dataanalytics

dataanalytics

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All dataanalytics

PostType Filter En

บทความ

Gotta Train ’Em All!  พัฒนาองค์กรให้แข็งแกร่ง ด้วยระบบติดตามผลงานสไตล์โปเกเด็กซ์! 
ในบริบทขององค์กรสมัยใหม่ การนำแนวคิดจากโลกโปเกมอนมาประยุกต์ใช้ในการบริหารทรัพยากรมนุษย์สามารถเป็นนวัตกรรมที่น่าสนใจ ระบบติดตามผลการปฏิบัติงานที่ออกแบบตามแนวคิดของ Pokédex ที่ให้ข้อมูลเชิงลึก สนุก และเข้าใจง่าย จะช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ความสามารถ พัฒนาการ และศักยภาพของบุคลากรได้อย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ โดยมีเป้าหมายในการสร้างทีมงานที่มีความแข็งแกร่งและสามารถขับเคลื่อนองค์กรไปสู่ความสำเร็จ  รูป Pokédex (https://www.pokemon.com/us/pokedex)  Pokédex (https://www.pokemon.com/us/pokedex) เป็นสมุดบันทึกข้อมูลที่ใช้ในจักรวาลของโปเกมอน ทำหน้าที่บันทึกข้อมูลของโปเกมอนแต่ละชนิด มีคุณสมบัติหลัก แสดงรายละเอียดต่างๆ ของโปเกมอน เช่น: ประเภท ขนาด น้ำหนัก ความสามารถพิเศษ ถิ่นที่อยู่อาศัย ซึ่งช่วยให้เทรนเนอร์สามารถติดตามและศึกษาข้อมูลโปเกมอนได้อย่างละเอียด  Employee Pokédex: โปรไฟล์เฉพาะตัวของพนักงาน  โปเกมอนแต่ละตัวประกอบด้วยคุณลักษณะเฉพาะ พนักงานในองค์กรก็ล้วนมีความสามารถและศักยภาพที่แตกต่างกัน ระบบ Employee Pokédex จะเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถวิเคราะห์ภาพรวมของบุคลากรได้อย่างเป็นระบบและครอบคลุม โดยนำเสนอข้อมูลสำคัญ อาทิ ทักษะเชิงวิชาชีพ ความสามารถเฉพาะทาง และประวัติผลการปฏิบัติงาน เพื่อสนับสนุนการพัฒนาศักยภาพบุคลากรอย่างมีประสิทธิภาพและเป็นรูปธรรม  ชื่อและตัวตน: ยอมรับความแตกต่างและศักยภาพของแต่ละบุคคล  Pokédex จะบันทึกรายละเอียดเฉพาะของโปเกมอนแต่ละตัว องค์กรสมัยใหม่ก็ควรตระหนักถึงความหลากหลายของทรัพยากรมนุษย์ พนักงานแต่ละคนล้วนมีภูมิหลัง ทักษะ และคุณลักษณะเฉพาะตน การยอมรับและเคารพในความแตกต่างเหล่านี้จะช่วยสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่ครอบคลุม เอื้ออำนวยให้บุคลากรรู้สึกถึงคุณค่าของตนเอง และสามารถแสดงศักยภาพได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ  ประเภทและความสามารถ: ค้นหาบทบาทที่ใช่  เช่นเดียวกับประเภทและความสามารถที่กำหนดประสิทธิภาพของโปเกมอนในการต่อสู้ พนักงานแต่ละคนในองค์กรก็มีคุณลักษณะเฉพาะที่แตกต่างกัน บางบุคคลมีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์เชิงลึก บางคนโดดเด่นด้านความคิดสร้างสรรค์ และบางคนมีศักยภาพด้านภาวะผู้นำ การทำความเข้าใจ “ประเภท” และคุณลักษณะเฉพาะของพนักงานจะเป็นกลยุทธ์สำคัญที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถมอบหมายงานได้อย่างเหมาะสมและสอดคล้องกับความสามารถ อันจะนำไปสู่การสร้างทีมงานที่มีประสิทธิภาพและศักยภาพสูงสุด  เพศ: ส่งเสริมความเท่าเทียมและความหลากหลาย  ในโลกของโปเกมอนมีความหลากหลายทางพันธุกรรม องค์กรชั้นนำในปัจจุบันควรให้ความสำคัญอย่างยิ่งกับความหลากหลายและความเท่าเทียมในสถานที่ทำงาน เครื่องมือการบริหารทรัพยากรมนุษย์สมัยใหม่สามารถทำหน้าที่เป็นกลไกสำคัญในการส่งเสริมวัฒนธรรมองค์กรที่ครอบคลุม เพื่อสร้างโอกาสในการพัฒนาและความก้าวหน้าอย่างเป็นธรรมสำหรับบุคลากรทุกคน โดยไม่คำนึงถึงความแตกต่างทางเพศ เชื้อชาติ หรือพื้นฐานส่วนบุคคล  Type Matchups: เข้าใจไดนามิกการทำงานเป็นทีม  เช่นเดียวกับโปเกมอนที่มีคุณลักษณะเฉพาะทางพลังงานและความสามารถ พนักงานในองค์กรก็มีทักษะ จุดแข็ง และข้อจำกัดที่แตกต่างกัน การออกแบบทีมงานที่มีความหลากหลายและสามารถเสริมพลังซึ่งกันและกันจะเป็นกลยุทธ์ที่สำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกในการจัดวางทรัพยากรบุคคล เพื่อสร้างทีมงานที่มีความสมดุลและมีศักยภาพในการขับเคลื่อนองค์กรอย่างมีประสิทธิภาพ  Base Stats: วัดผลทักษะและศักยภาพของพนักงาน  ศักยภาพของโปเกมอนจะมีค่าสถานะพื้นฐานที่เป็นตัวกำหนด พนักงานในองค์กรก็มีทักษะหลักที่สามารถพัฒนาและยกระดับได้ อาทิ ความสามารถในการวิเคราะห์และแก้ปัญหา ทักษะการปรับตัวต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลง และประสิทธิภาพในการทำงานร่วมกับผู้อื่น ระบบติดตามผลการปฏิบัติงานแบบดิจิทัลจะเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถประเมินและวัดระดับความสามารถเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ อันจะนำไปสู่การวางแผนพัฒนาบุคลากรที่มีความเฉพาะเจาะจงและมีประสิทธิภาพสูงสุด  Search Box: ค้นหาพนักงานที่ใช่ได้อย่างรวดเร็ว  ฟังก์ชันการค้นหาที่มีประสิทธิภาพใน Pokédex ช่วยให้เทรนเนอร์สามารถเข้าถึงข้อมูลโปเกมอนได้อย่างรวดเร็ว ระบบการบริหารทรัพยากรมนุษย์สมัยใหม่ก็ควรพัฒนาเครื่องมือค้นหาที่มีความคล่องตัวและแม่นยำ ซึ่งจะช่วยให้ผู้บริหารสามารถค้นหาและคัดกรองบุคลากรตามคุณสมบัติเฉพาะ อาทิ ทักษะเชิงวิชาชีพ ประสบการณ์การทำงาน หรือผลงานที่ผ่านมา การออกแบบระบบสืบค้นดังกล่าวจะเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารและพัฒนาทรัพยากรบุคคลขององค์กรอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิผล  สรุป: ใช้ข้อมูลขับเคลื่อนองค์กรให้เติบโตเหมือนเทรนเนอร์มืออาชีพ  การประยุกต์ใช้แนวคิดจาก Pokédex ในระบบการวิเคราะห์ทรัพยากรมนุษย์จะเป็นนวัตกรรมที่ช่วยยกระดับการบริหารบุคลากร โดยสร้างระบบติดตามผลที่มีความแม่นยำ เข้าใจง่าย และมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรมนุษย์สามารถประเมินและพัฒนาศักยภาพของพนักงานได้อย่างเป็นระบบ ท้ายที่สุดแล้ว ความสำเร็จขององค์กรเปรียบเสมือนการเดินทางในโลกโปเกมอน ที่ต้องอาศัยกลยุทธ์ การพัฒนาอย่างต่อเนื่อง และความร่วมมือของทีมงานที่เข้มแข็ง! 
25 March 2025

บทความ

รมว.ดีอีเอส ติดตามความคืบหน้าการพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ Travel Link
ชูความสำเร็จของการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ เพิ่มมูลค่าการท่องเที่ยวไทย 28 มิถุนายน 2566, กรุงเทพมหานคร – รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลฯ ติดตามความคืบหน้าและผลสำเร็จการพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” โดย สถาบันส่งเสริมการวิเคราะห์และบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐ (GBDi) หรือ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) (BDI) ในปัจจุบัน ชูความสำเร็จของการเชื่อมโยงความร่วมมือจากมากกว่า 20 หน่วยงาน รวบรวมชุดข้อมูลอ้างอิงมากกว่า 100 ชุด มีข้อมูลแหล่งท่องเที่ยวไทยมากกว่า 14,000 แหล่ง พร้อมขยายผลสู่การบริการด้านข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อยกระดับอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวของประเทศ นายชัยวุฒิ ธนาคมานุสรณ์ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอีเอส) พร้อมคณะร่วมติดตามความคืบหน้าและผลสำเร็จภายใต้การพัฒนาแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” โดยมี รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI คณะทำงานโครงการ Travel Link นายอนุกูล จันทร์จรัส ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร สำนักงานปลัดกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา พร้อมทีมงาน และ นายภูมิกิตติ์ รักแต่งาม ประธานที่ปรึกษาสมาคมธุรกิจการท่องเที่ยวจังหวัดภูเก็ต ร่วมให้การต้อนรับและรายงานผลการดำเนินงาน นายชัยวุฒิ เปิดเผยว่า กระทรวงดิจิทัลฯ ให้ความสำคัญกับการขับเคลื่อนให้เกิดการใช้ประโยชน์อย่างสูงสุดจากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) โดยความคืบหน้าการดำเนินงานของแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” แสดงให้เห็นความสำเร็จอีกขั้นในการบูรณาการการทำงานระหว่างรัฐและเอกชน ผสานเข้ากับเทคโนโลยีเพื่อการจัดการข้อมูลก่อนเชื่อมโยงไปสู่การใช้งานจริง โดยอาศัยความรู้ความสามารถของคนรุ่นใหม่ในการพัฒนาแพลตฟอร์มดังกล่าวขึ้น ทำให้เชื่อมั่นได้ว่า ประเทศไทยจะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ในการเพิ่มมูลค่าให้กับภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้มากขึ้น อีกทั้งเป็นการกระตุ้นเศรษฐกิจและสังคมของประเทศอย่างต่อเนื่อง ทั้งนี้ เมื่อวันที่ 2 มิถุนายนที่ผ่านมา ราชกิจจานุเบกษาเผยแพร่ พระราชกฤษฎีกาจัดตั้งสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) พ.ศ. 2566 โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้เกิดการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งภาครัฐและภาคเอกชนเป็นกลไกสำคัญในการพัฒนาระบบเศรษฐกิจและสังคมของประเทศเกิดการบูรณาการข้อมูลขนาดใหญ่ของหน่วยงานของรัฐและเอกชนสำหรับการแก้ไขปัญหา การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และการให้บริการการตัดสินใจในการกำหนดนโยบายเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ซึ่งนับเป็นการเตรียมความพร้อมการขับเคลื่อนประเทศอย่างมั่นคงในอีกขั้น ด้าน รศ.ดร.ธีรณี กล่าวว่า แพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ “Travel Link: เชื่อม (ข้อมูล) ท่องเที่ยวให้ถึงกัน” เป็นหนึ่งในโครงการที่ GBDi เริ่มต้นพัฒนาขึ้น โดยความร่วมมือกับ กระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา เพื่อขับเคลื่อนอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวของประเทศไทย ปัจจุบันมีการบูรณาการข้อมูลและแลกเปลี่ยนข้อมูลด้านการท่องเที่ยวจากทุกภาคส่วนที่เกี่ยวข้องมากกว่า 20 หน่วยงาน อาทิ ข้อมูลสถานที่ท่องเที่ยว โรงแรม อัตราการเข้าพัก ฯลฯ เกิดชุดข้อมูลอ้างอิง (Data Catalog) มากกว่า 100 ชุด มีข้อมูลแหล่งท่องเที่ยวไทยมากกว่า 14,000 แหล่ง เพื่อเป็นฐานข้อมูลกลางในการให้บริการ นอกจากนี้ยังมีการสำรวจเพื่อให้เข้าใจความต้องการของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มผู้ประกอบการหรือนักท่องเที่ยว ว่ามีข้อมูลใดบ้างที่ให้ความสนใจ เช่น จำนวนและพฤติกรรม เป็นต้น โดยวิธีการศึกษาจะเป็นการศึกษาเชิงคุณภาพ มีการสัมภาษณ์เชิงลึก มุ่งทำความเข้าใจพฤติกรรมในบริบทและมุมมองที่หลากหลาย โดยผู้ประกอบการด้านการท่องเที่ยว หน่วยงานต่าง ๆ รวมถึงประชาชนที่สนใจสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลได้ผ่าน https://www.travellink.go.th/ ซึ่งถือเป็นอีกหนึ่งความสำเร็จของ BDI ในการขับเคลื่อนการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกิดจากการทำงานของกลุ่มคนรุ่นใหม่ “BDI มีความพร้อมอย่างยิ่งในการเป็นกลไกสำคัญที่จะขับเคลื่อนให้เกิดการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความสามารถของบุคลากรคนรุ่นใหม่ที่มีความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ เข้าใจเทคโนโลยีอุบัติใหม่ รวมถึง Business Domain ต่าง ๆ ของรัฐ และมีประสบการณ์ด้านข้อมูลเพื่อการวางแผนของภาครัฐพัฒนาเป็นแพลตฟอร์มสำคัญด้านการท่องเที่ยวของไทย โดย BDI จะเป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญในการยกระดับเศรษฐกิจและสังคมของประเทศให้เข้มแข็งยิ่งขึ้น” ผู้อำนวยการ BDI กล่าว พร้อมกันนี้ นายชัยวุฒิ ยังได้ร่วมพูดคุยถึงการดำเนินงานด้านข้อมูลขนาดใหญ่ในโครงการต่าง ๆ โดยนอกเหนือจากแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะ Travel Link แล้ว BDI ยังได้บูรณาการการทำงานไปแล้วกว่า 100 โครงการกับ 67 หน่วยงาน รวมถึงการพัฒนาแพลตฟอร์มเชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพ (Health Link) ระบบเชื่อมโยงข้อมูลเด็กและเยาวชน (Youth Link) และระบบเชื่อมโยงข้อมูลเพื่อการบริหารสถานการณ์การแพร่ระบาดของโรคติดเชื้อไวรัสโควิด-19 (CO-Link) #depaThailand #BDI #BigDataInstitute #TravelLink #GBDi #BigData #MDES #PhuketTouristAssociation #PTA #สมาคมธุรกิจการท่องเที่ยวจังหวัดภูเก็ต
29 June 2023

บทความ

Big Data และ Data Analytics เพื่อการจัดเก็บภาษี
ทุก ๆ ปีสรรพากรทั่วโลกจะต้องสูญเสียรายได้หลายสิบล้านเหรียญจากการโกงและหลีกเลี่ยงภาษี จากข้อมูลสถิติพบว่า 145 ประเทศทั่วโลกซึ่งมีขนาดเศรษฐกิจรวมกันประมาณ 95% ของ GDP โลก[1] มีการสูญเสียรายได้ทางภาษีรวมกันปีละ 2.4 ล้านล้านยูโร หรือประมาณ 91.4 ล้านล้านบาท นับเป็นมูลค่าที่มหาศาลมาก ดังนั้นจึงไม่เป็นที่น่าแปลกใจที่สรรพากรหรือหน่วยงานที่มีหน้าที่จัดเก็บภาษีของแต่ละประเทศ[2] หันมาใช้ประโยชน์จาก Big Data และมุ่งหาเครื่องมือใหม่ ๆ ที่ช่วยให้การจัดเก็บภาษีมีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น “2.4 trillion Euros are lost every year because of fraud and tax evasion.” Ian Pretty, Capgemini (2013) บทความนี้ขอนำเสนอตัวอย่างการใช้ Big Data และ Data Analytics ของสรรพากรในต่างประเทศเพื่อเป็นข้อมูลให้กับผู้ที่สนใจด้านการวิเคราะห์ข้อมูล ตลอดจนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักศึกษาที่อาจมีความสนใจด้านธุรกิจหรือด้านการเงิน ตัวอย่างแรก ขอเริ่มกันที่สรรพากรของประเทศไอร์แลนด์ หรือ Ireland Tax and Customs ที่มีการนำข้อมูล Big Data ที่เป็นข้อมูลภายนอกองค์กรทั้งแบบ structured และ unstructured มาใช้ประโยชน์เพื่อให้ได้ข้อมูลผู้เสียภาษีที่ครบถ้วนยิ่งขึ้น โดยทางสรรพากรของประเทศไอร์แลนด์ได้นำข้อมูลภายนอกมาใช้ร่วมกับข้อมูลภายในของหน่วยงาน แล้วมาทำโมเดลเพื่อวิเคราะห์ตัวเลขต่าง ๆ ทางภาษี อาทิ การนำข้อมูลภายนอกมาใช้พยากรณ์รายได้ของผู้เสียภาษี เพื่อเปรียบเทียบกับจำนวนรายได้ที่ยื่นในแบบภาษีเงินได้ โดยโมเดลที่ทางสรรพากรของประเทศไอร์แลนด์เลือกใช้นั้นเป็นเพียง Regression โมเดลธรรมดา มิได้ต้องใช้โมเดลอะไรที่ซับซ้อนเนื่องจากหากข้อมูลดีมีคุณภาพ การเลือกใช้โมเดลที่เข้าใจง่ายและอธิบายให้ผู้ใช้งานเข้าใจได้ง่ายย่อมดีกว่าการเลือกใช้โมเดลที่ซับซ้อนอย่างแน่นอน ตัวอย่างของประเทศไอร์แลนด์แสดงให้เห็นว่า เจ้าหน้าที่สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูล Big Data มาตรวจสอบกับข้อมูลรายได้ของผู้เสียภาษี เพื่อค้นหาว่าผู้เสียภาษีรายใดอาจทำการยื่นรายได้ต่ำกว่าความเป็นจริง ปัจจุบันหลายหน่วยงานภาษีทั่วโลกมีการใช้ประโยชน์จาก Big Data อาทิ ประเทศรัสเซีย ออสเตรเลีย แคนาดา และสิงคโปร์ อย่างไรก็ตาม ผู้ทำโมเดลจำเป็นจะต้องมั่นใจว่า ข้อมูลภายนอกที่ได้มาเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและน่าเชื่อถือได้ มิฉะนั้นผลลัพธ์ที่ได้อาจเข้าข่ายของสโลแกนทางสถิติที่เป็นที่รู้จักดี คือ Garbage In, Garbage Out (GIGO) นั่นเอง ตัวอย่างที่สอง ขอนำเสนอการใช้ประโยชน์จากวิธีการเก็บข้อมูลสมัยใหม่หรือเทคนิค web-scraping ที่เป็นที่นิยมในการเก็บข้อมูลตามเว็บไซต์หรือสื่อออนไลน์ต่าง ๆ ที่ใคร ๆ ก็สามารถเข้าถึงได้เพราะถือเป็นข้อมูลสาธารณะ (Public Data) ในประเทศสเปน เจ้าหน้าที่สรรพากรได้ใช้เทคนิค web-scraping นี้ไปเก็บข้อมูลบนสื่อออนไลน์ต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับการซื้อขายสินค้าออนไลน์และการซื้อขายอสังหาฯ เพื่อใช้เป็นข้อมูลในการประเมินรายได้ของผู้เสียภาษีที่อาจจะพยายามหลีกเลี่ยงการเสียภาษี แน่นอนว่าการทำ web-scraping เป็นเพียงการเก็บข้อมูลเท่านั้น มิใช่เป็นการทำโมเดลเพื่อบ่งชี้รายได้ ดังนั้นเจ้าหน้าที่สรรพากรของประเทศสเปนต้องมาพัฒนาโมเดลที่สามารถบ่งชี้หรือคาดการณ์รายได้ของผู้เสียภาษีในภายหลัง แต่น่าเสียดายที่ทางสรรพากรของประเทศสเปนไม่ยอมเปิดเผยถึงโมเดลที่ใช้หรือแหล่งสื่อออนไลน์ที่ไปเก็บข้อมูลมาเพราะถือเป็น “ความลับในทางธุรกิจ” ปัจจุบันธุรกิจอีคอมเมิร์ซหรือการขายสินค้าออนไลน์มีจำนวนเพิ่มสูงขึ้นเป็นอย่างมาก และเป็นช่องทางการซื้อ-ขายที่ได้รับความนิยมสูงจากผู้บริโภคทุกกลุ่ม แต่การชำระภาษีของภาคธุรกิจนี้สร้างความเหลื่อมล้ำและความได้เปรียบที่ไม่เป็นธรรมกับผู้เสียภาษีจากภาคธุรกิจเดียวกัน  ดังนั้น หากมองในเชิงโครงสร้างภาษีและเชิงเศรษฐศาสตร์ การจัดเก็บภาษีจากธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่พยายามหลีกเลี่ยงภาษี จะเปรียบเสมือนการส่งเสริมให้ตลาดการขายสินค้าออนไลน์เกิดความยุติธรรมและลดความได้เปรียบทางภาษีของผู้ขายสินค้าออนไลน์บางรายอีกด้วย ตัวอย่างที่สาม ขอนำเสนอการใช้ประโยชน์จากข้อมูลผู้เสียภาษีเพื่อช่วยเหลือหรือแบ่งเบาภาระของผู้เสียภาษีและยังสามารถลดต้นทุนในการจัดเก็บหนี้ภาษีได้อีกด้วย กล่าวคือ win-win ทั้งสองฝ่าย ตัวอย่างนี้มาจากสรรพากรของประเทศสวีเดน (Swedish Tax Agency) ที่ได้นำโมเดลทางสถิติมาใช้เพื่อให้งานด้านการจัดเก็บหนี้เป็นเชิงรุกมากขึ้น โดยโมเดลที่ได้พัฒนาขึ้นมานั้น เป็นโมเดลที่ช่วยระบุว่า ผู้เสียภาษีรายใดมีโอกาสสูงที่จะไม่ชำระหนี้หรือมีปริมาณหนี้ที่เพิ่มสูงขึ้น เพื่อแจ้งให้เจ้าหน้าที่ไปติดต่อเพื่อสอบถามถึงปัญหาของผู้เสียภาษีรายนั้น ๆ การทำโมเดลในลักษณะนี้ย่อมส่งผลให้ผู้เสียภาษีพึงพอใจ เพราะผลลัพธ์ที่ได้จากโมเดลนี้จะสามารถช่วยแบ่งเบาภาระของผู้เสียภาษีและให้โอกาสผู้เสียภาษีเลือกปรับแผนการชำระหนี้ให้สอดคล้องกับความสามารถในการชำระหนี้ของผู้เสียภาษีได้ นอกจากนั้น โมเดลนี้ยังช่วยลดความเสี่ยงจากการเกิดหนี้เสียได้ โดยส่งผลให้รายได้ทางภาษีของสรรพากรของประเทศสวีเดนเพิ่มสูงขึ้นอีกด้วย จากตัวอย่างทั้งสามตัวอย่างที่นำเสนอมา จะเห็นว่า ข้อมูล Big Data และ Data Analytics นั้นมิได้มีไว้สำหรับภาคเอกชนเท่านั้น หน่วยงานรัฐก็สามารถใช้ประโยชน์จาก ข้อมูล Big Data ได้เช่นกัน แต่อย่างไรก็ตาม การใช้ข้อมูลไม่ว่าจะขนาดเล็กหรือขนาดใหญ่ ต้องเป็นข้อมูลที่มีคุณภาพ และการเลือกใช้โมเดลหรือเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลก็ต้องเหมาะสมกับข้อมูลและโจทย์ที่ต้องการวิเคราะห์ด้วย ความยากง่ายของโมเดลมิใช่สาระสำคัญของการได้ผลที่แม่นยำหรือประโยชน์ที่เกิดจากการวิเคราะห์ข้อมูล เอกสารอ้างอิง: [1] หรือ ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศของทุกประเทศทั่วโลก (Global Gross Domestic Product: GDP) [2] ชื่อหน่วยงานที่มีหน้าที่จัดเก็บภาษีในแต่ละประเทศนั้นมีหลากหลายชื่อ อาทิ ที่ประเทศอเมริกาเรียกว่า Internal Revenue Service (IRS) แต่ที่ประเทศอังกฤษเรียกว่า Her Majesty's Revenue and Customs (HMRC) ส่วนที่ประเทศออสเตรเลียเรียกว่า Australian Taxation Office (ATO) ดังนั้น ผู้เขียนขอใช้คำว่า “สรรพากร” เพื่อสื่อถึงหน่วยงานที่มีหน้าที่จัดเก็บภาษีในแต่ละประเทศ
14 December 2022
PDPA Icon

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

Privacy Preferences

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

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

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

  • Performance Cookies

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

  • Functional Cookies

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

  • Targeting Cookies

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

Save settings
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.