Data Trends 2026 – จาก Global Insight สู่กลยุทธ์ที่องค์กรต้องลงมือทำ

Why Data Trends 2026 Matter: จุดเปลี่ยนที่องค์กรไม่อาจมองข้าม

ปี 2026 ไม่ได้เป็นเพียงปีหนึ่งในปฏิทินของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี แต่เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่บทบาทของ Data ในองค์กรกำลังถูกนิยามใหม่อย่างสิ้นเชิง องค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันมี Data มากกว่าที่เคยมี แต่กลับพบว่าตัวเองยังคงติดอยู่กับปัญหาเดิม นั่นคือ ไม่สามารถแปลง Data ให้เป็น Actionable Decision ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำพอ

ตัวเลขพูดได้ชัดเจน องค์กรที่สามารถใช้ Data ในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมีความได้เปรียบทางการแข่งขันที่เห็นได้ชัด แต่ช่องว่างระหว่างการมี Data กับการใช้ Data อย่างมีกลยุทธ์กำลังกว้างขึ้นทุกวัน สำหรับผู้บริหารที่ต้องตัดสินใจในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การเข้าใจแนวโน้มของ Data และสิ่งที่มันหมายถึงต่อองค์กรไม่ใช่ตัวเลือก แต่เป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์

Global Perspective: ภูมิทัศน์ใหม่ของ Data ในปี 2026

Bernard Marr ผู้เชี่ยวชาญด้าน Future Trends ระดับโลกได้วิเคราะห์ไว้ใน Forbes ว่า ปี 2026 คือปีที่ Data กำลังกลายเป็น “เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และมีความเป็นอิสระมากขึ้น” การปรากฏตัวของ Agentic AI และ Foundation Models ที่ทรงพลังได้บังคับให้องค์กรต้องคิดใหม่ทั้งหมดเกี่ยวกับ Data Strategy การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานของวิธีที่เราทำงาน เรียนรู้ และสร้างมูลค่าจากข้อมูล

สิ่งที่น่าสนใจคือ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เกิดขึ้นในสุญญากาศ แต่เป็นผลมาจากการบรรจบกันของหลายปัจจัย ตั้งแต่การพัฒนาของ AI ที่ก้าวกระโดด ไปจนถึงกฎระเบียบด้าน Data Privacy ที่เข้มงวดขึ้นทั่วโลก รวมถึงความต้องการของธุรกิจที่ต้องการ Real-time Insights เพื่อการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น

ในบริบทของภูมิภาคเอเชียและไทยโดยเฉพาะ แนวโน้มเหล่านี้มีความหมายที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เพราะองค์กรส่วนใหญ่ยังอยู่ในช่วงของการสร้างรากฐาน Data Infrastructure ขณะเดียวกันก็ต้องเผชิญกับความคาดหวังที่สูงขึ้นในเรื่องของ Data-driven Decision Making จากทั้ง Stakeholders ภายในและภายนอก

Predictive Analysis: ผลกระทบที่แท้จริงต่อธุรกิจ

จาก Data Reporting สู่ Predictive & Prescriptive Intelligence

การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งคือการเลื่อนจากการ “รายงานสิ่งที่เกิดขึ้น” ไปสู่การ “คาดการณ์และแนะนำสิ่งที่ควรทำ” องค์กรที่ยังใช้ Data เพียงเพื่อสร้าง Dashboard หรือรายงานประจำเดือนกำลังสูญเสียโอกาสอย่างมหาศาล

ผลกระทบต่อ Revenue: องค์กรที่นำ Predictive Analytics มาใช้สามารถคาดการณ์พฤติกรรมลูกค้า ระบุโอกาสในการ Cross-sell หรือ Upsell และป้องกันการสูญเสียลูกค้าได้ล่วงหน้า ส่งผลให้ Customer Lifetime Value เพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

ผลกระทบต่อ Efficiency: การใช้ Prescriptive Analytics ช่วยให้องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการต่างๆ ตั้งแต่ Supply Chain, Inventory Management ไปจนถึง Resource Allocation โดยระบบไม่เพียงแต่บอกว่าเกิดอะไรขึ้น แต่ยังแนะนำ Action ที่ดีที่สุดในสถานการณ์นั้นๆ

สิ่งที่สำคัญคือ การเปลี่ยนผ่านนี้ต้องการมากกว่าแค่เทคโนโลยี แต่ต้องการการปรับเปลี่ยน Mindset ขององค์กร จากการมองว่า Data เป็น “ของที่มี” ไปสู่การมองว่า Data เป็น “เครื่องมือในการตัดสินใจที่ต้องใช้อย่างมีกลยุทธ์”

Agent-Ready Data: เมื่อ AI กลายเป็น Primary Consumer ของ Data

แนวโน้มที่เปลี่ยนเกมอย่างแท้จริงคือการที่ AI Agents กำลังกลายเป็นผู้บริโภคและประมวลผล Data หลักขององค์กร ไม่ใช่เพียงแค่เครื่องมือที่คนใช้ แต่เป็น “พนักงาน” ที่ทำงานอัตโนมัติตลอด 24 ชั่วโมง

ผลกระทบต่อ Decision-Making: AI Agents สามารถประมวลผล Data ได้เร็วกว่ามนุษย์หลายพันเท่า และสามารถทำงานหลายๆ งานพร้อมกันได้ ทำให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้รวดเร็วขึ้นอย่างมาก โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ต้องการการตอบสนองแบบ Real-time

ผลกระทบต่อ Risk Management: AI Agents สามารถตรวจจับ Pattern ที่ผิดปกติหรือความเสี่ยงที่กำลังจะเกิดขึ้นได้เร็วกว่า ช่วยให้องค์กรสามารถป้องกันปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้นจริง

แต่สิ่งที่องค์กรต้องเตรียมพร้อมคือ Data ของตนเองจะต้อง “Agent-Ready” หมายความว่า Data ต้องมีโครงสร้างที่ชัดเจน สามารถเข้าถึงได้ง่าย มีความปลอดภัย และที่สำคัญคือต้องมี Data Governance ที่แข็งแรงพอที่จะควบคุม AI Agents ให้ทำงานในกรอบที่ถูกต้อง

Data Provenance & Trust: รากฐานของความน่าเชื่อถือ

ในยุคที่ AI สร้าง Data ได้เองผ่าน Generative AI และ Synthetic Data ประเด็นของ Data Provenance (ความสามารถในการติดตามที่มาของ Data) กลายเป็นเรื่องสำคัญที่สุด องค์กรต้องสามารถตอบได้ว่า Data แต่ละชิ้นมาจากไหน ผ่านการประมวลผลอะไรบ้าง และเชื่อถือได้แค่ไหน

ผลกระทบต่อ Compliance: ด้วยกฎระเบียบอย่าง EU AI Act และกฎหมาย Data Privacy ที่เข้มงวดขึ้นทั่วโลก องค์กรที่ไม่สามารถพิสูจน์ที่มาและการใช้งาน Data ของตนได้จะเผชิญกับความเสี่ยงทางกฎหมายและการเงินที่สูงมาก

ผลกระทบต่อ Brand Trust: ในโลกที่ Deepfake และ Misinformation แพร่หลาย องค์กรที่สามารถพิสูจน์ได้ว่า Data และ Insights ของตนมาจากแหล่งที่เชื่อถือได้จะได้เปรียบอย่างมากในการสร้างความเชื่อมั่นให้กับ Customers และ Partners

การลงทุนใน Data Lineage, Data Quality Management และ Governance Framework ไม่ใช่แค่เรื่องของการปฏิบัติตาม Compliance แต่เป็นการสร้าง Competitive Advantage ในระยะยาว

Generative Data Democracy: การทำให้ทุกคนเข้าถึง Insights ได้

แนวโน้มที่น่าตื่นเต้นอีกประการหนึ่งคือการที่ Generative AI ทำให้การเข้าถึง Data Insights กลายเป็นเรื่องที่ทุกคนทำได้ ไม่จำเป็นต้องเป็น Data Scientist หรือ Analyst อีกต่อไป พนักงานทุกคนสามารถถามคำถามด้วยภาษาธรรมดาและได้รับคำตอบที่เข้าใจง่าย

ผลกระทบต่อ Organizational Agility: เมื่อทุกคนสามารถเข้าถึง Insights ได้ การตัดสินใจสามารถเกิดขึ้นได้เร็วขึ้นและใกล้ชิดกับจุดที่เกิดปัญหาหรือโอกาส ไม่ต้องรอให้มีการส่งต่อข้อมูลผ่านหลายชั้น

ผลกระทบต่อ Innovation: การที่พนักงาน Frontline สามารถเข้าถึง Data ได้เองทำให้เกิด Insights และ Ideas ใหม่ๆ ที่อาจไม่เคยเกิดขึ้นถ้า Data ยังคงถูกกักขังอยู่กับทีม Analytics เท่านั้น

อย่างไรก็ตาม การเปิดกว้าง Data Access ต้องมาพร้อมกับ Data Literacy ที่แข็งแกร่ง พนักงานต้องเข้าใจไม่เพียงแค่วิธีการใช้เครื่องมือ แต่ต้องเข้าใจว่าจะตีความ Data อย่างไร รู้ข้อจำกัดของ Data และเข้าใจ Context ทางธุรกิจ

The Gap: สิ่งที่องค์กร B2B ส่วนใหญ่มักพลาด

จากประสบการณ์ในการทำงานกับองค์กร B2B หลากหลายขนาดและอุตสาหกรรม เราพบว่ามี Gap หลักๆ ที่องค์กรมักเผชิญ:

Gap ที่ 1: การมุ่งเน้นที่ Technology มากกว่า Strategy

องค์กรจำนวนมากเริ่มต้นด้วยการซื้อเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มที่ทันสมัย โดยไม่ได้คิดถึง Data Strategy ที่ชัดเจนก่อน ผลลัพธ์คือมี Tools มากมายแต่ไม่สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะขาด Use Cases ที่ชัดเจน หรือ Data ที่พร้อมใช้งาน

Gap ที่ 2: การมองข้ามความสำคัญของ Data Foundation

การจะทำ Advanced Analytics หรือนำ AI มาใช้ได้ จำเป็นต้องมี Data Foundation ที่แข็งแรง แต่องค์กรส่วนใหญ่มักข้ามขั้นตอนนี้ไป รีบไปทำสิ่งที่ “ดูแฟนซี” โดยไม่ได้จัดการกับปัญหาพื้นฐานอย่างการมี Data Silos, Data Quality Issues หรือการขาด Data Governance

Gap ที่ 3: การแยก Data Initiative ออกจาก Business Objective

หลายองค์กรทำ Data Projects เพราะ “ทุกคนทำ” หรือเพราะ “เทคโนโลยีใหม่” แต่ไม่ได้เชื่อมโยงกับ Business Goals ที่ชัดเจน ทำให้ยากที่จะวัด ROI หรือพิสูจน์คุณค่าของการลงทุน

Gap ที่ 4: การขาด Change Management และ Data Culture

เทคโนโลยีอาจพร้อม แต่คนในองค์กรยังไม่พร้อม การขาด Data Literacy, ความต้านทานต่อการเปลี่ยนแปลง และการขาดการสนับสนุนจาก Leadership ทำให้ Data Initiatives หลายโครงการล้มเหลว

สิ่งที่สำคัญคือ Gap เหล่านี้ไม่ได้เกิดจากการขาดความรู้หรือความสามารถ แต่เกิดจากการขาดมุมมองที่ครอบคลุมและการขาดความอดทนในการสร้างรากฐานที่แข็งแรง องค์กรที่จะประสบความสำเร็จในยุค Data Trends 2026 คือองค์กรที่เข้าใจว่าการสร้าง Data Capability เป็น Journey ไม่ใช่ Destination

From Trend to Execution: สิ่งที่องค์กรควรทำในปี 2026

สำหรับผู้บริหารที่ต้องการแปลง Data Trends เป็น Action เราขอเสนอกรอบความคิดเชิงกลยุทธ์ดังนี้:

Phase 1: ประเมินความพร้อมและกำหนดวิสัยทัศน์

ก่อนที่จะลงมือทำอะไร องค์กรต้องเข้าใจก่อนว่าตัวเองอยู่ที่จุดไหน โดยต้องประเมิน:

• Data Maturity: องค์กรอยู่ในระดับไหนของ Data Maturity Curve
• Current Capabilities: มี Data Infrastructure, Tools และ Talent อะไรอยู่แล้วบ้าง
• Business Priorities: Business Goals สำคัญที่สุดในช่วง 1-2 ปีข้างหน้าคืออะไร

จากนั้นกำหนดวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนว่า “Data จะช่วยองค์กรบรรลุ Goals เหล่านั้นได้อย่างไร” โดยวิสัยทัศน์นี้ต้องเป็นที่เข้าใจและยอมรับจาก Leadership ทั่วทั้งองค์กร

Phase 2: สร้างรากฐานที่แข็งแรง

ไม่มีทางลัดในการสร้าง Data Foundation ที่ดี องค์กรต้องลงทุนใน:

• Data Governance Framework: กำหนดนโยบาย กฎเกณฑ์ และความรับผิดชอบที่ชัดเจน
• Data Quality Management: จัดการกับ Data Quality Issues อย่างเป็นระบบ
• Data Integration: ทำลาย Data Silos และเชื่อมโยง Data จากหลาย Sources
• Data Security: สร้างมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เหมาะสม

การสร้างรากฐานนี้อาจไม่ “เซ็กซี่” เท่ากับการทำ AI Project แต่เป็นสิ่งที่จำเป็นที่สุดสำหรับความสำเร็จในระยะยาว

Phase 3: เริ่มต้นด้วย High-Impact Use Cases

เมื่อมีรากฐานแล้ว ให้เลือก Use Cases ที่มีผลกระทบสูงและมีโอกาสสำเร็จมาก เริ่มต้นด้วย 2-3 Use Cases เช่น:

• Predictive Customer Churn: ลดการสูญเสียลูกค้า
• Dynamic Pricing Optimization: เพิ่ม Revenue และ Margin
• Demand Forecasting: ปรับปรุงประสิทธิภาพ Supply Chain

สิ่งสำคัญคือต้องกำหนด Success Metrics ที่ชัดเจนและติดตามผลอย่างเป็นระบบ เพื่อพิสูจน์คุณค่าและสร้าง Momentum ให้กับ Data Initiatives ถัดไป

Phase 4: Scale และ Sustain

เมื่อมี Quick Wins แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการขยายผลไปยังพื้นที่อื่นๆ ขององค์กร โดย:

• Build Data Literacy: ฝึกอบรมพนักงานทุกระดับให้มีความรู้ด้าน Data
• Establish Center of Excellence: สร้างทีมที่ทำหน้าที่สนับสนุนและถ่ายทอดความรู้
• Continuous Improvement: ปรับปรุง Processes, Tools และ Capabilities อย่างต่อเนื่อง

การ Scale ที่ประสบความสำเร็จต้องมาพร้อมกับการสร้าง Data Culture ที่แข็งแรง ซึ่งต้องการ Commitment จาก Leadership และการสร้าง Incentive ที่เหมาะสม

Predictive Perspective: เมื่อ Data Strategy และ AI Workflow ต้องไปด้วยกัน

จากมุมมองของ Predictive เราเชื่อว่า Data Strategy และ AI Workflow ไม่สามารถแยกกันได้อีกต่อไป ในปี 2026 องค์กรที่จะประสบความสำเร็จคือองค์กรที่เข้าใจว่าทั้งสองสิ่งนี้เป็นด้านตรงข้ามของเหรียญเดียวกัน Data Strategy คือการกำหนดว่าจะจัดการ Data อย่างไรให้เป็นระบบ ตั้งแต่การรวบรวม จัดเก็บ ปกป้อง และทำให้พร้อมใช้งาน ในขณะที่ AI Workflow คือการนำ Data เหล่านั้นไปใช้งานจริงเพื่อสร้าง Automation และ Intelligence ที่ช่วยให้ธุรกิจทำงานได้ดีขึ้น

องค์กรที่พยายามทำ AI โดยไม่มี Data Strategy ที่ชัดเจนจะพบว่าตัวเองติดอยู่กับปัญหา Data Quality, Data Access และ Data Governance ซ้ำแล้วซ้ำเล่า ในทางกลับกัน องค์กรที่มี Data Strategy แต่ไม่เห็นคุณค่าของ AI จะพบว่าตัวเองใช้เวลาและทรัพยากรไปกับการจัดการ Data โดยไม่ได้สร้างมูลค่าจริงๆ

สิ่งที่ Predictive เสนอคือแนวทางแบบองค์รวมที่เชื่อมโยงทั้งสอง โดย:

1. เริ่มต้นด้วย Data Strategy ที่เชื่อมโยงกับ Business Goals
2. ออกแบบ AI Workflow ที่ใช้ประโยชน์จาก Data อย่างเต็มที่
3. สร้าง Feedback Loop ที่ทำให้ทั้งสองส่วนปรับปรุงกันและกันอย่างต่อเนื่อง

การทำงานในลักษณะนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้องค์กรใช้ประโยชน์จาก Data Trends 2026 ได้อย่างเต็มที่ แต่ยังสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน

Execution และ Readiness คือกุญแจสำคัญ

Data Trends 2026 ไม่ได้เป็นแค่เรื่องของเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่น่าตื่นเต้น แต่เป็นเรื่องของ การลงมือทำ (Execution) และความพร้อม (Readiness) ที่แท้จริง องค์กรที่จะประสบความสำเร็จไม่ใช่องค์กรที่มีเทคโนโลยีที่ทันสมัยที่สุด แต่เป็นองค์กรที่สามารถแปลง Data เป็น Actionable Insights และนำไปใช้ในการตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ สำหรับผู้บริหารที่ต้องการนำองค์กรก้าวไปข้างหน้าในยุค Data-driven การเริ่มต้นคือการยอมรับว่า Data Transformation เป็น Journey ที่ต้องการความมุ่งมั่น ความอดทน และการลงทุนอย่างต่อเนื่อง แต่ผลตอบแทนที่ได้คือความสามารถในการแข่งขันที่แข็งแกร่งขึ้น การตัดสินใจที่ดีขึ้น และความสามารถในการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาพาร์ทเนอร์เชิงกลยุทธ์ที่เข้าใจทั้ง Data และ Business Context ทีม Predictive พร้อมที่จะเดินทางไปกับคุณ ตั้งแต่การประเมินความพร้อม การออกแบบกลยุทธ์ ไปจนถึงการนำไปปฏิบัติจริง เพราะเราเชื่อว่า Data Trends 2026 ไม่ได้เป็นแค่โอกาส แต่เป็นโอกาสที่ต้องลงมือจับได้จริง