คอนฟลูเอนท์

นายเคนนี่ ชิน ผู้อำนวยการภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ บริษัท คอนฟลูเอนท์ ผู้บุกเบิกด้าน Data Streaming นำงาน Data Streaming World Tour เปิดตัวที่กรุงเทพฯ รวมตัวทั้งผู้นำอุตสาหกรรม ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี และผู้ริเริ่มนวัตกรรม เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับศักยภาพของข้อมูลแบบเรียลไทม์ในการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในประเทศไทยและทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก โดยงานในกรุงเทพฯนี้เป็นส่วนหนึ่งของงานระดับโลกที่แสดงให้เห็นว่าองค์กรต่างๆ สามารถใช้เทคโนโลยี Data Streaming เพื่อปรับปรุงระบบการทำงานเดิมให้ทันสมัย และขับเคลื่อนนวัตกรรมใหม่ ตั้งแต่การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ไปจนถึง ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ หรือ Generative AI นอกจากนี้ Confluent ยังได้เปิดเผยผลการสำรวจประจำปีจากรายงาน Data Streaming Report ซึ่งจัดทำเป็นปีที่ 4 โดยได้สำรวจผู้นำด้านไอทีกว่า 4,175 คนจาก 12 ประเทศ ผลการสำรวจนี้ชี้ชัดว่า แพลตฟอร์ม Data Streaming (DSPs) ไม่ใช่เพียงทางเลือกอีกต่อไป แต่เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของการนำ AI มาใช้งาน รวมถึงการขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ ทั้งนี้ ผู้นำด้านไอทีส่วนใหญ่ (89%) เล็งเห็นว่า DSPs ช่วยลดอุปสรรคของการใช้ AI โดยเฉพาะปัญหาด้านการเข้าถึงข้อมูล คุณภาพข้อมูล และธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ด้วยเหตุนี้เอง ผู้นำด้านไอทีกว่า 90% จึงมีแผนที่จะเพิ่มการลงทุนใน DSPs ภายในปี 2568 ทำไมข้อมูลเรียลไทม์จึงจำเป็นต่อ AI ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ถือเป็นรากฐานสำคัญสำหรับการใช้งาน AI ทุกรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็น AI agent, แชทบอท หรือผู้ช่วย AI ล้วนต้องการการเข้าถึงข้อมูลที่น่าเชื่อถือเกี่ยวกับธุรกิจ ลูกค้า และสภาพแวดล้อมภายนอกได้ทันที สิ่งเหล่านี้จะเกิดขึ้นไม่ได้เลยหากขาด แพลตฟอร์ม Data Streaming ที่ครบวงจร ซึ่งช่วยให้มีกระแสข้อมูลที่ต่อเนื่อง มีคุณภาพสูง และสามารถเข้าถึงได้ เพื่อนำไปใช้งานได้ทุกที่ในองค์กร ดังนั้น แพลตฟอร์ม Data Streaming จึงไม่เพียงแต่เป็นพื้นฐานของ AI ยุคใหม่เท่านั้น แต่ยังเป็นกลไกสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรสามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างทันท่วงทีแบบเรียลไทม์อีกด้วย “ในขณะที่ประเทศไทยกำลังก้าวเข้าสู่อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI องค์กรต่าง ๆ จำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่เหมาะสมและสามารถปรับขนาดได้ตามความต้องการ เพื่อรองรับระบบอัจฉริยะแบบเรียลไทม์” นายเคนนี่ ชิน ผู้อำนวยการภูมิภาคเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ บริษัท คอนฟลูเอนท์ กล่าว Confluent พร้อมสนับสนุนองค์กรไทยให้สามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่ผ่านแพลตฟอร์ม Data Streaming ที่ช่วยเชื่อมต่อข้อมูลที่น่าเชื่อถือได้อย่างต่อเนื่อง ยิ่งไปกว่านั้น Confluent ยังรู้สึกตื่นเต้นที่จะได้มีส่วนร่วมในการผลักดันเป้าหมายดิจิทัลของประเทศ และช่วยให้องค์กรไทยสร้างสรรค์นวัตกรรมได้รวดเร็วยิ่งขึ้นด้วยขุมพลังข้อมูล AI ขณะที่ ทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก แพลตฟอร์ม Data Streaming กำลังได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในฐานะรากฐานสำคัญสู่ความสำเร็จของ AI โดย 89% ของผู้นำด้านไอทีระบุว่า Data Streaming เป็นการลงทุนเชิงกลยุทธ์ที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง 90% ระบุว่า DSPs ช่วยให้การนำ AI มาใช้งานง่ายขึ้น โดยการจัดการกับความท้าทายที่สำคัญ อาทิ การเข้าถึงข้อมูล คุณภาพของข้อมูล และธรรมาภิบาลข้อมูล ผลการสำรวจเหล่านี้สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ AI แห่งชาติของประเทศไทย รวมถึงการลงทุนกว่า 5 แสนล้านบาท ในโครงสร้างพื้นฐานและโครงการริเริ่มด้านดิจิทัล เพื่อเร่งการพัฒนา AI ในภาคส่วนสำคัญ เช่น สาธารณสุข การท่องเที่ยว และการเกษตร ในขณะที่องค์กรไทยก้าวหน้าตามแผนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล การประยุกต์ใช้ Data Streaming แบบเรียลไทม์จะเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในการเปลี่ยนเป้าหมายเหล่านี้ให้กลายเป็นจริง หากปราศจากแพลตฟอร์ม Data Streaming ผมคิดว่าเราคงไม่อาจดำเนินธุรกิจต่อไปได้แล้ว คุณ Sudhakar Gopal ตำแหน่ง EVP & CIO ที่ Citizens Bank กล่าว แพลตฟอร์ม Data Streaming ช่วยให้เราสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชันแบบ Point-to-Point ได้อย่างราบรื่น ทำให้เราสามารถสร้างการตัดสินใจที่พลิกโฉมการดำเนินงานได้อย่างทันท่วงทีแบบเรียลไทม์ ประเด็นสำคัญจากรายงาน Data Streaming ปี 2568 สำหรับ APAC แรงขับเคลื่อนเบื้องหลังความก้าวหน้าของ AI: 89% ระบุว่า DSPs จะถูกนำมาใช้มากขึ้นเพื่อป้อนข้อมูลแบบเรียลไทม์ ข้อมูลแวดล้อม และข้อมูลที่เชื่อถือได้ ให้กับระบบ AI สิ่งที่ขาดไม่ได้สำหรับกลยุทธ์ทางธุรกิจ: 89% จัดอันดับให้ Data Streaming เป็นกลยุทธ์สำคัญลำดับต้น ๆ การลงทุนที่ให้ผลตอบแทนสูง: 81% รายงานว่า Data Streaming ให้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงถึง 2-5 เท่า เพิ่มขึ้นจาก 80% ในปี 2567 แนวคิด "Shift left" ได้รับแรงผลักดันเพิ่มขึ้น: 81% ของผู้นำด้านไอที ลดต้นทุนและความเสี่ยงตลอดกระบวนการพัฒนาและปฏิบัติการได้อย่างมีนัยสำคัญ ด้วยการนำแนวคิด Shift-left มาใช้ในการประมวลผลและธรรมาภิบาลข้อมูล