Latest posts three columns

บริษัท ดีบีซี กรุ๊ป จำกัด ได้รับขึ้นทะเบียนเป็น “ที่ปรึกษา ประเภทนิติบุคคล ระดับ 1” ซึ่งถือเป็นระดับสูงสุด จากศูนย์ข้อมูลที่ปรึกษา กระทรวงการคลัง มีผลตั้งแต่วันที่ 17 มีนาคม 2568 เป็นต้นไป ความสำเร็จครั้งนี้ถือเป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความมุ่งมั่นและความเชี่ยวชาญของเรา ในการให้บริการ Solutions ด้านการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล PDPA ตอกย้ำความมั่นใจ เพื่อให้ทุกท่านได้รับบริการที่ดีที่สุดจากเรา DBC Group

บริษัท ดีบีซี กรุ๊ป จำกัด DBC Group (PDPA Thailand) ภายใต้การนำทีมของ ดร.อุดมธิปก ไพรเกษตร ได้รับการรับรอง “องค์กรที่ทำหน้าที่ให้บริการฝึกอบรม” จาก สถาบันคุณวุฒิวิชาชีพ (องค์การมหาชน) ในหลักสูตร.. 1. อบรมเจ้าหน้าที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลภาคปฏิบัติ: DPO in Action – สาขาวิชาชีพอุตสาหกรรมดิจิทัล สาขาความมั่นคงปลอดภัยทางคอมพิวเตอร์และส่วนบุคคล อาชีพนักจัดการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ระดับ 7 2. อบรมการบริหารจัดการธุรกิจ e-commerce เบื้องต้น – สาขาวิชาชีพอุตสาหกรรมดิจิทัล สาขาธุรกิจดิจิทัลและพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ อาชีพนักพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ ระดับ 6 “DBC Group เราพร้อมพัฒนาคุณภาพบริการให้ดียิ่งขึ้น ควบคู่กับมาตรฐานสู่ระดับสากล” ติดตามเราไว้ เพื่อไม่ให้พลาดทุกข่าวสาร ความรู้ และบริการด้านกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA)

ทำไมองค์กรต้องมีข้อบังคับการใช้ Generative AI (GenAI) ที่ชัดเจน     สืบเนื่องจากความก้าวหน้าของเทคโนโลยีดิจิทัล โดยเฉพาะการมี Generative AI (ต่อไปนี้เรียกว่า “Gen AI”) ที่สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ ๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือข้อมูลสังเคราะห์ ส่งผลให้หลายบริษัทได้นำเทคโนโลยีนี้ไปเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ทั้งแบบฟรีและแบบมีค่าใช้จ่าย อย่างไรก็ตาม Gen AI ยังคงมีความเสี่ยง เช่น การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (Hallucination) หรือข้อมูลที่มีอคติ (Bias)ดังนั้นเพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรควรกำหนดหลักเกณฑ์และแนวทางในการใช้งาน Gen AI ให้เป็นไปเพื่อประโยชน์ของบริษัท พนักงาน ลูกค้า และผู้เกี่ยวข้อง โดยคำนึงถึงประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามกฎหมายที่เกี่ยวข้องPDPA Thailand ภายใต้การบริหารงานโดย DBC Group จัดทำตัวอย่าง ร่าง (Template) ข้อบังคับว่าด้วยการใช้งาน Generative AI สำหรับบุคลากรบริษัทขึ้น ซึ่งประกอบไปด้วยหัวข้อที่สำคัญไม่ว่าจะเป็น หลักการใช้อย่างปลอดภัย, บทบาทหน้าที่ผู้ดูแล, วัตถุประสงค์การใช้,...

ทำไมองค์กรต้องมีข้อบังคับการใช้ Generative AI (GenAI) ที่ชัดเจน     สืบเนื่องจากความก้าวหน้าของเทคโนโลยีดิจิทัล โดยเฉพาะการมี Generative AI (ต่อไปนี้เรียกว่า “Gen AI”) ที่สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ ๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือข้อมูลสังเคราะห์ ส่งผลให้หลายบริษัทได้นำเทคโนโลยีนี้ไปเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ทั้งแบบฟรีและแบบมีค่าใช้จ่าย อย่างไรก็ตาม Gen AI ยังคงมีความเสี่ยง เช่น การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (Hallucination) หรือข้อมูลที่มีอคติ (Bias)ดังนั้นเพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรควรกำหนดหลักเกณฑ์และแนวทางในการใช้งาน Gen AI ให้เป็นไปเพื่อประโยชน์ของบริษัท พนักงาน ลูกค้า และผู้เกี่ยวข้อง โดยคำนึงถึงประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามกฎหมายที่เกี่ยวข้องPDPA Thailand ภายใต้การบริหารงานโดย DBC Group จัดทำตัวอย่าง ร่าง (Template) ข้อบังคับว่าด้วยการใช้งาน Generative AI สำหรับบุคลากรบริษัทขึ้น ซึ่งประกอบไปด้วยหัวข้อที่สำคัญไม่ว่าจะเป็น หลักการใช้อย่างปลอดภัย, บทบาทหน้าที่ผู้ดูแล, วัตถุประสงค์การใช้,...

อนาคตของธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) การเปลี่ยนแปลงในโลกดิจิทัลรวดเร็วมาก เทคโนโลยีใหม่ๆ หลังจากการมาของ AI ทำให้ภูมิทัศน์ของการใช้ข้อมูลเปลี่ยนแปลงไป เราจะสำรวจแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นในอนาคตของ Data Governance วิธีที่องค์กรสามารถปรับตัวให้สอดคล้องกับภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลง และวิสัยทัศน์ระยะยาวของ Data Governance ในการสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล   แนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้น AI-driven Data Governance ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำ Data Governance เครื่องมือ AI สามารถช่วยในการตรวจสอบและจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติ การใช้ AI ใน Data Governance ช่วยให้องค์กรสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดและความผิดปกติในข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยในการทำนายแนวโน้มข้อมูลและการบริหารจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลกระทบของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการข้อมูลขององค์กร ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นในแต่ละวันจำเป็นต้องได้รับการจัดการและปกป้องอย่างมีประสิทธิภาพ การทำ Data Governance ในยุคของ Big Data ต้องอาศัยเครื่องมือที่สามารถจัดการข้อมูลในปริมาณมากและมีความหลากหลาย ทั้งนี้...

อนาคตของธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) การเปลี่ยนแปลงในโลกดิจิทัลรวดเร็วมาก เทคโนโลยีใหม่ๆ หลังจากการมาของ AI ทำให้ภูมิทัศน์ของการใช้ข้อมูลเปลี่ยนแปลงไป เราจะสำรวจแนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้นในอนาคตของ Data Governance วิธีที่องค์กรสามารถปรับตัวให้สอดคล้องกับภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลง และวิสัยทัศน์ระยะยาวของ Data Governance ในการสร้างวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล   แนวโน้มที่กำลังเกิดขึ้น AI-driven Data Governance ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพการทำ Data Governance เครื่องมือ AI สามารถช่วยในการตรวจสอบและจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติ การใช้ AI ใน Data Governance ช่วยให้องค์กรสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดและความผิดปกติในข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยในการทำนายแนวโน้มข้อมูลและการบริหารจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลกระทบของข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการข้อมูลขององค์กร ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ถูกสร้างขึ้นในแต่ละวันจำเป็นต้องได้รับการจัดการและปกป้องอย่างมีประสิทธิภาพ การทำ Data Governance ในยุคของ Big Data ต้องอาศัยเครื่องมือที่สามารถจัดการข้อมูลในปริมาณมากและมีความหลากหลาย ทั้งนี้...

การวัดความสำเร็จของธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) การดำเนินการธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance – DG) อย่างมีประสิทธิภาพไม่เพียงแต่ต้องอาศัยการวางแผนและการดำเนินงานที่ดีเท่านั้น แต่ยังต้องมีการวัดผลความสำเร็จของการดำเนินการอย่างต่อเนื่อง การกำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จ (KPIs) ที่ชัดเจน และการปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่องตามผลการวัดจะช่วยให้องค์กรสามารถบรรลุเป้าหมายในการจัดการข้อมูลและสร้างความยั่งยืนในระยะยาว    ตัวชี้วัดความสำเร็จ (KPIs) การกำหนด KPIs ที่เหมาะสมสำหรับ Data Governance เป็นสิ่งสำคัญในการวัดประสิทธิภาพและความสำเร็จของการดำเนินงาน การวัดผลเหล่านี้ช่วยให้องค์กรสามารถระบุจุดแข็งและจุดอ่อนของกระบวนการ Data Governance และปรับปรุงการดำเนินงานได้อย่างต่อเนื่อง คะแนนคุณภาพข้อมูล (Data Quality Score) คะแนนคุณภาพข้อมูลเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับการประเมินความถูกต้อง ครบถ้วน และทันสมัยของข้อมูลที่ใช้งานในองค์กร คะแนนนี้สามารถคำนวณได้จากการตรวจสอบข้อมูลที่มีอยู่ในระบบ และการประเมินคุณภาพตามเกณฑ์ที่กำหนด เช่น ความถูกต้องของข้อมูล (Accuracy), ความครบถ้วนของข้อมูล (Completeness), และการอัปเดตข้อมูลให้เป็นปัจจุบัน (Timeliness) อัตราการปฏิบัติตามข้อกำหนด (Compliance Rate) การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายและมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดความเสี่ยงและรักษาชื่อเสียงขององค์กร อัตราการปฏิบัติตามข้อกำหนดสามารถวัดได้จากจำนวนครั้งที่องค์กรปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมาย เช่น GDPR, PDPA หรือมาตรฐานอุตสาหกรรมอื่น ๆ อัตราการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่สูงแสดงถึงการดำเนินการ Data...

เครื่องมือและเทคโนโลยีสำหรับธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance – DG) เป็นกระบวนการที่สำคัญในการจัดการข้อมูลในองค์กรสมัยใหม่ การดำเนินการ Data Governance อย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสม ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างเป็นระบบและอัตโนมัติ นอกจากนี้ การผสานรวมเครื่องมือ Data Governance เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานทาง IT ที่มีอยู่ในองค์กรเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างความสอดคล้องและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน   แพลตฟอร์มธรรมาภิบาลข้อมูล การเลือกใช้แพลตฟอร์มและซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างและดำเนินการ Data Governance อย่างมีประสิทธิภาพ แพลตฟอร์มธรรมาภิบาลข้อมูลในปัจจุบันมีหลากหลายเครื่องมือที่สามารถตอบสนองความต้องการขององค์กรในด้านต่าง ๆ เช่น การจัดการข้อมูล การควบคุมคุณภาพ และการปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งจะขอแนะนำเฉพาะ แพลตฟอร์มธรรมาภิบาลข้อมูล แบบ Open Source เช่น Apache Atlas เป็นแพลตฟอร์ม Data Governance โอเพ่นซอร์สที่ช่วยในการจัดการเมทาดาตาและการจัดการข้อมูลโดยรวม ถูกออกแบบมาเพื่อการรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่งในระบบขนาดใหญ่ (Big Data) มีความสามารถในการติดตามข้อมูล (Lineage Tracking) และการจัดการความปลอดภัยของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ใช้ Hadoop OpenMetadata...

องค์กรประกอบสุดท้ายของ AI Literacy คือ การใช้ AI เป็นเครื่องมือในการสร้างสรรค์และแก้ปัญหาเป็นทักษะสำคัญที่จะช่วยให้เราใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มที่ AI ไม่ใช่เพียงเครื่องมือที่ทำงานแทนมนุษย์ แต่เป็นตัวช่วยที่สามารถขยายขีดความสามารถของมนุษย์ให้สร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ที่เหนือกว่าที่เคยเป็นมา การใช้ AI เป็นเครื่องมือสร้างสรรค์จึงไม่ได้หมายถึงการปล่อยให้ AI ทำงานทั้งหมด แต่เป็นการผสมผสานความสามารถของ AI กับความคิดสร้างสรรค์และวิจารณญาณของมนุษย์ AI สามารถช่วยขยายขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ แต่มนุษย์ยังคงเป็นผู้ตัดสินใจว่าอะไรมีคุณค่าและมีความหมาย วิธีการใช้ AI เป็นเครื่องมือสร้างสรรค์มีหลายรูปแบบ: การระดมความคิด ใช้ AI เพื่อสร้างไอเดียหรือมุมมองใหม่ๆ ที่อาจไม่เคยนึกถึงมาก่อน เช่น การใช้ AI ในการสร้างคอนเซปต์ผลิตภัณฑ์ใหม่ การเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ ให้ AI ช่วยวิเคราะห์และปรับปรุงกระบวนการทำงาน ช่วยให้เราสามารถมุ่งเน้นไปที่งานสร้างสรรค์ที่มีคุณค่าสูงกว่า การสร้างเนื้อหา นำ AI มาช่วยในการสร้างเนื้อหา เช่น การเขียนบทความ การสร้างภาพ หรือการแต่งเพลง โดยมนุษย์ยังคงเป็นผู้กำหนดทิศทางและปรับแต่งผลงาน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ใช้ AI ในการค้นหาแพทเทิร์นหรือข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบใหม่ๆ การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ใช้ AI ในการจำลองสถานการณ์หรือวิเคราะห์ทางเลือกต่างๆ เพื่อหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุด การสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ ใช้...