เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อการจัดการอาชีพ

หน่วยท่ี 1 ความรู้พื้นฐาน การจัดการขอ้ มลู ขนาดใหญ่ ( Big Data )

ความหมายของ Big Data Big Data หมายถึง การนาข้อมลู จานวนมหาศาลทีไ่ ดจ้ าก การให้บริการมาวเิ คราะห์ เพือ่ หาโอกาสทางธุรกจิ ใชป้ ระกอบการ ตดั สินใจในเรื่องสาคัญทั้งการพฒั นาดา้ นการขายและการตลาด การปรบั ปรุงสินคา้ บริการใหต้ รงกบั ความต้องการของผูบ้ ริโภคยุค ใหม่ท่ีเปล่ียนแปลงอยา่ งรวดเรว็

องค์ประกอบท่ี Gateway สาคญั ของข้อมูล 2 ช่องทางการเชอ่ื มโยงขอ้ มูล เปน็ 1 Device/Data Source การเชือ่ มโยงข้อมลู ที่สาคัญทสี่ ดุ แหลง่ ทม่ี าของขอ้ มูล หรอื แหล่งกาเนดิ Storage ของข้อมลู อาจเป็นระบบ โปรแกรมหรือ มนุษยท์ ี่ทาใหเ้ กดิ ขอ้ มูล 3 แหลง่ เก็บขอ้ มลู เป็นการเกบ็ ขอ้ มูลจาก หลายแหล่งมารวมกนั เพ่อื รอใชง้ าน Analytics 4 การวเิ คราะห์ข้อมูล มี 2 ลกั ษณะคอื การ วเิ คราะหเ์ บอื้ งตน้ และการวเิ คราะหเ์ ชงิ ลกึ Report/Action การใชผ้ ลการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถ นาไปออกเปน็ รายงานและไปกระทาแบบ ไม่มี มนษุ ย์

ลกั ษณะที่สาคัญ ปรมิ าณ (Volume) ของ Big Data ข้อมลู มีปริมาณมากสามารถนาไป วเิ คราะหแ์ ลว้ ไดผ้ ลที่สะท้อนความเปน็ จรงิ ความหลากหลาย (Variety) รปู แบบของข้อมลู มีหลากหลายรูปแบบเชน่ มี ตารางภาพเสียงทีส่ ามารถนามาวเิ คราะห์ ประกอบกนั ได้ ความเร็ว (Velocity) ข้อมลู ถกู เก็บมาอยา่ งตอ่ เนื่องและรวดเรว็ ทาให้ สามารถวเิ คราะห์และตอบสนองได้อย่าง ทนั ท่วงที

ความถูกต้อง (Veracity) ข้อมูลมีความนา่ เชื่อถอื มรี ะบบในการยนื ยัน ตวั สอบความถกู ต้องของข้อมลู คุม้ คา่ (Value) ขอ้ มูลมปี ระโยชนต์ อ่ การตัดสนิ ใจเชงิ ธุรกิจ และมคี วามสมั พันธ์เช่อื มโยงกับวตั ถปุ ระสงค์ ของธรุ กจิ ความแปรผันได้ (Variability) ข้อมลู มคี วามหลากหลายในการใช้งาน สามารถนามาปรบั รปู แบบเพอื่ วิเคราะห์ได้ หลายแง่มุม

วิวัฒนาการของ Big Data ประมาณปคี รสิ ต์ศักราช 2508 ถงึ ขอ้ มลู ปริมาณมาก ท่ีผู้คนไดส้ ร้างขึน้ ผ่านสือ่ ออนไลน์ เช่น facebook YouTube และสือ่ สงั คมออนไลนแ์ บบอ่นื ๆโดยมี โปรแกรม Hadoop ท่ีเปน็ โอเพนซอรส์ เฟรมเวิรก์ ที่ ถูกสรา้ งข้ึนมาในช่วงเวลาเดยี วกันใหเ้ ปน็ ทเ่ี กบ็ และ วิเคราะหข์ ้อมลู ขนาดใหญ่ และในช่วงเวลาเดยี วกัน NoSQL เรม่ิ ขนึ้ และได้รับความนิยมมากขน้ึ การพัฒนาโอเพนซอร์สเฟรมเวิร์ก เช่น Hadoop (และเม่อื เร็วๆนีก้ ม็ ี Spark) มคี วามสาคญั ตอ่ การเตบิ โตของขอ้ มลู ขนาดใหญ่ เนอ่ื งจากทาใหข้ ้อมลู ขนาดใหญ่ เนอื่ งจากทาให้ขอ้ มลู ขนาดใหญ่ ทางานไดง้ ่ายและประหยดั กวา่ ในชว่ ง หลายปีทีผ่ ่านมาปรมิ าณขอ้ มลู ขนาดใหญ่ได้เพิม่ มากขึ้นอยา่ งรวดเรว็ ผ้คู นยงั คง สร้างขอ้ มูลจานวนมาก

พฒั นาการของ IoT (Internet of things) ซึง่ เปน็ เคร่ืองมือ อปุ กรณ์ทเ่ี ชอ่ื มตอ่ กบั อนิ เทอร์เนต็ ไดเ้ กบ็ และรวบรวมข้อมูล ซง่ึ อาจเปน็ เร่อื งที่ เกีย่ วกบั พฤติกรรมการใช้งานของลกู คา้ ประสิทธภิ าพของสนิ คา้ หรอื การ เรยี นรู้ของเครือ่ งจกั ร ส่ิงเหลา่ นีล้ ้วนทาให้มีข้อมูลขนาดใหญ่แม้ว่ายุคของ ข้อมูลขนาดใหญ่ big data มาถึงและได้เร่มิ ตน้ แล้วแต่ยังเปน็ เพียงช่วงแรกๆ และระบบคลาวดค์ อมพิวติง(Cloud Computing)ก็ได้ขยายความเปน็ ไปไดม้ าก ขึ้น คลาวดม์ คี วามสามารถในการใช้งานได้อยา่ งยดื หยุ่น

รูปแบบของ 2. ขอ้ มูลภาพและเสยี ง ขอ้ มูล Big Data เชน่ วิดโี อ รปู ภาพ เสียงท่ีถกู 1. ขอ้ มลู เชิงพฤตกิ รรม บันทกึ ไว้ เชน่ เซริ ฟ์ เวอร์ลอ็ ก การคลกิ เขา้ มา ดูขอ้ มลู ทางเว็บไซต์ การเขา้ มาใช้ บัตร ATM ในการกดเงิน

3.ขอ้ มลู ข้อความ 4.ขอ้ มลู ทีถ่ กู บันทกึ ไว้ เชน่ การส่งขอ้ ข้อมูลทางขอ้ ความ เช่น ขอ้ มลู ทางการแพทย์ ขอ้ มลู ทไ่ี ด้จากการสารวจ ขอ้ มลู ทางภาษี 5.ขอ้ มลู เซนเซอร์ เช่น ขอ้ มูลทางภูมศิ าสตร์ ข้อมูลอุณหภูมิต่างๆ ขอ้ มูลการตรวจจบั ความเร็ว

การจัดการข้อมลู ขนาดใหญ่ (Big Data) กาหนดกลยุทธเ์ กยี่ วกบั ข้อมูลขนาดใหญ่ ร้แู หลง่ ที่มาของขอ้ มูลขนาดใหญ่ การเขา้ ถงึ จัดการ และจัดเกบ็ ขอ้ มูลขนาดใหญ่ การวเิ คราะหข์ ้อมูลขนาดใหญ่ ตดั สินใจอยา่ งชาญฉลาดและใชข้ อ้ มูลช่วย

การนา Big Data มาใช้ ประโยชน์ในด้านต่างๆ ในปัจจบุ นั มกี ารนามาใชใ้ นภาครฐั เพ่อื แกป้ ัญหาความเดอื ดร้อนและลด ความเหลือ่ มลา้ โดยนาขอ้ มลู ในระบบราชการจากหลายหนว่ ยงานเช่นขอ้ มลู สาธารณสขุ ทะเบยี นราษฎรท์ ่ีต้ังของธรุ กิจโรงพยาบาลสถานบาบดั สถานการณ์จา้ ง แรงงานมาวิเคราะห์และโจทย์เช่อื มโยงกนั เกดิ เป็นเหตุขอ้ มลู ขนาดใหญ่ big data ของภาครัฐผา่ นกระบวนการวิเคราะหเ์ ชื่อมโยงเพ่ือตอบโจทย์การให้บรกิ ารของ ภาครัฐตัวอย่างเชน่ รฐั บาลตอ้ งการช่วยเหลือผูม้ ีรายไดน้ อ้ ยแตแ่ ทนที่จะชว่ ยเหลือ โดยให้เงนิ อดุ หนุนท่เี ท่าๆกันแบบปพู รมทง้ั ประเทศก็นา big data ซง่ึ เปน็ ขอ้ มูลจาก หลายๆแหลง่ มาใช้ชีจ้ าเพาะวา่ บุคคลใดทถ่ี ือวา่ มรี ายได้นอ้ ยพร้อมท้ังกาหนดระดบั และลักษณะความช่วยเหลือทแี่ ตกตา่ งกัน

การฝึกอาชีพเพอ่ื เพิ่มรายไดใ้ หก้ บั ผูม้ ีรายไดน้ ้อย พรอ้ มท้งั จบั ค่กู ับแรงงานท่ีอย่ใู กล้เคยี งกบั ทพ่ี กั อาศัยอกี ท้ังยงั ติดตามและเสนอโอกาสฝึกอาชพี ใหมๆ่ เพิม่ เติม เพ่อื ให้มรี ายได้ท่ี สูงขึน้ และพฒั นาคณุ ภาพชีวติ ให้ดีขนึ้ ซึง่ ถ้าวเิ คราะหด์ แู ลว้ เหน็ วา่ ข้อมลู จานวนมากเกดิ การบูรณาการและวเิ คราะห์ เพ่ือใชส้ าหรับ การตดั สินใจในการให้บรกิ ารของภาครฐั ได้ตรงกลมุ่ เปา้ หมาย โดยปัจจุบนั นีจ้ ะเห็นไดจ้ ากการใชบ้ ตั รประชาชนเพยี งบัตรเดยี วก็ สามารถเข้าถงึ บริการภาครฐั ได้มากขึ้น ขอ้ มูลผทู้ ี่มอี ายุระหว่าง 15 ปี ถึง 60 ปี ระหวา่ ง ปี ค.ศ.2010-2040

กระบวนการจาก Big Data สคู่ วามสมั พนั ธ์ของขอ้ มูล 1. Storage : การรวบรวมขอ้ มูลมาจัดเกบ็ 2. Processing : การประมวลผล การรวบรวมขอ้ มูลจากแหล่ง เมือ่ ข้อมลู ต่างๆถูกนามารวมกันไว้ ต่างๆทัง้ ขอ้ มลู ทีม่ คี ุณภาพข้อมลู ที่คาดวา่ จะ ในทเ่ี ดยี วแลว้ จะถกู นาไปจัดหมวดหมู่ มปี ระโยชน์ หรือไม่ครบถ้วน ขอ้ มูลรปู ภาพ ขอ้ มูลทม่ี คี วามเก่ียวข้องสัมพันธก์ ันให้ผล วีดีโอ ไฟล์เสยี งท้ังหลาย ถกู สง่ มาจดั เกบ็ ท่ี คล้ายคลึงกันและนามาเปล่ียนเปน็ รปู แบบ ถงั ขอ้ มูล ขอ้ มูลเพอื่ นาเขา้ ระบบคลังขอ้ มลู ที่ผ่านการ ประมวลผลแล้ว

3. Analyst : การวิเคราะห์และนาเสนอ จากน้นั ข้อมูลมากมายท้ังหมดที่ถูกจะเล้ียงแลว้ ใน หลายมติ จิ ะถูกนามาวิเคราะหห์ ารปู แบบของขอ้ มูลทีม่ องไม่ เห็นด้วยตาเปลา่ เช่น หารูปแบบความสมั พนั ธ์ทซ่ี ่อนอยู่ หา แนวโน้มการตลาด แนวโน้มความชอบของลกู ค้าและขอ้ มูล อื่น ๆ ทเ่ี ป็นประโยชน์ทางธุรกจิ และ ถกู นาเสนอออกมาใน รปู แบบท่เี ข้าใจงา่ ยผา่ นทางสถติ ิ กราฟ หรือ รูปภาพ

วิธีการจดั ทา 1. ต้งั เป้าหมายถึงสิง่ เลก็ ไว้กอ่ น Big Data 2. วางแผนรวบรวมขอ้ มูลจากแหล่งที่มีอยู่ 3. จับตาความเคลื่อนไหวและเขา้ ใจแหล่งท่มี าของขอ้ มูล 4. ฝึกหดั ความสมั พันธ์ของข้อมลู 5. จาลองข้อมูลขน้ึ มา 6. แยกผลลัพธ์และข้อมลู รบกวนออกจากขอ้ มูลขนาดใหญ่

ตัวอยา่ งการนา Big Data ไปใช้ ภาพจาก : NETFLIX 1. การพัฒนาผลิตภณั ฑ์ บรษิ ทั Netflix และ บริษัท Procter & Gamble ได้ใชข้ อ้ มูล Big Data ชว่ ยในการคาดการณค์ วามตอ้ งการของลูกคา้ โดยการ สรา้ งโมเดลเชงิ คาดการณส์ าหรบั ผลิตภัณฑ์และบริการใหมๆ่ โดย การจาแนกคณุ ลกั ษณะทส่ี าคญั ของผลิตภัณฑ์หรอื บรกิ ารในอดตี และปัจจุบนั แล้วสร้างแบบจาลองความสมั พันธ์ระหวา่ ง คุณลักษณะเหลา่ นี้กบั ความสาเรจ็ ในเชงิ พาณชิ ย์ของขอ้ เสนอ นอกจากน้ี บริษทั P&G ยังใช้ขอ้ มูลของสอ่ื สังคมออนไลน์ในการ วเิ คราะห์การทดสอบตลาดและเปดิ ตวั สนิ คา้ ในช่วงตน้ เพอ่ื วาง แผนการผลติ และเปดิ ตัวสนิ ค้าใหม่

2. การคาดการณ์เพ่ือบารุงรักษาเครอ่ื งจกั ร 3. สรา้ งประสบการณ์ทดี่ ใี หก้ บั ลกู คา้ ปัจจยั ที่ทานายการชารุดของเครอ่ื งจักรมา การเสนอประสบการณ์และขอ้ เสนอทดี่ ี จากข้อมลู แบบมโี ครงสรา้ งหรอื ไมม่ ีโครงสรา้ ง และตรงใจตอ่ ลูกค้าทส่ี ุดก็จะเป็นผทู้ ไ่ี ด้เปรยี บ และการทางานผิดปกติของเคร่ืองจกั รขอ้ มูล การแขง่ ขนั ช่วยใหธ้ รุ กจิ มปี ระสทิ ธภิ าพและ เหลา่ น้ไี ด้รับการวเิ คราะหก์ อ่ นทีจ่ ะเกดิ ปัญหา ชว่ ยให้การส่ือสารสดุ พิเศษใหต้ รงใจกบั ลูกคา้ เพื่อกาหนดตารางซ่อมบารงุ รวมไปถงึ การเก็บ และยังช่วยแกป้ ัญหาที่เกดิ กับลูกคา้ เป็นการ สะสมอะไหล่ต่างๆเพอ่ื ให้การซอ่ มบารงุ มี แกป้ ญั หาเชงิ รุกไดอ้ ย่างมปี ระสทิ ธภิ าพ ประสทิ ธิภาพและประหยดั งบประมาณ 4. การตรวจสอบการโกงและปฏิบตั ิตามกฎระเบยี บ การโกงในระบบเครือข่ายอินเทอรเ์ นต็ ไม่ไดม้ เี ฉพาะ hacker เทา่ นน้ั แตต่ ้องเผชญิ กับผเู้ ชยี่ วชาญในหลายๆรูปแบบปัจจุบนั การรักษาความ ปลอดภยั ได้มีการพัฒนาไมห่ ยุดนิ่งและสามารถทาใหร้ ะบรุ ปู แบบของ ขอ้ มลู ท่ีเข้ามาในรปู ท่มี ีชอบและไม่ถูกต้องตามข้อกาหนดเองได้

5. การเรยี นรู้ของเคร่อื งจักร ภาพจาก : machine learning การเรียนรูข้ องเครื่องจกั ร หรอื machine learning กาลงั เปน็ ท่ีนิยมในขณะน้ีข้อมลู โดยเฉพาะอย่างยงิ่ ข้อมลู ขนาดใหญเ่ ปน็ เหตุผลทม่ี นุษยส์ ามารถสอนเครอ่ื งจักรด้ายการมขี ้อมลู ขนาดใหญ่ ทาใหง้ ่ายในการเตรียมขอ้ มลู ในการสอนเคร่อื งจกั รใหส้ ามารถ เรียนรูไ้ ด้ 6. ประสทิ ธภิ าพในการปฏิบตั ิงาน สามารถวิเคราะหแ์ ละเข้าถึงการผลิตหรอื ปฏบิ ตั ิงานไดท้ าให้ ธุรกจิ มีประสิทธภิ าพเพิม่ มากข้นึ และยงั สามารถคาดการณ์ความ ต้องการลว่ งหน้าดว้ ยการวเิ คราะห์ข้อมลู ขนาดใหญ่เพ่อื ปรับปรงุ การตดั สนิ ใจใหส้ อดคลอ้ งกับความต้องการของตลาด

7. การขับเคล่อื นในการสรา้ งสรรคส์ ง่ิ ใหมๆ่ ข้อมูลขนาดใหญส่ ามารถช่วยในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้ ดว้ ยการศกึ ษาความสัมพนั ธร์ ะหว่างบคุ คล สถาบัน หนว่ ยงาน องค์กร และกระบวนการ และดาเนนิ การกาหนดวิธีการใหมใ่ น การใช้ขอ้ มลู เชิงลึกเหลา่ นนั้ โดยใชข้ ้อมลู เชิงลกึ เพือ่ ปรบั ปรงุ การ ตดั สนิ ใจเก่ียวกบั การพิจารณาเรื่องการเงินวางแผน และพจิ ารณา แผนงาน ตรวจสอบแนวโน้มและสง่ิ ทีล่ ูกค้าต้อง การนาเสนอ ผลติ ภัณฑ์และบรกิ ารใหม่ ๆ ใช้การกาหนดราคาแบบไดนามกิ ที่มี ความเปน็ ไปไดไ้ มม่ ที ส่ี นิ้ สดุ

1. การใชข้ ้อมูลในการดงึ ดดู และรกั ษาลกู ค้า ภาพ : McDonald’s ตัวอยา่ งธุรกิจทใี่ ช้ขอ้ มลู ในการดูแลและดงึ ดดู ลกู ค้า McDonald's รา้ นอาหารจาน ดว่ นท่เี ปน็ ท่นี ิยมระดับโลกใช้เทคโนโลยที ี่ทนั สมัยในหลายๆดา้ นของการประกอบธรุ กิจ รวมถงึ การใช้ขอ้ มลู ในการดูแลลูกคา้ ผ่านแอพพลิเคชั่นโทรศัพท์ ทช่ี ่วยใหล้ ูกคา้ สามารถสัง่ ซ้อื และชาระเงินเกือบทุกขั้นตอนผ่านอุปกรณ์โทรศัพท์เคล่อื นท่ี และเพื่อให้ ประสบการณข์ องลูกคา้ ท่ีดยี ่งิ ขึน้ McDonald's ก็สามารถเข้าถงึ ข้อมลู ทจ่ี าเปน็ เก่ียวกบั ผใู้ ช้บรกิ ารได้ เช่น การสั่งอาหารการใช้บริการความถที่ ี่ใช้ ใชผ้ ่านเครื่องมือใด ขอ้ มลู ทั้งหมดก็ช่วยให้ McDonald's สามารถออกแบบโปรโมชน่ั และข้อเสนอทีต่ รง เป้าหมายมากยิง่ ขนึ้ ซึง่ ในความเป็นจรงิ ลกู คา้ ชาวญป่ี ุ่นที่ใชแ้ อพพลเิ คชัน่ โทรศัพท์เคลือ่ นทีข่ อง McDonald's ได้มียอดการซ้ือทม่ี ากขน้ึ ถึง 35 %เน่อื งจากการ นาเสนอสินค้าทต่ี รงตามความตอ้ งการของลูกคา้ กอ่ นทีจ่ ะสัง่ อาหาร

2. การใชข้ อ้ มูลเพ่อื แกไ้ ขปัญหาผ้โู ฆษณาและเสนอขอ้ มลู เชงิ ลกึ ภาพ : NETFLIX ทางการตลาด ตวั อยา่ งแบรนด์ทใ่ี ช้ขอ้ มลู สาหรบั กาหนดเปา้ หมายในการทา โฆษณา Netflix เปน็ ตัวอยา่ งทีด่ ขี องแบรนด์ใหญท่ ่ใี ช้ big data ใน การวเิ คราะหก์ ลุ่มเป้าหมายในการนาสง่ โฆษณา ด้วยสมาชิกมากกว่า 100 ล้านราย บรษิ ัทไดร้ วบรวมขอ้ มูลจานวนมาก ซ่ึงเปน็ กุญแจ สาคัญทที่ าให้ Netflix ประสบความสาเรจ็ หากเปน็ สมาชิกของ Netflix จะคนุ้ เคยดกี บั วธิ ที ี่ Netflix ส่งคาแนะนาของภาพยนตร์เร่อื ง ตอ่ ไปทสี่ มาชกิ ควรดู ข้นั ตอนนีไ้ ดใ้ ชข้ ้อมลู จากการคน้ หาย้อนหลังของ สมาชกิ ในการประกอบคาแนะนาไดอ้ ยา่ งแมน่ ยา ซ่งึ บอกได้ถึงจานวน เปอรเ์ ซ็นตข์ องภาพยนตร์วา่ ตรงตอ่ ความชน่ื ชอบของสมาชิกเพยี งใด และข้อมูลนีท้ าให้ Netflix สามารถใชข้ ้อมูลเชงิ ลึกได้อยา่ งเปน็ ประโยชนแ์ ละนาเสนอและตรงความตอ้ งการของลูกค้า

3. การวเิ คราะหข์ ้อมลู สาหรับการจัดการความเสีย่ ง ภาพ : Starbucks ตวั อยา่ งแบรนด์ท่ใี ช้การวิเคราะห์ขอ้ มลู ในการบรหิ ารจดั การ ความเสีย่ ง Starbucks ในฐานะบรษิ ทั กาแฟชน้ั นาของโลก Starbucks สามารถเปดิ สาขาใหมใ่ นบริเวณใกลเ้ คยี งกับรา้ นค้าอื่น ๆ และยงั รบั ประกันถงึ อตั ราการประสบความสาเรจ็ ที่สูง เพราะโดย ปกติแล้วการตัดสนิ ใจเปดิ สาขาใหม่ขึน้ มานน้ั เป็นความเสย่ี ง โดยไม่ จาเปน็ แต่ Starbucks ได้ใช้ฐานข้อมลู ในการวิเคราะหค์ านวณถึง อตั ราความสาเรจ็ ของทกุ ตาแหนง่ ท่ีตั้งใหม่ก่อนจะลงมือปฏิบัติด้วย ข้อมูลตามพน้ื ท่ีนั้น ๆ วา่ มีจานวนประชากร การจราจร มีผคู้ น จานวนเทา่ ใด และจากการวิเคราะห์ขอ้ มลู นัน้ ทาให้ Starbucks สามารถคานวณถึงขอ้ มลู พน้ื ฐานท่วั ไปของแต่ละสาขาทต่ี อ้ งการ เปดิ ใหม่ได้เพือ่ ให้สามารถเลือกสถานท่ตี งั้ ตาม แนวโนม้ การเติบโต ของรายไดแ้ ละสามารถลดความเสย่ี งในการลงทนุ จานวนมากของ แต่ละสาขา

4. การใชข้ อ้ มลู ในการจัดการหว่ งโซ่อุปทาน ตวั อย่างแบรนด์ที่ใช้ข้อมูลเพื่อเพม่ิ ประสิทธภิ าพ Supply Chain PepsiCo เป็นบริษทั บรรจสุ นิ ค้าอุปโภคบริโภค ทีต่ ้องใชข้ ้อมลู จานวนมากเพื่อการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่มี ประสิทธภิ าพ บริษทั ม่งุ มนั่ ทจ่ี ะสรา้ งความมัน่ ใจว่าสามารถ เติมเต็มช้ันวางของรา้ นค้าปลีกดว้ ยปรมิ าณ และประเภทของ ผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม ลกู ค้าของบริษัทจดั ทารายงานซง่ึ รวมถึงสนิ คา้ คงคลัง รายการค้า และ POS (Point of Sale) เกบ็ ข้อมูลการขายหนา้ ร้านให้กบั บริษทั และขอ้ มูลนีจ้ ะใชใ้ นการ วางแผนพยากรณ์การผลิตและการจดั สง่ ด้วยวธิ ีนบี้ ริษัทมน่ั ใจ ว่าผู้ค้าปลีกจะมผี ลติ ภณั ฑ์เหมาะสมในปรมิ าณทเี่ พียงพอตอ่ ความต้องการและเวลาทเี่ หมาะสม ภาพ : Supply Chain PepsiCo

จดั ทาโดย นางสาว กนกวรรณ สุขสละ ช้นั ปวส 1 กลมุ่ 1 การบญั ชี เลขที่ 1 รหัสนกั ศกึ ษา 63302010001 วชิ า เทคโนโลยีดิจทิ ัลเพ่อื การจดั การอาชพี อาจารย์ คารณ โปรยเงิน

Thanks