ประกวดราคาจ้างสำรวจความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลของหน่วยงานรัฐ เพื่อสนับสนุนแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่แห่งชาติ ประจำปี พ.ศ. 2569

ขอบเขตของงาน (Terms of Reference : TOR)
สำรวจความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลของหน่วยงานรัฐ
เพื่อสนับสนุนแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่แห่งชาติประจำปี พ.ศ. 2569

1. ความเป็นมา
   ปัจจุบันการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมของประเทศล้วนต้องพึ่งพาเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารมาก ขึ้น ส่งผลให้องค์กรและภาคธุรกิจต้องปรับเปลี่ยนรูปแบบการบริการและการดำเนินงานอย่างมีนัยสำคัญ การ เปลี่ยนแปลงดังกล่าวเป็นตัวเร่งให้องค์กรภาครัฐซึ่งเป็นแกนหลักในการพัฒนาประเทศ ต้องพัฒนาการบริการที่ ตอบสนองความต้องการของประชาชนในฐานะผู้ใช้บริการ ปรับปรุงการบริหารจัดการภายในเพื่อเพิ่ม ประสิทธิภาพการขับเคลื่อนนโยบาย ดำเนินงานบนพื้นฐานของความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และการมีส่วน ร่วมจากทุกภาคส่วน โดยจัดระบบองค์กรให้มีลักษณะเปิดกว้างและเชื่อมโยงถึงกัน (Open and Connected
   Government) ผ่านการนำเทคโนโลยีดิจิทัลและการจัดการข้อมูลสมัยใหม่มาใช้ในการพัฒนาระบบฐานข้อมูล ภาครัฐและกระบวนการทำงานของหน่วยงานราชการให้มีประสิทธิภาพ รองรับการตัดสินใจเชิงนโยบายและ การให้บริการที่เป็นเลิศ ลดภาระและค่าใช้จ่ายของประชาชน พร้อมทั้งเปิดโอกาสให้ภาคเอกชนและภาค ประชาชนเข้าถึงข้อมูลข่าวสารภาครัฐเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันและสร้างประโยชน์ใหม่ในการใช้
   ชีวิต และสอดคล้องกับการขับเคลื่อนสู่รัฐบาลดิจิทัลและการพัฒนาระบบ Big Data Platform ของประเทศใน ภาพรวม
   โดย สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ สขญ. ได้ดำเนินโครงการสำรวจความพร้อมและวุฒิ ภาวะด้านข้อมูลของหน่วยงานรัฐนำร่อง ระยะที่ 1 จำนวน 30 หน่วยงาน โดยจัดทำและพัฒนาแบบสำรวจเชิง วิชาการด้านข้อมูลครอบคลุม 6 มิติสำคัญ ได้แก่ การจัดการและสถาปัตยกรรมข้อมูลภายในองค์กร การแบ่งปัน และการเปิดเผยข้อมูลภาครัฐ บุคลากรและวัฒนธรรมข้อมูล ธรรมาภิบาลข้อมูล กฎหมายและการบริหารความ เสี่ยง การวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ และแผนยุทธศาสตร์ การพัฒนา และการต่อยอด ข้อมูล พร้อมทั้งทดสอบความเที่ยงตรงของแบบสำรวจโดยผู้เชี่ยวชาญ และนำไปใช้สำรวจเชิงลึกหน่วยงาน ระดับกรม/สำนักงานปลัดกระทรวง รวมไปถึงสำรวจมาตรฐานการจัดทำชุดข้อมูลของหน่วยงานดังกล่าวรวม
   674 ชุด เพื่อวิเคราะห์ระดับวุฒิภาวะด้านข้อมูลรายหน่วยงานและรายมิติ ตลอดจนจัดทำเครือข่ายการเชื่อมโยง ข้อมูลข้ามหน่วยงาน และข้อเสนอเชิงนโยบายให้กับหน่วยงานต่างๆ รายหน่วยงาน ในการการขับเคลื่อนข้อมูล ขนาดใหญ่และการแบ่งปันข้อมูล รวมถึงแนวทางการบูรณาการความต้องการของแต่ละหน่วยงาน ในการพัฒนา แพลตฟอร์มการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Data Integration and Intelligence Platform) หรือ D2 ให้เป้นแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ระดับประเทศ และขับเคลื่อนประเทศไทยสู่การเป็น Data-Driven
   1
   Nation อย่างแท้จริง โดยมีเป้าหมายสูงสุดคือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมที่ ยั่งยืน
   ในการดำเนินงานในระยะที่ 1 ดังกล่าวทำให้ สขญ. มีทั้งเครื่องมือประเมินวุฒิภาวะด้านข้อมูลที่ได้มาตรฐาน และมาตรฐานการจัดเก็บข้อมูลภาพรวม รวมถึงความพร้อมด้านข้อมูลของหน่วยงานรัฐในช่วงที่ 1 ทั้งนี้ปัญหา และข้อจำกัดด้านกฎหมาย มาตรฐานและคุณภาพข้อมูล บุคลากร และโครงสร้างพื้นฐาน ตลอดจนบทเรียนจาก การทำงานร่วมกับหน่วยงานต่าง ๆ ซึ่งเป็นฐานสำคัญสำหรับการยกระดับการบริหารจัดการข้อมูลภาครัฐใน
   ระยะต่อไป ดังนั้น ในระยะที่ 2 สถาบันจึงมีความจำเป็นต้องดำเนินการขยายผลการสำรวจไปยังหน่วยงาน เป้าหมายเพิ่มเติมจำนวน 50 หน่วยงาน ควบคู่กับการวิเคราะห์เชิงลึก พัฒนากรอบมาตรฐานและเกณฑ์ความ พร้อมในการเชื่อมโยงข้อมูลภาครัฐ และจัดทำข้อเสนอเชิงนโยบายและแผนปฏิบัติการ เพื่อยกระดับวุฒิภาวะ ด้านข้อมูลและการเชื่อมโยงข้อมูลของหน่วยงานภาครัฐอย่างเป็นระบบและต่อเนื่องในระยะยาว
2. วัตถุประสงค์
   2.1 เพื่อประเมินและปรับปรุงแบบสำรวจความพร้อม และวุฒิภาวะด้านข้อมูลเดิม ให้ทันสมัยสามารถ ประยุกต์ใช้กับหน่วยงานต่าง ๆ ในอนาคต
   2.2 เพื่อสำรวจและวิเคราะห์ถึงความพร้อม และวุฒิภาวะด้านข้อมูล รวมถึงความต้องการชุดข้อมูลของ หน่วยงานรัฐที่ทันสมัยไม่น้อยกว่า 50 หน่วยงาน
   2.3 เพื่อประชาสัมพันธ์บทบาท ภารกิจของสถาบันฯ ผ่านการแนะนำให้แก่หน่วยงานที่ทำการสำรวจ
3. คุณสมบัติของผู้เสนอราคา
   3.1 มีความสามารถตามกฎหมาย
   3.2 ไม่เป็นบุคคลล้มละลาย
   3.3 ไม่อยู่ระหว่างเลิกกิจการ
   3.4 ไม่เป็นบุคคลซึ่งอยู่ระหว่างถูกระงับการยื่นข้อเสนอหรือทำสัญญากับหน่วยงานของรัฐไว้ชั่วคราว เนื่องจากเป็นผู้ที่ไม่ผ่านเกณฑ์การประเมินผลการปฏิบัติงานของผู้ประกอบการตามระเบียบที่รัฐมนตรีว่าการ กระทรวงการคลังกำหนดตามที่ประกาศเผยแพร่ในระบบเครือข่ายสารสนเทศของกรมบัญชีกลาง
   3.5 ไม่เป็นบุคคลซึ่งถูกระบุชื่อไว้ในบัญชีรายชื่อผู้ทิ้งงานและได้แจ้งเวียนชื่อให้เป็นผู้ทิ้งงานของหน่วยงาน ของรัฐในระบบเครือข่ายสารสนเทศของกรมบัญชีกลาง ซึ่งรวมถึงนิติบุคคลที่ผู้ทิ้งงานเป็นหุ้นส่วนผู้จัดการ กรรมการผู้จัดการ ผู้บริหาร ผู้มีอำนาจในการดำเนินงานในกิจการของนิติบุคคลนั้นด้วย
   3.6 มีคุณสมบัติและไม่มีลักษณะต้องห้ามตามที่คณะกรรมการนโยบายการจัดซื้อจัดจ้างและการบริหาร พัสดุภาครัฐกำหนดในราชกิจจานุเบกษา
   3.7 เป็นบุคคลธรรมดาหรือนิติบุคคลผู้มีอาชีพตามที่ประกาศ
   2
   3.8 ไม่เป็นผู้มีผลประโยชน์ร่วมกันกับผู้ยื่นข้อเสนอรายอื่น หรือกระทำการอันเป็นการขัดขวางการแข่งขัน ราคาอย่างเป็นธรรม
   3.9 ไม่เป็นผู้ได้รับเอกสิทธิ์หรือความคุ้มกันซึ่งอาจปฏิเสธไม่ยอมขึ้นศาลไทย เว้นแต่รัฐบาลของผู้เสนอราคา ได้มีคำสั่งให้สละเอกสิทธิ์และความคุ้มกันเช่นว่านั้น
   3.10 ผู้ยื่นข้อเสนอต้องลงทะเบียนที่มีข้อมูลถูกต้องครบถ้วนในระบบจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐด้วย อิเล็กทรอนิกส์ (Electronic Government Procurement : e-GP) ของกรมบัญชีกลาง 3.11 ผู้ยื่นข้อเสนอต้องมีมูลค่าสุทธิของกิจการ ดังนี้
   3.11.1 กรณีผู้ยื่นข้อเสนอเป็นนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมายไทยหรือต่างประเทศ ซึ่งได้จดทะเบียน เกินกว่า 1 ปี ต้องมีมูลค่าสุทธิของกิจการ จากผลต่างระหว่างสินทรัพย์สุทธิหักด้วยหนี้สินสุทธิที่ปรากฏในงบ แสดงฐานะการเงินที่มีการตรวจรับรองแล้ว ซึ่งจะต้องแสดงค่าเป็นบวก 1 ปีสุดท้ายก่อนวันยื่นข้อเสนอ งบแสดง ฐานะการเงิน 1 ปีสุดท้ายก่อนวันยื่นข้อเสนอ หมายถึง งบแสดงฐานะการเงินย้อนไปก่อนวันที่หน่วยงานของรัฐ กำหนดให้เป็นวันยื่นข้อเสนอ 1 ปีปฏิทิน เว้นแต่กรณีนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมายไทย หากวันยื่นข้อเสนอ เป็นช่วงระยะเวลาที่กรมพัฒนาธุรกิจการค้ากำหนดให้นิติบุคคลยื่นงบแสดงฐานะการเงินกับกรมพัฒนาธุรกิจ การค้า ซึ่งจะอยูในช่วงเดือนมกราคม - เดือนพฤษภาคม ของทุกปี โดยนิติบุคคลที่เป็นผู้ยื่นข้อเสนอนั้นยังอยู่ ในช่วงของการยื่นงบแสดงฐานะการเงินกับกรมพัฒนาธุรกิจการค้า คือ ช่วงเดือนมกราคม - เดือนพฤษภาคม กรณีนี้ให้สามารถยื่นงบแสดงฐานะการเงินย้อนไปอีก 1 ปี ได้
   3.11.2 กรณีผู้ยื่นข้อเสนอเป็นนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมายไทย ซึ่งยังไม่มีการรายงานงบแสดง ฐานะการเงินกับกรมพัฒนาธุรกิจการค้า หรือกรณีผู้ยื่นข้อเสนอเป็นนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมาย ต่างประเทศซึ่งยังไม่มีการรายงานงบแสดงฐานะการเงิน ให้พิจารณาการกำหนดมูลค่าของทุนจดทะเบียน โดยผู้ ยื่นข้อเสนอจะต้องมีทุนจดทะเบียนที่เรียกชำระมูลค่าหุ้นแล้ว ณ วันที่ยื่นข้อเสนอ ไม่ต่ำกว่า 1 ล้านบาท
   3.11.3 สำหรับการจัดซื้อจัดจ้างครั้งหนึ่งที่มีวงเงินเกิน 500,000 บาทขึ้นไป กรณีผู้ยื่นข้อเสนอเป็น บุคคลธรรมดา ให้พิจารณาจากหนังสือรับรองบัญชีเงินฝากไม่เกิน 90 วัน ก่อนวันยื่นข้อเสนอ โดยต้องมีเงินฝาก คงเหลือในบัญชีธนาคารเป็นมูลค่า 1 ใน 4 ของมูลค่างบประมาณของโครงการหรือรายการที่ยื่นข้อเสนอ ในแต่ ละครั้ง และหากเป็นผู้ชนะการจัดซื้อจัดจ้างหรือเป็นผู้ได้รับการคัดเลือกจะต้องแสดงหนังสือรับรองบัญชีเงินฝาก ที่มีมูลค่าดังกล่าวอีกครั้งหนึ่งในวันลงนามในสัญญา
   3.11.4 กรณีที่ผู้ยื่นข้อเสนอไม่มีมูลค่าสุทธิของกิจการหรือทุนจดทะเบียน หรือมีแต่ไม่เพียงพอที่จะ เข้ายื่นข้อเสนอ สามารถดำเนินการได้ดังนี้
   (1) กรณีผู้ยื่นข้อเสนอเป็นนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมายไทย หรือบุคคลธรรมดาที่ถือ สัญชาติไทย ผู้ยื่นข้อเสนอสามารถขอวงเงินสินเชื่อ โดยต้องมีวงเงินสินเชื่อ 1 ใน 4 ของมูลค่างบประมาณของ โครงการหรือรายการที่ยื่นข้อเสนอในแต่ละครั้ง จะเป็นสินเชื่อที่ธนาคารภายในประเทศ หรือบริษัทเงินทุนหรือ
   3
   บริษัทเงินทุนหลักทรัพย์ที่ได้รับอนุญาตให้ประกอบกิจการเงินทุนเพื่อการพาณิชย์และประกอบธุรกิจค้ำประกัน ตามประกาศของธนาคารแห่งประเทศไทย ตามรายชื่อบริษัทเงินทุนที่ธนาคารแห่งประเทศไทยแจ้งเวียนให้ ทราบ โดยพิจารณาจากยอดเงินรวมของวงเงินสินเชื่อที่สำนักงานใหญ่รับรอง หรือที่สำนักงานสาขารับรอง
   (2) กรณีผู้ยื่นข้อเสนอเป็นนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมายต่างประเทศ หรือบุคคลธรรมดาที่ มิได้ถือสัญชาติไทย ผู้ยื่นข้อเสนอสามารถขอวงเงินสินเชื่อ โดยต้องมีวงเงินสินเชื่อ 1 ใน 4 ของมูลค่างบประมาณ ของโครงการหรือรายการที่ยื่นข้อเสนอในแต่ละครั้ง จะเป็นสินเชื่อที่ธนาคารภายในประเทศ หรือบริษัทเงินทุน หรือบริษัทเงินทุนหลักทรัพย์ที่ได้รับอนุญาตให้ประกอบกิจการเงินทุนเพื่อการพาณิชย์ และประกอบธุรกิจค้ำ ประกันตามประกาศของธนาคารแห่งประเทศไทย ตามรายชื่อบริษัทเงินทุนที่ธนาคาร แห่งประเทศไทยแจ้ง เวียนให้ทราบ หรือเป็นสินเชื่อที่ธนาคารต่างประเทศหรือบริษัทเงินทุนหลักทรัพย์ที่ได้รับอนุญาตให้ประกอบ กิจการเงินทุนเพื่อการพาณิชย์และประกอบธุรกิจค้ำประกันตามประกาศของธนาคารกลางต่างประเทศนั้น ตาม รายชื่อบริษัทที่ธนาคารกลางต่างประเทศนั้นแจ้งเวียนให้ทราบ โดยพิจารณาจากยอดเงินรวมของวงเงินสินเชื่อที่ สำนักงานใหญ่รับรอง หรือที่สำนักงานสาขารับรอง (กรณีได้รับมอบอำนาจจากสำนักงานใหญ่) ซึ่งออกให้แก่ผู้ ยื่นข้อเสนอ นับถึงวันยื่นข้อเสนอไม่เกิน 90 วัน
   3.11.5 กรณีผู้ยื่นข้อเสนอเป็นนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมายต่างประเทศ หรือบุคคลธรรมดาที่มิได้ ถือสัญชาติไทยตามข้อ 2 ข้อ 3 และข้อ 4 (2) มูลค่าจะต้องเป็นไปตามอัตราแลกเปลี่ยนเงินตรา ตามประกาศที่ธนาคารแห่งประเทศไทยกำหนด ในช่วงระหว่างวันที่เผยแพร่ประกาศและเอกสารประกวดราคา ในระบบจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐด้วยอิเล็กทรอนิกส์ (e - GP) จนถึงวันเสนอราคา
   ทั้งนี้ ผู้ยื่นข้อเสนอจะต้องยื่นเอกสารที่แสดงให้เห็นถึงข้อมูลเกี่ยวกับมูลค่าสุทธิของกิจการแล้วแต่ กรณี ประกอบกับเอกสารดังกล่าวจะต้องผ่านการรับรองตามระเบียบกระทรวงการต่างประเทศว่าด้วยการ รับรองเอกสาร พ.ศ. 2539 และที่แก้ไขเพิ่มเติมกำหนด โดยจะต้องยื่นเอกสารดังกล่าวในวันยื่นข้อเสนอ หากผู้ ยื่นข้อเสนอมิได้มีการยื่นเอกสารดังกล่าวมาพร้อมกับการยื่นข้อเสนอให้ถือว่าผู้ยื่นข้อเสนอรายนั้นยื่นเอกสารไม่ ครบถ้วนตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ในเอกสารประกวดราคา
   3.11.6 กรณีตาม ข้อ 1 - ข้อ 5 ไม่ใช้บังคับกรณีดังต่อไปนี้
   (6.1) กรณีที่ผู้ยื่นข้อเสนอเป็นหน่วยงานของรัฐภายในประเทศ
   (6.2) นิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นตามกฎหมายไทยที่อยู่ระหว่างการฟื้นฟูกิจการตามพระราชบัญญัติ ล้มละลาย พ.ศ. 2483 และที่แก้ไขเพิ่มเติม
   (6.3) งานจ้างก่อสร้างที่กรมบัญชีกลางได้ขึ้นทะเบียนผู้ประกอบการงานก่อสร้างแล้ว และงาน จ้างก่อสร้างที่หน่วยงานของรัฐที่ได้มีการจัดทำบัญชีผู้ประกอบการงานก่อสร้างที่มีคุณสมบัติเบื้องต้นไว้แล้วก่อน วันที่พระราชบัญญัติการจัดซื้อจัดจ้างฯ มีผลใช้บังคับ
   (6.4) การจัดซื้อจัดจ้างตามมาตรา 56 วรรคหนึ่ง (2) (ข) และ (ค) แห่งพระราชบัญญัติการ จัดซื้อจัดจ้างฯ
   4
   (6.5) การซื้ออสังหาริมทรัพย์และการเช่าอสังหาริมทรัพย์
   (6.6) กรณีงานจ้างบริการหรืองานจ้างเหมาบริการกับบุคคลธรรมดา เช่น จ้างพนักงานขับรถ ครูชาวต่างชาติ พนักงานเก็บขยะ พนักงานบันทึกข้อมูล เป็นต้น
4. ขอบเขตของาน
   ผู้รับจ้างดำเนินการสำรวจความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลของหน่วยงานรัฐโดยมีรายละเอียดในการ ดำเนินงาน ดังนี้
   4.1 ดำเนินการปรับปรุงแบบสำรวจความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลจากการดำเนินงานระยะที่ 1 เป็น ฐาน ให้มีความชัดเจน เข้าใจง่าย และสะท้อนบริบทการทำงานจริงของหน่วยงานภาครัฐมากยิ่งขึ้น โดยศึกษาตัวแบบสำรวจใกล้เคียงจากสถาบันหรือหน่วยงานที่ได้รับการยอมรับ ทั้งในระดับประเทศ และนานาชาติเช่น แบบสำรวจระดับความพร้อมรัฐบาลดิจิทัลหน่วยงานภาครัฐของประเทศไทย หรือ แบบประเมินชุดข้อมูลที่มีคุณค่าสูง (High Value Datasets) พร้อมการอ้างอิงตามหลักวิชาการ ตลอดจนสามารถชี้ให้เห็นความแตกต่างและต่อยอดการดำเนินงานตามภารกิจของสถาบันข้อมูลขนาด ใหญ่ ทั้งนี้แบบสำรวจและเกณฑ์การวัดที่พัฒนาขึ้นจะต้องผ่านความเห็นชอบจากเจ้าหน้าที่ที่
   รับผิดชอบโครงการของ สขญ.
   4.2 กำหนดหน่วยงานรัฐเพื่อวางแผนเข้าเก็บข้อมูล โดยต้องเป็นหน่วยงานระดับกรมหรือเทียบเท่าขึ้นไป จำนวนไม่น้อยกว่า 50 หน่วยงาน ตามที่ สขญ. กำหนด (อาทิเช่น หน่วยงานที่เกี่ยวข้องในสาขา การแพทย์ / สิ่งแวดล้อม / ท่องเที่ยว / สวัสดิการสังคม / เศรษฐกิจ / การลงทุน ฯลฯ) โดยการเก็บ ข้อมูลแต่ละหน่วยงานต้องมีการลงพื้นที่สำรวจ (Onsite) ณ สถานที่ตั้งของหน่วยงานเป้าหมาย ไม่ น้อยกว่าหน่วยงานละครึ่งวันทำการ เว้นแต่ สขญ. หรือผู้รับผิดชอบโครงการของ สขญ. จะกำหนด เป็นอย่างอื่นเป็นลายลักษณ์อักษร
   4.3 กำหนดแผนการเก็บรวบรวมข้อมูลในแต่ละหน่วยงาน โดยจะต้องประกอบไปด้วยกิจกรรมการสำรวจ และเก็บข้อมูลอย่างน้อย ดังนี้
   4.3.1 การส่งหนังสือขอเข้าเก็บรวบรวมข้อมูล และประสานผู้รับผิดชอบในหน่วยงานเป้าหมายเพื่อ เตรียมข้อมูลเบื้องต้น โดยต้องมีสำเนาหนังสือราชการ หรือหลักฐานการตอบรับจาก หน่วยงานเป้าหมายเพื่อใช้เป็นหลักฐานอ้างอิง
   4.3.2 จัดเตรียมเอกสารประกอบการประชุม เพื่อเข้าประชุมชี้แจงโครงการฯ และเก็บข้อมูลใน หน่วยงานเป้าหมายเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก โดยมีการเข้าประชุมกับหน่วยงานเป้าหมายแต่ละ หน่วยงาน พร้อมหลักฐานประกอบ เช่น กำหนดการประชุม รายงานสรุปการประชุม รายชื่อ ผู้เข้าร่วมประชุม ผู้ประสานงานหน่วยงานเป้าหมาย ภาพถ่ายประกอบการประชุม และ
   5
   ข้อมูลที่ได้จากการประชุม ฯลฯ ทั้งนี้ผู้รับจ้างต้องจัดทำ และจัดเก็บเอกสารดังกล่าวอย่าง เป็นระบบ ตามที่ผู้รับผิดชอบโครงการของ สขญ. เห็นชอบ
   4.3.3 ติดตามข้อมูลให้สมบูรณ์ภายหลังการประชุมจากเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องในแต่ละหน่วยงาน พร้อมจัดทำแบบฟอร์มบันทึกการติดตาม เพื่อแสดงความคืบหน้าและสถานะการจัดเก็บ ข้อมูลของแต่ละหน่วยงานอย่างชัดเจน
   4.4 ดำเนินการประสาน และนัดหมายหน่วยงานเป้าหมายเพื่อเข้าเก็บข้อมูลให้สมบูรณ์ โดยต้องจัดทำแผน ปฏิทินการลงพื้นที่ ระบุวัน เวลา สถานที่ และผู้ประสานงานของทั้งสองฝ่ายอย่างชัดเจน และส่งให้ สขญ. รับทราบล่วงหน้า
   4.5 ดำเนินการสำรวจ และเก็บรวบรวมข้อมูล ทั้งจากการสัมภาษณ์ การประชุมเชิงปฏิบัติการ และการ ลงพื้นที่สำรวจจริงในหน่วยงานเป้าหมาย
   4.6 จัดเตรียมสิ่งอำนวยความสะดวกประกอบการสำรวจ และเก็บรวบรวมข้อมูลดังนี้ 4.6.1 อาหารว่างพร้อมเครื่องดื่ม รวมถึงอาหารกลางวัน (กรณีคาบเกี่ยวพักกลางวัน) อย่างน้อย หน่วยงานละ 20 ชุด
   4.6.2 ของที่ระลึกสำหรับผู้บริหารหน่วยงานเป้าหมายที่เข้าร่วมการสำรวจข้อมูลจำนวนไม่น้อยกว่า 50 ชิ้น ทั้งนี้ รายการของที่ระลึกที่เสนอมา ยังไม่ถือเป็นส่วนหนึ่งของสัญญา ทั้งนี้รายการของที่ ระลึกจะต้องได้รับความเห็นชอบจากผู้รับผิดชอบโครงการของ สขญ. ก่อนการผลิต
   4.6.3 เจ้าหน้าที่อำนวยความสะดวกในการให้ข้อมูลเพิ่มเติมแก่หน่วยงานเป้าหมายไม่น้อยกว่า 3 ท่าน ต่อหน่วยงานในวันที่เข้าดำเนินการสำรวจ
   4.7 ดำเนินการวิเคราะห์ระดับความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลของแต่ละหน่วยงาน รวมถึงการ วิเคราะห์ Gap Analysis พร้อมข้อเสนอแนะเพื่อการพัฒนาศักยภาพด้านข้อมูล โดยจัดทำรายงาน สรุปผลการสำรวจ พร้อมบทวิเคราะห์จุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และความท้าทาย และข้อเสนอแนะใน เชิงนโยบายและเชิงปฏิบัติที่สามารถนำไปใช้จริงได้ โดยต้องมีทั้งรายงานรายหน่วยงาน และรายงาน ภาพรวมในเชิงเปรียบเทียบระหว่างหน่วยงาน พร้อมรวบรวมคำอธิบายชุดข้อมูลดิจิทัล (Metadata) และบัญชีข้อมูล (Data dictionary) ในชุดข้อมูลที่หน่วยงานเป้าหมายถือครองอยู่ ตามมาตรฐานของ สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (องค์การมหาชน)
   4.8 ดำเนินการวิเคราะห์กลุ่มข้อมูล (Data Clustering/Grouping) และจัดการประชุมกลุ่มย่อย (Focus Group) หน่วยงานเป้าหมายที่เกี่ยวข้องตามกลุ่มชุดข้อมูลที่สำคัญ โดยอย่างน้อยต้อง 4.8.1 ระบุกลุ่มชุดข้อมูลหลัก (Thematic Data Groups) ที่มีนัยสำคัญเชิงนโยบาย และมีศักยภาพ ต่อการเชื่อมโยงข้อมูลข้ามหน่วยงาน
   6
   4.8.2 ผู้รับจ้างต้องดำเนินการจัดประชุม Focus Group กับตัวแทนหน่วยงานเป้าหมายในแต่ละกลุ่ม ชุดข้อมูล เพื่อระบุปัญหา อุปสรรค ความต้องการ และโอกาสในการเชื่อมโยงข้อมูล รวมถึง แนวทางการใช้ประโยชน์ข้อมูลร่วมกันอย่างน้อย 1 ครั้ง
   4.8.3 จัดทำสรุปผลการประชุม Focus Group พร้อมข้อเสนอแนะเชิงระบบและข้อเสนอเชิงนโยบาย ด้านการเชื่อมโยงข้อมูล และการพัฒนาขีดความสามารถด้านข้อมูลของหน่วยงาน
   4.9 ศึกษาความต้องการและโอกาสในการใช้ประโยชน์แพลตฟอร์มการเชื่อมโยงข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล ขนาดใหญ่ภาครัฐ สำหรับการขยายผลสู่ภาคเอกชน
   4.10จัดทำรายงานสรุปผลการสำรวจข้อมูลในรูปแบบ infographic หรือบแดชบอร์ด (Dashboard) ที่ สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากผลการสำรวจปีที่ 1 (พ.ศ. 2568 จำนวน 30 หน่วยงาน) กับปีที่ 2 (พ.ศ. 2569 จำนวน 50 หน่วยงาน) เพื่อให้ สขญ. และหน่วยงานที่เกี่ยวข้องสามารถติดตามสถานะความ พร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลได้แบบภาพรวมและรายหน่วยงาน และให้เป็นไปตามมาตรฐานด้าน ความมั่นคงปลอดภัยและการคุ้มครองข้อมูลของภาครัฐ
5. กำหนดระยะเวลาส่งมอบงาน
   ผู้รับจ้างจะต้องส่งมอบงานทั้งหมดภายในระยะเวลา 180 วัน นับถัดจากวันลงนามในสัญญา
6. หลักเกณฑ์ในการพิจารณาคัดเลือกข้อเสนอ
   6.1 ในการพิจารณาผลการยื่นข้อเสนอครั้งนี้ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) จะพิจารณา ตัดสินโดยใช้หลักเกณฑ์ ราคาประกอบเกณฑ์อื่น
   6.2 การพิจารณาผู้ชนะการยื่นข้อเสนอ สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) จะพิจารณาโดยให้ คะแนนตามปัจจัยหลักและน้ำหนักที่กำหนด ดังนี้
   (1) ราคาที่ยื่นข้อเสนอ กำหนดน้ำหนักเท่ากับร้อยละ 30
   (2) ข้อเสนอด้านเทคนิคกำหนดน้ำหนักเท่ากับร้อยละ 70 ประกอบด้วยรายละเอียด ดังนี้ 1) แนวคิด และรูปแบบการสร้างแบบสอบถาม ร้อยละ 20

2. แผนการเก็บรวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูล ร้อยละ 30
3. ประสบการณ์ และทีมที่จะเข้าเก็บรวบรวมข้อมูล ร้อยละ 10
4. ข้อเสนอพิเศษ ร้อยละ 10
   7
   รายละเอียดการให้คะแนน
   จำนวนคะแนน
   1. แนวคิด และรูปแบบการสร้างแบบสอบถาม (น้ำหนักร้อยละ 20) พิจารณาจากการนำเสนอแนวคิด รูปแบบการปรับปรุงแบบสอบถาม
      มีความน่าสนใจ สามารถวัดได้จริง มีหลักทางวิชาการรองรับ โดยพิจารณาประเด็นดังนี้ 1. กระบวนการปรับปรุงแบบสำรวจข้อมูล

2. การอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่นำมาปรับปรุงแบบสอบถามมีความน่าเชื่อถือ น่าสนใจ 3. กระบวนการทดสอบแบบสำรวจ หรือแบบประเมินที่ปรับปรุง
   เกณฑ์การพิจารณา
   • การนำเสนอมีความชัดเจน ครบถ้วนทั้ง 3 ประเด็นคิดคะแนนเท่ากับ 100 คะแนน
   • การนำเสนอมีความชัดเจน ครบถ้วน 2 ใน 3 ประเด็นคิดคะแนนเท่ากับ 60 คะแนน
   • การนำเสนอมีความชัดเจน ครบถ้วน 1 ใน 3 ประเด็นคิดคะแนนเท่ากับ 30 คะแนน
   • หากไม่ได้นำเสนอ หรือนำเสนอไม่มีความชัดเจน ครบถ้วนใน 3 ประเด็นเลย คิดคะแนนเท่ากับ 0 คะแนน
   100
   2) แผนการสำรวจ เก็บรวบรวม และการวิเคราะห์ข้อมูล (น้ำหนักร้อยละ 30) พิจารณาจากการนำเสนอแผนการสำรวจ เก็บรวมรวมข้อมูล รูปแบบ การดำเนินการ การวิเคราะห์ สรุปผล และกระบวนการทำงานที่ครบถ้วนสมบูรณ์ มีความน่าสนใจ โดยพิจารณาประเด็นดังนี้
3. รายละเอียดแผนการสำรวจ เก็บรวบรวมข้อมูล
4. รายชื่อหน่วยงานรัฐระดับกรม หรือเทียบเท่าอย่างน้อย 50 หน่วยงานที่คาดว่า สามารถเข้าเก็บรวบรวมข้อมูลได้
5. ความเป็นไปได้ที่จะเก็บข้อมูลแต่ละหน่วยงานได้ตามแผน
6. รายละเอียดวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล และการสรุปผล
   เกณฑ์การพิจารณา
   • การนำเสนอมีความชัดเจน ครบถ้วนทั้ง 4 ประเด็นคิดคะแนนเท่ากับ 100 คะแนน
   • การนำเสนอมีความชัดเจน ครบถ้วน 3 ใน 4 ประเด็นคิดคะแนนเท่ากับ 75 คะแนน
   • การนำเสนอมีความชัดเจน ครบถ้วน 2 ใน 4 ประเด็นคิดคะแนนเท่ากับ 50 คะแนน
   100

8
รายละเอียดการให้คะแนน
จำนวนคะแนน
• การนำเสนอมีความชัดเจน ครบถ้วน 1 ใน 4 ประเด็นคิดคะแนนเท่ากับ 25 คะแนน
• หากไม่ได้นำเสนอ หรือนำเสนอไม่มีความชัดเจน ครบถ้วนใน 4 ประเด็นเลย คิดคะแนนเท่ากับ 0 คะแนน

3) ประสบการณ์ และทีมที่จะเข้าเก็บรวบรวมข้อมูล (น้ำหนักร้อยละ 10) พิจารณาเอกสารแสดงผลงาน ประสบการณ์ของผู้รับจ้าง หัวหน้าทีม และทีมที่จะ ดำเนินงาน ซึ่งผู้ยื่นข้อเสนอต้องแสดงหลักฐานหนังสือรับรองผลงาน หรือสำเนาสัญญา  และประวัติบุคลากร (Resume หรือ CV) 

เกณฑ์การพิจารณา
• ผู้รับจ้าง และหัวหน้าทีมมีประสบการณ์ในการสร้างแบบสำรวจ หรือแบบสอบถามเชิง วิชาการ หรือการเก็บรวบรวมข้อมูล หรือการสำรวจตลาดอุตสาหกรรม หรือเทียบเคียง ให้แก่หน่วยงานภาครัฐ หรือเอกชนไม่น้อยกว่า 5 โครงการ โดยมีทีมบุคลากร หรือ ผู้ช่วยโครงการที่รับผิดชอบโครงการหลักซึ่งมีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องไม่น้อยกว่า 4 โครงการ เท่ากับ 100 คะแนน
• ผู้รับจ้าง และหัวหน้าทีมมีประสบการณ์ในการสร้างแบบสำรวจ หรือแบบสอบถามเชิง วิชาการ หรือการเก็บรวบรวมข้อมูล หรือการสำรวจตลาดอุตสาหกรรม หรือเทียบเคียง ให้แก่หน่วยงานภาครัฐ หรือเอกชนจำนวน 4 โครงการ โดยมีทีมบุคลากร หรือผู้ช่วย โครงการที่รับผิดชอบโครงการหลักซึ่งมีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องจำนวน 3 โครงการ เท่ากับ 80 คะแนน
• ผู้รับจ้าง และหัวหน้าทีมมีประสบการณ์ในการสร้างแบบสำรวจ หรือแบบสอบถามเชิง วิชาการ หรือการเก็บรวบรวมข้อมูล หรือการสำรวจตลาดอุตสาหกรรม หรือเทียบเคียง ให้แก่หน่วยงานภาครัฐ หรือเอกชนจำนวน 3 โครงการ โดยมีทีมบุคลากร หรือผู้ช่วย โครงการที่รับผิดชอบโครงการหลักซึ่งมีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องจำนวน 2 โครงการ เท่ากับ 60 คะแนน
• ผู้รับจ้าง และหัวหน้าทีมมีประสบการณ์ในการสร้างแบบสำรวจ หรือแบบสอบถามเชิง วิชาการ หรือการเก็บรวบรวมข้อมูล หรือการสำรวจตลาดอุตสาหกรรม หรือเทียบเคียง ให้แก่หน่วยงานภาครัฐ หรือเอกชนจำนวน 2 โครงการ โดยมีทีมบุคลากร หรือผู้ช่วย โครงการที่รับผิดชอบโครงการหลักซึ่งมีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องจำนวน 1 โครงการ เท่ากับ 40 คะแนน
• ผู้รับจ้าง และหัวหน้าทีมมีประสบการณ์ในการสร้างแบบสำรวจ หรือแบบสอบถามเชิง วิชาการ หรือการเก็บรวบรวมข้อมูล หรือการสำรวจตลาดอุตสาหกรรม หรือเทียบเคียง ให้แก่หน่วยงานภาครัฐ หรือเอกชนจำนวน 1 โครงการ เท่ากับ 20 คะแนน
100

9
รายละเอียดการให้คะแนน
จำนวนคะแนน
• ไม่มีเอกสารแสดงถึงประสบการณ์ของบริษัท หรือหัวหน้าโครงการ เท่ากับ 0 คะแนน

4) ข้อเสนอพิเศษ (น้ำหนักร้อยละ 10) 

พิจารณาจากข้อเสนอเพิ่มเติมที่เป็นประโยชน์ในการดำเนินโครงการ อาทิเช่น จำนวน หน่วยงานขั้นต่ำที่เก็บรวบรวมข้อมูลได้สำเร็จมากกว่า 50 หน่วยงาน / การจัดกิจกรรม พิเศษในแต่ละหน่วยงานเป้าหมายเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ครบถ้วน
เกณฑ์การให้คะแนน
• พิจารณาจากการนำเสนอข้อเสนอที่เป็นประโยชน์กับ สขญ. ในระดับมาก เท่ากับ 100 คะแนน
• พิจารณาจากการนำเสนอข้อเสนอที่เป็นประโยชน์กับ สขญ. ในระดับปานกลาง เท่ากับ 60 คะแนน
• พิจารณาจากการนำเสนอข้อเสนอที่เป็นประโยชน์กับ สขญ. ในระดับน้อย เท่ากับ 30 คะแนน
• ไม่มีข้อเสนอพิเศษอื่น ๆ ที่เป็นประโยชน์เพิ่มเติมเท่ากับ 0 คะแนน
100

ทั้งนี้ ผู้เสนอราคาต้อง Upload ข้อเสนอทางเทคนิค ผ่านระบบจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐด้วยอิเล็กทรอนิกส์ (eGP) เพื่อประกอบการพิจารณาหลักเกณฑ์คัดเลือก โดยข้อเสนอทางเทคนิคที่ผู้เสนอราคาต้องยื่นนั้นประกอบด้วย รายละเอียดดังนี้

1. ผลงานที่ผ่านมาของผู้รับจ้างที่เกี่ยวข้องกับงานจ้างนี้

2. รายชื่อ และประสบการณ์ของบุคลากรที่จะดำเนินงานตามขอบเขตงาน ทั้งหัวหน้าโครงการ และทีมบุคลากร โดยแนบเอกสารที่่แสดงว่าผู้เสนอราคาต้องจัดให้มีบุคลากรตำแหน่งต่าง ๆ เพื่อเป็นทีมผู้ปฏิบัติงานโดยแนบประวัติและผลงานโดยย่อของบุคลากรที่ร่วมดำเนินงาน 3. วิธีการบริหาร และวิธีการปฏิบัติงาน รวมถึงรายละเอียดแผนการดำเนินงานในแต่ละขั้นตอน
   สขญ. สงวนสิทธิไม่พิจารณาข้อเสนอของผู้ยื่นข้อเสนอโดยไม่มีการผ่อนผัน ในกรณีเสนอรายละเอียด ตามขอบเขตของงานในข้อ 4 ไม่ครบถ้วน และไม่ถูกต้อง ที่เป็นสาระสำคัญ หรือมีผลทำให้เกิดความได้เปรียบ เสียเปรียบแก่ผู้ยื่นข้อเสนอรายอื่น
   ผู้ยื่นข้อเสนอจะต้องมานำเสนอข้อเสนอ แผนการดำเนินงาน รายละเอียดผลงานกิจกรรมทางเทคนิค ด้วยวาจาต่อคณะกรรมการพิจารณาผลการประกวดราคาอิเล็กทรอนิกส์ ตามวันและเวลาที่สถาบันกำหนด ในเอกสารประกาศเชิญชวน รายละไม่เกิน 30 นาที และตอบข้อซักถาม 15 นาที
   10

3. วงเงินงบประมาณ
   งบประมาณประจำปี 2569 เป็นเงินจำนวน 3,200,000 บาท (สามล้านสองแสนบาทถ้วน) ซึ่งได้รวม ภาษีมูลค่าเพิ่มไว้แล้ว

4. งวดงานและการจ่ายเงิน
   สขญ. จะชำระเงินเป็นรายงวด เมื่อผู้รับจ้างได้ส่งมอบงาน และคณะกรรมการได้ตรวจรับเรียบร้อย แล้ว โดยมีรายละเอียดการส่งมอบงานและการจ่ายเงินแบ่งออกเป็น 3 งวด ดังต่อไปนี้
   งวดที่ 1 ส่งมอบงานภายใน 30 วัน นับถัดจากวันที่ลงนามในสัญญา โดยกำหนดจ่ายเงินคิดเป็นร้อยละ 20 ของมูลค่าสัญญา เมื่อผู้รับจ้างได้ดำเนินการแล้วเสร็จตามขอบเขตของการดำเนินงานในข้อ 4.1 ข้อ 4.2 และข้อ 4.3 รวมทั้งจัดทำแผนการเก็บรวบรวมข้อมูลและแผนปฏิทินการลงพื้นที่ตามข้อ 4.4 และข้อ 4.5 และจัดทำกรอบ การศึกษา (Study Framework) และแนวคำถามสัมภาษณ์ (Interview Protocol) สำหรับการศึกษาและสัมภาษณ์ หน่วยงานต่างประเทศและภาคเอกชนตามข้อ 4.9 โดยผู้รับจ้างต้องทำหนังสือส่งมอบงานงวดที่ 1 จำนวน 1 ชุด และจัดทำเอกสารอิเล็กทรอนิกส์บรรจุลงในสื่อบันทึกข้อมูลดิจิทัล และคณะกรรมการได้ทำการตรวจรับเรียบร้อย
   งวดที่ 2 ส่งมอบงานภายใน 120 วัน นับถัดจากวันที่ลงนามในสัญญา โดยกำหนดจ่ายเงินคิดเป็นร้อยละ 50 ของมูลค่าสัญญา เมื่อผู้รับจ้างได้ดำเนินการตามขอบเขตของงานข้อ 4.5 ตามแผนที่ได้รับความเห็นชอบ พร้อม ทั้งดำเนินการสำรวจและเก็บรวบรวมข้อมูลภาคสนามตามข้อ 4.6 จากหน่วยงานเป้าหมาย จำนวนไม่น้อยกว่า 30 หน่วยงาน และจัดทำร่างผลสรุปการวิเคราะห์ระดับความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูล รวมถึงการวิเคราะห์ ช่องว่าง (Gap Analysis) และการวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลและผลการประชุมกลุ่มย่อย (Focus Group) ตามข้อ 4.7 และข้อ 4.8 ในลักษณะร่างรายงาน ตลอดจนดำเนินการตามกรอบการศึกษา (Study Framework) และแนว คำถามสัมภาษณ์ (Interview Protocol) ตามข้อ 4.9 และข้อ 4.10 ในระดับที่สามารถจัดทำรายงานความก้าวหน้า การศึกษาและการสัมภาษณ์ได้ โดยผู้รับจ้างต้องทำหนังสือส่งมอบงานงวดที่ 2 จำนวน 1 ชุด และจัดทำเอกสาร อิเล็กทรอนิกส์บรรจุลงในสื่อบันทึกข้อมูลดิจิทัล และคณะกรรมการได้ทำการตรวจรับเรียบร้อย
   งวดที่ 3 ส่งมอบงานภายใน 180 วัน นับถัดจากวันที่ลงนามในสัญญา โดยกำหนดจ่ายเงินคิดเป็นร้อยละ 30 ของมูลค่าสัญญา เมื่อผู้รับจ้างได้ดำเนินการสำรวจและเก็บรวบรวมข้อมูลครบถ้วนจากหน่วยงานเป้าหมายไม่ น้อยกว่า 50 หน่วยงาน ตามข้อ 4.3–4.6 พร้อมเอกสารหลักฐานประกอบครบถ้วน และจัดทำรายงานการวิเคราะห์ ระดับความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลรายหน่วยงาน และรายงานวิเคราะห์ Gap Analysis ภาพรวมประเทศ ตามข้อ 4.7ฉบับสมบูรณ์ พร้อมข้อเสนอแนะเชิงนโยบายและเชิงปฏิบัติ ตลอดจนจัดประชุมกลุ่มย่อย (Focus Group) และจัดทำรายงานวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลและผลการประชุม Focus Group ตามข้อ 4.8 ฉบับสมบูรณ์ และ รายงานการศึกษาและข้อเสนอรูปแบบความร่วมมือระหว่างภาครัฐและภาคเอกชนสำหรับการใช้ประโยชน์ แพลตฟอร์มการเชื่อมโยงข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ตามข้อ 4.9 ฉบับสมบูรณ์ และจัดทำรายงานสรุปผล การสำรวจข้อมูลในรูปแบบ Infographic และ/หรือแดชบอร์ด (Dashboard) ตามข้อ 4.10 ซึ่งสามารถเชื่อมโยง ข้อมูลจากผลการสำรวจระยะที่ 1 (30 หน่วยงานเดิม) และหน่วยงานในระยะที่ 2 ได้ โดยผู้รับจ้างต้องทำหนังสือส่ง มอบงานงวดที่ 3 จำนวน 1 ชุด และจัดทำเอกสารอิเล็กทรอนิกส์บรรจุลงในสื่อบันทึกข้อมูลดิจิทัล และ คณะกรรมการได้ทำการตรวจรับเรียบร้อย
   11

5. อัตราค่าปรับ
   หากผู้รับจ้างไม่สามารถส่งมอบงานได้ตามเวลาที่กำหนดไว้ในสัญญา ผู้รับจ้างจะต้องชำระค่าปรับ ให้แก่ สขญ. เป็นรายวัน ในอัตราร้อยละ 0.10 (ศูนย์จุดหนึ่งศูนย์) ของมูลค่าสัญญาจ้าง แต่จะต้องไม่ต่ำกว่าวันละ 100 บาท

6. สถานที่ติดต่อขอรับทราบข้อมูลเพิ่มเติม
   สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)
   234/432 ซอยลาดพร้าว 12 ถนนลาดพร้าว
   ถนนลาดพร้าว แขวงจอมพล เขตจตุจักร กรุงเทพฯ 10900
   ไปรษณีย์อิเล็กทรอนิกส์ [email protected]
   website www.bdi.or.th
   คณะกรรมการจัดทำรายละเอียดขอบเขตของงาน
   ลงชื่อ…………………………………………… ประธานกรรมการ
   (นายกิตติพงศ์ เจียมวิทยานุกูล)
   ลงชื่อ…………………………………กรรมการ ลงชื่อ……………………………………กรรมการและเลขานุการ (นางสาวเกษวรางค์ พิศุทธิ์นารากูล) (นายพรชัย จันทร์ถาวร)
   12
   ภาคผนวก ก
   แบบสอบถามโครงการสำรวจความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลของหน่วยงานรัฐนำร่อง ระยะที่ 1
   ภาคผนวก ข
   Infographic Dashboard
   โครงการสำรวจความพร้อมและวุฒิภาวะด้านข้อมูลของหน่วยงานรัฐนำร่อง
   ประกอบไปด้วย

7. ภาพรวมรายงานสรุปผลการสำรวจ Dashboard infographic (Radar)

8. ภาพรวมรายงานสรุปผลการสำรวจ Dashboard infographic (Radar)

ผ 2-1
3. ตัวอย่างชุดข้อมูลของรายงานสรุปผลการสำรวจ Dashboard infographic

ผ 2-2
แบบสอบถามมิติที่ 1: การจัดการข้อมูลและสถาปัตยกรรมข้อมูลภายในองค์กร (Data Management and Internal Data Architecture)
ส่วนที่ 1.1: การวางแผนและนิยามข้อมูล (Data Planning and Definition)
1.1.1 องค์กรของท่านมีกระบวนการจัดทำและจำแนกหมวดหมู่ข้อมูลสำคัญอย่างเป็นระบบ เพื่อให้สามารถนำไปใช้และกำกับ ดูแลได้อย่างถูกต้องหรือไม่? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
Data Dictionary = พจนานุกรมข้อมูลที่อธิบายรายละเอียดทางเทคนิคของข้อมูล เช่น ชนิด, รูปแบบ Business Metadata = ข้อมูลที่อธิบายข้อมูลในเชิงธุรกิจ เพื่อให้เข้าใจความหมาย, วัตถุประสงค์, และความสัมพันธ์ Data Catalog = ระบบบัญชีข้อมูลที่รวบรวมและจัดระเบียบ Metadata เพื่อให้ผู้ใช้ค้นหาและเข้าถึงข้อมูลได้ง่าย
ก. มีกระบวนการที่กำหนด, บังคับใช้, และวัดผลได้สำหรับ Data Dictionary และ Business Metadata ครอบคลุมข้อมูลสำคัญทั้งหมด มีการทบทวนปรับปรุงตามวงรอบที่กำหนดและมีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และมี ระบบ Data Catalog ที่เชื่อมโยงกับชุดข้อมูลสำคัญทั้งหมด เพื่อสนับสนุนการนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์
ข. มีกระบวนการที่กำหนดและนำไปใช้สำหรับ Data Dictionary และ Business Metadata ครอบคลุมข้อมูลส่วน ใหญ่ มีการทบทวนปรับปรุงสม่ำเสมอ และเริ่มมีระบบ Data Catalog สำหรับข้อมูลหลัก
ค. มีการกำหนดนิยามข้อมูลสำหรับข้อมูลหลัก แต่กระบวนการยังไม่ครอบคลุมทั้งระบบและไม่เป็นมาตรฐาน เดียวกัน และยังไม่มีระบบ Data Catalog ที่ชัดเจน
ง. มีการกำหนดนิยามข้อมูลบางส่วน แต่ไม่เป็นระบบ หรือไม่เป็นทางการ
จ. เริ่มตระหนักและวางแผน กระบวนการ กำหนด Data Dictionary และนิยามข้อมูล
ฉ. ยังไม่มีการกำหนด Data Dictionary และนิยามข้อมูลอย่างเป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
1.1.2 เมื่อมีโครงการใหม่หรือปรับปรุงระบบงาน องค์กรของท่านมีกระบวนการวางแผนและกำหนดความต้องการข้อมูลอย่าง เป็นระบบหรือไม่? (Policy/User)
คำอธิบาย:
Business Requirements = ความต้องการทางธุรกิจ คือเป้าหมายหรือผลลัพธ์ที่ธุรกิจต้องการจากโครงการ Data Impact Assessment = การประเมินผลกระทบด้านข้อมูล คือการวิเคราะห์ว่าโครงการใหม่จะส่งผลต่อข้อมูลที่มีอยู่อย่างไร ก. มีกระบวนการที่กำหนด, บังคับใช้, และวัดผลได้สำหรับการวางแผนและกำหนดความต้องการข้อมูล มีการ วิเคราะห์ Business Requirements อย่างละเอียด มีการประเมิน Data Impact Assessment อย่าง ต่อเนื่อง และผลการวางแผนถูกรวมเข้าเป็นส่วนหนึ่งของนโยบาย/แนวปฏิบัติการบริหารความเสี่ยงด้านข้อมูล ข. มีกระบวนการวางแผนที่กำหนดและนำไปใช้ ในโครงการส่วนใหญ่ มีการประเมินผลกระทบเบื้องต้น และมีการ บันทึกผลการวางแผนรวมเข้าเป็นส่วนหนึ่งของนโยบาย/แนวปฏิบัติการบริหารความเสี่ยงด้านข้อมูล ค. มีการวางแผนข้อมูลสำหรับโครงการสำคัญ แต่กระบวนการยังไม่เป็นมาตรฐานเดียวกันทั่วทั้งองค์กร และยังไม่มี การนำผลการวางแผนไปรวมเข้าเป็นส่วนหนึ่งของนโยบาย/แนวปฏิบัติการบริหารความเสี่ยงด้านข้อมูล ง. การวางแผนข้อมูลขึ้นอยู่กับความเข้าใจของทีมโครงการแต่ละทีม ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ จ. เริ่มมีการตระหนักและพัฒนา กระบวนการ วางแผนข้อมูล
ฉ. ไม่มีกระบวนการวางแผนข้อมูลที่เป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-1
ส่วนที่ 1.2: การจัดหาและจัดเก็บข้อมูล (Data Ingestion and Storage)
1.2.1 องค์กรของท่านมีการจัดเก็บข้อมูลอย่างเป็นระบบและปลอดภัยในระดับใด? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
Data Backup = การสำรองข้อมูล คือ การคัดลอกข้อมูลเก็บไว้ในที่ปลอดภัย เพื่อป้องกันการสูญหาย Disaster Recovery Plan = แผนการกู้คืนระบบจากภัยพิบัติ คือ แผนรับมือเมื่อเกิดเหตุการณ์ร้ายแรง (เช่น ไฟไหม้, น้ำท่วม) เพื่อให้ระบบข้อมูลกลับมาใช้งานได้เร็วที่สุด
ก. ข้อมูลสำคัญทั้งหมดถูกจัดเก็บในระบบดิจิทัลที่ปลอดภัยสูง บูรณาการและเข้าถึงได้ง่าย มีการควบคุมการเข้าถึงที่ เหมาะสม และเป็นสินทรัพย์ที่บุคลากรนำไปใช้ประโยชน์ได้ทั่วถึง พร้อมด้วยมาตรการสำรองข้อมูล (Data Backup) ทั้งภายในและภายนอกหน่วยงาน และแผนการกู้คืนระบบภัยพิบัติ (Disaster Recovery Plan) ที่ ได้รับการทดสอบและใช้งานจริง
ข. ข้อมูลส่วนใหญ่ถูกจัดเก็บในระบบดิจิทัลที่มีความปลอดภัย มีการสำรองข้อมูลและควบคุมการเข้าถึง แต่บาง ข้อมูลยังเข้าถึงได้ยาก หรือต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง และมีการสำรองข้อมูลอย่างน้อย 1 รูปแบบ (ภายใน หรือภายนอกหน่วยงาน)
ค. มีการจัดเก็บข้อมูลสำคัญในระบบดิจิทัลที่มีความปลอดภัย แต่ยังไม่เชื่อมโยงกัน หรือบางข้อมูลยังอยู่ในอุปกรณ์ ส่วนตัว มีการสำรองข้อมูลขั้นพื้นฐาน แต่ยังไม่มีแผนการสำรองข้อมูลที่ครอบคลุมทั้งภายในและภายนอกอย่าง เป็นระบบ
ง. มีการจัดเก็บข้อมูลส่วนใหญ่ในสถานที่ที่กำหนดไว้ แต่การจัดระเบียบยังไม่เป็นระบบ ทำให้การนำไปใช้ยาก จ. มีการข้อมูลจัดเก็บแบบกระจัดกระจาย ไม่ได้มีการจัดการอย่างเป็นระบบ
ฉ. มีการข้อมูลจัดเก็บแบบไม่เป็นระเบียบในหลายสถานที่ ไม่สามารถเข้าถึงหรือนำไปใช้ประโยชน์ได้ ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
1.2.2 องค์กรของท่านมีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (Data Ingestion) ในระดับใด? (IT/User) คำอธิบาย:
Data Ingestion = การรวบรวมหรือนำเข้าข้อมูล คือ กระบวนการดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (เช่น เว็บไซต์, แอปพลิเคชัน, เอกสาร) เข้ามายังระบบจัดเก็บ
Data Pipeline = ท่อส่งข้อมูล หรือ กระบวนการอัตโนมัติที่นำข้อมูลจากต้นทางไปจนถึงปลายทางเพื่อการวิเคราะห์ ETL/ELT = กระบวนการดึง, แปลง, และโหลดข้อมูล (Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform) ซึ่งเป็น รูปแบบมาตรฐานของ Data Pipeline
Manual = การทำงานโดยใช้คน หรือ การทำงานที่ต้องอาศัยแรงงานคนทำทีละขั้นตอน ไม่ได้เป็นระบบอัตโนมัติ ก. มีความสามารถในการรวบรวมข้อมูล แบบอัตโนมัติจากหลายแหล่ง รองรับข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย รูปแบบ มีData Pipeline (กระบวนการส่งผ่านข้อมูลจากแหล่งที่มาไปยังปลายทาง เช่น การทำ ETL/ELT) ที่มี ประสิทธิภาพ และ พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ในทันที
ข. สามารถรวบรวมข้อมูล แบบอัตโนมัติจากแหล่งสำคัญส่วนใหญ่แต่ยังมีบางส่วนที่ต้องทำ แบบ Manual หรือ ต้องใช้เวลาในการประมวลผล และ
ค. มีการรวบรวมข้อมูล แบบดิจิทัลส่วนใหญ่ (เช่น ผ่านฟอร์มออนไลน์) แต่ยังมีกระบวนการ Manual บางส่วน และใช้เวลาในการเตรียมข้อมูลเพื่อนำไปวิเคราะห์
ง. การรวบรวมข้อมูลส่วนใหญ่ยังเป็น แบบ Manual และต้องนำเข้าในฐานข้อมูลทีหลัง ทำให้ข้อมูล ไม่เป็นปัจจุบัน และยากต่อการนำไปใช้
จ. เริ่มมีการพัฒนาระบบ รวบรวมข้อมูลแบบดิจิทัล แต่ยัง จำกัดและไม่ครอบคลุม
ฉ. การรวบรวมข้อมูลเป็น แบบ Manual ทั้งหมด ไม่มีระบบหรือกระบวนการอัตโนมัติใดๆ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-2
ส่วนที่ 1.3: การประมวลผลและการแปลงข้อมูล (Data Transformation)
1.3.1 องค์กรของท่านมี Data Pipeline หรือกระบวนการประมวลผลข้อมูลที่เป็นระบบหรือไม่? (IT) คำอธิบาย:
Data Pipeline = ท่อส่งข้อมูล คือ กระบวนการอัตโนมัติที่เคลื่อนย้ายและแปลงข้อมูลจากแหล่งกำเนิดไปยังปลายทาง ETL/ELT = กระบวนการดึง, แปลง, และโหลดข้อมูล (Extract, Transform, Load / Extract, Load, Transform) ซึ่งเป็น รูปแบบมาตรฐานของ Data Pipeline
Reverse ETL = กระบวนการส่งข้อมูลที่ผ่านการวิเคราะห์แล้ว กลับไปยังแอปพลิเคชันที่ใช้งานโดยตรง เช่น ระบบ CRM, ระบบการตลาด
Orchestration = การจัดการขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติ หรือ การควบคุมและจัดลำดับการทำงานของโปรแกรมหรือสคริปต์ ต่างๆ ใน Data Pipeline ให้ทำงานต่อเนื่องกันอย่างถูกต้อง
Monitoring = การติดตาม หรือ การเฝ้าระวังการทำงานของระบบเพื่อตรวจจับปัญหา
Error Handling = การจัดการข้อผิดพลาด หรือ กระบวนการรับมือเมื่อมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นในระบบ Ad-hoc = เฉพาะกิจ หรือ การทำงานที่ทำเมื่อมีความต้องการ ไม่ได้วางแผนไว้ล่วงหน้า
ก. มี Data Pipeline ที่กำหนด, ครอบคลุม, และวัดผลได้รองรับ ETL/ELT และ Reverse ETL มีการ Orchestration, Monitoring และ Error Handling ที่มีประสิทธิภาพสูง
ข. มี Data Pipeline สำหรับข้อมูลหลัก มีกระบวนการ ETL ที่กำหนดและเป็นระบบ แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุก ระบบ
ค. มีกระบวนการประมวลผลข้อมูลสำหรับระบบสำคัญ แต่ยังไม่มี Data Pipeline ที่เชื่อมต่อกันทั้งหมด หรือไม่เป็น มาตรฐานเดียวกัน
ง. มีการประมวลผลข้อมูลเป็นรายงาน แต่ยังไม่มี Data Pipeline ที่เชื่อมต่อกันทั้งหมดและส่วนใหญ่เป็นแบบ Manual หรือ Ad-hoc ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ
จ. เริ่มพัฒนา กระบวนการ ประมวลผลข้อมูลที่เป็นระบบ แต่ยังไม่มี Data Pipeline ที่ชัดเจน ฉ. ไม่มี Data Pipeline หรือกระบวนการประมวลผลที่เป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
1.3.2 องค์กรของท่านมีการใช้ข้อมูลในรูปแบบการวิเคราะห์ระดับใดบ้าง? (User/Policy)
คำอธิบาย:
Descriptive Analytics = วิเคราะห์เชิงพรรณนา คือ การวิเคราะห์เพื่ออธิบายว่า “เกิดอะไรขึ้น” ในอดีต เช่น Sales รายเดือน Predictive Analytics = วิเคราะห์เชิงคาดการณ์ คือ การใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อวิเคราะห์“อะไรจะเกิดขึ้น” ในอนาคต เช่น Sales เดือนหน้า
Prescriptive Analytics = วิเคราะห์เชิงแนะนำ คือ การวิเคราะห์เพื่อแนะนำว่า “ควรทำอย่างไร” เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เช่น แนะนำโปรโมชันที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละกลุ่ม
AI (Artificial Intelligence) = ปัญญาประดิษฐ์ คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถคิดและเรียนรู้ได้คล้ายมนุษย์ ก. วิเคราะห์ข้อมูลได้ครบทั้ง 3 ระดับหลัก: Descriptive Predictive Prescriptive และมีการนำผลวิเคราะห์ไปใช้ ตัดสินใจ อย่างกว้างขวาง รวมถึงใช้ AI ช่วยในการตัดสินใจ
ข. วิเคราะห์ Descriptive และ Predictive เป็นหลักอย่างสม่ำเสมอ แต่ยังไม่เน้นการวิเคราะห์แบบ Prescriptive (แนะนำสิ่งที่ควรทำ)
ค. วิเคราะห์ Descriptive เป็นหลัก และเริ่มมีการวิเคราะห์ Predictive บ้าง
ง. วิเคราะห์ Descriptive เป็นหลัก เพื่อติดตามสถานการณ์ แต่ยังไม่เป็นการวิเคราะห์เชิงลึก
จ. วิเคราะห์ Descriptive เบื้องต้น หรือแค่ทำรายงานสรุปง่ายๆ
ฉ. ไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-3
ส่วนที่ 1.4: สถาปัตยกรรมข้อมูลและการจัดการ Metadata
1.4.1 องค์กรของท่านมี Data Architecture (โครงสร้างการจัดการข้อมูลขององค์กร ทั้งระบบจัดเก็บ การไหลของข้อมูล และ การเข้าถึง) ที่เป็นลายลักษณ์อักษรและใช้งานได้จริงหรือไม่? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
Data Architecture = สถาปัตยกรรมข้อมูล คือ พิมพ์เขียวหรือโครงสร้างการจัดการข้อมูลทั้งหมดขององค์กร ตั้งแต่การ จัดเก็บ, การไหลของข้อมูล, จนถึงการนำไปใช้
Data Fabric/Mesh = แนวคิดการจัดการข้อมูลแบบกระจายศูนย์ที่เชื่อมโยงกัน คือ สถาปัตยกรรมข้อมูลรูปแบบใหม่ที่เน้นให้ แต่ละทีมจัดการข้อมูลของตนเองได้ แต่ยังคงเชื่อมต่อกันเป็นโครงข่าย ทำให้ข้อมูลถูกนำไปใช้ได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น ก. มี Data Architecture ที่ ชัดเจน เป็นปัจจุบัน ครอบคลุมระบบสำคัญ รองรับข้อมูลหลากหลายประเภท มีการ พิจารณา Data Fabric/Mesh (แนวคิดการจัดการข้อมูลแบบกระจายศูนย์ที่เชื่อมโยงกัน) และเป็นแนวทางหลักใน การพัฒนาระบบทั่วทั้งองค์กร
ข. มี Data Architecture ที่เป็นลายลักษณ์อักษร ครอบคลุมระบบหลัก แต่การนำไปใช้ยังไม่สม่ำเสมอ หรือยังไม่ ครอบคลุมทุกระบบอย่างสมบูรณ์
ค. มีการออกแบบ Data Architecture สำหรับระบบหรือโครงการสำคัญ แต่ยังไม่มีภาพรวมระดับองค์กร หรือ มาตรฐานเดียวกัน
ง. มีการใช้ Data Architecture เป็นรายกรณี แต่ยังไม่มีมาตรฐานหรือหลักการที่ชัดเจน ในระดับองค์กร จ. เริ่มตระหนักและพัฒนา Data Architecture แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น
ฉ. ไม่มีการออกแบบ Data Architecture อย่างเป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
1.4.2 องค์กรของท่านมีการจัดการ Metadata (ข้อมูลที่อธิบายเกี่ยวกับข้อมูล เช่น ประเภท แหล่งที่มา รูปแบบ) อย่างเป็น ระบบหรือไม่? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
Metadata = ข้อมูลอภิพันธุ์ คือ ข้อมูลที่ใช้อธิบายเกี่ยวกับข้อมูลชุดอื่น เช่น แหล่งที่มา, วันที่สร้าง, ประเภทของไฟล์ Business, Technical, Operational, Reference Metadata = ประเภทของ Metadata 4 ด้านหลักที่ครอบคลุมตั้งแต่ ความหมายทางธุรกิจ, รายละเอียดทางเทคนิค, สถานะการทำงาน, จนถึงข้อมูลอ้างอิง
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับจัดการ Metadata ครบทั้ง 4 ประเภท มีData Catalog ที่ใช้ งานได้จริง เป็นปัจจุบัน และมีการทบทวนปรับปรุงตามวงรอบที่กำหนด
ข. มีกระบวนการ จัดการ Metadata 3 ประเภทหลัก มี Data Catalog แต่ การนำไปใช้ยังไม่ครอบคลุมทุกระบบ หรือการปรับปรุงยังไม่สม่ำเสมอ
ค. มีกระบวนการ จัดการ Technical Metadata เป็นหลัก และมี Business Metadata บางส่วน แต่ยังไม่ ครบถ้วนและไม่เป็นมาตรฐาน
ง. มีการจัดเก็บ Metadata เบื้องต้น แต่ไม่เป็นระบบ หรือไม่เป็นปัจจุบัน ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ จ. เริ่มพัฒนา ระบบ จัดการ Metadata แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น
ฉ. ไม่มีการจัดการ Metadata อย่างเป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
1.4.3 องค์กรของท่านมีระบบติดตาม Data Lineage (การติดตามแหล่งที่มาและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลตลอดวงจรชีวิต ข้อมูล) หรือไม่? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
Data Lineage = การติดตามเส้นทางของข้อมูล คือ การติดตามว่าข้อมูลมาจากไหน, ผ่านการเปลี่ยนแปลงอะไรบ้าง, และถูก ส่งไปที่ไหน ทำให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้
ผ 1-4
Compliance = การปฏิบัติตามกฎระเบียบ คือ การดำเนินงานให้สอดคล้องกับข้อบังคับหรือกฎหมายต่างๆ เช่น PDPA Error Tracking = การติดตามข้อผิดพลาด คือ การค้นหาต้นตอของข้อมูลที่ผิดพลาดในระบบ
ก. มีระบบติดตาม Data Lineage ที่ ครอบคลุม สามารถติดตามข้อมูลตั้งแต่ต้นทางจนถึงปลายทาง มีการใช้งาน จริงสำหรับ Compliance และ Error Tracking ทั่วทั้งองค์กร
ข. มีระบบติดตาม Data Lineage สำหรับข้อมูลสำคัญ แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุกระบบ หรือยังต้องใช้ Manual process ในบางส่วน
ค. มีการบันทึก Data Lineage สำหรับข้อมูลหลัก แต่ยังไม่เป็นระบบอัตโนมัติและยังไม่สามารถเรียกดูได้ง่าย ง. มีการจัดทำเอกสารแหล่งที่มาของข้อมูลบางส่วน แต่ไม่เป็นระบบ หรือไม่ได้มีการอัปเดตสม่ำเสมอ จ. เริ่มตระหนักและวางแผนพัฒนาระบบ Data Lineage แต่ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม ฉ. ไม่มีการติดตามแหล่งที่มาและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 1.5: การควบคุมคุณภาพข้อมูล (Data Quality Management)
1.5.1 องค์กรของท่านมีมาตรการและกระบวนการควบคุมคุณภาพข้อมูลที่เป็นระบบหรือไม่? (IT/Policy) คำอธิบาย:
Data Quality Rules = กฎเกณฑ์คุณภาพข้อมูล คือ เงื่อนไขที่กำหนดขึ้นเพื่อใช้วัดว่าข้อมูลนั้นๆ มีคุณภาพดีหรือไม่ เช่น ข้อมูลเบอร์โทรศัพท์ต้องมี 10 หลัก, ข้อมูลอีเมลต้องมีเครื่องหมาย @
ก. มีระบบควบคุมคุณภาพข้อมูลที่กำหนดและบังคับใช้ ครอบคลุม มีการกำหนด Data Quality Rules มีการ ตรวจสอบแบบอัตโนมัติมีกระบวนการแก้ไขที่ชัดเจน และมีการวัดผลคุณภาพที่ เป็นไปตามเป้าหมายเชิง ปริมาณ
ข. มีมาตรการควบคุมคุณภาพข้อมูลที่กำหนด สำหรับข้อมูลสำคัญ มีการตรวจสอบเป็นประจำ แต่อาจยังไม่ ครอบคลุมทุกระบบ
ค. มีกระบวนการ ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเป็นระยะ และมีกระบวนการแก้ไขข้อมูลผิดพลาด แต่ยังไม่เป็น มาตรฐานเดียวกัน ทั่วทั้งองค์กร
ง. มีการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเมื่อมีปัญหาหรือตามความจำเป็น ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ จ. เริ่มตระหนักและพัฒนา มาตรการ ควบคุมคุณภาพข้อมูล แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น
ฉ. ไม่มีมาตรการควบคุมคุณภาพข้อมูลที่เป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 1.6: การรักษาความปลอดภัยและวงจรชีวิตข้อมูล (Data Security and Lifecycle) 1.6.1 องค์กรของท่านมีการบริหารจัดการวงจรชีวิตข้อมูล (Data Lifecycle Management) ครอบคลุมตั้งแต่การสร้าง การใช้ งาน การเก็บรักษา จนถึงการทำลายข้อมูลหรือไม่? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
Data Lifecycle Management = การจัดการวงจรชีวิตข้อมูล คือ การบริหารจัดการข้อมูลตั้งแต่การสร้าง, การใช้งาน, การ เก็บรักษา, จนถึงการทำลายข้อมูลเมื่อไม่จำเป็นต้องใช้อีกต่อไป
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ ในการจัดการวงจรชีวิตข้อมูลอย่างครบถ้วน มีนโยบายการเก็บรักษาที่ ชัดเจน มีการสำรองข้อมูลอัตโนมัติและมีกระบวนการทำลายข้อมูลที่ปลอดภัยและ วัดผลได้ ข. มีกระบวนการ จัดการวงจรชีวิตข้อมูลสำหรับข้อมูลสำคัญ มีนโยบายการเก็บรักษา แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุก ประเภทข้อมูล
ค. มีการสำรองข้อมูลและการเก็บรักษาเป็นประจำ แต่ยังไม่มีกระบวนการที่ครอบคลุมทั้งวงจรชีวิต หรือไม่เป็น มาตรฐานเดียวกัน
ผ 1-5
ง. มีการสำรองข้อมูลขั้นพื้นฐาน แต่ยังไม่มีแผนการจัดการในระยะยาว ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ จ. เริ่มตระหนักและวางแผนจัดการ กระบวนการ วงจรชีวิตข้อมูล แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น
ฉ. ไม่มีกระบวนการจัดการวงจรชีวิตข้อมูลที่เป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
1.6.2 องค์กรของท่านมีโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่มั่นคงปลอดภัยเพียงพอและรองรับการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) หรือไม่? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
Big Data Analytics = การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ คือ การใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่, หลากหลาย, และเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว
Scalable = ขยายขนาดได้ คือ ความสามารถของระบบในการรองรับปริมาณงานหรือข้อมูลที่เพิ่มขึ้นในอนาคตได้ Resilient = ทนทานต่อความผิดพลาด คือ ความสามารถของระบบในการทำงานต่อไปได้แม้ว่าส่วนประกอบบางอย่างจะ ล้มเหลว
ก. มีโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่มั่นคงปลอดภัยในระดับสูง และรองรับ Big Data Analytics ได้อย่างเต็ม ศักยภาพ (ทั้ง Scalable และ Resilient) พร้อมด้วยเทคโนโลยีรักษาความปลอดภัยขั้นสูงที่นำมาใช้อย่าง ต่อเนื่อง
ข. มีโครงสร้างพื้นฐานที่มั่นคงปลอดภัยและ รองรับ Big Data Analytics ได้ดีแต่ยังมีข้อจำกัดในบางส่วน เช่น ความสามารถในการ Scalability (การขยายขนาดระบบ) หรือการรองรับข้อมูลที่ซับซ้อนมาก
ค. มีโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่ปลอดภัย แต่ยังไม่เพียงพอต่อการรองรับ Big Data Analytics หรือไม่ได้ ออกแบบมาเพื่อการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนโดยเฉพาะ
ง. โครงสร้างพื้นฐานส่วนใหญ่ยังเป็นแบบพื้นฐาน ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อรองรับ Big Data Analytics โดยเฉพาะ และอาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยหรือข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพ
จ. เริ่มตระหนักถึงความจำเป็นในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลเพื่อรองรับ Big Data Analytics แต่ยัง ขาดแผนงานที่เป็นรูปธรรม
ฉ. โครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลยังไม่มั่นคงปลอดภัย และไม่สามารถรองรับการจัดเก็บ ประมวลผล หรือวิเคราะห์ ข้อมูลได้เลย
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-6
ส่วนที่ 1.7: การบูรณาการระบบและ Interoperability
1.7.1 องค์กรของท่านมีความสามารถในการเชื่อมโยงและแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างระบบต่างๆ ภายในองค์กรในระดับใด? (IT/User)
คำอธิบาย:
Interoperability = ความสามารถในการทำงานร่วมกันของระบบ คือ การที่ระบบหรือซอฟต์แวร์ที่แตกต่างกันสามารถ แลกเปลี่ยนและใช้ข้อมูลร่วมกันได้อย่างราบรื่น
API Management = การบริหารจัดการ API คือ การควบคุมดูแล API (ช่องทางการเชื่อมต่อระหว่างซอฟต์แวร์) เพื่อให้การ แลกเปลี่ยนข้อมูลมีประสิทธิภาพและปลอดภัย
Real-time = แบบทันที คือ การประมวลผลหรือส่งข้อมูลที่เกิดขึ้นในทันทีทันใด
Near real-time = แบบใกล้เคียงทันที คือ การส่งข้อมูลที่อาจมีความล่าช้าเล็กน้อย (หลักวินาทีหรือนาที) Batch Processing = การประมวลผลเป็นชุด คือ การรวบรวมข้อมูลไว้จำนวนหนึ่งแล้วประมวลผลพร้อมกันตามรอบเวลาที่ กำหนด (เช่น ทุกคืน)
ก. ระบบข้อมูลต่างๆ ภายในองค์กร เชื่อมโยงกันได้อย่างราบรื่น มีAPI Management ที่มีประสิทธิภาพ สามารถ แลกเปลี่ยนข้อมูลแบบ Real-time (ทันที) หรือ Near real-time (ใกล้เคียงทันที) ได้อย่างแพร่หลาย ข. ระบบหลักสามารถเชื่อมโยงกันได้มีการใช้ API บางส่วน แต่อาจยังมีข้อจำกัดในเรื่องความเร็วหรือความถี่ ใน การแลกเปลี่ยนข้อมูล
ค. มีการเชื่อมโยงระบบสำคัญ แต่ส่วนใหญ่เป็นแบบ Batch Processing หรือต้องมีการประสานงานพิเศษ ทำให้ ข้อมูลไม่เป็นปัจจุบันเท่าที่ควร
ง. ระบบส่วนใหญ่ยังแยกจากกัน มีการแลกเปลี่ยนข้อมูลแบบ Manual หรือผ่านไฟล์ทำให้เกิดความล่าช้าและ ข้อผิดพลาด
จ. เริ่มมีการพัฒนาการเชื่อมโยงระบบ แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้นและจำกัดวง
ฉ. ระบบทำงานแยกจากกันโดยสิ้นเชิง ไม่มีการเชื่อมโยงหรือแลกเปลี่ยนข้อมูลภายในองค์กร
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 1.8: การจัดการชุดข้อมูลภายในองค์กรในส่วนของชุดข้อมูลส่วนบุคคล/ข้อมูลอ่อนไหว (Internal Limitations and Challenges)
1.8.1 หน่วยงานของท่านมีความจำเป็นที่จะต้อง จัดให้มี หรือ จัดเก็บ หรือ บริหารจัดการ(ไม่จัดเก็บ) ต่อชุดข้อมูล “ส่วนบุคคล/ ข้อมูลอ่อนไหว” หรือไม่
ก. มี(กรุณาทำแบบสอบถามข้อที่ 1.8.2 เป็นต้นไป)
ข. ไม่มี(ข้ามไปยังข้อ 1.9)
1.8.2 การรักษาความปลอดภัยในการเก็บรักษา “ส่วนบุคคล/ข้อมูลอ่อนไหว” ตามเกณฑ์ประเมินที่ระดับใด และบริหารอย่างไร (โดยสังเขป อ้างอิงตามเกณฑ์ ด้านล่าง) โดยกรอบอ้างอิงจะมี เช่น PMM, PDPA Risk Management Criteria คำอธิบาย:
Privacy Maturity Model (PMM) = เป็นโมเดลที่สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPC) ใช้ในการ ประเมินระดับความพร้อมขององค์กร
ระดับคะแนน:
1 – Initial = ยังไม่มีนโยบายหรือมาตรการที่ชัดเจนในการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล
2 – Developing = เริ่มมีการจัดทำนโยบายและแนวทาง แต่ยังไม่ครอบคลุมหรือบังคับใช้อย่างทั่วถึง 3 – Defined = มีนโยบายและแนวทางที่ชัดเจน และเริ่มมีการนำไปปฏิบัติในระดับองค์กร
ผ 1-7
4 – Managed = มีการติดตาม ตรวจสอบ และปรับปรุงมาตรการอย่างต่อเนื่อง
5 – Optimized = มีการบริหารจัดการอย่างเป็นระบบ พร้อมนวัตกรรมและการปรับปรุงเชิงรุก ตอบ____________________________
1.8.3 ข้อจำกัดและความท้าทายหลักในการจัดการชุดข้อมูล “ส่วนบุคคล/ข้อมูลอ่อนไหว” (อธิบายข้อจำกัด/ความท้าทาย ของ แต่ละหัวข้อ ตัวอย่างเช่น ด้านกฎหมาย ด้านบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ ด้านการดำเนินการปฏิบัติ เป็นต้น) ตอบ____________________________
1.8.4 ข้อจำกัดและความท้าทายหลัก หากหน่วยงานดำเนินการแลกเปลี่ยน/แบ่งปันข้อมูล “ส่วนบุคคล/ข้อมูลอ่อนไหว” ชุด ดังกล่าวต่อหน่วยงานรัฐ (อธิบายข้อจำกัด/ความท้าทาย ของแต่ละหัวข้อ ตัวอย่างเช่น ด้านกฎหมาย ด้านบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ ด้านการดำเนินการปฏิบัติ เป็นต้น)
ตอบ____________________________
1.8.5 ข้อจำกัดและความท้าทายหลัก หากหน่วยงานดำเนินการแลกเปลี่ยน/แบ่งปันข้อมูล “ส่วนบุคคล/ข้อมูลอ่อนไหว” ชุด ดังกล่าวต่ออื่น ๆ ที่ไม่ใช่หน่วยงานรัฐ เช่น ผู้ประกอบการ (อธิบายข้อจำกัด/ความท้าทาย ของแต่ละหัวข้อ ตัวอย่างเช่น ด้าน กฎหมาย ด้านบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ ด้านการดำเนินการปฏิบัติ เป็นต้น)
ตอบ____________________________
1.8.6 ข้อจำกัดและความท้าทายหลัก หากข้อมูล “ส่วนบุคคล/ข้อมูลอ่อนไหว” ดังกล่าวผ่านกลไกการนิรนามข้อมูล (Anonymization) หรือการใช้ Hash (ร่วมกับ SALT) และหน่วยงานทำการแลกเปลี่ยน/แบ่งปัน ชุดดังกล่าวต่อหน่วยงาน รัฐ และ หน่วยงานอื่นๆ เช่น ผู้ประกอบการ (อธิบายข้อจำกัด/ความท้าทาย ของแต่ละหัวข้อ ตัวอย่างเช่น ด้านกฎหมาย ด้าน บุคลากรผู้เชี่ยวชาญ ด้านการดำเนินการปฏิบัติ เป็นต้น)
ตอบ____________________________
ส่วนที่ 1.9: ข้อจำกัดและความท้าทายในการจัดการชุดข้อมูลภายในองค์กร (Internal Limitations and Challenges) 1.9.1 โปรดระบุข้อจำกัดหรือความท้าทายหลักที่สำคัญที่สุด 3 ประการ ที่องค์กรของท่านเผชิญในการบริหารจัดการชุดข้อมูล ภายในองค์กรให้มีประสิทธิภาพและมีคุณภาพ พร้อมทั้งอธิบายผลกระทบของแต่ละข้อจำกัด:

1. ข้อจำกัด/ความท้าทาย: ____________________________ ผลกระทบ: ____________________________ 2. ข้อจำกัด/ความท้าทาย: ____________________________ ผลกระทบ: ____________________________ 3. ข้อจำกัด/ความท้าทาย: ____________________________ ผลกระทบ: ____________________________
   ผ 1-8
   แบบสอบถามมิติที่ 2: การแบ่งปันข้อมูลและการเปิดเผยข้อมูลภาครัฐ (Data Sharing and Open Government Data)
   ส่วนที่ 2.1: การระบุและบริหารจัดการชุดข้อมูล (Data Catalog and Inventory)
   2.1.1 องค์กรของท่านมีการจัดทำ “บัญชีข้อมูล” (Data Catalog) (ระบบที่รวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลเมทาดาตาของชุด ข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ค้นหาและทำความเข้าใจข้อมูลได้ง่าย) ที่ครอบคลุมและสามารถค้นหาได้ในระดับใด? (IT/Policy/User) คำอธิบาย:
   Data Catalog = ระบบที่รวบรวมและจัดระเบียบคำอธิบายข้อมูล (Metadata) เพื่อให้ผู้ใช้สามารถค้นหา, เข้าใจ, และเข้าถึง ชุดข้อมูลต่างๆ ในองค์กรได้ง่ายขึ้น
   ก. มี Data Catalog ที่ ครบถ้วน เป็นปัจจุบัน เข้าถึงได้ง่าย มี Metadata ที่เพียงพอ และบุคลากรสามารถค้นหาข้อมูล ได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญทั่วทั้งองค์กร
   ข. มี Data Catalog ที่ครอบคลุมข้อมูลสำคัญส่วนใหญ่ มีข้อมูล Metadata ที่ดี แต่การเข้าถึงหรือการค้นหาอาจต้องมี ความช่วยเหลือบางส่วน
   ค. มี Data Catalog สำหรับข้อมูลหลัก มีข้อมูลตำแหน่งที่เก็บ แต่ Metadata ยังไม่ละเอียดเพียงพอ และไม่ครอบคลุม ง. มีการบันทึกรายการชุดข้อมูลบางส่วน แต่ยังไม่เป็นระบบหรือไม่เป็นทางการ ทำให้ค้นหาข้อมูลได้ยาก จ. อยู่ในระหว่างการพิจารณาหรือเริ่มต้นจัดทำ Data Catalog
   ฉ. ยังไม่มีการจัดทำบัญชีข้อมูลหรือรายการชุดข้อมูล
   ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
   2.1.2 องค์กรของท่านมีการจัดประเภทชุดข้อมูลตามหลัก ธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ (Data Governance for Government) ในระดับใด? (Policy)
   คำอธิบาย:
   ธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ = หลักการและแนวปฏิบัติในการบริหารจัดการข้อมูลของหน่วยงานรัฐให้มีคุณภาพ, โปร่งใส, ปลอดภัย และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
   ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับการจัดประเภทข้อมูลครบทุกชุดข้อมูลตามหลักธรรมาภิบาลข้อมูล ภาครัฐ มีการทบทวนเป็นประจำ และมีการปรับปรุงการจัดประเภทเมื่อจำเป็น โดยสามารถวัดผลความสม่ำเสมอได้ ข. มีกระบวนการ จัดประเภทข้อมูลส่วนใหญ่ตามหลักธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุกชุดข้อมูล หรือการทบทวนยังไม่สม่ำเสมอ
   ค. มีการจัดประเภทข้อมูลสำคัญตามหลักธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ แต่ยังไม่ครบถ้วนและไม่เป็นมาตรฐานเดียวกัน ง. เริ่มมีการจัดประเภทข้อมูลบางส่วนตามหลักธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ แต่ยังไม่เป็นระบบหรือไม่ได้มีกระบวนการที่ กำหนดเป็นทางการ
   จ. อยู่ในระหว่างการศึกษาและเตรียมการจัดประเภทข้อมูล แต่ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม ฉ. ยังไม่มีการจัดประเภทข้อมูลตามหลักธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ
   ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
   ผ 1-9
   ส่วนที่ 2.2: การเปิดเผยข้อมูลสาธารณะ (Open Data Management)
   2.2.1 องค์กรของท่านได้เปิดเผยชุด ข้อมูลเปิดภาครัฐ (Open Data) (ข้อมูลภาครัฐที่เปิดเผยต่อสาธารณะโดยไม่มีข้อจำกัด ทางกฎหมายหรือเทคนิค) ที่สามารถนำไปใช้ต่อยอด หรือสร้างประโยชน์ได้อย่างเป็นรูปธรรมจำนวนกี่ชุดข้อมูล? (นับเฉพาะชุด ข้อมูลที่มีคุณสมบัติ Machine-readable และใช้งานได้จริง) (IT/Policy)
   คำอธิบาย:
   Open Data (ข้อมูลเปิดภาครัฐ) = ข้อมูลที่ภาครัฐเปิดให้สาธารณชนนำไปใช้, นำไปใช้ซ้ำ, และแจกจ่ายต่อได้อย่างเสรี โดยไม่ มีข้อจำกัดด้านลิขสิทธิ์หรือค่าใช้จ่าย
   Machine-readable = รูปแบบที่คอมพิวเตอร์อ่านได้ คือ รูปแบบไฟล์ที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลข้อมูลได้โดยตรง เช่น CSV, JSON, XML (ไม่ใช่ไฟล์รูปภาพหรือ PDF ที่สแกนมา)
   ก. มากกว่า 20 ชุดข้อมูล ที่เป็น Machine-readable และใช้งานได้จริง มีการนำไปต่อยอดอย่างแพร่หลาย ข. 11-20 ชุดข้อมูล ที่เป็น Machine-readable และใช้งานได้จริง เริ่มมีหน่วยงานนำไปต่อยอด ค. 6-10 ชุดข้อมูล ที่เป็น Machine-readable และใช้งานได้จริง หรือเปิดเผยข้อมูลประเภทอื่นจำนวนมาก ง. 1-5 ชุดข้อมูล ที่เป็น Machine-readable และใช้งานได้จริง
   จ. มีการเปิดเผยข้อมูลแต่ยังไม่เป็น Machine-readable หรือใช้งานได้จริง (เช่น เป็นไฟล์ PDF) หรือมีจำนวนน้อยมาก (0 ชุด)
   ฉ. ยังไม่มีการเปิดเผยข้อมูลเปิดภาครัฐที่เป็นดิจิทัลต่อสาธารณะ
   ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
   หากมี โปรดระบุตัวอย่างชุดข้อมูลที่สำคัญ (1-3 ตัวอย่าง) และประโยชน์ที่คาดว่าจะเกิดขึ้นหรือเกิดขึ้นแล้วจากการเปิดเผยชุด ข้อมูลนั้นจากข้อที่แล้ว:
   o ตัวอย่างชุดข้อมูล: ____________________________
   o ประโยชน์ที่คาดว่าจะเกิดขึ้น: ____________________________
   2.2.2 องค์กรของท่านมีนโยบายและแผนปฏิบัติการสำหรับการเปิดเผยข้อมูลหรือไม่? (Policy)
   คำอธิบาย:
   Shareable Data = ข้อมูลที่แบ่งปันได้ คือ ข้อมูลที่สามารถแลกเปลี่ยนระหว่างหน่วยงานได้ตามข้อตกลงและนโยบายที่ กำหนด

ผ 1-10
ส่วนที่ 2.3: การแบ่งปันข้อมูลระหว่างหน่วยงาน (Shareable Data)
2.3.1 องค์กรของท่านมีชุดข้อมูลที่สามารถแบ่งปันหรือแลกเปลี่ยนกับหน่วยงานอื่นได้ (Shareable Data: ชุดข้อมูลที่สามารถ แบ่งปันกันระหว่างหน่วยงานได้ตามที่ตกลงกัน) ในระดับใด? (IT/Policy)
คำอธิบาย:
GDX (Government Data Exchange) = ศูนย์แลกเปลี่ยนข้อมูลกลางของภาครัฐ
NSW (National Single Window) = ระบบกลางสำหรับเชื่อมโยงข้อมูลการนำเข้า-ส่งออก
DXC (Digital Exchange Center) = แพลตฟอร์มกลางในการแลกเปลี่ยนข้อมูลดิจิทัล
MOU (Memorandum of Understanding) = บันทึกความเข้าใจ คือ ข้อตกลงความร่วมมือระหว่างหน่วยงาน
ส่วนที่ 2.4: API และการเข้าถึงข้อมูลแบบอัตโนมัติ (API and Automated Data Access) 2.4.1 องค์กรของท่านมีการให้บริการข้อมูลผ่าน API (Application Programming Interface) (ช่องทางที่ระบบคอมพิวเตอร์ ต่างกันใช้ในการสื่อสารและแลกเปลี่ยนข้อมูลกันโดยอัตโนมัติ) หรือไม่? (IT)
คำอธิบาย:
API (Application Programming Interface) = ช่องทางการเชื่อมต่อที่ซอฟต์แวร์ใช้คุยกันเพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลโดย อัตโนมัติ
API สำหรับการวิเคราะห์ (Analytical API) = API ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการดึงข้อมูลปริมาณมาก (Bulk Data) สำหรับ การวิเคราะห์โดยเฉพาะ ซึ่งแตกต่างจาก API สำหรับการทำธุรกรรม (Transactional API) ที่มักเป็นการดึงข้อมูลทีละรายการ Documentation = เอกสารคู่มืออธิบายวิธีการใช้งาน
API Authentication/Authorization = การยืนยันตัวตนและกำหนดสิทธิ์ คือ กระบวนการตรวจสอบว่าเป็นใครและมีสิทธิ์ เข้าถึงข้อมูลอะไรได้บ้าง
Usage (การใช้งาน) = การติดตามและบันทึกสถิติการเรียกใช้งาน API
ก. มีการจัดทำ API สำหรับการวิเคราะห์ที่ ครอบคลุมชุดข้อมูลสำคัญส่วนใหญ่ มีการจัดการ API ที่ดี(เช่น มี Documentation, Authentication/Authorization, การติดตามการใช้งาน) และมีการ นำไปใช้ประโยชน์อย่าง กว้างขวาง
ข. มีการจัดทำ API สำหรับการวิเคราะห์ใน ชุดข้อมูลสำคัญบางส่วน มีDocumentation และระบบ Authentication พื้นฐาน
ค. มีการจัดทำ API สำหรับการวิเคราะห์ใน รูปแบบที่ไม่เป็นมาตรฐาน หรือยังต้องใช้การจัดการแบบ Manual ในการ ดึงข้อมูลจำนวนมาก
ง. มีแต่ API สำหรับการทำธุรกรรม (Transaction-based) ไม่ได้มี API ที่ออกแบบมาเพื่อการดึงข้อมูลขนาดใหญ่ สำหรับการวิเคราะห์โดยเฉพาะ
จ. อยู่ระหว่างการศึกษาหรือวางแผน การจัดทำ API สำหรับการวิเคราะห์
ฉ. ยังไม่มี API ที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-11
ส่วนที่ 2.5: การวัดผลกระทบและการใช้ประโยชน์ (Impact Measurement and Usage Analytics) 2.5.1 องค์กรของท่านมีการรวบรวมสถิติการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เปิดเผยหรือแบ่งปัน (Usage Statistics: สถิติการใช้งาน) หรือไม่? (Policy/User)
คำอธิบาย:
Usage Statistics (สถิติการใช้งาน) = ข้อมูลสถิติที่แสดงให้เห็นว่าข้อมูลถูกนำไปใช้อย่างไร เช่น จำนวนการดาวน์โหลด, จำนวนการเรียกใช้ API
Open Data (ข้อมูลเปิด) = ข้อมูลสาธารณะที่อนุญาตให้ทุกคนสามารถเข้าถึง นำไปใช้ และเผยแพร่ต่อได้โดยไม่มีข้อจำกัด Shareable Data (ข้อมูลที่แบ่งปันได้) = ข้อมูลที่สามารถแบ่งปันให้กับบุคคลหรือหน่วยงานที่เฉพาะเจาะจงได้ ภายใต้เงื่อนไข ข้อตกลง หรือข้อจำกัดบางประการ
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับรวบรวมสถิติการใช้ประโยชน์อย่างครอบคลุม (ทั้ง Open Data, Shareable Data และ API) มีการวิเคราะห์ผลกระทบ และมีการนำข้อมูลมาปรับปรุงการให้บริการ ที่วัดผลได้เป็น ประจำ
ข. มีกระบวนการ รวบรวมสถิติการใช้ประโยชน์สำหรับข้อมูลสำคัญ มีการวิเคราะห์บางส่วน แต่ยังไม่ครอบคลุมทุก ช่องทาง
ค. มีการรวบรวมสถิติการใช้ประโยชน์ขั้นพื้นฐาน (เช่น จำนวนการดาวน์โหลด, จำนวนผู้เข้าถึง หรือ API calls) แต่ยังไม่ เป็นระบบ และไม่นำไปสู่การปรับปรุง
ง. มีการรวบรวมสถิติบางส่วน แต่ยังไม่เป็นระบบหรือไม่สม่ำเสมอ
จ. เริ่มมีการพิจารณารวบรวมสถิติการใช้ประโยชน์แต่ยังไม่ได้เริ่มต้นดำเนินการ
ฉ. ไม่มีการรวบรวมสถิติการใช้ประโยชน์
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 2.6: ความท้าทายและข้อจำกัด (Challenges and Limitations)
2.6.1 องค์กรของท่านเผชิญกับข้อจำกัดสำคัญใดในการเปิดเผยหรือแบ่งปันข้อมูล? (เลือกได้มากกว่า 1 ข้อ) (IT/Policy/User) • ☐ ข้อจำกัดด้านกฎหมายและกฎระเบียบ
• ☐ ข้อจำกัดด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
• ☐ ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีและระบบสารสนเทศ
• ☐ ข้อจำกัดด้านบุคลากรและความเชี่ยวชาญ
• ☐ ข้อจำกัดด้านงบประมาณและทรัพยากร
• ☐ ข้อจำกัดด้านคุณภาพและความครบถ้วนของข้อมูล
• ☐ ขาดความชัดเจนในนโยบายและแนวทางปฏิบัติ
• ☐ ขาดความร่วมมือจากหน่วยงานภายในหรือภายนอก
• ☐ ไม่มีข้อจำกัดสำคัญ
• ☐ อื่นๆ (โปรดระบุ): ____________________________
• ☐ ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 2.7: การเชื่อมโยงและบูรณาการข้อมูลกับหน่วยงานภายนอก
2.7.1 องค์กรของท่านต้องการชุดข้อมูลสำคัญ ของหน่วยงานภายนอก (Input Data) เพื่อสนับสนุนการทำ Data Analytics หรือสร้างบริการ/นวัตกรรมใหม่ๆ หรือไม่? (Policy/User)
ผ 1-12
คำอธิบาย:
Input Data = ข้อมูลนำเข้า คือ ข้อมูลที่องค์กรต้องการรับจากภายนอกเพื่อนำมาใช้ประโยชน์ ก. มี(โปรดระบุ 1-2 ชุดข้อมูลที่สำคัญที่สุด และเป้าหมายการนำไปใช้โดยสรุป)
o ชุดข้อมูล: ____________________________
o หน่วยงานที่ให้ข้อมูล: ____________________________
o Use case การนำไปใช้โดยสรุปของชุดข้อมูล: ____________________________
ค. กำลังพิจารณา/อยู่ระหว่างระบุความต้องการ
ง. ยังไม่มีชุดข้อมูลที่ต้องการรับจากภายนอกเป็นพิเศษ
2.7.2 องค์กรของท่านมีชุดข้อมูลสำคัญที่ ต้องการส่งมอบ ให้หน่วยงานภายนอก (Output Data) เพื่อสนับสนุนการทำ Data Analytics หรือสร้างบริการ/นวัตกรรมใหม่ๆ หรือไม่? (Policy/User)
คำอธิบาย:
Output Data = ข้อมูลส่งออก คือ ข้อมูลที่องค์กรต้องการส่งมอบให้หน่วยงานอื่นเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ ก. มี(โปรดระบุ 1-2 ชุดข้อมูลที่สำคัญที่สุด และเป้าหมายการส่งมอบโดยสรุป)
o ชุดข้อมูล: ____________________________
o หน่วยงานที่ให้ข้อมูล: ____________________________
o Use case การนำไปใช้โดยสรุปของชุดข้อมูล: ____________________________
ข. กำลังพิจารณา/อยู่ระหว่างระบุชุดข้อมูล
ค. ยังไม่มีชุดข้อมูลที่ต้องการส่งมอบเป็นพิเศษ
ผ 1-13
แบบสอบถามมิติที่ 3: บุคลากร ขีดความสามารถดิจิทัล และวัฒนธรรมข้อมูล(Personnel, Digital Capabilities, and Data Culture)
ส่วนที่ 3.1: บุคลากรด้านการจัดการข้อมูล (Data Personnel Management)
3.1.1 องค์กรของท่านมีบุคลากรที่มีบทบาทหลักในการบริหารจัดการข้อมูลเพียงพอต่อความต้องการหรือไม่? (Policy) คำอธิบาย:
Software Engineers (วิศวกรซอฟต์แวร์) = พัฒนาแอปพลิเคชันและระบบที่เป็นแหล่งกำเนิดของข้อมูล Data Architects (สถาปนิกข้อมูล) = ออกแบบโครงสร้างและพิมพ์เขียวของระบบการจัดการข้อมูลทั้งหมด เพื่อให้มั่นใจว่า ข้อมูลจะถูกจัดเก็บและไหลเวียนอย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย
DevOps and SREs (Site Reliability Engineers) = (ผู้ดูแลระบบและวิศวกรความน่าเชื่อถือของไซต์) ดูแลโครงสร้าง พื้นฐาน (Infrastructure) และระบบอัตโนมัติต่างๆ เพื่อให้ระบบข้อมูลทำงานได้อย่างราบรื่นและต่อเนื่อง Data Engineers (วิศวกรข้อมูล) = เป็นบุคลากรสำคัญที่สร้างและดูแล “ท่อข้อมูล” (Data Pipeline) ทำหน้าที่รวบรวม, แปลงสภาพ (Transform), และจัดระเบียบข้อมูลดิบจากแหล่งต่าง ๆ ให้กลายเป็นข้อมูลที่สะอาดและพร้อมใช้งาน Data Analysts (นักวิเคราะห์ข้อมูล) = นำข้อมูลที่ผ่านการจัดเตรียมแล้วมาวิเคราะห์ เพื่อค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทาง ธุรกิจ สร้างรายงาน (Reports) และแดชบอร์ด (Dashboards) เพื่อแสดงผลลัพธ์
Data Scientists (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) = ใช้เทคนิคทางสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ขั้นสูงเพื่อ ค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล, สร้างแบบจำลองเชิงทำนาย (Predictive Models) และสร้างองค์ความรู้ใหม่ๆ ก. มีบุคลากรครบทุกบทบาทที่จำเป็น เพียงพอต่อความต้องการ มีแผนพัฒนาและสืบทอดตำแหน่งอย่างต่อเนื่อง และมี การประเมินปรับปรุงโครงสร้างทีมเป็นประจำ
ข. มีบุคลากรครอบคลุมบทบาทสำคัญส่วนใหญ่ เพียงพอสำหรับงานปัจจุบัน มีแผนการสรรหาเพิ่มเติม แต่อาจยังขาด ในบางตำแหน่งเฉพาะทาง
ค. มีบุคลากรในบทบาทหลัก แต่จำนวนยังไม่เพียงพอ หรือยังขาดความเชี่ยวชาญในบางด้านที่สำคัญ ง. มีบุคลากรบางส่วน แต่ส่วนใหญ่ทำงานด้านข้อมูลเป็นงานเสริม จากงานหลัก ทำให้การขับเคลื่อนงานไม่เต็มที่ จ. มีบุคลากรน้อย ส่วนใหญ่ ไม่ได้มีความเชี่ยวชาญด้านข้อมูลโดยเฉพาะ และยังไม่เพียงพอต่อความต้องการขั้น พื้นฐาน
ฉ. ไม่มีบุคลากรที่รับผิดชอบด้านข้อมูลโดยเฉพาะ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
3.1.2 องค์กรของท่านมีการกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบด้านข้อมูลที่ชัดเจนสำหรับบุคลากรในระดับใด? (Policy) คำอธิบาย:
JD (Job Description) = ใบพรรณนาลักษณะงาน คือ เอกสารที่ระบุหน้าที่ความรับผิดชอบ คุณสมบัติและขอบเขตของ ตำแหน่งงานนั้นๆ
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับการกำหนดบทบาทและ JD ที่ชัดเจนครบทุกตำแหน่ง มีการ ทบทวนและปรับปรุงเป็นประจำ และมีเส้นทางความก้าวหน้าในสายงานที่ชัดเจน
ข. มีกระบวนการ กำหนดบทบาทและ JD ชัดเจนสำหรับตำแหน่งสำคัญ มีการปรับปรุงเป็นครั้งคราว ค. มีการกำหนดบทบาทขั้นพื้นฐาน แต่ JD อาจยังไม่ละเอียดหรือไม่เป็นปัจจุบัน และไม่เป็นมาตรฐานเดียวกัน ง. มีการแบ่งหน้าที่กันทำ แต่ยังไม่ได้กำหนดเป็น JD อย่างเป็นทางการ หรือเป็นเพียงการปฏิบัติงานตามธรรมเนียม จ. เริ่มมีการพิจารณาแบ่งบทบาทหน้าที่ด้านข้อมูล แต่ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม
ฉ. ไม่มีการกำหนดบทบาทด้านข้อมูลที่ชัดเจน หรือไม่เกี่ยวข้อง
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-14
ส่วนที่ 3.2: ขีดความสามารถดิจิทัลและทักษะข้อมูล (Digital Capabilities and Data Skills) 3.2.1 องค์กรของท่านมีคะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากการประเมินทักษะด้านดิจิทัลสำหรับข้าราชการและบุคลากรภาครัฐใน ระดับใด? (User/Policy)
ก. คะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักมากกว่าร้อยละ 80 - บุคลากรมีทักษะดิจิทัลในระดับสูง
ข. คะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักร้อยละ 60-80 - บุคลากรมีทักษะดิจิทัลในระดับดี
ค. คะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักร้อยละ 40-60 - บุคลากรมีทักษะดิจิทัลในระดับปานกลาง
ง. คะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักร้อยละ 20-40 - บุคลากรมีทักษะดิจิทัลในระดับพื้นฐาน
จ. คะแนนเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักไม่เกินร้อยละ 20 - บุคลากรมีทักษะดิจิทัลในระดับต้องพัฒนา
ฉ. ไม่เข้าร่วมการประเมินทักษะด้านดิจิทัล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
3.2.2องค์กรของท่านมีโครงการพัฒนา “วุฒิภาวะด้านข้อมูลพื้นฐาน” (Basic Data Literacy) สำหรับบุคลากรทั่วไปในระดับใด? (Policy/User)
คำอธิบาย:
Basic Data Literacy = วุฒิภาวะหรือความรู้เท่าทันข้อมูลพื้นฐาน คือ ความสามารถในการอ่าน, ทำความเข้าใจ, ตีความ, และ สื่อสารข้อมูลในระดับเบื้องต้นได้
ก. มีโครงการพัฒนาที่ ครอบคลุมบุคลากรทั่วไปส่วนใหญ่ดำเนินการอย่างต่อเนื่อง มีการบูรณาการเข้ากับ แผนพัฒนาบุคลากร และบุคลากรสามารถนำไปใช้ในงานจริงได้อย่างแพร่หลาย
ข. มีโครงการพัฒนา แต่การดำเนินการอาจยังไม่ครอบคลุมทุกกลุ่ม หรือยังไม่ต่อเนื่อง หรือการประเมินผลยังไม่ชัดเจน ค. มีการจัดอบรมหรือให้ความรู้เป็นครั้งคราว หรือมีเอกสาร/แหล่งข้อมูลให้อ่าน แต่ยังไม่เป็นโครงการที่เป็นระบบ ง. มีการส่งเสริมให้บุคลากรเรียนรู้ด้วยตนเอง โดยองค์กร ยังไม่มีการสนับสนุนอย่างเป็นระบบ จ. ตระหนักถึงความสำคัญ แต่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการอย่างเป็นรูปธรรม
ฉ. ไม่มีโครงการหรือแผนงานในการพัฒนาความรู้เท่าทันข้อมูลพื้นฐาน
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
3.2.3 องค์กรของท่านมีโครงการพัฒนา “ทักษะด้านข้อมูลขั้นสูง” สำหรับบุคลากรเฉพาะด้านในระดับใด? (Policy/User) คำอธิบาย:
On-the-Job Training = การฝึกอบรมในขณะปฏิบัติงาน คือ การเรียนรู้ทักษะผ่านการทำงานจริงโดยมีผู้สอนงานคอยแนะนำ ก. มีแผนพัฒนาทักษะขั้นสูงที่ชัดเจน มีหลักสูตรเฉพาะทางเชิงลึกที่เน้นการปฏิบัติมีการรับรองที่เป็นมาตรฐาน มี การเรียนรู้ต่อเนื่อง และมีการประเมินเพื่อพัฒนาสู่ความเป็นเลิศอย่างเป็นระบบ
ข. มีการจัดฝึกอบรมทักษะเฉพาะด้าน แต่หลักสูตรอาจยังไม่ครอบคลุมทุกทักษะที่จำเป็น หรือการพัฒนายังไม่ ต่อเนื่อง
ค. การพัฒนาทักษะส่วนใหญ่เป็น On-the-Job Training หรือส่งไปอบรมภายนอกเป็นครั้งคราว ไม่ได้มีแผนงานที่ ชัดเจน
ง. บุคลากรต้องพัฒนาตนเองเป็นหลัก โดยองค์กรมีการสนับสนุนบ้างเล็กน้อย แต่ยังไม่เป็นระบบ จ. ตระหนักถึงความจำเป็น แต่ยังขาดแผนงานหรือทรัพยากรที่ชัดเจน
ฉ. ไม่มีการพัฒนาทักษะด้านข้อมูลขั้นสูงอย่างเป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-15
ส่วนที่ 3.3: งบประมาณและการลงทุนด้านข้อมูล (Budget and Investment)
3.3.1 องค์กรของท่านมีการจัดสรรงบประมาณสำหรับการจัดการและใช้ประโยชน์ข้อมูลในระดับใด? (Policy) คำอธิบาย:
ROI (Return on Investment) หรือการประเมินความคุ้มค่า (Value Assessment) = ตัวชี้วัดที่ใช้วัดประโยชน์ที่ได้รับ เทียบกับต้นทุนที่ลงไป ซึ่งอาจเป็นผลลัพธ์ทางการเงิน หรือคุณค่าเชิงภารกิจและบริการสาธารณะ Data Initiatives = โครงการริเริ่มด้านข้อมูล คือ โครงการหรือแผนงานใหม่ๆ ที่จัดทำขึ้นเพื่อพัฒนางานด้านข้อมูลโดยเฉพาะ
ก. มีงบประมาณเฉพาะด้านข้อมูลที่เพียงพอ มีการวางแผนการใช้งบประมาณระยะยาว มีการประเมินความคุ้มค่า หรือผลกระทบ (เช่น ROI, Value Assessment) และมีการปรับปรุงการจัดสรรอย่างต่อเนื่อง เพื่อขับเคลื่อน Data Initiatives
ข. มีงบประมาณที่จัดสรรแยกชัดเจน แต่อาจยังไม่เพียงพอในบางด้าน หรือการวางแผนระยะยาวยังไม่ชัดเจน ค. มีงบประมาณสำหรับโครงการด้านข้อมูลสำคัญ แต่ยังไม่ได้แยกเป็นหมวดเฉพาะ หรือมีการจัดสรรตามความ จำเป็น
ง. มีงบประมาณรวมกับ IT ทั่วไป หรือจัดสรรตามความจำเป็นเร่งด่วน ไม่ได้ให้ความสำคัญเป็นพิเศษ จ. มีงบประมาณจำกัด ส่วนใหญ่ใช้จากงบประมาณส่วนอื่น ยังไม่มีการจัดสรรที่เป็นรูปธรรม
ฉ. ไม่มีการจัดสรรงบประมาณสำหรับด้านข้อมูลโดยเฉพาะ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
3.3.2 องค์กรของท่านมีการพิจารณาความสอดคล้องและผลตอบแทนในการลงทุนโครงการด้านข้อมูลในระดับใด? (Policy) คำอธิบาย:
ROI (Return on Investment) = ผลตอบแทนจากการลงทุน คือ ตัวชี้วัดที่ใช้วัดความคุ้มค่าของโครงการ โดยเปรียบเทียบ กำไรหรือประโยชน์ที่ได้รับกับเงินที่ลงทุนไป
ก. ทุกโครงการด้านข้อมูลมีการประเมินความสอดคล้องและ ROI อย่างเข้มงวด มีกระบวนการจัดลำดับ ความสำคัญที่กำหนดและบังคับใช้มีแผนรองรับข้อมูลหลากหลายรูปแบบ และผู้บริหารระดับสูงมีส่วนร่วมใน การตัดสินใจ
ข. โครงการส่วนใหญ่มีการประเมินความสอดคล้องและผลตอบแทน แต่กระบวนการอาจยังไม่เป็นมาตรฐาน เดียวกัน
ค. มีการพิจารณาความสอดคล้องบ้าง แต่ยังขึ้นอยู่กับการผลักดันของแต่ละหน่วยงาน และการวัดผลตอบแทนยัง ไม่ชัดเจน
ง. การตัดสินใจลงทุนมักเน้นไปที่ความต้องการเฉพาะหน้าหรือปัญหาทางเทคนิค ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็น ทางการในการพิจารณา ROI
จ. มีการลงทุนด้านข้อมูลบ้าง แต่เป็นไปอย่างกระจัดกระจาย ขาดการวางแผนในภาพรวม
ฉ. ไม่มีการพิจารณาความสอดคล้องหรือผลตอบแทนในการลงทุนด้านข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-16
ส่วนที่ 3.4: วัฒนธรรมองค์กรด้านข้อมูล (Organizational Data Culture)
3.4.1 องค์กรของท่านมีการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจระดับผู้บริหารในระดับใด? (Policy)
คำอธิบาย:
Dashboard = แผงควบคุม คือ หน้าจอที่สรุปข้อมูลสำคัญและตัวชี้วัดต่างๆ ในรูปแบบกราฟหรือตารางเพื่อให้เห็นภาพรวม และตัดสินใจได้ง่าย
ก. ผู้บริหารใช้ข้อมูลเป็นหลักในการตัดสินใจอย่างสม่ำเสมอ มีระบบ Dashboard และ Analytics ที่ใช้งานจริงเป็น ประจำ มีการฝึกอบรมผู้บริหารในการใช้ข้อมูล และเป็นแบบอย่างในการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ข. ผู้บริหารใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจเป็นส่วนใหญ่ มี Dashboard บางส่วน แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน ค. ผู้บริหารเริ่มให้ความสำคัญกับข้อมูล มีการขอรายงานและข้อมูลประกอบการตัดสินใจเป็นครั้งคราว ง. การตัดสินใจยังอาศัยประสบการณ์เป็นหลัก ใช้ข้อมูลเป็นครั้งคราวเมื่อจำเป็น
จ. เริ่มตระหนักถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ แต่ยังไม่ได้นำไปปฏิบัติอย่างจริงจัง ฉ. การตัดสินใจไม่ได้อาศัยข้อมูลเป็นหลัก
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
3.4.2 องค์กรของท่านมีการส่งเสริมให้บุคลากรใช้ข้อมูลในการปฏิบัติงานประจำวันในระดับใด? (User/Policy) คำอธิบาย:
Dashboard = แผงควบคุม คือ หน้าจอที่สรุปข้อมูลสำคัญและตัวชี้วัดต่างๆ ในรูปแบบกราฟหรือตารางเพื่อให้เห็นภาพรวม และตัดสินใจได้ง่าย
ก. มีการส่งเสริมอย่างเป็นระบบ มีเครื่องมือและระบบที่ช่วยให้บุคลากรเข้าถึงและใช้ข้อมูลได้ง่าย มีการยกย่องและ ให้รางวัลการใช้ข้อมูล ทำให้บุคลากรทั่วทั้งองค์กรใช้ข้อมูลในการปฏิบัติงานประจำวันอย่างแพร่หลาย ข. มีการส่งเสริมและสนับสนุน มีเครื่องมือพื้นฐาน แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุกหน่วยงาน หรือยังไม่เป็นไปอย่าง สม่ำเสมอ
ค. มีการส่งเสริมเป็นครั้งคราว มีการให้คำแนะนำหรือการฝึกอบรมเบื้องต้น แต่ยังไม่เป็นระบบ
ง. บุคลากรบางส่วนเริ่มใช้ข้อมูลในการทำงาน แต่ยังไม่มีการส่งเสริมอย่างเป็นระบบ จากองค์กร จ. เริ่มมีการตระหนักถึงความสำคัญของการใช้ข้อมูลในการทำงาน แต่ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม ฉ. บุคลากรยังไม่ได้ใช้ข้อมูลในการปฏิบัติงานอย่างเป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
3.4.3 องค์กรของท่านมีระบบแรงจูงใจหรือการประเมินผลสำหรับ บุคลากร ที่เชื่อมโยงกับการใช้ข้อมูลในการปฏิบัติงานหรือไม่? (Policy)
คำอธิบาย:
KPI (Key Performance Indicators) = ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ คือ ค่าที่ใช้วัดผลความสำเร็จของการดำเนินงานเทียบกับ เป้าหมายที่ตั้งไว้
ก. มีระบบแรงจูงใจและการประเมินผลที่ ชัดเจน มีการวัด KPI ที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูล มีการยกย่องและให้ รางวัลเป็นประจำ เพื่อกระตุ้นให้บุคลากรใช้ข้อมูลอย่างต่อเนื่องและเห็นผลลัพธ์
ข. มีระบบแรงจูงใจบางส่วน มีการประเมินที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูล แต่อาจยังไม่เป็นระบบครบถ้วน หรือยังไม่ สม่ำเสมอ
ค. มีการยกย่องหรือให้รางวัลเป็นครั้งคราว เมื่อมีผลงานที่ดีด้านการใช้ข้อมูล แต่ยังไม่มีระบบที่เป็นทางการ ง. เริ่มมีการพิจารณาการใช้ข้อมูลในการประเมินผลงาน แต่ยังไม่มีการนำไปปฏิบัติอย่างจริงจัง จ. อยู่ในระหว่างการพิจารณาสร้างระบบแรงจูงใจ แต่ยังไม่มีความคืบหน้า
ฉ. ไม่มีระบบแรงจูงใจหรือการประเมินผลที่เกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-17
ส่วนที่ 3.5: ความร่วมมือและการแลกเปลี่ยนความรู้ (Collaboration and Knowledge Sharing) 3.5.1 องค์กรของท่านมีกลไกการแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์ด้านข้อมูลระหว่างบุคลากรหรือไม่? (User/Policy) คำอธิบาย:
KMS (Knowledge Management System) = ระบบจัดการองค์ความรู้ คือ แพลตฟอร์มที่ใช้รวบรวม, จัดเก็บ, และ แลกเปลี่ยนความรู้ภายในองค์กร
CoP (Community of Practice) = ชุมชนนักปฏิบัติ คือ กลุ่มคนที่สนใจเรื่องเดียวกันมาแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์ เพื่อพัฒนาทักษะร่วมกัน
ก. มีกลไกการแลกเปลี่ยนที่หลากหลายและ เป็นระบบ (เช่น KMS, CoP, การประชุมประจำ) มีการนำไปใช้อย่าง ต่อเนื่อง และส่งเสริมให้บุคลากรเรียนรู้และพัฒนาทักษะด้านข้อมูลร่วมกัน
ข. มีกลไกการแลกเปลี่ยนหลายรูปแบบ มีการจัดกิจกรรมเป็นประจำ แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุกระดับ หรือยังไม่เป็น ระบบและสม่ำเสมอ
ค. มีการแลกเปลี่ยนความรู้เป็นครั้งคราว (เช่น การประชุมหรือ Workshop เฉพาะเรื่อง) แต่ยังไม่เป็นระบบและไม่ สม่ำเสมอ
ง. มีการแลกเปลี่ยนแบบไม่เป็นทางการ หรือเมื่อมีปัญหาต้องแก้ไข ไม่ได้มีกลไกที่กำหนดชัดเจน จ. เริ่มมีการพิจารณาสร้างกลไกการแลกเปลี่ยนความรู้แต่ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม ฉ. ไม่มีกลไกการแลกเปลี่ยนความรู้ด้านข้อมูลที่เป็นระบบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
3.5.2 องค์กรของท่านมีความร่วมมือกับหน่วยงานภายนอกในการพัฒนาขีดความสามารถด้านข้อมูลหรือไม่? (Policy) คำอธิบาย:
ความร่วมมือกับหน่วยงานภายนอกในการพัฒนาขีดความสามารถด้านข้อมูล = การทำงานร่วมกับหน่วยงานภายนอกเพื่อ ยกระดับทักษะด้านข้อมูล
ก. มีความร่วมมือที่หลากหลายและ เป็นระบบ (เช่น การฝึกอบรมร่วม, การแลกเปลี่ยนบุคลากร, การร่วมทำ โครงการ) มีการประเมินผลความร่วมมือ และสร้างประโยชน์ร่วมกันอย่างชัดเจน
ข. มีความร่วมมือในหลายรูปแบบ มีการแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์เป็นประจำ แต่อาจยังไม่ครอบคลุมทุก ด้าน
ค. มีความร่วมมือเป็นครั้งคราว (เช่น การเข้าร่วมสัมมนาหรือการฝึกอบรมร่วม) แต่ยังไม่เป็นระบบ ง. มีความร่วมมือในระดับพื้นฐาน (เช่น การเข้าร่วมเครือข่ายหรือการประชุม) แต่ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็น รูปธรรม
จ. เริ่มมีการสร้างเครือข่ายหรือความร่วมมือ แต่ยังไม่ชัดเจน
ฉ. ไม่มีความร่วมมือกับหน่วยงานภายนอกด้านการพัฒนาขีดความสามารถข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-18
แบบสอบถามมิติที่ 4: ธรรมาภิบาลข้อมูล กฎหมาย และการบริหารความเสี่ยง (Data Governance, Legal Compliance, and Risk Management)
ส่วนที่ 4.1: โครงสร้างและองค์กรธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance Structure and Organization) 4.1.1 องค์กรของท่านมีคณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูล ที่จัดตั้งขึ้นเพื่อกำกับดูแลด้านข้อมูลหรือไม่? (Policy) คำอธิบาย:
คณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูล = คณะกรรมการหรือกลุ่มบุคคลที่ทำหน้าที่กำหนดนโยบาย กฎเกณฑ์ และแนวปฏิบัติในการ บริหารจัดการข้อมูลขององค์กร
ก. มีคณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูลที่ ปฏิบัติงานอย่างต่อเนื่อง มีการประชุมสม่ำเสมอ มีการกำหนดนโยบายที่ ชัดเจน และมีการติดตามผลการดำเนินงานอย่างเป็นระบบ
ข. มีคณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูล แต่การประชุมและการปฏิบัติงานยังไม่สม่ำเสมอ หรือยังไม่เต็มศักยภาพ ค. มีคณะกรรมการที่ได้รับการแต่งตั้งแล้ว แต่ยังไม่ได้เริ่มปฏิบัติงานอย่างเป็นรูปธรรม
ง. อยู่ระหว่างการจัดตั้งคณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูล ยังไม่เป็นรูปเป็นร่าง
จ. ตระหนักถึงความจำเป็น แต่ยังไม่ได้ดำเนินการจัดตั้ง
ฉ. ไม่มีคณะกรรมการธรรมาภิบาลข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
4.1.2 องค์กรของท่านมีการกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบ ด้านข้อมูล ที่ชัดเจน โดยใช้แนวทางเช่น RACI Matrix (กรอบ ที่ระบุว่าใครรับผิดชอบ (Responsible), ใครมีอำนาจตัดสินใจ (Accountable), ใครควรปรึกษา (Consulted), และใครควร รับทราบ (Informed)) ในระดับใด? (Policy)
คำอธิบาย:
RACI Matrix = ตารางที่ระบุบทบาทของแต่ละคนในโครงการว่าใครต้องทำ (R), ใครอนุมัติ (A), ใครต้องให้คำปรึกษา (C), และ ใครต้องรับรู้ (I)
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและนำไปใช้สำหรับบทบาทหน้าที่และความรับผิดชอบ ด้านข้อมูล ที่ชัดเจนตามแนวทาง RACI Matrix ครอบคลุมทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตข้อมูล และมีการทบทวนปรับปรุงเป็นประจำ
ข. มีการกำหนดบทบาทหน้าที่ ด้านข้อมูล ที่ชัดเจนตามแนวทาง RACI Matrix แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกกระบวนการ หรือการนำไปใช้ยังไม่สม่ำเสมอ
ค. มีการกำหนดบทบาทหน้าที่ ด้านข้อมูล เป็นลายลักษณ์อักษร แต่ยังไม่ชัดเจนในบางส่วน หรือไม่เป็นมาตรฐาน เดียวกัน
ง. มีการแบ่งงาน ด้านข้อมูล ตามธรรมเนียมปฏิบัติแต่ยังไม่เป็นทางการ และไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็น ทางการ
จ. บุคลากรทราบหน้าที่ ด้านข้อมูล โดยทั่วไป แต่ไม่ชัดเจนในรายละเอียด และยังไม่มีการกำหนดที่เป็นรูปธรรม ฉ. ไม่มีการกำหนดบทบาทหน้าที่ ด้านข้อมูล ที่ชัดเจน
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
4.1.3 องค์กรของท่านมีการแต่งตั้งผู้รับผิดชอบด้านข้อมูลในบทบาทสำคัญต่างๆ อย่างเป็นทางการหรือไม่? (Policy) คำอธิบาย: บทบาทผู้รับผิดชอบด้านข้อมูลที่สำคัญ ได้แก่:
Data Owner: ผู้รับผิดชอบสูงสุดในการตัดสินใจเกี่ยวกับข้อมูลชุดนั้นๆ
Data Steward: ผู้ดูแลข้อมูลในทางปฏิบัติรับผิดชอบด้านคุณภาพ คำนิยาม และกฎเกณฑ์การใช้งานข้อมูล (เน้นด้านธุรกิจ และความหมายของข้อมูล) เปรียบเสมือน “บรรณารักษ์” ที่เข้าใจว่าหนังสือแต่ละเล่มเกี่ยวกับอะไรและควรจัดหมวดหมู่อย่างไร Data Custodian: ผู้ดูแลด้านเทคนิค รับผิดชอบการจัดเก็บ การสำรองข้อมูล และการรักษาความปลอดภัยของระบบที่ใช้เก็บ ข้อมูล (เน้นด้าน IT Infrastructure) เปรียบเสมือน “เจ้าหน้าที่ดูแลอาคารห้องสมุด” ที่ดูแลให้ชั้นวางหนังสือมั่นคงแข็งแรงและมี ระบบรักษาความปลอดภัยที่ดี
ผ 1-19
ก. มีการแต่งตั้งครบทุกตำแหน่ง (Data Owner, Data Steward, Data Custodian) มีคำสั่งแต่งตั้งที่ชัดเจน และมี การปฏิบัติหน้าที่อย่างเป็นระบบ โดยได้รับการสนับสนุนจากผู้บริหารระดับสูง
ข. มีการแต่งตั้งครบทุกตำแหน่ง แต่การปฏิบัติหน้าที่ยังไม่เป็นระบบ หรือยังไม่เต็มศักยภาพในบางตำแหน่ง ค. มีการแต่งตั้งบางตำแหน่ง (เช่น Data Owner เท่านั้น) ยังไม่ครบถ้วนตามมาตรฐาน
ง. มีการกำหนดผู้รับผิดชอบ แต่ไม่ใช่ตามมาตรฐานธรรมาภิบาลข้อมูล หรือเป็นเพียงการมอบหมายงาน จ. ตระหนักถึงความจำเป็น แต่ยังไม่ได้ดำเนินการแต่งตั้ง
ฉ. ไม่มีการแต่งตั้งผู้รับผิดชอบด้านข้อมูลที่เป็นทางการ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 4.2: นโยบาย มาตรฐาน และกระบวนการธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance Policies, Standards, and Processes)
4.2.1 องค์กรของท่านมีนโยบายธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance Policy: เอกสารที่กำหนดหลักการและแนวปฏิบัติ ในการบริหารจัดการข้อมูล) ที่เป็นลายลักษณ์อักษรหรือไม่? (Policy)
คำอธิบาย:
Data Governance Policy = เอกสารนโยบายที่กำหนดหลักการและแนวปฏิบัติในการบริหารจัดการข้อมูลทั้งหมดขององค์กร ก. มีนโยบายธรรมาภิบาลข้อมูลที่กำหนด ครอบคลุม เป็นปัจจุบัน มีการทบทวนปรับปรุงสม่ำเสมอ และมีการสื่อสาร ให้บุคลากรทุกระดับเข้าใจและนำไปปฏิบัติอย่างต่อเนื่อง และมีการจัดทำนโยบาย/แผนปฏิบัติการ/แผนงานสำหรับ Data Governance, Shareable Data, Open Data และ PDPA ครบทั้ง 4 แผนงาน
ข. มีนโยบายที่ครอบคลุม แต่การทบทวนหรือการสื่อสารยังไม่เพียงพอ หรือยังไม่เป็นไปอย่างสม่ำเสมอ และมีการ จัดทำนโยบาย/แผนปฏิบัติการ/แผนงานสำหรับ Data Governance, Shareable Data, Open Data และ PDPA อย่างน้อย 3 แผนงาน
ค. มีนโยบายเป็นลายลักษณ์อักษร แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน หรือไม่เป็นมาตรฐานเดียวกัน และมีการจัดทำ นโยบาย/แผนปฏิบัติการ/แผนงานสำหรับ Data Governance, Shareable Data, Open Data และ PDPA อย่างน้อย 2 แผนงาน
ง. มีนโยบายเบื้องต้น แต่ยังไม่เป็นระบบ หรือไม่เป็นทางการ และมีการจัดทำนโยบาย/แผนปฏิบัติการ/แผนงาน สำหรับ Data Governance, Shareable Data, Open Data และ PDPA อย่างน้อย 1 แผนงาน จ. อยู่ระหว่างการจัดทำนโยบาย ยังไม่เป็นรูปธรรม
ฉ. ไม่มีนโยบายธรรมาภิบาลข้อมูลที่เป็นทางการ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 4.3: การบริหารจัดการคุณภาพข้อมูลภายใต้ธรรมาภิบาล (Data Quality Management under Governance) 4.3.1 องค์กรของท่านมีการจัดการ ข้อมูลหลัก (Master Data Management - MDM) เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลสำคัญ (เช่น ข้อมูลลูกค้า, สินค้า, หรือผู้ขาย) มีความถูกต้องและเป็นปัจจุบันทั่วทั้งองค์กรหรือไม่? (IT/Policy) คำอธิบาย:
Master Data Management (MDM) = กระบวนการสร้างและดูแลข้อมูลหลัก (เช่น ข้อมูลลูกค้า, สินค้า) ให้เป็นชุดเดียวกัน และถูกต้องในทุกระบบ
Golden Record = ข้อมูลหลักต้นฉบับ คือ ข้อมูลชุดที่ถูกยอมรับว่าถูกต้องและเป็นมาตรฐานที่สุดในองค์กร ซิงค์ข้อมูล (Sync) = การทำให้ข้อมูลในระบบต่างๆ ตรงกันและเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ
ก. มีระบบ MDM ที่ ครอบคลุม มีการกำหนด Golden Record (ข้อมูลหลักที่เป็นชุดเดียวที่ถูกต้องที่สุด) และมี กระบวนการ ซิงค์ข้อมูล (เชื่อมโยงและอัปเดตข้อมูลให้ตรงกัน) ระหว่างระบบต่างๆ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลหลัก ถูกต้อง สอดคล้อง และเป็นปัจจุบันทั่วทั้งองค์กร
ข. มีกระบวนการ MDM แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกประเภทข้อมูลหลัก หรือยังไม่สามารถซิงค์ข้อมูลได้โดยอัตโนมัติใน ทุกระบบ
ผ 1-20
ค. มีการจัดการข้อมูลหลักในบางระบบ แต่ยังไม่เป็นมาตรฐานเดียวกัน หรือยังไม่มีระบบ MDM โดยเฉพาะ ง. ทราบถึงปัญหาข้อมูลซ้ำซ้อน แต่ยังไม่มีแนวทางแก้ไขที่เป็นระบบ หรือไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ จ. อยู่ระหว่างการศึกษาและวางแผน MDM ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม
ฉ. ไม่มีการจัดการข้อมูลหลัก
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 4.4: การปฏิบัติตามกฎหมายและการบริหารความเสี่ยง (Legal, Regulatory Compliance, and Risk Management )
4.4.1 องค์กรของท่านมีการปฏิบัติตาม พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 (PDPA) ในด้านใดบ้าง? (กรุณา เลือกข้อที่ดำเนินการแล้ว) (Policy)
คำอธิบาย:
PDPA = กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่ควบคุมการเก็บ, ใช้, หรือเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวของบุคคล DPO (Data Protection Officer) = เจ้าหน้าที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล คือ บุคคลที่ให้คำแนะนำและตรวจสอบการปฏิบัติ ตาม PDPA ขององค์กร
• ☐ มีการแจ้งรายละเอียดการเก็บรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคล (ประกาศความเป็นส่วนตัว - Privacy Notice) • ☐ มีการเก็บรวบรวม ใช้ หรือเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลที่สอดคล้องกับฐานกฎหมาย
• ☐ มีมาตรการรักษาความมั่นคงปลอดภัยที่เหมาะสม
• ☐ มีการจัดทำบันทึกรายการของผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคล
• ☐ มีการแต่งตั้งเจ้าหน้าที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (DPO)
• ☐ มีการจัดเตรียมกระบวนการคำขอใช้สิทธิของเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคล
• ☐ มีการจัดเตรียมกระบวนการแจ้งเหตุละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลภายใน 72 ชั่วโมง
• ☐ มีระบบตรวจสอบเพื่อลบหรือทำลายข้อมูลส่วนบุคคลเมื่อพ้นกำหนดเวลาเก็บรักษา
• ☐ มีข้อตกลงระหว่างผู้ควบคุมข้อมูลส่วนบุคคลและผู้ประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล
• ☐ ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
4.4.2 องค์กรของท่านมีการปฏิบัติตาม พ.ร.บ.ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ พ.ศ. 2562 และระเบียบที่เกี่ยวข้อง (เช่น มาตรฐาน ISO 27001: มาตรฐานการบริหารจัดการความมั่นคงปลอดภัยสารสนเทศ) หรือไม่? (IT/Policy) ก. ปฏิบัติตามครบถ้วน มีการได้รับการรับรองมาตรฐานสากล (เช่น ISO 27001) มีการตรวจสอบและทบทวน ปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอ
ข. ปฏิบัติตามในส่วนสำคัญ แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกข้อกำหนด หรือยังไม่มีการรับรองมาตรฐานสากล ค. มีการปฏิบัติตามเบื้องต้น แต่ยังไม่เป็นระบบ หรือไม่สอดคล้องกับมาตรฐาน
ง. ตระหนักถึงความจำเป็น และอยู่ระหว่างการปรับปรุง แต่ยังไม่มีการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม จ. เริ่มศึกษาและวางแผนการปฏิบัติตาม ยังไม่มีการนำไปปฏิบัติจริง
ฉ. ยังไม่มีการปฏิบัติตามกฎหมายไซเบอร์
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
4.4.3 องค์กรของท่านมีกระบวนการที่เป็นระบบในการติดตาม ตรวจสอบ และประเมินการปฏิบัติตาม (Compliance Monitoring) ข้อกำหนดทางกฎหมาย กฎระเบียบ และนโยบายภายในที่เกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูลหรือไม่? (Policy) คำอธิบาย:
Compliance Monitoring คือ กระบวนการที่ใช้ในการติดตามและตรวจสอบว่าองค์กรมีการปฏิบัติตามกฎหมาย กฎระเบียบ และนโยบายภายในที่เกี่ยวข้องกับการทำงานอย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ
ผ 1-21
ก. มีกระบวนการตรวจสอบการปฏิบัติตามที่กำหนดและบังคับใช้ ที่ชัดเจนและสม่ำเสมอ มีการบันทึกหลักฐาน มี การรายงานผล และมีมาตรการแก้ไขเมื่อพบข้อบกพร่อง ที่วัดผลได้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
ข. มีกระบวนการ ตรวจสอบการปฏิบัติตาม แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกข้อกำหนด หรือการดำเนินการยังไม่สม่ำเสมอ แต่มีการนำผลไปใช้
ค. มีการตรวจสอบการปฏิบัติตามเป็นครั้งคราว หรือเฉพาะเมื่อมีเหตุการณ์สำคัญ แต่ยังไม่เป็นระบบ ทั่วทั้งองค์กร ง. การปฏิบัติตามส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับความรับผิดชอบของแต่ละหน่วยงาน โดยไม่มีการตรวจสอบจากส่วนกลาง ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ
จ. ตระหนักถึงความสำคัญ แต่ยังไม่มีกระบวนการตรวจสอบที่เป็นรูปธรรม
ฉ. ไม่มีกระบวนการตรวจสอบการปฏิบัติตาม
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
4.4.4 องค์กรของท่านมี “กรอบการบริหารความเสี่ยงด้านข้อมูล (Data Risk Management Framework)” ที่ครอบคลุม การระบุ ประเมิน วิเคราะห์ และจัดการความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลหรือไม่? (Policy)
คำอธิบาย:
Data Risk Management Framework = กรอบการทำงานและกระบวนการในการระบุ, ประเมิน, และจัดการความเสี่ยงที่ เกี่ยวกับข้อมูล
Synthetic Data = ข้อมูลสังเคราะห์ คือ ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยคอมพิวเตอร์เพื่อใช้ทดสอบระบบแทนข้อมูลจริง ช่วยลดความ เสี่ยงเรื่องข้อมูลส่วนบุคคลรั่วไหล
ก. มีกรอบการบริหารความเสี่ยงด้านข้อมูลที่ชัดเจน เป็นลายลักษณ์อักษร ครอบคลุมความเสี่ยงทุกประเภท (รวมถึง AI และ Synthetic Data) มีการประกาศใช้และดำเนินการอย่างสม่ำเสมอทั่วทั้งองค์กร และมีการ ทบทวนปรับปรุงกรอบการทำงานเป็นประจำ
ข. มีกรอบการบริหารความเสี่ยงด้านข้อมูลที่ประกาศใช้ในระดับองค์กรอย่างเป็นทางการ แต่การนำไปปฏิบัติยังไม่ ครอบคลุมทุกส่วนงาน หรือยังไม่ครอบคลุมความเสี่ยงใหม่ๆ ทั้งหมด
ค. มีการระบุและประเมินความเสี่ยงด้านข้อมูลสำหรับบางโครงการ หรือมีแนวปฏิบัติการบริหารความเสี่ยงด้าน ข้อมูลในระดับหน่วยงาน แต่ยังไม่มีกรอบการทำงานที่ประกาศใช้อย่างเป็นทางการในภาพรวมขององค์กร ง. มีการจัดการความเสี่ยงเมื่อเกิดปัญหาขึ้นแล้ว (Reactive) แต่ยังไม่มีการบริหารความเสี่ยงเชิงรุก (Proactive) จ. ตระหนักถึงความเสี่ยงด้านข้อมูล แต่ยังไม่มีแนวทางในการบริหารจัดการ
ฉ. ไม่มีกรอบการบริหารความเสี่ยงด้านข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
4.4.5 องค์กรของท่านมีกระบวนการประเมินความเสี่ยง (Risk Assessment) ก่อนการเผยแพร่หรือแบ่งปันชุดข้อมูลสำคัญ ให้กับหน่วยงานภายนอกหรือไม่? (Policy)
คำอธิบาย:
Risk Assessment = การประเมินความเสี่ยง คือ กระบวนการวิเคราะห์โอกาสและผลกระทบของเหตุการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับการประเมินความเสี่ยงที่ชัดเจนและสม่ำเสมอสำหรับทุกชุดข้อมูล ที่จะเผยแพร่ มีการกำหนดมาตรการลดความเสี่ยงที่เหมาะสม และมีการติดตามผล ที่วัดผลได้
ข. มีกระบวนการ ประเมินความเสี่ยง แต่ดำเนินการเฉพาะกับชุดข้อมูลที่มีความอ่อนไหวสูง หรือมาตรการลด ความเสี่ยงยังไม่ครอบคลุม
ค. มีการพิจารณาถึงความเสี่ยงบ้าง แต่ยังไม่มีกระบวนการที่เป็นระบบหรือเป็นทางการ
ง. ตระหนักถึงความเสี่ยง แต่ยังไม่มีแนวทางในการประเมินหรือจัดการอย่างชัดเจน
จ. มีการเผยแพร่ข้อมูลโดย ยังไม่ได้พิจารณาถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
ฉ. ไม่มีกระบวนการประเมินความเสี่ยง
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-22
ส่วนที่ 4.5: การตรวจสอบและการประเมินผลธรรมาภิบาลข้อมูล Data Governance Audit and Assessment 4.5.1 องค์กรของท่านมีการจัดให้มีการ ตรวจสอบภายใน (Internal Audit) ด้านธรรมาภิบาลข้อมูลเป็นประจำหรือไม่? (Policy)
ก. มีกระบวนการตรวจสอบภายในที่กำหนดและบังคับใช้ อย่างสม่ำเสมอ (อย่างน้อยปีละ 1 ครั้ง) โดยผู้ตรวจสอบ ที่มีความเชี่ยวชาญ มีการรายงานผลและข้อเสนอแนะ และมีการติดตามการแก้ไข ที่วัดผลได้และปรับปรุงอย่าง ต่อเนื่อง
ข. มีกระบวนการ ตรวจสอบภายใน แต่ยังไม่สม่ำเสมอหรือยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน แต่มีการนำผลไปใช้ ค. มีการตรวจสอบภายในเป็นครั้งคราว หรือเมื่อมีเหตุการณ์สำคัญ แต่ยังไม่เป็นระบบ ทั่วทั้งองค์กร ง. มีหน่วยงานตรวจสอบภายใน แต่ยังไม่ได้ดำเนินการตรวจสอบด้านธรรมาภิบาลข้อมูลอย่างเป็นรูปธรรม จ. วางแผนจะมีการตรวจสอบภายในด้านธรรมาภิบาลข้อมูล แต่ยังไม่มีการดำเนินการ
ฉ. ไม่มีการตรวจสอบภายในด้านธรรมาภิบาลข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
4.5.2 องค์กรของท่านมีกระบวนการปรับปรุงและพัฒนาระบบธรรมาภิบาลข้อมูลอย่างต่อเนื่องหรือไม่? (Policy) คำอธิบาย:
Best Practices = แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด คือ วิธีการหรือเทคนิคที่ได้รับการยอมรับว่ามีประสิทธิภาพและให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดใน อุตสาหกรรมนั้นๆ
ก. มีกระบวนการปรับปรุงและพัฒนาธรรมาภิบาลข้อมูลที่กำหนดและบังคับใช้ อย่างเป็นระบบ มีการทบทวน นโยบายและกระบวนการเป็นประจำ มีการนำ Best Practices และเทคโนโลยีใหม่มาประยุกต์ใช้และสามารถ วัดผลการปรับปรุงได้
ข. มีการปรับปรุงเป็นครั้งคราว แต่ยังไม่เป็นระบบหรือยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน
ค. มีการปรับปรุงเมื่อพบปัญหาหรือมีข้อเสนอแนะ แต่ยังไม่มีกระบวนการที่เป็นทางการ
ง. ตระหนักถึงความจำเป็นในการปรับปรุง แต่ยังไม่ได้ดำเนินการอย่างเป็นรูปธรรม
จ. มีแผนที่จะปรับปรุงระบบธรรมาภิบาลข้อมูล แต่ยังไม่มีความคืบหน้า
ฉ. ไม่มีกระบวนการปรับปรุงและพัฒนา
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-23
แบบสอบถามมิติที่ 5: การวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจ (Data Analytics and Data-Driven Decision Making)
ส่วนที่ 5.1: ขีดความสามารถการวิเคราะห์ข้อมูล Data Analytics Capabilities
5.1.1 องค์กรของท่าน ใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และทำความเข้าใจสิ่งต่างๆ ในระดับความซับซ้อนใดบ้าง? (User/Policy) คำอธิบาย:
การตัดสินใจอัตโนมัติ (Automated Decision-Making) = การใช้ระบบเพื่อช่วยสนับสนุนการตัดสินใจของมนุษย์ หรือการ ดำเนินการบางอย่างโดยอัตโนมัติตามกฎเกณฑ์ที่มนุษย์กำหนดและกำกับดูแล (Human-in-the-loop) ก. ระดับสูงสุด - สนับสนุนการตัดสินใจและดำเนินการอัตโนมัติ (Automated Decision-Support & Action) องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแนะนำสิ่งที่ควรทำ และให้ระบบช่วยสนับสนุนการตัดสินใจที่ซับซ้อน หรือ ดำเนินการตามกระบวนการที่กำหนดไว้โดยอัตโนมัติอย่างกว้างขวาง
ข. ระดับสูง - คาดการณ์และวินิจฉัย (Prediction & Root Cause Analysis): องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อ อธิบายว่าเกิดอะไรขึ้น, วินิจฉัยหาสาเหตุว่าทำไมถึงเกิด, และ คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต อย่าง สม่ำเสมอ โดยมีการนำ AI/ML มาช่วยในการวิเคราะห์บ้างแล้ว
ค. ระดับกลาง - อธิบายและเริ่มคาดการณ์(Description & Basic Prediction): องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อ อธิบายว่าเกิดอะไรขึ้น เป็นหลัก และเริ่มมีการวิเคราะห์เพื่อ วินิจฉัยหาสาเหตุ หรือ คาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้น บ้าง
ง. ระดับพื้นฐาน - รายงานสรุป (Basic Reporting): องค์กรมีการรวบรวมข้อมูลและจัดทำรายงานพื้นฐานเพื่อ อธิบายสิ่งที่เกิดขึ้น แต่ยังไม่เป็นการวิเคราะห์เชิงลึก
จ. ระดับเริ่มต้น - ดูข้อมูลเบื้องต้น (Initial Data Review): องค์กรมีการดูข้อมูลดิบหรือรายงานทั่วไปเพื่อ ทำความ เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นอย่างง่ายๆ เท่านั้น
ฉ. ยังไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูล: องค์กรไม่มีการนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อสนับสนุนการทำงานเลย ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.1.2 องค์กรของท่านมีการใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มใดบ้างในการวิเคราะห์ข้อมูล? (IT/User) ก. ใช้เครื่องมือหลากหลายประเภทรวมถึง แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์/การเรียนรู้ของเครื่อง (AI/ML Platform) และ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแบบทันที (Real-time Analytics Tools) อย่างมีประสิทธิภาพ ข. ใช้เครื่องมือ BI (Business Intelligence) (เช่น Power BI, Tableau) และเครื่องมือทางสถิติขั้นสูง มีการใช้ Cloud Analytics (แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ข้อมูลบนระบบคลาวด์ เช่น Azure Analytics, AWS Analytics) บางส่วน
ค. ใช้เครื่องมือ BI (Business Intelligence) หรือเครื่องมือทางสถิติ(เช่น R, Python, SPSS, SAS) เป็นหลัก ง. ใช้เครื่องมือพื้นฐาน (เช่น Excel, Google Sheets) เป็นหลัก มีการใช้เครื่องมือขั้นสูงบ้างแต่ไม่สม่ำเสมอ จ. ใช้เฉพาะเครื่องมือพื้นฐาน (เช่น Excel, Google Sheets)
ฉ. ไม่มีเครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.1.3 องค์กรของท่านมีความสามารถในการวิเคราะห์และใช้ข้อมูลแบบ เรียลไทม์ (Real-time Analytics) เพื่อการตัดสินใจที่ รวดเร็วหรือไม่? (IT/User)
คำอธิบาย:
Real-time Analytics คือ การวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นและแสดงผลได้ทันที หรือเกือบจะทันที เพื่อให้สามารถตัดสินใจได้ใน ปัจจุบัน
ก. มีระบบ Real-time Analytics ที่ครอบคลุม สามารถตอบสนองและตัดสินใจได้ทันทีเมื่อเกิดเหตุการณ์สำคัญ มี การใช้ AI สำหรับการตัดสินใจอัตโนมัติในบางกรณี
ข. มีระบบ Real-time Analytics ในบางส่วนงานที่สำคัญ สามารถติดตามและตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว
ผ 1-24
ค. มีการติดตามข้อมูลแบบ Near Real-time (ภายในไม่กี่ชั่วโมง) สำหรับงานที่สำคัญ
ง. มีการรายงานข้อมูลแบบรายวันหรือรายสัปดาห์สำหรับการติดตามผลการดำเนินงาน
จ. การรายงานข้อมูลส่วนใหญ่เป็นแบบรายเดือนหรือรายไตรมาส
ฉ. ไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Real-time
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 5.2: การใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ Data-Driven Decision Making
5.2.1 องค์กรของท่านมีการนำข้อมูลและผลการวิเคราะห์ไปใช้ในกระบวนการตัดสินใจในระดับต่างๆ อย่างไร? (Policy/User) ก. ข้อมูลขับเคลื่อนกลยุทธ์: ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญในการตัดสินใจ ทุกระดับ ตั้งแต่การวางแผนปฏิบัติการไปจนถึง การกำหนด นโยบายและกลยุทธ์สูงสุด ขององค์กร มีการนำไปใช้กำหนดแผนงานและประเมินผลอย่างต่อเนื่อง ข. ข้อมูลสนับสนุนการบริหารจัดการ: มีการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจระดับ การจัดการ (เช่น การบริหารโครงการ, การจัดสรรงบประมาณ) อย่างสม่ำเสมอ และเริ่มนำไปใช้ในระดับกลยุทธ์บ้าง
ค. ข้อมูลใช้ในงานปฏิบัติการ: มีการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจระดับ ปฏิบัติการ (เช่น งานประจำวัน, การแก้ปัญหา เฉพาะหน้า) เป็นประจำ แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกกระบวนการ
ง. เลือกใช้ข้อมูลบางเรื่อง: มีการใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ เฉพาะเรื่องสำคัญ หรือเมื่อมีข้อมูลที่ชัดเจนเท่านั้น จ. อาศัยประสบการณ์เป็นหลัก: การตัดสินใจส่วนใหญ่ยังอาศัยประสบการณ์และสัญชาตญาณ โดยใช้ข้อมูลเป็น เพียงข้อมูลเสริม
ฉ. ไม่ใช้ข้อมูลเลย: ไม่มีการนำข้อมูลมาใช้ในกระบวนการตัดสินใจอย่างเป็นระบบเลย
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.2.2 องค์กรของท่านมีการใช้ข้อมูลและผลการวิเคราะห์เป็นฐานในการกำหนดนโยบาย แผนงาน และเป้าหมายอย่างไร? (Policy)
ก. มีการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ขั้นสูง (รวมถึง Predictive Analytics: การคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต) เป็นฐานหลักในการกำหนดนโยบายและแผนงาน มีการติดตามผลและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
ข. มีการใช้ข้อมูลเป็นฐานสำคัญในการกำหนดนโยบายและแผนงาน และมีการวัดผลอย่างสม่ำเสมอ ค. มีการใช้ข้อมูลประกอบการกำหนดนโยบายและแผนงาน แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน
ง. มีการอ้างอิงข้อมูลในการกำหนดนโยบายบางส่วน แต่ยังขึ้นอยู่กับดุลยพินิจและประสบการณ์เป็นหลัก จ. การกำหนดนโยบายและแผนงานยังขึ้นอยู่กับประสบการณ์และแนวทางเดิมเป็นหลัก
ฉ. ไม่มีการใช้ข้อมูลในการกำหนดนโยบายและแผนงาน
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.2.3 องค์กรของท่านมีระบบสนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support Systems - DSS) หรือ Dashboard (แผง ควบคุมที่แสดงผลข้อมูลสำคัญ) ที่ช่วยให้ผู้บริหารและเจ้าหน้าที่สามารถเข้าถึงข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็วหรือไม่? (IT/User)
ก. มีExecutive Dashboard (Dashboard สำหรับผู้บริหาร) และ DSS ที่ครอบคลุม มีข้อมูล เรียลไทม์(Real time) มีAI-powered Insights (ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก AI) และสามารถเข้าถึงผ่านอุปกรณ์ต่างๆ ได้ ข. มีDashboard และ DSS ที่ดีมีข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน และสามารถปรับแต่งตามความต้องการได้ ค. มีDashboard พื้นฐาน สำหรับการติดตามตัวชี้วัดสำคัญ แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน
ง. มีรายงานสำเร็จรูปบางส่วน แต่ยังไม่มีระบบที่เป็น Interactive Dashboard
จ. มีเพียงรายงานตายตัวที่ต้องจัดทำเป็นครั้งคราว
ฉ. ไม่มีระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-25
ส่วนที่ 5.3: การใช้เทคโนโลยีขั้นสูงและ AI/ML Advanced Technologies and AI/ML Implementation 5.3.1 องค์กรของท่านมีการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning - ML) มา ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการทำงานในด้านใดบ้าง? (IT/User)
คำอธิบาย:
ประเภทการใช้งาน AI/ML ที่ควรพิจารณา:
การคาดการณ์และการวิเคราะห์แนวโน้ม (Forecasting & Trend Analysis)
การจดจำรูปแบบและการตรวจจับความผิดปกติ (Pattern Recognition & Anomaly Detection) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP)
การวิเคราะห์ภาพและวิดีโอ (Computer Vision)
ระบบแนะนำและการปรับแต่งเฉพาะบุคคล (Recommendation Systems)
Chatbot และ Virtual Assistant
การวิเคราะห์ความรู้สึกและอารมณ์ (Sentiment Analysis)
การปรับปรุงกระบวนการอัตโนมัติ (Process Optimization)
การตรวจจับการทุจริตและความเสี่ยง (Fraud Detection)
ก. ใช้ AI/ML ในหลายด้าน (5+ ด้าน) อย่างมีประสิทธิภาพ และเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน
ข. ใช้ AI/ML ในหลายด้าน (3-4 ด้าน) และเริ่มเห็นผลประโยชน์
ค. ใช้ AI/ML ในบางด้าน (1-2 ด้าน) และอยู่ระหว่างการทดลอง
ง. กำลังศึกษาและพิจารณาการนำ AI/ML มาใช้
จ. ตระหนักถึงประโยชน์ของ AI/ML แต่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการ
ฉ. ไม่มีการใช้ AI/ML
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.3.2 องค์กรของท่านมีการจัดเตรียมและจัดการข้อมูลเพื่อสนับสนุนการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ การเรียนรู้ ของเครื่อง (Machine Learning - ML) อย่างไร? (IT)
ก. มีการกำหนดชุดข้อมูลสำหรับการพัฒนา AI/ML โดยเฉพาะ (AI Training Dataset: ชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับฝึกฝน โมเดล AI/ML)
ข. มีการใช้ข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสนับสนุนการใช้งาน AI/ML (AI-Enabled Data Use: การนำข้อมูลมาใช้เพื่อให้ AI/ML ทำงานได้)
ค. มีการจัดการข้อมูลให้รองรับการพัฒนา AI/ML ในอนาคต (AI-Ready Data Infrastructure: โครงสร้างพื้น ฐานข้อมูลที่พร้อมสำหรับ AI/ML)
ง. มีการพัฒนาและใช้งาน AI/ML โดยอ้างอิงข้อมูลภายในองค์กร (AI-Driven Operations: การดำเนินงานที่ ขับเคลื่อนด้วย AI/ML)
จ. มีการจัดทำชุดข้อมูลร่วมกับพันธมิตรภายนอกเพื่อสนับสนุน AI/ML
ฉ. มีการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) เพื่อการทดสอบและพัฒนา AI/ML
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.3.3 องค์กรของท่านมีการรับรู้ พิจารณา หรือนำ ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) (ข้อมูลที่สร้างขึ้นด้วยคอมพิวเตอร์เพื่อ เลียนแบบลักษณะของข้อมูลจริง โดยไม่มีข้อมูลส่วนบุคคล) มาใช้ประโยชน์ภายในองค์กรหรือไม่? (IT) ก. มีนโยบายหรือแนวทางที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ซึ่งเกิดจากการประเมินความเหมาะสมกับ ภารกิจขององค์กร (อาจจะนำไปสู่การใช้งานอย่างมีกลยุทธ์ หรือการตัดสินใจไม่นำมาใช้ด้วยเหตุผลที่ชัดเจน) ข. มีการทดลองหรือนำข้อมูลสังเคราะห์มาใช้ในบางโครงการหรือบางแผนก และเห็นประโยชน์เบื้องต้น ค. กำลังศึกษาหรือพิจารณาความเป็นไปได้ในการนำข้อมูลสังเคราะห์มาใช้ประโยชน์
ง. รับทราบถึงแนวคิดเรื่องข้อมูลสังเคราะห์ แต่ยังไม่มีแผนการนำมาใช้
ผ 1-26
จ. ยังไม่คุ้นเคยหรือไม่รับทราบเกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์
ฉ. ไม่มีการดำเนินการและไม่เกี่ยวข้อง
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 5.4: การวัดผลและประเมินคุณค่าจากการใช้ข้อมูล Value Measurement and Impact Assessment 5.4.1 องค์กรของท่านมีการกำหนด ตัวชี้วัด (KPIs) (Key Performance Indicators) สำหรับวัดผลการใช้ข้อมูลในการ ตัดสินใจและการดำเนินงานหรือไม่? (Policy)
ก. มีตัวชี้วัดที่ครอบคลุมและวัดผลได้จริง มีการติดตามอย่างสม่ำเสมอ และนำผลมาปรับปรุงการดำเนินงาน โดย สามารถวัดผลการปรับปรุงได้
ข. มีตัวชี้วัดหลักๆ และมีการติดตามผล แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน หรือการรายงานยังไม่สม่ำเสมอ ค. มีตัวชี้วัดบางส่วน แต่การติดตามยังไม่สม่ำเสมอ หรือไม่นำไปสู่การปรับปรุง
ง. มีการกำหนดตัวชี้วัดเบื้องต้น แต่ยังไม่ได้วัดผลอย่างจริงจัง
จ. ตระหนักถึงความจำเป็น แต่ยังไม่ได้กำหนดตัวชี้วัดที่ชัดเจน
ฉ. ไม่มีการกำหนดตัวชี้วัดการใช้ข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.4.2 องค์กรของท่านมีการวัดผลหรือประเมิน คุณค่า/ประโยชน์ (Value/Benefits) ที่เกิดขึ้นจากการนำข้อมูลไปใช้ใน โครงการต่างๆ หรือในการตัดสินใจหรือไม่? (Policy/User)
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับการวัดผลคุณค่า/ประโยชน์ที่ชัดเจนและสม่ำเสมอ มีเครื่องมือ หรือระบบในการติดตาม KPIs มีการรายงานผลต่อผู้บริหาร และนำผลการประเมินไปปรับปรุงการดำเนินงานใน อนาคต ที่วัดผลได้
ข. มีการวัดผลคุณค่า/ประโยชน์ในบางโครงการสำคัญ และมีการกำหนดตัวชี้วัดบ้าง แต่ยังไม่เป็นระบบหรือ มาตรฐานเดียวกันทั้งองค์กร
ค. มีการพยายามประเมินคุณค่า/ประโยชน์แต่ยังขาดตัวชี้วัดหรือวิธีการที่ชัดเจน
ง. ส่วนใหญ่มุ่งเน้นที่ผลลัพธ์ของโครงการ (Output) มากกว่าผลกระทบหรือคุณค่าที่แท้จริง (Outcome/Value) ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ
จ. เชื่อว่าการใช้ข้อมูลมีประโยชน์แต่ยังไม่ได้มีการวัดผลอย่างเป็นรูปธรรม
ฉ. ไม่มีการวัดผลหรือประเมินคุณค่า/ประโยชน์จากการนำข้อมูลไปใช้
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.4.3 องค์กรของท่านมีการประเมินผลกระทบของการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ต่อการปรับปรุงการให้บริการและ ประสิทธิภาพการดำเนินงานหรือไม่? (Policy/User)
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับการประเมินผลกระทบครอบคลุมทุกด้าน มีข้อมูลเชิงประจักษ์ที่ ชัดเจน และมีการนำผลไปปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง โดยสามารถวัดผลการปรับปรุงได้
ข. มีการประเมินผลกระทบในหลายด้าน และมีข้อมูลสนับสนุนที่ชัดเจน แต่ยังไม่เป็นระบบ หรือยังไม่สามารถวัดผล เชิงปริมาณได้ครบถ้วน
ค. มีการประเมินผลกระทบบางด้าน แต่ยังไม่ครอบคลุมหรือไม่เป็นระบบ
ง. มีการสังเกตเห็นผลกระทบบ้าง แต่ยังไม่ได้วัดหรือประเมินอย่างเป็นทางการ
จ. เชื่อว่ามีผลกระทบเชิงบวก แต่ยังไม่มีหลักฐานสนับสนุนที่ชัดเจน
ฉ. ไม่มีการประเมินผลกระทบ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-27
ส่วนที่ 5.5: จริยธรรมและการใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบ AI Ethics and Responsible Use 5.5.1 ในการนำข้อมูลไปต่อยอดโดยใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) องค์กรของท่านมีการพิจารณาถึงประเด็น ทาง จริยธรรม (Ethical Considerations) และแนวทางการใช้งานอย่างรับผิดชอบ (Responsible Use) หรือไม่? (Policy) คำอธิบาย:
จริยธรรมในการใช้ AI = หลักการและแนวปฏิบัติที่ช่วยให้มั่นใจว่าการใช้ AI เป็นไปอย่างยุติธรรม โปร่งใส ปลอดภัย และเคารพ สิทธิส่วนบุคคล
ประเด็นจริยธรรมที่ควรพิจารณา:
การป้องกันอคติ (Bias Prevention)
ความโปร่งใส (Transparency)
การอธิบายผลการตัดสินใจของ AI (Explainability)
ความเป็นธรรม (Fairness)
ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ (Safety & Reliability)
การเคารพสิทธิส่วนบุคคล (Privacy Rights)
ก. มีการกำหนดกรอบจริยธรรมและแนวทางการใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบที่ชัดเจน มีกระบวนการตรวจสอบและ ลดผลกระทบทางลบ และมีการสร้างความตระหนักให้บุคลากรที่เกี่ยวข้องอย่างต่อเนื่อง
ข. เริ่มมีการพิจารณาถึงประเด็นทางจริยธรรมในการใช้ AI และมีการกำหนดแนวทางเบื้องต้น ค. มีการหารือหรือตระหนักถึงความสำคัญของจริยธรรม AI แต่ยังไม่มีกรอบหรือแนวทางที่เป็นรูปธรรม ง. การนำ AI มาใช้ยังมุ่งเน้นที่ประโยชน์ทางเทคนิคหรือธุรกิจ โดยยังไม่ได้คำนึงถึงประเด็นทางจริยธรรมอย่างจริงจัง จ. ยังไม่มีความเข้าใจหรือการดำเนินการใดๆ เกี่ยวกับจริยธรรมในการใช้ AI
ฉ. องค์กรยังไม่มีการใช้งานหรือวางแผนที่จะใช้ AI ในการต่อยอดข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.5.2 องค์กรของท่านมีการประเมินและจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI และอัลกอริธึมในการวิเคราะห์ข้อมูล หรือไม่? (Policy)
คำอธิบาย:
ประเภทความเสี่ยงที่ควรพิจารณา:
Algorithmic Bias (ความลำเอียงของอัลกอริธึม) และการเลือกปฏิบัติ
ความผิดพลาดในการตัดสินใจของ AI
การพึ่งพา AI มากเกินไป (Over-reliance)
ความปลอดภัยของข้อมูลและ Model (แบบจำลอง AI)
การใช้งานที่ผิดวัตถุประสงค์
ผลกระทบต่อการจ้างงานและสังคม
ก. มีกรอบการบริหารความเสี่ยงจาก AI ที่ครอบคลุม มีการประเมินและติดตามอย่างสม่ำเสมอ และมีแผนการลด ความเสี่ยง ที่ได้รับการปฏิบัติและวัดผลได้
ข. มีการระบุและประเมินความเสี่ยงหลักจาก AI และมีมาตรการป้องกันเบื้องต้น แต่ยังไม่เป็นระบบครบถ้วน ค. ตระหนักถึงความเสี่ยงจาก AI และเริ่มมีการวางแผนการจัดการ แต่ยังไม่เป็นรูปธรรม
ง. มีการพิจารณาความเสี่ยงเป็นครั้งคราว แต่ยังไม่มีกรอบการจัดการที่ชัดเจน
จ. ยังไม่ได้พิจารณาความเสี่ยงจาก AI อย่างจริงจัง
ฉ. ไม่มีการจัดการความเสี่ยงจาก AI
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-28
ส่วนที่ 5.6: นวัตกรรมและการพัฒนาในอนาคต Innovation and Future Development
5.6.1 องค์กรของท่านมีการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อสร้างนวัตกรรมในการทำงาน การให้บริการ หรือการพัฒนา ผลิตภัณฑ์/บริการใหม่หรือไม่? (Policy/User)
คำอธิบาย:
ตัวอย่างนวัตกรรมจากข้อมูล:
การพัฒนาบริการใหม่จากข้อมูลเชิงลึก (Data Insights)
การปรับปรุงกระบวนการทำงานด้วยแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-driven Approach)
การสร้างโมเดลคาดการณ์เพื่อป้องกันปัญหา (Predictive Models)
การพัฒนาบริการเฉพาะบุคคล (Personalized Services)
การใช้ AI เพื่อการให้บริการอัตโนมัติ
ก. มีการสร้างนวัตกรรมจากข้อมูลอย่างต่อเนื่อง มีผลงานที่ชัดเจนและสร้างคุณค่าได้จริง มีการวัดผลลัพธ์และขยาย ผลอย่างแพร่หลาย
ข. มีการพัฒนานวัตกรรมจากข้อมูลบางส่วน และเริ่มเห็นผลประโยชน์เบื้องต้น แต่ยังไม่เป็นระบบ ค. มีโครงการหรือความพยายามในการสร้างนวัตกรรมจากข้อมูล แต่ยังไม่เห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน ง. มีแนวคิดหรือแผนในการใช้ข้อมูลสร้างนวัตกรรม แต่ยังไม่ได้ดำเนินการ
จ. ตระหนักถึงศักยภาพ แต่ยังไม่มีแนวทางที่ชัดเจน
ฉ. ไม่มีการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างนวัตกรรม
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.6.2 องค์กรของท่านมีแผนการพัฒนาขีดความสามารถด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและ ปัญญาประดิษฐ์/การเรียนรู้ของเครื่อง (AI/ML) ในอนาคต (3-5 ปีข้างหน้า) หรือไม่? (Policy/IT)
คำอธิบาย: ด้านที่ควรพัฒนา:
การยกระดับความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล (Analytics Capabilities)
การลงทุนในเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐาน
การพัฒนาทักษะบุคลากร
การขยายการใช้ AI/ML
การสร้าง วัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-driven Culture)
การร่วมมือกับพันธมิตรภายนอก
ก. มีแผนพัฒนาที่กำหนด ชัดเจน และครอบคลุม มีการจัดสรรงบประมาณ และได้เริ่มดำเนินการแล้ว โดยสามารถ วัดผลความคืบหน้าได้
ข. มีแผนพัฒนาที่ดี แต่ยังอยู่ระหว่างการหาแหล่งงบประมาณหรือการอนุมัติหรือการดำเนินการยังไม่เป็นไปตาม แผน
ค. มีแผนพัฒนาเบื้องต้น แต่ยังไม่ครอบคลุมหรือไม่ละเอียด
ง. มีแนวคิดในการพัฒนา แต่ยังไม่มีแผนที่เป็นรูปธรรม
จ. ตระหนักถึงความจำเป็น แต่ยังไม่ได้วางแผน
ฉ. ไม่มีแผนการพัฒนาขีดความสามารถด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
5.6.3 องค์กรของท่านมีการเตรียมความพร้อมสำหรับเทคโนโลยีและแนวโน้มใหม่ในอนาคต (เช่น Generative AI, Quantum Computing, Edge Analytics) หรือไม่? (IT/Policy)
คำอธิบาย: การเตรียมความพร้อมสำหรับเทคโนโลยีในอนาคต คือ การศึกษา วางแผน และทดลองใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ ที่อาจ ส่งผลต่อการดำเนินงานขององค์กรในอนาคต
ผ 1-29
ตัวอย่างเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง:
Generative AI (ปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างเนื้อหาใหม่ได้ เช่น ข้อความ รูปภาพ)
Quantum Computing (การประมวลผลควอนตัม: เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ที่ใช้หลักการควอนตัมเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมาก) Edge Analytics (การวิเคราะห์ข้อมูลที่อยู่ใกล้แหล่งกำเนิดข้อมูล เช่น อุปกรณ์ IoT)
Digital Twins (แบบจำลองเสมือนจริงของวัตถุ/ระบบที่เชื่อมต่อกับข้อมูลจริง)
Web3 Technologies (เทคโนโลยีเว็บรุ่นใหม่ที่เน้นการกระจายอำนาจ เช่น Blockchain, Cryptocurrency) ก. มีการศึกษาและเตรียมความพร้อมสำหรับเทคโนโลยีอนาคตอย่างเป็นระบบ มีการทดลองและวางแผนการ นำมาใช้ อย่างต่อเนื่องและเห็นผลลัพธ์เบื้องต้น
ข. มีการติดตามและศึกษาเทคโนโลยีใหม่ที่เกี่ยวข้อง มีการวางแผนการทดลองใช้งาน แต่ยังไม่เป็นรูปธรรม ค. มีการติดตามข้อมูลเทคโนโลยีใหม่ที่เกี่ยวข้อง แต่ยังไม่มีแผนการนำมาใช้ที่ชัดเจน
ง. ทราบถึงเทคโนโลยีใหม่บ้าง แต่ยังไม่ได้ศึกษาอย่างจริงจัง
จ. มุ่งเน้นเทคโนโลยีปัจจุบัน ยังไม่สนใจเทคโนโลยีอนาคตที่เกี่ยวข้อง
ฉ. ไม่มีการเตรียมความพร้อมสำหรับเทคโนโลยีอนาคต
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 5.7: กรณีศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างคุณค่า (Data Analytics Use Cases & Value Creation) 5.7.1 องค์กรของท่านมีโครงการหรือ Use Case ด้าน Data Analytics และ/หรือ AI/ML ที่โดดเด่น หรือกำลังเป็นที่สนใจ เพื่อตอบสนองภารกิจหลัก หรือเป้าหมายสำคัญขององค์กรหรือไม่? (Policy/User)
• ☐ มีโครงการ ซึ่งเกี่ยวกับการยกระดับการบริหารภาครัฐ/ประสิทธิภาพภายใน: (เช่น การวิเคราะห์เพื่อลด ต้นทุน, การปรับปรุงกระบวนการทำงาน, การจัดสรรทรัพยากร)
• ☐ มีโครงการ ซึ่งเกี่ยวกับการยกระดับคุณภาพชีวิต/การให้บริการประชาชน: (เช่น การพัฒนาบริการส่วนบุคคล , การคาดการณ์ความต้องการบริการสาธารณะ, การเข้าถึงบริการ)
• ☐ มีโครงการ ซึ่งเกี่ยวกับการสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบาย/การวางแผน: (เช่น การวิเคราะห์ผลกระทบ นโยบาย, การทำนายแนวโน้มประชากร/เศรษฐกิจ)
• ☐ มีโครงการ ซึ่งเกี่ยวกับการสร้างนวัตกรรม/บริการใหม่จากข้อมูล: (เช่น การพัฒนาแอปพลิเคชันจากข้อมูล เปิด, การสร้างโมเดล AI ใหม่)
• ☐ กำลังอยู่ในขั้นตอนการวางแผนหรือศึกษาความเป็นไปได้
• ☐ ยังไม่มีโครงการหรือ Use Case ที่ชัดเจนด้าน Data Analytics/AI/ML
• ☐ ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ถ้าตอบมีในข้อ 5.7.1 กรุณาระบุตัวอย่างสั้นๆ
ตอบ______________________________
5.7.2 สำหรับ Use Case/โครงการที่ท่านระบุในข้อ 5.7.1 องค์กรของท่านมีการนำ ผลการวิเคราะห์ข้อมูล ไปใช้ประโยชน์หรือ ต่อยอดในรูปแบบใดบ้าง? (เลือกได้มากกว่า 1 ข้อ) (User/Policy)
• ☐ นำไปประกอบการตัดสินใจของผู้บริหาร
• ☐ นำไปปรับปรุงกระบวนการ/การดำเนินงานภายใน
• ☐ นำไปพัฒนาหรือปรับปรุงบริการสาธารณะ
• ☐ นำไปกำหนดหรือปรับปรุงนโยบาย/แผนงาน
• ☐ นำไปคาดการณ์หรือทำนายแนวโน้มในอนาคตหรือทำนายแนวโน้มในอนาคต
• ☐ นำไปสร้างนวัตกรรม/ผลิตภัณฑ์ข้อมูลใหม่
• ☐ นำไปเผยแพร่/แบ่งปันเป็นข้อมูลสาธารณะ
ผ 1-30
• ☐ ยังไม่ได้นำผลการวิเคราะห์ไปใช้ประโยชน์ที่เป็นรูปธรรม • ☐ ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-31
แบบสอบถามมิติที่ 6: แผนยุทธศาสตร์ การพัฒนา และการต่อยอดข้อมูล (Strategic Planning, Development, and Data Leveraging)
ส่วนที่ 6.1: วิสัยทัศน์และแผนกลยุทธ์ด้านข้อมูล Data Vision and Strategic Planning
6.1.1 หน่วยงานของท่านมีเป้าหมายในการพัฒนารัฐบาลดิจิทัลด้วยข้อมูลในด้านใดบ้าง? (Policy) • ☐ เพื่อให้กระบวนการทำงานภายในมีความถูกต้อง รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น
• ☐ เพื่อสามารถแลกเปลี่ยนและบูรณาการข้อมูลระหว่างกันภายในองค์กรได้อย่างไร้รอยต่อ • ☐ เพื่อช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานและงบประมาณอย่างมีนัยสำคัญ
• ☐ เพื่อให้เกิดการเชื่อมโยงข้อมูลและการทำงานร่วมกับหน่วยงานภาครัฐอื่นเสมือนเป็นองค์กรเดียว • ☐ เพื่อให้การดำเนินงานต่างๆ เกิดความโปร่งใสซึ่งสามารถตรวจสอบและประเมินผลได้ • ☐ เพื่อยกระดับการให้บริการแก่ประชาชนให้มีความถูกต้อง รวดเร็ว และตอบสนองความต้องการได้ดียิ่งขึ้น • ☐ เพื่อก่อให้เกิดนวัตกรรมในการบริการหรือการดำเนินงานใหม่ๆ ที่สร้างประโยชน์ได้อย่างแพร่หลาย • ☐ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้บริหารและผู้ปฏิบัติงานด้วยข้อมูลและหลักฐานเชิงประจักษ์ • ☐ เพื่อให้ประชาชนและภาคเอกชนสามารถนำข้อมูลไปใช้ต่อยอดการสร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจและสังคม • ☐ ยังไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจนด้านนโยบาย
• ☐ ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
6.1.2 หน่วยงานของท่านมีการบรรจุเรื่องการบริหารจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลไว้ในแผนยุทธศาสตร์องค์กรเพียงใด? (Policy)
ก. มีการบรรจุเรื่อง “การบริหารจัดการข้อมูล” และ “การใช้ประโยชน์จากข้อมูล” ไว้อย่างชัดเจนในแผน ยุทธศาสตร์/แผนแม่บทระดับองค์กร มีการกำหนดตัวชี้วัด และมีการติดตามความก้าวหน้าอย่างสม่ำเสมอ โดย ได้รับการอนุมัติจากผู้บริหารระดับสูง
ข. มีการบรรจุไว้ในแผนยุทธศาสตร์/แผนแม่บทระดับองค์กร แต่การกำหนดตัวชี้วัดหรือการติดตามยังไม่ชัดเจน ค. มีการบรรจุไว้ในแผนปฏิบัติการระดับหน่วยงานย่อย แต่ยังไม่ได้ยกระดับสู่แผนระดับองค์กร ง. มีการกล่าวถึงบ้าง แต่ยังไม่ได้กำหนดเป็นแผนงานที่ชัดเจน ในระดับองค์กร
จ. อยู่ในระหว่างการพิจารณาเพื่อบรรจุในแผน แต่ยังไม่มีความคืบหน้า
ฉ. ยังไม่มีการบรรจุไว้ในแผนใดๆ
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
6.1.3 หน่วยงานของท่านมีความชัดเจนของกลยุทธ์ด้านข้อมูล (Data Strategy) เท่าใด? (Policy) ก. มีกลยุทธ์ด้านข้อมูล (Data Strategy) ที่กำหนด เป็นลายลักษณ์อักษร ชัดเจน ครอบคลุม สอดคล้องกับ เป้าหมายองค์กร ได้รับการอนุมัติจากผู้บริหารระดับสูง มีการสื่อสารทั่วทั้งองค์กร และมีการทบทวนปรับปรุงเป็น ประจำ
ข. มีกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษร ชัดเจน และสอดคล้องกับเป้าหมายองค์กร แต่การสื่อสารหรือการ ทบทวนยังไม่สม่ำเสมอ
ค. มีกลยุทธ์ด้านข้อมูล แต่ยังขาดความชัดเจนในบางส่วน หรือยังไม่เป็นทางการ
ง. มีแนวคิดหรือแผนงานด้านข้อมูลในระดับหน่วยงานย่อย แต่ยังไม่ได้ถูกรวมเป็นกลยุทธ์ระดับองค์กร จ. ตระหนักถึงความจำเป็นและอยู่ในระหว่างการเริ่มต้นพัฒนากลยุทธ์ด้านข้อมูล แต่ยังไม่มีความคืบหน้า ฉ. ยังไม่มีการจัดทำกลยุทธ์ด้านข้อมูลที่เป็นรูปธรรม
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-32
6.1.4 องค์กรของท่านมีการศึกษาและเชื่อมโยงแผนพัฒนาด้านข้อมูลกับแนวโน้มเทคโนโลยีและ Best Practices ที่สนับสนุน Data Analytics และ AI/ML ในระดับสากลหรือไม่? (IT/Policy)
ก. มีการศึกษาและนำแนวโน้มเทคโนโลยีและ Best Practices สากลด้าน Data Analytics และ AI/ML มา ประยุกต์ใช้ในการวางแผนอย่างต่อเนื่อง มีการปรับแผนให้สอดคล้องกับแนวโน้มใหม่ๆ อย่างสม่ำเสมอ ข. มีการศึกษาแนวโน้มและ Best Practices เป็นประจำ และนำมา ประกอบการวางแผนบางส่วน ค. มีการติดตามข้อมูลจากแหล่งข้อมูลสากลอื่นๆ เป็นครั้งคราว แต่ยังไม่ได้นำมาใช้ในการวางแผนอย่างจริงจัง ง. รับทราบถึงความสำคัญของมาตรฐานสากล แต่ยังไม่ได้นำมาใช้ในการวางแผนอย่างเป็นระบบ จ. ยังไม่ได้ศึกษาหรือใช้ข้อมูลจากแหล่งอ้างอิงสากล แต่ตระหนักถึงความสำคัญ
ฉ. ไม่ทราบหรือไม่สนใจมาตรฐานและแนวโน้มสากล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 6.2: การวางแผนการลงทุนและ Technology Roadmap Investment Planning and Technology Roadmap 6.2.1 หน่วยงานของท่านประเมินความสอดคล้องและผลตอบแทนต่อเป้าหมายองค์กรในการลงทุนด้านข้อมูลหรือไม่? (Policy) ก. ทุกโครงการด้านข้อมูลมีการประเมินความสอดคล้องและผลตอบแทนต่อเป้าหมายองค์กรอย่างเข้มงวด มี กระบวนการจัดลำดับความสำคัญที่กำหนดและบังคับใช้มีแผนรองรับการบูรณาการข้อมูลหลากหลายรูปแบบ และผู้บริหารระดับสูงมีส่วนร่วมในการตัดสินใจและกำหนดทิศทางอย่างต่อเนื่อง
ข. โครงการส่วนใหญ่มีการประเมินความสอดคล้องและผลตอบแทน แต่กระบวนการอาจยังไม่เป็นมาตรฐาน เดียวกันทั้งหมด หรือการรองรับข้อมูลหลากหลายรูปแบบยังจำกัด
ค. มีการพิจารณาความสอดคล้องบ้าง แต่ยังขึ้นอยู่กับการผลักดันของแต่ละหน่วยงาน และการวัดผลตอบแทนยัง ไม่ชัดเจน การสนับสนุนจากผู้นำด้านข้อมูลยังไม่ชัดเจน
ง. การตัดสินใจลงทุนมักเน้นไปที่ความต้องการเฉพาะหน้าหรือปัญหาทางเทคนิค โดยยังไม่ได้เชื่อมโยงกับเป้าหมาย องค์กร หรือสถาปัตยกรรมข้อมูลในภาพรวมอย่างชัดเจน
จ. มีการลงทุนด้านข้อมูลและเทคโนโลยีบ้าง แต่เป็นไปอย่างกระจัดกระจาย ขาดการวางแผนในภาพรวม ฉ. ไม่มีการพิจารณาความสอดคล้องหรือผลตอบแทนต่อเป้าหมายองค์กรในการลงทุนด้านข้อมูล ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
6.2.2 องค์กรของท่านมีTechnology Roadmap ด้าน Data Analytics และ AI/ML ที่ครอบคลุม 3-5 ปีข้างหน้า รวมถึง แผนการยกระดับสู่เทคโนโลยีขั้นสูงที่เกี่ยวข้อง (เช่น Generative AI, Quantum Computing ที่ส่งผลต่อ Data Science) หรือไม่? (IT/Policy)
ก. มี Technology Roadmap ที่ ชัดเจน ครอบคลุม และละเอียด ด้าน Data Analytics และ AI/ML รวมถึง แผนการใช้เทคโนโลยีขั้นสูง มีการปรับปรุงตามแนวโน้มเทคโนโลยีใหม่และมีการบูรณาการกับแผนธุรกิจอย่าง ต่อเนื่อง
ข. มี Technology Roadmap ที่ดีแต่อาจขาดรายละเอียดในบางส่วน หรือยังไม่ครอบคลุมเทคโนโลยีใหม่ทั้งหมด ที่เกี่ยวข้อง
ค. มีแนวคิดในการพัฒนาเทคโนโลยีด้านข้อมูล แต่ยังไม่มีแผนที่เป็นรูปธรรม หรือไม่ได้เน้น AI/ML ง. ตระหนักถึงความจำเป็น แต่ยังไม่ได้เริ่มจัดทำ Technology Roadmap
จ. ไม่มี Technology Roadmap ด้านข้อมูล
ฉ. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-33
ส่วนที่ 6.3: การระบุและบริหารจัดการความต้องการข้อมูล Identifying and Managing Data Requirements 6.3.1 หน่วยงานของท่านมีกระบวนการจัดการข้อมูลที่ขาดหาย (Data Gap Analysis) อย่างไร? (Policy/IT) ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับการวิเคราะห์ Gap อย่างเป็นระบบและครอบคลุม มีแผนการ จัดหาข้อมูลที่ขาดหายไป และมีการติดตามความก้าวหน้าในการปิด Gap ที่วัดผลได้
ข. มีกระบวนการ วิเคราะห์ Gap ในส่วนสำคัญ และมีแผนการแก้ไขเบื้องต้น แต่ยังไม่สามารถวัดผลเชิงปริมาณได้ ค. มีการระบุข้อมูลที่ขาดหายไปบ้าง แต่ยังไม่มีการวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ
ง. ตระหนักว่ามีข้อมูลบางอย่างที่ขาดหายไป แต่ยังไม่ได้วิเคราะห์อย่างชัดเจน
จ. อยู่ระหว่างการเริ่มต้นวิเคราะห์ความต้องการข้อมูล แต่ยังไม่มีความคืบหน้า
ฉ. ไม่มีการวิเคราะห์ Gap ด้านข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
6.3.2 หน่วยงานของท่านมีการวางแผนจัดหาข้อมูลใหม่อย่างไร? (Policy/IT)
ก. มีแผนการจัดหาข้อมูลใหม่ที่กำหนดและบังคับใช้ ครอบคลุมและเป็นระบบ (จากภายใน/ภายนอก/Synthetic Data) รวมถึงการประเมินต้นทุน-ประโยชน์ และความเป็นไปได้ในการดำเนินการ ที่วัดผลได้และปรับปรุงต่อเนื่อง ข. มีแผนการจัดหาข้อมูล ในส่วนสำคัญ แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน
ค. มีการระบุข้อมูลที่ต้องการจัดหา แต่ยังไม่มีแผนการดำเนินการที่ชัดเจน
ง. มีความต้องการข้อมูลเพิ่มเติม แต่ยังไม่ได้วางแผนการจัดหา
จ. ตระหนักว่าต้องการข้อมูลเพิ่มเติม แต่ยังไม่ได้ระบุความต้องการที่ชัดเจน
ฉ. ไม่มีแผนการจัดหาข้อมูลใหม่
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได
6.3.3 หน่วยงานของท่านมีการจัดลำดับความสำคัญของความต้องการข้อมูลอย่างไร? (Policy)
ก. มีกระบวนการที่กำหนดและบังคับใช้ สำหรับจัดลำดับความสำคัญ… โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ มีเกณฑ์การ ประเมินที่ชัดเจน และมีการทบทวนปรับปรุงเป็นประจำ ที่วัดผลได้
ข. มีกระบวนการ จัดลำดับความสำคัญแต่อาจขาดเกณฑ์ที่ชัดเจนในบางด้าน แต่มีการนำไปใช้ ค. มีการพิจารณาความสำคัญบ้าง แต่ยังไม่เป็นกระบวนการที่เป็นทางการ
ง. การจัดลำดับความสำคัญขึ้นอยู่กับดุลยพินิจของผู้บริหารเป็นหลัก ไม่ได้มีกระบวนการที่กำหนดเป็นทางการ จ. ตระหนักถึงความจำเป็น แต่ยังไม่มีแนวทางในการจัดลำดับความสำคัญ
ฉ. ไม่มีการจัดลำดับความสำคัญของความต้องการข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 6.4: การใช้ประโยชน์และการต่อยอดข้อมูล Data Leveraging and Value Creation 6.4.1 หน่วยงานของท่านมีการต่อยอดและใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างไร? (User/Policy)
ก. มีโครงการต่อยอดข้อมูลที่หลากหลายและเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน มีการวัดผลคุณค่าที่สร้างขึ้น และมีการขยายผล ไปยังด้านอื่นๆ อย่างต่อเนื่องทั่วทั้งองค์กร
ข. มีโครงการต่อยอดข้อมูลหลายโครงการ และเริ่มเห็นผลประโยชน์เบื้องต้น แต่ยังไม่เป็นระบบ ค. มีโครงการต่อยอดข้อมูลบางโครงการ แต่ยังอยู่ในระหว่างการดำเนินการ หรือยังไม่เห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจน ง. มีแนวคิดหรือแผนในการต่อยอดข้อมูล แต่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการ
จ. ตระหนักถึงศักยภาพ แต่ยังไม่มีแนวทางที่ชัดเจน
ฉ. ไม่มีการพิจารณาการต่อยอดข้อมูลเพื่อสร้างคุณค่า
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-34
6.4.2 หน่วยงานของท่านมีการพัฒนา Data Products และ Services ในระดับใด? (IT/User/Policy) ก. มี Data Products ที่ หลากหลายและมีผู้ใช้งานจริงอย่างแพร่หลาย มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตามความต้องการ ของผู้ใช้ และสร้างคุณค่าได้อย่างชัดเจน
ข. มี Data Products บางส่วน และมีผู้ใช้งานในระดับที่ดี แต่ยังไม่ครอบคลุมทุกด้าน หรือยังไม่เป็นระบบ ค. เริ่มมีการพัฒนา Data Products แต่ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น หรือมีจำนวนจำกัด
ง. มีแนวคิดในการพัฒนา Data Products แต่ยังไม่ได้เริ่มดำเนินการ
จ. ตระหนักถึงแนวคิด Data Products แต่ยังไม่เข้าใจแนวทางการพัฒนา
ฉ. ไม่มีการพัฒนา Data Products
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
6.4.3 หน่วยงานของท่านมีบทบาทในระบบนิเวศข้อมูล (Data Ecosystem) อย่างไร? (Policy)
ก. เป็นส่วนสำคัญของระบบนิเวศข้อมูลในระดับชาติหรือสากล มีการแลกเปลี่ยนข้อมูลและสร้างคุณค่าร่วมกัน อย่างกว้างขวาง เป็นผู้นำในการขับเคลื่อน Data Ecosystem
ข. มีส่วนร่วมในระบบนิเวศข้อมูลและมีความร่วมมือกับหลายหน่วยงาน แต่ยังไม่ถึงระดับผู้นำ ค. เริ่มมีการเชื่อมโยงกับหน่วยงานอื่นในการแลกเปลี่ยนข้อมูล แต่ยังไม่เป็นระบบ หรือไม่สม่ำเสมอ ง. มีการพิจารณาการร่วมมือกับหน่วยงานอื่น แต่ยังไม่ได้ดำเนินการ
จ. ตระหนักถึงความสำคัญของระบบนิเวศข้อมูล แต่ยังไม่มีแนวทาง
ฉ. ทำงานด้านข้อมูลแบบแยกส่วน ไม่เชื่อมโยงกับภายนอก
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ส่วนที่ 6.5: การเชื่อมโยงกับแผนพัฒนารัฐบาลดิจิทัล Alignment with Digital Government Development 6.5.1 หน่วยงานของท่านมีการสนับสนุนนโยบายรัฐบาลดิจิทัลเพียงใด? (Policy)
ก. มีแผนหรือโครงการที่สนับสนุนนโยบายรัฐบาลดิจิทัลอย่างชัดเจน และ มีผลกระทบในระดับชาติหรือเป็น แบบอย่างในการปฏิบัติ
ข. มีโครงการที่สอดคล้องกับนโยบายรัฐบาลดิจิทัล และมีการประสานงานกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง แต่ผลกระทบยัง ไม่กว้างขวาง
ค. มีการพิจารณาแนวทางการสนับสนุนนโยบายรัฐบาลดิจิทัล แต่ยังไม่เป็นรูปธรรม
ง. ทราบถึงนโยบายรัฐบาลดิจิทัล แต่ยังไม่มีแผนการสนับสนุนที่ชัดเจน
จ. รับทราบนโยบายรัฐบาลดิจิทัลในระดับพื้นฐาน แต่ยังไม่มีการดำเนินการ
ฉ. ไม่มีการเชื่อมโยงกับนโยบายรัฐบาลดิจิทัล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
6.5.2 หน่วยงานของท่านมีส่วนร่วมในการพัฒนา Digital Government Standards อย่างไร? (Policy) ก. เป็นผู้นำในการพัฒนามาตรฐานและแนวทางปฏิบัติมีการแบ่งปันประสบการณ์และความรู้กับหน่วยงานอื่น และผลักดันให้เกิดการนำไปใช้จริงในวงกว้าง
ข. มีส่วนร่วมในการพัฒนามาตรฐานและให้ข้อเสนอแนะที่สำคัญ แต่ยังไม่ถึงระดับผู้นำ
ค. เข้าร่วมการประชุมหรือกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนามาตรฐาน แต่ยังไม่มีส่วนร่วมในเชิงรุก ง. ติดตามข้อมูลการพัฒนามาตรฐาน แต่ยังไม่มีส่วนร่วมในการพัฒนา
จ. รับทราบถึงการพัฒนามาตรฐานแต่ยังไม่เข้าร่วม
ฉ. ไม่มีส่วนร่วมในการพัฒนามาตรฐาน
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-35
6.5.3 หน่วยงานของท่านเป็นแบบอย่างด้านการใช้ข้อมูล (Data-driven Government) ในระดับใด? (Policy) ก. เป็นที่ยอมรับในระดับชาติและสากลว่าเป็นแบบอย่างด้าน Data-driven Government มีการนำเสนอผลงานใน เวทีต่างๆ และเป็นแหล่งเรียนรู้/ดูงานสำหรับหน่วยงานอื่น
ข. เป็นที่ยอมรับในระดับชาติว่ามีผลงานดีเด่นด้านการใช้ข้อมูล แต่ยังไม่ถึงระดับสากล
ค. มีผลงานที่โดดเด่นในบางด้าน และเริ่มได้รับการยอมรับ แต่ยังไม่เป็นแบบอย่างโดยรวม
ง. มีการพัฒนาที่ดีแต่ยังไม่ถึงระดับที่เป็นแบบอย่าง
จ. มีความมุ่งมั่นที่จะพัฒนาให้เป็นแบบอย่าง แต่ยังไม่มีผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม
ฉ. ยังไม่ได้พิจารณาการเป็นแบบอย่างด้านการใช้ข้อมูล
ช. ไม่เกี่ยวข้อง/ไม่สามารถตอบได้
ผ 1-36