1 POLICY BRIEFสรุปและเรียบเรียงจากรายงานฉบับสมบูรณ์ (Final Report) โครงการพัฒนาระบบวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ของผู้ประกอบการรายย่อย (SMEs) สู่ภาคการค้าระหว่างประเทศ เวอร์ชัน 1.2 ลงวันที่ 28/11/2566 จัดทำโดยผศ.ดร.วสิศ ลิ้มประเสริฐ, ดร.สมเกียรติ โกศลสมบัติ และ ดร.ธนัชพรรณ เพ็ชรัตน์ เสนอต่อกรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ กระทรวงพาณิชย์ (Department of International Trade Promotion: DITP). โดย นางสาวภัณฑิลา ธนบูรณ์นิพัท และนางสาวเยาววัลยา อ่อนโพธิ์ทองประเด็นส ำคัญ• ผลการวิเคราะห์รายงานโครงการสะท้อนให้เห็นถึงผลสัมฤทธิ์เชิงบวกอันมีนัยสำคัญ กล่าวคือ การที่กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ (DITP) ได้บรรลุผลสำเร็จในการพัฒนา \"ระบบนิเวศข้อมูล\" (Data Ecosystem) ซึ่งถือเป็นสินทรัพย์ข้อมูลเชิงยุทธศาสตร์ของประเทศ โดยระบบนี้ได้บูรณาการองค์ประกอบสำคัญสองส่วนเข้าด้วยกัน ได้แก่ DITP Data Warehouse (โครงสร้างพื้นฐานข้อมูล) ซึ่งทำหน้าที่เป็นคลังข้อมูลกลางที่รวบรวมและบริหารจัดการข้อมูลภายใต้กรอบธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ และ DITP Trade Analytics (การประยุกต์ใช้ข้อมูล) หรือ myscores.ditp.go.th ซึ่งใช้ประโยชน์จากคลังข้อมูลดังกล่าวเพื่อการวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์และประเมินศักยภาพของผู้ประกอบการ (SMEs)• ผลกระทบเชิงบวกที่ปรากฏชัดเจ นที่สุดต่อผู้ประกอบการไทย คือการพัฒนาระบบ \"ประเมินตนเอง\" (Self-Assessment) ซึ่งได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ไขข้อจำกัดที่สำคัญในอดีตกล่าวคือ \"ผู้ประกอบการยังไม่สามารถเข้ามาวิเคราะห์ศักยภาพของตนเองได้\" ระบบใหม่นี้จึงช่วยส่งเสริมศักยภาพ (Empower) ให้ผู้ประกอบการ SMEs สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกของตนเองได้โดยตรง นอกจากนี้ โครงการยังได้สร้างผลกระทบเชิงนโยบายครั้งสำคัญ ผ่านการออกแบบ \"ดัชนีผู้ประกอบการ\" (Entrepreneur Index) ขึ้นใหม่ทั้งหมด• ดัชนีดังกล่าวได้กำหนดนิยาม \"ความสำเร็จ\" ในการส่งออกของไทยขึ้นใหม่ จากเดิมที่มุ่งเน้นเพียง \"มูลค่าการส่งออก\" (Export Value) ไปสู่การวัดผลแบบสองมิติที่มีความยั่งยืนยิ่งขึ้น อันได้แก่:• มิติ Strength (ความแข็งแกร่งเชิงโครงสร้าง): เป็นการวัดปัจจัยพื้นฐานที่มั่นคง เช่น ประสบการณ์ในการส่งออก (Export Year), ความหลากหลายของสินค้า (Export Product) และ ตลาด (Export Country), ตลอดจนการมีทรัพย์สินทางปัญญา (Intellectual Property)• มิติ Outcome (ผลการดำเนินงานเชิงพลวัต): เป็นการวัดผลลัพธ์ในปัจจุบัน เช่น อัตราการเติบโต (Compound Annual Growth Rate) และที่สำคัญคือ \"ค่าความผันผวน\" (Coefficient of Variation) เพื่อวัดเสถียรภาพ• การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวนั้น สะท้อนถึงผลกระทบเชิงบวกในระดับยุทธศาสตร์ของประเทศ โดยกรมฯ ได้ปรับเปลี่ยนนโยบายอย่างชัดเจน โดยมุ่งเน้นการสร้างผู้ส่งออกที่มี \"เสถียรภาพ\" และ \"ความยั่งยืน\" ในระยะยาว อันจะนำไปสู่การสร้างภาคการส่งออกของไทยให้มีความเข้มแข็งและมีภูมิคุ้มกันต่อความผันผวนของเศรษฐกิจโลก
POLICY BRIEF 2ข้อเสนอแนะเชิงนโยบายที่สร้างผลกระทบเชิงบวกจากการวิเคราะห์ศักยภาพของระบบ DITP Data Warehouse และ DITP Trade Analytics ที่พัฒนาขึ้นใหม่ จึงนำมาสู่การสังเคราะห์ข้อเสนอแนะเชิงนโยบายสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียใน 3 ระดับ เพื่อก่อให้เกิดผลกระทบเชิงบวกในระดับสูงสุด ดังต่อไปนี้สำหรับผู้บริหารระดับนโยบาย• การกำหนดวงรอบการทบทวนเป้าหมายรายไตรมาส (Quarterly Target Review): ผู้บริหารพึงกำหนดนโยบายให้มีการใช้โมดูล \"Export Target“ ซึ่งแสดงผลกราฟเปรียบเทียบ \"จริง–เป้า–ปีก่อน\" เป็นเครื่องมือบังคับสำหรับการประชุมติดตามและทบทวนเป้าหมายการส่งออกรายไตรมาส ``• กำรจัดท ำ Roadmap โอกำสเชิงรุก (OpportunityBased Roadmap): พึงใช้โมดูล \"Opportunity/Potential“ ซึ่งเชื่อมโยงข้อมูลศักยภาพการส่งออก (Export Potential) จากศูนย์การค้าระหว่างประเทศ (International Trade Centre: ITC) เพื่อระบุ \"ช่องว่าง\" (Gap) ทางการค้า และใช้ผลลัพธ์ดังกล่าวในการจัดทำ \"Roadmap โอกาสเชิงสินค้า–ประเทศ\" เพื่อกำหนดแผนงานและจัดสรรทรัพยากรการจัดกิจกรรมรายภูมิภาคอย่างมีหลักฐานเชิงประจักษ์• การกำหนดกลยุทธ์รายกลุ่มผู้ประกอบการ (SME Segmentation Strategy): พึงกำหนดนโยบายให้ใช้คู่เมตริก ค่าความผันผวน (CV)และ อัตราการเติบโต(CAGR) ในการจำแนกกลุ่มผู้ประกอบการ (อาทิ: กลุ่มเติบโตสม่ำเสมอ, กลุ่มเติบโตสูงแต่ผันผวน, กลุ่มชะลอตัวบนฐานที่มั่นคง, และกลุ่มเสี่ยงถดถอย) เพื่อออกแบบมาตรการสนับสนุนหรือมาตรการพยุงที่แตกต่างกันในแต่ละกลุ่มสำหรับเจ้าหน้าที่ระดับปฏิบัติการ• การยกระดับบุคลากรสู่การเป็นที่ปรึกษาเชิงข้อมูล (Data-Driven Consulting): กรมฯ พึงดำเนินการจัดโปรแกรมยกระดับทักษะ (Reskill) บุคลากร ให้เปลี่ยนบทบาทจาก \"ผู้จัดกิจกรรม\" (Activity Organizer) ไปสู่ \"ที่ปรึกษาเชิงข้อมูล\" โดยกำหนดให้ใช้โมดูล \"Exporter Analytics“ (เ ช่น Radar Chart และ ผล วิเ ค ราะห์Strength/Weakness) เป็นเครื่องมือมาตรฐานในการจัดทำ \"แผนรายบริษัท/คลัสเตอร์\" เพื่อให้คำแนะนำกิจกรรมที่ \"เหมาะสมตามคุณสมบัติและระดับศักยภาพของผู้ประกอบการแต่ละราย\"• การเฝ้าระวังเชิงรุก (Proactive Monitoring): ควรกำหนดให้เจ้าหน้าที่ใช้ \"Movement Page“ ซึ่งใช้เทคโนโลยี UMAP Velocity เพื่อเฝ้าระวังการเคลื่อนย้ายตลาดหรือการเปลี่ยนแปลงกลุ่มสินค้าของผู้ประกอบการอย่างต่อเนื่อง หากตรวจพบสัญญาณการถดถอยในตลาดสำคัญ (เช่น การย้ายออกจากกลุ่ม) ให้สามารถส่งสัญญาณเตือนเพื่อออกมาตรการพยุงและปรับตำแหน่งตลาด (Repositioning) ได้อย่างทันท่วงที• กา รกำก ับด ูแ ลค ุณภาพข้อ มูล (Data Quality Governance): เจ้าหน้าที่ผู้รับผิดชอบข้อมูล (Data Steward) ต้องยกระดับคุณภาพข้อมูลหลัก (Master Data) โดยเฉพาะข้อมูลรหัสพิกัดศุลกากร (HS Code), ประเทศ และทรัพย์สินทางปัญญา (IP) โดยกำหนดกฎความครบถ้วน ความตรงเวลา และความสอดคล้อง (Completeness, Timeliness, Consistency) เพื่อลดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลนำเข้าอันจะส่งผลต่อความแม่นยำของดัชนีศักยภาพ
ส ำหรับทีมพัฒนำระบบ• การกำกับดูแลแบบจำลองเชิงกลยุทธ์ (Model Governance): พึงกำหนดนโยบายให้มีการทบทวน \"ค่าถ่วงน้ำหนัก (weight)“ ของดัชนีผู้ประกอบการเป็นประจำ (เช่น ทุก 6-12 เดือน) ซึ่งระบบได้ออกแบบฟังก์ชันนี้ไว้สำหรับผู้ดูแลระบบ (Admin) แล้ว เพื่อสร้างความมั่นใจว่าแบบจำลอง (Model) สะท้อนถึง \"คำจำกัดความของความสำเร็จ\" (Definition of Success) ที่เป็นปัจจุบันที่สุดของกรมฯ• กำรบริหำรจัดกำร API ในฐานะศูนย์กลางข้อมูล: ทีมพัฒนาต้องรับผิดชอบในการจัดทำเอกสาร API และพื้นที่ทดลอง (Sandbox) พร้อมระบบกำกับสิทธิ์การใช้งาน (API Key Management) สำหรับช่องทางเชื่อมต่อข้อมูล ใน 4 ส่วนหลัก (เป้าส่งออก, โอกาส, กิจกรรม, ผู้ประกอบการ) เพื่อให้ระบบนี้ทำหน้าที่เป็น \"ศูนย์กลางข้อมูล\" (Data Hub) สำหรับการเชื่อมต่อข้อมูลไปยังระบบอื่น ๆ ภายในกรมฯ (เช่น CRM) หรือกระทรวงพาณิชย์ต่อไป• กำรประกันคุณภำพและควำมปลอดภัย: จำเป็นต้องธำรงรักษาสมรรถนะของระบบตามข้อตกลงระดับบริการ (Service Level Agreement: SLA) (เช่น การประมวลผลข้อมูล 10,000 รายการ พร้อมกัน 10 Client ภายใน 10 วินาที โดยไม่นับรวมปัจจัยด้านเครือข่าย) และทบทวนการออกแบบส่วนต่อประสานผู้ใช้ (UI/UX) ตามหลัก Nielsen’s Heuristics อย่างสม่ำเสมอ นอกจากนี้ ต้องเสริมความมั่นคงปลอดภัย (Information Security) โดยดำเ นินการประเ มินช่องโหว่ (Vulnerability Assessment: VA) ตามกรอบ OWASP Top 10 โดยใช้เครื่องมือสแกนมาตรฐาน (เช่น SonarQube) และสำรองข้อมูลรายเดือนเพื่อรองรับการกู้คืนระบบ (Disaster Recovery: DR) ``• ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ทั่วโลกได้ปรับเปลี่ยนเข้าสู่วิถีชีวิตใหม่ (New Normal) ซึ่งเป็นปัจจัยเร่งให้เกิดการเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ยุคดิจิทัลอย่างเต็มตัว การอาศัยข้อมูลเป็นกลไกสำคัญในการช่วยตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์และการขับเคลื่อนองค์กร (Data-Driven) จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับทั้งภาครัฐและภาคเอกชน กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ (DITP) ในฐานะหน่วยงานภาครัฐที่ให้ความสำคัญในการใช้ประโยชน์ข้อมูล ได้เล็งเห็นถึงความจำเป็นในการยกระดับโครงสร้างพื้นฐานและระบบวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสนับสนุนผู้ประกอบการ SMEs ไทยบทน ำและบริบทของโครงกำรบริบทโครงกำร DITP Data Warehouse• ระบบคลังข้อมูลผู้ประกอบการเดิมของกรมฯ ในสภาวะปัจจุบัน ยังคงมีข้อจำกัดในการเชื่อมโยงเฉพาะข้อมูลสำคัญจากระบบสารเทศที่มีความพร้อมในระยะต้นเท่านั้น หากแต่ยังมีข้อมูลสำคัญอีกจำนวนมากที่มีความเกี่ยวข้องกับการเสริมสร้างคุณสมบัติและการพัฒนาศักยภาพของผู้ประกอบการ อาทิ ข้อมูลคุณสมบัติด้านนวัตกรรม, ข้อมูลศักยภาพในเชิงรายได้ทางธุรกิจ, และข้อมูลโอกาสในการได้พบคู่ค้าต่างชาติ สำนักสารสนเทศและการบริการการค้าระหว่างประเทศ จึงได้ริเริ่มโครงการพัฒนาต่อยอดระบบคลังข้อมูลฯ (DITP Data Warehouse)โดยมีวัตถุประสงค์หลัก 4 ประการ ดังนี้ 1.เพื่อขยายระบบโครงสร้างพื้นฐาน และขอบเขตของข้อมูลที่จะรวบรวมเข้าสู่ระบบคลังข้อมูลของกรมฯ 2.เพื่อปรับปรุงและบริหารจัดการข้อมูลภายในระบบคลังข้อมูลให้มีความถูกต้องสอดคล้องตามกรอบธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ (Data Governance Framework) 3.เพื่อพัฒนาหรือจัดหาระบบบริหารจัดการการแสดงผลภาพของข้อมูล (Data Visualization) สำหรับสนับสนุนการวิเคราะห์และใช้ประโยชน์ข้อมูล 4.เพื่อพัฒนาต่อยอดระบบบริหารจัดการข้อมูลเผยแพร่ ( Open Data Management) แ ละ ระ บบ เ ช ื ่อ ม โ ยงแลกเปลี่ยนข้อมูล (API) 3 POLICY BRIEF
บริบทโครงกำร DITP Trade Analytics• ในขณะเดียวกัน ระบบวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ฯ เดิมที่ใช้สำหรับวัดผลผู้ประกอบการ ก็กำลังประสบปัญหาขีดความสามารถในการประมวลผลไม่เพียงพอต่อปริมาณข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้น และมีข้อจำกัดสำคัญ 9 ประการที่ทำให้การวิเคราะห์ขาดประสิทธิภาพ (ดังที่ระบุไว้ในประเด็นสำคัญ) เพื่อให้กรมฯ มีเครื่องมือสารสนเทศที่ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์ในการจัดกิจกรรมและบริการได้อย่างเหมาะสม จึงได้จัดทำโครงการพัฒนาต่อยอดระบบวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ฯ (DITP Trade Analytics) ขึ้น โดยมีวัตถุประสงค์หลัก 3 ประการ ดังนี้ 1.เพื่อขยายขอบเขตการวิเคราะห์ข้อมูลให้ครอบคลุมมิติข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลสัมฤทธิ์ของผู้ประกอบการภาคการค้าระหว่างประเทศมากยิ่งขึ้น 2.เพื่อพัฒนาต่อยอดประสิทธิภาพของ \"แบบจำลอง (Model)\" ในการวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์และความก้าวหน้าของผู้ประกอบการ และพัฒนา \"ระบบแนะนำ\" กิจกรรมและบริการที่เหมาะสมตามคุณสมบัติและระดับศักยภาพของผู้ประกอบการแต่ละราย 3.เพื่อพัฒนาและปรับปรุงการเชื่อมโยงแลกเปลี่ยนข้อมูล (API) กับระบบงานหรือแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง • เป้าหมายร่วมของทั้งสองโครงการ คือการเป็นกลไกสำคัญที่จะช่วยผลักดันให้ผู้ประกอบการสามารถก้าวเข้าสู่เวทีการค้าระหว่างประเทศได้อย่าง \"มั่นคงและยั่งยืน\" โครงสร้างระบบและโมดูลสำคัญ• การวิเคราะห์สถาปัตยกรรมของระบบนิเวศข้อมูล DITP สะท้อนให้เห็นถึงการแบ่งชั้น (Layer) ของการทำงานที่ชัดเจน ระหว่างโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล (Data Warehouse)และชั้นการประยุกต์ใช้เพื่อการวิเคราะห์ (Trade Analytics)• องค์ประกอบของ DITP Data Warehouse โครงสร้างของคลังข้อมูลกลาง ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับกระบวนการจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ ตั้งแต่การนำเข้าจนถึงการเตรียมพร้อมใช้งาน• Data Pipeline (กระบวนการข้อมูล): ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย (เช่น Excel, CSV, Database, API) จะได้รับการนำเข้าและประมวลผลผ่าน 3 ขั้นตอนหลัก (Zones):1.Landing Zone: เป็นบริเวณการนำเข้าข้อมูลดิบเพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการจัดการ ข้อมูลจะต้องผ่านการคัดกรองตรวจสอบ (Validation Rule) ซึ่งมีระบบแจ้งเตือนข้อมูลผิดปกติ (Log Pipeline Monitor) ที่ตรวจสอบ 3 ด้าน ได้แก่ ความครบถ้วน (Completeness), รูปแบบ (Format - การตรวจสอบลำดับอักษรด้วย Regular Expression), และ ความสอดคล้อง (Consistency - การตรวจสอบกับฐานข้อมูล Master) 2.Staging Zone: เป็นบริเวณของข้อมูลที่ผ่านการทำความสะอาด (Cleansing) และการจัดการข้อมูลหลัก (Master Data Management - MDM) เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลที่ได้รับมาใหม่ (MDM query) กับข้อมูลหลัก (MDM key)3.Integration Zone (Warehouse): เป็นบริเวณข้อมูลที่ทำการประมวลผลเสร็จสิ้นพร้อมใช้งาน และสามารถนำออกเพื่อนำไปแสดงผลในระบบ Superset ได้POLICY BRIEF 4
5 POLICY BRIEF• Software Components (องค์ประกอบซอฟต์แวร์): กระบวนการ Data Pipeline นี้ ได้รับการขับเคลื่อนโดยชุดเครื่องมือหลักดังต่อไปนี้ o Jupyter: ใช้โดยวิศวกรข้อมูล (Data Engineer) ในการเขียนโค้ดสำหรับกระบวนการ ETL (ExtractTransform-Load), การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing), และ การจัดการข้อมูลหลัก (Master Data Management - MDM) o Apache Airflow: เป็นเครื่องมือจัดการงานที่ใช้ในการกำหนด ระ ยะ เ วล าแ ละ ตั้ งเ ว ลาการทำ ง าน (Scheduling) ของ Data Pipelines และงาน ETL o Data Discovery (Storemesh): ทำ หน้ าท ี่เ ป็นคลังข้อมูลหลัก (Landing และ Staging) สำหรับวิศวกรข้อมูลในการเตรียมข้อมูลo Data Mart: ทำหน้าที่เป็นคลังข้อมูลย่อยที่เก็บ DataProduct ที่พร้อมใช้งาน โดยผู้ใช้สามารถสร้างตารางใหม่โดยใช้เครื่องมือ Visual Query • กำรออกแบบ Ontology: เพื่อให้การจัดเก็บข้อมูลมีความหมายและสอดคล้องกับมุมมองทางธุรกิจ ระบบได้ออกแบบ Ontology (การจัดกลุ่มแนวคิด) โดยแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มหลัก ๆ ได้แก่:o กลุ่มบริการ/กิจกรรมกรมฯ (เช่น DITPService, DITPActivity, Awards/Marks) o ก ล ุ ่ม ผ ู้ ป ร ะ ก อ บ ก าร ( เ ช ่น PersonEntity, ThaiCompany, ForeignerCompany) o กลุ่มการนำเข้าและ ส่ง ออก (เ ช่น Product, InternationalTrade, Area (Country, Province))`o กลุ่มการรับบริการ (เช่น Registration, Survey) o กลุ่มหน่วยให้บริการ (เช่น Department, Division, Officer) โมดูลสำคัญของ DITP Trade Analytics ชั้นการประยุกต์ใช้นี้ ได้ประยุกต์ใช้ข้อมูลที่สมบูรณ์จาก Data Warehouse เพื่อพัฒนาเป็นโมดูลวิเคราะห์ 7 ส่วนหลัก โดยแบ่งตามกลุ่มผู้ใช้งาน 4 กลุ่ม (DITP Admin, DITPStaff,Thai Exporter, Developer) ``กลุ่มผู้ใช้ โมดูล (Module) หน้าที่และความสามารถ (Function & Capability)DITP Staff 1. วิเคราะห์เป้าส่งออก (Export Target)แสดง Dashboard วิเคราะห์เป้าส่งออก จำแนกตาม \"\"ผลิตภัณฑ์\"\" และ \"\"ประเทศ\"\" โดยมูลค่าเป้าส่งออกสอดคล้องกับข้อมูลของสำนักงานนโยบายและยุทธศาสตร์การค้า (สนค.) องค์ประกอบสำคัญคือ (F) กราฟเปรียบเทียบมูลค่า 3 ค่า: มูลค่าส่งออกที่ตั้งไว้ (สีขาว), มูลค่าส่งออกของปีที่ผ่านมา (สีชมพู), และมูลค่าส่งออกในปีปัจจุบัน (สีฟ้า) ``DITP Staff 2. วิเคราะห์โอกาส (Opportunity/Potential)แสดงผลการวิเคราะห์โอกาสทางการค้า โดยอ้างอิงข้อมูลศักยภาพการส่งออก (Export Potential) จาก International Trade Centre (ITC) เพื่อเปรียบเทียบกับมูลค่าการส่งออกจริง และแสดง \"\"มูลค่าศักยภาพที่สามารถส่งออกได้\"\" (Gap)DITP Staff 3. วิเคราะห์กิจกรรม (Activity Analytics)แสดงรายการกิจกรรม พร้อม \"\"ค่าดัชนี\"\" (Score) ของกิจกรรมเพื่อวัดประสิทธิภาพ และจำแนกประเภทกิจกรรม (ต้นน้ำ, กลางน้ำ, กลางน้ำ-ปลายน้ำ, ปลายน้ำ)ตารางที่ 1: สรุปโมดูลสำคัญและหน้าที่ (Key Modules and Functions)
กลุ่มผู้ใช้ โมดูล (Module) หน้าที่และความสามารถ (Function & Capability)DITP Staff 4. วิเคราะห์ผู้ประกอบการ(Exporter Analytics)แสดงรายงานการวิเคราะห์ \"\"ค่าดัชนี\"\" ของผู้ประกอบการ (Strength และ Outcome) โดยแสดงผ่าน **Radar Chart** เพื่อให้เจ้าหน้าที่ใช้ประเมินและเปรียบเทียบศักยภาพของผู้ประกอบการในกลุ่มที่เลือก ``DITP Staff 5. วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลง(Movement Page)แสดงการเปลี่ยนแปลงสินค้าและตลาดของผู้ประกอบการ โดยใช้เทคโนโลยี **UMAP Velocity** เพื่อแสดงการเคลื่อนย้ายกลุ่มสินค้า (Cluster) หรือตลาดของผู้ประกอบการผ่านกาลเวลา ``Thai Exporter 6. ประเมินตนเอง (Self-Assessment)ผู้ประกอบการสามารถเข้าสู่ระบบผ่าน DITP SSO เพื่อเข้าถึงหน้าวิเคราะห์ศักยภาพของตนเอง ระบบจะแสดง Radar Chart, จุดแข็ง (Strength), และจุดอ่อน (Weakness) เฉพาะของบริษัทตนเอง พร้อมทั้ง \"\"รายการกิจกรรมที่แนะนำ\"\" (Activity Recommendation) ที่เหมาะสมเพื่อพัฒนาศักยภาพในจุดอ่อนนั้น ๆDeveloper 7. API (Application Programming Interface)พัฒนาช่องทางเชื่อมต่อข้อมูล (API) เพื่อแบ่งปันชุดข้อมูลสำคัญ 4 ส่วนหลัก (ข้อมูลวิเคราะห์เป้าส่งออก, ข้อมูลวิเคราะห์โอกาส, ข้อมูลวิเคราะห์กิจกรรม, และข้อมูลวิเคราะห์ผู้ประกอบการ) ให้ระบบภายนอกสามารถเรียกใช้งานได้ตารางที่ 1: สรุปโมดูลสำคัญและหน้าที่ (Key Modules and Functions) (ต่อ)POLICY BRIEF 6
แก่นสำคัญของโครงการ DITP Trade Analytics คือการออกแบบกลไกหรือแบบจำลองการคำนวณดัชนีผู้ประกอบการ (Scoring Model) ขึ้นใหม่ทั้งหมด เพื่อแก้ไขข้อบกพร่องของแบบจำลองเดิมที่ 'ข้อมูลที่ใช้ประกอบการคำนวณค่าดัชนีเดิมอาจขาดความเหมาะสม' และปัญหาที่ \"ค่าดัชนีของผู้ประกอบการห่างกันมากกว่าปกติ เนื่องจากค่า Growth ต่างกันมาก\" คณะผู้พัฒนาได้ดำเนินการทบทวนมิติตัวแปรเดิม และพัฒนาระบบการประเมินใหม่ซึ่งแบ่งออกเป็น 2 มิติหลัก ได้แก่:มิติที่ 1: Strength (ความแข็งแกร่งเชิงโครงสร้าง): สะท้อนถึงศักยภาพพื้นฐาน, ทุน, และความมั่นคงของผู้ประกอบการ มิติที่ 2: Outcome (ผลการดำเนินงานเชิงพลวัต): สะท้อนถึงผลการดำเนินงาน, การเติบโต, และเสถียรภาพในปัจจุบัน มิติ (Dimension) ปัจจัย (Factor) คำอธิบาย (Description)Strength EV (Export Value) ยอดการส่งออก (บาท/ปี)Strength EY (Export Year) ประสบการณ์ในการส่งออกของผู้ประกอบการ (ปี)Strength EP (Export Product) ความหลากหลายของสินค้าส่งออก (จำนวนประเภทของ HScode(6)/ปี)Strength EC (Export Country) จำนวนตลาดส่งออก (จำนวนประเทศ/ปี)Strength IP (Intellectual Property) จำนวนการจดทะเบียนเครื่องหมายการค้าหรือสิทธิบัตร (ครั้ง/ปี)Outcome DV (Different Export Value) ค่าผลต่างของมูลค่าจากปีที่แล้วOutcome CAGR (Compound Annual Growth Rate)อัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้นOutcome CV (Coefficient of Variation)ค่าความผันผวน (ยิ่งค่าต่ำ ยิ่งมีเสถียรภาพ)ตารางที่ 2: ปัจจัยคำนวณดัชนีผู้ประกอบการ (Strength and Outcome Metrics)กระบวนการคำนวณ (Calculation Model) เพื่อแก้ไขปัญหาความบิดเบือนจากค่าอัตราการเติบโต (Growth) ระบบใหม่ได้เปลี่ยนมาใช้การคำนวณที่อิงตาม ตัวชี้วัดและกำรค ำนวณดัชนี7 POLICY BRIEF
● DITP Trade Analytics: ระบบผ่านการทดสอบตามเรื่องราวผู้ใช้งาน (User Story) 13 ข้อ (RU01-RU13) โดยมีกรณีทดสอบที่สำคัญดังนี้:○ TC01: การเข้าสู่ระบบด้วย LDAP (สำหรับเจ้าหน้าที่กรม) ``○ TC02: การเข้าสู่ระบบด้วย SSO (สำหรับผู้ประกอบการ) ``○ TC08: การแสดงผลหน้าประเมินตนเองและแนะนำกิจกรรม (สำหรับผู้ประกอบการ) ``○ TC11: การแสดงผลหน้า Movement Page (สำหรับเจ้าหน้าที่) ``○ TC12: การทดสอบฟังก์ชันตั้งค่าการคำนวณดัชนี (Weight Config) (สำหรับ Admin) ``การดำเนินโครงการได้เล็งเห็นถึงความสำคัญและดำเนินการด้านการประกันคุณภาพ (QA), การจัดการการเปลี่ยนแปลง (Change Management), และความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูล (Data Security) อย่างเข้มงวดการทดสอบระบบ (System Testing)● DITP Data Warehouse: ระบบผ่านการทดสอบตามข้อกำหนด โดยสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวน 10,000 รายการ พร้อมกันไม่น้อยกว่า 10 Client ภายใน 10 วินาที (ทั้งนี้ ไม่นับรวมปัจจัยด้านระบบเครือข่าย) นอกจากนี้ ยังมีการทดสอบตามกรณีทดสอบ (Test Cases) ซึ่งรวมถึง:○ TC05-1: การส่งออกข้อมูลจาก Data Mart ไป Superset (ผล: Pass) ``○ TC05-3: การส่งออกข้อมูลจาก Data Mart ไป CKAN (Open Data) (ผล: Pass) ``○ TC08: การส่งออกข้อมูลผ่าน FastAPI (ผล: Pass) ``○ TC010: การสร้างชุดข้อมูลจาก Data Mart โดยใช้ Visual Query (ผล: Pass) ``Pareto Distribution ซึ่งมีกระบวนการทำงานดังต่อไปนี้:1. การจัดอันดับ (Ranking): ระบบจะใช้ฟังก์ชัน DENSE_RANK() ใน SQL query (ตัวอย่างเช่น DENSE_RANK() OVER(ORDER BY avg(\"IP\") ASC) AS \"rank_IP\") เพื่อจัดอันดับผู้ประกอบการในแต่ละปัจจัยของกลุ่มที่ถูกคัดกรอง (Filter) 2. การแปลงคะแนน (Normalization): ค่าอันดับ (Rank) ที่ได้จะถูกแปลง (Normalize) ให้อยู่ในสเกล 0-10 โดยใช้สูตร rank_IP/ (MAX(rank_IP) OVER ()) * 10 3. การคำนวณดัชนีรวม (Weighted Score): คะแนน 0-10 ของแต่ละปัจจัย จะถูกนำไปคูณกับ \"ค่าถ่วงน้ำหนัก (weight)“ (เช่น w.IP, w.EV) ซึ่งค่าถ่วงน้ำหนักนี้ \"ผู้ดูแลระบบ (Admin) สามารถแก้ไข\" ได้เองผ่านระบบ เพื่อให้แบบจำลองสะท้อนยุทธศาสตร์ของกรมฯ ที่อาจเปลี่ยนแปลงไป 4. คะแนนสุดท้าย (Final Score): strength และ outcome จะถูกคำนวณแยกกันโดยใช้ผลรวมถ่วงน้ำหนักของปัจจัยในกลุ่มนั้น ๆ จากนั้นจึงคำนวณคะแนนสุดท้ายด้วยสูตร final_score = (strength + outcome) / 2 กำรทดสอบระบบ กำรอบรม และควำมมั่นคงปลอดภัยPOLICY BRIEF 8
ผลลัพธ์จากการพัฒนาระบบ DITP Trade Analytics สะท้อนให้เห็นถึงประโยชน์และการประยุกต์ใช้ที่แตกต่างกันอย่างชัดเจนสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย 3 กลุ่มหลัก● สำหรับผู้บริหาร (ภาครัฐ/DITP)○ การตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์: ระบบใหม่นี้เอื้อประโยชน์ให้ผู้บริหารมี \"ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจในเชิงยุทธศาสตร์\" ทำให้กรมฯ สามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการกำหนดแผนงานและยุทธศาสตร์ขับเคลื่อนการค้าให้เหมาะสมกับสถานการณ์โลกที่เปลี่ยนแปลงไป○ การจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ: DITP สามารถใช้ข้อมูลวิเคราะห์ในการ \"จัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น\" เช่น การตัดสินใจเพิ่มกิจกรรมที่จะนำมาใช้ขับเคลื่อนการส่งออกในตลาดที่มีโอกาส หรือในทางกลับกัน ใช้ในการวางแผนรับมือความเสี่ยงสำหรับตลาดที่มีแนวโน้มถดถอยการอบรมการใช้งานระบบ (Training)ได้มีการดำเนินการจัดอบรม 2 หลักสูตรที่แตกต่างกันอย่างชัดเจนตามกลุ่มเป้าหมาย :• การอบรมสำหรับผู้ดูแลระบบ (Administrator): มุ่งเน้นการบำรุงรักษาระบบ โดยมีหัวข้อสำคัญคือ: ภาพรวมSoftware Component, การใช้งาน Data Platform (Data Discovery, Metadata, Data Dictionary) การจัดการสิทธิ์ Authentication และการจัดการสิทธิ์ใน Superset รวมถึงการแก้ไข \"ค่าถ่วงน้ำหนัก (weight)\" ของแต่ละกิจกรรม• การ อบรมสำห รับ เจ้าหน้าที่กรม (User) แล ะ Ven der: มุ่งเน้นการใช้งานระบบ เพื่อ การวิเคราะห์ โ ดยมีหัวข้อสำคัญคือ: การใช้งานระบบ Data Mart, การสร้างช ุด ข้อ มูล (เช่น JOIN, WHERE) การใช้งาน Apache Superset เพื่อสร้าง Chart และ Dashboard และการใช้งาน 5 โมดูลห ลักของ Trade An alytics (วิเคราะห์เป้าส ่งออก, วิเคราะห์โอ กาส, วิเคราะห์กิจกรรม, วิเคราะห์ผู้ประกอบการ (และ Movement), และ แนะนำกิจกรรม)ควำมมั่นคงปลอดภัย (Security)• การปฏิบัติตาม พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA): ระบบ Data Warehouse ได้รับการพัฒนาให้สอดคล้องตามพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 โดยมีการดำเนินการป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) เช่น การเข้ารหัส (Encryption), การปกปิดข้อมูล (Masking) ดังตัวอย่างการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล (เช่น หมายเลขประจำตัวประชาชน, ชื่อ-นามสกุล) เป็น \"XXXXX“ ในระบบ Data Mart• การประเมินช่องโหว่ (Vulnerability Assessment): ทั้งสองโครงการได้ดำเนินการตรวจสอบช่องโหว่และความเสี่ยงต่อภัยคุกคาม โดยมีการใช้เครื่องมือ **SonarQube** ซึ่งเชื่อมต่อกับ GitLab เพื่อสแกน Source Code ผลการตรวจสอบจาก SonarQube แสดงสถานะ \"Passed“ (ผ่านการทดสอบ) โดยในรายละเอียดแสดงผล New Vulnerabilities เป็น \"ปลอดภัย (Security)\" และ New Security Hotspots เป็น \"มีการตรวจสอบความปลอดภัย (Security Review)“ การทดสอบนี้อ้างอิงตามกรอบมาตรฐาน OWASP Top 10 เพื่อตรวจสอบความเสี่ยง เช่น Broken access control, Injection, และ Cryptographic Failuresการวิเคราะห์ผลและตีความ9 POLICY BRIEF
● สำหรับเจ้าหน้าที่ (ผู้ประกอบการ/SMEs)○ การพัฒนาศักยภาพตนเอง: สำหรับผู้ประกอบการ SMEs ประโยชน์ประการสำคัญคือการได้รับเครื่องมือ \"ประเมินและพัฒนาศักยภาพ\" ผ่านระบบวิเคราะห์ศักยภาพ (myscores)○ การวิเคราะห์จุดอ่อนจุดแข็ง: ผู้ประกอบการสามารถประเมินและปรับปรุง \"จุดอ่อนจุดแข็ง\" ของตนเองได้ โดยระบบสามารถวิเคราะห์เทียบกับกลุ่ม (Benchmark) ได้อย่างตรงจุด○ การได้รับคำแนะนำที่ตรงจุด: ผลสัมฤทธิ์ที่สำคัญที่สุดคือ ผู้ประกอบการจะ \"ได้รับการแนะนำกิจกรรมที่เหมาะสม\" ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนาได้อย่างรวดเร็วและประสบผลสำเร็จ● สำหรับทีมพัฒนาระบบ○ การเป็นศูนย์กลางข้อมูล (Data Hub Stewardship): การออกแบบ API ทำให้ระบบเป็น \"ศูนย์กลางข้อมูล (Data Hub)\" เพื่อให้ข้อมูลไหลเวียนไปสู่ระบบอื่นที่เกี่ยวข้อง○ การกำกับดูแลแบบจำลอง (Model Governance): การที่ระบบมีฟังก์ชันให้เจ้าหน้าที่สามารถ \"ปรับเปลี่ยน\" (เช่น ค่าถ่วงน้ำหนักของดัชนี) ได้ ช่วยให้เจ้าหน้าที่แน่ใจว่าดัชนีที่ใช้นั้นสะท้อนยุทธศาสตร์ล่าสุดของ DITP อยู่เสมอการพัฒนาระบบ DITP Trade Analytics ซึ่งเป็นการบูรณาการระหว่างระบบวิเคราะห์ศักยภาพผู้ประกอบการ (myscores.ditp.go.th) และระบบคลังข้อมูล (DITP Data Warehouse) อาจกล่าวได้ว่าเป็นนวัตกรรมที่สำคัญของกรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ (DITP) ในการประยุกต์ใช้ Big Data และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง (Advanced Analytics) เพื่อสนับสนุนการค้าระหว่างประเทศ วัตถุประสงค์สูงสุดของโครงการนี้ คือ การ \"ยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขัน\" ด้านเศรษฐกิจการค้าของไทย โดยข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์จะมีส่วนสำคัญในการ \"พลิกโฉมหน้า\" การทำการค้าระหว่างประเทศให้กับผู้ผลิตและผู้ส่งออกของไทย ทำให้ผู้ประกอบการสามารถวางแผนการผลิต การส่งออก และประเมินความเสี่ยงได้ล่วงหน้า ซึ่งจะเป็นปัจจัยสนับสนุนให้ประเทศไทยยังคงสามารถผลักดันการส่งออกและทำรายได้เข้าประเทศได้อย่างต่อเนื่องและยั่งยืนบทสรุปPOLICY BRIEF 10
[1]: รายงานฉบับสมบูรณ์ (Final Report) โครงการพัฒนาต่อยอดระบบคลังข้อมูลของกรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศพร้อมวิเคราะห์ข้อมูลด้านการค้าระหว่างประเทศ (DITP Data Warehouse) (uploaded:รายงานฉบับสมบูรณ์ (Final Report)_ditp66 data warehouse_v2.0.pdf)[1]: รายงานฉบับสมบูรณ์ (Final Report) โครงการพัฒนาระบบวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ของผู้ประกอบการรายย่อย (SMEs) สู่ภาคการค้าระหว่างประเทศ (uploaded:20230727_final_report_ditp66 trade analytics_V1.0 - Google Docs.pdf)[2]: วิเคราะห์นโยบาย DITP Trade Analytics (https://drive.google.com/open?id=1zLZ0cQHGEqjZvPDMjHNgnI8kyWJ0atdM8V4q09ebsM)[3]: บทคัดย่อ_ditp66 data warehouse_v1.0 (https://drive.google.com/open?id=15zBsufcMR5vjkiWAOPHAGOJRlt_3nddzeajBG38I68Y)[4]: ฉบับ 1 -การพัฒนาระบบวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ผู้ประกอบการรายย่อยสู่การค้าระหว่างประเทศ กรณีศึกษา DITP Trade Analytics.pdf (uploaded:policy_news.pdf)[4]: ประเด็นสำคัญ โครงการพัฒนาระบบ DITP Trade Analytics (uploaded:policy_news.pdf)[4]: การเสริมความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลตามกรอบ OWASP Top 10 (uploaded:policy_news.pdf)[5]: วิเคราะห์นโยบาย DITP Trade Analytics (https://drive.google.com/open?id=1iW6qeROXgCdW9Jvw0RQ-RKWFUwwRDd2raxk7KQDw88)[5]: กลไกการประเมินคะแนน (Scoring Model) และการใช้วิธีการ Pareto Distribution (https://drive.google.com/open?id=1iW6qeROXgCdW9Jvw0RQ-RKWFUwwRDd2raxk7KQDw88)[6]: 20230317_การประชุมkick-off_ditp66 trade analytics (https://drive.google.com/open?id=1tu96veIaBFDM1Z6wAJ2gUYn_XVxsQ74rqSAgX0DzVI)[6]: ที่มาและวัตถุประสงค์ของโครงการพัฒนาระบบวิเคราะห์ผลสัมฤทธิ์ (https://drive.google.com/open?id=1tu96veIaBFDM1Z6wAJ2gUYn_XVxsQ74rqSAgX0DzVI)เอกสารอ้างอิง11 POLICY BRIEF
[7]: Design_ma68 ditp data warehouse_V2.0 (https://drive.google.com/open?id=1crx59Irz8wjzRKv6Enere6J_HpPEv7An9rX3UaPueQM)[8]: design_ditp66 trade analytics_V1.0 (https://drive.google.com/open?id=1VKP63jUdi6LxMrrUoWjyLsZ4A6RDySw2UFlIWzhxeTc)[9]: เอกสารประกอบการอบรม ditp66 trade analytics_User(https://drive.google.com/open?id=1d7bajcddxSSyDtaQHWfAIRe76XnJf_GIsxRDakJyLXQ)วิทยาลัยสหวิทยาการ ชั้น 5 มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ท่าพระจันทร์เลขที่ 2 ถนนพระจันทร์ เขตพระนคร กรุงเทพฯ 10200โทรศัพท์ 02-221-6111-20 ต่อ 4400โทรสาร 02-222-0153E-mail : [email protected]เอกสารอ้างอิงPOLICY BRIEF 12