เว็บไซต์คืออะไร?

https://www.facebook.com/109306508935615/

Long-term investment การลงทุนระยะยาว, 2525 ถ. พระราม 4 แขวงคลองเตย, Bangkok (2026)

21/03/2025

📌 Data Analytics Bootcamp คืออะไร? เรียนอะไรบ้าง? เหมาะกับใคร?
🔥 สัมภาษณ์ทีมงานเบื้องหลัง Data Analytics Bootcamp จาก Data Cafe
เหมาะอย่างยิ่งกับองค์กรที่กำลังมองหา Bootcamp สำหรับพนักงานภายในให้สามารถใช้ Data ที่มีอยู่ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ และสร้างมุมมองใหม่ ๆ ขุด Insight ที่มีเพื่อการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
✅ Feedback จากลูกค้าที่ผ่านมาเป็นอย่างไรบ้าง
🔹 พอสอนจบโครงการ บางองค์กรที่เราไปสอนเนี่ยชอบมาก เพราะไม่คิดว่าพนักงานที่เป็น User ทั่วไปจะสามารถนำข้อมูลที่เก็บมาเนิ่นนานแล้ววางอยู่เฉย ๆ เอามาใช้ประโยชน์จริงได้และวิเคราะห์เพื่อหา Insight ได้จริง
🔹 ส่วนตัวผู้เรียนเองก็ชอบมากเพราะตัวเอง “ทำเองได้จริง” อยากทำตอนนั้น หา Insight ตอนนั้นก็สามารถทำได้เลย
🔹 บางที่ที่เราไปสอนให้ ก็เป็นการเปลี่ยนวิธีการทำงานภายในไปเลยก็มี อย่างเช่น เราเคยสอน Audit แล้วปกติต้องนั่งตรวจแบบ Manual ซึ่งใช้เวลานานมาก แต่พอมาเรียน Bootcamp แล้วสามารถสร้าง Dashboard เพื่อมอนิเตอร์เองได้เลย ทีม Audit ก็สามารถลดเวลาการทำงานตรงนี้เหลือแค่ 5 นาที ทำให้ผู้เรียนเห็นภาพเลยว่า กระบวนการการทำงานมันลดลงจริง ๆ จากการนำทักษะการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาใช้
📢 สามารถติดต่อทีมงานได้ทาง Inbox แฟนเพจ .

21/03/2025

🦾 4 คำถามช่วยเช็คว่า Data-driven ในองค์กรที่พยายามสร้างมามีประสิทธิภาพพอหรือยัง
🧩 องค์กรที่มองเห็นและใช้ประโยชน์จากข้อมูลก่อนย่อมได้เปรียบกว่าใคร และมองเห็นโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้
💡 ปัจจุบันจึงมีหลายองค์กรเริ่มปรับตัวมาใช้ "Data-driven" กันมากขึ้น ซึ่งการจะพัฒนาไปเป็น Data-driven Organization เต็มรูปแบบ ต้องมองตั้งแต่โครงสร้าง ความเข้าใจ และทัศนคติในการใช้ข้อมูลในทุกพื้นที่ขององค์กร
🤔 แต่คำถามคือ เราจะรู้ได้ยังไงว่าองค์กรของเรามีความพร้อมมากแค่ไหน? บางทีเราอาจคิดว่าใช้ข้อมูลได้อย่างเต็มศักยภาพแล้ว แต่จริง ๆ อาจยังมีบางจุดที่ต้องพัฒนา หรือเติมเต็มช่องว่างให้กลายเป็น Data-driven Organization ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด
วันนี้ Dataiku เลยอยากพาทุกคนมาหาคำตอบผ่าน 4 คำถาม ที่จะช่วยให้องค์กรของทุกคนมองเห็นภาพรวมของการเป็น Data-driven จนสามารถประเมิน หรือเช็คความพร้อมในการนำข้อมูลมาใช้ในทุกพื้นที่ เพื่อให้สามารถยกระดับทุกการตัดสินใจ ให้มีข้อมูลมาเป็นพื้นฐานสำคัญ
ลองไปดูแต่ละคำถาม และลองตอบตัวเองไปพร้อมกันเลยค่ะ!
❓ ข้อมูลที่มีถูกจัดลำดับความสำคัญไว้อย่างดีแล้วหรือยัง
👉🏻 ลองมาเริ่มด้วยการยอมรับถึงความสำคัญของข้อมูลก่อน ว่าข้อมูลนี่แหละที่เป็นตัวกระตุ้นให้เกิดความสำเร็จตามที่องค์กรหวังไว้
👉🏻 วิธีแรกในการประเมินจากคำถามนี้ คือการกำหนดให้ผู้นำองค์กรสื่อสารหรือพูดคุยด้านข้อมูลให้มากขึ้น บ่อยขึ้น ซึมซับประโยชน์และที่มาที่ไปของการนำข้อมูลมาใช้อยู่เรื่อย ๆ
👉🏻 อีกหนึ่งวิธีคือการวัดระดับว่าผู้นำเริ่มใช้ข้อมูลมาเป็นพื้นฐานของการตัดสินใจมากน้อยแค่ไหน รวมถึงความทุ่มเทที่อยากจะลงทุนด้านข้อมูล ทั้งการจัดการ รวบรวม และกำกับดูแลข้อมูล
❓ พนักงานใช้ประโยชน์จากข้อมูลเป็นหรือไม่
👉🏻 ก่อนอื่นคือการวัดระดับความสามารถ หรือทักษะด้านการวิเคราะห์ข้อมูลของพนักงาน ว่าโดยรวมแล้วอยู่ในระดับใด แล้วใครบ้างที่ควรมีทักษะเหล่านี้ติดตัว
👉🏻 คำถามนี้อาจทำให้บางองค์กรเริ่มรู้แล้วว่า พนักงานของเราไม่ได้มีทักษะแห่งยุคอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลติดตัวเลย
👉🏻 ซึ่งถือว่าเป็นการเริ่มต้นที่ดีที่ผู้นำจะเริ่มลงทุนจัดหาคอร์สมาอัปสกิลของพนักงาน ทั้งด้านการวิเคราะห์และการนำมาปรับใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่องค์กรด้วย
🔥 และหากท่านใดกำลังตามหา In-house Training ด้าน Data Analytics รวมทั้ง AI ในหลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อการใช้ในธุรกิจโดยเฉพาะ
🔥 Dataiku พร้อมเป็นเทรนเนอร์ที่จะช่วยอัปสกิลพนักงานของท่าน ด้วยประสบการณ์และการความสามารถในฐานะผู้ให้คำปรึกษาด้าน Data ทำให้เรามี Use Case และเข้าใจปัญหาของท่านอย่างลึกซึ้ง ปรึกษาทีมงานฟรีได้ทาง Inbox แฟนเพจ Dataiku Thailand
❓ นำข้อมูลมาใช้เป็นฐานในการตัดสินใจอยู่บ้างหรือไม่
👉🏻 คราวนี้ลองมาวัดกระบวนการตัดสินใจในองค์กรกัน ว่าองค์กรของเรานำข้อมูลมาใช้เป็นพื้นฐานในการตัดสินใจแทนที่การคาดเดาตามสัญชาตญาณแบบเดิมที่เคยทำ
มากน้อยแค่ไหน เพื่อลดความเสี่ยงที่อาจผิดพลาด
👉🏻 ยิ่งองค์กรรู้จักนำข้อมูลมาใช้ยกระดับการตัดสินใจ ก็จะยิ่งสร้าง Data-driven ที่มีประสิทธิภาพได้มากเท่านั้น เพราะ “Data Culture is Decision Culture”
❓ เชื่อถือข้อมูลที่มีได้แล้วหรือยัง
👉🏻 สุดท้ายคือการประเมินว่าองค์กรของเราไว้วางใจข้อมูลในระดับไหน หากยังมีพนักงานบางคนไม่มั่นใจในข้อมูลที่มี เพราะเคยได้รับผลลัพธ์ที่ผิดพลาดมาก่อน
👉🏻 นั่นอาจชี้ให้เห็นถึงปัญหาบางอย่างที่จำเป็นต้องถูกแก้ เช่น ปัญหาด้านคุณภาพและระบบ ,ข้อมูลไม่ได้ถูกอัปเดต หรือแหล่งที่มาไม่น่าเชื่อถือ เป็นต้น
👉🏻 นอกจากนี้ยังอาจหมายถึงว่า ผู้บริหารยังคงพึ่งพาแต่การคาดเดาแทนการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ จนทำให้พนักงานเข้าใจว่าข้อมูลเหล่านั้นไม่ได้น่าเชื่อถือขนาดนั้น

06/02/2025

👩🏼‍💻รับสมัครพนักงาน
มีเงินเดือนให้จากทางบริษัท Dataiku📌
ไม่ว่าจะทำงานประจำ-หรือทำงานพาร์ทไทม์
ทางเรารับตั้งแต่อายุ 25 ปีขึ้นไป 👩‍💻
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ในการทำงาน💻
หากสนใจ สอบถามทาง IN BOX 👇🏻

31/01/2025

เปิดรับสมัคร คนว่างงาน
ไม่ว่าจะมีงานประจำหรือว่าหางาน
หากสนใจ สอบถามทาง IN BOX 👇🏻
ทางเรารับตั้งแต่อายุ 25 ปีขึ้นไป 👩‍💻
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ในการทำงาน

31/01/2025

Dataiku คือแพลตฟอร์ม AI ที่รวมเทคโนโลยี ทีม และการดำเนินงานที่จำเป็นสำหรับบริษัทต่างๆ เพื่อสร้างข้อมูลอัจฉริยะในการทำงานประจำวัน ตั้งแต่การวิเคราะห์สมัยใหม่ไปจนถึง Generative AI 🤖
หากสนใจ สอบถามทาง IN BOX 👇🏻
ทางเรารับตั้งแต่อายุ 25 ปีขึ้นไป 👩‍💻
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ในการทำงาน

30/01/2025

Dataiku คือแพลตฟอร์ม AI ที่รวมเทคโนโลยี ทีม และการดำเนินงานที่จำเป็นสำหรับบริษัทต่างๆ เพื่อสร้างข้อมูลอัจฉริยะในการทำงานประจำวัน ตั้งแต่การวิเคราะห์สมัยใหม่ไปจนถึง Generative AI 🤖
หากสนใจร่วมลงทุน สอบถามทาง IN BOX 👇🏻
ทางเรารับตั้งแต่อายุ 25 ปีขึ้นไป 👩‍💻
ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ในการทำงาน

28/01/2025

🏆 เทรนนิ่ง Data พนักงานให้ Success
🎯 3 สิ่งที่ต้องทำก่อนเริ่มลงงบเทรนนิ่งในทีม

🧩 ก่อนจะเริ่มลงงบเทรนนิ่งด้าน Data Analytics ให้กับพนักงาน แน่นอนว่าเราต้องคาดหวังให้สามารถวัดผลและพนักงานได้รับความรู้และประยุกต์ใช้ได้จริง
วันนี้ Dataiku จึงจะมาแนะนำ 3 ขั้นตอนการเริ่มโปรเจ็กต์เทรนนิ่ง Dataiku ให้ประสบความสำเร็จ
1️⃣ ประเมินระดับทักษะปัจจุบันของทีม
🔸 ขั้นตอนแรกในการจะเริ่มโปรเจ็กต์ฝึกอบรมด้าน Dataiku ที่ประสบความสำเร็จคือการประเมินระดับทักษะปัจจุบันของทีมเพื่อเราจะได้รู้ช่องว่างและกำหนดความต้องการการฝึกอบรมได้แบบเฉพาะเจาะจง
🔸 สามารถทำได้ผ่านการสำรวจ สัมภาษณ์ และการประเมินเชิงปฏิบัติเพื่อตรวจสอบความรู้ ความเชี่ยวชาญ และความคุ้นเคยกับเครื่องมือและเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ
🔸 เพื่อให้องค์กรสามารถปรับโปรแกรมการฝึกอบรมให้ตรงกับสกิลเฉพาะที่ต้องการการพัฒนา
2️⃣ เลือกผู้ฝึกอบรมที่เหมาะสม
🔸 การร่วมมือกับบริษัทที่ให้บริการฝึกอบรมที่มีชื่อเสียงและมีประสบการณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่สามารถปรับโปรแกรมหรือหลักสูตรตามวัตถุประสงค์ขององค์กรได้ จะทำให้พนักงานได้เรียนตามความต้องการและตรงเป้าหมายมากขึ้น
🔸 โดยควรพิจารณาปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความเชี่ยวชาญ ประวัติการฝึกอบรม วิธีการฝึกอบรม และความยืดหยุ่นในการปรับโปรแกรมให้เข้ากับความต้องการเฉพาะขององค์กรของคุณ
🔸 หากมีผู้ฝึกอบรมที่เชื่อถือได้ องค์กรก็จะมั่นใจได้ว่า พนักงานจะได้รับการสอนที่มีคุณภาพ ฝึกทักษะที่ใช้ได้จริง และบรรลุผลลัพธ์การเรียนรู้ที่ต้องการ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและ ROI ในโครงการฝึกอบรม
3️⃣ การวัดผลสำเร็จและผลกระทบ
🔸 ขั้นตอนสุดท้ายในการเริ่มต้นโปรเจ็กต์การฝึกอบรมที่ประสบความสำเร็จ คือ การกำหนดตัวชี้วัดและวิธีการที่ชัดเจนในการวัดผลสำเร็จและผลกระทบ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการกำหนดตัวชี้วัดผลการดำเนินงานหลัก (KPI) และเป็นวัตถุประสงค์ที่สอดคล้องกับเป้าหมายของโปรแกรมฝึกอบรม เช่น การพัฒนาทักษะการวิเคราะห์ การเพิ่มประสิทธิผล หรือความสามารถในการตัดสินใจที่ดีขึ้น
🔸 การติดตามและประเมิน KPI เหล่านี้อย่างสม่ำเสมอ จะช่วยให้องค์กรสามารถประเมินประสิทธิภาพและแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของโปรแกรมการอบรมต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกฝ่าย อีกทั้งยังช่วยตัดสินใจด้านการลงทุนกับเทรนนิ่งในอนาคตอีกด้วย

---------------------------------------------------------

📌 และหากองค์กรใดกำลังตามหาเทรนนิ่ง Data อยู่ Dataiku ยินดีเป็น In-house Trainer ที่จะสร้างองค์ความรู้และเน้นการลงมือทำจริงให้กับทีมของท่าน
🔥 พิเศษ 🔥 ปีนี้สามารถขอยื่นลดหย่อนภาษี 250% จากสอวช.ได้แล้ว โดยรายชื่อคอร์สที่สามารถยื่นลดหย่อนได้มีดังนี้
🧩 Essential Data Analytics: คอร์สพื้นฐานเกี่ยวกับคอนเซ็ปต์ที่จำเป็นด้าน Data ทั้งเครื่องมือและวิธีการทางการวิเคราะห์เพื่อธุรกิจผ่าน Use Case จริง
🧩 Analytics Canvas: รู้ Framework ของ Analytic Canvas เพื่อเรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลให้เกิดกลยุทธ์ทางธุรกิจ
🧩 Visual Analytics: ใครอยากออกแบบ Dashboard ให้ Impact ต้องเรียนคอร์สนี้ สอนเทคนิคการทำ Data Visualization ให้มองเห็นปัญหาทางธุรกิจและต่อยอดอย่างมีประสิทธิภาพ
🧩 Storytelling with Data: อยากพรีเซนต์ให้ว้าว ต้องรู้จักการนำ Data เข้ามาประกอบอย่างมีเหตุมีผล คอร์ส Storytelling จะช่วยเสริมเทคนิคทางการสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมาย
🧩 Basic Power BI for Business Analytics: ไม่ใช่แค่ใช้เป็น แต่ต้องรู้หลักการออกแบบ Dashboard หรือ Report ทรงพลังด้วย Power BI เพื่อการตัดสินใจของธุรกิจ
🧩 HR Analytics: HR ยุคดิจิทัลห้ามพลาดกับการเรียนใช้ Data Analytics เพื่อชี้ Insights และช่วยให้ HR สามารถตัดสินใจด้านทรัพยากรบุคคลได้แบบรวดเร็วและแม่นยำ
Dataiku เปิดสอนในระดับองค์กรเท่านั้น (ผู้เรียนขั้นต่ำ 15 ท่าน)
🏆 ทำไมต้องเรียนกับ Dataiku
👉🏻 ผู้เรียนจะได้ใกล้ชิดทีมผู้สอนมากประสบการณ์ที่ Transform องค์กรมาแล้วทุกอุตสาหกรรม
👉🏻 Dataiku มีประสบการณ์และ Use Case จริงจากการเป็น Consulting หรือผู้ให้คำปรึกษาด้าน Data Analytics
👉🏻 หลักสูตรของ Dataiku ออกแบบมาโดยเน้นการประยุกต์ใช้จริงเพื่อธุรกิจ
👉🏻 ผู้เรียนสามารถแจ้ง Requirement และพูดคุยกับทีมงานเพื่อจัดรูปแบบการสอนที่ตรงกับวัตถุประสงค์ขององค์กรได้
🔥 ด้วยประสบการณ์และความเชี่ยวชาญในวงการการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคโนโลยีของ Dataiku เราพร้อมเป็นเทรนเนอร์ด้าน Data และ AI ที่จะ Transform พนักงานของท่านให้ใช้และรับมือกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ รวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อธุรกิจอย่างเต็มประสิทธิภาพ

28/01/2025

📢 จะหมดปีแล้ว ธุรกิจไหนไม่อยาก OUT ต้องเริ่มใช้ AI ด่วน
🦾 5 Steps ฮาวทูเริ่มใช้ AI ในองค์กรแบบละเอียดยิบ!
📌 องค์กรที่รู้จักนำ AI มาใช้ได้อย่างเหมาะสมและตรงกับเป้าหมายของธุรกิจ แน่นอนว่าจะได้รับประโยชน์มหาศาลจาก AI ไม่ว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน, Improve เวิร์กโฟลว์, ลดงาน Routine, เพิ่มโอกาสการเติบโต, วิเคราะห์ข้อมูล และอีกมากมาย
🔥 และที่สำคัญ คืออีกแค่สองเดือนก็จะหมดปี 2024 ก้าวเข้าสู่ 2025 แล้ว องค์กรไหนที่เปิดใจลงทุนด้าน AI และสามารถนำมาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ก็จะกลายเป็นองค์กรที่มีศักยภาพ และพร้อมรับมือกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ อยู่เสมอ
ซึ่งหลายคนอาจมองว่าช่วงเวลาการเริ่มใช้ AI ในองค์กรนี่แหละคือสิ่งที่ยากที่สุด แต่จริง ๆ แค่เรามองเห็นปัญหาและเข้าใจเป้าหมายของธุรกิจ เราก็สามารถนำ AI มาใช้ได้เกิดประโยชน์สูงสุดแล้ว
🦾 ยิ่งพ่วง 5 Steps ง่าย ๆ ที่ Data Cafe กำลังจะแชร์ให้อ่านกันไปด้วย บอกเลยปังแน่นอน!
✅ Step 1: ทำความเข้าใจในความสามารถและข้อจำกัดของ AI
👉🏻 ถือเป็นด่านแรกที่สำคัญที่สุด เพราะถ้าผู้ใช้งานอย่างองค์กรยังไม่เข้าใจและไม่รู้จัก AI ดีพอ ก็จะไม่สามารถนำมาใช้ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจได้

🔹 คอยหาข้อมูล Use Cases การนำ AI ไปใช้ในองค์กรที่มีโมเดลธุรกิจคล้ายกับของเรา หรืออยู่ในอุตสาหกรรมเดียวกัน เพื่อให้มองเห็นภาพการนำไปใช้ในทางที่จะสร้างประโยชน์ให้กับธุรกิจได้
🔹 คอยทำความคุ้นเคยกับ AI Tools ทั้งหลายแหล่ ฝึกฝนทักษะ Prompting และลองใช้ในงานหลาย ๆ ด้าน เช่น ใช้เพื่อพยากรณ์แนวโน้ม, จัดตารางเวลา, ลดงาน Routine หรือแม้กระทั่งใช้เพื่อสร้างเกราะป้องกันภัยไซเบอร์
🔹 ติดตามข่าวสาร อัปเดตเทรนด์การพัฒนา AI อย่างต่อเนื่อง หมั่นหาข้อมูลด้าน Technical พื้นฐาน เพื่อให้เข้าใจการทำงานของ AI มากขึ้น
🔹 ต้องรู้จักและเข้าใจการทำงานของโมเดล AI ที่หลากหลาย
>> โมเดล ML ทั้งแบบมีมนุษย์กำกับ และแบบเรียนรู้ด้วยตนเอง
>> Reinforcement Learning คอยลองผิดลองถูก ปรับการใช้งานไปเรื่อย ๆ ตามที่ AI แนะนำ
>> Deep Neural Networks ที่ถือว่ามีประโยชน์มาก เพราะโดดเด่นด้านการจดจำรูปแบบ และการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
🔹 สิ่งสำคัญคือต้องคอยดูแลและกำกับ AI อยู่เสมอ เพราะถึงแม้ AI จะมีความคิดสร้างสรรค์มาก แต่ในด้านการตัดสินใจก็ยังต้องอาศัยมนุษย์อยู่ดี เพื่อให้องค์กรได้รับประโยชน์มากกว่า Error
✅ Step 2: กำหนดเป้าหมายของการนำ AI ไปใช้ให้ได้
👉🏻 ผลลัพธ์จาก AI จะมีประโยชน์ต่อองค์กรได้มากแค่ไหน ก็ขึ้นอยู่กับว่าเราเลือกนำมาใช้ได้เหมาะสมและสอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจแล้วหรือยัง ซึ่งถือว่าเป็นขั้นตอนสำคัญของการเริ่มนำ AI มาใช้อย่างเต็มรูปแบบ

🔹 ต้องวางแผนรับมือกับความท้าทายของการนำ AI มาใช้ให้ได้ และต้องมีการวางรูปแบบของผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้จาก AI ให้เชื่อมโยงกับเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ และกำไรขององค์กรอยู่เสมอ
🔹 สร้างวัฒนธรรมด้าน AI ในการทำงานร่วมกับ Partner โดยเน้นไปที่การพูดคุยกับผู้นำระดับ C-suite เพื่อหาข้อสรุปในการนำ AI มาใช้ให้ครอบคลุมและได้ประโยชน์ร่วมกันมากที่สุด
🔹 วิเคราะห์เวิร์กโฟลว์การทำงานให้ครอบคลุม คอยประเมินคุณภาพของข้อมูลที่จะนำมาใช้ร่วมกับ AI และต้องพิจารณาปัจจัยทั้งภายในและภายนอกอยู่เสมอ
🔹 คอยประเมินผลลัพธ์ที่คาดว่าจะได้จาก AI หาสมดุลของข้อดีและข้อเสียหากนำมาใช้ และวางแผนล่วงหน้าหากเกิดเหตุการณ์เหล่านั้นขึ้น
🔹 กำหนด ROI Expectations ทั้งที่จับต้องได้ เช่น เพื่อประหยัดต้นทุนและเวลา และที่จับต้องไม่ได้ เช่น เพื่อเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า, เพื่อเพิ่มสกิลของพนักงาน เป็นต้น
🔹 กำหนดเป้าหมายของการนำ AI มาใช้ที่สามารถวัดผลได้ และเป็นไปได้ตามกรอบเวลาที่วางไว้ เพื่อให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ของธุรกิจมากที่สุด
✅ Step 3: ประเมินความพร้อมขององค์กร
👉🏻 จะสร้างประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มที่ องค์กรและพนักงานต้องมีความพร้อมที่จะสร้างวัฒนธรรมการทำงานร่วมกับ AI ก่อน

🔹 ต้องมองหาทีมงานที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี AI หรือหา Outsource, ที่ปรึกษาที่สามารถนำโซลูชัน AI มาใช้ในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพอย่าง Data Cafe
🔹 คำนวณต้นทุนหรือค่าใช้จ่ายในการพัฒนา จัดหา และบำรุงรักษาเมื่อนำ AI มาใช้ รวมถึงต้นทุนด้านเวลาด้วย
🔹 ข้อมูลที่มีต้องมีคุณภาพ เพราะ AI จะทำงานได้ดีแค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับประาิทธิภาพและความพร้อมของข้อมูล คอยประเมินข้อมูลในองค์กรเสมอ
🔹 ตรวจสอบความพร้อมทางทรัพยากรที่จำเป็นต้องใช้ เช่น คอมพิวเตอร์หรือฐานเก็บข้อมูล Cloud อย่าง Microsoft Azure หรือ Amazon Web Services เพื่อใช้สำหรับการเทรนโมเดล และการกำหนดโคตรงสร้างพื้นฐานของ Cloud
🔹 คอยอัปสกิลการใช้งาน AI ให้กับพนักงาน เพื่อให้สามารถปรับตัวและทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะพนักงานเป็นกำลังสำคัญที่จะทำให้องค์กรเข้าสู่วัฒนธรรมการทำงานกับ AI ได้อย่างมีคุณภาพ
✅ Step 4: ผสานรวม AI เข้ากับสเกลขององค์กร
👉🏻 เพื่อให้องค์กรสามารถใช้งาน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืนที่สุด ต้องมองภาพวิสัยทัศน์และสเกลขององค์กรให้ออก คอยปรับแผน AI ให้สอดคล้องมากที่สุด

🔹 วางแผน POC หรือ Proof of Concepts พร้อมกำหนดระยะเวลา พยายามไม่ให้เกินสามเดือนเพื่อสร้างการพัฒนาที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เพื่อสร้าง Faster Learning และ Iteration Cycle ในองค์กร
🔹 สร้างความพร้อมในการปรับเปลี่ยนแผนหากเกิดเหตุการณ์ผิดพลาด ความยืดหยุ่นนี้เป็นเหมือนกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรปรับตัวได้ทันยุคสมัยของ AI
🔹 นำแผน POC มาประยุกต์รวมเข้ากับแผนการใช้ AI เพื่อให้สามารถทำงานได้ครอบคลุมสเกลขององค์กร
🔹 วางแผนการนำ AI มาใช้ให้ครอบคลุมในทุก ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นด้านเทคโนโลยี หรือความพร้อมขององค์กร เพื่อลดความเสี่ยงในอนาคต
✅ Step 5: สร้างเกราะป้องกันและความยั่งยืนด้าน AI
👉🏻 ขั้นตอนสุดท้ายคือการติดตามผลลัพธ์และแผนการทำงานเมื่อนำ AI มาใช้อย่างเต็มรูปแบบ คอยนำข้อเสนอแนะจากความผิดพลาดมาปรับปรุง ไม่ว่าจะด้าน IT หรือด้านแผนกลยุทธ์
👉🏻 เพื่อลดความเสี่ยงตลอดการพัฒนาโซลูชัน AI ในองค์กร และยังช่วยให้องค์กรสามารถนำ AI มาให้ได้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจมากที่สุด

🔹 วางกรอบงานด้านการกำกับดูแลข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ รักษาข้อมูล Privacy ต่าง ๆ ให้ปลอดภัยอยู่เสมอ
🔹 วางแผนการจัดการข้อมูลให้รัดกุม จัดระเบียบให้เรียบร้อย ซึ่งเป็นพื้นฐานของการพัฒนาโซลูชัน AI เพราะ AI จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง เพื่อให้สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดออกมาได้
🔹 ให้ความรู้ด้านหลักการ Agilie กับพนักงาน เพื่อรองรับการตัดสินใจที่รวดเร็ว และการวางแผนใหม่ ๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้อยู่เสมอ

28/01/2025

📝 สรุปประเด็นน่าสนใจด้าน Data และ AI ที่องค์กรยุคใหม่ต้องรู้!
📌 จากงาน Data+AI Day 2024
🧩 วันนี้ Data Cafe มีโอกาสได้ไปร่วมเก็บเกี่ยวความรู้และประสบการณ์ด้าน Data และ AI จากกูรูหลายสายงาน ในงานอีเวนต์ DATA + AI Day : CONNECT FOR BETTER INSIGHTS จัดโดย Gang Connecter ที่มีถึง 5 Sessions ด้วยกัน!
วันนี้เลยจะมาแชร์ประเด็นน่าสนใจเกี่ยวกับ 2 ศาสตร์แห่งยุคอย่าง Data และ AI ให้ทุกคนได้ฟังกันค่ะ
💡 เปิดด้วย Use Cases จากหลายอุตสาหกรรม ที่มีการนำ Data และ AI ไปปรับใช้แล้วได้ผลลัพธ์เกินคาด สามารถเพิ่มยอดขายและ Productivity ช่วยลดต้นทุนได้จริง
🚨 พร้อมแชร์อุปสรรคส่วนใหญ่ที่มักจะเจออย่าง “ความพร้อมของ Data” เพราะหลายองค์กรพูดว่ามีข้อมูล แต่จริง ๆ ข้อมูลเหล่านั้นกลับนำมาใช้ไม่ได้ เนื่องจากความฉลาดของ AI อยู่ที่ Data มนุษย์ป้อนข้อมูลยังไง AI ก็จำและตอบแบบนั้น
✅ แต่ก็ยังมี Shortcut ที่จะช่วยให้ทุกองค์กรก้าวข้ามอุปสรรคนี้ไปได้ชิล ๆ ก็คือการปูพื้นฐานให้กับทีมด้วย Use Case จริงที่สามารถใช้ได้
🤔 พร้อมคำเตือนถึงหลายองค์กรว่าอย่าใช้ AI เพื่อตามเทรนด์ ถ้าอยากนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ต้องรู้จักเอา Business Use Case มาเป็นที่ตั้ง เพื่อเลือก Solution ที่ฟิตกับองค์กรมากที่สุด และจำไว้ว่า AI ไม่ได้แก้ได้ทุกปัญหา ถ้าไม่เข้าใจ Business Term จริง ๆ อย่านำมาใช้ให้เปลืองงบ!
📍 รวมถึงเน้นย้ำความสำคัญด้านการสร้าง Data และ AI Culture เพราะสุดท้ายแล้ว AI จะแก้ปัญหาของเราได้ยั่งยืนมากแค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับ “คน” ในองค์กร หากจำเป็นต้องทำ Change Management ก็อย่าไปกลัว และต้องทำให้มั่นใจว่าเรามี Driver ที่สามารถขับเคลื่อน Solution เหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่ต้นน้ำ กลางน้ำ ไปจนปลายน้ำก็ต้องมีประสิทธิภาพและ Align กันตลอด
⏳ ถ้าอยากให้ Data และ AI Culture คงอยู่ในองค์กรได้ยืนยาว ต้องเลือกลงทุนกับคน AI จะเก่งได้แค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับ Founder อย่าคิด Lay Off คนออกแล้วจะเอา AI มาแทนที่ และอย่าเชื่อทุกคำตอบจาก AI ไปหมด เพราะยังไม่มี Research ไหนที่การันตีได้ว่าคำตอบของ AI ถูก 100%
🔍 นอกจากนี้ การจะพัฒนา AI Solution ไม่ได้ขึ้นอยู่กับแค่ว่า “Data ที่มีจะพอไหม” แต่สำคัญคือขึ้นอยู่กับ “องค์ประกอบรอบข้าง” ที่เป็นปัจจัยแห่งความสำเร็จ และต้องลงมือทำจริง
🦾 สุดท้ายแล้ว การจะใช้ AI ให้ได้ประสิทธิภาพ ก็คือการมีความพร้อมด้าน Data ความพร้อมด้านคนและรู้ว่าองค์กรต้องการ AI เข้ามาแก้ปัญหาอะไรและอย่างไร

28/01/2025

👍🏻 ชวนชมภาพบรรยากาศการไปบรรยายถ่ายทอดประสบการณ์ด้าน Data ให้กับน้อง ๆ ภาควิชา CEDT จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยเมื่อวานนี้ค่ะ
หากสนใจร่วมฝึกงานกับ Data Cafe ในตำแหน่ง Data Scientist และ Data Analyst ส่งข้อมูลการเข้าฝึกและ CV มาได้ที่ [email protected]
💻 สอบถามเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Internship ได้ที่ Inbox แฟนเพจ Data Cafe Thailand (เท่านั้น)

28/01/2025

💻💡 สัมภาษณ์คุณนิว ชลธิรา 1 ในพนักงาน Data Café Thailand ที่สอบ Certification ของ Dataiku ผ่านและได้รับ cer ละ 1,000 บาท!

ทุกอาชีพล้วนต้องเรียนรู้อย่างไม่หยุดยั้ง Data Café Thailand มองเห็นศักยภาพและเชื่อมั่นในการต่อยอดทักษะของชาว Data ทุกคนในบริษัท เกิดเป็นโครงการ “Cer ละ 1,000” ที่ใครได้รับใบ certification จากการเรียน Dataiku มา เราจ่ายเลยใบละ 1,000 บาท! แอบกระซิบว่าตอนนี้บริษัทต้องจ่ายไปหลักหมื่นแล้วนะ (555)

1. แนะตัวสักหน่อย
- สวัสดีค่ะ ชื่อชลธิรา มหาตมวดี ชื่อเล่นชื่อนิว เป็น Senior Data Scientist ค่ะ

2. Dataiku คืออะไร?
- Dataiku เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้เราทำ task เกี่ยวกับ data ได้ง่ายและเป็นระบบมากขึ้น

3. ได้ความรู้เพิ่มเติมในด้านไหนบ้างจากการเรียน Dataiku
- ส่วนใหญ่ task ในงาน data science เรามักจะทำใน Python อยู่แล้ว แต่อันนี้ก็เหมือนเปลี่ยนมาทำด้วย Dataiku แทน ส่วนที่ได้เรียนรู้เพิ่มเติมจะเป็นส่วนที่ ตอนเราสร้างโมเดลออกมา แล้วต้องอธิบายผลของโมเดล ปกติจะใช้อยู่แค่ไม่กี่อัน เช่นพวก feature importance เพื่อดูว่า feature ไหนมีผลต่อโมเดลมากกว่ากัน แต่ใน Dataiku มีเพิ่มขึ้นมาหลายอัน ทั้ง Partial dependent Population analysis Individual explanation คือมีเพิ่มขึ้นมาเยอะเลยที่ไม่เคยรู้จัก

4. ทักษะที่ได้จากการเรียน Dataiku สามารถนำมาปรับใช้กับการทำงานอย่างไรบ้าง
- ส่วนหนึ่งก็คือ เราสามารถดึงเทคนิคที่เราไม่รู้จากการเรียน Dataiku มาใช้กับตอนที่เราเขียน Python ได้ อีกอย่างหนึ่งคือ การ management ตอนทำโมเดลเพราะตอนเรา explore ทดลองนู่นนี่ ตัว Dataiku จัดการส่วนนี้ได้ดีมาก ได้รู้ว่า ถ้าเราทำใน Python มันไม่มีคนมาคอยจัดการให้ เราจึงควรเรียนรู้เพื่อจัดการส่วนนี้แม้ไม่มีคนคอยช่วย

5. รู้สึกอย่างไรกับโปรแกรมอัดฉีดให้พนักงานเมื่อเรียนจนได้ใบ Cer
- เงินก็เป็นแรงผลักดันที่ดี (555) แล้วก็เป็นโปรแกรมที่สะท้อนได้ว่าบริษัทให้ความสำคัญกับการเรียนรู้สิ่งใหม่ ๆ อยู่ตลอด พยายามพัฒนาและ support พนักงานเสมอ

Data Cafe พร้อมสนับสนุนทุกการเติบโตและพร้อมโอกาสให้กับผู้ที่สนใจในสาย data ได้มาร่วมทีมกับเราอยู่ในตอนนี้ ติดตามการรับสมัครได้ทั้ง Linkedin Data Cafe Company Limited และ Fan page Data Cafe Thailand

Long-term investment การลงทุนระยะยาว

21/03/2025

21/03/2025

06/02/2025

31/01/2025

31/01/2025

30/01/2025

28/01/2025

28/01/2025

28/01/2025

28/01/2025

28/01/2025

ที่อยู่

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ทางลัด

แชร์

ประเภท