การพัฒนา Data Catalog ตามลำดับขั้นตอน Maturity Development นั้นขั้น Analytics & AI เป็นขั้นพัฒนาสูงสุด การใช้เทคโนโลยี Large Language Models (LLMs) และ Generative AI สามารถปฏิวัติวิธีการจัดทำและจัดการ Government Data Catalog ได้อย่างมีนัยสำคัญและนำไปสู่การพัฒนา Maturity Development ขั้นสูงสุดได้ บทความนี้จะอธิบายแนวทางการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวในการพัฒนากระบวนการจัดทำ Data Catalog โดยเฉพาะสำหรับหน่วยงานราชการในประเทศไทยที่ต้องจัดทำ Government Data Catalog (GDC)
1. การเพิ่มความสามารถในการเข้าถึง (Accessibility)
1.1 การปรับปรุงการค้นหา (Searching Improvement)
LLMs สามารถพัฒนาระบบค้นหาให้ฉลาดและดียิ่งขึ้นได้ดังนี้:
- การเข้าใจบริบท: LLMs สามารถเข้าใจความหมายและบริบทของคำค้นหา ทำให้ผลลัพธ์ตรงประเด็นมากขึ้น ตัวอย่าง: เมื่อผู้ใช้ค้นหาคำว่า "น้ำท่วม" ระบบจะเข้าใจบริบทและแสดงผลทั้งข้อมูลเกี่ยวกับสถิติน้ำท่วม แผนรับมือภัยพิบัติ และพื้นที่เสี่ยงภัย
- การแนะนำคำค้นหา: ระบบสามารถแนะนำคำค้นหาที่เกี่ยวข้องหรือใกล้เคียง ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลได้ครอบคลุมมากขึ้น ตัวอย่าง: เมื่อค้นหา "ภาษีเงินได้" ระบบอาจแนะนำคำที่เกี่ยวข้องเช่น "การลดหย่อนภาษี" "ภาษีนิติบุคคล" หรือ "การยื่นแบบภาษีออนไลน์"
- การจัดอันดับผลลัพธ์: LLMs สามารถวิเคราะห์ความเกี่ยวข้องของข้อมูลกับคำค้นหา ทำให้การจัดอันดับผลลัพธ์มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่าง: เมื่อค้นหา "วัคซีนโควิด" ระบบจะจัดอันดับให้ข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับการฉีดวัคซีนและสถานที่ให้บริการอยู่ในอันดับต้นๆ
1.2 การแปลงรูปแบบข้อมูล (Format Convert)
Generative AI สามารถช่วยในการแปลงรูปแบบข้อมูลได้อย่างอัตโนมัติ:
- การแปลงเอกสาร: แปลงข้อมูลจากรูปแบบ PDF หรือรูปภาพให้เป็นข้อความที่สามารถค้นหาได้ ตัวอย่าง: แปลงรายงานประจำปีของกระทรวงจาก PDF เป็นข้อความที่สามารถค้นหาและวิเคราะห์ได้ง่าย
- การสร้างโครงสร้างข้อมูล: แปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง เช่น JSON หรือ XML ตัวอย่าง: แปลงข้อมูลสถิติประชากรจากตารางในเอกสาร Word ให้เป็นไฟล์ JSON ที่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์หรือแสดงผลบนเว็บไซต์ได้
- การแปลภาษา: แปลข้อมูลเป็นภาษาต่างๆ เพื่อเพิ่มการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่หลากหลาย ตัวอย่าง: แปลข้อมูลการท่องเที่ยวจากภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษ จีน และญี่ปุ่น เพื่อเพิ่มกลุ่มเป้าหมายในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ เช่น บริษัท Startup ที่ต้องการใช้ข้อมูลนำไปพัฒนาบริการ
1.3 ช่วยในการจัดทำ Metadata และ API
LLMs สามารถช่วยในการออกแบบ Metadata และพัฒนา API ที่มีประสิทธิภาพ เช่น
การสร้าง API Document: สร้างเอกสารประกอบ API ที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย
การออกแบบ API Endpoints: แนะนำ API endpoints ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้และสอดคล้องกับมาตรฐาน RESTful เช่น ต้องการข้อมูล "การขนส่งทางบก" ระบบ Generate API Endpoint ที่สามารถนำไปใช้ได้ทันทีเลย
การสร้าง Metadata : ช่วยในการสร้าง Metadata ของชุดข้อมูล รวมไปถึงคำอธิบายชุดข้อมูล ที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลแต่ละประเภท ที่เป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้
2. การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล (Data Quality)
2.1 การทำให้เป็นมาตรฐาน (Standardization)
LLMs สามารถช่วยในการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานเดียวกัน ดังต่อไปนี้:
- การตรวจจับรูปแบบข้อมูลที่อาจซ้ำ: วิเคราะห์และตรวจจับรูปแบบข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน ตัวอย่างเช่น ตรวจพบว่าในฐานข้อมูลประชากร บางรายการใช้คำว่า "กรุงเทพฯ" บางรายการใช้ "กทม." และบางรายการใช้ "Bangkok" เสนอวิธีการแก้ไขข้อมูลให้เป็นไปตามมาตรฐานที่กำหนด เช่น แนะนำให้ใช้ "กรุงเทพมหานคร" เป็นมาตรฐานสำหรับชื่อจังหวัดในทุกรายการ
2.2 ความสมบูรณ์ของข้อมูล (Completeness)
Generative AI สามารถช่วยเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูล ดังต่อไปนี้
- การตรวจสอบข้อมูลขาดหาย: ระบุส่วนของข้อมูลที่ขาดหายหรือไม่สมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น ตรวจพบว่าในฐานข้อมูลทะเบียนราษฎร์ มีบางรายการที่ไม่มีข้อมูลเลขประจำตัวประชาชน
- การเติมเต็มข้อมูล: แนะนำหรือสร้างข้อมูลเพื่อเติมเต็มส่วนที่ขาดหาย โดยอ้างอิงจากข้อมูลที่มีอยู่ ตัวอย่าง: ระบบแนะนำให้ตรวจสอบและเพิ่มเลขรหัสไปรษณีย์ที่ขาดหาย โดยอ้างอิงจากที่อยู่
- การตรวจสอบความถูกต้อง: วิเคราะห์ความสอดคล้องและความถูกต้องของข้อมูลที่เติมเต็ม
- ตัวอย่าง: หลังจากปรับปรุงข้อมูลเสร็จแล้ว ให้ตรวจสอบว่า มีข้อมูลใดอีกบ้างที่มีความเป็นไปได้ว่าไม่สอดคล้องกัน เช่น ที่อยู่ ชื่อย่อ ตัวเลขที่มากกว่าปกติ หรือน้อยกว่าปกติ
3. การเพิ่มความสามารถในการใช้ประโยชน์ (Usability)
3.1 การสร้าง Data Visualization
Generative AI สามารถช่วยในการสร้างภาพข้อมูลหรือ Data Visualization ในการจัดทำ Dashboard ที่มีประสิทธิภาพ:
- การแนะนำรูปแบบการแสดงผล: วิเคราะห์ข้อมูลและแนะนำรูปแบบการแสดงผลที่เหมาะสม เช่น กราฟ แผนภูมิ หรือแผนที่ ตัวอย่างเช่น สำหรับข้อมูลงบประมาณประจำปีของแต่ละกระทรวง ระบบอาจแนะนำให้ใช้แผนภูมิวงกลม (Pie Chart) เพื่อแสดงสัดส่วนงบประมาณ และแผนภูมิแท่ง (Bar Chart) เพื่อเปรียบเทียบงบประมาณระหว่างกระทรวง
- การสร้างภาพอัตโนมัติ: สร้างภาพข้อมูลโดยอัตโนมัติจากข้อมูลที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น เมื่อมีการอัปเดตข้อมูลสถิติการท่องเที่ยวรายเดือน ระบบจะสร้างกราฟเส้นแสดงแนวโน้มจำนวนนักท่องเที่ยวโดยอัตโนมัติ พร้อมทั้งไฮไลท์ช่วงเวลาที่มีนักท่องเที่ยวสูงสุดและต่ำสุด โดยไม่ต้องเสียเวลาให้ Developer นำไปพัฒนา Code
- การปรับแต่งการแสดงผล: ช่วยในการปรับแต่งการแสดงผลให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายและวัตถุประสงค์การใช้งาน ตัวอย่างเช่น สำหรับการนำเสนอข้อมูลด้านสาธารณสุขแก่ประชาชนทั่วไป ระบบอาจแนะนำให้ใช้สีที่สบายตาและใช้ไอคอนที่เข้าใจง่าย แทนการใช้ตัวเลขหรือกราฟที่ซับซ้อน สำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล แสดงผลเป็นตาราง พร้อมสรุปคำอธิบายชุดข้อมูลเพื่อให้เข้าใจข้อมูลมากยิ่งขึ้น
3.2 Chatbot สำหรับแนะนำข้อมูลและความสัมพันธ์
LLMs สามารถพัฒนา Chatbot ที่ฉลาดในการให้บริการข้อมูล:
- การตอบคำถามอัจฉริยะ: Chatbot สามารถเข้าใจคำถามที่ซับซ้อนและให้คำตอบที่ตรงประเด็น ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้ถามว่า "อัตราเงินเฟ้อปีนี้เป็นอย่างไรบ้างเมื่อเทียบกับปีที่แล้ว?" Chatbot สามารถดึงข้อมูลอัตราเงินเฟ้อ คำนวณการเปลี่ยนแปลง และตอบได้ว่า "อัตราเงินเฟ้อปีนี้อยู่ที่ 3.5% เพิ่มขึ้น 0.7% จากปีที่แล้วซึ่งอยู่ที่ 2.8% ครับ"
- การแนะนำข้อมูลที่เกี่ยวข้อง: วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลและแนะนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องหรือเป็นประโยชน์เพิ่มเติม
ตัวอย่าง: หลังจากตอบคำถามเกี่ยวกับอัตราเงินเฟ้อ Chatbot อาจเสนอว่า "คุณอาจสนใจดูข้อมูลดัชนีราคาผู้บริโภคและอัตราค่าแรงขั้นต่ำด้วยนะครับ เพราะมักจะมีความสัมพันธ์กับอัตราเงินเฟ้อ ต้องการดูข้อมูลเพิ่มเติมไหมครับ?"
- การอธิบายความสัมพันธ์: ช่วยอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลต่างๆ ได้อย่างเข้าใจง่าย
ตัวอย่าง: เมื่อผู้ใช้สนใจความสัมพันธ์ระหว่างระดับการศึกษาและรายได้เฉลี่ย Chatbot อาจตอบว่า "จากข้อมูลที่เรามี พบว่ามีแนวโน้มความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างระดับการศึกษาและรายได้เฉลี่ย โดยผู้ที่จบปริญญาตรีมีรายได้เฉลี่ยสูงกว่าผู้จบมัธยมปลายประมาณ 35% ครับ แต่ก็มีปัจจัยอื่นๆ ที่ส่งผลต่อรายได้ด้วยนะครับ เช่น ประสบการณ์ทำงานและทักษะเฉพาะทาง"
3.3 การสรุปและรายงาน (Summarization & Report)
Generative AI สามารถช่วยในการสรุปและสร้างรายงาน:
- การสรุปข้อมูลอัตโนมัติ: สร้างบทสรุปของชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ
ตัวอย่าง: จากข้อมูลสถิติการจราจรทางบกรายวันทั่วประเทศ ระบบสามารถสรุปว่า "ในเดือนที่ผ่านมา มีอุบัติเหตุทางถนนลดลง 15% เมื่อเทียบกับช่วงเดียวกันของปีที่แล้ว โดยกรุงเทพฯ มีอัตราการลดลงสูงสุดที่ 22% ส่วนภาคเหนือมีอัตราการลดลงน้อยที่สุดที่ 5%"
- การสร้างรายงานที่ปรับแต่งได้: สร้างรายงานที่ปรับแต่งตามความต้องการของผู้ใช้หรือหน่วยงาน
ตัวอย่าง: ผู้บริหารกระทรวงสาธารณสุขสามารถกำหนดพารามิเตอร์ เช่น ช่วงเวลา พื้นที่ และประเภทของข้อมูลที่ต้องการ จากนั้นระบบจะสร้างรายงานสถานการณ์สุขภาพประชาชนที่ครอบคลุมหัวข้อที่กำหนด พร้อมกราฟและตารางที่เกี่ยวข้อง
- การวิเคราะห์แนวโน้ม: วิเคราะห์และรายงานแนวโน้มหรือข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากชุดข้อมูล
ตัวอย่าง: จากข้อมูลการลงทะเบียนธุรกิจใหม่ในรอบ 5 ปี ระบบสามารถวิเคราะห์และรายงานว่า "ธุรกิจด้านเทคโนโลยีสารสนเทศมีอัตราการเติบโตสูงสุดที่ 25% ต่อปี ในขณะที่ธุรกิจค้าปลีกแบบดั้งเดิมมีอัตราการเติบโตลดลง 5% ต่อปี แนวโน้มนี้สอดคล้องกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้บริโภคสู่ดิจิทัลมากขึ้น"
การใช้ LLMs และ Generative AI ในการพัฒนาความสามารถในการใช้งานของ Government Data Catalog จะช่วยให้ข้อมูลภาครัฐเข้าถึงได้ง่าย เข้าใจได้ดีขึ้น และนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งสำหรับเจ้าหน้าที่รัฐ นักวิจัย และประชาชนทั่วไป
เกี่ยวกับ Softnix
Softnix เป็นผู้พัฒนา Softnix Gen AI ที่ทำงานด้วย Local LLMs เหมาะสำหรับหน่วยงานรัฐบาลที่ต้องการใช้ LLMs เพื่อพัฒนาข้อมูลเพิ่มเติมและใช้งานได้อย่างอิสระภายในองค์กร มีความปลอดภัยและสอดคล้องกับความเป็นส่วนตัวตาม PDPA เราให้บริการให้คำปรึกษาสำหรับการนำ LLMs ไปใช้เพื่อการพัฒนาต่อยอดในองค์กรที่เหมาะสม อีกทั้งเรายังพัฒนา Softnix Data Catalog ที่เหมาะสำหรับการทำ Government Data Catalog ติดต่อเราเพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติม
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
สำนักงานสถิติแห่งชาติ
ระบบบัญชีข้อมูลภาครัฐ (GD Catalog Smart Plus) (https://gdcatalog.go.th)
ศูนย์กลางการแบ่งปันสถิติ (Statistics Sharing Hub) (https://stathub.nso.go.th)
コメント