Search
A
A
A
Home
Page 2

Data Analytics

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

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

บทความ
Movements
เบื้องหลังรถ F1 ปี 2026: เมื่อ AI กลายเป็นนักแข่งคนที่ 4 
ก่อนอื่น หากคุณไม่เคยดูการแข่งขัน Formula 1 (F1) มาก่อน คุณอาจคิดว่าผลแพ้ชนะขึ้นอยู่กับความเร็วของรถและฝีมือของนักขับเพียงอย่างเดียว แต่ในความเป็นจริง เบื้องหลังรถแข่งแต่ละคันมีทีมวิศวกร นักวิเคราะห์ข้อมูล และระบบ AI คอยทำงานตลอดการแข่งขัน  หลายคนอาจเคยสงสัยว่า ทำไมทีมแข่งถึงรู้ว่าควรเรียกรถเข้า Pit Stop หรือการนำรถเข้าช่องซ่อมบำรุงเพื่อเปลี่ยนยางและปรับกลยุทธ์ในจังหวะนั้นพอดี ทำไมบางครั้งรถที่ดูเร็วกว่าในสนามกลับแพ้ให้กับรถที่ดูช้ากว่า หรือวิศวกรที่นั่งอยู่บน Pit Wall ซึ่งเป็นศูนย์บัญชาการข้างสนาม กำลังมองอะไรอยู่บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ตลอดเวลา  คำตอบของเรื่องเหล่านี้อยู่ที่ “ข้อมูล” (Data) และ “ปัญญาประดิษฐ์” (Artificial Intelligence: AI) ที่กำลังกลายเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สุดของการแข่งขัน F1 ยุคใหม่  โดยเฉพาะในฤดูกาล 2026 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงกฎทางเทคนิคครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในรอบหลายทศวรรษ ทั้งด้านเครื่องยนต์ ระบบพลังงาน และหลักอากาศพลศาสตร์ (Aerodynamics) หรือศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับการไหลของอากาศรอบตัวรถ การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ทำให้ทีมแข่งต้องพึ่งพาการวิเคราะห์ข้อมูลและ AI มากขึ้นกว่าเดิม เพื่อค้นหาความได้เปรียบเพียงเศษเสี้ยววินาทีที่อาจตัดสินผลแพ้ชนะได้  รถ F1 คือโรงงานผลิตข้อมูลที่วิ่งด้วยความเร็วกว่า 300 กิโลเมตรต่อชั่วโมง  รถแข่ง F1 ในยุคปัจจุบันเปรียบเสมือนศูนย์กลางการผลิตข้อมูลเคลื่อนที่ ด้วยการติดตั้งเซ็นเซอร์จำนวนมากทั่วทั้งคัน ตั้งแต่อุณหภูมิของยางแต่ละเส้น แรงกดบนปีกหน้าและปีกหลัง แรงเบรก การทำงานของเครื่องยนต์ ไปจนถึงข้อมูลทางสรีรวิทยาของนักขับ เช่น อัตราการเต้นของหัวใจ  รถแข่งแต่ละคันมีเซ็นเซอร์ประมาณ 300–600 ตัว ซึ่งทำหน้าที่เก็บข้อมูลและส่งข้อมูลออกมาอย่างต่อเนื่องตลอดการแข่งขัน ปริมาณข้อมูลที่เกิดขึ้นมีมากกว่า 1.1 ล้านจุดข้อมูลต่อวินาทีจากรถเพียงคันเดียว ตลอดหนึ่งสุดสัปดาห์การแข่งขัน รถแข่งหนึ่งคันสามารถสร้างข้อมูลได้มากถึง 400 กิกะไบต์ ซึ่งมีขนาดมากกว่าภาพยนตร์ความละเอียดสูงหลายร้อยเรื่องรวมกัน  อย่างไรก็ตาม คุณค่าของข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้อยู่ที่การจัดเก็บเพื่อวิเคราะห์ภายหลังเท่านั้น แต่เกิดจากการประมวลผลแบบเรียลไทม์ในขณะที่รถกำลังแข่งขันอยู่บนสนาม วิศวกรสนามที่ประจำอยู่บริเวณ Pit Wall สามารถติดตามสถานะของรถได้ตลอดเวลา ขณะเดียวกันข้อมูลยังถูกส่งกลับไปยังสำนักงานใหญ่ของทีมแข่ง ซึ่งอาจอยู่คนละทวีปกับสนามแข่งขัน เพื่อให้ทีมวิศวกรและนักวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกันสนับสนุนการตัดสินใจระหว่างการแข่งขัน  AI กับบทบาทในการตัดสินใจระหว่างการแข่งขัน  การตัดสินใจเลือกจังหวะเข้า Pit Stop เป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญที่สามารถเปลี่ยนผลการแข่งขันได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่วินาที แม้ภายนอกอาจดูเหมือนเป็นการตัดสินใจที่เรียบง่าย แต่ในทางปฏิบัติกลับต้องพิจารณาปัจจัยจำนวนมากพร้อมกัน  ทีมแข่งจำเป็นต้องประเมินว่ายางที่ใช้อยู่จะสามารถรองรับการแข่งขันได้อีกกี่รอบ หากนำรถเข้า Pit Stop ในขณะนั้นจะกลับออกมาอยู่ในตำแหน่งใดเมื่อเทียบกับคู่แข่ง รวมถึงต้องพิจารณาความเป็นไปได้ที่จะเกิด Safety Car หรือรถควบคุมการแข่งขัน ซึ่งถูกส่งลงสนามเมื่อเกิดอุบัติเหตุหรือเหตุการณ์ที่ส่งผลต่อความปลอดภัย และมักเป็นช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการเข้า Pit Stop เนื่องจากรถทุกคันต้องลดความเร็วลง นอกจากนี้ ทีมแข่งยังต้องติดตามปริมาณพลังงานที่เหลืออยู่ สภาพการจราจรบนสนาม และปัจจัยอื่น ๆ ที่อาจส่งผลต่อผลการแข่งขัน  ในทางปฏิบัติ ทีมแข่งไม่ได้รอให้สถานการณ์เกิดขึ้นแล้วจึงเริ่มวิเคราะห์ แต่มีการจำลองสถานการณ์ล่วงหน้าไว้หลายพันรูปแบบก่อนการแข่งขันจะเริ่มขึ้น เพื่อประเมินว่าหากเกิดเหตุการณ์ต่าง ๆ ขึ้นควรตอบสนองอย่างไร เมื่อการแข่งขันจริงดำเนินไป AI จะเปรียบเทียบสถานการณ์ที่กำลังเกิดขึ้นกับสถานการณ์จำลองที่ใกล้เคียงที่สุด และเสนอแนวทางที่เหมาะสมสำหรับการตัดสินใจภายในเวลาอันสั้น  การคาดการณ์อายุการใช้งานของยาง: หนึ่งในโจทย์สำคัญของ AI  การบริหารจัดการยางถือเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สุดของการแข่งขัน Formula 1 และเป็นโจทย์ที่มีความซับซ้อนสูง เนื่องจากการเสื่อมสภาพของยางไม่ได้เกิดขึ้นในอัตราคงที่ แต่ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายด้านที่ส่งผลร่วมกัน ปัจจัยเหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่อุณหภูมิพื้นสนาม สภาพอากาศ น้ำหนักของรถ ลักษณะของสนามแข่งขัน ไปจนถึงรูปแบบการขับขี่ของนักขับแต่ละคน  ด้วยความซับซ้อนดังกล่าว AI และเทคโนโลยี Machine Learning (ML) หรือระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต จึงถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการเสื่อมสภาพของยางและประเมินความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น ระบบไม่ได้ระบุเพียงว่ายางจะหมดประสิทธิภาพในรอบใดรอบหนึ่งเท่านั้น แต่ยังสามารถประเมินระดับความเชื่อมั่นของการคาดการณ์ได้ เช่น มีโอกาส 80% ที่ยางจะสามารถใช้งานได้ถึงรอบที่กำหนด และมีโอกาส 20% ที่ประสิทธิภาพจะลดลงก่อนหน้านั้น ข้อมูลลักษณะนี้มีความสำคัญต่อการบริหารความเสี่ยงและการเลือกกลยุทธ์การแข่งขันที่เหมาะสม  ข้อมูลช่วยวิเคราะห์สมรรถนะการขับขี่ได้อย่างไร  ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ไม่ได้ถูกใช้เพื่อวิเคราะห์สภาพรถแข่งเท่านั้น แต่ยังถูกนำมาใช้เพื่อประเมินสมรรถนะของนักขับในแต่ละช่วงของการแข่งขันอีกด้วย  ทีมวิศวกรสามารถตรวจสอบได้ว่านักขับเริ่มเบรกที่จุดใด เปิดคันเร่งเมื่อใด ใช้มุมพวงมาลัยมากเพียงใด และรักษาความเร็วในแต่ละโค้งได้ดีเพียงใด จากนั้นจึงนำข้อมูลดังกล่าวไปเปรียบเทียบกับรอบเวลาที่ดีที่สุดของนักขับเอง หรือเปรียบเทียบกับข้อมูลของนักขับคนอื่นในทีม นอกจากนี้ ข้อมูลยังช่วยให้ทีมวิศวกรสามารถตรวจสอบข้อสังเกตที่นักขับรายงานผ่านวิทยุได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากนักขับแจ้งว่ารถมีอาการไม่นิ่งระหว่างการเบรกในโค้งใดโค้งหนึ่ง วิศวกรสามารถย้อนกลับไปวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ในช่วงเวลาดังกล่าว เพื่อระบุสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา แทนที่จะอาศัยการคาดเดาหรือการทดลองซ้ำเพียงอย่างเดียว  หนึ่งในตัวอย่างที่ได้รับความสนใจมากที่สุดคือ Red Bull Racing ซึ่งนำเทคโนโลยีของ Oracle มาใช้สนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งในสนามแข่งขัน สำนักงานใหญ่ และศูนย์ปฏิบัติการของทีมทั่วโลก  บทบาทของ AI ในกรณีนี้ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงการเพิ่มสมรรถนะของรถแข่งเท่านั้น แต่ยังขยายไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลด้านกฎระเบียบและคำตัดสินของกรรมการการแข่งขัน ตั้งแต่ปี 2025 เป็นต้นมา Red Bull เริ่มใช้ AI เพื่อค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลจากกฎการแข่งขัน รวมถึงคำตัดสินในอดีตจำนวนหลายพันหน้า ภายในเวลาเพียงไม่กี่นาที เพื่อช่วยเตรียมข้อมูลสำหรับการยื่นอุทธรณ์ภายใต้กรอบเวลาที่กฎกำหนด  ขณะเดียวกัน Mercedes และ McLaren ได้นำ Machine Learning มาใช้จำลองผลกระทบของการปรับแต่งรถก่อนการทดสอบจริง เพื่อลดระยะเวลาและต้นทุนในการพัฒนา ส่วน Racing Bulls ร่วมมือกับ Neural Concept ในการพัฒนา Digital Twin หรือแบบจำลองเสมือนของรถแข่ง เพื่อทดลองแนวทางการออกแบบนับพันรูปแบบบนระบบคอมพิวเตอร์ก่อนสร้างชิ้นส่วนจริง  ภายในปี 2025 ทีมแข่งเกือบทุกทีมใน Formula 1 ต่างมีพันธมิตรด้านเทคโนโลยีระดับโลกสนับสนุนการดำเนินงาน ไม่ว่าจะเป็น Microsoft, AWS, Google หรือ Oracle แม้แต่ละทีมจะเปิดเผยรายละเอียดการใช้งานแตกต่างกัน เนื่องจากข้อมูลเหล่านี้ถือเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่สร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน  ความได้เปรียบที่เกิดจากข้อมูลสะสม  แม้เทคโนโลยี AI จะได้รับความสนใจอย่างมาก แต่ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งคือคุณภาพและปริมาณของข้อมูลที่ใช้ในการพัฒนาโมเดล ทีมแข่งที่มีประวัติการแข่งขันยาวนานอย่าง Ferrari หรือ Mercedes มีฐานข้อมูลที่สะสมมาจากการแข่งขันหลายสิบปี ครอบคลุมทั้งสภาพอากาศ รูปแบบสนาม การตั้งค่ารถ และสถานการณ์การแข่งขันหลากหลายรูปแบบ  ข้อมูลเหล่านี้ทำให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้จากเหตุการณ์จริงจำนวนมหาศาล ส่งผลให้การคาดการณ์และการวิเคราะห์มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น ในทางกลับกัน ผู้เล่นรายใหม่อย่าง Audi หรือโครงการ Red Bull Powertrains ซึ่งเพิ่งเริ่มพัฒนาเครื่องยนต์ของตนเอง อาจสามารถลงทุนด้านเทคโนโลยีได้อย่างเต็มที่ แต่ยังต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านข้อมูลและประสบการณ์ที่สะสมมาเป็นเวลานาน  เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น นักขับยังสำคัญหรือไม่  แม้ AI จะเข้ามามีบทบาทในแทบทุกด้านของการแข่งขัน แต่นักขับยังคงเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ไม่สามารถทดแทนได้ เพราะ AI ไม่ได้ทำหน้าที่แข่งขันแทนนักขับ แต่ทำหน้าที่ช่วยเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่งเข้าด้วยกัน เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของทีมแข่งและนักขับให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น  นักขับยังคงเป็นผู้ที่สามารถรับรู้พฤติกรรมของรถได้โดยตรง และสามารถสื่อสารความรู้สึกที่เกิดขึ้นระหว่างการแข่งขันให้ทีมวิศวกรรับทราบ ขณะที่ AI และข้อมูลจากเซ็นเซอร์ช่วยแปลงความรู้สึกเหล่านั้นให้กลายเป็นข้อมูลเชิงปริมาณที่สามารถนำมาวิเคราะห์ได้  ท้ายที่สุด การตัดสินใจสำคัญระหว่างการแข่งขันยังคงเป็นหน้าที่ของมนุษย์ โดยเฉพาะ Race Engineer หรือวิศวกรประจำตัวนักขับ ซึ่งทำหน้าที่ประสานงานระหว่างนักขับและทีมแข่ง เพียงแต่การตัดสินใจในปัจจุบันเกิดขึ้นบนพื้นฐานของข้อมูลที่มีความละเอียด รวดเร็ว และแม่นยำมากกว่าที่เคยเป็นมา  จากสนามแข่งสู่การประยุกต์ใช้ในโลกจริง  เทคโนโลยีจำนวนมากที่ถูกพัฒนาขึ้นในสนามแข่งขัน Formula 1 มักถูกนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมอื่น ในเวลาต่อมา แนวคิดด้านการจัดการพลังงานแบบเรียลไทม์ที่ใช้ในรถแข่ง F1 มีความใกล้เคียงกับระบบบริหารจัดการแบตเตอรี่ในรถยนต์ไฟฟ้า การคาดการณ์ความเสียหายของอุปกรณ์ก่อนเกิดความขัดข้อง หรือที่เรียกว่า Predictive Maintenance ถูกนำไปใช้ในภาคอุตสาหกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบำรุงรักษา ขณะที่การตัดสินใจจากข้อมูลจำนวนมหาศาลภายใต้ข้อจำกัดด้านเวลา มีลักษณะใกล้เคียงกับการทำงานในห้องผู้ป่วยวิกฤต (ICU) ที่บุคลากรทางการแพทย์ต้องประเมินข้อมูลจากหลายระบบพร้อมกัน  ในมุมมองนี้ Formula 1 จึงไม่ได้เป็นเพียงการแข่งขันรถยนต์ความเร็วสูง แต่ยังเป็นสนามทดสอบเทคโนโลยี ข้อมูล และ AI ภายใต้สภาพแวดล้อมที่มีความซับซ้อนและแรงกดดันสูงที่สุดแห่งหนึ่งของโลก ฤดูกาล 2026 จึงไม่ใช่เพียงจุดเริ่มต้นของกฎการแข่งขันชุดใหม่เท่านั้น แต่ยังเป็นบททดสอบสำคัญว่ามนุษย์ ข้อมูล และ AI จะสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเพียงใดในการตัดสินใจภายใต้สถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งบทเรียนที่เกิดขึ้นในสนามแข่งวันนี้ อาจกลายเป็นเทคโนโลยีที่ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันในอนาคตอันใกล้  คำถามคือ องค์กรของคุณเองพร้อมแค่ไหนสำหรับโจทย์แบบเดียวกัน? เพราะสิ่งที่ทีม F1 ใช้ชนะการแข่งขัน ไม่ใช่แค่รถที่เร็วที่สุด แต่คือความสามารถใน การเก็บข้อมูล วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เร็วกว่าคู่แข่ง ซึ่งเป็นโจทย์เดียวกันกับที่ธุรกิจทุกอุตสาหกรรมกำลังเผชิญอยู่ในวันนี้  สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) พร้อมช่วยให้องค์กรของคุณเปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นความได้เปรียบ ตั้งแต่บริการให้คำปรึกษาด้านกลยุทธ์ ไปจนถึงหลักสูตรฝึกอบรมด้าน Big Data และ AI ที่ช่วยยกระดับทักษะคนในองค์กรให้พร้อมรับมือกับโลกข้อมูลที่เปลี่ยนเร็วขึ้นทุกวัน  ติดต่อสอบถามบริการของ BDI ได้ที่   เบอร์ 02 480 8833 ต่อ 9552, 9581 หรือ Line OA BDI Service: https://lin.ee/X5ugXVr  แหล่งอ้างอิง  https://www.imd.org/ibyimd/artificial-intelligence/f1s-human-ai-edge-lessons-for-every-industry https://medium.com/@vishwatejaburra12/the-ai-behind-formula-1-f628f3f1bbab
7 July 2026
Read More

บทความ
Data for Business
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
Read More

บทความ
Movements
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
Read More

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
Read More

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
Read More

บทความ
Movements
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
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