Data Streaming Platform โครงสร้างพื้นฐานใหม่ที่ขับเคลื่อน AI และ Real-Time Economy

“Data Streaming Platform กำลังก้าวขึ้นมาเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ ที่อยู่เบื้องหลังทั้ง AI, Automation และเศรษฐกิจแบบ Real-Time องค์กรอาจจะต้องมีตำแหน่งเพิ่มเป็น Chief Data and AI Officer (CDAIO)

ในยุคที่ความเร็วของข้อมูลกำหนดความได้เปรียบทางธุรกิจ “การเข้าถึงข้อมูล” เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป องค์กรต้องสามารถ “เข้าใจและตอบสนอง” ต่อข้อมูลได้แบบทันที Data Streaming Platform จึงกำลังก้าวขึ้นมาเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ ที่อยู่เบื้องหลังทั้ง AI, Automation และเศรษฐกิจแบบ Real-Time

จาก Data at Rest สู่ Data in Motion

ตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมา องค์กรส่วนใหญ่ดำเนินธุรกิจบนแนวคิดของ Data at Rest การเก็บข้อมูลไว้ในฐานข้อมูลหรือ Data Warehouse แล้วนำมาวิเคราะห์แบบเป็นรอบ (batch processing)

โมเดลดังกล่าวยังคงมีบทบาท แต่กำลังไม่ทันต่อโลกธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงในระดับวินาที ในทางตรงกันข้าม Data Streaming Platform ทำให้องค์กรสามารถจัดการกับ Data in Motion ข้อมูลที่ไหลเข้ามาอย่างต่อเนื่องจากทุก touchpoint ไม่ว่าจะเป็น ธุรกรรมทางการเงิน, พฤติกรรมผู้บริโภค, อุปกรณ์ IoT และ sensor หรือ ระบบ supply chain

นี่ไม่ใช่เพียงการ “ดูข้อมูลเร็วขึ้น” แต่คือการเปลี่ยนผ่านสู่ Event-Driven Organization ที่สามารถตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้ทันทีที่เกิดขึ้น

Data Streaming คือ แกนกลางของ AI ยุคใหม่

หนึ่งในแรงขับเคลื่อนสำคัญของ Data Streaming คือการเติบโตของ AI โดยเฉพาะในยุคของ Generative AI และ Autonomous Systems

ความท้าทายสำคัญของ AI ในระดับองค์กรไม่ใช่เพียงโมเดลที่ฉลาด แต่คือ “คุณภาพและความสดใหม่ของข้อมูล” เพราะ AI ที่ใช้ข้อมูลล่าช้า หมายถึง การตัดสินใจที่ล้าหลัง รวมถึง AI ที่ใช้ข้อมูล real-time คือ การตัดสินใจที่แม่นยำและทันสถานการณ์

Data Streaming Platform จึงทำหน้าที่เป็น “ท่อส่งข้อมูล” ที่ป้อนข้อมูลแบบต่อเนื่องให้กับระบบ AI ตั้งแต่การเข้าถึงข้อมูลทั้วทั้งองค์กร ข้อมูลภายนอกองค์กร ตรวจจับความผิดปรกติแบบทันที ไปจนถึงการปรับ personalized recommendation แบบ real-time

รายงาน 2025 Data_Streaming Report เผยว่า 86% ของผู้นำด้านไอทียกให้ Data_Streaming เป็นยุทธศาสตร์สำคัญ อันดับต้นๆ ขององค์กร โดยปัจจุบันเทคโนโลยีดังกล่าวได้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักของธุรกิจยุดใหม่ ซึ่งเป็นโอกาสให้ System Integrator ตอบสนองความต้องการของลูกค้า และก้าวขึ้นเป็นผู้นำในตลาด Real-time Solution 

ในบริบทนี้ Data Streaming ไม่ใช่เพียงเครื่องมือ IT แต่คือ enabler ของ Enterprise AI at Scale 

บทบาทของ C-Level จากผู้สนับสนุนสู่ผู้ขับเคลื่อน Data_Streaming Strategy

การเปลี่ยนผ่านสู่ Data_Streaming Platform ไม่ใช่เพียงการตัดสินใจด้านเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับ องค์กร (organizational transformation) ที่ต้องการความชัดเจนจากผู้บริหารระดับสูง โดยเฉพาะ CIO, CDO หรือ CMO ผู้ที่เป็นเจ้าของข้อมูลเชิงธุรกิจ

ในบริบทของ Real-Time Economy บทบาทของ C-Level ไม่ได้จำกัดอยู่ที่ “อนุมัติงบประมาณ” แต่ต้องเป็นผู้กำหนดทิศทางและผลักดันให้เกิดการใช้งานจริง (execution at scale)

CIO ที่ต้องแสดงบทบาท ผู้วางโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับ Real-Time Enterprise นั่นคือ การยกระดับ IT Infrastructure จากระบบแบบ batch ไปสู่ event-driven architecture

ความรับผิดชอบหลักของ CIO สำหรับเรื่อง Data_Streaming คือ การเป็นผู้กำหนด roadmap ของ Data Platform ให้รองรับการส่งผ่านข้อมูลได้อย่างเรียลไทม์ 

เป็นผู้ตัดสินใจเลือก สถาปัตยกรรมข้อมูลที่เหมาะสม (จะ build หรือ buy หรือ managed service) และเป็นผู้บริหารการเชื่อมต่อ และผนวกันระหว่าง legacy systems กับ streaming platform ซึ่งต้องไม่ลืมการควบคุมประสิทธิภาพของต้นทุน การประเมินข้อได้เปรียบ เสียเปรียบของระบบ real-time

เคนนี่ ชิน ผู้อำนวยการภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ บริษัท คอนฟลูเอนท์ ให้ความเห็นว่า “ในองค์กรต่างๆ มีผู้คนทำหน้าที่เกี่ยวข้องกับ ดาต้า อยู่หลายๆ ทีม ทั้งทีมวิศวกรข้อมูล ทีมแพลตฟอร์ม หรือทีมวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งจะเริ่มเห็นว่าทีมวิศวกรข้อมูลจะเข้ามามีบทบาทในเรื่อง Data Streaming มากขึ้น

“ผมเห็นว่า ในปัจจุบันหลายองค์กรมีผู้รับผิดชอบในตำแหน่ง CDO ที่ดูแลเรื่องการเก็บ ใช้ และประมวลผลข้อมูล ซึ่งนับจากนี้คิดว่า องค์กรอาจจะต้องมีตำแหน่งเพิ่มหรือ CDO อาจมีงานเพิ่มขึ้นกลายเป็น Chief Data and AI Officer (CDAIO)” 

“และผู้ดำรงตำแหน่งนี้จะต้องสามารถ สร้างคุณค่าทางธุรกิจจาก Data ที่มีความยืดหยุ่นสูง คือเป็นผู้เชื่อม ข้อมูล เข้ากับ ผลลัพธ์ทางธุรกิจ ในยุค Data_Streaming บทบาทของ CDO จะขยายจาก data governance ไปสู่การสร้าง real-time data value”

“แต่ต้องไม่ลืมว่า หลายองค์กรมีผู้บริหารในฝั่งธุรกิจ ซึ่งจำเป็นอย่างยิ่งที่ในการพัฒนาโครงการ Data_Streaming ที่อาจมองว่าเป็นฝั่งเทคโนโลยี จำเป็นต้องมีคนจากฝั่งธุรกิจเข้ามาเกี่ยวข้องด้วยอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้โดยร่วมกันผลักดัน และวางเป้าหมายของการใช้งานข้อมูลให้ก้าวสู่การใช้ real-time data”

ขณะที่ ศิริวัฒน์ วงศ์จารุกร กรรมการ และประธานกรรมการบริหาร บมจ. เอ็ม เอฟ อี ซี (MFEC) ให้ความเห็นว่า “ในประเทศไทย อาจยังไม่มีโครงสร้างองค์กร หรือผู้รับผิดชอบที่เหมาะสมกับการเริ่มพัฒนา Data Streaming ให้เกิดขึ้นแบบเรียลไทม์”

“เพราะหลายๆ องค์กรไม่ประสบความสำเร็จในการทำ AI เหตุเพราะยังมีกระบวนการทำงานเหมือนเดิม หรือการใช้ AI ในโครงสร้างการจัดการข้อมูลแบบเดิม ดังนั้นสิ่งที่องค์กรจะต้องทำคือ การออกแบบองค์กรใหม่ เพื่อตอบโจทย์ความสามารถในการแข่งขัน การลงทุนระบบไอทีแบบเดิมจึงไม่ประสบความสำเร็จ”

“และสิ่งสำคัญที่องค์กรต้องตอบคำถามคือ องค์กรคุณมีกลยุทธ์ด้าน AI และการจัดการข้อมูลอย่างไร ซึ่งจำเป็นที่จะต้องมีผู้รับผิดชอบที่มีองค์ความรู้เรื่องโครงสร้างของธุรกิจ มากกว่าแค่ด้านโครงสร้างพื้นฐาน เป็นผู้ตอบคำถามได้ว่าเมื่อมีข้อมูลจากทุกๆ ส่วนไหลเข้ามาแล้ว จะสามารถสร้างความสามารถการแข่งขันขององค์กรได้อย่างไร”

“องค์กรไทยต้องปรับโฉม และสร้างทีมข้อมูลเพื่อเรียนรู้ รับมือ สร้างความสามารถการจัดการข้อมูล แบบเรียลไทม์ และเชื่อมโยงข้อมูลให้ได้จากทุกส่วนงาน ทั้งจากฝ่ายขาย ฝ่ายการตลาด การดูแลลูกค้า ทั้งหมดจากแต่ละไซโลข้อมูลมารวมกัน ข้อนี้จะสามารถสร้างผลลัพธ์ได้อย่างมหาศาล” ศิริวัฒน์ กล่าว

หนึ่งในความท้าทายสำคัญคือ Data_Streaming เป็นเรื่องของการทำงานที่ ข้ามสายงาน ทั้งฝ่าย IT ฝ่ายผู้ดูแล Data ฝ่าย Business Unit หรือฝ่ายที่ดูด้านความเสียงและกฎระเบียบต่างๆ ดังนั้น C-Level ต้องทำหน้าที่เป็น orchestrator เพื่อให้ทุกฝ่ายทำงานบนเป้าหมายเดียวกัน

Real-Time Economy: เมื่อความเร็วคือความได้เปรียบ

ในเศรษฐกิจดิจิทัล ความคาดหวังของลูกค้าเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง ลูกค้าคาดหวังบริการแบบ ทันที การตัดสินใจทางธุรกิจต้องเกิดขึ้น ในจังหวะนั้น ความล่าช้าเพียงไม่กี่วินาที อาจหมายถึงการสูญเสียรายได้หรือโอกาส

องค์กรชั้นนำจึงกำลังขยับไปสู่ Real-Time Economy โดยใช้ Data_Streaming เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ 

ล่าสุดมีการประกาศ ความร่วมมือระหว่าง MFEC ในฐานะผู้วางระบบไอที และ Confluent ในฐานะเจ้าของเทคโนโลยี Data_Streaming ในการนำพลังของข้อมูลแบบ Real-time มาสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับธุรกิจ

การผนึกกำลังในครั้งนี้ คาดหวังถึงการช่วยสนับสนุนให้องค์กรทั่วประเทศไทยเปลี่ยน data streams ที่ไหลอย่างต่อเนื่องให้กลายเป็นการตัดสินใจที่แม่นยำและรวดเร็วขึ้น ความยืดหยุ่นทางธุรกิจที่แข็งแกร่งขึ้น พร้อมต่อยอดสู่นวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI 

เป็นความร่วมมือในโปรแกรมสำหรับตัวแทนจำหน่าย (Reseller) รูปแบบใหม่ ที่ออกแบบมาเพื่อมอบเครื่องมือและทรัพยากรที่ครบถ้วนให้กับ System Integrator ในการขับเคลื่อนยอดขายและสร้างการเติบโตในตลาด Data Streaming Platform 

โดยโปรแกรมดังกล่าวได้รับการออกแบบให้ใช้งานได้อย่างคล่องตัวมากยิ่งขึ้น โดยช่วยเสริมศักยภาพให้พันธมิตร ผ่านระบบออกใบเสนอราคาอัตโนมัติ การอนุมัติที่รวดเร็ว และงบประมาณสนับสนุนการตลาดร่วม (Co-marketing) เพื่อเร่งการเติบโตของธุรกิจ ช่วยให้พันธมิตรสามารถขยายบริการด้าน Data_Streaming ได้อย่างรวดเร็ว พร้อมตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้าที่มองหาโซลูชันแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

บทสรุป จาก Infrastructure สู่ Competitive Advantage

Data_Streaming Platform กำลังเปลี่ยนบทบาทจาก เครื่องมือด้าน IT ไปสู่ โครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์ ในโลกที่ AI และ Real-Time Economy กำลังเป็นมาตรฐานใหม่ คำถามสำคัญไม่ใช่ว่า ควรลงทุนหรือไม่

แต่คือ องค์กรของคุณพร้อมแค่ไหนที่จะทำงานบนข้อมูลแบบ real-time เพราะในท้ายที่สุด องค์กรที่ชนะ อาจไม่ใช่องค์กรที่มีข้อมูลมากที่สุด แต่คือองค์กรที่ ตอบสนองต่อข้อมูลได้เร็วที่สุด

Featured Image: kues1