TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Future of Enterprise Data Platform อนาคตแพลตฟอร์มด้านข้อมูลในยุค AI EP.3
โดยส่วนใหญ่แล้ว การเลือก Enterprise Data Platform มักพิจารณาจากประสิทธิภาพของแพลตฟอร์ม ความสามารถในการรองรับปริมาณข้อมูล และความคุ้มค่าของการลงทุน หลายองค์กรเชื่อว่าหากเลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสมตั้งแต่ต้น ก็จะสามารถใช้งานและต่อยอดได้อีกหลายปี แต่ในยุค AI สมมติฐานนี้อาจไม่เป็นจริงอีกต่อไป
ปัจจุบัน การเปลี่ยนแปลงของโลกเทคโนโลยีไม่ได้เกิดจากนวัตกรรมเพียงอย่างเดียว แต่ยังเกิดจากการเปลี่ยนแปลงนโยบายของผู้ให้บริการ การควบรวมกิจการ การปรับรูปแบบ Licensing และ Pricing รวมถึงปัจจัยด้าน Geopolitics เช่น ความขัดแย้งระหว่างประเทศ มาตรการควบคุมการส่งออกเทคโนโลยี การคว่ำบาตรทางเศรษฐกิจ และกฎหมายด้านข้อมูลที่แตกต่างกันในแต่ละประเทศ ซึ่งล้วนส่งผลต่อการเข้าถึงเทคโนโลยีและการดำเนินธุรกิจ เหตุการณ์เหล่านี้เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง และหลายครั้งอยู่นอกเหนือการควบคุมขององค์กร
ความเสี่ยงที่หลายองค์กรเริ่มตระหนักในวันนี้ คือการขาดอิสระในการกำหนดทิศทางของแพลตฟอร์ม หากวันหนึ่งผู้ให้บริการเปลี่ยนนโยบาย เปลี่ยนเงื่อนไข หรือจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยี องค์กรอาจพบว่าตนเองมีทางเลือกน้อยกว่าที่คิด
นี่คือเหตุผลที่หลายองค์กรเริ่มให้ความสำคัญกับแนวคิด Sovereign Data Lakehouse มากขึ้น ซึ่งเป็นอีกหนึ่งทิศทางสำคัญของ Enterprise Data Platform ในยุค AI โดยมีเป้าหมายเพื่อให้องค์กรยังคงเป็นผู้ควบคุมข้อมูล แพลตฟอร์ม AI และโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง พร้อมมีอิสระในการเลือกและปรับเปลี่ยนเทคโนโลยีให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ของธุรกิจ แม้โลกเทคโนโลยีจะเปลี่ยนแปลงไปเพียงใดก็ตาม
เมื่อ Data Platform แบบเดิม ๆ จำกัดอิสระในการกำหนดอนาคตของธุรกิจ
ที่ผ่านมา Enterprise Data Platform จำนวนมากถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหลัก แต่เมื่อ AI กลายเป็นหัวใจของการดำเนินธุรกิจ ข้อกำหนดของแพลตฟอร์มก็เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง องค์กรต้องการแพลตฟอร์มที่รองรับการพัฒนา AI ได้อย่างยืดหยุ่น สามารถเลือกใช้โมเดล เครื่องมือ และโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสมกับแต่ละงานได้โดยไม่มีข้อจำกัด
อย่างไรก็ตาม Data Platform รุ่นใหม่จำนวนไม่น้อยกลับผูกอยู่กับผู้ให้บริการ Cloud เพียงไม่กี่ราย ทำให้องค์กรถูกจำกัดทางเลือกด้าน Infrastructure และต้องดำเนินงานภายใต้เงื่อนไขของผู้ให้บริการเป็นหลัก ซึ่งอาจไม่สอดคล้องกับข้อกำหนดด้าน Compliance, Data Security หรือ Data Residency ของหลายองค์กร
เมื่อแพลตฟอร์มข้อมูล และ AI ถูกผูกอยู่กับ Ecosystem ของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง หากผู้ให้บริการปรับเปลี่ยนนโยบาย ราคา หรือทิศทางของผลิตภัณฑ์ องค์กรก็แทบไม่มีอำนาจในการต่อรองหรือกำหนดอนาคตของแพลตฟอร์มได้ด้วยตนเอง
ประเด็นนี้สอดคล้องกับแนวคิดที่ Alex Karp, CEO ของ Palantir นำเสนอว่า องค์กรควรเป็นผู้ควบคุม Compute, Models, Data Stack และ “Alpha” หรือองค์ความรู้ที่สร้างความได้เปรียบทางธุรกิจของตนเอง โดยไม่ปล่อยให้ทรัพย์สินสำคัญเหล่านี้ถูกถ่ายโอนไปยังผู้ให้บริการภายนอก พร้อมตั้งคำถามถึงความเป็นเจ้าของข้อมูลและความปลอดภัยของข้อมูลที่ใช้กับ AI ซึ่งสะท้อนว่า คุณค่าที่แท้จริงของ AI ไม่ได้อยู่ที่ตัวโมเดลเพียงอย่างเดียว แต่ยังอยู่ที่ข้อมูล กระบวนการทำงาน และองค์ความรู้เฉพาะของแต่ละองค์กร
รวมถึงปัจจุบัน Enterprise Infrastructure มีความหลากหลายมากกว่าที่เคย หลายองค์กรมีระบบธุรกิจหลักทำงานอยู่ภายใน Data Center ควบคู่กับ Private Cloud, Public Cloud และ Edge Infrastructure ขณะที่ระบบ AI จำนวนมากเริ่มถูกติดตั้งภายในองค์กร เพื่อรองรับข้อมูลที่มีความอ่อนไหว ข้อกำหนดด้าน Compliance และการบริหารจัดการ GPU ได้อย่างเหมาะสม เมื่อแต่ละ Workload มีข้อกำหนดแตกต่างกัน ความสามารถในการเลือก Infrastructure ที่เหมาะสมจึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญของกลยุทธ์ธุรกิจ ไม่ใช่เพียงการตัดสินใจด้านเทคโนโลยีอีกต่อไป
เมื่อธุรกิจต้องปรับตัวอย่างรวดเร็ว องค์กรอาจพบว่าการย้ายข้อมูล การเปลี่ยน Infrastructure หรือการขยายระบบ AI กลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อน มีต้นทุนสูง และใช้เวลามากกว่าที่คาดไว้ ข้อจำกัดดังกล่าวทำให้ Sovereign Data Lakehouse กลายเป็นอีกหนึ่งแนวทางที่หลายองค์กรเริ่มนำมาพิจารณา เพื่อรักษาความสามารถในการกำหนดทิศทางของ Data Platform ได้ด้วยตนเอง
Sovereign Data Lakehouse ไม่ใช่แค่เรื่อง Hybrid Infrastructure แต่คืออิสระในการกำหนดอนาคตของ Data Platform
Sovereign Data Lakehouse นอกจากรองรับการติดตั้งได้ทั้ง On-premises, Air-gapped หรือ Public Cloud แล้ว ยังรวมไปถึงแนวคิดในการออกแบบ Enterprise Data Platform ที่ทำให้องค์กรยังคงเป็นผู้กำหนดว่า ข้อมูลจะถูกจัดเก็บ ประมวลผล และกำกับดูแลอย่างไร โดยไม่ถูกจำกัดด้วยข้อกำหนดของผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง
แนวคิดนี้ครอบคลุมตั้งแต่การเลือก Infrastructure ที่เหมาะสมกับแต่ละ Workload การกำหนดขอบเขตการจัดเก็บข้อมูล (Data Residency) การเป็นผู้ถือครอง Encryption Keys ไปจนถึงการกำหนดนโยบายด้าน Data Governance และ Security ให้สอดคล้องกับข้อกำหนดขององค์กรและกฎหมายที่เกี่ยวข้อง โดยมั่นใจได้ว่าข้อมูลจะไม่ออกนอกขอบเขตการควบคุมขององค์กร
ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา คำว่า Sovereign Cloud หรือ Sovereign Infrastructure ถูกกล่าวถึงอย่างกว้างขวางในฐานะแนวคิดที่ทำให้องค์กรสามารถควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเองได้ แต่เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่ Infrastructure เพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ “ข้อมูล” ซึ่งเป็นรากฐานของ AI ทั้งหมด Sovereign Data Lakehouse จึงต่อยอดแนวคิดดังกล่าวจากการควบคุม Infrastructure ไปสู่การควบคุมข้อมูล สถาปัตยกรรม และเทคโนโลยีของแพลตฟอร์ม โดยยึดหลัก Open Architecture, Open Standards และ Deploy Anywhere เพื่อให้องค์กรสามารถเลือกใช้งานเทคโนโลยีที่เหมาะสมที่สุดได้โดยไม่ถูกจำกัดด้วยผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง
เมื่อ Intelligence ขององค์กรยังคงอยู่บนแพลตฟอร์มที่ควบคุมได้ องค์กรย่อมมีอิสระในการเลือกใช้ AI ที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละช่วงเวลา ไม่ว่าจะเป็นโมเดลจากผู้ให้บริการฝั่งตะวันตก โมเดลจากจีน หรือ Open-source Models รุ่นใหม่ ๆ ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยไม่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยนสถาปัตยกรรมหลักของแพลตฟอร์มทุกครั้งที่เทคโนโลยีเปลี่ยนแปลง
ท้ายที่สุดแล้ว สิ่งที่องค์กรได้รับไม่ใช่เพียงความยืดหยุ่นในการติดตั้งระบบ แต่คือความสามารถในการรักษาอำนาจในการตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน และทิศทางของ Data Platform ตลอดอายุการใช้งานของระบบ
สร้าง Enterprise Intelligence บนรากฐานของ Sovereign Data Lakehouse
Blendata Enterprise ได้รับการออกแบบภายใต้แนวคิด Sovereign by Design เพื่อให้องค์กรสามารถสร้างและพัฒนา Enterprise Intelligence บนรากฐานที่ตนเองเป็นผู้ควบคุม รองรับการติดตั้งทั้ง On-premises, Air-gapped, Private Cloud, Public Cloud และ Hybrid Cloud พร้อมให้องค์กรเป็นผู้ถือครอง Encryption Keys และกำหนดขอบเขตการกำกับดูแลข้อมูลได้ด้วยตนเอง ทำให้ข้อมูล องค์ความรู้ และ AI ยังคงอยู่ภายใต้การควบคุมขององค์กร ไม่ว่าจะเลือกใช้งานโครงสร้างพื้นฐานรูปแบบใด
แพลตฟอร์มรองรับมาตรฐานแบบเปิด พร้อมความสามารถด้าน Data Engineering, SQL Analytics, Real-time Streaming และ AI ภายในแพลตฟอร์มเดียว ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวมข้อมูล สร้างองค์ความรู้ และพัฒนา AI ได้อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ถูกจำกัดด้วยผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง หรือได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี นโยบาย และข้อกำหนดด้านกฎหมาย
ในยุคที่ AI เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ความได้เปรียบทางการแข่งขันคือความสามารถในการสร้าง รักษา และต่อยอด Enterprise Intelligence ซึ่งเกิดจากการผสานข้อมูล กระบวนการทำงาน และองค์ความรู้เฉพาะขององค์กรเข้าด้วยกันบนแพลตฟอร์มที่องค์กรเป็นผู้กำหนดทิศทางได้เอง พร้อมรองรับทุกโจทย์ธุรกิจ แม้โลกเทคโนโลยีจะเปลี่ยนแปลงไปเพียงใดก็ตาม
ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Blendata Enterprise หรือพูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญได้ที่ www.blendata.com หรืออีเมล hello@blendata.com
ผู้ที่สนใจเรียนรู้แนวทางการสร้าง The Sovereign Data & AI Lakehouse และการวางรากฐานข้อมูลที่พร้อมรองรับการใช้งาน AI (AI-ready Foundation) ขอเชิญเข้าร่วมงาน Blendata – Data & AI Decoded 2026: Data First. AI That Works. เพื่ออัปเดตทิศทางของเทคโนโลยี Data และ AI พร้อมแลกเปลี่ยนมุมมองเกี่ยวกับการขับเคลื่อนองค์กรสู่ยุค Enterprise AI ด้วยแพลตฟอร์มข้อมูลยุคใหม่
ภายในงาน ผู้เข้าร่วมจะได้รับฟังวิสัยทัศน์และทิศทางการพัฒนาเทคโนโลยีจาก Blendata พร้อมอัปเดตแนวโน้มของ Enterprise AI, Agentic AI และสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ ผ่านการบรรยายพิเศษ การเสวนาจากผู้บริหาร การสาธิตเทคโนโลยี รวมถึงกรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ Data และ AI จากผู้เชี่ยวชาญในประเทศไทยและภูมิภาคอาเซียน ตลอดจนร่วมสัมผัสนวัตกรรมด้าน Data & AI จาก Blendata และพันธมิตรเทคโนโลยีชั้นนำ
งานจะจัดขึ้นในวันพฤหัสบดีที่ 20 สิงหาคม 2569 เวลา 08.00–13.30 น. ณ ห้องสยามฮอลล์ ชั้น 6 โรงแรม Eastin Grand Hotel Phayathai กรุงเทพมหานคร
ผู้สนใจสามารถสอบถามรายละเอียดและสำรองที่นั่งได้ที่ marketing@blendata.com
Disclaimer: All third-party trademarks mentioned are the property of their respective owners.
