การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการกำหนดกลยุทธ์เพื่ออนาคตของธุรกิจอาหารและเครื่องดื่มในประเทศไทย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาสภาพการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการกำหนดกลยุทธ์เพื่ออนาคตของธุรกิจอาหารและเครื่องดื่มในประเทศไทย ดำเนินการวิจัยโดยใช้วิธีวิจัยแบบผสม ประกอบด้วย การวิจัยเชิงปริมาณและการวิจัยเชิงคุณภาพ ที่ครอบคลุมประเด็นการนำข้อมูลขนาดใหญ่มาใช้ในการกำหนดกลยุทธ์เพื่ออนาคต 7 ด้านคือ การกำหนดนโยบายและโครงสร้างการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ความต้องการข้อมูล การใช้แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ การจัดหาและเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การนำเสนอและรายงานข้อมูล และการนำข้อมูลไปใช้ โดยมีหน่วยวิจัยคือ บริษัทในกลุ่มอุตสาหกรรมอาหารและเครื่องดื่มที่จดทะเบียนกับกระทรวงอุตสาหกรรม การวิจัยเชิงปริมาณศึกษาโดยวิธีการสำรวจ กลุ่มตัวอย่างคือ ผู้รับผิดชอบการจัดการข้อมูลโดยตรงของบริษัท แบ่งเป็นผู้บริหาร และผู้ปฏิบัติงาน จำนวนรวม 120 คน ได้แบบสอบถามกลับคืนจำนวน 108 ชุด ร้อยละ 90.00 วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติร้อยละ การวิจัยเชิงคุณภาพ ใช้วิธีการสัมภาษณ์เชิงลึกกับผู้บริหารระดับสูงหรือที่ปรึกษาของบริษัท ที่มีบทบาทในการกำหนดกลยุทธ์เพื่ออนาคตของบริษัท รวม 12 คน ผลการวิจัยเชิงปริมาณสรุปได้ว่า บริษัทส่วนใหญ่มีการดำเนินการเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการกำหนดกลยุทธ์เพื่ออนาคตในบางส่วนทั้ง 7 ด้าน เรียงตามลำดับคือ การนำเสนอและรายงานข้อมูล ร้อยละ 65.74 การจัดหาและเก็บรวบรวมข้อมูล ร้อยละ 64.81 การใช้แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ และการนำข้อมูลไปใช้ ร้อยละ 63.89 เท่ากัน การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ร้อยละ 62.04 การกำหนดนโยบายและโครงสร้างการจัดการข้อมูล ร้อยละ 59.26 และการวิเคราะห์ความต้องการข้อมูลเพื่อนำมากำหนดกลยุทธ์ ร้อยละ 57.41 ส่วนผลการวิจัยเชิงคุณภาพ ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกในประเด็นเกี่ยวกับนโยบายการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ความพร้อมและความจำเป็น ข้อพึงระวังและปัญหา ความต้องการใช้ข้อมูล และแนวทางการพัฒนา
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Journal of Information and Learning ดำเนินการโดยสำนักวิทยบริการ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี บทความที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารได้รับความคุ้มครองตามกฎหมายลิขสิทธิ์ โดยเจ้าของลิขสิทธิ์จะมีสิทธิในการทำซ้ำ ดัดแปลง และเผยแพร่งานบทความ ทั้งรูปแบบอิเล็กทรอนิกส์ การทำฉบับสำเนา การแปล และการผลิตซ้ำในรูปแบบต่างๆ ลิขสิทธิ์บทความเป็นของผู้เขียนและสำนักวิทยบริการ มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี วารสารฯ ขอสงวนสิทธิ์ในการพิจารณาตีพิมพ์ตามความเหมาะสม รวมทั้งการตรวจทานแก้ไข การปรับข้อความ หรือขัดเกลาภาษาให้ถูกต้องตามเกณฑ์ที่กำหนด สำหรับผลการวิจัยและความคิดเห็นที่ปรากฏในบทความถือเป็นความคิดเห็นและอยู่ในความรับผิดชอบของผู้เขียน
References
Amornvivat, S., Charoenpol, W., Khantachawana, S., Jeerasuwannakij, N., Kaweewiwitchai, N., Chayanond, W., & Kantaumong, I. (2017). Insight business perspectives with big data. Bangkok: Economic Intelligence Center, Siam Commercial Bank PCL.
Galetto, M. (2016, March 31). A definition of data management.Retrieved from https://www.ngdata.com/what-is-data-management
Government Savings Bank. (2018). Food and beverage industries. Bangkok: Economics, Business, and Grassroots Economy Research Center, Government Savings Bank.
Harvey, C. (2017, June 20). Big data management. Retrieved from https://www.datamation.com/big-data/big-data-management/
Johnston, K. (2020, June 16). What is strategic forecasting. Retrieved from https://yourbusiness.azcentral.com/quotas-goals-10569.html
Joungtrakul, J., & Ferry, K. N. (2019). Mixed methods research (MMR): choosing among seven MMR designs. NRRU Community Research Journal, 14(1), 1-13.
Kitanuwat, K. (2015). A study of the relationship of big data and data management towards the success of electronic industries (Master’s Thesis). Rajamangala University of Technology Thanyaburi, Prathum Thani.
Koochaiyasit, S. (2013). Transforms a new era of data “big data”. Executive Journal, 33(1), 22-28.
Markgraf, B. (2021, February 4). What is strategic forecasting. Retrieved from https://smallbusiness.chron.com/strategic-forecasting-42245.html
Norathas, T. (2009). Konlayut kānphatthanā rabop sārasonthēt ʻongkō̜n phāk rat sū khwāmsamret [Strategy for development of the success government information system]. Bangkok: Chulalongkorn University.
Oguntimilehin, A. & Ademola, E.O. (2014). A review of big data management, benefits and challenges. Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences, 5(6), 433-438.
Oishi Group. (2021, March 16). Risk factors, food business, restaurant business. Retrieved from https://investor.oishigroup.com/en/about-oishi/corporate-governance/risk-factors
Pornchalermpong, P., & Ratanapanond, N. (2021, March 1). Khrōngsāng ʻutsāhakam ʻāhān [Structure of Food industry]. Retrieved from http://www.foodnetworksolution.com/wiki/word/3114/โครงสร้างอุตสาหกรรมอาหาร
Promsri, C. (2015). Concept of scenario planning for applying in Thai automotive industry. Executive Journal, 35(2), 107-123.
Tansiri, P. (2013). Big data and challenges. Executive Journal, 33(1), 15-21.
Technopedia. (2021, February 6). Big data management. Retrieved from https://www.techopedia.com/ definition/29587/big-data-management#techopedia-explains-big-data-management
The Office of Industrial Economics. (2021). Report on the industrial economics, first quarter 2021, and trends of second quarter 2021. Bangkok: The Ministry of Industry, Thailand.
Wicharat, N. (2019). A study of the relationship of big data and data management towards the business success. Journal of Information Technology and Innovation Management, 6(2), 39-46.
Yongpisanpop, W. (2019). Trends of businesses and industries, 2019-2021. Bangkok: Krungsri Bank.
Zulkarnain, N., & Anshari, M. (2016, November). Big data: concept, applications, & challenges. Proceedings of the 2016 International Conference on Information Management and Technology (ICIMTech) (pp. 307-310). Bandung, Indonesia.