Search
A
A
A
Home
Data Driven

Data Driven

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

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
เตรียมองค์กรรับมือปี 2027: Big Data & AI สำคัญอย่างไร และคนทำงาน 3 ระดับ (Officer, Manager, Executive) ต้องปรับตัวอย่างไร
ทำไม Big Data & AI ถึงไม่ใช่เรื่องไกลตัว และเกี่ยวอะไรกับคนทำงานทุกคน หลายคนอาจคิดว่าเรื่องข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) หรือปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเรื่องของฝ่ายไอทีเท่านั้น แต่ในความเป็นจริง ทุกวันนี้แทบทุกองค์กรกำลังเจอปัญหาเดียวกันคือ “ข้อมูลมีเยอะมากจนหาอะไรไม่ค่อยเจอ และไม่รู้จะเอามาใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจยังไง”  การนำ Big Data และ AI มาใช้ร่วมกัน จึงเปรียบเสมือนการนำเครื่องมืออัจฉริยะมาช่วยคัดกรอง จัดหมวดหมู่ และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อให้เราทำงานได้ง่ายขึ้น เร็วขึ้น และไม่เหนื่อยกับงานเอกสารที่ไม่จำเป็น ซึ่งสอดคล้องกับรายงาน The State of AI: Global Survey โดย McKinsey & Company และงานศึกษา The Economic Potential of Generative AI โดย McKinsey & Company ที่ระบุว่า องค์กรที่เริ่มปรับตัวและใช้งาน AI ในงานประจำวันสามารถเพิ่มผลงานและพัฒนาการทำงานได้อย่างก้าวกระโดด  4 ประโยชน์ที่องค์กรและคนทำงานจะได้รับ:  1. ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ไม่ต้องคอยเดา มีข้อมูลช่วยยืนยันและช่วยคาดการณ์แนวโน้มล่วงหน้า ทำให้วางแผนงานได้ตรงเป้าหมาย  2. ลดงานน่าเบื่อ งานซ้ำซาก ให้ AI ช่วยคัดแยกเอกสาร บันทึกข้อมูลเบื้องต้น และตรวจสอบตัวเลข ช่วยประหยัดเวลาการทำงานไปได้หลายชั่วโมง  3. ตอบโจทย์ผู้รับบริการหรือลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ข้อมูลช่วยให้เราเข้าใจความต้องการที่แท้จริง ทำให้บริการหรือนำเสนอสิ่งที่ตรงใจได้ถูกคน ถูกเวลา  4. เห็นความผิดปกติก่อนเกิดปัญหา ตรวจจับข้อผิดพลาดในเอกสาร บัญชี หรือระบบการทำงานได้ทันที ช่วยป้องกันความเสียหายก่อนบานปลาย  สรุป 5 เทรนด์ Big Data & AI ในปี 2027 ที่คนทำงานต้องรู้  เมื่อมองไปข้างหน้าจนถึงปี 2027 เทคโนโลยีจะเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว โดยรายงานจาก Gartner Top 10 Strategic Technology Trends และข้อสังเกตจาก Gartner เกี่ยวกับโครงการ Agentic AI ได้สรุปประเด็นสำคัญที่คนทำงานควรรู้ไว้ 5 เรื่อง:  1. AI ช่วยลงมือทำงานจริง (Agentic AI) ต่อไป AI จะไม่ได้มีไว้แค่ถาม-ตอบในกล่องแชต แต่เราสามารถสั่งงานเป็นเป้าหมาย แล้ว AI จะไปวางแผน เชื่อมต่อระบบ และทำงานจนเสร็จได้เอง  2. ระบบข้อมูลเชื่อมต่อกันแบบไร้รอยต่อ (Real-Time Data Fabric) ข้อมูลจากฝ่ายต่างๆ จะคุยกันรู้เรื่อง ไม่ต้องคอยดาวน์โหลดไฟล์ข้ามไปข้ามมาให้เสียเวลา  3. โมเดล AI ขนาดเล็กที่ทำงานเฉพาะเรื่อง (Small Language Models) องค์กรจะหันมาใช้โมเดลขนาดเล็กที่เก่งเฉพาะงานของตัวเองมากขึ้น เพราะทำงานเร็ว ประหยัดค่าใช้จ่าย และเก็บข้อมูลเป็นความลับได้ดีกว่า  4. การดูแลความปลอดภัยข้อมูลของตัวเอง (Sovereign AI) องค์กรจะใส่ใจเรื่องการเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในระบบที่ตัวเองควบคุมได้ เพื่อป้องกันข้อมูลรั่วไหลออกไปภายนอก  5. ความถูกต้องและปลอดภัยที่ไว้ใจได้ (AI TRiSM) ตามรายงาน McKinsey เกี่ยวกับ State of AI Trust ในยุค Agentic ระบุว่า ก่อนจะนำ AI มาใช้ องค์กรต้องมั่นใจว่าผลลัพธ์นั้นถูกต้อง อธิบายที่มาที่ไปได้ และไม่ละเมิดสิทธิใคร  คนทำงาน 3 ระดับ (Officer, Manager, Executive) ต้องปรับตัวอย่างไร เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนและนำไปใช้ได้จริงในที่ทำงาน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ได้แบ่งแนวทางปรับตัวตามระดับหน้าที่ของคนทำงานไว้ 3 กลุ่ม 1. ระดับผู้บริหาร (Executive: C-Suite, ผู้อำนวยการ, หัวหน้าหน่วยงาน)  บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  2. ระดับผู้จัดการและหัวหน้างาน (Manager: หัวหน้าฝ่าย, หัวหน้ากลุ่มงาน) บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  3. ระดับปฏิบัติการและเจ้าหน้าที่ (Officer Level: พนักงานทั่วไป, เจ้าหน้าที่หน้างาน, นักวิชาการ)  บทบาทใหม่  แนวทางปรับตัว  สิ่งที่ต้องพัฒนา  สรุปแนวทาง Upskill & Reskill สำหรับคน 3 ระดับ  ระดับตำแหน่ง  สิ่งที่ต้องเน้น  Upskill (ต่อยอดทักษะเดิม)  Reskill (เพิ่มทักษะใหม่ที่จำเป็น)  Executive (ผู้บริหาร)  การมองภาพรวม การตัดสินใจ และความปลอดภัย  • ดูแดชบอร์ดสรุปข้อมูลและคาดการณ์ล่วงหน้า • ตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์กับข้อมูล • ประเมินความคุ้มค่าของการใช้ AI  • การกำกับดูแลการใช้ AI อย่างถูกต้องและปลอดภัย • การสร้างวัฒนธรรมที่กล้าทดลองสิ่งใหม่  Manager (ผู้จัดการ)  การจัดขั้นตอนทำงาน การแบ่งงาน และการดูแลทีม  • ออกแบบระบบงานอัตโนมัติแบบง่ายๆ • ติดตามและวัดผลงานทีมผ่านข้อมูล • ดูแลและกระตุ้นให้ลูกทีมใช้ AI ช่วยงาน  • วิธีจัดกระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างคนกับ AI • การตรวจเช็กคุณภาพข้อมูลของแผนก  Officer (เจ้าหน้าที่)  การลดงานซ้ำซ้อน การใช้เครื่องมือ และการตรวจทาน  • ใช้ AI ช่วยร่างเอกสาร สรุปรายงาน และค้นหาข้อมูล • สั่งงาน AI ได้ตรงจุด ชัดเจน เข้าใจง่าย • ระมัดระวังเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลและความปลอดภัย  • ทักษะการตรวจสอบความถูกต้องของงานที่ AI ทำ • การนำข้อมูลมาใช้อธิบายและตอบคำถามในการบริการ  3 ข้อคิดในการพาองค์กรเดินหน้า เพื่อให้การปรับตัวเป็นไปอย่างราบรื่น การพาคนในองค์กรให้เปิดรับเทคโนโลยี ไม่ใช่แค่การซื้อโปรแกรมใหม่มาติดตั้ง แต่คือการสร้างความมั่นใจในการทำงานร่วมกัน สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) มีบริการอะไรบ้าง และเข้ามาช่วยองค์กรของคุณได้อย่างไร สำหรับองค์กรที่อยากเริ่มนำ Big Data และ AI มาใช้ แต่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มต้นอย่างไร หรือติดปัญหาเรื่องความพร้อมของข้อมูลและบุคลากร สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI พร้อมทำหน้าที่เป็น “เพื่อนคู่คิดทางเทคโนโลยีและข้อมูล” เพื่อช่วยให้องค์กรทั้งภาครัฐและเอกชนสามารถเดินหน้าได้อย่างมั่นใจ โดยมี...
24 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
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
Data for Business
Data-Driven คืออะไร? ทำไมองค์กรยุคใหม่ถึงให้ความสำคัญ
“ข้อมูล” เปรียบเสมือนเชื้อเพลิงที่ขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตและก้าวหน้า องค์กรที่สามารถใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาด ไม่เพียงแค่เพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันเท่านั้น แต่ยังช่วยให้ปรับตัวต่อความเปลี่ยนแปลงของตลาดได้อย่างยั่งยืน การนำแนวคิด Data-Driven มาใช้ในองค์กรคือการเปลี่ยนแปลงก้าวสำคัญ ที่ไม่ใช่เพียงการเก็บข้อมูล แต่เป็นการวิเคราะห์และนำข้อมูลมาสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ทุกระดับ ตั้งแต่การบริหารงานไปจนถึงการสร้างประสบการณ์ที่ตรงใจลูกค้า ในบทความนี้ เราจะพาคุณไปดูกันว่า Data-Driven คืออะไร มีความสำคัญต่อองค์กรอย่างไร พร้อมทั้งบอกเทคนิคการผลักดันองค์กรให้เป็น Data-Driven Organization รวมถึงยกตัวอย่างองค์กรที่ประสบความสำเร็จจากการใช้ Data-Driven มาขับเคลื่อนองค์กร Data-Driven คืออะไร? Data-Driven คือแนวคิดหรือกลยุทธ์ในการใช้ข้อมูล (Data) เป็นศูนย์กลางในการวางแผน ตัดสินใจ ในการดำเนินธุรกิจ หรือจัดการกับกระบวนการต่าง ๆ ขององค์กร โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการวางแผน เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ ข้อมูลที่นำมาใช้งานสามารถเป็นได้ทั้งข้อมูลภายในองค์กร เช่น ยอดขาย สต็อกสินค้า และข้อมูลภายนอกองค์กร เช่น เทรนด์ตลาด พฤติกรรมผู้บริโภค โดย Data-Driven จะมีลักษณะสำคัญ 3 ข้อ คือ 1. มีการใช้ข้อมูลเป็นหลัก ทุกการวางแผนหรือการตัดสินใจจะต้องอิงจากข้อเท็จจริงที่ได้จากข้อมูล ไม่ใช่การคาดเดาหรือสัญชาตญาณ 2. มีการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล ให้ความสำคัญกับการรวบรวมข้อมูลที่ถูกต้อง ครบถ้วน และนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อหา Insights ที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจ 3. มีการใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือที่ทันสมัยช่วยวิเคราะห์ข้อมูล เช่น AI, Machine Learning, BI Tools เพื่อเพิ่มความรวดเร็วและแม่นยำในการประมวลผล ทำไมองค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับ Data-Driven? หลังจากโลกเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ด้วยการเกิดโรคระบาด Covid -19 ที่ส่งผลกระทบไปทั่วโลกทั้งในระดับบุคคลและองค์กร ท่ามกลางความท้าทายนี้ ธุรกิจและหน่วยงานต่าง ๆ ได้ตระหนักถึงบทบาทสำคัญของ ข้อมูล เทคโนโลยี และนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่ช่วยให้การดำเนินชีวิตและการทำงานเป็นไปอย่างราบรื่น แม้ในสถานการณ์ที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอน จากเดิมที่การทำธุรกิจเน้นการคาดการณ์และตัดสินใจบนผลกำไรเป็นหลัก แต่วันนี้ทุกอย่างเปลี่ยนไป หากขาดข้อมูลและเทคโนโลยี องค์กรอาจสูญเสียความสามารถในการเข้าใจลูกค้าและตอบสนองต่อความต้องการที่แท้จริง การตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจึงไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็น หัวใจสำคัญของการอยู่รอดและความสำเร็จ โดยประโยชน์ของการนำข้อมูลมาใช้กับองค์กรนั้นครอบคลุมในหลายมิติ ดังนี้ การใช้ข้อมูลช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ โดยอิงจากข้อมูลเชิงลึกและข้อเท็จจริง แทนที่จะใช้สัญชาตญาณหรือการคาดเดา นอกจากนี้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ช่วยให้ผู้บริหารสามารถตอบสนองต่อความเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ทันท่วงที ทำให้เกิดการวางแผนการตลาดที่ชาญฉลาดและสามารถตัดสินใจได้ว่าจะเลือกดำเนินการโดยใช้กลยุทธ์ใด องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะสามารถเข้าใจลูกค้าได้ดี ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากรูปแบบพฤติกรรม ความชอบ และข้อเสนอแนะ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจความต้องการของลูกค้า และสามารถออกแบบสินค้า บริการ รวมถึงการวางกลยุทธ์ทางการตลาดที่ตอบโจทย์ความคาดหวังของลูกค้า ด้วยการมอบประสบการณ์เฉพาะบุคคล (Personalization) จนสามารถเพิ่มความพึงพอใจและรักษาลูกค้าไว้ได้เช่นเดียวกัน การใช้ข้อมูลช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงานจะช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานด้านต่าง ๆ  ทั้งยังช่วยให้สามารถวัดผลการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากองค์กรสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ ทำให้การทำงานภายในองค์กรมีความราบรื่น สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่มาดำเนินงานทางการตลาด และวัดผลได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้มองเห็นโอกาสใหม่ ๆ ในตลาด เช่น แนวโน้มของอุตสาหกรรม พฤติกรรมผู้บริโภคที่กำลังเปลี่ยนแปลง หรือการใช้ข้อมูลมาสนับสนุนการทดลองเพื่อการพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ที่มีโอกาสประสบความสำเร็จสูง ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถคาดการณ์ความเสี่ยง วิเคราะห์แนวโน้มตลาด และวางแผนกลยุทธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น  สามารถคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าซึ่งการคาดการณ์ที่แม่นยำจะช่วยลดความสูญเสียและเพิ่มโอกาสในการทำกำไรได้มากยิ่งขึ้น การผลักดันองค์กรให้เป็น Data-Driven Organization   ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าทุกวันนี้ธุรกิจและอุตสาหกรรมต่าง ๆ ล้วนขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี การใช้ข้อมูลช่วยให้องค์กรสามารถก้าวนำคู่แข่งได้ สำหรับองค์กรที่ไม่ปรับตัว ไม่สามารถนำข้อมูล และเทคโนโลยีต่าง ๆ มาใช้งานได้ อาจเสียโอกาสในการแข่งขัน เพราะขาดข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็น ดังนั้นการเปลี่ยนองค์กรให้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล จึงไม่ใช่เพียงแค่การนำเทคโนโลยีมาใช้ แต่เป็นการปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรและสร้างโครงสร้างที่รองรับการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล และนี่คือแนวทางที่องค์กรสามารถนำไปใช้เพื่อก้าวสู่การเป็น Data-Driven Organization ได้สำเร็จ 1. สร้างวัฒนธรรม Data-Driven ในองค์กร 2. รวบรวมและจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ 3. ใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม 4. ส่งเสริมการใช้ Data-Driven Insights ในการตัดสินใจ 5. สร้างทีมงานและโครงสร้างที่สนับสนุน Data-Driven 6. ประเมินผลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง การผลักดันองค์กรให้เป็น Data-Driven Organization ต้องอาศัยทั้งการเปลี่ยนแปลงด้านเทคโนโลยี การสร้างวัฒนธรรมองค์กร และการสนับสนุนจากผู้นำในการวางโครงสร้างที่ชัดเจน รวมถึงส่งเสริมการใช้ข้อมูลในทุกกระบวนการ จะช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงและเติบโตได้อย่างยั่งยืนในยุคดิจิทัล ตัวอย่างองค์กรที่ประสบความสำเร็จด้วยแนวคิด Data-Driven Amazon Amazon เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่โดดเด่นของการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ด้วยการนำข้อมูลพฤติกรรมผู้บริโภคมาวิเคราะห์ เช่น Netflix Netflix ใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อเข้าใจพฤติกรรมการรับชมของผู้ใช้ เช่น Google Google ใช้ข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ เช่น Starbucks Starbucks ใช้ข้อมูลในการวางแผนธุรกิจและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า เช่น Tesla Tesla ใช้ข้อมูลจากรถยนต์ทุกคันที่เชื่อมต่อกับระบบคลาวด์ เพื่อ Spotify   อีกหนึ่งแคมเปญที่มีชื่อเสียงอย่างมากของ Spotify ที่รู้จักกันในนาม “Spotify Wrapped” ถือเป็นแคมเปญการตลาดสุดโด่งดังที่เริ่มตั้งแต่ปี 2015  จากตัวอย่างที่ยกมา เราจะเห็นได้ว่า Data-Driven คือ แนวคิดสำคัญที่องค์กรชั้นนำระดับโลกนำมาปรับใช้ให้เข้ากับบริบททางธุรกิจ เพราะเมื่อเทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทในชีวิต ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของพฤติกรรมผู้บริโภค “การขับเคลื่อนธุรกิจด้วยข้อมูล” นอกจากจะช่วยให้องค์กรดึงศักยภาพของข้อมูลออกมาใช้ได้อย่างเต็มที่แล้ว ยังช่วยให้เราเข้าใจในพฤติกรรมของผู้บริโภคมากขึ้น รวมถึงช่วยให้แต่ละฝ่ายตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยมีข้อมูลอ้างอิงที่เป็นรูปธรรม และยังช่วยพัฒนาสินค้าและบริการให้ดียิ่งขึ้น ไปจนถึงช่วยให้การบริหารองค์กรมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย         อ้างอิง : 
10 January 2025
Read More

บทความ
Data for Business
เพิ่มมูลค่าธุรกิจด้วยกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ในขณะที่ทุกองค์กรต่างกำลังเก็บรวบรวมข้อมูล แต่มีเพียงไม่กี่แห่งเท่านั้นที่จะขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูลจริง ๆ และนี่คือ 5 เหตุผลที่ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้ ( กลยุทธ์ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ) ทุกบริษัทกำลังเก็บรวบรวมข้อมูลในหลาย ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลด้านพฤติกรรมการซื้อของผู้บริโภค ข้อมูลด้านประชากรจากแหล่งบุคคลภายนอก หรือข้อมูลเชิงลึกจากรูปแบบสภาพอากาศ สิ่งนี้ถือว่าเป็นข่าวดี เพราะที่ผ่านมาข้อมูลที่สำคัญเหล่านี้มักถูกมองข้าม เท่านั้นยังไม่พอ บริษัทต้องใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อนธุรกิจในทุก ๆ ภาคส่วนอีกด้วย จากการแบบสำรวจล่าสุดของ PwC ที่สหรัฐอเมริกา (PwC U.S. Cloud Business Survey) พบว่ามีผู้บริหารเพียง 34% เท่านั้นที่มีการตัดสินใจที่ดีจากการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พวกเขาสามารถบรรลุเป้าหมาย และผลลัพธ์ทางธุรกิจของพวกเขาได้ และมีเพียง 16% เท่านั้นที่มองว่าข้อมูลมีมูลค่ามหาศาล และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง แล้วอะไรล่ะ ที่รั้งบริษัทเหล่านี้ไว้? หลายบริษัทมีหนี้สินจากการลงทุนด้านเทคโนโลยี ซึ่งหนี้จากการลงทุนนี้ก็มีการสะสมและเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพราะพวกเขาก็ไม่อยากทิ้งสิ่งที่เขาลงทุนไปกับระบบดั้งเดิม ทำให้พวกเขาตามนวัตกรรมและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เข้าสู่ตลาดไม่ทัน พวกเขาจึงกังวลว่าธุรกิจของตนจะไม่สามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงได้ รวมถึงคนในบริษัทก็ยังขาดความรู้ในเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้พนักงานหลายคนต้องเจอกับปัญหาในการตัดสินใจจากการวิเคราะห์ข้อมูล และการนำข้อมูลเชิงลึกมาวิเคราะห์ เพื่อให้เกิดประโยชน์อย่างแท้จริง 5 เหตุผลที่ข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงธุรกิจของคุณได้ ถ้าองค์กรมีเป้าหมายที่จะทำให้บริษัททันสมัย และต้องการทำให้สำเร็จ บริษัทจะต้องลงทุนในเทคโนโลยี และน้อมรับการเปลี่ยนแปลงโดยเฉพาะในเรื่องของข้อมูล ซึ่งจะทำให้บริษัทของคุณมีประสิทธิภาพ และประสิทธิผลมากขึ้น พร้อมที่จะตอบรับการเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้น และนี่คือ 5 วิธีที่ข้อมูลสามารถสร้างมูลค่าให้กับธุรกิจของคุณได้ 1. สร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้ารายบุคคลทั้งในโลกความเป็นจริงและโลกเสมือน เกือบทุกบริษัทที่ต้องการสร้าง Personalized Experiences หรือสร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์ลูกค้ารายบุคคล ซึ่งวิธีเดียวที่ทำได้คือการใช้ข้อมูลลูกค้าจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นการได้รับข้อมูลจากผู้บริโภคเองโดยตรง หรือใช้ข้อมูลจากบุคคลภายนอกที่รวบรวมโดยองค์กรหรือกลุ่มบริษัทด้านข้อมูลอื่น ๆ สิ่งนี้เองทำให้ร้านค้าขายปลีกรายใหญ่บางรายรู้ว่าลูกค้าต้องการอะไร และก็เลือกนำสินค้าเหล่านั้นมาวางไว้ด้านหน้า ไม่ว่าจะเป็นในโฆษณาหรือหน้าร้านออนไลน์ของพวกเขา ซึ่งนี่ก็เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการทำ กลยุทธ์ Personalized Experiences จากข้อมูล ในโลกเสมือนอย่าง Metaverse จะเป็นพื้นที่แห่งใหม่ในการสร้าง Personalized Experiences ที่สามารถให้ประสบการณ์กับลูกค้าได้ดีขึ้นไปอีกระดับ ซึ่งต่างจากโลกจริงที่ร้านค้านำผลิตภัณฑ์มาวางขายให้กับทุกคน บริษัทที่รู้จักลูกค้าของตนเองเป็นอย่างดีสามารถสร้างโลกออนไลน์ที่แสดงแต่สินค้าที่ลูกค้าสนใจเป็นพิเศษ ลูกค้าสามารถเลือกซื้อเสื้อผ้าที่มีเฉพาะสไตล์และสีที่พวกเขาชอบ โดยเป้าหมายสูงสุดคือการให้ Personalized Experiences กับลูกค้า เพื่อให้ลูกค้าเกิดความชื่นชอบในตัวแบรนด์ 2. สร้างรายได้ใหม่ผ่านทางการเปลี่ยนข้อมูลเป็นเงิน หลายคนมักให้ความเห็นว่า Data is the new oil ที่เป็นการเปรียบเปรียบว่าข้อมูลเป็นแหล่งวัตถุดิบสำคัญสำหรับเครื่องจักรในการผลิตเพื่อสร้างรายได้ ซึ่งหลายคนก็เป็นเห็นตรงกันว่าเป็นเรื่องจริง เมื่อบริษัทของลูกค้าเราสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลที่พวกเขาเก็บข้อมูลมา ซึ่งแน่นอนว่าการสร้างรายได้จากข้อมูลภายในบริษัทนั้นสำคัญเป็นสิ่งที่ต้องทำ แต่การสร้างรายได้จากข้อมูลภายนอกก็สำคัญเช่นกัน เพราะจะทำให้ธุรกิจขยายตัวได้อย่างรวดเร็ว เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด บริษัทจำเป็นต้องปรับปรุงวิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลของตนพร้อมกับคุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้น รวมถึงปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัว และพวกเขาต้องสร้างข้อมูลเชิงลึกที่พิเศษไม่เหมือนใคร เมื่อการแบ่งปันข้อมูลระหว่างแผนกหรือบริษัทกลายเป็นเรื่องที่ทำประจำ บริษัทแพลตฟอร์มเทคโนโลยีกำลังรวบรวมข้อมูลจากอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เป็นมุมมองลูกค้า 360 องศาที่พวกเขาไม่สามารถเก็บมาได้เองทั้งหมด ตัวอย่างเช่น ธนาคารรายใหญ่กับร้านค้าทำงานร่วมกัน เพื่อดูว่าธุรกรรมการเงินส่งผลต่อพฤติกรรมการซื้ออย่างไร แน่นอนว่าข้อมูลเหล่านี้มีมูลค่าสำหรับร้านค้า แต่หลังจากนั้นพวกเขาสามารถขายข้อมูลนั้นให้กับผู้ให้บริการด้านสาธารณสุข ซึ่งจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้ในการติดตามพฤติกรรมการบริโภคอาหารและมีอิทธิพลต่อสุขภาพและคุณภาพความเป็นอยู่ของชีวิตได้ 3. เพิ่มอำนาจการตัดสินใจแบบยั่งยืน ปัญหาทางสภาพแวดล้อม สังคม และการปกครอง (ESG) ทำให้บริษัทต้องคิดหาวิธีทำธุรกิจของตนใหม่ ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนตัดสินใจเรื่องสถานที่ตั้งอาคาร กระบวนการผลิตในอนาคต หรือจำนวนประกันภัยที่ต้องซื้อ เกือบทุกด้านของการดำเนินการธุรกิจจะได้รับผลกระทบจาก ESG  เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสามารถย่อยและวิเคราะห์ข้อมูลได้ทุกชนิด เช่น รูปแบบสภาพอากาศ เส้นทางจัดส่งที่เหมาะสมที่สุด และแนวโน้มการเติบโตของประชากร ซึ่งถือว่าเป็นกำลังสำคัญที่ช่วยให้บริษัททำการตัดสินใจด้าน ESG ได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น หลายบริษัทกำลังใช้ข้อมูลเพื่อดูว่าสถานที่ในการสร้างคลังสินค้า โดยดูว่าการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศจะส่งผลกระทบต่อการปฏิบัติการเหล่านั้นหรือไม่ บริษัทหลายแห่งกำลังใช้ข้อมูลเพื่อลดคาร์บอนฟุตพริ้นท์ ตัวอย่างเช่น บริษัทผงซักฟอกรายใหญ่ต้องการลดการปล่อยคาร์บอนโดยลดขนาดบรรจุภัณฑ์ แต่ก็เพิ่มความเข้มข้นของผงซักฟอกเพื่อผู้บริโภคสามารถซักเสื้อผ้าในปริมาณเท่าเดิมได้ ผู้ค้าปลีกบอกว่าแม้จะมีประสิทธิภาพเท่าเดิม แต่ขนาดที่เล็กกว่าอาจไม่สามารถทำให้เกิดยอดขายได้เพราะผู้บริโภคคิดว่าบรรจุภัณฑ์ที่ใหญ่กว่านั้นคุ้มค่ากว่า  แทนที่จะยังคงใช้บรรจุภัณฑ์ขนาดใหญ่ ผู้ค้าปลีกทำให้ผู้ผลิตผงซักฟอกทุกรายลดขนาดบรรจุภัณฑ์ของตนลงได้โดยแสดงให้เห็นว่าสามารถรักษาจำนวนการซักผ้าไว้เท่าเดิมได้ในขนากบรรจุภัณฑ์ที่เล็กกว่า ขณะเดียวกันก็มีความยั่งยืนเพิ่มขึ้น สิ่งนี้พิสูจน์ถึงพลังแห่งการวิเคราะห์ข้อมูล—บริษัทจึงพยายามชักจูงให้บริษัทในอุตสาหกรรมเดียวกันลดการปล่อยคาร์บอนโดยการใช้การตัดสินใจที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูล 4. เพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต ในยุคดิจิทัลที่ทุกคนให้ความสำคัญในเรื่องของความแม่นยำระดับสูง โดยการรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์ข้อมูลที่มีคุณภาพที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม เพื่อประเมิน คาดการณ์ และกำหนดการตัดสินใจ ที่ทำให้บริษัทสามารถเพิ่มผลผลิตและมูลค่าของทรัพยกรที่มีให้ได้มากที่สุด ตัวอย่างเช่น ZF ผู้จัดจำหน่ายยานยนต์ระดับโลก ต้องการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างโรงงานหลายแห่ง จึงได้สร้างโปรแกรมการผลิตแบบดิจิทัล โดยสร้างในระบบคลาวด์ของ Azure ด้วย Factory Intelligence ของ PwC เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลการทำงานระหว่างสถานที่แต่ละแห่ง ซึ่งใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง การเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพ และระบบการทำงานแบบอัตโนมัติ ทั้งหมดนี้จะทำให้บริษัทได้ลดต้นทุนแปรสภาพ ปรับปรุงสมรรถภาพโดยรวม และเพิ่มประสิทธิภาพแรงงาน และประสิทธิผลตลอดทั่วโรงงานมากกว่า 200 แห่ง 5. ส่งเสริมการนำนวัตกรรมในการสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการ เมื่อเป็นเรื่องของการสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ข้อมูลสามารถเป็นตัวพลิกเกมได้ เพราะยิ่งคุณรู้ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้ามากเท่าไร คุณก็จะสามารถเห็นภาพผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าอาจต้องการได้ชัดขึ้น อย่างไรก็ตาม บริษัทจำเป็นต้องไปไกลกว่าแค่ Big Data (ข้อมูลขนาดใหญ่) และเริ่มมองหาสิ่งที่เรียกว่า “Thick Data” (ข้อมูลหนาแน่น) เพื่อจะชักจูงการใช้ผลิตภัณฑ์และบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพผ่านการออกแบบที่มนุษย์เป็นศูนย์กลาง (Human-centric Design) ขณะที่ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการหาว่าผู้คนใช้เงินกับสิ่งใด พวกเขาซื้อของเมื่อไหร่ และพวกเขาใช้จ่ายไปเท่าไหร่ ข้อมูลหนาแน่นมุ่งเน้นที่พฤติกรรมของมนุษย์และเจาะลึกไปที่แรงจูงใจของคนในการซื้อบางสิ่ง รวมถึงวิธีที่พวกเขาใช้ผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น บริษัทสินเชื่อมักจะระบุการโกงโดยดูที่แบบแผนธุรกรรมที่ผิดปกติ แต่การรวบรวมข้อมูลหนาแน่นเกี่ยวกับลูกค้าที่ได้รับผลกระทบจากการโกงและพฤติกรรมของนักต้มตุ๋นสามารถนำมาซึ่งความซับซ้อนระดับใหม่ จากการสัมภาษณ์ผู้คนที่ทำการโกงและหาแรงจูงใจกับรูปแบบพฤติกรรมของพวกเขา ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นสามารถนำมาใช้ร่วมกับการวิเคราะห์ติดตามการโกงแบบดั้งเดิม การรวมกันนี้ช่วยให้บริษัทสามารถคาดการณ์ได้ว่าจะเกิดการโกงเมื่อไรก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง ซึ่งนำไปสู่วิธีแก้ปัญหาการโกงที่ดีขึ้นได้ในที่สุด เมื่อนำผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและเทคโนโลยีมาเจอกัน การบรรลุผลลัพธ์ที่มีมูลค่าสูงจะต้องใช้วิธีแก้ปัญหาแบบใหม่และวิธีการเข้าถึงข้อมูลที่แตกต่างออกไป  จากนี้คุณจะต้องคิดว่าข้อมูลของคุณจะบอกอะไรได้บ้าง จากการทำงานร่วมกันของ PwC และ Microsoft จะเห็นได้เลยว่าเป็นเรื่องท้าทายแค่ไหนสำหรับธุรกิจที่จะเข้าใจว่า “ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล” มันเป็นอย่างไร ธุรกิจหลายแห่งเชื่อว่าเพียงเก็บรวบรวมข้อมูลและเปลี่ยนออกมาเป็นตัวเลขโดยเครื่องมือการเปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพนั้นเพียงพอแล้ว ขณะที่การวิเคราะห์แบบพื้นฐานสามารถช่วยคุณได้ข้อมูลของบางสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้ว ข้อมูลชนิดนี้ เมื่อทำมาจับคู่กับการปฏิบัติและผลลัพธ์จริง สามารถช่วยคุณประเมินสิ่งที่อาจเกิดขึ้นได้ในอนาคตและบอกคุณว่าคุณสามารถทำอะไรได้บ้างกับปัญหาก่อนที่มันจะเกิดขึ้น บทความโดย Matt Hobbsarchive & Anil Nagarajarchiveเนื้อหาจากบทความของ MIT Technology Reviewแปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์
14 November 2022
Read More

บทความ
Movements
เหตุใดการเปลี่ยนองค์กรเป็น Data-driven ถึงยากลำบาก
การเปลี่ยนแปลงองค์กรให้เป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-driven) ดูเหมือนจะเป็นเป้าหมายสำคัญหลักของหลาย ๆ องค์กรในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา แต่ทำไมเราถึงเห็นผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงที่หลากหลายแตกต่างกันไป จากการสำรวจพบว่า วัฒนธรรมองค์กร คือปัจจัยหลักที่ทำให้การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นได้ยาก ไม่ใช่ด้วยเหตุผลทางเทคโนโลยีหรือกระบวนการเหมือนที่หลาย ๆ คนคิด นอกจากนั้นการที่ข้อมูลมีปริมาณและความหลากหลายเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง รวมถึงความกังวลในเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลและความปลอดภัยในการปกป้องข้อมูล ยังเป็นการซ้ำเติมให้การแก้ไขปัญหานี้มีความยากลำบากยิ่งขึ้นอีกด้วย บทความนี้จะขอเสนอหลักการ 3 ข้อที่จะช่วยคลี่คลายปัญหาและนำพาองค์กรให้บรรลุเป้าหมายได้ ปัจจุบันความท้าทายขององค์กรในการกำหนดยุทธศาสตร์ด้านข้อมูลอาจจะไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยีอีกต่อไป จากรายงานผลการสำรวจประจำปีของ NewVantage Partners ซึ่งเป็นรายงานว่าด้วยการติดตามความคืบหน้าของการริเริ่มด้านข้อมูลในบริษัทต่าง ๆ พบว่าผู้บริหารระดับสูงด้านข้อมูลของหลาย ๆ บริษัทต่างลงความเห็นว่า วัฒนธรรมองค์กร เป็นปัจจัยหลักที่เป็นอุปสรรคในการขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล สูงถึง 91.9% ส่วนอีก 8.1% คือปัจจัยเรื่องข้อจำกัดทางเทคโนโลยี นี่เป็นปัญหาที่เข้าใจและคาดการณ์ได้ เพราะการเปลี่ยนองค์กรเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนั้น ว่าด้วยความสามารถในการปรับเปลี่ยนและเปลี่ยนแปลงของทั้งคนและองค์กรพร้อมกัน องค์กรที่ก่อตั้งมาเนิ่นนานและประสบความสำเร็จไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็วเหมือนบริษัทเล็ก ๆ ที่เพิ่งเริ่มสร้างตัว การปรับตัวใช้อินเทอร์เน็ตหรือเทคโนโลยีใหม่ ๆ ในบางองค์กรต้องใช้เวลานานกว่าทศวรรษจึงสำเร็จ การปรับตัวเรื่องการใช้ข้อมูลในองค์กรก็อาจใช้เวลานานไม่ต่างกัน ถึงแม้ว่าปัญหานี้ไม่ใช่ปัญหาใหม่ แต่ก็ยังโชคดีที่ 2-3 ปีที่ผ่านมา มีเหตุการณ์สำคัญที่เป็นตัวเร่งให้ทั้งคนและองค์กรเกิดการปรับตัวอย่างยิ่งยวด นั่นคือ โควิด-19 และถึงแม้ที่ผ่านมาองค์กรจะบอกว่าตนเองให้ความสำคัญกับข้อมูล แต่เราก็รู้ดีว่ามันเป็นเพียงแค่ลมปาก จนโควิด-19 มาทำให้รู้ว่าในภาวะวิกฤติ ข้อมูลมีความสำคัญอย่างไร และข้อมูลที่จริง สำคัญ และน่าเชื่อถือเท่านั้นที่จะใช้ประโยชน์ในการตัดสินใจทางธุรกิจได้ การเปลี่ยนองค์กรเป็น Data-driven คือ การเดินทางที่อาจจะใช้เวลาเป็นปีหรือสิบปี จะมีขั้นตอนอะไรที่ผู้นำองค์กรสามารถเร่งเวลาหรือย่นระยะทางให้สั้นลงได้บ้าง มี 3 หลักการที่จะทำให้องค์กรกลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้ ดังนี้ 1. Think different, Data-driven thinking – คิดให้ต่าง คิดด้วยข้อมูล ผู้นำด้านข้อมูลให้ความเห็นว่าการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลต้องใช้ชุดความคิดที่ต่างออกไปจากเดิม องค์กรต้องคิดต่าง ทลายกรอบความคิดของข้อจำกัดต่าง ๆ ไม่มีอัลกอริธึมมหัศจรรย์ที่จะเป็นสูตรสำเร็จหรือเป็นเส้นทางลัดสู่ความสำเร็จ สิ่งเหล่านี้ต้องเกิดจากการคิดวิเคราะห์แยกแยะ และการตัดสินใจที่สร้างสรรค์เพื่ออนาคต 2. Fail fast, learn faster – ล้มให้เร็ว ลุกให้เร็วกว่า มีคนเคยกล่าวไว้ว่า ความล้มเหลวคือตัวตั้งต้นพื้นฐานของนวัตกรรม คนเราเรียนรู้ผ่านประสบการณ์ และหลาย ๆ ครั้งประสบการณ์เกิดจากความผิดพลาด องค์กรที่มีวงล้อของการเรียนรู้การทดลองที่สั้นและเร็ว ยอมล้มเร็วเจ็บเร็ว ประสบการณ์ที่ได้จะทำให้ลุกขึ้นอย่างแข็งแกร่ง และอยู่สูงกว่าคู่แข่งเสมอ 3. Focus on the long-term – มองให้ไกล “PERFECT IS THE ENEMY OF GOOD.” –VOLTAIRE การเปลี่ยนแปลงคือกระบวนการที่ใช้เวลา ความสมบูรณ์แบบยากมากที่จะทำได้สำเร็จ การแบ่งเป้าหมายความสำเร็จไว้เป็นชิ้น ๆ และอยู่ในระยะที่เอื้อมถึงได้เป็นสิ่งที่ควรทำ แต่ขณะเดียวกันก็ควรมีการวางแผนและเป้าหมายในระยะยาวไว้ด้วยเช่นกัน (ขอแนะนำบทความเรื่อง ประชาธิปไตยข้อมูล (Data Democratization) เทรนด์ที่องค์กรควรสนใจ) การแข่งขันเพื่อเป็นผู้นำในการใช้และขับเคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูล วิสัยทัศน์ของผู้นำนั้นสำคัญมากต่อการปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร ถึงแม้จะเป็นเรื่องยากและใช้เวลา แต่หากรู้จักเรียนรู้จากประสบการณ์ของคนยุคก่อนและนำมาประยุกต์ปรับใช้เพื่อหลีกเลี่ยงความผิดพลาดเช่นในอดีต ร่วมกับการศึกษาตัวอย่างขององค์กรที่ก้าวหน้าในเรื่องนี้อยู่ตลอด จะทำให้องค์กรสามารถขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างสำเร็จแน่นอน อ้างอิง
11 August 2022
Read More

บทความ
Movements
แนวทางการกำกับดูแลข้อมูลในบริษัท
ยุคแห่งการใช้งานข้อมูลได้มีการปรับเปลี่ยนอย่างมากเนื่องจาก องค์กรได้ให้ความสำคัญของ ข้อมูลในบริษัท อย่างมาก จากเดิมที่เป็นการนำข้อมูลสารสนเทศ มาช่วยในการตัดสินใจ (Data Informed) มาเป็นยุคของการนำข้อมูลเป็นเพื่อขับเคลื่อนองค์กร (Data Driven) แล้วกำลังจะมุ่งไปสู่ยุคของการใช้ข้อมูลเป็นศูนย์กลางในทุก ๆ กระบวนการทำงานขององค์กร (Data Centric) ดังนั้นจะเห็นได้ว่า องค์กรจะมีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เข้ามา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่เป็นโครงสร้าง เช่น ที่อยู่ในรูปแบบของตารางที่เราคุ้นเคย หรือ ข้อมูลที่เป็นกึ่งโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง อย่างเช่น ข้อมูล Comments ต่าง ๆ ใน Social Media ข้อมูลรูปภาพ วิดีโอ เป็นต้น การจัดการข้อมูลและกำกับดูแลข้อมูลในบริษัทเองจึงเป็นเรื่องสำคัญอย่างมาก บริษัทควรจะต้องมีกรอบแนวคิดในการจัดการข้อมูล ซึ่งปัจจุบันนี้ การกำกับดูแลข้อมูล หรือที่เรียกว่า Data Governance ได้เข้ามามีส่วนสำคัญสำหรับการบริหารจัดการข้อมูลในองค์กร เพราะว่า จะเป็นกรอบแนวคิดที่กล่าวถึง การบริหารข้อมูลในองค์กร โดยมีเรื่อง Data Governance เป็นแกนหลัก แล้วรายล้อมไปด้วยองค์ประกอบอื่น ๆ ที่บริษัท หรือ องค์กร จะต้องคำนึงถึง อาทิ เช่น สถาปัตยกรรมข้อมูล การดำเนินการทางด้านข้อมูล การจัดการ Metadata ของข้อมูล การจัดการคลังข้อมูล เอกสารคำอธิบายข้อมูล รวมถึงการจัดการคุณภาพข้อมูลด้วย การที่องค์กรมีการกำกับดูแลข้อมูลที่ดี จะทำให้องค์กรหรือหน่วยงานนั้น ๆ ได้รับการยอมรับ ในเรื่องของการกำกับกิจการ มีความน่าเชื่อถือในการนำข้อมูลต่าง ๆ มาเผยแพร่ มีหลักการในการดำเนินงานเกี่ยวกับข้อมูลที่ดี ซึ่งการที่องค์กรนั้นมีการกำกับดูแลข้อมูลนั้น หมายถึง องค์กรได้มีการจัดตั้งหรือมีโครงสร้างอย่างเช่น คณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูลขององค์กร และมีคณะทำงานด้านข้อมูล หรือ ทีมบริกรข้อมูล (Data Steward) เพื่อช่วยคณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูลขององค์กรดำเนินกิจกรรมทางด้านข้อมูลได้อย่างราบรื่น ทีมบริกรข้อมูลนั้น จัดได้ว่าเป็นตัวขับเคลื่อนที่สำคัญของการกำกับดูแลข้อมูล เพราะเป็นทีมงานที่มาจากหน่วยงานต่าง ๆ ภายในองค์กร มีความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับข้อมูลในหน่วยงานของตนได้อย่างดี ซึ่งจะทำให้การประสานกันระหว่างหน่วยงานเป็นไปได้สะดวกขึ้น                   โดยกระบวนการในทำการกำกับดูแลข้อมูลหลังจากที่มีทีมทำงานคณะกรรมการแล้ว ก็จะต้องทำการสำรวจดูว่าข้อมูล / ชุดข้อมูล (Dataset) ที่มีอยู่ในองค์กรมีอะไรบ้าง ใครเป็นเจ้าของข้อมูล และจะต้องจัดทำ Meta data ที่เกี่ยวข้องกับการกำกับดูแลข้อมูล ตัวอย่างเช่น วงจรชีวิตข้อมูล ลำดับชั้นความลับของข้อมูล ผู้ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล การอนุญาตให้ใช้งานข้อมูล เป็นต้น ซึ่งกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการทำธรรมาภิบาลข้อมูลในองค์กร จะมีความเกี่ยวข้องกับ ข้อมูลส่วนบุคคล ความปลอดภัยของข้อมูล การแลกเปลี่ยนข้อมูล รวมถึงการเปิดเผยข้อมูลด้วย ดังนั้น ถ้าพูดถึงการกำกับดูแลข้อมูล ส่วนหนึ่งที่สำคัญคือ องค์กรหรือบริษัท จะต้องมีการออกนโยบายข้อมูล (Data Policy) ซึ่งจะเป็นนโยบายและภาพรวมของ การกำกับดูแลข้อมูล ที่ว่าด้วยการนำข้อมูลไปจัดเก็บ การทำลายข้อมูล การนำข้อมูลไปประมวลผล รวมถึงการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการเปิดเผยข้อมูลตามที่ได้กล่าวมา นอกจากนโยบายแล้วองค์กรก็ควรจะมีนโยบาย และแนวปฏิบัติที่เกี่ยวข้องด้วย อย่างเช่น การจัดการข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งในประเทศไทยเองก็จะมีการบังคับใช้ พ.ร.บ.ข้อมูลส่วนบุคคลอยู่แล้ว ดังนั้น องค์กรหรือหน่วยงาน จะต้องมีวิธีการในการจัดการข้อมูลที่เกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล รวมถึงการนำเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องมาช่วยจัดการข้อมูลส่วนบุคคลด้วย เพื่อให้เป็นไปตาม พ.ร.บ. นอกจากนี้ ยังต้องมีแนวปฏิบัติ หรือ นโยบายที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยทางคอมพิวเตอร์ด้วย ตัวอย่างเช่น การรักษาความปลอดภัย อาจจะใช้เป็นแนวทาง ISO/IEC 27001 เกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูล ซึ่งปลายทางของการกำกับดูแลข้อมูล จะเป็นเรื่องของการเปิดเผยข้อมูล (Open Data) องค์กรจะต้องมีการเปิดเผยข้อมูลให้สาธารณชนรับทราบ ดังนั้นข้อมูลที่เปิดเผยมาจะต้องมีกระบวนการในการกลั่นกรองและทราบที่มาที่ไปของชุดข้อมูลที่เปิดเผยนี้ด้วย จากที่กล่าวมาทั้งหมดจะเห็นได้ว่า องค์กรที่มีการนำข้อมูลมาใช้งานและมีข้อมูลอยู่เป็นจำนวนมาก ควรที่จะมีกรอบแนวคิดการกำกับดูแลข้อมูลเพื่อให้มีธรรมาภิบาลข้อมูลในองค์กร เพื่อที่จะทำให้องค์กรมีภาพลักษณ์ในการจัดการบริหารข้อมูลที่ดี ถ้าหากมีกรณีที่เกิดขึ้นเกี่ยวกับข้อมูล จะได้สามารถอธิบาย และแสดงที่มาของข้อมูลได้อย่างชัดเจนและถูกต้องตามหลักการปฏิบัติที่ดี เมื่อเห็นอย่างนี้แล้ว องค์กร จะต้องมองย้อนกลับไปว่า หน่วยงานของเราเองมีการกำกับดูแลข้อมูลที่ดีแล้วหรือไม่ เนื้อหาโดย ผศ.ดร.วรภัทร ไพรีเกรงตรวจทานและปรับปรุงโดย อิสระพงศ์ เอกสินชล
10 May 2022
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