Data Streaming กุญแจในการปลดล็อกคอขวดสู่ AI ระดับองค์กร

ปัจจุบันความท้าทายสำคัญในการขยายระบบ AI ขององค์กรไม่ใช่งบประมาณ แต่เป็นขีดความสามารถของโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูล จากการสำรวจผู้นำด้านไอที 4,625 คนทั่วโลกพบว่า 72% มองว่าการขาดระบบประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์คือคอขวดสำคัญ

 

อุปสรรคทางเทคนิคสามประการที่องค์กรเผชิญ ได้แก่ โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่รองรับการทำงานเรียลไทม์, ปัญหาความน่าเชื่อถือและคุณภาพข้อมูล, รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลแบบไซโลที่ขาดการจัดการ ข้อจำกัดด้านสถาปัตยกรรมเหล่านี้กระทบโดยตรงต่อการนำเทคโนโลยีอย่าง Agentic AI มาใช้งาน โดยผู้นำไอที 66% ระบุว่าปัญหานี้คืออุปสรรคหลัก ทำให้มีเพียง 32% เท่านั้นที่สามารถนำเทคโนโลยีดังกล่าวไปปรับใช้ในสภาพแวดล้อมจริงได้

 

สำหรับประเทศไทย สภาพแวดล้อมด้านวิศวกรรมข้อมูลมีความท้าทายสูงกว่าค่าเฉลี่ยโลก ผู้นำไอทีไทยถึง 84% เผชิญอุปสรรคทั้งเรื่องระบบเรียลไทม์ คุณภาพข้อมูล และข้อมูลแบบไซโล ซึ่งนับเป็นสัดส่วนสูงที่สุดจากผลสำรวจ แต่องค์กรในไทยกลับมีความตื่นตัวสูง โดย 39% เริ่มนำ Agentic AI ไปบูรณาการกับระบบงานแล้ว พร้อมทั้งให้ความสำคัญกับการวางกลยุทธ์ Data Streaming มากกว่าการลงทุนด้าน AI และ Machine Learning โดยตรง

 

การเปลี่ยนผ่านจากโครงการนำร่องสู่การใช้งานจริง ทำให้โมเดล AI ต้องการข้อมูลที่สดใหม่ องค์กร 80% จึงเร่งยกระดับความสามารถในการดึงข้อมูลมาป้อนให้ระบบ เพื่อลดข้อจำกัดของระบบประมวลผลแบบ Batch ที่ล่าช้าและขาดการอัปเดต

 

แพลตฟอร์ม Data Streaming จึงกลายเป็นสถาปัตยกรรมสำคัญ โดย 88% ของผู้นำไอทีประเมินว่าเทคโนโลยีนี้ช่วยให้ข้อมูลมีความพร้อมสำหรับ Agentic AI ในขณะที่ 94% คาดว่าจะช่วยเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน ด้าน AI ได้อย่างเป็นรูปธรรม