ทำไมปี 2026 องค์กรถึงเลิกคุยเรื่อง Data Warehouse แล้วหันมาโฟกัสที่ ‘AI Data Cloud’ แทน

ทุกองค์กรพูดถึง AI แต่ไม่ใช่ทุกองค์กรที่ “พร้อมใช้ AI” ในปี 2026 คำว่า AI ไม่ได้เป็นเรื่องของนวัตกรรมอีกต่อไปแต่เป็น ความสามารถพื้นฐาน ที่องค์กรคาดหวังว่าจะช่วย:

• เพิ่มรายได้
• ลดต้นทุน
• ตัดสินใจได้เร็วขึ้น
• เข้าใจลูกค้าแบบ real-time

แต่จากประสบการณ์ทำงานด้าน Data Strategy และ AI Consulting สิ่งที่เราพบคือ

องค์กรส่วนใหญ่ไม่ได้ติดที่ AI แต่ติดที่ “โครงสร้างข้อมูล” ที่ยังไม่รองรับ AI

นี่คือจุดที่แนวคิด AI Data Cloud เริ่มเข้ามามีบทบาทสำคัญ

ปัญหาจริงขององค์กรเมื่อเริ่มทำ AI

หลายองค์กรที่เริ่มต้นด้วย AI มักมีสถานการณ์คล้ายกัน:

• มี Data Warehouse อยู่แล้ว
• มี Dashboard และรายงานครบ
• มีทีม Data และ IT ภายใน

แต่เมื่อเริ่มทำ AI กลับพบว่า:

• ข้อมูลไม่สดพอสำหรับการตัดสินใจ
• ต้องใช้เวลานานในการเตรียม data เพื่อ feed เข้า model
• ข้อมูลกระจัดกระจายตามระบบและทีม
• AI ใช้ได้เฉพาะบาง use case

คำถามที่ผู้บริหารถามบ่อยคือ

“เราลงทุน data มามาก ทำไม AI ยังไม่สร้างผลลัพธ์?”

คำตอบมักไม่ได้อยู่ที่โมเดล แต่อยู่ที่ Data Architecture ที่ยังถูกออกแบบมาเพื่อการรายงาน ไม่ใช่เพื่อ AI

ทำไม Data Warehouse แบบเดิมไม่ตอบโจทย์ AI อีกต่อไป

Data Warehouse ถูกออกแบบมาในยุคที่องค์กรต้องการ:

• สรุปข้อมูลย้อนหลัง
• วิเคราะห์ผลลัพธ์เชิง descriptive
• สนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในระยะยาว

แต่ AI ในปี 2026 ต้องการ data ที่:

• เป็น Real-time หรือ Near real-time
• อยู่ในระดับ event หรือ transaction
• รวมข้อมูลจากหลาย source พร้อมกัน
• เชื่อมกับ application และ workflow ได้ทันที

ข้อจำกัดของ Data Warehouse แบบเดิมคือ:

• Batch processing (รอข้อมูลสะสมครบก่อน แล้วค่อยเอามาประมวลผลทีเดียว)
• Schema แข็ง (คำที่ใช้เรียกโครงสร้างข้อมูลที่ ต้องกำหนดรูปแบบข้อมูลล่วงหน้า และเปลี่ยนยาก)
• Data latency สูง (ข้อมูลเกิดขึ้นแล้ว แต่ต้องรอนานกว่าจะนำมาใช้ได้)
• Integration กับ AI ซับซ้อน (การเชื่อมระบบข้อมูลเดิมเข้ากับ AI ทำได้ยาก ใช้เวลานาน และต้องผ่านหลายขั้นตอน)

สิ่งเหล่านี้ทำให้ Data Warehouse ไม่สามารถเป็นแกนหลักของ AI Strategy ได้อีกต่อไป

AI เปลี่ยนบทบาทของ “ข้อมูล” เป็น “การตัดสินใจ”

ในองค์กรที่ใช้ AI จริง คำถามทางธุรกิจเปลี่ยนจาก: “ยอดขายเดือนที่แล้วเป็นอย่างไร”

เป็น:

• “ลูกค้าคนนี้ควรได้รับข้อเสนออะไรตอนนี้”
• “ควร automate ขั้นตอนไหนเพื่อลดต้นทุนทันที”
• “เราจะคาดการณ์ความเสี่ยงก่อนเกิดได้หรือไม่”

คำถามเหล่านี้ต้องการ:

• Data ที่เข้าถึงได้ทันที
• Data ที่เชื่อมโยงข้ามระบบ
• Data ที่ AI สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องรอขั้นตอนเตรียมข้อมูลยาว ๆ

นี่คือเหตุผลที่องค์กรเริ่มหันมาโฟกัส AI Data Cloud

AI Data Cloud คืออะไร

AI Data Cloud ไม่ใช่เพียงการย้ายข้อมูลขึ้น Cloud แต่คือแนวคิดในการออกแบบ data foundation ใหม่ โดยมี AI เป็นศูนย์กลาง

ลักษณะสำคัญของ AI Data Cloud

• รวม Structured / Semi-structured / Unstructured data
• รองรับ streaming และ real-time analytics
• ใช้ data layer เดียวกันสำหรับ BI, AI, ML และ GenAI
• เชื่อมต่อกับ application และ ecosystem ภายนอกได้ง่าย
• มี governance และ security ระดับองค์กร

หัวใจสำคัญคือ

Data ไม่ได้ถูกจัดเก็บเพื่อ “ดูย้อนหลัง” แต่ถูกออกแบบมาเพื่อ “ตัดสินใจและลงมือทำทันที”

บทบาทของ Data Strategy ในโลก AI Data Cloud

การทำ AI Data Cloud ให้สำเร็จ ไม่ได้เริ่มจากเทคโนโลยี แต่เริ่มจาก Data Strategy

Data Strategy ที่ดีต้องตอบคำถามว่า:

• Business decision ไหนสำคัญที่สุด
• Data ใดจำเป็นต่อ decision นั้น
• Data ต้องพร้อมในระดับไหน (real-time / batch)
• ใครเป็นเจ้าของ data และดูแลคุณภาพ
• จะกำกับดูแลอย่างไรโดยไม่ชะลอการใช้งาน

นี่คือเหตุผลที่องค์กรจำนวนมากเลือกเริ่มจาก Data Strategy Consulting เพื่อลดความเสี่ยงจากการลงทุนผิดทิศทาง

AI Data Cloud ในทางปฏิบัติ

องค์กรที่สร้าง AI Data Cloud สำเร็จมัก:

• ใช้ platform ที่แยก storage และ compute
• รองรับ analytics และ AI บน data เดียวกัน
• เปิดให้เชื่อมต่อกับเครื่องมือภายนอกได้ยืดหยุ่น
• Scale ได้ตามการใช้งานจริง

หลายองค์กรเลือกใช้ platform ชั้นนำ เช่น Snowflake แต่ในฐานะที่ปรึกษา สิ่งสำคัญกว่าคือ การออกแบบ Data Architecture ให้เหมาะกับบริบทของธุรกิจ

สรุป: ทำไม AI Data Cloud คือรากฐานของ AI Strategy ในปี 2026

• AI จะไม่สร้างผลลัพธ์ หาก Data ยังไม่พร้อม
• Data Warehouse อย่างเดียวไม่พออีกต่อไป
• AI Data Cloud คือ foundation ของ decision-centric organization
• Data Strategy คือจุดเริ่มต้นของ AI Strategy ที่ยั่งยืน

สำหรับองค์กรที่กำลังมองหาคำแนะนำ หากองค์กรของคุณ:

• ต้องการใช้ AI อย่างจริงจัง
• กำลังทบทวนโครงสร้างข้อมูล
• ต้องการคำแนะนำที่ไม่ยึดติดกับเครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่ง

การเริ่มจาก Data Strategy และ AI Consulting จะช่วยให้องค์กรออกแบบ AI Data Cloud ที่เหมาะสม ยั่งยืน และสร้างผลลัพธ์ได้จริง