ท่ามกลางกระแสความเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่กำลังเข้ามาพลิกโฉมภูมิทัศน์ทางเศรษฐกิจและสังคมทั่วโลก หัวใจสำคัญที่จะกำหนดความสำเร็จของการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล (Digital Transformation) ของประเทศไทย ไม่ได้ขึ้นอยู่กับเพียงแค่ความล้ำสมัยของเทคโนโลยี แต่กลับอยู่ที่ “รากฐานของข้อมูล” (Data Infrastructure) ที่แข็งแกร่งและเชื่อมโยงถึงกัน
ล่าสุด สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI นำโดย ศาสตราจารย์ ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันฯ ได้นำเสนอยุทธศาสตร์สำคัญในการปลดล็อกศักยภาพข้อมูลภาครัฐ เพื่อก้าวข้ามกับดักการทำงานแบบแยกส่วน (Silos) ที่ฝังรากลึกมายาวนาน ด้วยแนวคิดการสร้าง “ระบบข้อมูลแบบกระจายศูนย์” (Decentralized Platform) และโมเดลโครงสร้างพื้นฐาน “จิ๊กซอว์ 6 มิติ” (Government Data Stack) ที่จะเปลี่ยนบทบาทของหน่วยงานรัฐจากการเป็นเพียงผู้จัดเก็บข้อมูล สู่การเป็นผู้ “สร้างถนน” เชื่อมโยงข้อมูลมหาศาลเข้าด้วยกัน เพื่อขับเคลื่อนประเทศไทยสู่การเป็นรัฐบาลดิจิทัล (Digital Government) ที่มีความโปร่งใส ยืดหยุ่น และสามารถใช้นวัตกรรมข้อมูลยกระดับคุณภาพชีวิตประชาชนได้อย่างเป็นรูปธรรม
4 เสาหลัก: ความจำเป็นของโครงสร้างพื้นฐาน
ศ.ดร.ธีรณี ได้ขยายความถึงเหตุผลสำคัญที่ภาครัฐจำเป็นต้องลงทุนและวางรากฐานระบบข้อมูลอย่างจริงจัง โดยระบุว่า หากรัฐสามารถเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลและมีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแรง จะก่อให้เกิดประโยชน์เชิงยุทธศาสตร์ใน 4 มิติหลัก
เริ่มต้นจาก การยกระดับการตัดสินใจ (Decision Making) ซึ่งในอดีตการตัดสินใจของผู้บริหารระดับสูงอาจต้องพึ่งพาประสบการณ์ (Experience) หรือสัญชาตญาณเป็นหลัก แต่การมีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ดีจะเปลี่ยนกระบวนการนี้ไปสู่การตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูลจริง (Data-driven Decision Making) โดยข้อมูลที่ถูกต้อง แม่นยำ และเข้าถึงได้ จะช่วยให้ข้าราชการและผู้กำหนดนโยบายมองเห็นปัญหาที่แท้จริงและเลือกทางออกที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
ในมิติต่อมาคือ การเพิ่มประสิทธิภาพและผลิตภาพ (Efficiency & Productivity) การนำเทคโนโลยีดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาประยุกต์ใช้ในกระบวนการทำงานของภาครัฐ จะช่วยลดขั้นตอนที่ยุ่งยากและซ้ำซ้อน (Workflow Optimization) ได้อย่างมหาศาล ไม่ว่าจะเป็นงานด้านบริหารทรัพยากรบุคคล (HR) งานการเงิน หรือระบบการเบิกจ่ายงบประมาณ เมื่อกระบวนการเหล่านี้มีความรวดเร็วและลื่นไหล (Streamlined) เจ้าหน้าที่รัฐจะมีเวลามากขึ้นในการโฟกัสกับภารกิจหลักในการให้บริการประชาชน
นอกจากนี้ ยังมีประเด็นเรื่อง การสร้างความโปร่งใส (Transparency) เนื่องจากระบบราชการมักถูกเปรียบเปรยว่าเป็น “กล่องดำ” (Black Box) ที่ตรวจสอบยาก การแปลงกระบวนการทำงานทุกอย่างให้เป็นดิจิทัล (Digitization) จึงเปรียบเสมือนการส่อง “ไฟฉาย” เข้าไปในกล่องดำนั้น เมื่อทุกขั้นตอนถูกบันทึกไว้อย่างเป็นระบบ (Systematic Record) และมีการเก็บประวัติการใช้งาน (Log) อย่างละเอียด ความคลุมเครือจะหายไป ซึ่งโดยธรรมชาตินั้น ความโปร่งใสที่เกิดขึ้นจะช่วยลดโอกาสในการทุจริตคอร์รัปชัน ทำให้ระบบมีความขาวสะอาดและตรวจสอบได้
สุดท้ายคือ ความยืดหยุ่นและการฟื้นตัว (Resilience) ท่ามกลางสถานการณ์โลกที่ผันผวน ไม่ว่าจะเป็นภัยพิบัติทางธรรมชาติ เช่น น้ำท่วม หรือความเปลี่ยนแปลงทางการเมืองและเศรษฐกิจระดับโลก เช่น นโยบายการค้าของประธานาธิบดีสหรัฐฯ ประเทศจำเป็นต้องมีความยืดหยุ่นสูง ซึ่งระบบข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data System) ที่เชื่อมโยงถึงกันจะช่วยให้ภาครัฐสามารถดึงข้อมูลมาวิเคราะห์ ตอบสนอง (Respond) และแก้ไขวิกฤตการณ์ต่าง ๆ ได้ในเวลาอันสั้น ช่วยให้ประเทศสามารถรับมือกับความเสี่ยงและฟื้นตัวจากผลกระทบได้อย่างรวดเร็ว
ก้าวข้ามกับดัก “ไซโล” สู่การเชื่อมโยงข้อมูล ด้วย 6 จิ๊กซอว์สำคัญ
อุปสรรคสำคัญที่เปรียบเสมือนโซ่ตรวนฉุดรั้งการพัฒนาข้อมูลภาครัฐคือการทำงานแบบแยกส่วน หรือที่เรียกว่า “ไซโล” (Silos) ซึ่ง ศ.ดร.ธีรณี ได้วิเคราะห์ปัญหาเชิงโครงสร้างนี้ออกเป็น 3 มิติหลัก ได้แก่ Data Silo หรือการที่ข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างกระจัดกระจายด้วยระบบและผู้จัดทำที่ต่างกรรมต่างวาระ ตามมาด้วย Functional Silo ที่เกิดจากการแบ่งแยกหน้าที่ความรับผิดชอบที่ชัดเจนจนเกินไปจนทำให้ขาดการบูรณาการ และสุดท้ายคือ People Silo ซึ่งเป็นกำแพงของการสื่อสารและความกังวลในการแบ่งปันข้อมูลระหว่างเจ้าหน้าที่
เพื่อให้ภาพฝันของบิ๊กดาต้า (Big Data) ประเทศไทยเกิดขึ้นจริง BDI จึงเปรียบเทียบแผนงานนี้เสมือนการต่อ “จิ๊กซอว์” บนกระดานขนาดใหญ่ ที่แม้จะไม่จำเป็นต้องรอให้ครบทุกชิ้นจึงจะเริ่มทำงานได้ แต่หน่วยงานรัฐต้องเริ่มวางองค์ประกอบพื้นฐาน 6 ด้าน หรือ Government Data Stack ให้สอดคล้องและเชื่อมต่อกัน
จิ๊กซอว์ชิ้นแรกคือ การจัดหาคลาวด์ (Cloud Provisioning) รัฐจำเป็นต้องเปลี่ยนกระบวนทัศน์จากการลงทุนฮาร์ดแวร์เอง มาสู่การใช้ระบบคลาวด์เพื่อแก้ปัญหาคอขวด 2 ประการ คือ ความพร้อมใช้งาน (Availability) ที่ระบบต้องรองรับการใช้งานหนักได้ตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่ล่มเมื่อมีประชาชนเข้ามาใช้งานพร้อมกันจำนวนมาก และความมั่นคงปลอดภัย (Security) ซึ่งผู้ให้บริการคลาวด์มาตรฐานสากลมักมีระบบป้องกันที่เข้มแข็งกว่าการดูแลเซิร์ฟเวอร์กันเองในแต่ละหน่วยงาน
ถัดมาคือ บัญชีข้อมูลภาครัฐ (Government Data Catalog) เพื่อแก้ปัญหาสุดคลาสสิกของคนทำข้อมูลคือ “ไม่รู้ว่าใครมีข้อมูลอะไร” การจัดทำ Data Catalog จึงเปรียบเสมือนการทำ “เมนู” หรือรายชื่อข้อมูล เพื่อให้ผู้ใช้ทราบว่าหน่วยงานใดถือครองข้อมูลชุดใดอยู่ ช่วยลดเวลาในการค้นหาและประสานงาน ทำให้การขอใช้ข้อมูลสามารถระบุเจาะจงไปถึงระดับตาราง (Table) หรือฟิลด์ (Field) ได้อย่างแม่นยำ แทนการโทรศัพท์ไปสอบถามแบบไร้ทิศทางอย่างในอดีต
โครงสร้างพื้นฐานสำคัญถัดมาคือ แพลตฟอร์มดิจิทัลแห่งชาติ (National Digital Platform) ซึ่งต้องทำหน้าที่เป็นจุดเชื่อมโยงข้อมูล โดยแบ่งหน้าที่ชัดเจนระหว่างแพลตฟอร์มเพื่อการบริการ (Digital Service) ที่ดูแลโดยสำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (สพร. หรือ DGA) เน้นการให้บริการธุรกรรมแก่ประชาชน และแพลตฟอร์มเพื่อการบูรณาการและวิเคราะห์ข้อมูล (Data Integration and Intelligence) ซึ่งดูแลโดย BDI ที่เน้นการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเพื่อการวิเคราะห์ ควบคู่ไปกับบริการส่วนกลาง (Common Microservices) โดยรัฐควรสร้างระบบกลางที่สามารถใช้ซ้ำได้ (Reusability) เพื่อลดความซ้ำซ้อนและงบประมาณ เช่น ระบบยืนยันตัวตน (Digital ID) หรือระบบการชำระเงิน (e-Payment) หากกระทรวงการคลังมีการปรับเปลี่ยนกฎระเบียบหรือกติกา หน่วยงานกลางจะทำการปรับปรุงระบบที่จุดเดียว และทุกหน่วยงานที่เชื่อมต่อจะได้รับอัปเดตทันทีโดยไม่ต้องไปรื้อแก้ระบบของตนเอง (Service Oriented Architecture)
ในส่วนสุดท้ายคือ ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data) เพราะการระบุพิกัดตำแหน่ง (Location) เป็นเรื่องที่ละเอียดอ่อนและมักเกิดความคลาดเคลื่อน โดยเฉพาะในพื้นที่เมืองที่ความผิดพลาดเพียง 2-5 เมตร อาจหมายถึงคนละอาคารหรือคนละเลขที่บ้าน รัฐจึงจำเป็นต้องกำหนดมาตรฐาน (Standard) ของข้อมูลพิกัด รวมถึงสเปกของอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการปักหมุด เพื่อให้ข้อมูลสามารถนำมาซ้อนทับและวิเคราะห์ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมี กฎหมายดิจิทัลและความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ (Digital Legislation & Cybersecurity) เป็นรากฐานสำคัญที่สุด (Foundation) ที่ขาดไม่ได้ เพื่อกำกับดูแลความปลอดภัย สร้างความเชื่อมั่น และเป็นกรอบกติกาให้ทุกชิ้นส่วนจิ๊กซอว์ข้างต้นสามารถทำงานสอดประสานกันได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย
Blue Layer: เครื่องมือและมาตรฐานสู่การปฏิบัติ
นอกเหนือจากการให้ความสำคัญกับโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นฮาร์ดแวร์และระบบแล้ว ศ.ดร.ธีรณี ได้เน้นย้ำถึงส่วนสำคัญในเลเยอร์สีฟ้าของแผนภาพยุทธศาสตร์ หรือ “Blue Layer” ซึ่งประกอบด้วย เครื่องมือ (Tools) และ มาตรฐาน (Standards) ที่เปรียบเสมือนกุญแจดอกสำคัญในการอุดรอยรั่วและผลักดันให้การเชื่อมโยงข้อมูลเกิดขึ้นได้จริง โดยโครงสร้างนี้ประกอบด้วย 5 องค์ประกอบที่ต้องขับเคลื่อนไปพร้อมกัน
องค์ประกอบแรกคือ ชุดเทคโนโลยีมาตรฐาน (Standard Technology Stack) ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในการแก้ไขปัญหาเรื้อรังของการจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐ ที่มักกำหนดขอบเขตงาน (TOR) โดยระบุเพียงฟังก์ชันการทำงานแต่ขาดการกำหนดมาตรฐานทางเทคโนโลยี ส่งผลให้เกิดปัญหาเรื่องความสามารถในการทำงานร่วมกัน (Interoperability Issues) และต้องสิ้นเปลืองงบประมาณและเวลาในการสร้างระบบเชื่อมประสาน (Interface) ใหม่เสมอ ดังนั้น การมีมาตรฐานกลางจะช่วยลดปัญหาการยึดติดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง (Vendor Lock-in) และช่วยให้บุคลากรไอทีของรัฐสามารถหมุนเวียนงานดูแลระบบต่าง ๆ ได้คล่องตัวขึ้น
ในส่วนของ เครื่องมือปฏิบัติตามกฎหมาย (Compliance Tools) นั้น ถูกออกแบบมาเพื่อทลายกำแพงความกังวลของเจ้าหน้าที่รัฐที่ไม่กล้าแบ่งปันข้อมูลเนื่องจากกลัวว่าจะขัดต่อกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) หรือกฎระเบียบรักษาความปลอดภัย (GDPR) ซึ่งโดยปกติมักต้องรอการวินิจฉัยจากคณะกรรมการเป็นเวลานาน การนำเครื่องมืออัตโนมัติอย่างแชตบอต (Chatbot) มาช่วยตอบข้อกฎหมายพื้นฐานจะสามารถคลายข้อสงสัยได้ถึง 80% ช่วยอำนวยความสะดวกและสร้างความมั่นใจให้เจ้าหน้าที่กล้าเปิดเผยข้อมูลมากยิ่งขึ้น
อีกประเด็นที่มีความเฉพาะตัวสำหรับประเทศไทยคือความต้องการ กฎหมายอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูล (Data Sharing Facilitation Act) เนื่องจากหน่วยงานรัฐไทยแต่ละแห่งมีสถานะเป็น “นิติบุคคล” (Legal Entity) แยกจากกัน ซึ่งแตกต่างจากหลายประเทศในยุโรปที่รัฐบาลถือเป็นนิติบุคคลเดียว ทำให้การส่งข้อมูลข้ามกระทรวงมีความเสี่ยงทางกฎหมาย จึงจำเป็นต้องมีกฎหมายหรือระเบียบสำนักนายกรัฐมนตรีเข้ามาทำหน้าที่เป็นหลักประกันหรือ “หลังพิง” เพื่อรับรองว่าการแลกเปลี่ยนข้อมูลตามภารกิจนั้นเป็นสิ่งที่ทำได้โดยชอบด้วยกฎหมาย
นอกจากนี้ ยังต้องผลักดัน การธรรมาภิบาลข้อมูลในภาคปฏิบัติ (Governance Action) โดยเปลี่ยนจากกรอบธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance Framework) ที่เดิมอาจอยู่ในรูปแบบเอกสารวิชาการ ให้ไปสู่การปฏิบัติจริง (Execution) โดยเฉพาะการเน้นย้ำเรื่องการบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล (Data Quality Management) เพื่อให้ข้อมูลที่นำมาใช้นั้นมีความถูกต้องและเชื่อถือได้
และท้ายที่สุดคือการแก้ปัญหาที่ต้นน้ำด้วย มาตรฐานการจัดซื้อจัดจ้าง (Standard for Procurement) โดยภาครัฐควรมีข้อกำหนดมาตรฐานสำหรับการจ้างพัฒนาระบบ เช่น การระบุในสัญญาว่าระบบต้องมี API สำหรับเชื่อมต่อข้อมูลอัตโนมัติและมีมาตรฐานความปลอดภัย (Security) ขั้นพื้นฐานตามที่กำหนด เพื่อป้องกันการเกิดปัญหา “ข้อมูลขยะ” หรือระบบปิดที่ไม่สามารถต่อยอดได้ในอนาคต
กลยุทธ์ Decentralized: เลิก “รวมศูนย์” เน้น “สร้างถนน”
หนึ่งในความเข้าใจผิดที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับการทำบิ๊กดาต้าภาครัฐ คือแนวคิดที่จะสร้าง “ถังเก็บข้อมูลกลาง” (Central Storage) ขนาดมหึมา แล้วกำหนดให้ทุกกระทรวงกรมกองต้องเทข้อมูลมารวมกัน ซึ่ง ศ.ดร.ธีรณี ยืนยันอย่างชัดเจนว่าวิธีการดังกล่าว “ทำไม่ได้จริง” ทั้งในแง่ของกฎหมายและความคุ้มค่า ดังนั้น BDI จึงเลือกใช้กลยุทธ์แบบ แพลตฟอร์มแบบกระจายศูนย์ (Decentralized Platform) โดยเปลี่ยนบทบาทจากการเป็นผู้เก็บข้อมูล มาเป็นผู้ “สร้างถนน” (Building Roads) เพื่อเชื่อมโยงบ้านหรือหน่วยงานแต่ละหลังเข้าด้วยกันแทน
กระบวนการทำงานภายใต้กลยุทธ์นี้ เริ่มต้นจากการเปลี่ยนวิธีคิดจากการ “เทรวม” เป็นการ “วิ่งไปหา” โดยแทนที่จะใช้วิธีการคัดลอกฐานข้อมูล (Database Dump) ทั้งหมดมากองไว้รวมกัน BDI จะใช้วิธีการสร้างท่อส่งข้อมูล (Data Pipeline) เชื่อมไปยังหน่วยงานต้นทาง เปรียบเสมือนการสร้างถนนไปจ่อไว้ที่หน้าประตูบ้านของหน่วยงานนั้น ๆ โดยที่ประตูบ้านจะยังคง “ล็อก” อยู่ เพื่อรักษาความเป็นเจ้าของและความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลเอาไว้ ซึ่งรถขนข้อมูลจะสามารถวิ่งออกมาได้ก็ต่อเมื่อมีกุญแจสำคัญคือ “โจทย์” และ “อำนาจสั่งการ” ที่ชัดเจนจากผู้มีอำนาจ เช่น มติคณะรัฐมนตรี หรือคำสั่งกระทรวง เมื่อได้รับอนุญาตแล้ว ประตูจึงจะถูกไขออกเพื่อให้ข้อมูลเฉพาะชุดที่เกี่ยวข้องกับโจทย์นั้น ๆ ไหลผ่านท่อเข้ามาชนกัน (Consolidate) ที่ระบบกลาง
ขั้นตอนที่สำคัญที่สุดคือ เมื่อข้อมูลเดินทางมาถึงระบบและผ่านการประมวลผล จับคู่ หรือวิเคราะห์ตามความต้องการ (Analytics) จนได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insight) หรือแดชบอร์ด (Dashboard) ที่ตอบโจทย์ผู้บริหารเรียบร้อยแล้ว ระบบจะมีกลไก “ลบทำลาย” (Delete after Use) โดยข้อมูลดิบ (Raw Data) เหล่านั้นจะถูกลบทิ้งทันที หรือไม่มีการจัดเก็บไว้อย่างถาวร เพื่อให้แหล่งข้อมูลต้นทาง (Source) ยังคงสถานะเป็น แหล่งข้อมูลที่ถูกต้องเพียงแหล่งเดียว (Single Source of Truth) ซึ่งวิธีนี้จะช่วยป้องกันปัญหาข้อมูลซ้ำซ้อนที่อาจไม่ตรงกัน (Data Duplication) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นอกจากนี้ กระบวนการดังกล่าวยังช่วยตอบโจทย์เรื่อง ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว (Privacy & Security) ได้อย่างสูงสุด เพราะในการเชื่อมโยงข้อมูลนั้น BDI สามารถใช้วิธีการปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล (Masking) หรือตัดส่วนที่ระบุตัวตนออกได้ตั้งแต่ต้นทาง ทำให้ข้อมูลที่ไหลเข้ามาเพื่อวิเคราะห์มีความปลอดภัยและสอดคล้องกับกฎหมาย PDPA โดยไม่ต้องกังวลเรื่องการรั่วไหลของข้อมูลประชาชน แนวทางแบบกระจายศูนย์นี้จึงถือเป็นการแก้ปัญหาที่ชาญฉลาด เพราะช่วยให้รัฐประหยัดงบประมาณในการดูแลถังข้อมูลขนาดใหญ่ ลดความเสี่ยงทางกฎหมาย และยังทำให้ข้อมูลมีความสดใหม่อยู่เสมอ เพราะเป็นการดึงข้อมูลจากต้นทางแบบเรียลไทม์หรือใกล้เคียงเวลาจริงเมื่อมีความต้องการใช้งาน
แนวทาง Decentralized นี้ จึงเป็นการแก้ปัญหาที่ชาญฉลาด เพราะช่วยให้รัฐประหยัดงบประมาณในการดูแลถังข้อมูลขนาดใหญ่ ลดความเสี่ยงทางกฎหมาย และทำให้ข้อมูลมีความสดใหม่อยู่เสมอ เพราะเป็นการดึงข้อมูลจากต้นทางแบบเรียลไทม์ (หรือใกล้เคียง) เมื่อมีความต้องการใช้งานจริง
กรณีศึกษา: ความสำเร็จจากการบูรณาการข้อมูล
เพื่อให้เห็นภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นว่าโครงสร้างพื้นฐาน “Government Data Stack” สามารถขับเคลื่อนประเทศได้จริง ศ.ดร.ธีรณี ได้ยกตัวอย่างโครงการนำร่องที่ BDI ได้เข้าไปมีส่วนร่วมในการบูรณาการข้อมูล จนเกิดผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมในหลากหลายมิติ เริ่มต้นจาก เชียงใหม่โมเดล: การจัดการฝุ่นควัน (PM2.5 Management) ซึ่งในอดีตการแก้ปัญหาฝุ่นควันมักติดขัดที่ข้อมูลกระจัดกระจาย BDI จึงเข้าไปช่วยจัดตั้ง “คลังข้อมูลจังหวัด” (Provincial Data Warehouse) สำหรับเชียงใหม่โดยเฉพาะ โดยใช้กลไกการเชื่อมโยงข้อมูลแบบไฮบริด คือการดึงข้อมูลชุดเล็ก (Small Data Sets) จากส่วนกลางลงไปผสมผสานกับข้อมูลในพื้นที่จากมหาวิทยาลัยเชียงใหม่ (CMU) ผลลัพธ์ที่ได้คือจังหวัดมีฐานข้อมูลที่ละเอียดและแม่นยำสำหรับการบริหารจัดการวิกฤตฝุ่น (Crisis Management) และ BDI กำลังเตรียมขยายผลโมเดล “แพลตฟอร์มจังหวัด” นี้ไปยังพื้นที่อื่น ๆ โดยหากจังหวัดใดมีคลังข้อมูลของภาคเอกชนที่เข้มแข็งอยู่แล้ว ทางส่วนกลางก็พร้อมที่จะส่งข้อมูลไปเสริมศักยภาพทันที
ความสำเร็จต่อมาคือ การดูแลกลุ่มเปราะบาง: บูรณาการข้าม 5 กระทรวง (Vulnerable Group Integration) ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการทลายกำแพงข้อมูลระหว่างหน่วยงาน โดย BDI ได้ร่วมมือกับกระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์ (พม.) ในการเชื่อมโยงข้อมูลผู้มีรายได้น้อย ผู้สูงอายุ คนพิการ และกลุ่มเปราะบางอื่น ๆ จากโครงการสวัสดิการกว่า 70-80 โครงการ ที่กระจายอยู่ในความรับผิดชอบของ 5 กระทรวงหลัก แม้ในช่วงแรกจะมีความท้าทายเรื่องเอกสารและระเบียบ แต่เมื่อมีการวางระบบเสร็จสิ้นและเคลียร์ข้อกฎหมายได้ ข้อมูลก็เริ่มไหลเวียน (Data Flow) จนสามารถสร้างแดชบอร์ด (Dashboard) เพื่อติดตามสถานการณ์ช่วยเหลือกลุ่มเปราะบางได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้รัฐมองเห็นปัญหาในภาพรวมและลดความซ้ำซ้อนของการจ่ายเงินสวัสดิการ
ในส่วนของโครงการที่สร้างผลกระทบโดยตรงต่อประชาชน คือ Health Link: เชื่อมโยงข้อมูลสุขภาพไร้รอยต่อ ซึ่งเป็นการเชื่อมโยงประวัติการรักษาพยาบาลข้ามสังกัด โดยเฉพาะในพื้นที่กรุงเทพมหานครและปริมณฑล ระบบนี้ช่วยให้โรงพยาบาลรัฐสามารถส่งต่อข้อมูลเวชระเบียน (Medical Records) ไปยังคลินิกปฐมภูมิหรือร้านขายยาที่เข้าร่วมโครงการได้ ทำให้แพทย์และเภสัชกรสามารถดูประวัติการรักษาและการแพ้ยาของผู้ป่วยได้ทันที ช่วยลดขั้นตอนการซักประวัติใหม่และเพิ่มความปลอดภัยในการรักษา นอกจากนี้ยังมีการเชื่อมโยงข้อมูลในระดับภูมิภาค เช่น ระบบ “วาริน” (Varin) ในภาคเหนือ ซึ่งช่วยบริหารจัดการข้อมูลสุขภาพใน 9 จังหวัดได้เป็นอย่างดี
สำหรับด้านเศรษฐกิจและการท่องเที่ยว ได้มีการดำเนินงานในพื้นที่ ภูเก็ตและเมืองท่องเที่ยว: วิเคราะห์พฤติกรรมนักท่องเที่ยว (Tourism Behavior Analytics) โดยนำข้อมูลจากสำนักงานตรวจคนเข้าเมือง (Immigration Bureau) มาประมวลผลร่วมกับข้อมูลจากศูนย์ปฏิบัติการเมืองอัจฉริยะ (Smart City Operation Center) เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของนักท่องเที่ยว (Tourist Behavior) ช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายและผู้ประกอบการสามารถวางแผนรองรับและกระตุ้นการท่องเที่ยวได้อย่างตรงจุด
กรณีศึกษาเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า เมื่อโครงสร้างพื้นฐานพร้อมและได้รับความร่วมมือจากหน่วยงานเจ้าของข้อมูล การเปลี่ยนผ่านสู่รัฐบาลดิจิทัล (Digital Government) ก็ไม่ใช่เรื่องไกลเกินเอื้อม และผลลัพธ์ที่ได้คือคุณภาพชีวิตที่ดีขึ้นของประชาชนในทุกมิติ
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
IBM เปิด 5 เทรนด์ AI ปี 2569: จาก ‘เครื่องมือ’ สู่ ‘ทางรอด’ ธุรกิจ
Pantip ผนึก ShopSCAPE ผุด “Pantip Mall” อีมาร์เก็ตเพลสสัญชาติไทย
