คอลัมน์ : คิดเห็นแชร์ (มติชนออนไลน์) ผู้เขียน : นายณัฐพล รังสิตพล (อธิบดีกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม) สวัสดีแฟน ๆ คิดเห็นแชร์ทุกท่านครับ เมื่อช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา กรมส่งเสริมอุตสาหกรรมได้แถลงข่าวเรื่อง “มาตรการฟื้นฟูอุตสาหกรรมไทย ดีพร้อมทันที 90 วัน” เพื่อเร่งฟื้นฟูภาคอุตสาหกรรมและผู้ประกอบการเอสเอ็มอีที่ได้รับผลกระทบจากปัญหาการระบาดไวรัสโควิด-19 ซึ่งประเทศไทยและทั่วโลกต่างกำลังเผชิญ โดยหลายประเทศได้ใช้มาตรการในการควบคุมการแพร่ระบาดไวรัสโควิด-19 ด้วยการลดกิจกรรมทางเศรษฐกิจภายในประเทศและลดกิจกรรมทางเศรษฐกิจระหว่างประเทศลงอย่างฉับพลัน ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจของประเทศไทยที่พึ่งพารายได้จากการส่งออกและการท่องเที่ยวเป็นหลัก เนื่องจากประเทศคู่ค้าของไทยมีกำลังซื้อลดลง ทำให้มีมูลค่าการส่งออกลดลง ประกอบกับนักท่องเที่ยวต่างชาติเลื่อนหรือยกเลิกการเดินทางไปต่างประเทศ การเดินทางเพื่อธุรกิจ (Business Trip) ลดลง อย่างไรก็ดี อาจเป็นข่าวดีที่มีอัตราการเสียชีวิตของผู้ติดเชื้อทั่วโลกลดลง แต่ก็ยังมีจำนวนผู้ติดเชื้อเพิ่มมากขึ้นและพบว่ามีประเทศใหม่ ๆ ติดเชื้อเพิ่มขึ้นอีกด้วย ซึ่งปรากฏการณ์นี้ คาดว่ามีผลยืดเยื้ออย่างน้อยถึงปี 2564 ทำให้หลายประเทศจำเป็นต้องพึ่งพาเศรษฐกิจภายในประเทศมากขึ้น จากสถานการณ์ดังกล่าว ส่งผลให้ผู้ประกอบการไทยได้รับผลกระทบจากการขายสินค้าหรือบริการลดลง ทำให้มีรายได้ลดลง ขาดสภาพคล่องในการประกอบธุรกิจ จึงต้องลดต้นทุนด้วยการลดจำนวนแรงงาน ทำให้แรงงานกลายเป็นคนตกงาน และคนเหล่านั้นเลือกที่จะกลับไปใช้ชีวิตและประกอบอาชีพตามต่างจังหวัดบ้านเกิดซึ่งส่วนใหญ่จะนิยมประกอบอาชีพเกษตรกรรมเป็นหลัก ดังนั้น ประเทศไทยจำเป็นต้องเร่งดำเนินการฟื้นฟูและขับเคลื่อนเศรษฐกิจของประเทศ โดยเน้นการสร้างความเข้มแข็งจากภายใน กระตุ้นให้เกิดการใช้จ่ายและการบริโภคภายในประเทศเป็นหลัก ด้วยการขับเคลื่อนเศรษฐกิจฐานรากให้เข้มแข็งจากพื้นฐานเศรษฐกิจชุมชน ซึ่งคืออนาคตของประเทศ ผ่านการฟื้นฟูและส่งเสริม 4 กลุ่มเป้าหมายที่ได้รับผล กระทบจากวิกฤตครั้งนี้ ประกอบด้วย ผู้ประกอบการอุตสาหกรรม คนว่างงานและนักศึกษาจบใหม่ ชุมชนและวิสาหกิจชุมชน และเกษตรกร เพื่อให้ก้าวสู่วิถีการดำเนินชีวิตและเศรษฐกิจในรูปแบบใหม่หรือที่เรียกว่า “นิว นอร์มอล” จึงเป็นที่มาในการดำเนินงานของกรมส่งเสริมอุตสาหกรรมตาม “มาตรการฟื้นฟูอุตสาหกรรมไทย ดีพร้อมทันที 90 วัน” โดยผมขอใช้โอกาสนี้แชร์ให้ทุกท่านได้ทราบรายละเอียดการฟื้นฟูและส่งเสริมทั้ง 4 กลุ่มเป้าหมายกันครับ เริ่มต้นที่กลุ่มแรก คือ ผู้ประกอบการ โดยเฉพาะพี่น้องเอสเอ็มอีซึ่งมีบทบาทสำคัญต่อระบบเศรษฐกิจไทย ที่ได้รับผลกระทบในหลายมิติ ทำให้ต้องเร่งดำเนินการฟื้นฟูด้วยการแก้ไขปัญหาสภาพคล่อง (Cash flow) ให้สามารถดำเนินธุรกิจได้ ปรับธุรกิจให้อยู่รอดในวิกฤตและเติบโตอย่างยั่งยืนภายใต้ความปกติวิถีใหม่ (New Normal) พร้อมทั้งพัฒนาองค์ความรู้ที่จำเป็น สร้างองค์ความรู้ที่ทันสมัย เช่น การปรับการตลาดรูปแบบใหม่ การเพิ่มผลิตภาพ มาตรฐาน และนวัตกรรม กลุ่มที่ 2 คือ คนว่างงานและนักศึกษาจบใหม่ ซึ่งเป็นกลุ่มคนคุณภาพที่เราต้องผลักดันให้มีช่องทางในการทำมาหากิน โดยใช้ทักษะและประสบการณ์ที่เคยทำงานในภาคอุตสาหกรรม ผ่านการพัฒนาให้กลุ่มคนเหล่านี้มีความเป็นผู้ประกอบการ สร้างอาชีพอิสระ และส่งเสริมให้สามารถเริ่มสร้างธุรกิจของตนเองได้ รวมถึงจะบ่มเพาะคนที่มีความฝันมีไอเดียอยากจะเริ่มทำธุรกิจหรือบริการตามที่ตนเองถนัดให้มีองค์ความรู้ในการทำธุรกิจ สร้างงาน สร้างรายได้อย่างยั่งยืน กลุ่มที่ 3 คือ ชุมชนและวิสาหกิจชุมชน โดยจะเน้นสร้างความเข้มแข็งและการอยู่ร่วมกันของสมาชิกในชุมชน ผ่านการยกระดับการค้า การผลิตและบริการ เพื่อให้พี่น้องในชุมชนสามารถพึ่งตนเองได้ ส่งเสริมเทคโนโลยีการผลิตด้วยเครื่องจักรเครื่องทุ่นแรง เพิ่มประสิทธิภาพและการบริหารจัดการระบบโลจิสติกส์และโซ่อุปทานให้กับอุตสาหกรรมเศรษฐกิจฐานราก รวมถึงเป็นที่บ่มเพาะนักธุรกิจอุตสาหกรรมชุมชนร่วมกับกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม ด้วยการให้นักศึกษาที่มีไอเดียใหม่ๆ มีโอกาสเข้าไปฝึกงานในชุมชน เพื่อสร้างความเป็นนักธุรกิจอุตสาหกรรมชุมชน ต่อยอดจุดเด่นและจุดขายให้ชุมชน และอาจปรับรูปแบบการท่องเที่ยวชุมชนจากเดิมที่ดึงนักท่องเที่ยวให้เข้าพักโฮมสเตย์ในพื้นที่ เป็นการเที่ยวแบบ Day Trip เพื่อฟื้นฟูและกระตุ้นให้คนไทยเที่ยวเมืองไทย กลุ่มสุดท้าย คือ เกษตรกร ซึ่งการทำเกษตรกรรมถือเป็นจุดแข็งของประเทศไทย เราจึงต้องต่อยอดจุดแข็งด้วยการสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับสินค้าเกษตร ผ่านการยกระดับการทำเกษตรแบบดั้งเดิมให้เป็น “เกษตรอุตสาหกรรม” ด้วยการเพิ่มองค์ความรู้ด้านการบริหารธุรกิจ การเงิน และการตลาด การใช้เครื่องจักร เทคโนโลยีและนวัตกรรมในการทำเกษตรอุตสาหกรรม และสร้างมูลค่าเพิ่มด้วยการพัฒนาผลิตภัณฑ์เกษตรแปรรูป เพื่อยกระดับเกษตรกรไทยให้เป็น “นักธุรกิจเกษตร” ที่เข้มแข็ง “มาตรการฟื้นฟูอุตสาหกรรมไทย ดีพร้อมทันที 90 วัน” เป็นเพียงจุดเริ่มต้นที่จะช่วยฟื้นฟูและส่งเสริมเศรษฐกิจอุตสาหกรรมไทยให้กลับมาเข้มแข็งจากภายใน ซึ่งหลังจากนี้กรมส่งเสริมอุตสาหกรรมจะเสนอโครงการฟื้นฟูเศรษฐกิจอุตสาหกรรมไทยรองรับวิถีความปกติใหม่ โดยจะขยายผลให้ครอบคลุมทั่วประเทศ เพื่อดูแลพี่น้องประชาชนกว่าล้านคน สร้างความเข้มแข็งให้โลคอลอีโคโนมี (Local Economy) หรือ “เศรษฐกิจในไทย” ต่อไป ที่มา https://www.matichon.co.th/economy/news_2217969

กรุงเทพฯ 2 มิถุนายน 2563 – นายณัฐพล รังสิตพล อธิบดีกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม ลงนามถวายพระพรชัยมงคล เนื่องในโอกาสวันเฉลิมพระชนมพรรษาสมเด็จพระนางเจ้าสุทิดา พัชรสุธาพิมลลักษณ พระบรมราชินี 42 พรรษา 3 มิถุนายน 2563 ณ บริเวณหน้าห้องนิทรรศการ ชั้น 1 อาคารกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม ถนนพระรามที่ 6 ราชเทวี ### PR.DIProm (กลุ่มประชาสัมพันธ์ สำนักงานเลขานุการกรม กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม) รายงาน / ภาพข่าว

กรุงเทพฯ 2 มิถุนายน 2563 – นายกอบชัย สังสิทธิสวัสดิ์ ปลัดกระทรวงอุตสาหกรรม พร้อมด้วย รองปลัดกระทรวงอุตสาหกรรม ผู้ตรวจราชการกระทรวงอุตสาหกรรม และคณะผู้บริหารระดับสูงกระทรวงอุตสาหกรรม โดยมี นายณัฐพล รังสิตพล อธิบดีกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม ร่วมลงนามถวายพระพรชัยมงคล เนื่องในโอกาสวันเฉลิมพระชนมพรรษาสมเด็จพระนางเจ้าสุทิดา พัชรสุธาพิมลลักษณ พระบรมราชินี 42 พรรษา 3 มิถุนายน 2563 ณ ห้องโถง ชั้น 1 อาคารสำนักงานปลัดกระทรวงอุตสาหกรรม ถนนพระรามที่ 6 ราชเทวี ### PR.DIProm (กลุ่มประชาสัมพันธ์ สำนักงานเลขานุการกรม กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม) รายงาน / ภาพข่าว

กรุงเทพฯ 1 มิถุนายน 2563 - นายใบน้อย สุวรรณชาตรี รองอธิบดีกรมส่งเสริมอุตสาหกรรม ให้เกียรติเป็นประธานในการเปิดกิจกรรมอบรมเชิงปฏิบัติการในรูปแบบออนไลน์ หลักสูตร “การวางแผนและการบริหารเพื่อการอยู่รอดและเติบโตสำหรับผู้ประกอบการในภาวะวิกฤต” ร่วมด้วย ผู้บริหารและเจ้าหน้าที่กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม (กสอ.) ณ ห้อง DIProm Co-Working Space ชั้น 3 อาคาร กสอ. การอบรมดังกล่าวจัดขึ้นภายใต้โครงการศูนย์สนับสนุนและช่วยเหลือเอสเอ็มอี (SME Support & Rescue Center : SSRC) โดยการอบรมออนไลน์ผ่านแอปพลิเคชั่น ZOOM Cloud Meeting เพื่อให้ผู้ประกอบการหรือผู้ที่ได้รับผลกระทบจากสถานการณ์ COVID-19 ได้รับความรู้ด้านการบริหารธุรกิจและสามารถพลิกฟื้นธุรกิจได้ รวมถึงสามารถวางแผนธุรกิจเพื่อรองรับต่อสถานการณ์วิกฤตในอนาคต ซึ่งมีผู้ประกอบการสนใจเข้าร่วมกิจกรรมกว่า 30 ราย ทั้งนี้ ผู้ที่ผ่านหลักสูตรการฝึกอบรม ดังกล่าว สามารถนำความรู้ที่ได้รับ ไปให้คำปรึกษาแนะนำกับผู้ประกอบการรายอื่นได้เช่นเดียวกัน และยังสามารถพัฒนาตนเองเพื่อต่อยอดเป็นวิทยากรหรือที่ปรึกษาในเครือข่ายของ กสอ. เพื่อให้คำปรึกษาแนะนำแก่ผู้ประกอบการรายอื่น ๆ ต่อไปได้ ### PR.DIProm (กลุ่มประชาสัมพันธ์ สำนักงานเลขานุการกรม กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม) รายงาน/ภาพข่าว

Big Data ได้เปลี่ยนแปลงและทำการปฏิวัติวิธีการทำงานของธุรกิจและองค์กรอย่างสิ้นเชิง โดยในวันนี้เราจะเจาะลึกแอพพลิเคชั่นของ Big Data ที่สำคัญในภาคและอุตสาหกรรมต่าง ๆ และเรียนรู้ว่าสิ่งเหล่านี้ได้รับประโยชน์จากแอปพลิเคชันเหล่านี้อย่างไร ในยุคนี้ที่ทุกแง่มุมของชีวิตประจำวันของเราได้รับการเทคโนโลยีที่มี Big Data ที่ออกมาจากแหล่งดิจิตอลต่าง ๆ ซึ่งจำเป็นต้องพูดว่าเราเผชิญกับความท้าทายมากมายในการวิเคราะห์และศึกษาข้อมูลจำนวนมหาศาลด้วยเครื่องมือประมวลผลข้อมูลแบบดั้งเดิม เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้จึงได้มีการนำเสนอโซลูชั่น Big Data เช่น Hadoop เครื่องมือ Big Data เหล่านี้ช่วยให้ตระหนักถึงการใช้งานของ Big Data อย่างแท้จริง ซึ่งหลาย ๆ องค์กร ทั้งขนาดเล็กและใหญ่กำลังใช้ประโยชน์จากประโยชน์ที่ได้รับจากแอปพลิเคชัน Big Data โดยธุรกิจต่าง ๆพบว่าผลประโยชน์เหล่านี้สามารถช่วยให้พวกเขาเติบโตอย่างรวดเร็ว ดังนั้นเราจะมจะเต็มาดูรายละเอียดของ Big Data ที่มีชื่อเสียงพวกนั้นกันเลย Big Data ในอุตสาหกรรมการศึกษา อุตสาหกรรมการศึกษากำลังในขณะนี้ไปด้วยข้อมูลจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับนักเรียน วิชาหลักสูตรต่าง ๆ และผลลัพธ์ต่าง ๆ ซึ่งเราจะตระหนักได้ว่าการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้อย่างเหมาะสมสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานและการทำงานของสถาบันการศึกษาต่าง ๆ และหัวข้อต่อไปนี้เป็นบางส่วนของอุตสาหกรรมการศึกษาที่ได้รับผลจากการนำ Big Data มาใช้งาน โปรแกรมการเรียนรู้แบบกำหนดเองและแบบไดนามิก: โปรแกรมและรูปแบบที่กำหนดเองสำหรับแต่ละบุคคลสามารถสร้างขึ้นได้โดยใช้ข้อมูลที่รวบรวมบนฐานของประวัติการเรียนรู้ของนักเรียนเพื่อประโยชน์ของนักเรียนทุกคน สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงผลการเรียนโดยรวมของนักเรียน ปรับมุมมองของหลักสูตรใหม่ ปรับมุมมองของเนื้อหาและหลักสูตรตามข้อมูลที่เก็บรวบรวมบนพื้นฐานของสิ่งที่นักเรียนเรียนรู้และดำเนินการตามขอบเขต โดยการตรวจสอบเวลาจริงขององค์ประกอบของหลักสูตรที่จะเข้าใจได้ง่ายขึ้น ระบบการให้เกรด ความก้าวหน้าใหม่ในระบบการให้เกรด ซึ่งจะเป็นผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลของนักเรียนที่เหมาะสมซึ่งจะนำมาซึ่งผลลัพธ์ที่เที่ยงตรงและถูกต้อง วางแผนสำหรับอาชีพในอนาคต การวิเคราะห์และศึกษาข้อมูลของนักเรียนทุกคนอย่างเหมาะสมจะช่วยในการทำความเข้าใจถึงความก้าวหน้า จุดแข็งหรือจุดอ่อน และความสนใจและอื่น ๆ ของนักเรียน มันจะช่วยในการวางแผนเกี่ยวกับอาชีพที่จะเหมาะสมที่สุดสำหรับนักเรียนในอนาคตอีกด้วย แอปพลิเคชันของ Big Data ได้จัดหาวิธีแก้ปัญหาให้กับข้อผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้นในระบบการศึกษานั่นคือ รูปแบบการเรียนแบบ E-Learning ( อีเลิร์นนิ่ง ) Big Data ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ขณะนี้การดูแลสุขภาพเป็นอีกอุตสาหกรรมที่ต้องสร้างข้อมูลจำนวนมาก ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่ข้อมูลขนาดให Big Data มีส่วนทำให้การดูแลสุขภาพ Big Data ลดค่าใช้จ่ายในการรักษาเนื่องจากมีโอกาสน้อยที่จะต้องทำการวินิจฉัยที่ไม่จำเป็น ช่วยในการวิเคราะห์การแพร่ระบาดของโรคระบาดและช่วยในการตัดสินใจว่าจะใช้มาตรการป้องกันเพื่อลดผลกระทบจากสิ่งเดียวกันได้อย่างไร ช่วยหลีกเลี่ยงโรคที่ป้องกันได้โดยการตรวจหาโรคในระยะเริ่มต้นและป้องกันไม่ให้มีการระบาดซึ่งจะทำให้การรักษาง่ายและมีประสิทธิภาพ ผู้ป่วยสามารถได้รับยาตามมาตรฐานจากการวินิจฉัยของแพทย์ได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่าง : อุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่สวมใส่ได้ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพซึ่งสามารถตรวจสอบผลได้แบบเรียลไทม์และบันทึกผลสุขภาพแบบอิเล็กทรอนิกส์ของผู้ป่วย โดยหนึ่งในเทคโนโลยีนี้มาจาก Apple โดยได้คิดค้นสิ่งที่เรียกว่า Apple Health Kit, Care Kit และ Research Kit เป้าหมายหลักคือช่วยให้ผู้ใช้ iPhone สามารถจัดเก็บและเข้าถึงบันทึกสุขภาพแบบเรียลไทม์ของพวกเขาบนโทรศัพท์นั่นเอง Big Data ในอุตสาหกรรมของรัฐ รัฐบาลไม่ว่าจะเป็นประเทศใดก็ตามจะต้องมีการดำเนินการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลในเกือบทุกวัน นั่นคือการติดตามบันทึกและฐานข้อมูลที่หลากหลายเกี่ยวกับประชาชน การเติบโตของประชากร แหล่งพลังงานการสำรวจทางภูมิศาสตร์และอื่น ๆ อีกมากมาย ข้อมูลทั้งหมดนี้ก่อให้เกิดข้อมูลขนาดใหญ่ การศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลที่เหมาะสมจะช่วยให้รัฐบาลสามารถจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างเป็นระเบียบ เกี่ยวกับสวัสดิการ : - ช่วยในการตัดสินใจที่รวดเร็วและช่วยบันทึกข้อมูลเกี่ยวกับการดำเนินการทางการเมืองต่าง ๆ อีกด้วย - เพื่อช่วยระบุพื้นที่ที่ต้องการความช่วยเหลือโดยทันที - เพื่ออัพเดทข้อมูลในด้านการเกษตร โดยการติดตามพื้นที่ต่าง ๆ ที่ทำกสิกรรมและปศุสัตว์ - เพื่อความมั่นคงของชาติ เช่น การว่างงาน การก่อการร้าย การสำรวจแหล่งพลังงานและอื่น ๆ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ : - Big Data ถูกนำมาใช้ในการเฝ้าระวังการคอรัปชั่น - ใช้ Big Data ในการตรวจสอบการเสียภาษีของประชาชน ตัวอย่าง : สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา (FDA) ซึ่งดำเนินงานภายใต้เขตอำนาจของรัฐบาลกลางของสหรัฐอเมริกาใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ Big Data เพื่อค้นหาการระบาดของโรคที่เกี่ยวกับอาหารเพื่อยับยั้งและแก้ไขปัญหาที่อาจจะเกิดขึ้นอย่างทันท่วงที Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง เมื่อผู้คนมีการใช้งานอุปกรณ์ดิจิตอลต่าง ๆ เพิ่มมากขึ้น การสร้างข้อมูลจำนวนมากย่อมเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และนี่เป็นสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง นอกเหนือจากนี้แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียก็เป็นอีกหนึ่งวิธีที่สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล แม้ว่าธุรกิจในอุตสาหกรรมสื่อและบันเทิงได้ตระหนักถึงความสำคัญของข้อมูลนี้และพวกเขาก็สามารถใช้ประโยชน์จากมันเพื่อช่วยให้ธุรกิจของพวกเขาเติบโตมากยิ่งขึ้น ผลประโยชน์บางส่วนที่เป็นผลมาจากการใช้งาน Big Data ในอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง : - วิเคราะห์ความเป็นไปของผู้ชม - การกำหนดเวลาที่เหมาะสมหรือตามความต้องการของกระแสข้อมูลสื่อในแพลตฟอร์มการกระจายสื่อดิจิทัล - รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบทวิจารณ์ของลูกค้าและระบุความคิดเห็นทั้งแง่บวกและลบจากพวกเขา - การกำหนดเป้าหมายที่มีประสิทธิภาพของโฆษณาสำหรับสื่อต่าง ๆ ตัวอย่าง : บริษัท Spotify ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการสตรีมเพลงดิจิตัล ใช้การวิเคราะห์ Big Data และรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้ทุกคนทั่วโลก จากนั้นใช้ข้อมูลที่วิเคราะห์เพื่อให้คำแนะนำเพลงที่เหมาะสมกับผู้ฟัง Amazon Prime ที่ให้บริการวิดีโอเพลงและหนังสือ Kindle ในร้านค้าแบบครบวงจรก็ประสบความสำเร็จในการใช้ Big Data เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและนำมาประยุกต์เพื่อสามารถเสนอสินค้าที่เหมาะสมและตามความต้องการของลูกค้า Big Data ในรูปแบบการพยากรณ์อากาศ มีเซ็นเซอร์สภาพอากาศและดาวเทียมใช้งานอยู่ทั่วโลก มีการรวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากนั้นจึงใช้ข้อมูลนี้เพื่อตรวจสอบสภาพอากาศและสภาพแวดล้อม ข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมจากเซ็นเซอร์และดาวเทียมเหล่านี้ก่อให้เกิด Big Data และสามารถนำไปใช้ในรูปแบบต่าง ๆ เช่น : - ในการพยากรณ์อากาศ - เพื่อศึกษาภาวะโลกร้อน - ทำความเข้าใจกับรูปแบบของภัยพิบัติทางธรรมชาติ - เพื่อเตรียมการที่จำเป็นในกรณีเกิดเหตุการณ์วิกฤต - เพื่อเตรียมความพร้อมใช้งานของน้ำที่ใช้ได้ทั่วโลก ตัวอย่าง : IBM Deep Thunder ซึ่งเป็นโครงการวิจัยโดย IBM ใช้การพยากรณ์อากาศผ่านการคำนวณประสิทธิภาพสูงของ Big Data และยังช่วยโตเกียวในการวิเคราะห์อากาศสำหรับการเตือนภัยธรรมชาติ Big Data ในอุตสาหกรรมการขนส่ง ตั้งแต่มีการนำ Big Data มาใช้ในระบบขนส่ง ซึ่งทำให้ระบบขนส่งมีประสิทธิภาพและง่ายขึ้น และต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของรูปแบบที่ระบบ Big Data มีส่วนช่วยในการขนส่ง การวางแผนเส้นทาง : สามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำความเข้าใจและประเมินความต้องการของผู้ใช้ในเส้นทางที่แตกต่างกันและในโหมดการขนส่งที่หลากหลายและใช้การวางแผนเส้นทางเพื่อลดเวลารอของผู้ใช้เส้นทางอีกด้วย การจัดการความแออัดและการควบคุมการจราจร : การใช้ Big Data ในการประเมินแบบเรียลไทม์ของความแออัดและรูปแบบการจราจรที่เป็นไปได้ ตัวอย่าง เช่น ใช้ Google Maps เพื่อค้นหาเส้นทางที่สะดวกและเลี่ยงรถติด ระดับความปลอดภัยของการจราจร : การใช้การประมวลผล Big Data แบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุพื้นที่เสี่ยงภัยจากอุบัติเหตุสามารถช่วยลดอุบัติเหตุและเพิ่มระดับความปลอดภัยของการจราจรอีกด้วย ตัวอย่าง : Uber มีการใช้ Big Data มาวิเคราะห์รูปแบบการขับของคนขับและสามารถนำมาวิเคราะห์ให้เหมาะสมกับลูกค้าที่เรียกใช้บริการอีกด้วย ดังนั้น เมื่อลูกค้ามีการเรียกใช้บริการ Uber ระบบจะทำการวิเคราะห์และเรียกใช้คนขับรถที่เหมาะสมให้กับลูกค้า ทั้งนี้เพื่อความพึงพอใจของลูกค้าและทำให้ลูกค้าเกิดความสะดวกสบายในการใช้งานอีกด้วย Big Data ในกลุ่มธนาคาร ปริมาณข้อมูลในธนาคารกำลังพุ่งสูงขึ้นทุกวินาที จากการวิเคราห์ของ GDC ข้อมูลนี้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นถึง 700% ภายในปี 2563 ซึ่งการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลนี้จะสามารถช่วยตรวจจับการดำเนินการที่ผิดกฎหมายใด ๆ ที่กำลังจะดำเนินการหรือกำลังดำเนินการอยู่ได้ เช่น : - การใช้บัตรเครดิตในทางที่ผิด - การใช้บัตรเดบิตในทางที่ผิด - การจัดการอันตรายของสินเชื่อร่วม - ความชัดเจนทางธุรกิจ - การเปลี่ยนแปลงสถิติลูกค้า - การฟอกเงิน - การลดความเสี่ยง ตัวอย่าง : ซอฟต์แวร์ต่อต้านการฟอกเงินเช่น SAS AML และ Actimize ถูกนำไปใช้งานโดยองค์กรทางการเงินต่าง ๆเพื่อวัตถุประสงค์หลักในการตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้อ่างดีเยี่ยม โดยองค์กรทางการเงินแห่งหนึ่งคือ Bank of America ได้เป็นลูกค้าของ SAS AML มานานกว่า 25 ปี

Digital Transformation กลายเป็นคำศัพท์สำหรับองค์กรในทุกวันนี้ โลกได้ผ่านระบบดิจิตอลแล้ว แต่นั่นหมายความว่าธุรกิจพร้อมที่จะรื่นเริงในยุคดิจิทัล การตอบสนองค่อนข้างผสมกัน แม้กระนั้นประโยชน์ของการแปลงระบบดิจิตอลยังไม่เป็นที่รู้จักซึ่งทำให้พื้นที่ที่ไม่ได้สำรวจอาจจะมีความเสียง ในการนำความหมายที่แท้จริงของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลมาใช้จำเป็นต้องทำให้ บริษัท องค์กรและธุรกิจต่าง ๆ เข้าใจถึงประโยชน์ที่สำคัญ 5 ประการเพื่อให้กระบวนการปรับตัวสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและมีกำไรมากขึ้นนั่นเอง ปรับปรุงประสิทธิภาพ ทุกองค์กรต้องการอะไร ความพึงพอใจของลูกค้าอาจเป็นประโยชน์อย่างหนึ่ง แต่การปรับปรุงประสิทธิภาพเป็นตัวขับเคลื่อนที่สำคัญสำหรับ Digital Transformation องค์กรต่าง ๆ กำลังเคลื่อนห่างจากการแทรกแซงด้วยตนเองเนื่องจากประสิทธิภาพกำลังเริ่มเป็นวลีสำคัญ เมื่อกระบวนการแบบแมนนวลถูกแทนที่ด้วยเวอร์ชั่นอิเล็กทรอนิกส์จะมีการไหลของกระบวนการที่รวดเร็วยิ่งขึ้นซึ่งจะนำมาซึ่งการทำให้แบบจำลองประสิทธิภาพขององค์กรกลายเป็นเรื่องราวความสำเร็จในการคำนวณ ประสบการณ์ของลูกค้า ความพึงพอใจของลูกค้ามีความสำคัญสูงสุด สำหรับองค์กรใด ๆ ลูกค้ามาก่อน ด้วยเหตุผลนี้หากองค์กรต้องการวัดความสำเร็จของตนเองสิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจคุณภาพของความพึงพอใจของลูกค้าและวิธีการที่ใช้ในการตัดสินขั้นสุดท้าย ยิ่งระดับความพึงพอใจของลูกค้าดีขึ้นเท่าใดอัตราความสำเร็จใน Digital Transformation สำหรับองค์กรก็จะสูงขึ้นเท่านั้น การตัดสินใจที่แข็งแกร่ง อะไรช่วยให้ธุรกิจสำเร็จใน 2 ขั้นแรก ? เมื่อฝ่ายบริหารมีข้อมูลที่เพียงพอและวางแผนมาอย่างดีเพื่อการตัดสินใจที่ดีจะแสดงในอัตราความสำเร็จความเหมาะสมของแบรนด์และชื่อแบรนด์ของธุรกิจ การตัดสินใจที่ดีกว่าคือโอกาสในการบรรลุเป้าหมายขององค์กรในระยะยาว ในที่สุดวิธีการผลักดันเป้าหมายขององค์กรเหล่านี้คือสิ่งที่นำพาธุรกิจไปสู่ความสำเร็จนั่นเอง เพิ่มผลกำไร Digital Transformation นั้นวัดได้ดีที่สุดโดยมีอัตรากำไร ณ สิ้นปี ผลกำไรที่สูงขึ้นก็จะเป็นแรงจูงใจของพนักงานและที่สำคัญกว่าก็คือความไว้วางใจจากลูกค้าในแบรนด์ เมื่อผลกำไรได้รับการปรับปรุงการตัดสินใจมากขึ้นสามารถนำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพในกระบวนการทางธุรกิจซึ่งสามารถมุ่งสู่การปรับปรุงการบริการลูกค้าที่ดียิ่งขึ้นในที่สุดนั่นเอง การเจาะตลาดที่ดีขึ้น ลูกค้าใหม่สามารถเพิ่มเข้าไปในบรรทัดฐานทางธุรกิจที่มีอยู่โดยการเจาะตลาดที่ไม่ได้มีการสำรวจหรือฐานลุกค้าใหม่ เมื่อมีการวางตลาดผลิตภัณฑ์ใหม่สิ่งสำคัญคือการแบ่งส่วนเพื่อวัดคุณภาพของเป้าหมาย ด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพและการตัดสินใจที่ดีขึ้นกระบวนการเจาะตลาดจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นซึ่งจะช่วยดึงดูดลูกค้าที่ภักดีเมื่อฐานลูกค้าขยายตัวความต้องการผลกำไรและความพึงพอใจของลูกค้าก็จะดีขึ้นเช่นกัน เมื่อกระบวนการเหล่านี้รวมเข้าด้วยกันจะก่อให้เกิดห่วงโซ่ซึ่งนำไปสู่ความสำเร็จของเป้าหมายทางธุรกิจที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ผลประโยชน์แต่ละรายการจะเชื่อมโยงกับผลประโยชน์อื่นซึ่งจำเป็นสำหรับการบรรลุเป้าหมายโดยรวมขององค์กร การตัดสินใจที่ดีนั้นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำกำไรที่ดีขึ้นและความพึงพอใจของลูกค้าเพื่อผลักดันสาระสำคัญของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและประสิทธิภาพภายในขอบเขตขององค์กรแต่ละแห่ง

AI มีผลต่อการพัฒนาแอพอย่างไร? ตรวจสอบหน้าของ Instagram หรือใต้แท็บหรือคุณ คุณจะพบจำนวนบัญชีที่จะติดตามและมีการปรับให้เข้ากับความสนใจของคุณ ซึ่งนี่เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ง่ายที่สุดของ AI - การใช้เหตุผลเชิงทำนาย AI ของ Instagram กำลังวิเคราะห์บัญชีที่คุณติดตามบัญชีที่คุณเยี่ยมชมและโพสต์ที่คุณชอบทุกครั้งที่คุณใช้แอป จากนั้นจะใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างคำแนะนำว่าคุณควรติดตามใครในหน้าสำรวจ AI ชนิดนี้ภายในแอพกลายเป็นเรื่องธรรมดาในทุกวันนี้ทุกอย่างตั้งแต่ Amazon Go ไปจนถึงแอพ Starbucks ที่รวมเอาคุณสมบัติการให้เหตุผลเชิงทำนายที่คล้ายกันโดยอิงตามคุณสมบัติ AI ชี้นำ ซึ่งนี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็ก ๆ ของ AI ที่มีผลกระทบอย่างมากต่อการพัฒนาแอพ อย่างไรก็ตามนักพัฒนาแอปไม่จำเป็นต้องสร้างรหัสที่ซับซ้อนเพื่อสร้างหน้าสำรวจอีกต่อไป ตอนนี้ AI สามารถอัพเดตและสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ใหม่ที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคนของแอพได้อย่างต่อเนื่อง - ทำให้ AI เป็นเครื่องมือทางการตลาดที่ทรงพลังที่สุดที่แอพสามารถใช้ในทางธุรกิจในปัจจุบัน แต่ไม่ใช่เพียงแค่การพัฒนาแอปที่ได้รับผลกระทบจาก AI AI ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมการท่องเที่ยวอย่างไร คุณรู้หรือไม่ว่า ทุกครั้งที่คุณจองเที่ยวบิน หาโรงแรมและร้านอาหารที่ใกล้ที่สุดและคุณจะได้ร้านแนะนำเหล่านั้น นั่นคือ AI ที่เป็นตัวช่วยในการค้นหาซึ่งใช้รูปแบบวิธีการเดียวกับ AI อุตสาหกรรมการท่องเที่ยวและการท่องเที่ยวต่างก็นั่นคือ AI ใช้การแปลงความหมายให้ตรงกับวิถีและการใช้ชีวิต เพื่อให้ตรงกับลักษณะที่สุด อันที่จริงมี AI ที่สามารถดาวน์โหลดได้ที่เรียกว่า chatbots ซึ่งจะช่วยให้คุณวางแผนการเดินทางได้โดยตรงไม่ว่าจะเป็นการซื้อเต็นท์ที่ดีที่สุดสำหรับช่วงราคาที่กำหนดหรือในการจัดห้องชุดที่ดีที่สุดสำหรับการพักใน Cosmopolitan โดย AI ได้ปฏิวัติอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวโดยการช่วยกำหนดสถานที่ โรงแรมหรือแม้แต่ร้านอาหารที่คุณอาจจะชื่นชอบได้ เพียงการค้นหาเท่านั้น AI ส่งผลต่อการเก็บหนี้อย่างไร การติดตามทวงหนี้ถือเป็นแรงกดดันอย่างหนึ่งในการทำงานไม่ว่าจะจากเจ้าหนี้หรือลูกหนี้ ซึ่ง AI สามารถดำเนินการติดตามทวงถามหนี้โดยอัตโนมัติจากการส่งอีเมลข้อความและโทรไปยังลูกค้าที่บันทึกไว้ล่วงหน้า แม้ว่าจะดูเป็นเรื่องปกติ แต่ก็ส่งผลให้ลูกค้ารู้สึกว่าถูกรบกวนน้อยกว่าโดยหน่วยงานติดตามหนี้ พวกเขาจะไม่ได้รับสายตลอดวันทำงาน แต่จะรับสายเพียงครั้งเดียวและส่งอีเมลหนึ่งฉบับเท่านั้น ซึ่งจะเป็นการวิเคราะห์จาก AI มาแล้วในการดำเนินการ ซึ่ง AI ในหน่วยงานติดตามทวงหนี้เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของวิธีที่ AI สามารถทำให้ชีวิตง่ายขึ้นสำหรับลูกหนี้ ซึ่งระบบ AI จะดำเนินการเก็บข้อมูลทุกอย่างที่ดำเนินการไป ไม่ว่าจะเป็นการโทรติดตามทวงถามและการส่งเมล ซึ่งทำให้บริษัททิ่ติดตามทวงหนี้สามารถดำเนินการกับลูกหนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสม AI มีผลต่อการค้าปลีกอย่างไร คุณเคยซื้อของในไซต์และซื้อกางเกง camo เพียง เพราะได้เห็นการโฆษณาที่ปรากฏขึ้นมาโชว์ให้คุณเห็นว่า เคยมีคนซื้อสินค้านี้แล้วและเค้าชอบมาก หรือไม่ นั่นคือการทำงานของ AI ที่เป็นการวิเคราะห์คุณจากการเยี่ยมชมเว็บไซต์และนำเสนอสินค้าที่เหมาะสมและคิดว่าตรงตามบุคลิกและนิสัยของคุณนั่นเอง โดย Amazon จะเป็นตัวอย่างที่ง่ายที่สุดของรูปแบบที่ร้านค้าปลีกออนไลน์ ซึ่งส่วนใหญ่จะมี AI ที่ติดตามและประเมินพฤติกรรมการซื้อของคุณเพื่อแนะนำรายการใหม่ให้กับคุณ และนี่เป็นเพียงตัวอย่างของวิธีที่ AI สามารถปรับปรุงการบริการลูกค้านั่นเอง AI ส่งผลต่อการจัดการบริการไอทีและการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างไร จากการสนับสนุนลูกค้าไปจนถึงการพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่งจะมี AI ใช้งานในการเริ่มต้นทั้งนั้น โดยการใช้ AI เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาพื้นฐานทำให้เป็นเครื่องมือสนับสนุนลูกค้าที่มีประโยชน์ในการจัดการบริการในด้านไอดี ในการให้บริการในช่องทางที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น AI ยังสามารถช่วยวิศวกรซอฟต์แวร์ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ซึ่ง AI จะมีประสิทธิภาพดีกว่าบุคคลจจนถึงการแก้ปัญหาด้วยเหตุผลเชิงคาดการณ์อีกด้วย ซึ่ง AI กำลังกลายเป็นเครื่องมือหลักในการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างรวดเร็ว อีกทั้ง AI ยังมีประโยชน์อย่างมากในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ในเครื่องมือจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์และการใช้ข้อมูลนั้นเพื่อสร้างข้อได้เปรียบสำหรับทุกคนตั้งแต่วิศวกรซอฟต์แวร์ไปจนถึงเจ้าของธุรกิจ AI ใน AR และ VR AI มีส่วนช่วยในการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของ AR และ VR กล่าวคือ AI มีศักยภาพที่จะทำให้แอป AR และ VR ไปสู่อีกระดับโดยปรับรูปแบบจากการเกบข้อมูลของผู้ใช้ให้เหมาะกับผู้ใช้ตามนิสัยของพวกเขา ความสามารถนี้ทำให้ AI เป็นปัจจัยหลักของอุตสาหกรรมการพัฒนาแอปในโลกสมัยใหม่เท่านั้น สรุปแล้ว… สามารถที่จะกล่าวว่า AI มีการใช้งานในทุกอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นงานง่าย ๆ เช่นการแนะนำผลิตภัณฑ์หรือการให้บริการลูกค้าขั้นพื้นฐานหรือสำหรับมาตรการที่ซับซ้อนเช่นการทดสอบซอฟต์แวร์และดำเนินการแก้ไขปัญหาที่ครอบคลุมสำหรับอุตสาหกรรมในทุก ๆ ที่ทั่วโลก

การจัดการข้อมูลมีความสำคัญในการจัดการองค์กรและการจัดการไฟล์ข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจจะต้องการเก็บอย่างถาวรหรือส่งไฟล์ขนาดใหญ่ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างหรือเอกสารเพื่อให้แน่ใจว่าทุกแผนกของบริษัทสามารถเข้าถึงได้ โดยบริษัท ต่าง ๆกำลังใช้โซลูชั่นข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อรองรับการเติบโตของกลุ่มข้อมูลอย่างรวดเร็ว การจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยให้องค์กรสามารถค้นหาข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้อย่างง่ายดาย เพื่อรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งต่าง ๆ เช่น ไซต์โซเชียลมีเดียเว็บไซต์และบันทึกระบบ อย่างไรก็ตามบ่อยครั้งที่ผู้เริ่มต้นจะติดปัญหาในการจัดการทุกอย่างเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่บ้าง สภาพแวดล้อมของข้อมูลในธุรกิจทุกวันนี้เหนือกว่าแพลตฟอร์มฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และคลังข้อมูลดั้งเดิม คุณอาจต้องใช้เทคโนโลยีในการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลในรูปแบบที่ไม่ใช่ธุรกรรม การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของหน่วยงานอย่างช้า ๆ ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องเรียนรู้การวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูลเพื่อปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ ในความเป็นจริงการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยให้ธุรกิจมีความได้เปรียบในการแข่งขันมากขึ้น ซึ่งหัวข้อดังต่อไปนี้เป็นเคล็ดลับที่จะช่วยให้องค์กรจัดการฐานข้อมูลได้อย่างราบรื่น สรุปเป้าหมายของคุณ คุณต้องกำหนดเป้าหมายเพื่อทราบข้อมูลที่ธุรกิจจำเป็นต้องเจริญเติบโต ไม่เช่นนั้นคุณอาจพบกับกลุ่มข้อมูลจำนวนมากที่ไม่เกี่ยวข้องกับความต้องการทางธุรกิจของคุณ การมีส่วนร่วมของทีมงานทั้งหมดในการกำหนดเป้าหมายของ บริษัท เป็นสิ่งสำคัญ องค์กรอาจสิ้นสุดการรวบรวมข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหากไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน คุณต้องกำหนดกลยุทธ์เพื่อช่วยให้บรรลุเป้าหมายเหล่านั้น แน่นอนว่าทุกคนต้องการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งจะส่งผลต่อประสิทธิภาพของธุรกิจ คุณต้องมีทิศทางก่อนเริ่มการดำเนินการ การป้องกันข้อมูล ไม่มีใครต้องการรวบรวมข้อมูลด้วยความยากลำบากและจบลงด้วยการสูญเสียมัน ดังนั้นองค์กรควรรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและสามารถเข้าถึงได้ เป็นไปไม่ได้ที่จะวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่สามารถเข้าถึงได้ อีกวิธีหนึ่งในการรักษาความปลอดภัยข้อมูลคือการใช้การสแกนมัลแวร์การรักษาความปลอดภัยไฟร์วอลล์และการกรองสแปม คุณสามารถใช้เว็บไซต์หรือบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์เพื่อรวบรวมข้อมูลจากลูกค้า อย่างไรก็ตามมีผู้ประกอบการเพียงไม่กี่รายเท่านั้นที่ใช้เวลาในการบังคับใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยข้อมูล อย่าใช้การจัดการข้อมูลเพื่อรับสิทธิ์ เพราะอาจจะเกิดปัญหาขึ้นได้ ในความเป็นจริงความปลอดภัยของข้อมูลเป็นองค์ประกอบที่สำคัญของการจัดการข้อมูลของบริษัท ปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงใหม่ หนึ่งในแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่คือการรักษาแนวโน้มการจัดการข้อมูล โปรดรู้ว่าข้อมูลและซอฟต์แวร์มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ดังนั้นจึงมีเครื่องมือและผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ มากมายที่ออกสู่ตลาดทุกวัน การก้าวไปตามเทรนด์เทคโนโลยีใหม่ ๆ จะช่วยให้ บริษัท สามารถสร้างฐานข้อมูลที่ดีขึ้นและก้าวล้ำนำหน้า สิ่งสำคัญคือต้องมีความยืดหยุ่นและปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในการจัดการข้อมูลอยู่เสมอ เชื่อมโยงข้อมูลของคุณ มีช่องทางมากมายที่สามารถใช้ในการเข้าถึงฐานข้อมูล คุณไม่จำเป็นต้องปรับใช้เครื่องมือเทคโนโลยีที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละแอปพลิเคชัน อีกวิธีหนึ่งในการปรับปรุงกระบวนการคือการเชื่อมโยงข้อมูลทั้งหมดของคุณเข้าด้วยกัน การสื่อสารผิดพลาดระหว่างข้อมูลและแอปพลิเคชันอาจทำให้เกิดปัญหามากมาย การเก็บข้อมูลบนคลาวด์ถือเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้เพื่อเชื่อมโยงข้อมูล แน่นอนว่าทุก บริษัท ต้องการแอปพลิเคชั่นและข้อมูลทั้งหมดในการประมวลผลอย่างราบรื่น การประสานข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทีมที่จะใช้ฐานข้อมูลเดียวกันและจะทำให้เกิดปัญหาน้อยลงอีกด้วย อย่ามองข้ามกฎการตรวจสอบ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมั่นใจว่าแม้แต่ผู้จัดการฐานข้อมูลยังคงต้องรักษากฎในการตรวจสอบ ไม่ว่าเป้าหมายคือการจัดการข้อมูลในเรื่องของการชำระเงินหรือคะแนนเครดิต สิ่งสำคัญที่สุดคือการปฏิบัติตามกฎการตรวจสอบอย่างเคร่งครัด การใช้เคล็ดลับดังกล่าวข้างต้นจะช่วยให้ บริษัท จัดการข้อมูลได้ดีขึ้น อย่างไรก็ตามโปรดทราบว่ากลยุทธ์การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

FinTech เป็นคำที่กำลังมาแรงมากในยุคนี้ เชื่อว่าหลายคนคงเริ่มได้ยินคำนี้บ่อยขึ้นเรื่อย ๆ แล้วก็ได้แต่สงสัยว่า FinTech แปลว่าอะไร เกี่ยวข้องกับอะไร และสำคัญอย่างไร ทุกคนถึงพูดถึงกัน วันนี้จะมาไขข้อข้องใจกันกับ FinTech ไปพร้อม ๆ กัน FinTech คืออะไร? FinTech ไม่ได้แปลตามตัวแต่เกิดจากการรวมกันของ 2 คำได้แก่ Financial (การเงิน) และ Technology (เทคโนโลยี) หากแปลตรงตัวจึงหมายถึง เทคโนโลยีทางการเงินนั่นเอง ซึ่งการนำเทคโนโลยีมาบริหารด้านการเงินนั้นก็สามารถทำได้หลายด้านด้วยกัน ตัวอย่างเทคโนโลยีทางการเงินที่เด่น ๆ ของ Fintech นั้นมีดังต่อไปนี้ บริการด้านหุ้น/การลงทุน เช่น Application สำหรับ ซื้อขายหุ้น/กองทุน หรือการนำเทคโนโลยีมาวิเคราะห์แนวโน้มของหุ้นว่าควรซื้อขายเมื่อใด ซึ่งขอไทยที่มีชื่อเสียงได้แก่ StockRadars , Finnomena , Jitta และ SiamSquared Technologies เป็นต้น บริการด้านการจ่ายเงินและกระเป๋าเงินออนไลน์ ปัจจุบันให้บริการกันอย่างแพร่หลาย ไม่ว่าจะเป็น Line pay, True Wallet และ bluepay เป็นต้น การระดมทุนออนไลน์ รู้จักกันดีในชื่อ Crowdfunding ซึ่งคือการนำเสนอแผนธุรกิจเพื่อให้คนทั่วโลกให้ทุนมาสานต่อ อย่าง Kickstarter หรือ IndieGogo หรือของไทยก็มี Asiola , Dreamaker Equity และ Phoenixict เป็นต้น นอกจากนี้ก็ยังมีด้านอื่น ๆ อีกเต็มไปหมด ไม่ว่าจะเป็นการปล่อยสินเชื่อออนไลน์ การแลกเปลี่ยน BitCoin เรียกได้ว่าในยุคนี้มีผู้ที่ให้บริการทางการเงินเยอะไปมาก ดังที่ Jamie Dimon CEO ของบริษัท JPMorgan Chase ได้กล่าวไว้ว่า "Silicon Valley startups are coming to eat Wall Street's lunch" หมายความว่าเหล่า Startup ทั้งหลายจาก Silicon Valley จะเข้ามาแย่งชิงส่วนแบ่งทางการตลาดจากธนาคารแล้วนั่นเอง ทำไม FinTech ถึงเป็นเทรนด์ในช่วงนี้? การนำเทคโนโลยีมาใช้กับการเงินและการลงทุนนั้นจริง ๆ มีมานานแล้ว (ไม่ว่าจะเป็นตู้ ATM บัตรเครดิต หรือว่าโปรแกรมซื้อขายหุ้น) แต่ที่อยู่ ๆ มาได้ยินกันบ่อย ๆ ช่วงนี้เพราะว่าเทคโนโลยีทางการเงินเหล่านี้เดิมพัฒนาไปอย่างช้า ๆ กว่าจะออกเทคโนโลยีใหม่สักครั้งก็ทิ้งช่วงเวลาหลายปี กระทั่งมาในยุคปัจจุบันด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้า Smartphone, โครงข่ายอินเทอร์เน็ตที่แข็งแกร่งขึ้น, การบูมของ Social Media, Tech Startup ฯลฯ ทำให้เกิดเทคโนโลยีทางการเงินใหม่ๆ ขึ้นมาเป็นดอกเห็ด ซึ่งเทคโนโลยีเหล่านี้ก็เปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภคไปจากเดิมอย่างมาก ไหนจะแผนพัฒนาเศรษฐกิจของทั่วโลก รวมถึงประเทศไทยที่พยายามเน้นนโยบายประเทศไทย 4.0 ที่อยากผลักดันให้ไทยเราก้าวเข้าสู่ Digital Economy มากขึ้น ดังนั้น FinTech จึงมีบทบาทมากขึ้นทุกวัน และบริษัทหรือองค์กรใดไม่รีบปรับตัว ไม่รีบศึกษา อาจจะตามโลกไม่ทันก็เป็นได้ FinTech ส่งผลกระทบอะไร? สำหรับใครที่แล้วยังสงสัยว่า FinTech เกี่ยวข้องอย่างกับชีวิตของเรา ก็ต้องบอกว่าการเข้ามาของ FinTech ส่งผลกระทบต่อทุกคนโดยตรงแน่นอน ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้บริโภคหรือผู้ให้บริการ เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ด้านอื่น หรือเทคโนโลยีใหม่ๆ ด้านการเงินก็ทำให้พฤติกรรมการจับจ่ายใช้สอยของเราทุกคนเปลี่ยนแปลงไป จากเดิมที่เคยทำธุรกรรมทางการเงินแต่กับธนาคาร ก็กลายเป็นเลือกใช้บริการจากเหล่าบริษัทที่ให้บริการ FinTech รายย่อยมากขึ้น จากที่เคยต้องเดินทางไปธนาคารบ่อย ๆ ก็กลายเป็นจัดการทางการเงินผ่าน Application เรียกได้ว่าทำให้ชีวิตสะดวกสบายมากขึ้นเยอะ จากความสะดวกสบายที่เกิดขึ้นเพราะเทคโนโลยีก็ทำให้พวกเราทุกคนจับจ่ายใช้สอยกันมากขึ้น ซึ่งการจับจ่ายใช้สอยมากขึ้นนี้ก็ทำให้มีเม็ดเงินในระบบเศรษฐกิจมากขึ้น ทำให้เศรษฐกิจขยายตัว มีช่องทางการค้าใหม่ๆ เพิ่มขึ้นสำหรับนักลงทุนหน้าใหม่ ในขณะที่บริษัทด้านการเงินเจ้าเก่า ๆ ไม่ว่าจะเป็นธนาคาร หรือบริษัทหลักทรัพย์ ฯลฯ ก็ต้องเร่งพัฒนาตัวเองเพื่อไม่ให้โดนเหล่าบริษัทใหม่ๆ เข้ามาแย่งพื้นที่การตลาด สุดท้ายแล้วคนที่ได้ประโยชน์ที่สุดก็เป็นผู้บริโภคอย่างพวกเราทุกคน เพราะการแข่งขันกันของ FinTech เจ้าต่าง ๆ จะทำให้เรามีตัวเลือกที่หลากหลายขึ้นในราคาที่ถูกลง ทั้งหมดนี้ก็เป็นเพียงข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ FinTech เท่านั้น ณ ตอนนี้เราอยู่ในโลกที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงไปทุกวัน และเติบโตแบบ “ก้าวกระโดด” และต่อจากนี้โลกก็จะยิ่งเปลี่ยนไปเร็วขึ้นๆอีกแน่นอน ไม่ว่าจะด้านการเงินหรือด้านอื่น ๆ ก็ตาม ดังนั้นแม้ว่าข้อมูลและเทรนด์ต่าง ๆ อาจจะเยอะและอัพเดทอย่างรวดเร็วแต่เพื่อคุณภาพชีวิตที่ดีแล้ว ทุกคนก็ควรติดตามศึกษาเทคโนโลยีใหม่ๆ อยู่เสมอ “อย่าไปกลัวเทคโนโลยี แต่ให้โอบรับมัน” ก้าวไปกับมัน พยายามเข้าใจมัน และเทคโนโลยีจะกลายเป็นมิตรที่ดีกับเรานั่นเอง Cr : http://dv.co.th/blog-en/what-is-fintech-by-faunglada/

หากพูดถึงเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่มาแรงที่สุดแห่งยุคคงต้องยอมรับว่า ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) หรือที่เรียกสั้นๆ ว่า AI เข้ามามีบทบาทสำคัญอย่างมากในหลายๆ ธุรกิจเเละอุตสาหกรรม และมีแนวโน้มว่าปัญญาประดิษฐ์จะก้าวเข้ามามีบทบาทสำคัญในการทำงานและการใช้ชีวิตในโลกยุคดิจิทัลอย่างมาก จนมีคนตั้งคำถามว่า AI สามารถนำมาสร้างประโยชน์อะไรกับธุรกิจได้บ้าง? อนาคตจะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร? เราควรจะเตรียมรับมืออย่างไร? อันที่จริงแล้วเทคโนโลยี AI นั้นเป็นแนวคิดที่มีมานานมาก และมีการพัฒนาต่อเนื่องมาหลายสิบปี โดยเป็นส่วนหนึ่งของการพัฒนาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ เป็นความชาญฉลาดที่สร้างขึ้นให้กับสิ่งที่ไม่มีชีวิต และมีคุณลักษณะทางด้านสติปัญญาและความฉลาดคล้ายคลึงกับมนุษย์ จุดเด่นที่มีคือ ความสามารถในการเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง คิด วิเคราะห์ และแยกแยะข้อมูลที่ซับซ้อนได้ ตัวอย่างล่าสุดที่เห็นได้ชัดเจนคือ เทคโนโลยี AI จาก OpenAI ที่ใช้กับ Tesla ของ Elon Musk และ Sam Altman จาก Y Combinator ที่เอาชนะผู้เล่นมืออาชีพในการแข่งขันเกม Dota2 แบบผู้เล่น 1 ต่อ 1 ในงาน The International 2017 ภายใน 10 นาทีแรก หัวใจสำคัญที่ทำให้เทคโนโลยี AI สามารถเอาชนะเกมการเเข่งขันที่ซับซ้อน อย่าง AlphaGo เเละ Dota2 คือ การให้เทคโนโลยี AI ศึกษารูปแบบการเล่นของผู้เล่นมืออาชีพคนอื่นๆ หรือเล่นเกมแข่งกับตัวเองครั้งเเล้วครั้งเล่าจนระบบสามารถเรียนรู้ คิด วิเคราะห์ รวมไปถึงการวางแผนกลยุทธ์ เช่นเดียวกับปัจจุบัน หลายๆ อุตสาหกรรมมีการใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาช่วยทำงาน อาทิ โลจิสติกส์ การแพทย์ การบริการ ธนาคาร อีคอมเมิร์ซ ยิ่งเทคโนโลยี AI ได้รับการพัฒนาให้ฉลาดและมีความคิดวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นเท่าไร บริษัทก็สามารถประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสร้างประโยชน์ให้ธุรกิจอย่างสูงสุด เราจึงนำเทคโนโลยี AI ที่ทุกธุรกิจควรรู้เพื่อปรับตัวให้เข้ากับยุคปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งใหม่ ดังต่อไปนี้ 1. ระบบเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูลด้วย Machine Learning และ Big Data Platforms คือการเพิ่มศักยภาพในการประมวลผล เรียนรู้และทำนายผลของข้อมูล เนื่องจาก AI จำเป็นต้องใช้การเรียนรู้ผ่านข้อมูลต่างๆ ยิ่งมีข้อมูลเพื่อใช้ในการสอน AI มากเท่าไหร เราก็ยิ่งสามารถสร้าง AI ที่ฉลาดขึ้นได้มากเท่านั้น โดยกระบวนการสอนและอัลกอริทึมที่ใช้ในการสอน AI จำเป็นต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผล และการเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก ดังนั้น การสร้างระบบ AI ให้ประสบความสำเร็จได้ เทคโนโลยี Big Data จึงเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ด้วยเช่นกัน 2. อุปกรณ์พิเศษเพื่อการประมวลผลเฉพาะทางสำหรับ AI (AI-optimized Hardware) นอกจาก Big Data แล้ว Machine Learning หรือ AI บางประเภทจำเป็นต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผลจำนวนมาก การนำฮาร์ดแวร์พิเศษที่ถูกออกแบบมาให้มีหน่วยประมวลผลจำนวนมากเพื่อลดระยะเวลาในการประมวลผลลงได้จึงเป็นส่วนประกอบหนึ่งที่จะมาช่วยให้ AI นั้นสามารถนำมาใช้งานจริงได้ ยกตัวอย่าง ระบบตรวจจับใบหน้าแบบ Real-time จำเป็นต้องมีระบบที่วิเคราะห์และประเมินภาพจำนวนมาก การนำ Graphics Processing Units (GPU) มาใช้เพื่อให้ระบบสามารถตรวจจับใบหน้าได้ทันเวลาก็ดูเหมือนจะเป็นสิ่งจำเป็น โดยในปัจจุบันกลุ่มผู้ผลิต Graphics Card ก็ออกผลิตภัณฑ์พิเศษเพื่อนำมาตอบโจทย์ด้าน AI โดยเฉพาะเช่นกัน 3. ผู้ช่วยตัดสินใจเรื่องยากๆ ให้เป็นเรื่องง่าย (Decision Management) การโปรแกรมคอมพิวเตอร์ให้ทำงานตามกฎที่เราตั้งไว้ คือความสามารถพื้นฐานของคอมพิวเตอร์ แต่เทคโนโลยี AI สามารถนำมาใช้ช่วยในการตัดสินใจเพื่อหาทางเลือกที่คุ้มค่าที่สุด มีความเสี่ยงน้อยที่สุด หรือใช้เวลาน้อยที่สุดได้ โดยเรียกว่าการค้นหาทางเลือกที่ Optimize ที่สุดบนข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อช่วยให้เราตัดสินใจเรื่องยากๆ และมีข้อมูลที่ต้องใช้ประกอบการตัดสินใจจำนวนมาก เราจึงจำเป็นต้องใช้ AI อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เช่น การทำ Personalized Marketing หรือ ระบบแนะนำสินค้าของแต่ละบุคคล 4. เหนือกว่า Machine Learning ด้วย Deep Learning เวลานี้ทุกคนคงเข้าใจและตระหนักถึงประโยชน์ของ Machine Learning แต่ถ้าเราจะสร้างระบบที่มีความซับซ้อนเพื่อใช้ในการจำแนกแยกแยะสิ่งต่างๆ ได้ ก็จำเป็นต้องออกแบบ AI ตามวิธีการทำงานของสมองมนุษย์ หรือเรียกว่า Artificial Neural Network (ANN) ซึ่งมีความซับซ้อนสูงมาก โดยเราสามารถนำ Deep Learning มาใช้ในการสร้างระบบแยกแยะสิ่งของหรือใบหน้า ระบบแยกแยะหรือจดจำเสียงได้ เป็นต้น 5. ระบุตัวตนด้วย AI การระบุตัวตนด้วยไบโอเมทริกซ์ ยกตัวอย่าง ม่านตา เสียง ลายนิ้วมือ หน้า ภาษากาย ถือเป็นส่วนหนึ่งของการนำเทคโนโลยี AI ที่ใช้ไบโอเมทริกซ์ในการจดจำรูปแบบ และแยกแยะออกมาใช้เพื่อยืนยันตัวตนหรือระบุตัวตนได้ ซึ่งหลายๆ อย่างก็อยู่ในชีวิตประจำวันของเราอยู่แล้ว อย่างการสแกนลายนิ้วมือเพื่อบันทึกเวลาแทนการตอกบัตร การสแกนม่านตาเพื่อเข้าใช้งานสมาร์ทโฟน เป็นต้น 6. รู้จักภาษาที่มนุษย์ใช้ ด้วยระบบประมวลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing – NLP) NLP คือเทคโนโลยีที่จะช่วยทำให้เรามีปฏิสัมพันธ์กับคอมพิวเตอร์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ โดยเทคโนโลยี NLP จะวิเคราะห์คำสั่งหรือความต้องการของผู้ใช้ผ่านภาษาธรรมชาติ อาทิ Google นำ NLP มาช่วยให้การค้นหาเอกสารใน Google Drive สะดวกและแม่นยำขึ้น ยกตัวอย่าง หากต้องการค้นหาเอกสารที่มาจาก Anissa เราสามารถพิมพ์คำสั่งว่า “Show me documents from Anissa” เพื่อค้นหาหรือเข้าถึงเอกสารที่เราต้องการได้ทันที นอกจากนี้ NLP ยังครอบคลุมถึงความสามารถในการสร้างรูปประโยคธรรมชาติเพื่อใช้ตอบสนองผู้ใช้งานได้อย่างเป็นธรรมชาติ เช่น Siri สามารถสร้างประโยคเพื่อตอบคำถามที่เราถามได้อย่างรวดเร็ว 7. ตอบโต้ด้วยเสียง จากระบบรู้จำและสังเคราะห์เสียงพูด (Speech Recognition and Synthesis) เรียกได้ว่าเป็นอีกระบบที่สามารถทำงานร่วมกับระบบ NLP เพื่อให้เราสามารถตอบโต้กับคอมพิวเตอร์ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และเป็นธรรมชาติยิ่งขึ้น เช่น หากเราต้องการค้นหาเอกสาร คงจะดีกว่าถ้าเราสามารถพูดว่า “ค้นหาเอกสารเมื่อวานที่ส่งมาจากคุณวันชัยให้หน่อย” หลังจากนั้นระบบก็สามารถสร้างเสียงเพื่อโต้ตอบกับเราได้ ยกตัวอย่าง Siri สามารถฟังคำสั่งของเราผ่านการพูดได้ และตอบสนองสิ่งที่เราต้องการผ่านการสร้างรูปประโยคที่ต้องการ และพูดประโยคนั้นให้เราได้ยิน 8. เข้าถึงทุกบริการด้วยผู้ช่วยเสมือนจริง (Virtual Agents) คือเทคโนโลยีที่ทำให้เราสามารถเข้าถึงคลังความรู้หรือบริการต่าง ๆ ได้อย่างไม่รู้จบบนสมาร์ทโฟนของเรา เช่น Siri สามารถเข้าถึงและเข้าใจตารางงาน อีเมล ปฏิทิน นาฬิกา หรือ Alexa สามารถเข้าถึงบริการของ Amazon หรือ Smart Home Device ของเราได้ ด้วยความสามารถในการเข้าใจความต้องการของมนุษย์และความสามารถในการค้นหาบริการเพื่อตอบสนองสิ่งที่เราต้องการได้ ถือเป็นหัวใจของระบบผู้ช่วยเสมือนจริง ซึ่งก็คือสิ่งที่ทุกวันนี้เรารู้จักผ่านเทคโนโลยีที่เรียกว่า Chatbot 9. ระบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีหุ่นยนต์ (Robotic Process Automation) เทคโนโลยีหุ่นยนต์ถูกนำมาใช้ในวงการอุตสาหกรรมมาอย่างยาวนาน แต่การนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์มาประยุกต์ใช้กับภาคธุรกิจ หรือเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันยังคงอยู่ในวงจำกัด คือสามารถนำมาใช้แก้ปัญหาเฉพาะด้านต่าง ๆ ได้ เช่น หุ่นยนต์ทำความสะอาด หุ่นยนต์พนักงานต้อนรับ รถที่สามารถขับเคลื่อนได้ด้วยตัวเอง ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถเชื่อมโยง AI ที่เป็นสมองกลของระบบเข้ากับโลกแห่งความเป็นจริงได้ เมื่อนวัตกรรมและเทคโนโลยีต่าง ๆ มีบทบาทต่อวิถีชีวิตของผู้คนและเป็นตัวแปรสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจมากขึ้น ทุกองค์กรรวมถึงพนักงานในองค์กรจึงต้องเตรียมตัว พัฒนาศักยภาพ และทำความเข้าใจนวัตกรรมใหม่ๆ เพื่อให้ก้าวทันเทคโนโลยีแห่งอนาคต และเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันได้