{
    "content_title": "การออกแบบและการสร้างมาตรฐานกลางข้อมูลรัฐพร้อมการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ กรณีศึกษามลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง",
    "coverImage": "https:\/\/r4u.nrct.go.th\/api\/public\/file_upload\/ai_images\/17763.jpg",
    "aiAnalyze": "<h2>บทวิเคราะห์งานวิจัย<\/h2>\n<p>งานวิจัยเรื่อง &quot;การออกแบบและการสร้างมาตรฐานกลางข้อมูลรัฐพร้อมการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ กรณีศึกษามลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง&quot; นี้มุ่งเน้นการแก้ปัญหาสิ่งแวดล้อมที่สำคัญอย่างมลพิษทางอากาศ โดยเฉพาะฝุ่นละออง PM2.5  โดยใช้เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI)  งานวิจัยดำเนินการอย่างเป็นระบบ ครอบคลุมตั้งแต่การกำหนดขอบเขตข้อมูล การออกแบบระบบการเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์คุณภาพข้อมูล การสร้างมาตรฐานข้อมูลแบบเปิด (Open Data) ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์และการสร้างฐานความรู้เพื่อการนำไปใช้ในการกำหนดนโยบายและการจัดการ<\/p>\n<p>ขั้นตอนการวิจัยเริ่มจากการกำหนดขอบเขตข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับมลพิษทางอากาศจากฝุ่นละออง PM2.5 โดยเน้นปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยาซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อปริมาณฝุ่นละออง  การเลือกใช้ปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยาเป็นตัวแปรสำคัญแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในสาเหตุของปัญหาและความสามารถในการพยากรณ์  การพัฒนาระบบการสกัดและการรวบรวมข้อมูลโดยใช้แนวคิด Data Lake ซึ่งเป็นฐานข้อมูลแบบดิบที่รวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง  กระบวนการ ETL (Extract, Transform, Load) ที่ใช้ในการจัดการข้อมูลเป็นวิธีการมาตรฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย  การใช้ CKAN ซึ่งเป็นระบบการจัดการข้อมูลแบบเปิดแสดงถึงความมุ่งมั่นในการแบ่งปันข้อมูลและความโปร่งใส<\/p>\n<p>การวิเคราะห์คุณภาพและความสอดคล้องกันของข้อมูลด้วยเทคนิคทางสถิติเป็นขั้นตอนสำคัญที่จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ใช้มีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ  การสร้างมาตรฐานข้อมูลแบบเปิด (Open Data)  และการจัดเก็บข้อมูลบน Amazon S3  และการใช้ CKAN บน Amazon EC2  แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างง่ายดาย  การเลือกใช้ Amazon Web Services (AWS) แสดงถึงความทันสมัยและความพร้อมในการจัดการกับข้อมูลปริมาณมาก<\/p>\n<p>การสร้างและเปรียบเทียบโมเดลต้นแบบโดยใช้เทคนิคทางวิทยาการข้อมูล เช่น Long-Short Term Memory (LSTM) สำหรับการพยากรณ์รายชั่วโมง และ Vector Autoregressive model (VAR) สำหรับการพยากรณ์รายวัน  แสดงถึงความเชี่ยวชาญทางด้าน AI และการประยุกต์ใช้เทคนิคที่เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูล  การใช้ LSTM ที่เหมาะกับข้อมูลอนุกรมเวลาและ VAR ที่เหมาะกับการพยากรณ์แบบหลายตัวแปร  แสดงให้เห็นถึงการเลือกใช้เครื่องมือและเทคนิคที่เหมาะสม<\/p>\n<p>สุดท้าย การสร้างฐานความรู้พร้อมการแสดงผลแบบจินตทัศน์สารสนเทศ (Data Visualization) โดยใช้ Power BI  เป็นการนำเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย  การสร้าง Use Cases ที่แสดงถึงการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการกำหนดนโยบายและการจัดการ  แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการนำผลลัพธ์ของงานวิจัยไปใช้ประโยชน์ได้จริง<\/p>\n<p>งานวิจัยชิ้นนี้มีความครอบคลุมและมีโครงสร้างที่เป็นระบบ  การใช้เทคโนโลยีที่ทันสมัยและวิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่เหมาะสม  ทำให้ผลลัพธ์ของงานวิจัยมีความน่าเชื่อถือและสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ  อย่างไรก็ตาม  งานวิจัยควรมีการระบุข้อจำกัดของงานวิจัย  เช่น  ความครอบคลุมของข้อมูล  ความแม่นยำของแบบจำลอง  และความเป็นไปได้ในการนำไปใช้ในพื้นที่อื่นๆ  เพื่อให้เกิดความสมบูรณ์ของงานวิจัยมากยิ่งขึ้น<\/p>\n<h2>งานวิจัยนี้เหมาะกับอุตสาหกรรมใด<\/h2>\n<p>งานวิจัยนี้เหมาะกับหลายอุตสาหกรรมที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่  การวิเคราะห์ข้อมูล  และการพยากรณ์  โดยเฉพาะอย่างยิ่ง:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>อุตสาหกรรมด้านสิ่งแวดล้อม:<\/strong>  งานวิจัยนี้สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาเทคโนโลยีและระบบการตรวจสอบและจัดการมลพิษทางอากาศ  สามารถใช้ในการพยากรณ์คุณภาพอากาศ  การวางแผนการลดมลพิษ  และการประเมินผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อม<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>อุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT):<\/strong>  งานวิจัยนี้มีส่วนสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่  การวิเคราะห์ข้อมูล  และการสร้างแบบจำลอง  สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาระบบการเก็บรวบรวมข้อมูล  การวิเคราะห์ข้อมูล  และการแสดงผลข้อมูล  <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>อุตสาหกรรมสาธารณสุข:<\/strong>  ข้อมูลคุณภาพอากาศที่แม่นยำสามารถใช้ในการเฝ้าระวังสุขภาพประชาชน  การวางแผนการดูแลสุขภาพ  และการป้องกันโรคที่เกี่ยวข้องกับมลพิษทางอากาศ<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>อุตสาหกรรมการขนส่งและโลจิสติกส์:<\/strong>  ข้อมูลการพยากรณ์คุณภาพอากาศสามารถช่วยในการวางแผนเส้นทางขนส่ง  การจัดการการขนส่ง  และลดผลกระทบจากมลพิษทางอากาศ<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<h2>งานวิจัยนี้เหมาะกับอาชีพใด<\/h2>\n<p>งานวิจัยนี้เหมาะกับผู้ที่มีความรู้และทักษะในด้านต่างๆ ดังนี้:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist):<\/strong>  ผู้ที่มีความรู้ความเข้าใจในเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่  การสร้างแบบจำลอง  และการใช้เครื่องมือทางสถิติ<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>วิศวกรข้อมูล (Data Engineer):<\/strong>  ผู้ที่มีความรู้ความสามารถในการออกแบบและพัฒนาระบบการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่  การสกัดข้อมูล  การแปลงข้อมูล  และการโหลดข้อมูล<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst):<\/strong>  ผู้ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล  การตีความผลลัพธ์  และการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>นักวิจัยด้านสิ่งแวดล้อม:<\/strong>  ผู้ที่มีความรู้ความเข้าใจในปัญหาสิ่งแวดล้อม  การวัดมลพิษ  และการวิเคราะห์ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>นักวางแผนเมือง:<\/strong>  สามารถนำข้อมูลที่ได้จากงานวิจัยไปใช้ในการวางแผนการพัฒนาเมือง  การจัดการสิ่งแวดล้อม  และการสร้างเมืองที่ยั่งยืน<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>",
    "metaData": {
        "ProjectAbstractEN": "",
        "ProjectID": "174798",
        "Headname": "ผศ.ดร. สุนีย์ พงษ์พินิจภิญโญ",
        "ProjectYearSubmit": "2565",
        "DepartmentTH": "มหาวิทยาลัยศิลปากร",
        "oecd": "กลุ่มข้อมูลด้านสังคมศาสตร์",
        "ProjectType": "โครงการเดี่ยว",
        "Projectstatus": "ปิดโครงการ",
        "tags": [
            "ประเทศไทยในอนาคต"
        ],
        "ProjectObjective": "3. วัตถุประสงค์3.1 เพื่อศึกษาที่มาและกาหนดขอบเขตของข้อมูลเชิงดิจิทัลที่เกี่ยวข้องกับมลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง พร้อมทั้งศึกษาและกาหนดขอบเขตเพื่อจัดทากรณีศึกษา (Use Cases) ที่แสดงถึงผลสัมฤทธิ์ในระยะสั้น (Quick Win) โดยเน้นการจัดการมลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง3.2 เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบในส่วนของการสกัดและการรวบรวมข้อมูลที่มีส่วนเกี่ยวข้อง3.3 เพื่อวิเคราะห์คุณภาพและความสอดคล้องกันของข้อมูลด้วยเทคนิคทางสถิติ3.4 เพื่อออกแบบและพัฒนาระบบในส่วนการแปลงข้อมูลและสร้างมาตรฐานชุดข้อมูลรหัสเปิด3.5 เพื่อสร้างและเปรียบเทียบโมเดลต้นแบบโดยใช้เทคนิคทางวิทยาการข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ด้วยเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อบรรยายสถานการณ์ (Descriptive Analysis) วินิจฉัยสถานการณ์ (Diagnostic Analysis) คาดการณ์สถานการณ์ (Predictive Analysis) และชี้แนะแนวทางในการแก้ปัญหามลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง (Prescriptive Analysis)3.6 เพื่อสร้างฐานความรู้พร้อมการแสดงผลแบบจิตนทัศน์สารสนเทศ โดยการจัดทากรณีศึกษา (Use Cases) ที่ประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อนาไปใช้ในการออกแบบนโยบาย การดาเนินนโยบาย และการวัดผลของนโยบายในการแก้ไขปัญหามลพิษด้านฝุ่นละออง"
    },
    "apa": "ผศ.ดร. สุนีย์ พงษ์พินิจภิญโญ. (2565). การออกแบบและการสร้างมาตรฐานกลางข้อมูลรัฐพร้อมการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ กรณีศึกษามลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง. มหาวิทยาลัยศิลปากร. กรุงเทพมหานคร.",
    "chicago": "ผศ.ดร. สุนีย์ พงษ์พินิจภิญโญ. 2565. \"การออกแบบและการสร้างมาตรฐานกลางข้อมูลรัฐพร้อมการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ กรณีศึกษามลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง\". มหาวิทยาลัยศิลปากร. กรุงเทพมหานคร.",
    "mla": "ผศ.ดร. สุนีย์ พงษ์พินิจภิญโญ. \"การออกแบบและการสร้างมาตรฐานกลางข้อมูลรัฐพร้อมการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ กรณีศึกษามลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง\". มหาวิทยาลัยศิลปากร, 2565. กรุงเทพมหานคร.",
    "vancouver": "ผศ.ดร. สุนีย์ พงษ์พินิจภิญโญ. การออกแบบและการสร้างมาตรฐานกลางข้อมูลรัฐพร้อมการประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ กรณีศึกษามลพิษทางอากาศด้านฝุ่นละออง. มหาวิทยาลัยศิลปากร; 2565. กรุงเทพมหานคร.",
    "license": [
        "Creative Commons Attribution",
        "https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/"
    ]
}