Methiyapha Srimontrinond, Author at Big Data Institute

บทความทั้งหมด

All Articles

การบริหารจัดการข้อมูลเพื่อสร้างยอดขายและการตลาดออนไลน์

แนะนำตัวเอง สวัสดีครับ ชื่อ เกียรติกร เทียนธรรมชาติ ตอนนี้ดำรงตำแหน่ง Managing Director ของบริษัท aDay Fresh ซึ่งเราเป็นเจ้าแรก ๆ ที่ดำเนินกิจการ ผลไม้พรีเมียมดิลิเวอรี ที่ให้ลูกค้าสามารถสั่งกระเช้าผลไม้ผ่านทางออนไลน์ได้ และดำเนินธุรกิจมามากกว่า 8 ปีแล้วครับ ( การบริหารจัดการข้อมูล ) ความภูมิใจ เราได้มอบประสบการณ์การบริการสุดประทับใจให้กับลูกค้าทุกเพศทุกวัย มามากกว่า 8 ปี ในทุกเทศกาลและโอกาสสำคัญ ทั้งในประเทศ และประเทศใกล้เคียง และอีกหนึ่งความภาคภูมิใจนอกเหนือจากการขายผลไม้นำเข้าพรีเมียมคือ เราได้ช่วยเหลือเกษตรกรไทย และงานฝีมือจักรสานของคนไทยด้วยกันเอง เราส่งเสริมให้เกษตรกรและผู้ที่ทำงานฝีมือมีรายได้ รวมถึงสร้างความมั่นคงให้กับแรงงาน ให้สามารถมีรายได้ที่มั่นคง เรามีความตั้งใจนำสิ่งใหม่ ๆ มามอบให้คนไทยได้ลองอยู่เสมอ ทั้งของคนไทยเองและของที่เรานำเข้ามาจากต่างประเทศ อุปสรรคต่าง ๆ ด้วยประสบการณ์ที่ผมเคยเรียนและทำงานประจำเป็นด้าน Computer Science มาเป็นเวลา 6 ปีก่อน ประกอบกับการทำธุรกิจตรงนี้ ทำให้ช่วงแรกไม่มีความรู้ด้านการตลาดมากนัก ก็งู ๆ ปลา ๆ เลยครับ รู้สึกว่าลงทุนหลายอย่างก็ไม่ได้ตามที่ต้องการสักที ทำให้ผมประสบปัญหาด้านการขายอยู่พอสมควรช่วงหนึ่ง จนคิดได้ว่า เราต้องทำอะไรสักอย่างแล้ว ลำพังการยิงโฆษณาออนไลน์แบบไม่มีข้อมูลอะไรหรือไม่รู้ลูกค้าเราอยู่ตรงไหนนั้นไม่เพียงพออีกต่อไป แม้กระทั่งใน LINE Official เราก็ยิงโฆษณาแล้วทำไมไม่มีคนทักมาซื้อเท่าที่ควรเลย จนต้องมานั่งใช้ความคิดอย่างหนักมาก ๆ เพราะธุรกิจผลไม้ เป็นธุรกิจที่ต้องแข่งกับเวลาสูง ด้วยคุณภาพของผลไม้ต้องสดใหม่อยู่เสมอ ถ้าเราไม่สามารถขายสินค้าได้ตามที่เราตั้งเป้าไว้ เท่ากับเราจะขาดทุนลงทุกวัน ๆ แถมยังไม่สามารถคงเครดิตจำนวนผลไม้ที่จะนำเข้าได้อย่างสม่ำเสมออีกด้วย 8 ปีกับความสำเร็จที่ได้มาเพราะการตลาดและ Data พอหลังจากที่ตั้งใจลุยหาหนทางอยู่สักพัก จนเราเริ่มที่จะมุ่งไปที่ลูกค้าประจำของเราก่อนเลย ตอนแรกเรารวบรวมรายชื่อ ที่อยู่ เบอร์โทรศัพท์ วันเกิด ความถี่ในการซื้อ รวมถึงสินค้าที่สั่งบ่อย โดยเรา Export ข้อมูลหรือรายชื่อลูกค้าออกมาจากในระบบ CRM (Customer Relationship Management) ที่เราพัฒนากันเอง ซึ่งตัวระบบจะสามารถทำการฟิลเตอร์ กดดูผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้หมดเลย รวมถึงมีการวิเคราะห์ได้ว่าผลไม้ประเภทไหน หรือชนิดไหนขายดี ทำให้เราสามารถศึกษาพฤติกรรมของลูกค้าได้ ผ่านการสรุปผล หรือรายงานที่ได้มาจากระบบนี้ หลังจากนั้นเราก็นำข้อมูลมาจัดกลุ่ม แบ่งหมวดหมู่ คล้ายกับการ Query ใน SQL แต่สะดวกกว่ามาก เราสามารถดูได้เลยว่า บริเวณไหนที่ลูกค้าเราใช้บริการเรามากที่สุด และยีงมีข้อมูลอื่น ๆ ประกอบมาเพิ่มเติมด้วย ทำให้เรารู้ได้ว่า ผลไม้ที่คนไทยชอบคืออะไร ผลไม้ที่คนต่างประเทศชอบคืออะไร คนส่วนใหญ่ชอบกระเช้าประมาณไหน ราคาเท่าไหร่ ที่จะทำให้สินค้าขายออกได้ไว และได้คุณภาพกับลูกค้าที่สุด พอเรารู้สถิติของผลไม้ต่าง ๆ แล้ว เราก็ยังคงทำการวิจัยโดยการเก็บข้อมูลทั้งแบบ Quantitative และ Qualitative ประกอบไปด้วย รวมถึงการสำรวจแนวโน้มความชื่นชอบ และ Hashtags ต่าง ๆ พอเรามีข้อมูลมากพอที่จะนำมาวิเคราะห์อย่างละเอียด เราก็มองเห็นทางสว่างทันที เราก็ได้เดินหน้าออกแบบเซ็ตกระเช้าและของขวัญที่โดนใจหรือรองรับความต้องการของลูกค้าได้ถูกจุด จึงทำให้เราเป็นบริการผลไม้พรีเมียมดิลิเวอรีที่ถูกพูดถึงมากที่สุดเจ้าแรกเลยก็ว่าได้ รวมถึงสถิติต่าง ๆ ที่เราเก็บมาจากการพูดคุยกับลูกค้า ลูกค้าถามหาผลไม้อะไรมาบ้าง ประกอบกับข้อมูลที่เรามีอยู่ ทำให้เราพัฒนาระบบขนส่งเย็น หรือ สั่งด่วนได้เลย รวมถึงเป็นดิลิเวอรีผลไม้ที่ไวที่สุดในตลาดที่สั่งแล้ว ภายใน 1 ชม.ก็สามารถรอรับได้เลย เราบริการถึงที่จริง ๆ โดยลูกค้าสามารถเลือกเวลาการจัดส่งได้ตั้งแต่ 8.00-18.00 หรือบางเคสที่ด่วนมากจริง ๆ เราก็ยินดีบริการถึงช่วงค่ำ บางเคสถึงดึกก็มีครับ ถ้าจังหวะตรงนั้นเราสามารถจัดการให้ได้ จุดพลุให้ธุรกิจเป็นที่มองเห็นด้วย Data เราได้พูดในเรื่องของการปรับปรุงการบริการ และรูปโฉมสินค้าหรือบรรจุภัณฑ์ไปแล้ว ทีนี้เราก็จะมาพูดถึงการจุดพลุให้เป็นที่มองเห็น หรือการทำโฆษณาต่าง ๆ ให้แบรนด์เรามี Awareness มากขึ้นนั่นเอง โดยจุดมุ่งหมายของเราคือการเข้าถึงคนกลุ่มใหม่ ๆ มากขึ้น ซึ่งการยิงโฆษณาใน Social Media ในแต่ละแพลตฟอร์ม ต่างก็มี Algorithm ที่แตกต่างกัน แต่สิ่งหนึ่งที่มีเหมือนกันแล้วเป็นเทคนิคเฉพาะตัวคงเป็นคำถามที่ว่า “ยิงไปหาใคร แล้วจะแน่ใจได้อย่างไรว่า คนที่ยิงไปเป็นกลุ่มที่จะสนใจเรา?” และคำตอบก็คือ ข้อมูล หรือ เซ็ตข้อมูล ต่าง ๆ ในมือนั่นเอง นอกจากนี้เรายังสามารถทำ AB Test ในการยิงโฆษณา ซึ่งเป็นการทดสอบรูปแบบของโฆษณา ทำให้เรารู้ว่าลูกค้าชอบโฆษณาแบบไหน โดยคำว่าโฆษณานั้นจะรวมไปถึงสไตล์รูปภาพ รูปแบบของโพสอย่าง Single Post หรือ Photo Album รวมไปถึงตัวแคปชันด้วยเช่นกัน เพื่อทดสอบจนได้สิ่งที่ใช่ที่สุด ทำให้เราสามารถตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น และทำให้ผลลัพธ์ที่ตามมา ก็เป็นไปตามที่คาดไว้จริง ๆ อีกทั้งข้อมูลที่เราได้จากทาง Website ของเราเอง ที่มี User คลิกเข้ามา เราก็สามารถรวบรวม และ Export ออกมาแล้วนำมาทำ SEO (Search Engine Optimization) และ SEM (Search Engine Marketing) ต่อได้กับทาง Google อีก ทำให้จากตอนแรกที่ซบเซา กลายเป็นว่าช่องทางการขายออนไลน์ของเราโตขึ้นมากถึง 125% ยาวไปถึงช่วงโควิด-19 ระบาดเรื่อยมาครับ พนักงานก็ยิ้มออก หายใจโล่งกันเป็นแถว (ยิ้ม) อะไรที่ทำให้ aDay Fresh แตกต่างจากคู่แข่ง ผมคิดว่า นอกจากความใส่ใจแล้ว ผมมองว่า เรามีระบบที่ดีในการรวบรวมข้อมูลเพื่อนำไปต่อยอดได้ทุก ๆ ด้าน ระบบทำการฟิลเตอร์ ที่สามารถกดดูรายละเอียดผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้หมดเลย และระบบยังสามารถการวิเคราะห์ผลไม้ขายดีได้อีกด้วย ซึ่งเราสามารถนำผลหรือรายงานที่ได้มา มาทำการตลาดหรือ จัดเซ็ตร่วมกัน เพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการได้มากที่สุด บทส่งท้าย ข้อมูล และ การบริหารจัดการข้อมูล เป็นสิ่งที่สำคัญมาก ๆ ในการนำมาใช้ ไม่ใช่แค่การทำการตลาดแต่สามารถนำไปเป็นเครื่องมือการวิเคราะห์ และทำให้สามารถทำการตัดสินใจด้านอื่น ๆ ได้เป็นอย่างดี ธุรกิจเป็นอะไรที่ไม่มีสูตรตายตัว 100% รวมถึงการตลาดด้วยเช่นกัน เพราะแนวโน้มความชื่นชอบของลูกค้ามีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดตามยุคสมัย แต่สิ่งหนึ่งที่จะไม่มีวันเปลี่ยนเลยคือ ฐานข้อมูล เพราะนั่นคือความจริงที่สามารถวิเคราะห์ความน่าจะเป็นในช่วงเวลานั้น เวลาอันใกล้ และอนาคตได้ดีที่สุด แบบไม่ต้องพึ่งหมอดูเลยครับ เนื้อหาโดย เกียรติกร เทียนธรรมชาติตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์

13 December 2022

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

Movements

10 ข้อผิดพลาดของระบบอัตโนมัติที่ควรหลีกเลี่ยง

10 ข้อผิดพลาดของระบบอัตโนมัติที่ควรหลีกเลี่ยง ระบบอัตโนมัตินั้น ถ้าทำงานได้ไม่ดี ก็สามารถทำให้เกิดผลกระทบทางด้านลบได้

31 October 2022

Big Data 101

ทำไมใคร ๆ ก็อยากจะมาเป็นวิศวกรข้อมูล (Data Engineer)

เราทุกคนเคยได้ยินคำโปรยว่า — Data Scientist, the sexiest job of the 21st Century (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่เซ็กซี่ที่สุดแห่งศตวรรษที่ 21) แต่มันจริงหรือไม่ ? ( data engineer คือ ) สำหรับหลาย ๆ คนที่ยังใหม่ในวงการข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) จะเป็นสิ่งแรกที่ได้ยิน และชื่อมันติดหู ไม่ทันไร ใคร ๆ ก็เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกันหมดแล้ว หรือใฝ่ฝันจะเป็น แต่ว่านั่นไม่ใช่อาชีพเดียวในวงการนี้ มีหลายอาชีพที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้เป็นผู้บุกเบิกข้อมูลมานานเกินไปแล้ว ถึงเวลาเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ยุคของวิศวกรข้อมูลและอาชีพอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อมกับข้อมูลแล้วล่ะ ซึ่งสิ่งนี้มันถูกพิสูจน์ว่าเกิดขึ้นแล้วจากข้อมูลในปี 2020 วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจอยู่ในช่วงขาลง ตาม รายงานการสัมภาษณ์งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลปี 2021 โดย interviewquery.com ที่รับเอาประสบการณ์สัมภาษณ์งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากกว่า 10,000 ราย พบว่า การสัมภาษณ์งานด้านวิทยาศาตร์ข้อมูลเติบโตขึ้นเพียงแค่ 10% เมื่อเทียบกับ การสัมภาษณ์งานด้านวิศวกรรมข้อมูล ซึ่งเติบโตถึง 40% ในปี 2020 ในเรื่องการเติบโตของอาชีพ ได้มีการรวบรวมข้อมูลมาจากบริษัทเทคโนโลยีมากกว่า 450 แห่ง ทำให้เห็นว่าสำหรับอาชีพนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จริงแล้วอัตรา การเติบโตของอาชีพนี้ลดลง 15% ในปี 2020 เมื่อเทียบกับปี 2019 การลดลงนี้ถูกทดแทนด้วยการเติบโตขึ้นในอาชีพอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น นักวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analyst) และวิศวกรข้อมูล (Data Engineer) ฉะนั้นเราไม่สามารถพูดได้แล้วว่า นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังคงเป็นอาชีพที่เซ็กซี่ที่สุด เพราะเดี๋ยวนี้มีอาชีพอื่น ๆ ที่ ‘ฮ็อตกว่า’ ในวงการข้อมูลเกิดขึ้นมาแล้ว และอาชีพวิศวกรข้อมูลก็เป็นหนึ่งในนั้น อนาคตของอาชีพ มาคุยกันเรื่องการเติบโต และความต้องการของอาชีพวิศวกรข้อมูล จากรายงาน DICE’s 2020 Tech Job Report วิศวกรข้อมูลเป็นอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในปี 2019 โตขึ้นถึง 50% เมื่อเทียบกับปีก่อน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็อยู่ในลิสต์ด้วย แต่โตขึ้นเพียง 32% เมื่อเทียบกับปีก่อน แต่ไม่ใช่แค่นั้น การศึกษาเรื่องค่าแรงจากที่อื่น ๆ ก็พบผลลัพธ์ที่คล้ายกันเกี่ยวกับอาชีพวิศวกรข้อมูล — ในฐานะเป็นผู้ประกอบอาชีพด้านข้อมูล เราเข้าใจว่าข้อมูลดังกล่าวเป็นความจริง ข้อมูลระบุว่าวิศวกรรมข้อมูลเป็นหนึ่งในอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ ซึ่งแซงหน้าอาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปแล้วอีกด้วย ทำไมถึงเป็นเช่นนี้ได้ล่ะ? การใช้จ่ายที่สูงขึ้น จากแบบสำรวจของ IDG Cloud Survey ซึ่งเก็บข้อมูลจากผู้ซื้อเทคโนโลยีขนาดใหญ่ 551 คน พบว่า มีเพียงแค่ 38% ของอุปกรณ์ไอทีทั้งหมดของพวกเขาที่อยู่ในระบบคลาวด์ ณ ปัจจุบันนี้ (2020) ใน 18 เดือน อุปกรณ์ไอทีเหล่านี้คาดว่าจะอยู่ในระบบคลาวด์ 59% ผู้ซื้อเทคโนโลยีกลุ่มเดียวกันได้จัดสรรงบประมาณไอที 32% ให้กับบริการคลาวด์คอมพิวติ้ง ซึ่งเป็นจำนวนเงิน 73.8 ล้านดอลลาร์ต่อบริษัทเทคโนโลยี (เพิ่มขึ้น 59% จากปี 2018) หลังจากการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล บริษัทต่าง ๆ ตระหนักว่าพวกเขาต้องการโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อจะทำการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างเกิดประโยชน์สูงสุด บริษัทเริ่มใช้เงินกับโครงสร้างพื้นฐานของระบบคลาวด์ที่เหมาะสม สถาปัตยกรรมข้อมูล และการจ้างงานผู้เชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมข้อมูล ความต้องการที่สูงขึ้น หลักฐานชัดเจนอย่างหนึ่งของความต้องการอาชีพวิศวกรข้อมูลคือการเติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เราอยากบอกคุณว่า ข้อมูลคือน้ำมันชนิดใหม่ ข้อมูลใหม่ถูกสร้างขึ้นทุกวัน และมีแต่จะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ด้วยจำนวนข้อมูลมหาศาล จึงมีความต้องการวิศวกรข้อมูลเพิ่มขึ้น เพื่อมารับมือกับข้อมูลที่เพิ่มขึ้น อีกอย่างที่บอกให้รู้คือการเติบโตของบริการด้านวิศวกรรมข้อมูลขนาดใหญ่ที่จัดให้บริการโดยบริษัทที่ปรึกษา เช่น Accenture และบริษัทเทคโนโลยีเช่น Cognizant ด้วยข้อมูลที่เพิ่มขึ้นบริการด้านวิศวกรรมข้อมูลที่เหมาะสมจึงเพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน ตลาดการบริการด้านวิศวกรรมข้อมูลกำลังเติบโต 18% ในแต่ละปี ซึ่งคาดว่าจะขึ้นถึง 31% ในแต่ละปีจนถึงปี 2025 การแข่งขันในผู้สมัคร จาก การศึกษา ที่ทำโดยออริ ราฟาเอล (CEO ของ Upsolver) มีผู้สมัครตำแหน่งอาชีพวิศวกรข้อมูลเฉลี่ยเพียง 2.5 คนต่อตำแหน่งงานที่ลงไว้ใน LinkedIn ซึ่งถ้าเทียบกับตำแหน่งอื่น ๆ คือมีผู้สมัครในตำแหน่งอื่น ๆ เยอะว่าวิศวกรข้อมูลมาก ตัวเลขดังกล่าวบ่งชี้ว่า มีการขาดแคลนวิศวกรข้อมูล ดังนั้น ผู้สมัครมีโอกาสต่อรองเงินเดือนที่สูงขึ้นในขั้นตอนการว่าจ้างได้ แน่นอนว่าขั้นตอนการว่าจ้างนั้นแตกต่างกันสำหรับทุกคน และขอบเขตการต่อรองขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ประสบการณ์ทำงาน ทักษะ ความสำเร็จที่เคยมีมาก่อน สถานที่ตั้งบริษัท ประเภทของธุรกิจ เป็นต้น พูดจากประสบการณ์ส่วนตัวของผู้เขียน ผมเห็นบริษัทที่ให้คุณค่ากับข้อมูลของตัวเองเสนอเงินเดือนที่สูงกว่ามากเมื่อเทียบกับบริษัทอื่น ๆ ตัวอย่างที่ดีของบริษัทเหล่านี้คือบริษัทที่ให้ผลิตภัณฑ์ข้อมูลบางอย่าง รวมทั้งมีเป้าหมายบางอย่างสำหรับข้อมูลของพวกเขา หน้าที่รับผิดชอบ หน้าที่หลักของ วิศวกรข้อมูล คือ การบริหารจัดการพื้นฐานหลักของโครงสร้างข้อมูลบริษัทที่อยู่ในคลังข้อมูล โดยเนื้องานมีตั้งแต่การออกแบบโครงสร้างตารางในการสร้างไปป์ไลน์ ETL/ELT เพื่อให้แน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานนั้นปรับระดับได้ และมีประสิทธิภาพสูง เพื่อจะสนองความต้องการด้านข้อมูลทั้งหมดของบริษัทได้ และยังต้องรับมือกับทุกสิ่งที่เกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติของข้อมูล วิศวกรข้อมูลสามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้— วิศวกรข้อมูลที่เชี่ยวชาญกว่ายังสามารถทำงานกับไปป์ไลน์ของข้อมูล เพื่อย่อยข้อมูลเข้าสู่ตัวรับข้อมูลตามเวลาจริง ซึ่งเป็นประโยชน์มากสำหรับการใช้งาน Machine Learning ที่รับเอาข้อมูลเข้าไป และดำเนินการบางอย่างกับข้อมูลนั้นตามเวลาจริง ทักษะ มีทักษะมากมายที่จำเป็นสำหรับการเป็นวิศวกรข้อมูล นอกจากความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมภาษต่าง ๆแล้ว วิศวกรข้อมูลจำเป็นต้องเข้าใจการทำงานของฐานข้อมูล ตลอดจนวิธีออกแบบเส้นทางการไหลของข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อโหลดข้อมูลเข้าสู่ฐานข้อมูล ผมจะสรุปง่าย ๆ เป็นความสามารถหลัก ๆ 5 อย่าง ได้แก่ ภาษาโปรแกรม (Python and SQL), ฐานข้อมูล (SQL และ NoSQL), เทคโนโลยี ETL/ELT (Apache Airflow, Hadoop), การสตรีมข้อมูล (Apache Beam) และโครงสร้างพื้นฐาน (โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์) บทสรุป ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้ แสดงว่าคุณเป็นหนึ่งในบุคคลที่สนใจในวิศวกรรมข้อมูล ซึ่งเป็นหนึ่งในอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในวงการนี้จริง ๆ รวมถึงเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้เฉลี่ยสูงที่สุดในโลกด้วย อาจจะฟังเหมือนฝันแต่ขอบอกไว้เลยว่านี่คือเรื่องจริง บทความโดย Nicholas Leongเนื้อหาจากบทความของ Mediumแปลและเรียบเรียงโดย ไอสวรรค์ ไชยชะนะตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์

8 September 2022

ข้อมูลเปิดเพื่อการต่อต้านคอร์รัปชัน

สวัสดีครับท่านผู้อ่าน ก่อนอื่นต้องขอแนะนำตัวก่อนนะครับ ผมณัฐ ณัฐภัทร เนียวกุล ปัจจุบันเป็นผู้จัดการโครงการข้อมูลเปิดเผยเพื่อความโปร่งใสของบริษัท แฮนด์ วิสาหกิจเพื่อสังคม จำกัด เราทำงานโดยมีความตั้งใจเพื่อส่งเสริมความโปร่งใสให้เกิดขึ้นในสังคม สร้างระบบนิเวศน์ของการ ต่อต้านคอร์รัปชัน และเชื่อมโยงทุกภาคส่วนในสังคมที่ทำงานในเรื่องนี้เข้ามาทำงานร่วมกัน ทุกท่านคงทราบดีว่า ปัญหาคอร์รัปชัน เป็นปัญหาที่เราพูดซ้ำวนเวียนมานานว่า แก้ไม่ได้สักที แม้ว่าเราจะพยายามทำยุทธศาสตร์ชาติ ออกกฎหมาย เขียนกฎหมายใหม่ก็หลายต่อหลายครั้ง มีองค์กรต่าง ๆ ที่เข้ามามีบทบาทในเรื่องนี้ แต่ก็ยังทำได้ไม่ดีเท่าที่ควร โดยเฉพาะเมื่อมีการจัดอันดับ ดัชนีภาพลักษณ์คอร์รัปชัน (Corruption Perceptions Index; CPI) ย้อนหลังไปเป็น 10 ปี คะแนนประเทศไทยก็ไม่ค่อยขยับไปไหน แต่อันดับที่เราได้ เมื่อเทียบกับประเทศอื่น ๆ กลับลดลงเรื่อย ๆ การจะรับมือ และจัดการกับปัญหาคอร์รัปชัน จึงมีความจำเป็นที่จะต้องเปลี่ยนมุมมองใหม่เพื่อหาวิธีการ และเครื่องมือใหม่ ๆ เข้ามาช่วย “ข้อมูล” จึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด เพราะข้อมูลจะมีส่วนช่วยทั้งภาครัฐและภาคประชาชน ให้เกิดความเข้าใจร่วมกันว่า ต่างฝ่ายต่างมองเห็นสิ่งที่อีกฝ่ายกำลังทำอยู่ ปิดบังซ้อนเร้นไม่ได้ (ในเงื่อนไขที่ว่าข้อมูลภาครัฐถูกเปิดเผยทั้งหมด) จากการศึกษาของคณะทำงาน G20 Anti-Corruption ได้มีการกำหนดชุดข้อมูลที่สำคัญที่ภาครัฐควรเปิดเผยเพื่อส่งเสริมความโปร่งใส และต่อต้านการคอร์รัปชันไว้ ประกอบด้วย ข้อมูลนิติบุคคล (Company Registers) ข้อมูลผู้ได้รับประโยชน์ (Beneficial Ownership) ข้อมูลคู่สัญญาของรัฐ (Government Contractors) ข้อมูลงบประมาณภาครัฐ (Government Budgeting) ข้อมูลการใช้จ่ายภาครัฐ (Government Spending) ข้อมูลโครงการจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐ (Public Procurement) ข้อมูลทางการเงินของพรรคการเมือง (Political Financing) ข้อมูลการลงคะแนนของสมาชิกรัฐสภา (Voting Records) ข้อมูลการประชุมของฝ่ายนิติบัญญัติ (Meeting Records) ข้อมูลบัญชีทรัพย์สิน (Assets Declarations) ข้อมูลการครอบครองที่ดิน (Land Registers) เป็นต้น จากการทำงานที่ผ่านมาเราพบว่าชุดข้อมูลเหล่านี้ถูกเปิดเผยกระจัดกระจายอยู่ตามหน่วยงานต่าง ๆ ผ่านเว็บไซต์ของหน่วยงาน ถ้าโชคดีหน่อยก็อยู่ในรูปแบบ Machine Readable Format (ซึ่งเป็นส่วนน้อย) เช่น เว็บไซต์ data.go.th ที่มีการอัปเดตเวอร์ชัน และเพิ่มชุดข้อมูลใหม่ๆ อยู่ตลอดเวลา หรือระบบภาษีไปไหน ที่ทำให้เห็นข้อมูลโครงการภาครัฐรายโครงการ ที่แม้จะมีรายละเอียดไม่เท่ากับข้อมูลที่อยู่บนหน้าเว็บไซต์ของกรมบัญชีกลาง แต่ก็ถือว่าเป็นจุดเริ่มต้นของการค้นหาข้อมูลที่ดี แต่โดยส่วนใหญ่แล้วข้อมูลมักจะอยู่ในรูปแบบ PDF ที่มีการสแกนเข้าไป โชคร้ายสุด ๆ คือบางชุดข้อมูลไม่ถูกเปิดเผยเลย (ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลใด ๆ ก็ตาม) ขอออกตัวก่อนนะครับว่า ผมอาจจะไม่ได้มีความเชี่ยวชาญเรื่อง Data ในเชิงลึก แต่จากงานที่กำลังทำอยู่ คือโครงการข้อมูลเปิดเผยเพื่อความโปร่งใส ทำให้มีความจำเป็นต้องทำงานที่เกี่ยวกับชุดข้อมูลต่าง ๆ ค่อนข้างมาก และได้มีโอกาสไปร่วมงานในการพัฒนาเครื่องมือที่ชื่อ ACT Ai (https://actai.co) ขององค์กรต่อต้านคอร์รัปชัน (ประเทศไทย) และภาคีเครือข่ายต่าง ๆ เพื่อให้เป็นฐานข้อมูลกลางสำหรับการต่อต้านคอร์รัปชัน โดยการรวบรวมชุดข้อมูลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง เช่น ข้อมูลโครงการจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐ ข้อมูลนิติบุคคล ข้อมูลบัญชีทรัพย์สินนักการเมือง ข้อมูลคำชี้มูลความผิดของ ป.ป.ช. เป็นต้น มาไว้ในที่เดียวกัน นำมา Digitize (การแปลงข้อมูลไปสู่รูปแบบดิจิทัล) ข้อมูลทั้งหมดร่วมกับภาคประชาชน และจัดการข้อมูลให้อยู่ในมาตรฐาน Open Data Standard สร้างการเชื่อมโยงระหว่างชุดข้อมูล และวิเคราะห์ “ความเสี่ยง” ต่อการทุจริตที่อาจจะเกิดขึ้นในกระบวนการเสนอราคาของโครงการจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐ เพื่อเป็นเครื่องมือสาธารณะให้ภาคประชาชนเข้าถึงข้อมูล ติดตาม และตรวจสอบการใช้จ่ายของภาครัฐได้ ซึ่งอยู่ระหว่างพัฒนาเป็น Open Data Website for Anti – Corruption ให้ประชาชนสามารถนำข้อมูลไปใช้ต่อได้ ตัวอย่างการตรวจสอบโครงการสร้างถนน นอกจากนี้เรายังเพิ่มเครื่องมือ Data visualization ในประเด็นต่าง ๆ ทางสังคม ร่วมกับทีม Punch UP เช่น ข้อมูลงบประมาณ และเงินกู้โควิด ในชื่อ “จับโกงงบโควิดด้วย ACT Ai” (https://covid19.actai.co) ที่ต้องขอชื่นชมการเปิดเผยข้อมูลของสภาพัฒน์ฯ ที่ทำข้อมูลออกมาได้ค่อนข้างดี ทำให้สามารถนำข้อมูลมาจัดการต่อได้ง่าย นำเสนอข้อมูลในรูปแบบแผนที่ และมีการวิเคราะห์ความเสี่ยงการทุจริตในขั้นตอนการดำเนินการต่าง ๆ ข้อมูล โครงการก่อสร้างภาครัฐภายใต้โครงการ CoST Thailand ในชื่อ “BUILD BETTER LIVES by CoST (https://costthailand.org)” ที่มุ่งเน้นเรื่องการเปิดเผยข้อมูลโครงการก่อสร้างภาครัฐ เพื่อสร้างความโปร่งใส และการมีส่วนร่วมของประชาชนที่ประสบความสำเร็จมาแล้วในหลายประเทศ เช่น เอธิโอเปีย ฮอนดูรัส กัวเตมาลา และประเทศไทยเอง หลังจากที่มีโครงการก่อสร้างภาครัฐเข้าร่วม CoST แล้วกว่า 1,400 โครงการ ทำให้สามารถประหยัดงบประมาณไปได้ถึง 123,626.31 ล้านบาท (*คิดจากส่วนต่างระหว่างงบประมาณรวมและมูลค่าสัญญา) จากการที่ตัวแทนภาคประชาชนสามารถสะท้อนความเห็นและทำงานร่วมกับภาครัฐหลังจากที่ได้เห็นข้อมูลงบประมาณที่ภาครัฐวางแผนดำเนินการ ในอนาคตเรากำลังรวบรวมข้อมูลแผนงบประมาณของท้องถิ่นเพื่อมาเชื่อมโยงให้เห็นทั้งกระบวนการงบประมาณ ตั้งแต่การวางแผนใช้จ่ายงบฯ จนไปสู่การจัดซื้อจัดจ้าง การดำเนินการขั้นตอนต่าง ๆ เหล่านี้ มีความโปร่งใสหรือไม่ ข้อมูลบัญชีทรัพย์สินของนักการเมืองที่มักจะเปิดเผยในระยะเวลาจำกัด แต่เป็นข้อมูลที่ค่อนข้างมีความสำคัญ และรวมไปถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับโรงเรียน ที่จะพัฒนาเป็นเครื่องมือให้นักเรียนได้เรียนรู้เรื่องความโปร่งใส และสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนาโรงเรียนของเราให้ดีขึ้น ไว้เครื่องมือและชุดข้อมูลเรียบร้อยแล้วจะขออนุญาตมาเล่าให้ทุกท่านได้ฟังในโอกาสต่อไป สุดท้ายนี้อยากจะขอเชิญชวนให้ทุกท่านทดลองใช้เว็บไซต์และเครื่องมือต่าง ๆ ที่ได้เล่ามาในช่วงต้นครับ หากมีข้อแนะนำที่จะช่วยพัฒนาเครื่องมือ และข้อมูลให้ดีขึ้น หรือหากท่านสนใจมาร่วมกันพัฒนาชุดข้อมูลต่าง ๆ เพื่อส่งเสริมความโปร่งใสไปด้วยกัน ก็ยินดีเสมอนะครับ…. เนื้อหาโดย ณัฐภัทร เนียวกุลตรวจทานและปรับปรุงโดย เมธิยาภาวิ์ ศรีมนตรินนท์

1 July 2022

Movements

แนวโน้มการพัฒนา AI Model โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรม กับการเปิดตัว SageMaker Canvas โดย Amazon

SageMaker Canvas โดย Amazon แพลตฟอร์มที่จะช่วยให้คุณสามารถพัฒนาซอฟต์แวร์ได้อย่างง่ายดาย โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้เรื่องการเขียนโปรแกรม หรือมีเพียงเบื้องต้น (Low- and no-code platforms)เท่านั้น ในปัจจุบันแพลตฟอร์มรูปแบบนี้กำลังเป็นที่นิยมอย่างมาก ทำไมถึงเป็นเช่นนั้น หาคำตอบได้ที่บทความนี้เลย

19 January 2022

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Methiyapha Srimontrinond

บทความทั้งหมด

All Articles

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

234/432 Soi Lat Phrao 12, Chomphon, Chatuchak, Bangkok 10900, Thailand

Contact Us

Quick Link

About Us

© Big Data Institute | Privacy Policy