เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ

หนังสือเล่มนี้เรียบเรียงตามจุดประสงค์รายวิชา สมรรถนะรายวิชาและคำอธิบายรายวิชา หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง (ปวส.) พุทธศักราช 2563 ของสำนักงานคณะกรรมการการอาชีวศึกษา กระทรวงศึกษาธิการ เหมาะแก่การเรียนรู้เพื่อนำ ไปประกอบอาชีพ เทคโนโลยีดิจิทัล เพื่อ การจัดการอาชีพ รหัสวิชา 30001-2003 (Digital Technology for Works) หนังสือหมวดวิชาสมรรถนะวิชาชีพ ศิวัช กาญจนชุม ค.บ., ศษ.ม. (บริหารการศึกษา) ชาญณรงค์ ดุษฎีรังสีกุล วท.บ., (วิทยาการคอมพิวเตอร์) วท.ม. (ระบบสารสนเทศคอมพิวเตอร์) 128.00

ข้อมูลทางบรรณานุกรมของสำ นักหอสมุดแห่งชาติ National Library of Thailand Cataloging in Publication Data เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ.-- กรุงเทพฯ : จิตรวัฒน์, 2563. 154 หน้า. ISBN ปีที่พิมพ์: 2563 พิมพ์ครั้งที่1 : เล่ม ราคา 128 บาท สงวนลิขสิทธิ์ตามพระราชบัญญัติลิขสิทธิ์ฯ ห้ามมิให้ผู้ใด คัดลอก เลียนแบบ ทำ ซ้ำ ทำ สำ เนา ดัดแปลง จำ ลองงาน ต้นฉบับ หรือเปลี่ยนแปลงในรูปแบบวิธีการอื่นๆ ทั้งหมด หรือแต่บางส่วน โดยมิได้รับอนุญาตจากสำ นักพิมพ์จิตรวัฒน์ ผู้ใดฝ่าฝืนมีความผิดตามกฎหมายทางอาญาและแพ่ง เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ บรรณาธิการวิชาการ ศาสตราจารย์สมชาย สุพันธุ์วณิช พ.บ., ส.ม., M.P.H. & T.M. หัวหน้าฝ่ายพิสูจน์อักษร วรรณา ตันสกุล ศศ.บ., วท.ม. บรรณาธิการบริหาร ศรินทิพย์ มีนมณี วท.บ., ศษ.ม. (บริหารการศึกษา) กรรมการผู้จัดการ เบญจรัตน์ มีนมณี นศ.บ., บธ.ม.

คÓนÓ หนังสือวิชา เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ (Digital Technology for Works) รหัสวิชา 30001-2003 เล่มนี้ได้จัดท�ำขึ้นตามหลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง (ปวส.) พุทธศักราช 2563 ส�ำนักงานคณะกรรมการอาชีวศึกษา ซึ่งจะเป็นเนื้อหาที่สอดคล้องกับการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัย และ สอดคล้องกับค�ำอธิบายรายวิชา โดยจะประกอบด้วยเนื้อหา ความรู้พื้นฐาน ความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่านบุคคลที่สาม(Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล(Fintech) ระบบเงิน ดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัล หรือคริปโทเคอร์เรนซี(Cryptocurrency) การท�ำธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล และกรณีศึกษาเทคโนโลยีดิจิทัล เชื่อมโยงอาชีพ นอกจากนี้หนังสือเล่มนี้ยังประกอบด้วยเนื้อหาที่เป็นแนวทางในการประกอบอาชีพโดยใช้เทคโนโลยี ดิจิทัลในการสร้างงาน สร้างรายได้ ได้รับข้อมูลจากผู้ที่ประสบความส�ำเร็จจากการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ต่าง ๆ จึงหวังว่าหนังสือเล่มนี้นอกจากจะให้ความรู้และแนวคิดแล้ว ยังจะช่วยจุดประกายในการสร้าง รายได้และสร้างอาชีพด้วยเทคโนโลยีดิจิทัลได้เป็นอย่างดี ขอขอบคุณผู้รู้ทุกท่าน ที่ได้ช่วยแนะน�ำจนท�ำให้หนังสือเล่มนี้ส�ำเร็จ เป็นประโยชน์แก่ผู้เรียน และผู้ที่สนใจเรื่องเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพเป็นอย่างมาก หากมีข้อผิดพลาดประการใด ผู้เรียบเรียงต้องขออภัยมา ณ ที่นี้ด้วย ศิวัช กาญจนชุม ในนามผู้เรียบเรียง

รหัสวิชา 30001-2003 เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ (Digital Technology for Works) 2-2-3 จุดประสงค์รายวิชา เพื่อให้ 1. เข้าใจเกี่ยวกับความรู้พื้นฐาน ความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่าน บุคคลที่สาม (Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) ระบบเงินดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัล หรือ คริปโทเคอร์เรนซี(cryptocurrency) ธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ 2. กรณีศึกษาเทคโนโลยีดิจิทัลเชื่อมโยงอาชีพ และประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพยุคดิจิทัล 3. มีคุณธรรม จริยธรรมและความรับผิดชอบ ตระหนักถึงการเป็นพลเมืองดิจิทัล สมรรถนะรายวิชา 1. แสดงความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่าน บุคคลที่สาม (Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) ระบบเงินดิจิทัล สกุลเงินดิจิทัล หรือคริปโทเคอร์เรนซี(Cryptocurrency) ธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์และการเชื่อมโยง เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพ 2. กรณีศึกษา วิเคราะห์สังเคราะห์ความรู้ด้านเทคโนโลยีดิจิทัล ในการจัดการอาชีพ 3. การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการจัดการอาชีพ และการเป็นพลเมืองดิจิทัล คำอธิบายรายวิชา ศึกษาและปฏิบัติเกี่ยวกับความรู้พื้นฐาน ความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้อง ผ่านบุคคลที่สาม (Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) ระบบเงินดิจิทัล สกุลเงินดิจิทัล หรือ คริปโทเคอร์เรนซี(Cryptocurrency)การท�ำธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์กรณีศึกษาเทคโนโลยีดิจิทัล เชื่อมโยงอาชีพ และประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล

หน่วยที่ ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) • ความน�ำ 1. ความหมายของBig Data 2. องค์ประกอบที่ส�ำคัญของข้อมูล 3. ลักษณะที่ส�ำคัญของBig Data 4. วิวัฒนาการของBig Data 5. รูปแบบของข้อมูลBig Data 6. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) 7. การน�ำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ 8. กระบวนการจากBig Data สู่ความสัมพันธ์ของ ข้อมูล 9. วิธีการจัดท�ำ Big Data 10. ตัวอย่างการน�ำ Big Data ไปใช้ 11. ตัวอย่างแบรนด์ต่าง ๆ ที่ใช้Big Data ในการ วิเคราะห์ข้อมูล • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 1 2 2 3 4 5 6 6 8 10 10 11 12 16 17 หน่วยที่ อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) • ความน�ำ 1. ความหมายของ Internet of Things 2. วิวัฒนาการของ Internet of Things 3. ลักษณะการท�ำงานของ Internet of Things 4. ประเภทของ Internet of Things 5. ส่วนประกอบของ Internet of Things 6. ประโยชน์ของ Internet of Things 7. ความสัมพันธ์ระหว่าง Internet of Things และ Big Data 8. การน�ำ Internet of Things ไปใช้ในงานต่าง ๆ 9. ผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้น 10. ตัวอย่างอุปกรณ์ที่ใช้Internet of Things 11. ทักษะที่จ�ำเป็นของบุคลากรด้านInternetofThings • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 19 20 20 21 22 22 23 24 24 25 27 28 31 33 34 หน่วยที่ เทคโนโลยีที่ใช้ในการทำ ธุรกรรมโดยไม่ต้อง ผ่านบุคคลที่สาม (Blockchain) • ความน�ำ 1. ความหมายของบล็อกเชน(Blockchain) 2. วิวัฒนาการของเทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) 3. หลักการท�ำงานของเทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) 4. องค์ประกอบของเทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) 5. ประเภทของบล็อกเชน(Blockchain) 6. รูปแบบของเครือข่ายบล็อกเชน(Blockchain) 7. คุณลักษณะพื้นฐานที่ส�ำคัญของเทคโนโลยี บล็อกเชน(Blockchain) 8. ประโยชน์ของเทคโนโลยีบล็อกเชน(Blockchain) 9. การน�ำบล็อกเชน(Blockchain) ไปประยุกต์ใช้ใน กระบวนการห่วงโซ่อุปทาน • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 37 38 38 39 39 40 43 45 46 47 48 50 51 หน่วยที่ ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) • ความน�ำ 1. ความหมายของ Fintech 2. วิวัฒนาการของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 3. ประเภทของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 4. ประโยชน์ของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 5. ผลกระทบของ Fintech ที่มีต่อธนาคารและ อุตสาหกรรมอื่น 6. บทบาทของ Fintech กับระบบการเงินของไทย ในอนาคต 7. ผลส�ำเร็จของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 8. FintechStartup • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 53 54 54 55 56 59 60 61 64 65 67 68 สารบัญ

หน่วยที่ ระบบเงินดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัล หรือ คริปโทเคอร์เรนซี (Cryptocurrency) • ความน�ำ 1. ความหมายของ Cryptocurrency 2. วิวัฒนาการของระบบเงินดิจิทัล สกุลเงินดิจิทัล 3. วิธีการท�ำงานของ Cryptocurrency 4. การใช้สกุลเงินดิจิทัลในประเทศไทย 5. สกุลเงินดิจิทัลที่นิยมใช้ 6. กฎหมายกับสกุลเงินดิจิทัล 7. ข้อดีและข้อเสียของสกุลเงินดิจิทัล • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 71 72 72 73 74 75 75 85 87 89 90 หน่วยที่ การทำ ธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ • ความน�ำ 1. ความหมายของธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ 2. องค์ประกอบของธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ 3. ประเภทของธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ 4. จุดเด่นของธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ 5. จุดด้อยของการท�ำธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ 6. ความหมายของ Digital Marketing 7. ขั้นตอนเริ่มต้นธุรกิจดิจิทัล 8. ทักษะที่จ�ำเป็นใน Digital Marketing 9. ธุรกิจดิจิทัลสินค้าออนไลน์ที่ขายแล้วประสบผล ส�ำเร็จ 10. ตัวอย่างการตั้งกลุ่มFacebook Fanpage 11. การรีวิวสินค้า 12. วิธีการสร้างรายได้จากสื่อสังคมออนไลน์ด้วย Youtube 13. การอัปโหลดวิดีโอลงบนสื่อสังคมออนไลน์YouTube 14. การท�ำธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ด้วยการเป็นยูทูบเบอร์ • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 93 94 94 95 95 96 96 97 98 100 102 103 104 105 106 109 114 115 หน่วยที่ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพ ของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล • ความน�ำ 1. ความหมายของพลเมืองดิจิทัล 2. มิติของพลเมืองดิจิทัล 3. แนวคิดในการเป็นพลเมืองดิจิทัล 4. ประเภทของพลเมืองดิจิทัล 5. คุณลักษณะที่ดีของพลเมืองดิจิทัล 6. ทักษะของพลเมืองยุคดิจิทัล 7. Digital Literacy 8. เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพที่ควรเรียนรู้ • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 117 118 118 119 119 120 121 122 124 127 132 133 กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ในอาชีพของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล คำศัพท์ที่ควรรู้ 135 153 บรรณานุกรม 154

หลักสูตรตารางวิเคราะห์ หน่วยที่ชื่อหน่วยการเรียนรู้ ระดับพฤติกรรมที่พึงประสงค์การบูรณาการปรัชญาเศรษฐกิจพอเพียง เวลา (ชั่วโมง) พุทธิพิสัย ทักษะพิสัย จิตพิสัย พอประมาณ มีเหตุผล ภูมิคุ้มกัน เงื่อนไขความรู้ เงื่อนไขคุณธรรม 1 2 3 4 5 6 1ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่(Big Data) ü - - - - - - 4 2อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง(InternetofThings) ü - - - - - - - 4 3เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่านบุคคลที่ สาม(Blockchain) ü - - - 8 4ธุรกรรมการเงินดิจิทัล(Fintech) ü - - - - 4 5ระบบเงินดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัลหรือคริปโทเคอร์เรนซี (Cryptocurrency) ü - - 12 6การท�ำธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ ü - - - - 8 7การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพของการเป็น พลเมืองยุคดิจิทัล ü - - - - 8 8กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพ ของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล ü - - - - 8 72 หมายเหตุ:ระดับพุทธิพิสัย1 =ความรู้2 =ความเข้าใจ3 =การนำไปใช้4 =วิเคราะห์5 =สังเคราะห์6 =ประเมินค่า

หน่วยที่ ชื่อหน่วยการเรียนรู้ สัปดาห์ที่ ชั่วโมงที่ 1 ความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับการขาย 1 4 2 หลักการขาย 2 5-8 3 ประเภทและลักษณะของงานขาย 3-4 9-16 4 ความรู้เกี่ยวกับตนเอง 5 17-20 5 ความรู้เกี่ยวกับกิจการ 6 21-24 6 ความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ 7-8 25-32 7 ความรู้เกี่ยวกับลูกค้า 9 33-36 8 ความรู้เกี่ยวกับคู่แข่งขัน 10 37-40 9 กระบวนการขาย 11-13 41-52 10 โอกาสและความก้าวหน้าของพนักงานขาย 14 53-56 11 เทคโนโลยีกับงานขาย 15-17 57-68 สอบปลายภาค 18 69-72 ก�ำหนดการสอน

หนังสือเล่มนี้เรียบเรียงตามจุดประสงค์รายวิชา สมรรถนะรายวิชาและคำอธิบายรายวิชา หลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง (ปวส.) พุทธศักราช 2563 ของสำนักงานคณะกรรมการการอาชีวศึกษา กระทรวงศึกษาธิการ เหมาะแก่การเรียนรู้เพื่อนำ ไปประกอบอาชีพ เทคโนโลยีดิจิทัล เพื่อ การจัดการอาชีพ รหัสวิชา 30001-2003 (Digital Technology for Works) หนังสือหมวดวิชาสมรรถนะวิชาชีพ ศิวัช กาญจนชุม ค.บ., ศษ.ม. (บริหารการศึกษา) ชาญณรงค์ ดุษฎีรังสีกุล วท.บ., (วิทยาการคอมพิวเตอร์) วท.ม. (ระบบสารสนเทศคอมพิวเตอร์) 128.00

ข้อมูลทางบรรณานุกรมของสำ นักหอสมุดแห่งชาติ National Library of Thailand Cataloging in Publication Data เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ.-- กรุงเทพฯ : จิตรวัฒน์, 2563. 154 หน้า. ISBN ปีที่พิมพ์: 2563 พิมพ์ครั้งที่1 : เล่ม ราคา 128 บาท สงวนลิขสิทธิ์ตามพระราชบัญญัติลิขสิทธิ์ฯ ห้ามมิให้ผู้ใด คัดลอก เลียนแบบ ทำ ซ้ำ ทำ สำ เนา ดัดแปลง จำ ลองงาน ต้นฉบับ หรือเปลี่ยนแปลงในรูปแบบวิธีการอื่นๆ ทั้งหมด หรือแต่บางส่วน โดยมิได้รับอนุญาตจากสำ นักพิมพ์จิตรวัฒน์ ผู้ใดฝ่าฝืนมีความผิดตามกฎหมายทางอาญาและแพ่ง เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ บรรณาธิการวิชาการ ศาสตราจารย์สมชาย สุพันธุ์วณิช พ.บ., ส.ม., M.P.H. & T.M. หัวหน้าฝ่ายพิสูจน์อักษร วรรณา ตันสกุล ศศ.บ., วท.ม. บรรณาธิการบริหาร ศรินทิพย์ มีนมณี วท.บ., ศษ.ม. (บริหารการศึกษา) กรรมการผู้จัดการ เบญจรัตน์ มีนมณี นศ.บ., บธ.ม.

คÓนÓ หนังสือวิชา เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ (Digital Technology for Works) รหัสวิชา 30001-2003 เล่มนี้ได้จัดท�ำขึ้นตามหลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพชั้นสูง (ปวส.) พุทธศักราช 2563 ส�ำนักงานคณะกรรมการอาชีวศึกษา ซึ่งจะเป็นเนื้อหาที่สอดคล้องกับการใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัย และ สอดคล้องกับค�ำอธิบายรายวิชา โดยจะประกอบด้วยเนื้อหา ความรู้พื้นฐาน ความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่านบุคคลที่สาม(Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล(Fintech) ระบบเงิน ดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัล หรือคริปโทเคอร์เรนซี(Cryptocurrency) การท�ำธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล และกรณีศึกษาเทคโนโลยีดิจิทัล เชื่อมโยงอาชีพ นอกจากนี้หนังสือเล่มนี้ยังประกอบด้วยเนื้อหาที่เป็นแนวทางในการประกอบอาชีพโดยใช้เทคโนโลยี ดิจิทัลในการสร้างงาน สร้างรายได้ ได้รับข้อมูลจากผู้ที่ประสบความส�ำเร็จจากการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ต่าง ๆ จึงหวังว่าหนังสือเล่มนี้นอกจากจะให้ความรู้และแนวคิดแล้ว ยังจะช่วยจุดประกายในการสร้าง รายได้และสร้างอาชีพด้วยเทคโนโลยีดิจิทัลได้เป็นอย่างดี ขอขอบคุณผู้รู้ทุกท่าน ที่ได้ช่วยแนะน�ำจนท�ำให้หนังสือเล่มนี้ส�ำเร็จ เป็นประโยชน์แก่ผู้เรียน และผู้ที่สนใจเรื่องเทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพเป็นอย่างมาก หากมีข้อผิดพลาดประการใด ผู้เรียบเรียงต้องขออภัยมา ณ ที่นี้ด้วย ศิวัช กาญจนชุม ในนามผู้เรียบเรียง

รหัสวิชา 30001-2003 เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ (Digital Technology for Works) 2-2-3 จุดประสงค์รายวิชา เพื่อให้ 1. เข้าใจเกี่ยวกับความรู้พื้นฐาน ความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่าน บุคคลที่สาม (Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) ระบบเงินดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัล หรือ คริปโทเคอร์เรนซี(cryptocurrency) ธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ 2. กรณีศึกษาเทคโนโลยีดิจิทัลเชื่อมโยงอาชีพ และประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพยุคดิจิทัล 3. มีคุณธรรม จริยธรรมและความรับผิดชอบ ตระหนักถึงการเป็นพลเมืองดิจิทัล สมรรถนะรายวิชา 1. แสดงความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่าน บุคคลที่สาม (Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) ระบบเงินดิจิทัล สกุลเงินดิจิทัล หรือคริปโทเคอร์เรนซี(Cryptocurrency) ธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์และการเชื่อมโยง เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพ 2. กรณีศึกษา วิเคราะห์สังเคราะห์ความรู้ด้านเทคโนโลยีดิจิทัล ในการจัดการอาชีพ 3. การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการจัดการอาชีพ และการเป็นพลเมืองดิจิทัล คำอธิบายรายวิชา ศึกษาและปฏิบัติเกี่ยวกับความรู้พื้นฐาน ความหมาย องค์ประกอบ การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้อง ผ่านบุคคลที่สาม (Blockchain) ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) ระบบเงินดิจิทัล สกุลเงินดิจิทัล หรือ คริปโทเคอร์เรนซี(Cryptocurrency)การท�ำธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์กรณีศึกษาเทคโนโลยีดิจิทัล เชื่อมโยงอาชีพ และประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล

หน่วยที่ ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) • ความน�ำ 1. ความหมายของBig Data 2. องค์ประกอบที่ส�ำคัญของข้อมูล 3. ลักษณะที่ส�ำคัญของBig Data 4. วิวัฒนาการของBig Data 5. รูปแบบของข้อมูลBig Data 6. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) 7. การน�ำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ 8. กระบวนการจากBig Data สู่ความสัมพันธ์ของ ข้อมูล 9. วิธีการจัดท�ำ Big Data 10. ตัวอย่างการน�ำ Big Data ไปใช้ 11. ตัวอย่างแบรนด์ต่าง ๆ ที่ใช้Big Data ในการ วิเคราะห์ข้อมูล • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 1 2 2 3 4 5 6 6 8 10 10 11 12 16 17 หน่วยที่ อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) • ความน�ำ 1. ความหมายของ Internet of Things 2. วิวัฒนาการของ Internet of Things 3. ลักษณะการท�ำงานของ Internet of Things 4. ประเภทของ Internet of Things 5. ส่วนประกอบของ Internet of Things 6. ประโยชน์ของ Internet of Things 7. ความสัมพันธ์ระหว่าง Internet of Things และ Big Data 8. การน�ำ Internet of Things ไปใช้ในงานต่าง ๆ 9. ผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้น 10. ตัวอย่างอุปกรณ์ที่ใช้Internet of Things 11. ทักษะที่จ�ำเป็นของบุคลากรด้านInternetofThings • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 19 20 20 21 22 22 23 24 24 25 27 28 31 33 34 หน่วยที่ เทคโนโลยีที่ใช้ในการทำ ธุรกรรมโดยไม่ต้อง ผ่านบุคคลที่สาม (Blockchain) • ความน�ำ 1. ความหมายของบล็อกเชน(Blockchain) 2. วิวัฒนาการของเทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) 3. หลักการท�ำงานของเทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) 4. องค์ประกอบของเทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) 5. ประเภทของบล็อกเชน(Blockchain) 6. รูปแบบของเครือข่ายบล็อกเชน(Blockchain) 7. คุณลักษณะพื้นฐานที่ส�ำคัญของเทคโนโลยี บล็อกเชน(Blockchain) 8. ประโยชน์ของเทคโนโลยีบล็อกเชน(Blockchain) 9. การน�ำบล็อกเชน(Blockchain) ไปประยุกต์ใช้ใน กระบวนการห่วงโซ่อุปทาน • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 37 38 38 39 39 40 43 45 46 47 48 50 51 หน่วยที่ ธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) • ความน�ำ 1. ความหมายของ Fintech 2. วิวัฒนาการของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 3. ประเภทของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 4. ประโยชน์ของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 5. ผลกระทบของ Fintech ที่มีต่อธนาคารและ อุตสาหกรรมอื่น 6. บทบาทของ Fintech กับระบบการเงินของไทย ในอนาคต 7. ผลส�ำเร็จของธุรกรรมการเงินดิจิทัล (Fintech) 8. FintechStartup • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 53 54 54 55 56 59 60 61 64 65 67 68 สารบัญ

หน่วยที่ ระบบเงินดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัล หรือ คริปโทเคอร์เรนซี (Cryptocurrency) • ความน�ำ 1. ความหมายของ Cryptocurrency 2. วิวัฒนาการของระบบเงินดิจิทัล สกุลเงินดิจิทัล 3. วิธีการท�ำงานของ Cryptocurrency 4. การใช้สกุลเงินดิจิทัลในประเทศไทย 5. สกุลเงินดิจิทัลที่นิยมใช้ 6. กฎหมายกับสกุลเงินดิจิทัล 7. ข้อดีและข้อเสียของสกุลเงินดิจิทัล • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 71 72 72 73 74 75 75 85 87 89 90 หน่วยที่ การทำ ธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ • ความน�ำ 1. ความหมายของธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ 2. องค์ประกอบของธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ 3. ประเภทของธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ 4. จุดเด่นของธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ 5. จุดด้อยของการท�ำธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ 6. ความหมายของ Digital Marketing 7. ขั้นตอนเริ่มต้นธุรกิจดิจิทัล 8. ทักษะที่จ�ำเป็นใน Digital Marketing 9. ธุรกิจดิจิทัลสินค้าออนไลน์ที่ขายแล้วประสบผล ส�ำเร็จ 10. ตัวอย่างการตั้งกลุ่มFacebook Fanpage 11. การรีวิวสินค้า 12. วิธีการสร้างรายได้จากสื่อสังคมออนไลน์ด้วย Youtube 13. การอัปโหลดวิดีโอลงบนสื่อสังคมออนไลน์YouTube 14. การท�ำธุรกิจดิจิทัลออนไลน์ด้วยการเป็นยูทูบเบอร์ • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 93 94 94 95 95 96 96 97 98 100 102 103 104 105 106 109 114 115 หน่วยที่ การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพ ของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล • ความน�ำ 1. ความหมายของพลเมืองดิจิทัล 2. มิติของพลเมืองดิจิทัล 3. แนวคิดในการเป็นพลเมืองดิจิทัล 4. ประเภทของพลเมืองดิจิทัล 5. คุณลักษณะที่ดีของพลเมืองดิจิทัล 6. ทักษะของพลเมืองยุคดิจิทัล 7. Digital Literacy 8. เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพที่ควรเรียนรู้ • สรุปประเด็นส�ำคัญ • แบบทดสอบหลังเรียน 117 118 118 119 119 120 121 122 124 127 132 133 กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ในอาชีพของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล คำศัพท์ที่ควรรู้ 135 153 บรรณานุกรม 154

หลักสูตรตารางวิเคราะห์ หน่วยที่ชื่อหน่วยการเรียนรู้ ระดับพฤติกรรมที่พึงประสงค์การบูรณาการปรัชญาเศรษฐกิจพอเพียง เวลา (ชั่วโมง) พุทธิพิสัย ทักษะพิสัย จิตพิสัย พอประมาณ มีเหตุผล ภูมิคุ้มกัน เงื่อนไขความรู้ เงื่อนไขคุณธรรม 1 2 3 4 5 6 1ความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่(Big Data) ü - - - - - - 4 2อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง(InternetofThings) ü - - - - - - - 4 3เทคโนโลยีที่ใช้ในการท�ำธุรกรรมโดยไม่ต้องผ่านบุคคลที่ สาม(Blockchain) ü - - - 8 4ธุรกรรมการเงินดิจิทัล(Fintech) ü - - - - 4 5ระบบเงินดิจิทัลสกุลเงินดิจิทัลหรือคริปโทเคอร์เรนซี (Cryptocurrency) ü - - 12 6การท�ำธุรกิจดิจิทัลบนสื่อสังคมออนไลน์ ü - - - - 8 7การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพของการเป็น พลเมืองยุคดิจิทัล ü - - - - 8 8กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในอาชีพ ของการเป็นพลเมืองยุคดิจิทัล ü - - - - 8 72 หมายเหตุ:ระดับพุทธิพิสัย1 =ความรู้2 =ความเข้าใจ3 =การนำไปใช้4 =วิเคราะห์5 =สังเคราะห์6 =ประเมินค่า

หน่วยที่ ชื่อหน่วยการเรียนรู้ สัปดาห์ที่ ชั่วโมงที่ 1 ความรู้ทั่วไปเกี่ยวกับการขาย 1 4 2 หลักการขาย 2 5-8 3 ประเภทและลักษณะของงานขาย 3-4 9-16 4 ความรู้เกี่ยวกับตนเอง 5 17-20 5 ความรู้เกี่ยวกับกิจการ 6 21-24 6 ความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ 7-8 25-32 7 ความรู้เกี่ยวกับลูกค้า 9 33-36 8 ความรู้เกี่ยวกับคู่แข่งขัน 10 37-40 9 กระบวนการขาย 11-13 41-52 10 โอกาสและความก้าวหน้าของพนักงานขาย 14 53-56 11 เทคโนโลยีกับงานขาย 15-17 57-68 สอบปลายภาค 18 69-72 ก�ำหนดการสอน

หน่วยที่ 1 ความรู้พื้นฐาน การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) สาระการเรียนรู้ 1. ความหมายของBig Data 2. องค์ประกอบที่ส�ำคัญของข้อมูล 3. ลักษณะที่ส�ำคัญของBig Data 4. วิวัฒนาการของBig Data 5. รูปแบบของข้อมูลBig Data 6. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) 7. การน�ำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ 8. กระบวนการจากBig Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล 9. วิธีการจัดท�ำ Big Data 10. ตัวอย่างการน�ำ Big Data ไปใช้ 11. ตัวอย่างแบรนด์ต่าง ๆ ที่ใช้Big Data ในการวิเคราะห์ ข้อมูล จุดประสงค์การเรียนรู้ 1. บอกความหมายและองค์ประกอบที่ส�ำคัญของ Big Data ได้ 2. อธิบายลักษณะและรูปแบบของBig Data ได้ 3. อธิบายการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ได้ 4. ปฏิบัติการใช้Big Data ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ 5. มีคุณธรรมจริยธรรมและความรับผิดชอบตระหนักถึง การเป็นพลเมืองดิจิทัล สมรรถนะประจำหน่วย 1. แสดงความรู้เกี่ยวกับความรู้พื้นฐานการจัดการข้อมูล ขนาดใหญ่ (Big Data) 2. แสดงความรู้เกี่ยวกับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ ่ (Big Data) 3. แสดงความรู้เกี่ยวกับวิธีการจัดท�ำ Big Data 4. มีคุณธรรม จริยธรรมและความรับผิดชอบ ตระหนักถึง การเป็นพลเมืองดิจิทัล

2 1. ความหมายของBig Data BigData หมายถึงการน�ำข้อมูลจ�ำนวนมหาศาลที่ ได้จากการให้บริการมาวิเคราะห์เพื่อหาโอกาสทางธุรกิจ ใช้ประกอบการตัดสินใจในเรื่องส�ำคัญ ๆ ทั้งการพัฒนา ด้านการขายและการตลาดการปรับปรุงสินค้าบริการให้ ตรงกับความต้องการของผู้บริโภคยุคใหม่ที่เปลี่ยนแปลง อย่างรวดเร็ว รวมถึงภาคการผลิตที่น�ำข้อมูลBig Data ไปใช้ในการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มผลิตภาพหรือค ่าเฉลี่ย ของประสิทธิภาพการผลิต(Productivity) ในกระบวนการ ผลิตและการด�ำเนินงาน การปฏิบัติงานตามหน่วยงานต่าง ๆ โดยทั่วไปแล้วเป็นการจัดเก็บหรือบริหารจัดการข้อมูล ขนาดเล็กจะมีเนื้อที่ของข้อมูลไม่มากแต่ถ้าเป็นหน่วยงานขนาดใหญ่ เช่นธนาคารหน่วยงานราชการ หน่วยงานรัฐวิสาหกิจ หรือระบบการสื่อสารอื่น ๆ ที่มีปริมาณจ�ำนวนมาก เป็นต้น ต้องมีการจัดเก็บ และบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่มาก จึงต้องมีการบริหารจัดการที่ดีและมีความพร้อมที่จะจัดการกับ ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านั้น ความนำ ภาพที่ 1.1 Big Data ที่มา : https://bit.ly/2Ygh5eI แผนผังความคิด (Mind Mapping) ความหมายของBig Data องค์ประกอบที่ส�ำคัญของข้อมูล ลักษณะที่ส�ำคัญของBig Data วิวัฒนาการของBig Data รูปแบบของข้อมูลBig Data การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) การน�ำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ กระบวนการจาก BigDataสู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล การจัดท�ำ Big Data ตัวอย่างการน�ำ Big Data ไปใช้ ตัวอย่างแบรนด์ต่าง ๆ ที่ใช้Big Data ในการวิเคราะห์ข้อมูล ความรู้พื้นฐาน การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)

3 2. องค์ประกอบที่ส�ำคัญของข้อมูล องค์ประกอบของBig Data จะประกอบด้วยส่วนส�ำคัญต่าง ๆ ดังนี้ 2.1 Device/DataSource(แหล่งที่มาของข้อมูล) ซึ่งถือได้ว่า เป็นต้นน�้ำ เป็นแหล่งก�ำเนิดของข้อมูล อาจจะเป็นระบบ โปรแกรม หรือจะเป็นมนุษย์ที่ท�ำให้เกิดข้อมูลขึ้นมา ทั้งนี้เมื่อได้ชื่อว่าเป็นBig Data แล้ว ข้อมูลต่าง ๆ มักจะมาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งมีความยากล�ำบากในการจัดการโครงสร้างหรือ จัดเตรียมให้ข้อมูลที่น�ำมารวมกันนั้นมีความพร้อมใช้ต่อไป 2.2 Gateway (ช่องทางการเชื่อมโยงข้อมูล) การเชื่อมโยงข้อมูลเป็นส่วนที่ส�ำคัญมากและเป็นปัญหา ใหญ่ในการท�ำ Big Data Project ต้องอาศัยทักษะ ของ Data Engineer ทั้งการเขียนโปรแกรมเอง และ ใช้เครื่องมือที่มีอยู่มากมาย ทั้งนี้การจะออกแบบช่อง ทางการเชื่อมโยงข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์แบบ จ�ำเป็น ต้องทราบก ่อนว ่าจะน�ำข้อมูลใดไปท�ำอะไรต่อบ้าง มิเช่นนั้น การสร้างช่องทางการเชื่อมที่ไม่มีเป้าหมาย ก็อาจเป็นการเสียเวลาโดยเปล่าประโยชน์ 2.3 Storage(แหล่งเก็บข้อมูล)แหล่งเก็บข้อมูลนี้ไม่ใช่การเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นการเก็บข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลาย ๆ แหล่ง เอามาไว้เพื่อรอการใช้งาน ซึ่งอาจจะเป็นที่พักข้อมูล ให้พร้อมใช้หรือจะเป็นแหล่งเก็บข้อมูลในอดีตก็เป็นได้ 2.4 Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูล) ส่วนนี้เป็นหน้าที่หลักของ Data Scientist ซึ่งแบ่งงานออกเป็น 2 ลักษณะ คือ การวิเคราะห์เบื้องต้น โดยการใช้วิธีทางสถิติหรือจะเป็นการวิเคราะห์เชิงลึกโดยการสร้าง Model แบบต่าง ๆ รวมไปถึงการใช้Machine Learning (การเรียนรู้ของเครื่องจักร โดยเครื่องจักรในที่นี้ หมายถึงProgram Computer) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เฉพาะเจาะจงในแต่ละปัญหาและแต่ละชุดข้อมูล 2.5 Report/Action(การใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูล)ผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์สามารถน�ำไปใช้งาน ได้2 รูปแบบ คือ ออกเป็นรายงาน เพื่อให้DataAnalyst น�ำผลลัพธ์ที่ได้ไปใช้กับงานทางธุรกิจต่อไป หรือ จะเป็นการน�ำไปกระท�ำเลยโดยที่ไม่ต้องมี“มนุษย์” คอยตรวจสอบ ซึ่งจ�ำเป็นต้องมีการเขียนโปรแกรมเพิ่ม เพื่อให้มีการกระท�ำออกไป ที่เรียกว่าArtificial Intelligence :AI (ปัญญาประดิษฐ์) Big Data เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (Structured Data) เช่น ข้อมูลที่เก็บอยู่ในตารางข้อมูล และฐานข้อมูลต่าง ๆ ปกติโดยทั่วไป หรืออาจเป็นข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง (Semi-Structured Data) เช่น ล็อก ไฟล์(Log files) หรือแม้กระทั่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น ข้อมูลการโต้ตอบ ปฏิสัมพันธ์ผ่านสังคมเครือข่าย(SocialNetwork) เช่นเฟซบุ๊ก(Facebook) ทวิตตเอร์(Twitter) ไลน์(Line) หรือ ไฟล์จ�ำพวกมีเดีย (Media) และข้อมูลที่ใช้การเซนเซอร์เช่น การตรวจจับความเร็ว เป็นต้น ซึ่งอาจ จะเป็นข้อมูลภายในองค์กรและภายนอกที่มาจากการติดต่อระหว่างองค์กร หรือจากทุกช่องทางการติดต่อ กับลูกค้าแต่ทั้งหมดนี้ก็ยังคงเป็นเพียงข้อมูลดิบที่รอการน�ำมาประมวลและวิเคราะห์เพื่อน�ำผลที่ได้มาสร้าง มูลค่าทางธุรกิจ ข้อมูลเหล่านี้อาจจะไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่องค์กรสามารถน�ำไปใช้ได้ทันทีแต่อาจมีข้อมูลที่ เป็นประโยชน์ต่อองค์กรบางอย่างแฝงอยู่ ภาพที่ 1.2 องค์ประกอบของ Big Data ที่มา : https://bit.ly/2Si5kRv

4 3. ลักษณะที่ส�ำคัญของBig Data Big Data มีคุณลักษณะส�ำคัญอยู่6 อย่าง คือ 3.1 ปริมาณ (Volume) หมายถึง ข้อมูลนั้นต้องมีขนาดใหญ่มาก ซึ่งไม่สามารถประมวลผลปริมาณ ของข้อมูลด้วยระบบฐานข้อมูลได้จ�ำเป็นต้องใช้คลังข้อมูล (Data Warehouse) และซอฟต์แวร์ฮาดูป (Hadoop) ท�ำงานประสานกันในการบริหารจัดการข้อมูล ปริมาณข้อมูลที่มากจึงเป็นปัจจัยที่มีความส�ำคัญ ในปริมาณข้อมูลมากมายมหาศาล ส่วนที่จะต้องประมวลผลเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง มีความหนาแน่น ของข้อมูลต�่ำ และข้อมูลพวกนี้อาจเป็นข้อมูลที่ไม่ทราบค่า เช่น ฟีดข้อมูลของ เฟซบุ๊ก (Facebook) ทวิตตเอร์(Twitter) ไลน์(Line) การคลิกบนเว็บไซต์หรืออุปกรณ์แอปพลิเคชันต่าง ๆ หรืออุปกรณ์ที่มี เซนเซอร์บางองค์กรอาจมีข้อมูลให้ประมวลผลเป็นสิบ ๆ เทระไบต์(Terabyte : TB) หรือบางองค์กร อาจมีเป็นหลายร้อยเพตะไบต์(Petabyte :PB) ภาพที่ 1.3 The Six Vs of Big Data ที่มา : https://www.perceptra.tech/6-vs-of-big-data/ 3.2 ความหลากหลาย (Variety) หมายถึง ความหลากหลายของชนิดข้อมูล อาจจะเป็นข้อมูลที่มี โครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้าง ตั้งแต่ของข้อมูลแบบดั้งเดิมไปจนถึงเอกสาร ข้อความ อีเมล วิดีโอ เสียง ข้อมูลหุ้น และธุรกรรมทางการเงิน ซึ่งไม่ได้จ�ำกัดแค่พวกข้อความ อีเมล รูปภาพ ฯลฯ เท่านั้น ข้อมูลในสมัยก่อนมักจะเป็นข้อมูลที่เป็นโครงสร้างและมีความพอดีกับฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ปัจจุบันข้อมูล

5 มีขนาดใหญ่ขึ้นและเป็นข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างเช่นข้อมูลแบบตัวอักษรข้อมูลภาพ ข้อมูลเสียง ซึ่งต้องการการประมวลผลเพิ่มเติมเพื่อที่จะแปลความหมายและหารายละเอียดค�ำอธิบายของข้อมูล(MetaData) 3.3 ความเร็ว (Velocity) หมายถึง ข้อมูลดังกล่าวต้องมีอัตราการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เช่น ข้อมูล จากภาพถ่ายโทรศัพท์ที่ถูกอัปโหลดขึ้นข้อมูลการพิมพ์สนทนาข้อมูลวิดีโอรวมไปถึงข้อมูลการสั่งซื้อสินค้า โดยข้อมูลทั้งหมดล้วนเป็นข้อมูลที่มีการเพิ่มขึ้นตลอดเวลาแบบไม่สิ้นสุด เรียกว่า เป็นการประมวลผล แบบเรียลไทม์(Real-Time) ซึ่งโดยการเติบโตของ Internet of Things ข้อมูลจะถูกส่งไปยังธุรกิจต่าง ๆ ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและต้องได้รับการจัดการในเวลาที่เหมาะสม แท็ก RFID เซนเซอร์และ สมาร์ตมิเตอร์ช่วยผลักดันความต้องการในการจัดการกับกระแสข้อมูลเหล่านี้ในแบบเรียลไทม์ 3.4 ความถูกต้อง (Veracity) เป็นข้อมูลที่มีความคลุมเครือ มีความไม่แน่นอน เนื่องจากข้อมูลมี ความหลากหลายและมาจากแหล่งต่างๆเช่นเฟซบุ๊ก(Facebook) ทวิตตเอร์(Twitter)และยูทูบ(Youtube) ซึ่งเป็นสิ่งที่สามารถควบคุมคุณภาพของข้อมูลได้ยากข้อมูลที่มีคุณภาพนั้นจะต้องถูกต้องแม่นย�ำและเชื่อถือได้ ถ้าข้อมูลไร้คุณภาพก็จะส่งผลต่อการวิเคราะห์ต่อไป แต่จะท�ำให้ข้อมูลที่ยังไม่ได้คุณภาพนี้กลายเป็นข้อมูล ที่ดีได้อย่างไร ขึ้นอยู่กับวิธีในการเก็บและกระบวนการท�ำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) 3.5 คุณค่า (Value) หมายถึง ข้อมูลมีประโยชน์และมีความสัมพันธ์ในเชิงธุรกิจ ซึ่งอาจจะไม่ใช่ทุก ข้อมูลที่จะมีประโยชน์ในการเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประโยชน์จะต้องเกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ เช่นถ้าต้องการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในตลาดของผลิตภัณฑ์ที่ขาย ข้อมูลที่มีประโยชน์ที่สุด น่าจะเป็นข้อมูลผลิตภัณฑ์ของคู่แข่งขัน 3.6 ความแปรผันได้(Variability) หมายถึง เป็นเรื่องความไม่เข้ากันของข้อมูลที่สามารถเกิดขึ้นได้ ตลอดเวลา ซึ่งอาจจะก่อให้เกิดปัญหาได้ดังนั้น จ�ำเป็นต้องมีกระบวนการเพื่อดักจับ และแก้ไขให้ทันท่วงที 4. วิวัฒนาการของBig Data ถึงแม้ว่าแนวคิดเรื่องข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data จะเป็นเรื่องใหม่และเริ่มท�ำกันในไม่กี่ปีมานี้ แต่ต้นก�ำเนิดของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้มีการริเริ่มสร้างมาตั้งแต่ยุค 60 และในยุค 70 โลกของข้อมูลก็ได้ เริ่มต้นและได้พัฒนาศูนย์ข้อมูลแห่งแรกขึ้น และมีการพัฒนาฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ขึ้นมา ประมาณปี2005 เริ่มมีการตระหนักถึงข้อมูลปริมาณมากที่ผู้คนได้สร้างขึ้นมาผ ่านสื่อออนไลน์ เช่น เฟซบุ๊ก (Facebook) ยูทูบ (Youtube) และ สื่อออนไลน์แบบอื่น ๆ โดยมีโปรแกรม Hadoop ที่เป็น โอเพนซอร์สเฟรมเวิร์กที่ถูกสร้างขึ้นมาในช่วงเวลาเดียวกัน ให้เป็นที่เก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และในช่วงเวลา เดียวกัน NoSQL เริ่มขึ้นและได้รับความนิยมมากขึ้น การพัฒนาโอเพนซอร์สเฟรมเวิร์ก เช่น Hadoop (และเมื่อเร็ว ๆ นี้ก็มีSpark) มีความส�ำคัญต่อการ เติบโตของข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากท�ำให้ข้อมูลขนาด ใหญ่ท�ำงานได้ง่ายและประหยัดกว่า ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่ได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ผู้คนยังคงสร้างข้อมูลจ�ำนวนมาก ซึ่งไม่ใช่แค่มนุษย์ที่สร้างมันขึ้นมา ภาพที่ 1.4 Big Data ที่มา : https://www.khundee.com/big-data

6 พัฒนาการของ IoT(InternetofThings) ซึ่งเป็นเครื่องมืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตได้ท�ำการ เก็บและรวบรวมข้อมูลซึ่งอาจเป็นเรื่องที่เกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้งานของลูกค้า ประสิทธิภาพของสินค้า หรือการเรียนรู้ของเครื่องจักร พวกนี้ล้วนท�ำให้มีข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่ายุคของข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data มาถึงและได้เริ่มต้นแล้ว แต่ก็ยังเป็นเพียงช่วงแรก ๆ และ ระบบคลาวด์คอมพิวติง (Cloud Computing) ก็ได้ขยายความเป็นไปได้มากขึ้น คลาวด์มีความสามารถ ในการใช้งานได้อย่างยืดหยุ่น 5. รูปแบบของข้อมูลBig Data Big Data มีรูปแบบของข้อมูล ดังนี้ 5.1 ข้อมูลเชิงพฤติกรรม เช่น เซิร์ฟเวอร์ล็อก การคลิกเข้ามาดูข้อมูลทางเว็บไซต์การเข้ามาใช้ บัตรATM ในการกดเงิน 5.2 ข้อมูลภาพและเสียง เช่น วิดีโอ รูปภาพ เสียงที่ถูกบันทึกไว้ 5.3 ข้อมูลข้อความ เช่น การส่งข้อมูลทาง Message 5.4 ข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้เช่น ข้อมูลทางการแพทย์ข้อมูลที่ได้จากการส�ำรวจ ข้อมูลทางภาษี 5.5 ข้อมูลเซนเซอร์เช่น ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ข้อมูลอุณหภูมิต่าง ๆ ข้อมูลการตรวจจับความเร็ว 6. การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ก่อนที่ธุรกิจจะสามารถน�ำ Big Data มาใช้งานได้ควรพิจารณาว่าข้อมูลจะไหลเวียนไปยังสถานที่ แหล่งที่มา ระบบ เจ้าของ และผู้ใช้จ�ำนวนมากได้อย่างไร มีขั้นตอนส�ำคัญในการจัดการ “โครงสร้างข้อมูล” ขนาดใหญ่นี้ ซึ่งรวมถึงข้อมูลแบบดั้งเดิมข้อมูลที่มีโครงสร้างและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งมีโครงสร้าง ดังนี้ 6.1 ก�ำหนดกลยุทธ์เกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ ในระดับสูงกลยุทธ์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นแผนที่ออกแบบมาเพื่อช่วยในการก�ำกับดูแลและปรับปรุง วิธีที่ได้รับจัดเก็บจัดการแบ่งปันและใช้ข้อมูลภายในและภายนอกองค์กรเดียวกันกลยุทธ์ข้อมูลขนาดใหญ่ ช่วยสร้างหนทางไปสู่ความส�ำเร็จทางธุรกิจ ข้อมูลที่มีปริมาณจ�ำนวนมาก เมื่อพัฒนากลยุทธ์สิ่งส�ำคัญ คือ ต้องพิจารณาเป้าหมายทางธุรกิจและเทคโนโลยีในปัจจุบันและอนาคตและโครงการริเริ่มการปฏิบัติกับข้อมูล ขนาดใหญ่มีความจ�ำเป็น เช่น ทรัพย์สินทางธุรกิจที่มีค่า อื่น ๆ แทนที่จะเป็นเพียงผลพลอยได้ของแอปพลิเคชัน 6.2 รู้แหล่งที่มาของข้อมูลขนาดใหญ่ กระแสข้อมูลมาจาก Internet of Things (IoT) และอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออื่น ๆ ที่ไหลเข้าสู่ระบบไอทีจาก อุปกรณ์สวมใส่ รถยนต์อัจฉริยะ อุปกรณ์ทางการแพทย์ อุปกรณ์อุตสาหกรรมและอื่นๆซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูล ขนาดใหญ่นี้ได้รวมถึงตัดสินใจเลือกข้อมูลที่จะเก็บหรือ ไม่เก็บ และข้อมูลใดที่ต้องมีการวิเคราะห์เพิ่มเติม ภาพที่ 1.5 Internet of Things (IoT) ที่มา : https://siambc.com/iot

7 สื่อสังคมออนไลน์ ข้อมูลเกิดจากการโต้ตอบบน เฟซบุ๊ก (Facebook) ยูทูบ (Youtube) Instagram (อินสตาแกรม) ฯลฯ ซึ่งรวมถึงข้อมูลขนาดใหญ่จ�ำนวนมหาศาลในรูปแบบของภาพ วิดีโอ ค�ำพูด ข้อความและเสียง มีประโยชน์ส�ำหรับฟังก์ชันการตลาด การขาย และการสนับสนุน ข้อมูลนี้มักจะอยู ่ในรูปแบบ ที่ไม่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้าง ดังนั้น จึงเป็นความท้าทายในแบบเฉพาะ ส�ำหรับการบริโภค และ การวิเคราะห์ ภาพที่ 1.6 โซเชียลมีเดีย (Social Media) ที่มา : https://mklnd.com/2KKgxpG ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณชน มาจากแหล่งข้อมูลแบบเปิดขนาดใหญ่ เช่นdata.gov ของรัฐบาลสหรัฐ CIA World Factbook หรือพอร์ทัลข้อมูลแบบเปิดของสหภาพยุโรป ข้อมูลขนาดใหญ่อื่น ๆ อาจมาจากพื้นที่เก็บข้อมูลส่วนกลาง แหล่งข้อมูลบนระบบคลาวด์ซัพพลายเออร์ (Could Supplier) และลูกค้า ภาพที่ 1.8 Could Supplier ที่มา : https://bit.ly/2W7fXYm ภาพที่ 1.7 Central Intelligence Agency ที่มา : https://bit.ly/3bZ3Jre

8 7. การน�ำ Big Data ไปใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ ในปัจจุบันนี้มีการน�ำ Big Data มาใช้ในภาครัฐ เพื่อแก้ปัญหาความเดือดร้อนและลดความเหลื่อมล�้ำ โดยน�ำข้อมูลในระบบราชการจากหลายหน่วยงาน เช่น ข้อมูลสาธารณสุข ทะเบียนราษฎร์ที่ตั้งของธุรกิจ โรงพยาบาลสถานบ�ำบัดสถานการณ์จ้างงานฯมาวิเคราะห์และโจทย์เชื่อมโยงกันเกิดเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ Big Data ของภาครัฐ ผ่านกระบวนการวิเคราะห์เชื่อมโยงเพื่อตอบการให้บริการของภาครัฐ ตัวอย่างเช่น รัฐบาลต้องการช่วยเหลือผู้มีรายได้น้อย แต่แทนที่จะช่วยเหลือโดยให้เงินอุดหนุนที่เท่า ๆ กันแบบปูพรม 6.3 การเข้าถึง จัดการ และจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ระบบคอมพิวเตอร์สมัยใหม่มีความเร็วและความยืดหยุ่นที่จ�ำเป็นในการเข้าถึงข้อมูลจ�ำนวนมาก มหาศาลและประเภทของข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว นอกเหนือจากการเข้าถึงที่เชื่อถือได้แล้ว บริษัท ต่าง ๆ ยังต้องมีวิธีในการรวมข้อมูล รับประกันคุณภาพ ของข้อมูล การจัดระเบียบข้อมูลและการจัดเก็บ และ การเตรียมข้อมูลส�ำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลบางอย่าง อาจถูกจัดเก็บในสถานที่ในคลังข้อมูลแบบดั้งเดิม แต่ยังมีตัวเลือกที่ยืดหยุ่นและราคาประหยัด ส�ำหรับการจัดเก็บและจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ผ่านทาง โซลูชันระบบคลาวด์พื้นที่จัดเก็บข้อมูลส่วนกลาง และ Hadoop ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ประเภท Open Source ที่ จัดท�ำขึ้นเพื่อเป็นแพลตฟอร์มในการจัดเก็บข้อมูลซึ่งมี กรอบการท�ำงานเพื่อใช้ในการจัดเก็บข้อมูลและประมวล ผลข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก ๆ ที่เรียกกันว่า Big Data ซึ่ง Hadoop ก็สามารถปรับขยาย ยืดหยุ่น เพื่อรองรับ ข้อมูลที่มีจ�ำนวนมากมายมหาศาลได้ ทั้งนี้ก็เพราะมีกระบวนการประมวลผลที่แข็งแกร่งมากซึ่งเป็นผล มาจากการประมวลผลข้อมูลแบบกระจายผ่านเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ถูกจัดอยู่ในรูปแบบ Cluster อันน�ำไปสู่ ความสามารถในการรองรับข้อมูลที่ไม่จ�ำกัดและงมีความน่าเชื่อถือสูงอีกด้วย 6.4 การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพสูง เช่นGridComputing(การประมวลผลแบบกริด) หรือการวิเคราะห์ ในหน่วยความจ�ำ องค์กรต่าง ๆ จึงสามารถเลือกที่จะใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งหมด แล้วน�ำมาท�ำการวิเคราะห์ได้ แต่ไม่ว่าจะใช้วิธีใด การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นวิธีที่บริษัทต่าง ๆ ได้รับมูลค่าและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ปัจจุบันซึ่งเป็นข้อมูลขนาดใหญ่ป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบการวิเคราะห์ที่มีความก้าวหน้าที่สูงขึ้นเช่นปัญญาประดิษฐ์ 6.5 ตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและใช้ข้อมูลช่วย ข้อมูลที่ได้รับการจัดการและมีความน่าเชื่อถือน�ำไปสู่การวิเคราะห์ที่น่าเชื่อถือและการตัดสินใจที่ น่าเชื่อถือ เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ธุรกิจต่าง ๆ จ�ำเป็นต้องได้รับประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลขนาดใหญ่และ ด�ำเนินงานบนพื้นฐานข้อมูล ท�ำการตัดสินใจบนพื้นฐานหลักฐานที่น�ำเสนอโดยข้อมูลขนาดใหญ่และต้องมี การขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีประโยชน์ที่ชัดเจน ภาพที่ 1.9 Hadoop ที่มา : https://bit.ly/3bMhjOF

9 ทั้งประเทศ ก็น�ำ Big Data ซึ่งเป็นข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มาใช้ชี้จ�ำเพาะว่าบุคคลใดที่ถือว่ามีรายได้น้อย พร้อมทั้งก�ำหนดระดับและลักษณะความช่วยเหลือที่แตกต่างกัน เช่น ผู้มีรายได้น้อยที่สูงอายุ เป็นผู้พิการ อยู่กับบ้านให้ลูกหลานดูแล รัฐอาจช่วยโดยสนับสนุนขาเทียมให้คูปองเข้ารับการท�ำกายภาพบ�ำบัด พร้อม ทั้งเลือกอาชีพที่เหมาะสมกับกายภาพของผู้สูงอายุ ภาพที่ 1.10 ข้อมูลผู้ที่มีอายุระหว่าง 15 ปี ถึง 60 ปี ระหว่างปี 2010 - 2040 ที่มา : มูลนิธิพัฒนางานผู้สูงอายุ การฝึกอาชีพเพื่อเพิ่มรายได้ให้กับผู้มีรายได้น้อย พร้อมทั้งจับคู่กับแหล่งงานที่อยู่ใกล้เคียงกับที่พักอาศัย อีกทั้งยังติดตามและเสนอโอกาสฝึกอาชีพใหม่ ๆ เพิ่มเติม เพื่อให้มีรายได้ที่สูงขึ้นและพัฒนาคุณภาพชีวิต ให้ดีขึ้น ซึ่งถ้าวิเคราะห์ดูจะเห็นว่า ข้อมูลจ�ำนวนมากเกิดการบูรณาการและวิเคราะห์ เพื่อใช้ส�ำหรับ การตัดสินใจในการให้บริการของภาครัฐได้ตรงกลุ ่มเป้าหมาย โดยในปัจจุบันนี้ จะเห็นได้จากการใช้ บัตรประชาชนเพียงบัตรเดียวก็สามารถเข้าถึงบริการภาครัฐได้มากขึ้น Big Data ส�ำหรับภาคเอกชนที่น�ำมาใช้ประโยชน์เช่นเว็บไซต์อี-คอมเมิร์ช ที่จัดเก็บข้อมูลพฤติกรรม การซื้อสินค้าของลูกค้าอย่างต่อเนื่อง และมีระบบที่ท�ำหน้าที่คัดเลือกสินค้าอื่น ๆ ที่คาดว่าลูกค้าจะต้องการ เพิ่มเติม แล้วน�ำเสนอขึ้นมาให้โดยอัตโนมัติบนหน้าเว็บไซต์อี-คอมเมิร์ชของลูกค้ารายนั้น ๆ ทั้งนี้ลูกค้า แต่ละคนไม่จ�ำเป็นต้องน�ำเสนอสินค้าเดียวกัน จากการสังเกตพฤติกรรมการซื้อสินค้าพบว่าภาคเอกชนจะมี การเก็บข้อมูล ชื่อ ที่อยู่ เพศ เชื้อชาติอายุประวัติการซื้อสินค้า ชนิดสินค้า เวลาที่ซื้อ มูลค่าสินค้า น�ำมา วิเคราะห์จับคู่กับสินค้าอื่นที่มีศักยภาพ ทั้งนี้ เงื่อนไขหรือสูตรการจับคู่อาจแตกต่างกันไป ตามกลุ่มลูกค้า หรือประชากรในแต่ละประเทศ หรือตามกลุ่มสังคมหรือวัฒนธรรม นอกจากนั้น ภาคเอกชนได้น�ำข้อมูล Big Data มาใช้ประโยชน์ เพื่อยกระดับธุรกิจ ด้วยการพัฒนา เทคโนโลยีแชตบอต(Chatbot) ที่สามารถรับมือกับความต้องการข้อมูลของลูกค้าที่ติดต่อเข้ามาจ�ำนวนมาก ผ่าน Messaging Application ได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวดเร็ว ฉับไว พร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง และนี่คือจุดเปลี่ยนส�ำคัญของการให้บริการที่จะเข้ามาใช้งานแทนคน(Agent) แม้ว่าเรื่องราวของBigData จะมีความซับซ้อนหรือมีอุปสรรคต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นอุปสรรคในระหว่าง การน�ำไปประยุกต์ใช้งานไปจนถึงการปรับกระบวนการท�ำงานใหม่ เพื่อให้เอื้อต่อการจัดเก็บข้อมูลจึงจ�ำเป็น ที่จะต้องปรับนโยบายรัฐหรือเอกชนให้สอดคล้องกับการท�ำ Big Data ด้วยเป็นอย่างมาก

10 8. กระบวนการจากBig Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล กระบวนการจากBig Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล มีดังนี้ 8.1 Storage : การรวบรวมข้อมูลมาจัดเก็บ การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั้งข้อมูลที่มีคุณภาพ ข้อมูลที่คาดว่าจะมีประโยชน์/ไม่ครบถ้วน ข้อมูลรูปภาพ วิดีโอ ไฟล์เสียงทั้งหลาย ถูกส่งมาจัดเก็บที่ถังข้อมูล 8.2 Processing : การประมวลผล เมื่อข้อมูลต่างๆถูกน�ำมารวมกันไว้ในที่เดียวแล้วจะถูกน�ำไปจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้อง สัมพันธ์กัน ให้ผลคล้ายคลึงกัน แล้วน�ำมาเปลี่ยนเป็นรูปแบบข้อมูลเพื่อเอาเข้าระบบคลังข้อมูลที่ผ่าน การประมวลผลแล้ว 8.3 Analyst : การวิเคราะห์และน�ำเสนอ จากนั้นข้อมูลมากมายทั้งหมดที่ถูกจัดเรียงแล้วในหลายมิติจะถูกน�ำมาวิเคราะห์หา Pattern ของข้อมูลที่มองไม่เห็นด้วยตาเปล่า เช่น หารูปแบบความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ หาแนวโน้มการตลาดแนวโน้ม ความชอบของลูกค้าและข้อมูลอื่นๆ ที่เป็นประโยชน์ทางธุรกิจและถูกน�ำเสนอออกมาในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ผ่านทางสถิติกราฟ หรือรูปภาพ 9. วิธีการจัดท�ำ Big Data 9.1 ตั้งเป้าหมายถึงสิ่งเล็กไว้ก่อน ในช่วงเริ่มต้นไม่จ�ำเป็นต้องตั้งเป้าหมายใหญ่ที่สุด แต่การตั้งเป้าหมายเล็ก ๆ ไว้ก่อนเพื่อที่จะได้ ดูว่าตนเองต้องการที่จะรู้เรื่องอะไร เพื่อแก้ปัญหาสิ่งใด 9.2 วางแผนรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มีอยู่ ข้อมูลที่ได้จากกิจกรรมที่เกิดขึ้นทั้งหน้าร้าน หลังร้านมีอะไรบ้าง ให้วางแผนการรวบรวมข้อมูล นอกจากนั้นการรู้จักหาข้อมูลจากแหล่งอื่นบนสื่อสังคมออนไลน์เช่นแนวโน้มความนิยมจากGoogletrend หรือการใช้Keyword ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของตนเพื่อดูว่าผู้คนพูดถึงสิ่งที่ต้องการด้วยค�ำว่าอะไรบ้าง 9.3 จับตาความเคลื่อนไหวและเข้าใจแหล่งที่มาของข้อมูล ใช้นสื่อสังคมออนไลน์ที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์เรียนรู้สิ่งที่เกิดขึ้นรอบตัว ทั้งลูกค้าคู่แข่ง หรือประเด็นที่ คนส่วนใหญ่ก�ำลังพูดถึงสิ่งเหล่านั้นว่าเป็นอย่างไร เกี่ยวข้องหรือไม่อย่างไรกับธุรกิจของตน 9.4 ฝึกหาความสัมพันธ์ของข้อมูล จะน�ำข้อมูลทางตรงและทางอ้อมมาลองหาความสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้นกับธุรกิจได้อย่างไรยิ่งเริ่มเร็ว ได้เท่าไหร่ยิ่งดีในแต่ละขั้นตอนของการด�ำเนินงาน มีส่วนใดที่หากปรับการท�ำงานแล้วจะได้ข้อมูลที่ คิดว่าต้องการอย่างแท้จริง 9.5 จ�ำลองข้อมูลขึ้นมา เพื่อให้เข้าใจข้อมูลที่มีอยู่ให้มากยิ่งขึ้น และเห็นภาพรวมว่าจะน�ำข้อมูลไปใช้ในแนวทางใด ระหว่างนั้น ก็ค่อย ๆ พัฒนาไปเรื่อย ๆ

11 10. ตัวอย่างการน�ำ Big Data ไปใช้ ข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data ช่วยให้สามารถจัดการงานทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพได้ตั้งแต่ การเก็บข้อมูลของลูกค้าเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เป็นต้น ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างเพียงส่วนหนึ่ง ของการใช้ข้อมูลBig Data 10.1 การพัฒนาผลิตภัณฑ์ บริษัท Netflix และ บริษัท Procter & Gamble ได้ใช้ข้อมูล Big Data ช่วยในการคาดการณ์ ความต้องการของลูกค้า โดยการสร้างโมเดลเชิงคาดการณ์ส�ำหรับผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ โดยการจ�ำแนก คุณลักษณะที่ส�ำคัญของผลิตภัณฑ์หรือบริการในอดีต และปัจจุบันแล้วสร้างแบบจ�ำลองความสัมพันธ์ระหว่าง คุณลักษณะเหล่านี้กับความส�ำเร็จในเชิงพาณิชย์ของ ข้อเสนอ นอกจากนี้บริษัท P&G ยังใช้ข้อมูลของสื่อ สังคมออนไลน์ในการวิเคราะห์การทดสอบตลาดและ เปิดตัวสินค้าในช่วงต้น เพื่อวางแผนการผลิตและเปิด ตัวสินค้าใหม่ 10.2 การคาดการณ์เพื่อการบ�ำรุงรักษาเครื่องจักร ปัจจัยที่ใช้ท�ำนายการช�ำรุดของเครื่องจักรนี้มาจากข้อมูลทั้งที่เป็นแบบมีโครงสร้าง เช่น วัน เดือนปีที่ผลิตรุ่นและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่นข้อมูลจากเซนเซอร์ต่างๆเช่นอุณหภูมิของเครื่องยนต์ การท�ำงานผิดปกติของเครื่องจักรซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะต้องได้รับการวิเคราะห์ก่อนที่จะเกิดปัญหาการวิเคราะห์ ข้อมูลเหล่านี้เพื่อก�ำหนดตารางซ่อมบ�ำรุงประหยัดงบการซ่อมบ�ำรุงและรวมไปถึงการสต๊อกอะไหล่ต่างๆ เพื่อให้การซ่อมบ�ำรุงมีประสิทธิภาพ ทันเวลา และประหยัดงบประมาณ 10.3 สร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า ในสภาวะการแข่งขันทางการค้าในปัจจุบันการเสนอประสบการณ์และข้อเสนอที่ดีที่สุดและตรงใจต่อ ลูกค้าที่สุดก็จะเป็นผู้ได้เปรียบในการแข่งขันข้อมูลขนาดใหญ่หรือBigDataช่วยให้ธุรกิจรวบรวมข้อมูลจาก สื่อสังคมออนไลน์ผู้เข้าชมเว็บไซต์ผู้เข้าใช้แอปพลิเคชันข้อมูลการตอบโต้ทางโทรศัพท์ข้อมูลการสนทนา ผ่านสื่อต่าง ๆ เพื่อช่วยให้ปรับปรุงการสื่อสารกับลูกค้า และเพิ่มมูลค่าให้ได้มากที่สุดด้วยการส่งข้อเสนอ สุดพิเศษให้ตรงใจกับลูกค้าและยังช่วยแก้ปัญหาที่เกิดกับลูกค้า เป็นการแก้ปัญหาเชิงรุกได้อย่างมีประสิทธิภาพ 10.4 การตรวจสอบการโกงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การโกงในระบบเครือข่ายอินเทอร์เน็ตไม่ได้มีเฉพาะจากแฮ็กเกอร์เท่านั้น แต่จะต้องเผชิญกับ ผู้เชี่ยวชาญในหลาย ๆ รูปแบบ ในระบบการรักษาความปลอดภัยสมัยใหม่นี้ได้มีการพัฒนาอย่างไม่หยุดนิ่ง การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถท�ำให้ระบุรูปแบบของข้อมูลที่เข้ามาในรูปที่มิชอบและไม่ถูกต้องตามข้อ ก�ำหนดเองได้ ภาพที่ 1.11 NETFLIX ที่มา: https://bit.ly/2yPif6q 9.6 แยกผลลัพธ์และข้อมูลรบกวนออกจากข้อมูลขนาดใหญ่ เมื่อได้ผลลัพธ์แล้วให้ลองแยกข้อมูลส่วนเกินออกจากข้อมูลส่วนใหญ่ แล้วสนใจเพียงแค่ข้อมูล เชิงลึกที่น�ำไปใช้ต่อได้จริง ทดลองน�ำข้อมูลเชิงลึกที่ได้เข้าไปใช้งานในกระบวนการท�ำธุรกิจ ถ้าไม่มีผลลัพธ์ อะไรเกิดขึ้นให้เลิกสนใจข้อมูลส่วนนี้แล้วตั้งเป้าหมายและวาง ใหม่อีกครั้ง

12 10.5 การเรียนรู้ของเครื่องจักร(MachineLearning) การเรียนรู้ของเครื่องจักร หรือ Machine Learning ก�ำลังเป็นที่นิยมอยู่ในขณะนี้ข้อมูลโดยเฉพาะ อย่างยิ่งข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเหตุผลที่มนุษย์สามารถสอน เครื่องจักรได้ การมีข้อมูลขนาดใหญ่ท�ำให้ง่ายในการเตรียม ข้อมูลในการสอนเครื่องจักรให้สามารถเรียนรู้ได้ 10.6 ประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน โดยปกติประสิทธิภาพในการปฏิบัติงานจะ ไม่สามารถทราบว่าการด�ำเนินงานนั้นมีประสิทธิภาพเพียงใด แต่ในพื้นที่ที่มีข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยข้อมูล ขนาดใหญ่นี้ท�ำให้สามารถวิเคราะห์และเข้าถึงการผลิตหรือการปฏิบัติงานได้การตอบรับของลูกค้า รวมถึง ปัจจัยอื่น ๆ ที่จะท�ำให้ธุรกิจหยุดชะงักหรือขัดข้องได้และสามารถคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าด้วย การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลขนาดใหญ่หรือ Big Data นี้ยังสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจ ให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในปัจจุบันได้อีกด้วย 10.7 การขับเคลื่อนในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยคุณในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้ โดยการศึกษาความสัมพันธ์ ระหว่างบุคคลสถาบัน หน่วยงานองค์กรและกระบวนการและด�ำเนินการก�ำหนดวิธีการใหม่ในการใช้ข้อมูล เชิงลึกเหล่านั้น โดยใช้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจเกี่ยวกับการพิจารณาเรื่องการเงิน วางแผน และพิจารณาแผนงาน ตรวจสอบแนวโน้มและสิ่งที่ลูกค้าต้องการ น�ำเสนอผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ๆ ใช้การก�ำหนดราคาแบบไดนามิกที่มีความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด ภาพที่ 1.12 Machine Learning ที่มา : https://www.aware.co.th/machine-learning 11. ตัวอย่างแบรนด์ต่าง ๆ ที่ใช้Big Data ในการวิเคราะห์ข้อมูล แบรนต์ต่าง ๆ ที่ใช้Big Data ในการวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายรูปแบบ ดังนี้ 11.1การใช้ข้อมูลในการดึงดูดและรักษาลูกค้าลูกค้าคือ ทรัพย์สินที่ส�ำคัญที่สุดที่ต้องใส่ใจไม่มีธุรกิจใด ที่สามารถประสบความส�ำเร็จได้โดยปราศจากการสร้างฐานลูกค้าที่แข็งแรง อย่างไรก็ตามต่อให้มีฐาน ลูกค้าที่แข็งแรง แต่หากละเลยที่จะศึกษาว่าจริง ๆ แล้วลูกค้าต้องการสิ่งใด มันง่ายมากที่จะน�ำเสนอสิ่งที่ “ลูกค้าไม่ต้องการ” ในที่สุดก็จะท�ำให้สูญเสียลูกค้าไปและสิ่งนี้จะเป็นอุปสรรคต่อเส้นทางสู่ความส�ำเร็จ การใช้Big Data ช่วยให้ธุรกิจสามารถสังเกตรูปแบบและแนวโน้มของลูกค้าได้มากยิ่งขึ้น ผ่าน การรวบรวมข้อมูลของลูกค้าทั้งหมดที่ต้องการได้อย่างง่ายดายซึ่งหมายความว่าเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้นที่จะเข้าใจ ลูกค้าในยุคดิจิทัลด้วยกลไกการวิเคราะห์ข้อมูลและการสังเกตพฤติกรรมของลูกค้าจะท�ำให้ธุรกิจได้รับข้อมูล พฤติกรรมลูกค้าเชิงลึกที่จ�ำเป็นต่อการรักษาฐานลูกค้าของธุรกิจ การท�ำความเข้าใจข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าจะช่วยให้ธุรกิจสามารถส่งมอบสิ่งที่ลูกค้าต้องการ ซึ่งเป็นขั้นตอนพื้นฐานที่สุดเพื่อให้บรรลุเป้าหมายในการดูแลรักษาลูกค้า และเป็นสิ่งส�ำคัญที่ท�ำให้เกิด ความภักดีต่อธุรกิจหรือแบรนด์

13 11.2 การใช้ข้อมูลเพื่อแก้ไขปัญหาผู้โฆษณาและเสนอข้อมูลเชิงลึกทางการตลาด การวิเคราะห์ BigDataสามารถช่วยจับคู่ระหว่างความคาดหวังของลูกค้ากับธุรกิจได้ซึ่งรวมถึงการเปลี่ยนสายผลิตภัณฑ์ ของธุรกิจให้ตอบโจทย์ความต้องการลูกค้ามากขึ้น และมั่นใจได้ว ่าในการท�ำแคมเปญการตลาดและ การโฆษณานั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งในความเป็นจริงนั้นหลายธุรกิจได้สูญเสียเงินไปจ�ำนวนมาก ในการท�ำแคมเปญโฆษณาที่ผลลัพธ์ไม่เป็นไปตามความต้องการนั้นอาจเป็นเพราะธุรกิจต่าง ๆ เหล่านั้นได้ข้ามขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลก่อนลงมือท�ำโฆษณาแล้ว ในการท�ำการตลาดและการท�ำ โฆษณานั้นสามารถท�ำการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น เช่น การสังเกตความเคลื่อนไหวบนโลกออนไลน์ ตรวจสอบ ณ จุดขาย รวมไปถึงการวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว สิ่งเหล่านี้ เป็นวิธีที่นักการตลาดและนักโฆษณาใช้ในการท�ำงานเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกถึงสิ่งที่ลูกค้าต้องการมากยิ่งขึ้น โดยน�ำมาซึ่งการบรรลุเป้าหมายในการท�ำแคมเปญการตลาดที่ตอบสอนงความต้องการของลูกค้า แคมเปญที่ตรงกลุ่มเป้าหมายและเฉพาะบุคคลนั้นหมายความว่า ธุรกิจสามารถประหยัดเงิน และสามารถมั่นใจในประสิทธิภาพของแคมเปญได้เนื่องจากพวกเขาได้ก�ำหนดกลุ่มเป้าหมายที่มีศักยภาพสูง บวกกับสินค้าที่เหมาะสมดังนั้นธุรกิจสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพเพื่อหลีกเลี่ยง ปัญหาการเสียค่าใช้จ่ายในการโฆษณาไปจ�ำนวนมากแต่ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดี McDonald’s ตัวอย่างธุรกิจที่ใช้ข้อมูลในการดูแลและดึงดูดลูกค้าMcDonald’s ร้านอาหารจานด่วนที่เป็นที่นิยม ระดับโลกใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยในหลาย ๆ ด้านของการประกอบธุรกิจ รวมถึงการใช้ข้อมูลในการ ดูแลลูกค้าผ ่านแอปพลิเคชันโทรศัพท์เคลื่อนที่ ที่ช ่วยให้ลูกค้าสามารถสั่งซื้อและช�ำระเงิน เกือบทุกขั้นตอนผ่านอุปกรณ์โทรศัพท์เคลื่อนที่ และเพื่อให้ประสบการณ์ของลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น McDonald’sก็สามารถเข้าถึงข้อมูลที่จ�ำเป็น เกี่ยวกับผู้ใช้บริการได้เช่นการสั่งอาหาร การใช้บริการ ความถี่ที่ใช้ใช้ผ่านเครื่องมือใด ข้อมูลทั้งหมดนี้ ช่วยให้ McDonald’sสามารถออกแบบโปรโมชัน และข้อเสนอที่ตรงเป้าหมายมากยิ่งขึ้น ซึ่งใน ความเป็นจริงลูกค้าชาวญี่ปุ่นที่ใช้แอปพลิเคชัน โทรศัพท์เคลื่อนที่ของ McDonald’s ได้มียอด การซื้อที่มากขึ้นถึง35% เนื่องจากการน�ำเสนอสินค้าที่ตรงตามความต้องการของลูกค้าก่อนที่จะสั่งอาหาร ภาพที่ 1.13 McDonald’s ที่มา: https://bit.ly/l2x8pfL4

14 Netflix ตัวอย่างแบรนด์ที่ใช้ข้อมูลส�ำหรับก�ำหนดเป้าหมายในการท�ำโฆษณา Netflix เป็นตัวอย่าง ที่ดีของแบรนด์ใหญ่ที่ใช้Big Data ในการวิเคราะห์ กลุ่มเป้าหมายในการน�ำส่งโฆษณาด้วยสมาชิกมากกว่า 100 ล้านราย บริษัทได้รวบรวมข้อมูลจ�ำนวนมาก ซึ่ง เป็นกุญแจส�ำคัญที่ท�ำให้Netflix ประสบความส�ำเร็จ หากเป็นสมาชิกของ Netflix จะคุ้นเคยดีกับวิธีที่ Netflix ส่งค�ำแนะน�ำของภาพยนตร์เรื่องต่อไปที่ควรดู ขั้นตอนนี้ได้ใช้ข้อมูลจากการค้นหาย้อนหลังของในการ ประกอบค�ำแนะน�ำได้อย่างแม่นย�ำ ซึ่งบอกได้ถึงจ�ำนวนเปอร์เซ็นต์ของภาพยนตร์ว่าตรงต่อความชื่นชอบ ของคุณเพียงใด และข้อมูลนี้ท�ำให้Netflix สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างเป็นประโยชน์และน�ำเสนอได้ ตรงความต้องการของลูกค้า ภาพที่ 1.14 NETFLIX ที่มา : https://bit.ly/2VJLZdT 11.3 การวิเคราะห์ข้อมูลส�ำหรับการจัดการความเสี่ยงแผนการจัดการความเสี่ยงเป็นการลงทุนที่ส�ำคัญ ส�ำหรับหลาย ๆ ธุรกิจ เพราะปัจจุบันหลาย ๆ อย่างต่างเคลื่อนไหวหรือเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ซึ่งความสามารถในการมองเห็นถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและสามารถลดความเสี่ยงก่อนที่จะเกิดขึ้นนั้น เป็นสิ่งส�ำคัญอย่างมากส�ำหรับการท�ำธุรกิจ นั่นคือ จะน�ำการวิเคราะห์ข้อมูลมาใช้ในการวางแผน ประเมิน ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น โดยสามารถวัดและจ�ำลองถึงความเสี่ยงที่ต้องเผชิญหน้า หรืออีกนัยหนึ่งการลด ความเสี่ยงท�ำให้ธุรกิจสามารถท�ำก�ำไรได้มากขึ้น การวิเคราะห์Big Data มีส่วนส�ำคัญอย่างมากต่อ การพัฒนาทางเลือกให้แก่การบริหารจัดการความเสี่ยง เมื่อพิจารณาถึงความพร้อมของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและ ความหลากหลายของสถิติการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีศักยภาพมหาศาล ดังนั้นธุรกิจสามารถบรรลุ เป้าหมายและตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ได้ดีมากยิ่งขึ้น Starbucks ตัวอย ่างแบรนด์ที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลในการ บริหารจัดการความเสี่ยง Starbucks ในฐานะบริษัท กาแฟชั้นน�ำของโลกStarbucks สามารถเปิดสาขาใหม่ ในบริเวณใกล้เคียงกับร้านค้าอื่น ๆ และยังรับประกัน ถึงอัตราการประสบความส�ำเร็จที่สูง เพราะโดยปกติแล้ว ในการตัดสินใจเปิดสาขาใหม่ขึ้นมานั้นเป็นความเสี่ยง โดยไม่จ�ำเป็นแต่Starbucksได้ใช้ฐานข้อมูลในการวิเคราะห์ ค�ำนวณถึงอัตราความส�ำเร็จของทุกต�ำแหน่งที่ตั้งใหม่ ก่อนจะลงมือปฏิบัติด้วยข้อมูลตามพื้นที่นั้น ๆ ว่ามี จ�ำนวนประชากร การจราจร มีผู้คนจ�ำนวนเท่าใด และจากการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นท�ำให้Starbucks สามารถค�ำนวณถึงข้อมูลพื้นฐานทั่วไปของแต่ละสาขาที่ต้องการเปิดใหม่ได้เพื่อให้สามารถเลือกสถานที่ ตั้งตามแนวโน้มการเติบโตของรายได้และสามารถลดความเสี่ยงในการลงทุนจ�ำนวนมากของแต่ละสาขา ภาพที่ 1.15 Starbucks ที่มา : https://bit.ly/2zGni9L

15 Supply ChainPepsiCo ตัวอย่างแบรนด์ที่ใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ของ Supply Chain PepsiCo เป็นบริษัทบรรจุ สินค้าอุปโภคบริโภคที่ต้องใช้ข้อมูลจ�ำนวนมากเพื่อ การจัดการห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพ บริษัทมุ่งมั่น ที่จะสร้างความมั่นใจว่าสามารถเติมเต็มชั้นวางของ ร้านค้าปลีกด้วยปริมาณและประเภทของผลิตภัณฑ์ ที่เหมาะสม ลูกค้าของบริษัทจัดท�ำรายงานซึ่งรวมถึง สินค้าคงคลัง รายการสินค้าและPOS(PointOfSale) เก็บข้อมูลการขายหน้าร้านให้กับบริษัทและข้อมูลนี้ จะใช้ในการวางแผนพยากรณ์การผลิตและการจัดส่ง ด้วยวิธีนี้บริษัทมั่นใจว่าผู้ค้าปลีกจะมีผลิตภัณฑ์เหมาะสม ในปริมาณที่พอต่อความต้องการและเวลาที่เหมาะสม ภาพที่ 1.16 The Supply Chain ที่มา : https://bit.ly/2Sh4N28 11.4 การใช้ข้อมูลในการจัดการห่วงโซ่อุปทานSupply Chain Management (SCM) หรือการจัดการ ห่วงโซ่อุปทาน คือ กระบวนการด�ำเนินงานของวัสดุ สินค้า ตลอดจนการผลิต ข้อมูล และธุรกรรมต่าง ๆ ผ่านองค์กรที่เป็นผู้ส่งมอบ ผู้ผลิต ผู้จัดจ�ำหน่ายไปจนถึงลูกค้าหรือผู้บริโภค Big data ช่วยให้ซัพพลายเออร์หรือคนที่มีหน้าที่จัดหาวัตถุดิบต่าง ๆ ให้แก่โรงงานน�ำไปผลิต สินค้าเพื่อขายนั้นสามารถท�ำงานได้อย่างแม่นย�ำและชัดเจนมากขึ้น ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลจากปลายทาง เช่น ลูกค้าชื่นชอบสินค้ารูปแบบใด สีใดเป็นพิเศษ ท�ำให้ซัพพลายเออร์สามารถค�ำนวณได้ว่าควรจัดหา วัตถุดิบแบบใดเป็นจ�ำนวนเท่าใด เพื่อให้สามารถผลิตสินค้าได้เหมาะสมกับความต้องการซื้อ ด้วยวิธีการที่ทันสมัยจะช่วยให้ระบบการท�ำงานในขั้นตอนของการสั่ง ผลิตและการขนส่งสินค้า สามารถท�ำได้อย่างเป็นระบบมากขึ้นและสามารถลดความผิดพลาด สินค้าขาดหรือเกินสต๊อกอีกด้วย ซึ่งท�ำได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่ในระบบการผลิตในแต่ละส่วนมาท�ำการรวบรวมและวิเคราะห์ อีกส่วน มาจากการแบ่งปันความรู้และการท�ำงานร่วมกันของแต่ละฝ่ายซึ่งจะเป็นรากฐานส�ำหรับการจัดการห่วงโซ่ อุปทาน ท�ำให้ซัพพลายเออร์สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

16 Big Data เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (Structured Data) เช่น ข้อมูลที่เก็บอยู่ในตาราง ข้อมูลต่างๆและฐานข้อมูลต่างๆปกติโดยทั่วไปหรืออาจเป็นข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง(Semi-Structured Data) เช่น ล็อกไฟล์(Log files) หรือแม้กระทั่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) เช่น ข้อมูลการโต้ตอบปฏิสัมพันธ์ผ่านสังคมเครือข่าย (Social Network) เช่น เฟซบุ๊ก (Facebook) ทวิตตเอร์(Twitter) ไลน์(Line) หรือไฟล์จ�ำพวกมีเดีย (Media) และข้อมูลที่ใช้การเซนเซอร์เช่น การตรวจจับความเร็ว เป็นต้น ฉะนั้น ก่อนที่ธุรกิจจะสามารถน�ำ Big Data มาใช้งานได้ควรพิจารณาว่า ข้อมูลจะไหลเวียนไปยังสถานที่แหล่งที่มา ระบบ เจ้าของ และผู้ใช้จ�ำนวนมากได้อย่างไรมีขั้นตอน ส�ำคัญในการจัดการ “โครงสร้างข้อมูล”ขนาดใหญ่นี้ซึ่งรวมถึงข้อมูลแบบดั้งเดิมข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและกึ่งมีโครงสร้าง สรุปประเด็นสำ คัญ 1. ให้ผู้เรียนแบ่งกลุ่ม กลุ่มละ3-5 คน ศึกษาหน่วยงานทางธุรกิจหรือราชการที่ใช้Big Data ในการบริหารจัดการ ข้อมูล กลุ่มละ 1 หน่วยงาน แล้วน�ำเสนอหน้าชั้นเรียน 2. ให้ผู้เรียนแบ่งกลุ่ม กลุ่มละ 3-5 ศึกษาข้อมูลต่อไปนี้กลุ่มละ 1 หัวข้อ แล้วน�ำเสนอหน้าชั้นเรียน 2.1 CouldSupplier 2.2 Hadoop 2.3Social Media 2.4 วิวัฒนาการของBig Data 2.5 TheSixVs ofBig Data 3. ให้ผู้เรียนแบ่งกลุ่มกลุ่มละ3-5 คนด�ำเนินการจัดเก็บข้อมูลคนในชุมชนใดชุมชนหนึ่ง เพื่อน�ำมาวิเคราะห์เกี่ยวกับ อาชีพของคนในชุมชน แล้วน�ำเสนอหน้าชั้นเรียน กิจกรรมเสนอแนะ

17 แบบทดสอบหลังเรียน 1. Productivity หมายถึงข้อใด ก. การวิเคราะห์ ข. การเพิ่มผลผลิต ค. ค่าเฉลี่ยของประสิทธิภาพการผลิต ง. การจ�ำหน่าย จ. การตลาด 2. ข้อใดหมายถึงBig Data ก. ข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน ข. ข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในตารางข้อมูล ค. ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ง. ข้อมูลกึ่งมีโครงสร้าง จ. ถูกทุกข้อ 3. ข้อมูลใดที่ใช้ในการเซนเซอร์ ก. ข้อมูลจ�ำนวนบุคลากร ข. ข้อมูลการซื้อขายหุ้น ค. การตรวจจับความเร็ว ง. การชั่งน�้ำหนักรถ จ. การวัดอุณหภูมิ 4. ข้อใดหมายถึงการใช้ผลการวิเคราะห์ข้อมูล ก. Device/DataSource ข. Gateway ค.Storage ง.Analytics จ. Report/Action 5. องค์ประกอบใดของ Big Data ที่จะต้องอาศัยทักษะ ของ DataEngineer ก. Device/DataSource ข. Gateway ค.Storage ง.Analytics จ. Report/Action 6. ซอฟต์แวร์ใดที่ใช้ในการบริหารจัดการข้อมูล ก. Hadoop ข. Warehouse ค. Database ง.Access จ.VisualBasic 7. หน่วยจัดเก็บข้อมูลใดมีมากที่สุด ก. 1 MB ข. 1 GB ค. 1 TB ง. 1PB จ. 1 ZB 8. ข้อมูลจากภาพถ่ายโทรศัพท์ที่ถูกอัปโหลดขึ้น เป็น คุณลักษณะข้อใดของBig Data ก.Volume ข.Variety ค.Velocity ง.Veracity จ.Value 9. ข้อมูลด้านภาพยนตร์ออนไลน์ที่มีข้อมูลเป็นจ�ำนวนมาก คือข้อใด ก. Netflix ข. Mono ค. True Movie ง. Fox Movie จ. Hollywood 10. ธุรกิจที่ใช้ข้อมูลในการดูแลและดึงดูดลูกค้าด้านอาหาร คือข้อใด ก.Starbucks ข. McDonald’s ค.KFC ง. MK จ.S&P ตอนที่ 1 จงท�ำเครื่องหมายกากบาท (✕) ลงหน้าข้อที่ถูกต้องที่สุด

18 ตอนที่ 2 จงเติมค�ำหรือข้อความลงในช่องว่างให้ถูกต้อง 1. Big Data หมายถึง 2. องค์ประกอบที่สำ�คัญของข้อมูล ได้แก่ 3. ความหลากหลาย (Variety) หมายถึง 4. อรูปแบบข้อมูล Big Data ได้แก่ 5. กระบวนการจาก Big Data สู่ความสัมพันธ์ของข้อมูล ได้แก่ 6. วิธีการจัดทำ� Big Data มีขั้นตอนในการปฏิบัติดังนี้ 7. อธิบายธุรกิจ McDonald’s ในการใช้ข้อมูล Big Data 8. อธิบายธุรกิจ Netflix ในการใช้ข้อมูล Big Data 9. อธิบายธุรกิจ Starbucks ในการใช้ข้อมูล Big Data 10. อธิบายธุรกิจ Supply Chain PepsiCo ในการใช้ข้อมูล Big Data 1. อธิบายเกี่ยวกับความรู้ทั่วไปของการขัดเกลาและการจัดระเบียบทางสังคมต่อไปนี้มาพอเข้าใจ 2. อธิบายบทบาทของกลุ่มตัวแทนของการขัดเกลาและการจัดระเบียบทางสังคมต่อไปนี้มาพอเข้าใจ 3. บรรทัดฐานทางสังคมคืออะไรประกอบด้วยอะไรบ้างอธิบายมาพอเข้าใจ 4. จงยกตัวอย่างปัจจัยที่ส่งผลต่อการขัดเกลาและการจัดระเบียบทางสังคม พร้อมให้เหตุผล 5. เพราะเหตุใดจึงต้องมีการขัดเกลาและการจัดระเบียบทางสังคม ตอนที่ 3 จงตอบค�ำถามต่อไปนี้ให้ได้ใจความสมบูรณ์ (ท�ำลงในสมุด)

หน่วยที่ 2 อินเทอร์เน็ต ทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) สาระการเรียนรู้ 1. ความหมายของ Internet of Things 2. วิวัฒนาการของ Internet of Things 3. ลักษณะการท�ำงานของ Internet of Things 4. ประเภทของ Internet of Things 5. ส่วนประกอบของ Internet of Things 6. ประโยชน์ของ Internet of Things 7. ความสัมพันธ์ระหว่างInternetofThings และBig Data 8. การน�ำ Internet of Things ไปใช้ในงานต่าง ๆ 9. ผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้น 10. ตัวอย่างอุปกรณ์ที่ใช้Internet of Things 11. ทักษะที่จ�ำเป็นของบุคลากรด้านInternet of Things จุดประสงค์การเรียนรู้ 1. บอกความหมายและวิวัฒนาการของInternetofThings ได้ 2. อธิบายลักษณะและประเภทของ InternetofThings ได้ 3. อธิบายประโยชน์และความสัมพันธ์ระหว่าง Internet of Things และBig Data ได้ 4. ปฏิบัติการน�ำ InternetofThings ไปใช้ในงานต่าง ๆ ได้ 5. มีคุณธรรม จริยธรรมและความรับผิดชอบ ตระหนักถึง การเป็นพลเมืองดิจิทัล สมรรถนะประจำหน่วย 1. แสดงความรู้เกี่ยวกับ Internet of Things 2. แสดงความรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง Internet of Things และ Big Data 3. แสดงความรู้เกี่ยวกับทักษะที่จ�ำเป็นของบุคลากรด้าน Internet of Things 4. มีคุณธรรม จริยธรรมและความรับผิดชอบ ตระหนักถึง การเป็นพลเมืองดิจิทัล

20 ปัจจุบันนี้โลกเทคโนโลยีได้ก้าวล�้ำหน้าไปอย่างมากและมีการใช้อย่างกว้างขวาง เพราะปัจจุบัน เป็นสิ่งที่จ�ำเป็นอย่างมากในการด�ำเนินงานหรือด�ำเนินธุรกิจในปัจจุบัน โดยเฉพาะอินเทอร์เน็ต ซึ่งถือได้ว่าเป็นอินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่งหรืออินเทอร์เน็ตเพื่อทุกสรรพสิ่ง(InternetofThings) เพราะ สามารถตอบสนองความต้อของการสื่อสารหรือการด�ำเนินงานด้านต่าง ๆ ให้สะดวกและรวดเร็วยิ่งขึ้น ความนำ แผนผังความคิด (Mind Mapping) ความหมายของ Internet of Things วิวัฒนาการของ InternetofThings ลักษณะการท�ำงานของ InternetofThings ประเภทของ InternetofThing ส่วนประกอบของ InternetofThings ประโยชน์ของ InternetofThings ความสัมพันธ์ระหว่าง Internet ofThings และBig Data การน�ำ Internet of Things ไปใช้ในงานต่าง ๆ ผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้น ตัวอย่างอุปกรณ์ที่ใช้Internet of Things ทักษะที่จ�ำเป็นของบุคลากรด้านInternet ofThings 1. ความหมายของ Internet of Things อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things : IoT) คือ การที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่าง ๆ สามารถ เชื่อมโยงหรือส่งข้อมูลถึงกันได้ด้วยอินเทอร์เน็ตโดยไม่ต้องป้อนข้อมูลการเชื่อมโยงนี้ง่ายจนท�ำให้สามารถ สั่งการควบคุมการใช้งานอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่าง ๆ ผ่านทางเครือข่ายอินเทอร์เน็ตได้ไปจนถึงการเชื่อมโยง การใช้งานอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่างๆผ่านทางเครือข่าย อินเทอร์เน็ตเข้ากับการใช้งานอื่น ๆ จนเกิดเป็นบรรดา Smart ต่าง ๆ ได้แก่ Smart Device, Smart Grid, Smart Home, Smart Network, Smart Intelligent Transportation ทั้งหลายที่เคยได้ยิน ซึ่งแตกต่างจากใน อดีตที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์เป็นเพียงสื่อกลางในการส่ง และแสดงข้อมูลเท่านั้น ภาพที่ 2.1 Internet of Things ที่มา : https://www.kaohoon.com/content/ tag/internet-of-things อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things)

21 กล่าวได้ว่า Internet of Things นี้ได้แก่ การเชื่อมโยงของอุปกรณ์อัจฉริยะทั้งหลายผ่านอินเทอร์เน็ต เช่น แอปพลิเคชัน แว่นตากูเกิลกลาส รองเท้าวิ่งที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลการวิ่ง ทั้งความเร็ว ระยะทาง สถานที่ และสถิติได้ Xiaomi 90 Ultra Smart Running Shoes หรือ รองเท้าวิ่งอัจฉริยะ 90 ของแท้จากเสี่ยวหมี่ ออกแบบ ให้ช่วยในการล็อกข้อเท้าและป้องกันข้อเท้าแพลงขณะ ออกก�ำลังกาย มาพร้อมกับชิปอัจฉริยะ Curie module ของ Intel ที่มีขนาดเล็กเท่ากระดุมถูกติดตั้งอยู่ภายใน รองเท้าที่ช่วยในการตรวจจับการเคลื่อนไหว เก็บข้อมูล จ�ำนวนก้าว ระยะทาง การวิ่ง และแคลอรีซึ่งสามารถ เชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันเพื่อดูและเก็บข้อมูลได้อีกด้วย กูเกิลกลาสนั้นเป็นแว่นตาที่กูเกิลผนึกเทคโนโลยี เออาร์หรือเทคโนโลยีเสมือนจริง (Augmented-Reality) หรือการจ�ำลองภาพเสมือนจริงมาไว้ในแว ่นไฮเทค ผู้สวมใส่แว่นออนไลน์ที่เชื่อมต่อกับอุปกรณ์ไอทีพกพา อย ่างสมาร์ตโฟนหรือแท็บเล็ตจะสามารถมองภาพ เสมือนจริงผ่านระบบอิเล็กทรอนิกส์ควบคู่ไปกับทัศนียภาพ ที่เกิดขึ้นจริงในเวลานั้นได้ตัวแว่นสามารถรองรับค�ำสั่งเสียง ท�ำให้ผู้ใช้สามารถออกค�ำสั่งสมาร์ตโฟนหรือแท็บเล็ต ได้โดยไม่ต้องเอื้อมมือไป แตะหน้าจอ ขณะเดียวกัน ก็สามารถถ่ายภาพดิจิทัลโดยที่ตากล้องไม่ต้องยกมือขึ้น เล็งอีกต่อไป ภาพที่ 2.2 Xiaomi 90 Ultra Smart Running Shoes หรือ รองเท้าวิ่งอัจฉริยะ 90 ที่มา : https://th.geekbuying.com/item/Xiaomi-Mi-90 -Minutes-Ultra-Smart-Shoes-for-Men--- Surf-Blue--Size-41-377007.html ภาพที่ 2.3 เเว่นตากูเกิลกลาส ที่มา : https://technology.thaiza.com/news/288466/ 2. วิวัฒนาการของ Internet of Things เดิมมาจาก Kevin Ashton บิดาแห่ง Internet of Things ในปี1999 ในขณะที่ท�ำงานวิจัยอยู่ที่ มหาวิทยาลัย Massachusetts Institute of Technology หรือ MIT เขาได้รับเชิญให้ไปบรรยายเรื่องนี้ ให้กับบริษัท Procter&Gamble(P&G) เขาได้น�ำเสนอโครงการที่ชื่อว่าAuto-IDCenterต่อยอดมาจากเทคโนโลยี RFID ที่ในขณะนั้นถือเป็นมาตรฐานโลกส�ำหรับการจับ สัญญาณเซนเซอร์ต่างๆ(RFIDSensors) ว่าตัวเซนเซอร์ เหล่านั้นสามารถท�ำให้พูดคุยเชื่อมต่อกันได้ผ่านระบบ Auto-ID ของเขา โดยการบรรยายให้กับP&G ในครั้งนั้น Kevin ได้ใช้ค�ำว่า InternetofThings ในการบรรยายของ เขาเป็นครั้งแรกโดยKevinนิยามเอาไว้ตอนนั้นว่าอุปกรณ์ อิเล็กทรอนิกส์ใด ๆ ก็ตามที่สามารถสื่อสารกันได้ก็ถือเป็น “Internet-like” หรือกล่าวคืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่สื่อสาร แบบเดียวกันกับระบบอินเทอร์เน็ต โดยค�ำว่า “Things” ก็คือค�ำใช้แทนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่าง ๆ เหล่านั้น ภาพที่ 2.4 Kevin Ashton ที่มา : https://bit.ly/368vz3k

22 ต่อมาในยุคหลังปี2000 ได้มีการผลิตมีอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ออกจัดจ�ำหน่ายเป็นจ�ำนวนมากทั่วโลก จึงเริ่มมีการใช้ค�ำว่า Smart ซึ่งในที่นี้คือ Smart Device, Smart Grid, Smart Home, Smart Network, Smart Intelligent Transportation ต่าง ๆ เหล่านี้ล้วนถูกฝัง RFID Sensors เสมือนกับการเติม ID และ สมอง ท�ำให้สามารถเชื่อมต่อกับโลกอินเทอร์เน็ตได้ซึ่งการเชื่อมต่อเหล่านั้นเองกลายมาเป็นแนวคิดที่ว่า อุปกรณ์เหล่านั้นก็ย่อมสามารถสื่อสารกันได้ด้วยเช่นกันโดยอาศัยตัวเซนเซอร์ในการสื่อสารถึงกันนั่นแปลว่า นอกจากSmartDeviceต่างๆจะเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตได้แล้วยังสามารถเชื่อมต่อไปยังอุปกรณ์ตัวอื่นได้ด้วย 3. ลักษณะการท�ำงานของ Internet of Things การท�ำงานของ Internet of Things มีลักษณะดังนี้ 3.1 เป็นการเชื่อมต่อกันระหว่างสรรพสิ่งใด ๆ (Interconnection of Things) 3.2 เชื่อมต่อสรรพสิ่งใด ๆ เข้ากับโครงข่ายอินเทอร์เน็ต(Connection of Things to the Internet) 3.3 สรรพสิ่งใด ๆ มีลักษณะที่ระบุเอกลักษณ์ได้(Uniquely Identifiable Things) 3.4 สามารถพบได้ทั่วไป(Ubiquity) 3.5 มีความสามารถในการรับรู้และตอบสนองได้(Sensing/Actuation capability) 3.6 เป็นระบบฝังตัวแบบอัจฉริยะ (Embedded intelligence) 3.7 มีความสามารถในการสื่อสารท�ำงานร่วมกันได้(Interoperable Communication Capability) 3.8 สามารถตั้งค่าด้วยตนเองได้(Self-configurability) 3.9 สามารถโปรแกรมหรือสั่งการท�ำงานได้(Programmability) 4. ประเภทของ Internet of Things ปัจจุบันมีการแบ่งกลุ่มInternet of Things ออกตามตลาดการใช้งานเป็น2 กลุ่ม ได้แก่ 4.1 Industrial IoTคือแบ่งจากLocalNetwork ที่มีหลายเทคโนโลยีที่แตกต่างกันในโครงข่ายSensor Nodes โดยตัวอุปกรณ์IoT Device กลุ่มนี้จะเชื่อมต่อแบบIP Network เพื่อเข้าสู่อินเทอร์เน็ต 4.2 Commercial IoT คือ แบ่งจากLocalcommunication ที่เป็นBluetooth หรือEthernet (Wired or Wreless) โดยตัวอุปกรณ์IoT Device ในกลุ่มนี้จะสื่อสารภายในกลุ่มSensor Nodes เดียวกันเท่านั้นหรือ แบบLocal Devices เพียงอย่างเดียว อาจไม่ได้เชื่อมต่อเพื่อเข้าสู่อินเทอร์เน็ต ภาพที่ 2.5 Industrial IoT ที่มา : https://medium.com/quick-code/industrial -iot-iiot-higher-productivity-higher-roi-94fe8ea15d6c ภาพที่ 2.6 Commercial Model for IoT ที่มา : https://th.linkedin.com/company/onomondo? trk=similar-pages_result-card_full-click

5. ส่วนประกอบของ 23 Internet of Things การท�ำงานของIoT นั้น ต้องเรียกว่าเป็นการออกแบบแห่งอนาคต(Ecosystem) เพราะหากขาดส่วนใด ส่วนหนึ่งไปก็จะเกิดความบกพร่องได้ซึ่งองค์ประกอบของIoT ปัจจุบัน ประกอบด้วย 5.1 SmartDeviceอุปกรณ์ที่มีหน้าที่เฉพาะ เป็นจุดเริ่มต้น ที่ตอบโจทย์การใช้IoT โดยจ�ำเป็นต้องมีส่วนประกอบอย่าง Microprocessor และ Communication Device อยู่ภายใน เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูล ข้อมูลที่ Smart Device ส่งมอบไปยัง ระบบ ไม่เพียงแต่เป็นข้อมูลตามหน้าที่เท่านั้น แต่ยังรวมถึง สภาพของอุปกรณ์ด้วย ผู้ใช้จึงไม่ต้องเดินทางมาตรวจสอบ อุปกรณ์ด้วยตนเองเป็นประจ�ำ 5.2 Cloud Computing หรือ Wireless Network สื่อ กลางรับส่งข้อมูลจากSmartDevice ไปยังผู้ใช้ซึ่งมีทั้งการส่ง ข้อมูลผ่านระบบ Wireless ไปยังผู้ใช้และการส่งผ่าน Cloud Computer ซึ่งการส่งข้อมูลไปยัง Cloud ช่วยรองรับการใช้ งานSmartDevice จ�ำนวนมากกว่า ระยะทางไกลกว่า รวมถึง อาจมีการติดตั้งระบบแปลงการแสดงผลข้อมูลให้เหมาะกับ ผู้ใช้ในส่วนนี้ได้ 5.3 Dashboard ส่วนแสดงผลและควบคุมการท�ำงาน ในมือของผู้ใช้อยู่ในรูปของ Device หรือแอปพลิเคชันใน คอมพิวเตอร์หรือSmartphoneผู้ใช้จะดูข้อมูลที่Smart Device ส่งมาตรวจสอบสถานะของอุปกรณ์และระบบรวมถึงถ่ายทอด ค�ำสั่งใหม่ไปยังSmart Device จากส่วนนี้ ทั้ง 3 ส่วนจะต้องท�ำงานสอดประสานกันเพื่อให้ระบบ ท�ำหน้าที่ได้ลุล่วงและต้องท�ำได้เองโดยอัตโนมัติผู้ใช้มีหน้า ที่เพียงติดตั้งและซ่อมแซมอุปกรณ์ รับข้อมูลและอัปเดตการ ท�ำงานของSmartDevice ได้โดยตรงผ่านDashboard เท่านั้น คุณสมบัติที่ส�ำคัญของ IoT ก็คือ สามารถส่งต่อหน้าที่ ไปยังอุปกรณ์อื่น ๆ เช่นSmartwatch หรือSmart brand ที่เก็บข้อมูลสุขภาพส่งไปแสดงผลอย่างละเอียด บนSmartphoneและSensorต่างๆ ที่จับความผิดปกติและแสดงผลบนคอมพิวเตอร์ซึ่งเคยเห็นอยู่บ่อยๆ หรือคุ้นเคยกันดีแต่ความจริงแล้ว IoT ยังมีประโยชน์และสามารถน�ำไปใช้ได้อีกมากมาย ภาพที่ 2.7 Smart Device ที่มา : https://www.whatphone.net/news/ lenovo-annouced-5-lenovo-smart-device/ ภาพที่ 2.9 IoT Dashboard ที่มา : https://medium.com/flatlogic/how-to-buildan-iot-dashboard-3a31f92c47ba ภาพที่ 2.8 Cloud Computing ที่มา : https://www.sogoodweb.com/ Article/Detail/480

24 7. ความสัมพันธ์ระหว่าง Internet of Things และBig Data ปัจจุบัน Internet of Things สามารถตอบสนองความต้องการทางด้านการใช้งานได้มากขึ้น สาเหตุ เพราะอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ต่าง ๆ มีราคาถูกลง ท�ำให้เกิดการใช้งานจริงมากขึ้น มีการค้นพบ Use Case ใหม่ ๆ ในธุรกิจ ท�ำให้ผู้ผลิตได้เรียนรู้และคอยแก้ปัญหา เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้ตรงใจผู้ใช้ ท�ำให้เกิดนวัตกรรม ใหม่ ๆ ยิ่งไปกว่านั้นInternet ofThings มีการเชื่อมโยง กันอย่างเป็นระบบ จึงเริ่มเห็นธุรกิจที่หันมาให้ความสนใจ Internet of Things ในแง่ที่สามารถช่วยแก้ปัญหาทาง ธุรกิจ สังคม และช่วยแก้ไขปัญหาในชีวิตประจ�ำวันได้ โดยการน�ำเอาข้อมูลหรือ Big Data เข้ามาใช้ในการพัฒนา เพื่อตอบสนองความต้องการของแต่ละรูปแบบ 6. ประโยชน์ของ Internet of Things การที่เทคโนโลยีเป็นที่แพร่หลายนั้นไม่ได้อยู่ที่ปัจจัยด้านราคาอย่างเดียว แต่เทคโนโลยีนั้นต้องส่งมอบ ประโยชน์ต่อชีวิตของพวกเราด้วย ซึ่ง Internet of Things ในปัจจุบัน ก่อให้เกิดประโยชน์ในด้านต่าง ๆ 1. รับส่งข้อมูลรูปแบบดิจิทัล ปัจจุบัน ข้อมูลดิจิทัลมีความจ�ำเป็นมาก เพราะสามารถน�ำไปใช้กับ เทคโนโลยีอื่น ๆ ได้ทันทีซึ่ง IoT มีคุณสมบัติด้านการเก็บข้อมูลทางภายภาพให้อยู่ในรูปดิจิทัลได้อย่าง ง่ายดายและรวดเร็ว จึงนับเป็นประโยชน์อย่างมากในยุค Digital Transformation 2.แม่นย�ำ ใช้ได้ตลอดเวลาและส่งข้อมูลแบบReal-Timeข้อมูลจากIoTไม่เพียงแต่เป็นดิจิทัลเท่านั้น แต่ยังสามารถแลกเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็วระดับReal-Timeมีความแม่นย�ำ และสามารถใช้งานได้ตลอดเวลา ช่วยให้มีข้อมูลในการตัดสินใจได้ทันท่วงที 3.ลดภาระงานของบุคลากร ในอดีตการเก็บข้อมูลอาจต้องใช้คนเดินทางเข้าไปสอดส่องที่เครื่องมือเพื่อ หาความผิดปกติแต่ปัจจุบันIoT ไม่เพียงแต่สอดส่องให้เราผ่าน Dashboard เท่านั้น แต่ยังสามารถเรียนรู้ การหาความผิดปกติด้วยเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่นArtificial Intelligence :AI ได้ 4. ท�ำงานตรวจสอบในจุดที่คนเข้าไม่ถึง เราสามารถออกแบบSmartDevice ให้มีขนาดเล็กและทนทาน เพื่อติดตั้งตามจุดที่คนเข้าถึงยากหรือในจุดที่มีอันตรายระหว่างด�ำเนินการได้เช่น ภายในท่อส่งน�้ำมัน หรือ บ่อบ�ำบัดน�้ำเสีย ช่วยลดความเสี่ยงต่อชีวิตและทรัพย์สินจากการต้องเข้าพื้นที่อันตรายเป็นประจ�ำได้ ต้องถือว่า Internet of Things เป็นอีกหนึ่งเทคโนโลยีที่ส�ำคัญมากในยุค Digital Transformation โดย ปัจจุบันเทคโนโลยีนี้ก็เริ่มเข้าไปเกี่ยวข้องกับแวดวงต่าง ๆ ทั้งภาคธุรกิจและสังคมเป็นอย่างมาก ภาพที่ 2.10 Big Data ที่มา : https://www.aware.co.th/iot BigData ที่ได้เรียนรู้ในหน่วยที่1คือข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกิดขึ้นไม่มีโครงสร้างชัดเจน หนึ่งในตัวอย่าง ที่จะเห็นได้ง่ายคือข้อมูลจากยุคโซเชียลผู้ใช้เป็นคนสร้างขึ้นมาซึ่งนอกจากเนื้อหาในสื่อสังคมออนไลน์แล้ว ยังมีข้อมูลอีกประเภทหนึ่ง คือ ข้อมูลจากอุปกรณ์ที่ใช้หรือสวมใส่ เช่น สายรัดวัดชีพจรตอนออกก�ำลังกาย

25 8. การน�ำ Internet of Things ไปใช้ในงานต่าง ๆ 8.1 ภาคธุรกิจค้าปลีก IoTรวมข้อมูลการวิเคราะห์และกระบวนการทางการตลาดข้ามสถานที่ผู้ค้าปลีกจับข้อมูลIoTจาก ช่องทางในร้านและช่องทางดิจิทัลและใช้การวิเคราะห์(รวมถึงปัญญาประดิษฐ์หรือ AI) แบบเรียลไทม์ การฟังตามบริบทและเพื่อท�ำความเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมและความพึงพอใจ พวกเขามักจะใช้อุปกรณ์ที่ เชื่อมต่อIoT เช่น ชิปติดตามสินค้าคงคลัง RFID ระบบเซลลูลาร์และ Wi-Fi บีคอนและชั้นวางของอัจฉริยะ ในกลยุทธ์Internet of Things 8.2 ภาคภาคอุตสาหกรรมการผลิต IoT เชื่อมต่อทุกขั้นตอนของกระบวนการอุตสาหกรรมอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่าง ๆ (Industrial Internet of Things : IIoT) จากห่วงโซ่อุปทานไปยังการจัดส่ง เพื่อมุมมองที่เหนียวแน่นของการผลิต กระบวนการและข้อมูลผลิตภัณฑ์เซนเซอร์IoT ขั้นสูงในเครื่องจักรโรงงานหรือชั้นวางคลังสินค้าพร้อมกับ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการสร้างแบบจ�ำลองการคาดการณ์สามารถป้องกันข้อบกพร่องและ การหยุดท�ำงานเพิ่มประสิทธิภาพอุปกรณ์ลดต้นทุนการรับประกัน เพิ่มผลผลิตและเพิ่มประสบการณ์ของ ลูกค้า 8.3 ภาคภาคการแพทย์และบริการด้านสุขภาพ เทคโนโลยีIoT รวบรวมการสตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์จาก Internet of Medical Things (IoMT) เช่น อุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์เชื่อมต่อทางการแพทย์อื่น ๆ ที่ตรวจสอบการออกก�ำลังกาย การนอนหลับ และพฤติกรรมสุขภาพอื่น ๆ ข้อมูล IoT นี้ช่วยให้การวินิจฉัยและแผนการรักษาแม่นย�ำขึ้น ช่วยเพิ่ม ความปลอดภัยและผลลัพธ์ของผู้ป่วยและเพิ่มความคล่องตัวในการดูแล 8.4 ภาคการขนส่งและโลจิสติกส์ IoT พร้อมด้วยระบบต�ำแหน่งอัจฉริยะที่เปิดใช้งาน Geofence และAI ซึ่งติดตั้งในห่วงโซ่คุณค่า สามารถมอบประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือที่มากขึ้นส�ำหรับบริษัทขนส่งและโลจิสติกส์ เทคโนโลยีนี้ สามารถปรับปรุงคุณภาพการบริการ ลดการหยุดท�ำงานและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนี้ยัง สามารถเพิ่มความปลอดภัยและลดค่าใช้จ่ายด้วยการจัดการติดตามและตรวจสอบยานพาหนะที่เชื่อมต่อ การขนส่งและทรัพย์สินอื่น ๆ จากโทรศัพท์เคลื่อนที่แบบเรียลไทม์ ตัวอย่าง เช่นแบรนด์ไนกี้ตั้งโจทย์ขึ้นมาว่าจะสามารถรู้ได้อย่างไรว่าลูกค้าซื้อรองเท้าแล้วน�ำไปใส่วิ่งจริง แต่ตอนนี้พิสูจน์ได้แล้วเพราะว่าไนกี้ใช้IoTกับสินค้า ยิ่งไปกว่านั้นตอนนี้ลูกค้าไม่ได้ผลิตข้อมูลที่น�ำไปสู่ Big Data จากการโพสต์(Post) แสดงความคิดเห็น (Comment) กดถูกใจ (Like) หรือแบ่งปัน (Share) เพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากกิจกรรมในชีวิตประจ�ำวันที่ธุรกิจหรือแบรนด์น�ำไปจับคู่กับสินค้า แล้วสร้างเป็น เนื้อหาที่จูงใจผู้รับสารขึ้นมา สิ่งส�ำคัญคือ ข้อมูลพวกนี้บอกว่ามีอะไรเกิดขึ้นได้อย่างเดียว แต่สิ่งส�ำคัญกว่า คือ ธุรกิจ องค์กร และแบรนด์ต่าง ๆ จะเปลี่ยนข้อมูลพวกนี้เป็นประโยชน์ได้อย่างไร ท�ำอย่างไรข้อมูลจึงจะ สามารถบอกได้ว่า ท�ำไมสิ่งต่าง ๆ เหล่านั้นถึงเกิดขึ้น จุดนี้จึงท�ำให้รู้จักความต้องการที่แท้จริงของผู้บริโภค (Consumer Insight) และรู้ว่าต้องท�ำอย่างไรให้ธุรกิจหรือบริการของตนมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

26 8.5 ด้านภาครัฐ แอปพลิเคชัน IoT ใช้เพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงมากมาย การจราจรที่ติดขัด การบริการในเมือง การพัฒนาทางเศรษฐกิจ การมีส่วนร่วมของพลเมืองและความปลอดภัยสาธารณะ เมืองที่ชาญฉลาดมักจะฝังเซนเซอร์IoT ไว้ในโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เช่นไฟถนนมาตรวัดน�้ำ และ สัญญาณไฟจราจร 8.6 ด้านภาคอุตสาหกรรมเกี่ยวกับพลังงาน InternetofThings ช่วยให้ผู้ให้บริการส่งมอบบริการและผลิตภัณฑ์ที่น่าเชื่อถือและราคายุติธรรม อุปกรณ์และเครื่องจักรที่เชื่อมต่อ IoT ท�ำนายปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้น ทรัพยากรกริดแบบกระจาย เช่น แสงอาทิตย์และลมถูกรวมเข้าด้วยกันผ่าน IoT และข้อมูลพฤติกรรมที่รวบรวมจากบ้านอัจฉริยะ ปรับปรุง ความสะดวกสบายและความปลอดภัยและแจ้งการพัฒนาบริการที่ก�ำหนดเอง 8.7 ด้านการใช้ชีวิตประจ�ำวัน ด้านการเพิ่มความสะดวกสบายในชีวิตประจ�ำวันส�ำหรับผู้พักอาศัยในบ้านอัจฉริยะ(SmartHome) เช่น ตู้เย็นอัจฉริยะ โดยตู้เย็นสามารถบอกผ่านแอปพลิเคชันบนสมาร์ตโฟนได้ว่า มีวัตถุดิบใดเหลือบ้าง ปริมาณเท่าใด วัตถุดิบใดใกล้หมดอายุ หรือวัตถุดิบเหล่านั้นสามารถน�ำมาประกอบเป็นรายการอาหาร อะไรได้บ้าง หรือเพื่อเพิ่มความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สิน เช่น 8.7.1 อุปกรณ์ตรวจจับความเคลื่อนไหว เมื่อมีการเคลื่อนไหวภายในบ้านขณะที่ไม่มีผู้อยู่อาศัย ระบบจะแจ้งเตือนมายังสมาร์ตโฟนว่ามีผู้ไม่ประสงค์ดีก�ำลังบุกรุกเข้ามาและเพื่อการประหยัดพลังงานเช่น การเปิด-ปิดไฟอัตโนมัติโดยใช้เซนเซอร์วัดความสว่างจากแสงอาทิตย์หรือวัดจากการเคลื่อนไหวของผู้อาศัย ภายในห้อง 8.7.2 เครื่องซักผ้าอัจฉริยะที่สามารถรายงานการท�ำงานของเครื่องไปยังสมาร์ตโฟนได้กรณีที่ใช้ เครื่องซักผ้าในขณะที่ไม่อยู่บ้านสามารถตั้งค่าเครื่องซักผ้าในโหมดพิเศษ โดยเมื่อเครื่องซักผ้าซักเสร็จแล้ว เครื่องจะปั่นผ้าเบา ๆ ทุกสองนาทีเพื่อให้มีอากาศไหลผ่าน ช่วยให้ผ้าไม่อับชื้น และเมื่อกลับถึงบ้าน เครื่องซักผ้าจะตรวจจับได้ว่ากลับบ้านแล้ว เครื่องซักผ้าจะจบการท�ำงานและแจ้งเตือน 8.7.3 นาฬิกาอัจฉริยะที่มีความสามารถมากกว่าใช้ดูเวลา เช่นถ่ายรูปบันทึกวิดีโอรับ-ส่งอีเมล์ จับเวลานับก้าวเดิน ค�ำนวณระยะเวลาและพลังงานที่ร่างกายใช้นอกจากนี้ยังใช้เป็นรีโมตคอนโทรลของ โทรทัศน์ได้อีกด้วย 8.8 ด้านการเกษตร ด้านการเกษตรSmartFarming หรือเกษตรอัจฉริยะ ช่วยเพิ่มผลผลิตและแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ได้แก่ 8.8.1 การวิเคราะห์พื้นที่เพาะปลูกเช่นการใช้อุปกรณ์เซนเซอร์ต่างๆมาวัดคุณภาพดินความชื้น หรือสภาพอากาศ และน�ำข้อมูลที่ได้มาประมวลผลเพื่อเลือกพืชให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อม 8.8.2 การดูแลรักษาและเพิ่มผลผลิต เช่น ระบบให้น�้ำอัตโนมัติส�ำหรับพืชที่ต้องมีการควบคุม อุณหภูมิหรือความชื้น 8.8.3 ทุ่นแรงและลดภาระหรือความเสี่ยงให้กับเกษตรกร เช่นการใช้โดรนติดตั้งอุปกรณ์ส�ำหรับ ฉีดพ่นสารเคมีในที่สูงหรือยากต่อการเข้าถึงอีกทั้งยังช่วยลดความเสี่ยงต่อตัวเกษตรกรในการได้รับสารเคมี ที่เป็นอันตรายโดยตรง

27 8.9 ด้านการเพิ่มคุณภาพของคนเมือง ด้านการเพิ่มคุณภาพของคนเมืองให้ดีขึ้นSmartCity หรือเมืองอัจฉริยะ เช่นการจัดการพลังงาน การดูแลความปลอดภัย การอ�ำนวยความสะดวก (ที่จอดรถ การจราจร ฯลฯ) โดยใช้กล้องวงจรปิดและ เซ็นเซอร์ต่าง ๆ ร่วมกับข้อมูลหรือสารสนเทศที่เกี่ยวข้อง เป็นต้น 8.10 ด้านการโฆษณาประชาสัมพันธ์ ด้านการโฆษณาประชาสัมพันธ์ ระหว่างที่เดินผ่านหน้าร้านสินค้า จะมีโฆษณาแสดงขึ้นมาโดย อัตโนมัติตัวอย่างเช่น หากมีผู้เดินผ่านหน้าร้านสินค้า (ซึ่งถูกตรวจจับได้โดยระบบเซนเซอร์) ก็จะปรากฎ ภาพโฆษณาขึ้นให้ผู้คนที่เดินผ่านไปมาได้เห็นทันทีซึ่งจะส่งผลให้สามารถเข้าถึงกลุ่มลูกค้าได้หลากหลาย ยิ่งขึ้น 8.11 ด้านการลดต้นทุน ด้านการลดต้นทุน เช่น มิเตอร์จะท�ำการส่งข้อมูลไปยังระบบที่คอยบันทึกข้อมูลการใช้ไฟของ การไฟฟ้าโดยไม่ต้องใช้คนจด ช่วยลดการใช้ไฟฟ้าได้อีกด้วย จากการที่สามารถบอกอัตราการใช้ไฟของ เครื่องใช้ไฟฟ้าแต่ละชนิด 8.12 ด้านการศึกษา อินเทอร์เน็ตทุกสรรพสิ่ง (Internet of Things) เป็นเครื่องมือที่ช่วยอ�ำนวยความสะดวกในการจัด การเรียนการสอนที่ตอบสนองความแตกต่างของผู้เรียนแต่ละคน ให้สามารถเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และประสิทธิผล ท�ำให้ผู้เรียนมีส่วนร่วมในการเรียนรู้เพิ่มมากขึ้น เป็นการเสริมสร้างการใช้ประโยชน์จาก ทรัพยากรแหล่งสารสนเทศให้เกิดความคุ้มค่าสูงสุด 9. ผลกระทบที่อาจจะเกิดขึ้น นอกจากประโยชน์ของIoTแล้วควรให้ความส�ำคัญกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นคือความปลอดภัยและ ความเสี่ยงต่าง ๆ ที่อาจเกิดขึ้น และส่งผลต่อประสิทธิภาพในการท�ำงาน อันตรายที่ได้จากIoT สรุปได้ดังนี้ 9.1 เว็บอินเตอร์เฟสไม่ปลอดภัย สามารถล่วงรู้ชื่อผู้ใช้หรือรหัสผ่านง่ายเกินไป 9.2 การพิสูจน์ตัวตนและการก�ำหนดสิทธิ์ที่ไม่ดีพอ ท�ำให้สามารถคาดเดารหัสผ่านเจาะเข้าสู่ระบบได้ ง่ายขึ้น ส่งผลให้ข้อมูลอาจถูกขโมย หรืออุปกรณ์อาจถูกแย่งสิทธิ์ควบคุมได้ 9.3 บริการด้านเครือข่ายไม่ปลอดภัย มีช่องโหว่ ท�ำให้ง่ายต่อการเจาะเข้าสู่ระบบเครือข่าย 9.4 บริการเข้ารหัสข้อมูลไม่แข็งแกร่งสามารถแอบดูข้อมูลที่ส่งผ่านระบบเครือข่ายได้ส่งผลให้ข้อมูล ส�ำคัญถูกขโมย หรือเปิดเผยสู่โลกภายนอก 9.5 นโยบายความเป็นส่วนบุคคลสามารถเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ที่ไม่ได้ถูกป้องกันอย่างแน่น หนาเพียงพอ ส่งผลให้ข้อมูลส่วนตัวถูกขโมยหรือเปิดเผยสู่ภายนอก 9.6 คลาวด์อินเตอร์เฟสไม่ปลอดภัยสามารถเข้าถึงข้อมูลหรือเข้าควบคุมระบบผ่านทางคลาวด์เว็บไซต์ ส่งผลให้ข้อมูลอาจถูกขโมย หรืออุปกรณ์อาจถูกแย่งสิทธิ์ควบคุมได้ 9.7 โมบายอินเตอร์เฟสไม่ปลอดภัย สามารถเข้าถึงข้อมูลหรือควบคุมระบบผ่านทางอินเตอร์เฟสของ อุปกรณ์โมบาย ส่งผลให้ข้อมูลอาจถูกขโมย หรืออุปกรณ์อาจถูกแย่งสิทธิ์ควบคุมได้

28 9.8 การตั้งค่าความปลอดภัยไม่ดีพอ อุปกรณ์มีการก�ำหนดสิทธิ์ในการเข้าถึงข้อมูลและการควบคุม ไม่ดีพอ ท�ำให้เกิดช่องโหว่ในการเข้ารหัสหรือการใช้รหัสผ่านที่ง่ายจนเกินไป เพื่อโจมตีอุปกรณ์หรือเข้าถึง ข้อมูลส�ำคัญได้ 9.9 ซอฟต์แวร์หรือเฟิร์มแวร์ไม่ปลอดภัย สามารถตรวจสอบข้อมูลของการอัปเดต ท�ำให้ทราบได้ว่า ซอฟต์แวร์หรือเฟิร์มแวร์ในปัจจุบันมีช่องโหว่อะไรอยู่บ้าง ส่งผลให้ข้อมูลอาจถูกขโมย หรืออุปกรณ์อาจถูก แย่งสิทธิ์ควบคุมได้ 9.10 ปัญหาเชิงกายภาพของอุปกรณ์รักษาความปลอดภัยอุปกรณ์รักษาความปลอดภัยไม่ได้ปิดกั้นหรือ ควบคุมการใช้USB, SD Card หรืออุปกรณ์เก็บข้อมูลประเภทอื่น ๆ อาจถูกใช้เป็นช่องทางในการเข้าถึง ระบบปฏิบัติการหรือข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ในอุปกรณ์ได้ส่งผลให้ข้อมูลอาจถูกขโมย หรืออุปกรณ์อาจถูกแย่ง สิทธิ์ควบคุมได้ ภาพที่ 2.11 อุปกรณ์ที่ใช้ Internet of Things ที่มา : https://zmyhome.com/content/IoT นาฬิกาอัจฉริยะ (Kidz Watch) เป็นนาฬิกาส�ำหรับเด็กที่สามารถโทรได้ถ่ายรูปได้ พร้อมระบุต�ำแหน่งที่ตั้ง โดยเชื่อมต่อกับสมาร์ทโฟนส่ง ข้อมูลผ่านแอปพลิเคชัน ไม่ว่าบุตรหลานของคุณจะเล่น อยู่ที่ไหน ก็สามารถติดตามได้ตลอดเวลา ปลอดภัย ไร้กังวล ภาพที่ 2.12 นาฬิกาอัจฉริยะ ที่มา : http://truemoveh.truecorp.co.th/ 10. ตัวอย่างอุปกรณ์ที่ใช้Internet of Things IoT หรือInternetofThingsถือว่าเป็นแนวคิด ที่มีมานานมาก ซึ่งในต่างประเทศมีการกล่าวถึงเรื่องนี้ และติดตั้งใช้งานกันไปบ้างแล้ว ไม่ว่าจะเป็นการสั่งซื้อ อาหาร หรือดูอาหารที่หมดอายุจากข้างนอกบ้านการสั่ง เปิด ปิดไฟ แอร์หรืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์อื่น ๆ หรือ การค�ำนวณค่าไฟ รวมทั้งการดูแลผู้สูงอายุของไทยที่มี จ�ำนวนมากยิ่งขึ้น ล้วนแต่มีการน�ำ IoT เข้ามาใช้งาน ผู้ผลิตเครื่องใช้ไฟฟ้ารายใหญ่ ไม่ว่าจะเป็น ซัมซุง แอลจีSchneider หรือรายอื่น ๆ ตั้งศูนย์เกี่ยวกับอุปกรณ์IoT อย่างจริงจัง ติดตั้งชื่อต่าง ๆ ให้คนทั่วไป สามารถเลือกใช้บริการได้ซึ่งก่อนหน้านี้ผู้ท�ำโครงการที่อยู่อาศัยรายหนึ่งก็เปิดตัวใหญ่โต เพื่อน�ำอุปกรณ์ IoT เข้าไปติดตั้งภายในคอนโดของเขา ซึ่งท�ำหน้าที่ในรูปแบบต่าง ๆ เช่น

29 กล้องนิรภัย ที่สามารถติดตั้งไว้ในบ้านเพื่อตรวจจับสิ่งผิดปกติ ที่อยู่ในบ้าน ถึงแม้ว่าในเวลากลางคืนจะมืดก็ตามกล้องก็ สามารถจับความผิดปกติและส่งข้อมูลไปยังสมาร์ตโฟนได้ โดยผ่านการเชื่อมต่อกับซิม โทรศัพท์เคลื่อนที่ที่ส่งข้อมูล ได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังท�ำหน้าที่เป็นกล้องนิรภัยส�ำหรับติดตาม จุดเสี่ยงต่างๆในเมือง เมื่อเกิดเหตุการณ์ผิดปกติระบบจะ ส่งข้อมูลภาพไปยังหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เพื่อแจ้งให้ทราบ ถึงความไม่ปลอดภัย เครื่องซักผ้า สามารถสั่งให้เครื่องซักผ้าเริ่มซักและปั่นล่วงหน้า ผ่านสมาร์ตโฟนเมื่อซักผ้าเสร็จเรียบร้อยแล้วระบบก็จะส่ง ข้อมูลรายงานอัตโนมัติพร้อมกับส่งข้อมูลไปยังราวตากผ้า ให้เคลื่อนตัวออกมากลางแดด เมื่อถึงบ้านก็น�ำผ้าไปตาก ได้เลย ท�ำให้ลดเวลาในการท�ำงานบ้านได้มากขึ้น และที่ ฉลาดยิ่งกว่า หากราวตากผ้าได้รับพยากรณ์อากาศว่าจะ มีฝนตก ราวตากผ้าก็จะเคลื่อนตัวกลับเข้าสู่ที่ร่มอัตโนมัติ ไม่ต้องกังวลว่าผ้าที่ซักแล้วจะเปียกฝน ตู้เย็นอัจฉริยะ เป็นสิ่งที่น่าประทับใจ เมื่อตู้เย็นสามารถตรวจจับ จ�ำนวนสิ่งของต่าง ๆ ได้และเมื่ออาหารในตู้เย็นใกล้จะ หมดอายุ ระบบจะมีข้อความแจ้งเตือนไปยังสมาร์ตโฟน ให้วางแผนการซื้ออาหารภายในตู้ได้ตลอดเวลา ภาพที่ 2.13 ตู้เย็นอัจฉริยะ ที่มา: https://bit.ly/3eSX041 ภาพที่ 2.15 กล้องนิรภัย ที่มา: https://bit.ly/3eSX041 ภาพที่ 2.14 เครื่องซักผ้า ที่มา: https://bit.ly/3eSX041

30 บ้านอัจฉริยะ บ้านอัจฉริยะ หรือSmart Homeคือการใช้เทคโนโลยีมา ควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ภายในบ้านเพื่ออ�ำนวยความสะดวก แก่ผู้อยู่อาศัย มีระบบการจัดการพลังงาน ระบบรักษา ความปลอดภัยอัตโนมัติทั้งภายในและรอบตัวบ้าน ส่วนใหญ่ จะควบคุมด้วยระบบคอมพิวเตอร์โดยทั่วไปเรียกว่า Home Automation ซึ่งจ�ำแนกความสามารถและความซับซ้อน ในการควบคุมออกเป็น ภาพที่ 2.17 Home Smart Home ที่มา : http://sjyglobal.co.th/blog กล้องวงจรปิด การพัฒนาระบบ IoT เพื่อความปลอดภัยเป็น สิ่งที่ทันสมัยมากที่สุดโดยเฉพาะความปลอดภัยของชีวิต และทรัพย์สิน โดยเริ่มพัฒนาจากกล้องวงจรปิดไร้สายที่ เชื่อมต่อไวไฟได้ ไปจนถึงกล้องแบบเชื่อมต่อผ่านระบบ อินเทอร์เน็ต หรือIoTแบบหมุนกล้องเพื่อมองเหตุการณ์ ได้เกือบ 360 องศา อย่าง Home Security Camera รุ่น WATASHI WIOT1004 2.0 MP(Robot) ภาพที่ 2.16 กล้องวงจรปิด ที่มา : https://www.topvalue. com/120024092-watashi-home-securitycamera-wiot1004-2-0-mp-robot-.html 1. ระบบควบคุมไฟฟ้าแสงสว่าง เช่น เปิด-ปิด หรือปรับระดับความสว่าง 2. ระบบควบคุมอุปกรณ์ไฟฟ้าภายในบ้าน เช่น สั่งงานเครื่องปรับอากาศ หรือการเปิด-ปิดม่าน 3. ระบบความบันเทิงภายในบ้าน เช่น สั่ง Internet radio ให้ท�ำงานในห้องที่มีผู้ใช้อยู่ และปิด เมื่อผู้ใช้ออกจากห้อง 4. ระบบบริหารพลังงานและพลังงานส�ำรอง เช่น การปิด-เปิด เครื่องใช้ไฟฟ้าต่าง ๆ โดยขึ้นกับ สิ่งแวดล้อม 5. ระบบสื่อสาร เช่น รับ-ส่ง ข้อความหรือค�ำสั่งระหว่างผู้ใช้ 6. ระบบรักษาความปลอดภัย เช่น เชื่อมต่อระบบกันขโมย/กล้องกับบริษัทรักษาความปลอดภัย ระดับของความซับซ้อนนี้ขึ้นอยู่กับงบประมาณของผู้อยู่อาศัยว่าจะเลือกให้อัตโนมัติเพียง และจะให้ มีอะไรอัจฉริยะบ้าง บางคนอาจจะต้องการเพียงแค่สามารถสั่งเปิด-ปิด อุปกรณ์ต่าง ๆ จาก Tablet เช่น iPad หรือจากมือถือ หรือให้อุปกรณ์ไฟฟ้าในบ้าน โคมไฟ แอร์ ทีวีเปิด-ปิดเองอัตโนมัติ จากการวัดด้วยSensor หรือประมวลผลชุดค�ำสั่งจาก UserProfile ว่าผู้ใช้จะต้องการให้ระบบควบคุม ปฏิบัติเช่นไร