ข่าวสารและบทความ

Data Quality Debt หรือ “หนี้คุณภาพข้อมูล” คือ ต้นทุนแฝงที่หลายองค์กรไม่รู้ตัว เมื่อผู้ใช้งานต้องเสียเวลาทำความสะอาดข้อมูลซ้ำ ๆ บทความนี้อธิบายสาเหตุ ผลกระทบ และแนวทางแก้ไขผ่าน Data Governance เพื่อยกระดับการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

Data Governance ที่ใช้งานได้จริงต้องมากกว่าแค่นโยบาย Coraline ช่วยองค์กรออกแบบและดำเนินโครงการ Data Governance ที่ตรวจสอบได้ ขยายได้ และพร้อมรองรับ Compliance Analytics และ AI

AI Governance คือกรอบการกำกับดูแล AI ที่องค์กรต้องมี เพื่อควบคุมความเสี่ยง สร้างความโปร่งใส และใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบ บทความนี้สรุปแนวคิด หลักการ และเหตุผลที่องค์กรไม่ควรมองข้าม

Coraline ให้บริการ Data Management Consulting & Implementation แบบ End-to-End ตั้งแต่การวางกลยุทธ์ ไปจนถึงการพัฒนา Data Hub ที่พร้อมใช้งานจริง

ในมิติของเทคโนโลยี Governance จะประกอบไปด้วย 3 เรื่อง คือ 1. IT Governance 2. Data Governance 3. AI Governance โดยทั้ง 3 Governance นี้จะมีวิธีในการดำเนินโครงการและเป้าหมายที่แตกต่างกัน แต่สิ่งที่จะบ่งบอกว่า Governance ประสบความสำเร็จหรือไม่ของทั้ง 3 โครงการเหมือนกันนั่นก็คือ “ความโปร่งใส” ความโปร่งใสในที่นี้ คือ สามารถมอนิเตอร์ได้จากส่วนกลาง รู้ว่าใครทำอะไร มีหน้าที่อะไร และมีกระบวนการในการตรวจสอบการทำงานอย่างชัดเจน เช่น IT Governance จะต้องมีการมอนิเตอร์เทคโนโลยีต่าง ๆ ที่ใ

ภาครัฐกับการลงทุนด้าน AI : หากเปิด TOR (Terms of Reference หรือเอกสารกำหนดขอบเขตและรายละเอียดของโครงการ) ของภาครัฐในตอนนี้ ทุก ๆ โครงการก็จะต้องมีคำว่า “AI” ห้อยท้าย อาจจะเป็นเพราะภาคราชการกำลังพยายามผลักดันด้าน AI แต่จะทราบได้อย่างไรว่า โครงการนั้นเป็นโครงการที่คู่ควรกับการใช้ AI จริงหรือไม่ คำตอบคือ ให้เราหาประโยชน์ของการพัฒนาระบบนั้น หรือมองหาเหตุและผล ที่มาที่ไป ปัญหาต้นเรื่องที่ทำให้ต้องพัฒนาระบบ เช่น สร้างระบบ AI สำหรับการทำ Smart City โดยนำ AI มาทำ Object Detection...

อยากให้ข้อมูลขององค์กรพร้อมใช้ ไม่มีปัญหาแตกต่าง ไม่ต้องตามแก้ซ้ำๆ? บทความนี้สรุปหน้าที่ของ Data Steward และทำไมตำแหน่งนี้จึงจำเป็นกว่าที่หลายองค์กรคิด

ปี 2026 จะเป็นปีที่องค์กรต้องจัดระเบียบข้อมูลและใช้ AI อย่างมีกรอบกำหนด เมื่อ AI กำลังเข้าไปอยู่ในทุกระบบ ทุกทีม และทุกการตัดสินใจขององค์กร การใช้งานแบบไร้กรอบชัดเจน จึงอาจนำไปสู่ปัญหาใหญ่ เช่น การรั่วไหลของข้อมูล การตัดสินใจผิดพลาด ความเสี่ยงเชิงกฎหมาย และผลกระทบด้านชื่อเสียง องค์กรที่ประสบความสำเร็จในปี 2026 จึงเป็นองค์กรที่วางรากฐาน Data Governance และ AI Governance ตั้งแต่วันนี้! ตลอดทั้งปีนี้ คอราไลน์ชนะโครงการด้าน Data Governance และ AI Governance มากมาย เราจึงออก Roadm

เราไม่ยัดเยียดเทคโนโลยี และพร้อมเปรียบเทียบเครื่องมือที่เหมาะสมที่สุดสำหรับองค์กร โดยไม่ยึดติดกับยี่ห้อใดยี่ห้อหนึ่ง, เรามี Site Reference จำนวนมาก ครอบคลุมทั้ง Logistics, Manufacturing, Insurance, Finance, Energy และ Government, เราทำได้ตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ตั้งแต่ Data Governance, Data Management, Data Analytics, AI Implementation และ AI Governance โดยทีม Coraline 100% ไม่มีการจ้าง Sub

โดยทั่วไปแล้ว ทีม IT ภายในองค์กร มีหน้าที่หลักในการดูแลและบำรุงระบบเพื่อให้ใช้งานได้ต่อเนื่อง ซึ่งงานส่วนใหญ่ไม่ใช่การออกแบบ จึงอาจขาดทักษะในการวาง Pipeline และการเลือกใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ทำให้ไม่สามารถออกแบบ Data Pipeline หรือวาง Roadmap สำหรับ Data Architecture ขององค์กรได้ การออกแบบจึงเป็นหน้าที่ของที่ปรึกษาที่มีประสบการณ์