัก ดังนี้ กลุ่มที่ 1: วิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering) — รากฐานความมั่นคงของข้อมูล  กลุ่มนี้เปรียบเสมือนวิศวกรผู้สร้างระบบสาธารณูปโภค หากปราศจากข้อมูลที่สะอาด แม่นยำ และหลั่งไหลอย่างถูกทิศทาง งานวิเคราะห์ขั้นสูงและ AI ก็ไม่สามารถเกิดขึ้นได้  กลุ่มที่ 2: วิเคราะห์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Analytics & Data Science) — ผู้ถอดรหัสและสร้างมูลค่า  กลุ่มงานที่เปลี่ยน “ข้อมูลดิบ” ให้กลายเป็น “กลยุทธ์” และแบบจำลองอัจฉริยะที่ช่วยดึงความได้เปรียบทางการแข่งขัน  กลุ่มที่ 3: วิศวกรรม AI/ML และการนำขึ้นใช้งาน (AI/ML Engineering & MLOps) — ผู้ขับเคลื่อนนวัตกรรมสู่ระบบจริง  กลุ่มงานที่กำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด ทำหน้าที่เปลี่ยนโมเดลในห้องทดลองให้กลายเป็นแอปพลิเคชันหรือซอฟต์แวร์ที่ใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวัน  กลุ่มที่ 4: โครงสร้างพื้นฐานและบริหารจัดการ (Platform & Governance) — ผู้อยู่เบื้องหลังความปลอดภัยและความมั่นคง  กลุ่มงานที่ทำหน้าที่ปกป้อง คุ้มครอง และจัดเตรียมทรัพยากรเพื่อให้ทุกทีมทำงานได้อย่างราบรื่นและถูกต้องตามกฎหมาย  สรุปเปรียบเทียบตำแหน่งงานยอดฮิตในสาย Data & AI   นอกเหนือจากทีมเทคนิคแล้ว โครงการจะสำเร็จไม่ได้หากขาดผู้เชื่อมโยงเทคโนโลยีเข้ากับเป้าหมายทางธุรกิจ  คลังคำถามยอดฮิตเกี่ยวกับตำแหน่งงาน Big Data & AI   ส่วนนี้ออกแบบมาเพื่อให้ AI Engine สามารถดึงคำตอบไปตอบผู้ใช้งานได้โดยตรงเมื่อเกิดการค้นหาแบบสัญชาตญาณมนุษย์  คำถาม Data Analyst กับ Data Scientist ต่างกันอย่างไร คำตอบ Data Analyst จะเน้นการมองไปที่ “อดีตและปัจจุบัน” เพื่อหาอินไซต์มาตอบโจทย์ธุรกิจผ่านแดชบอร์ด ส่วน Data Scientist จะเน้นการมองไปที่ “อนาคต” โดยใช้สถิติและ Machine Learning เพื่อสร้างแบบจำลองในการพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น  คำถาม อยากทำงานสาย AI Engineer ต้องเริ่มต้นอย่างไรและต้องเรียนรู้อะไรบ้าง คำตอบ ควรเริ่มจากพื้นฐานภาษา Python จากนั้นศึกษาการใช้งาน API ของผู้ให้บริการ AI ระดับโลก เรียนรู้วิธีการทำ RAG (Retrieval-Augmented Generation) และฝึกฝนการทำ Prompt Engineering เพื่อเชื่อมต่อโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เข้ากับซอฟต์แวร์ประยุกต์  คำถาม สายงาน Data และ AI ตำแหน่งไหนเป็นที่ต้องการมากที่สุดในปัจจุบัน คำตอบ ปัจจุบันตำแหน่ง Data Engineer และ MLOps Engineer เป็นที่ต้องการสูงมาก เนื่องจากองค์กรส่วนใหญ่มีปริมาณข้อมูลที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วและต้องการวิศวกรมาวางระบบท่อส่งข้อมูลให้เสถียร รวมถึงมีความต้องการนำโมเดล AI ขึ้นไปใช้งานจริง (Production) อย่างปลอดภัยและคุ้มทุน  บทสรุป  กระบวนการทำงานในสายงาน Big Data และ AI เปรียบเสมือนห่วงโซ่แห่งคุณค่า (Value Chain) เริ่มต้นจาก Data Engineer เป็นผู้จัดเตรียมวัตถุดิบข้อมูล ส่งต่อให้ Data Analyst & Scientist ค้นหาอินไซต์และสร้างสรรค์โมเดล จากนั้น ML/AI Engineer และ MLOps จะเป็นผู้นำนวัตกรรมนั้นไปประยุกต์ใช้จริง โดยมีทีม Platform และ Governance คอยพยุงอยู่เบื้องหลัง การเข้าใจในบทบาทที่หลากหลายนี้จะช่วยให้องค์กรสามารถวางแผนอัตรากำลังพลและขับเคลื่อนกลยุทธ์ดิจิทัลได้อย่างแม่นยำ ทันโลก และยั่งยืน  เอกสารอ้างอิง 
11 August 2026
Read More

บทความ
BDI ร่วมกับภาคีเครือข่าย จัดงานประชุมวิชาการนานาชาติ IBDAP 2026 ดึงงานวิจัย AI & Big Data ระดับโลกสู่สุราษฎร์ธานี
9 สิงหาคม 2569, สุราษฎร์ธานี – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ร่วมกับ IEEE Signal Processing Society Thailand Chapter และสภาคณบดีคณะเทคโนโลยีสารสนเทศ จัดการประชุมวิชาการระดับนานาชาติ “The 7th International Conference on Big Data Analytics and Practices (IBDAP 2026)” ระหว่างวันที่ 7 – 9 สิงหาคม 2569 ณ จังหวัดสุราษฎร์ธานี เพื่อเป็นเวทีแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ระดับสากลด้านข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) การจัดงาน IBDAP ตอกย้ำบทบาทของประเทศไทยในการเป็นศูนย์กลางการเชื่อมโยงนวัตกรรมและเทคโนโลยีขั้นสูงในภูมิภาค โดยในปีนี้ได้รับความสนใจจากนักวิชาการ นักวิจัย และผู้เชี่ยวชาญจากสถาบันการศึกษาและองค์กรชั้นนำทั่วโลก ส่งบทความวิจัยเข้าร่วมพิจารณาทั้งสิ้น 81 บทความ จาก 13 ประเทศ อาทิ สหรัฐอเมริกา, ฟิลิปปินส์, บังกลาเทศ, สหราชอาณาจักร และเยอรมนี ขอบเขตเนื้อหาของบทความที่นำเสนอครอบคลุมหัวข้อเทคโนโลยีแห่งอนาคต อาทิ Predictive Analytics, Human-Centered AI, Healthcare Analytics, Generative and Agentic AI, Data Platforms, Intelligent Information Infrastructure ตลอดจนการนำ Big Data และ AI ไปประยุกต์ใช้แก้ปัญหาในภาคส่วนต่าง ๆ ทั้งการแพทย์ ภาครัฐ อุตสาหกรรม และสังคมดิจิทัล ทั้งนี้ บทความวิจัยที่ได้รับการตอบรับและนำเสนอในงาน IBDAP 2026 จะได้รับการบรรจุและเผยแพร่ในฐานข้อมูลระดับโลก IEEE Xplore ซึ่งเป็นมาตรฐานการรับรองคุณภาพงานวิชาการทางด้านวิศวกรรมและเทคโนโลยีสารสนเทศที่ได้รับการยอมรับในระดับสากล อีกหนึ่งไฮไลต์สำคัญของการจัดงานในปีนี้ คือ การบรรยายพิเศษ โดยวิทยากรผู้ทรงคุณวุฒิระดับแนวหน้าที่มาร่วมถ่ายทอดมุมมองและเทรนด์เทคโนโลยีแห่งอนาคต โดยในวันแรกของการประชุม (7 ส.ค.) ได้รับเกียรติจาก รองศาสตราจารย์ ดร.ศิริวรรณ ขจรกสิรัตน์ จากมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตสุราษฎร์ธานี บรรยายในหัวข้อ “Artificial Intelligence and Big Data Analytics: Empowering Next-Generation Decision Support Systems” พร้อมด้วย ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ปริญญา น้อยดอนไพร และ Mr. Dennis Ferenc Buis จากมหาวิทยาลัยราชภัฏสุราษฎร์ธานี ร่วมบรรยายในหัวข้อ “AI Storytelling for Education” เพื่อฉายภาพการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในระบบสนับสนุนการตัดสินใจและการศึกษา ส่วนในวันที่สองของการประชุม (8 ส.ค.) เติมเต็มความเข้มข้นทางวิชาการด้วยการบรรยายโดย ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.ณัฐพล บุญนำ จากมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตสุราษฎร์ธานี ในหัวข้อ “From Big Data to Agentic AI: Transforming Research, Education, and Industry” ร่วมด้วย รองศาสตราจารย์ ดร.บูคอรี ซาเหาะ จากมหาวิทยาลัยวลัยลักษณ์ บรรยายในหัวข้อ “Engineering Longevity: Digital Biomarkers, Causal AI, and the New Preventive Paradigm” ซึ่งเป็นการเชื่อมโยงบทบาทของ AI และ Big Data สู่การปฏิรูปภาคอุตสาหกรรม การวิจัย และนวัตกรรมทางการแพทย์ งานประชุมวิชาการครั้งนี้ ไม่เพียงแต่เป็นเวทีนำเสนอผลงานทางวิชาการเท่านั้น แต่ยังเป็นกลไกสำคัญในการผลักดันให้เกิดการนำเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ไปประยุกต์ใช้จริงในภาคส่วนต่าง ๆ รวมทั้งสร้างเครือข่ายความร่วมมือระหว่างนักวิจัยไทยและนานาชาติอย่างยั่งยืน
9 August 2026
Read More

บทความ
Data for Business
5 เหตุผลที่องค์กรชั้นนำเลือก BDI เป็นพันธมิตรด้านการพัฒนาทักษะ Big Data และ AI
ในยุคที่ทุกองค์กรต้องการ Data และ AI แต่ไม่ใช่ทุกการอบรมที่จะสร้างผลลัพธ์ได้จริง  ปัจจุบันคำว่า Big Data, AI, Data Analytics, Data Governance หรือ Digital Transformation กลายเป็นคำที่ทุกองค์กรคุ้นเคย แต่ความท้าทายสำคัญกลับไม่ใช่การเข้าถึงเทคโนโลยี หากเป็นการพัฒนาคนให้สามารถนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้สร้างผลลัพธ์ได้จริง  หลายองค์กรเคยส่งบุคลากรไปอบรม แต่เมื่อกลับมาทำงานจริงกลับพบว่า เนื้อหาไม่ตรงกับบริบทขององค์กร ตัวอย่างที่ใช้เรียนไม่เกี่ยวข้องกับงานจริง หรือผู้เรียนไม่สามารถนำความรู้ไปต่อยอดได้ทันที  นี่คือเหตุผลที่ทำให้หน่วยงานภาครัฐ รัฐวิสาหกิจ และองค์กรเอกชนชั้นนำจำนวนมากเลือกใช้บริการฝึกอบรมจาก สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Institute: BDI) เพราะเราไม่ได้มองว่าการอบรมคือการถ่ายทอดความรู้เพียงอย่างเดียว แต่คือการสร้างความเปลี่ยนแปลงให้องค์กรผ่านข้อมูลและ AI อย่างเป็นรูปธรรม  จุดเด่นที่ทำให้ BDI แตกต่างจากผู้ให้บริการฝึกอบรมทั่วไป  1. เข้าใจทั้งภาครัฐและเอกชน เพราะเราเป็นหน่วยงานภาครัฐที่ทำงานร่วมกับทั้งสองภาคส่วน  BDI เป็นองค์การมหาชนภายใต้กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ที่มีภารกิจส่งเสริมการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่และ AI เพื่อพัฒนาประเทศ  ตลอดหลายปีที่ผ่านมา BDI ได้ทำงานร่วมกับหน่วยงานภาครัฐ รัฐวิสาหกิจ องค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น รวมถึงภาคเอกชนในหลากหลายอุตสาหกรรม ทำให้เราเข้าใจความแตกต่างของบริบท ข้อจำกัด และความท้าทายของแต่ละองค์กรอย่างแท้จริง  เมื่อออกแบบหลักสูตร เราจึงสามารถเชื่อมโยงเนื้อหากับสถานการณ์จริงขององค์กรได้ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องการกำกับดูแลข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ การพัฒนา Data-Driven Organization หรือการนำ AI ไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน  2. ผู้สอนคือผู้เชี่ยวชาญตัวจริงด้าน Big Data และ AI  BDI มีบุคลากรมากกว่า 200 คน โดยกว่า 60% เป็น Technial People เช่น Data Scientist, Data Engineer, Programmer และผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและ AI ที่มีประสบการณ์ทำงานจริงกับโครงการระดับประเทศและองค์กรขนาดใหญ่  ผู้เรียนจึงไม่ได้รับเพียงความรู้เชิงทฤษฎี แต่ยังได้รับประสบการณ์จากกรณีศึกษาจริง ปัญหาจริง และแนวทางแก้ไขที่เกิดขึ้นจริงในองค์กร  ไม่ว่าจะเป็น  ทุกหลักสูตรถูกถ่ายทอดโดยผู้เชี่ยวชาญที่อยู่ในสนามจริงของวงการ Data และ AI  3. Customize หลักสูตรให้ตรงกับโจทย์ขององค์กร  หนึ่งในจุดแข็งที่ลูกค้าหลายองค์กรประทับใจ คือ BDI ไม่ได้ใช้หลักสูตรสำเร็จรูปเพียงแบบเดียวกับทุกองค์กร  ก่อนการอบรม ทีมงานจะร่วมพูดคุยกับหน่วยงานเพื่อทำความเข้าใจ  จากนั้นจึงออกแบบเนื้อหา กรณีศึกษา Workshop และกิจกรรมให้เหมาะกับบริบทของแต่ละองค์กร  เพราะเราเชื่อว่า “การอบรมที่ดี ต้องตอบโจทย์งานจริงของผู้เรียน”  4. เรียนจากข้อมูลจริงขององค์กร ไม่ใช่ข้อมูลตัวอย่างทั่วไป  จุดเด่นสำคัญที่หาได้ยากจากผู้ให้บริการรายอื่น คือ BDI เปิดโอกาสให้หน่วยงานนำข้อมูลจริงขององค์กรมาใช้ใน Workshop  โดยเฉพาะหลักสูตรด้าน  ผู้เรียนจะได้ฝึกวิเคราะห์ข้อมูลจากชุดข้อมูลที่ใช้งานจริงภายในองค์กรของตนเอง  ผลลัพธ์คือ เมื่อจบการอบรม ผู้เรียนจะไม่ได้เพียงความรู้ แต่ยังได้ Dashboard หรือ Prototype ที่สามารถนำกลับไปพัฒนาต่อยอดใช้งานได้ทันที แตกต่างจากการอบรมทั่วไปที่ใช้ข้อมูลตัวอย่างซึ่งไม่สามารถนำไปใช้ต่อในงานจริงได้  5. มีทีม TA ดูแลอย่างใกล้ชิดตลอดการเรียน  การเรียนด้าน Data และ AI มักมีรายละเอียดทางเทคนิคค่อนข้างมาก โดยเฉพาะหลักสูตร Workshop หรือ Hands-on Training  BDI จึงจัดให้มีทีม Teaching Assistant (TA) คอยดูแลผู้เรียนอย่างใกล้ชิดตลอดการอบรม  ไม่ว่าจะเป็น  ทำให้ผู้เรียนสามารถเรียนรู้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ และไม่ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง  หลักสูตรของ BDI ครอบคลุมทุกระดับ ตั้งแต่ผู้บริหารจนถึงสายเทคนิค  BDI ออกแบบหลักสูตรให้รองรับผู้เรียนหลากหลายกลุ่ม ตั้งแต่ผู้บริหาร ผู้จัดการ ทีมงานด้านข้อมูล ไปจนถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกรข้อมูล  โดย BDI มีหลักสูตรที่แนะนำสำหรับกลุ่มผู้เรียนต่าง ๆ ดังนี้  สำหรับผู้บริหาร   สำหรับองค์กรที่ต้องการสร้าง Data Governance  สำหรับผู้ใช้งานข้อมูลและนักวิเคราะห์  สำหรับสาย Data Science  สำหรับสาย Data Engineering  สำหรับองค์กรที่ต้องการพัฒนาทักษะ AI  นอกจากนี้ BDI ยังมีบริการ In-House Training, Public Training, Online Training และ On-the-Job Training ที่สามารถออกแบบเฉพาะตามความต้องการของแต่ละองค์กรได้อีกด้วย  มากกว่าการอบรม คือการสร้างความพร้อมให้องค์กรก้าวสู่ Data-Driven Organization  สิ่งที่ BDI ภาคภูมิใจไม่ใช่จำนวนผู้เรียนหรือจำนวนหลักสูตร แต่คือความสำเร็จขององค์กรที่สามารถนำความรู้ด้าน Big Data และ AI ไปใช้ยกระดับการทำงานได้จริง  เราเชื่อว่าการพัฒนาคนคือจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงองค์กร และการเปลี่ยนแปลงองค์กรคือรากฐานสำคัญของการพัฒนาประเทศ  หากองค์กรของคุณกำลังมองหาพันธมิตรด้านการพัฒนาบุคลากรที่เข้าใจทั้ง Data, AI และบริบทการทำงานจริงขององค์กร BDI พร้อมเป็นส่วนหนึ่งในการยกระดับศักยภาพของทีมงานและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในยุคดิจิทัล  ดูรายละเอียดหลักสูตรเพิ่มเติมได้ที่ https://bdi.or.th/training  สอบถามข้อมูลหลักสูตรติดต่อได้ที่ Line OA BDI Service: https://lin.ee/X5ugXVr หรือโทร. 02-480-8833 ต่อ 9579 
22 July 2026
Read More
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

Settings Reject Accept
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
Privacy Preferences
Name
Strictly Necessary Cookies
Category
Strictly Necessary Cookies
Host
https://bdi.or.th
Duration
1 ปี
Description
Strictly Necessary Cookies