การประมวลผลข้อมูล: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับพลเมืองโลก

ในโลกที่เชื่อมต่อถึงกันในปัจจุบัน ข้อมูลคืออำนาจ ความสามารถในการรวบรวม วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อบุคคล องค์กร และสังคมโดยรวม คู่มือนี้จะสำรวจพื้นฐานของการประมวลผลข้อมูล วิวัฒนาการ การประยุกต์ใช้ และผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อโลกยุคโลกาภิวัตน์ของเรา

การประมวลผลข้อมูลคืออะไร?

โดยแก่นแท้แล้ว การประมวลผลข้อมูลคือการได้มา การบันทึก การจัดระเบียบ การเรียกใช้ การแสดงผล และการเผยแพร่ข้อมูล เป็นกระบวนการหลายขั้นตอนที่เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นความรู้ที่มีความหมาย กระบวนการนี้สามารถดำเนินการได้โดยระบบชีวภาพ (เช่น สมองของมนุษย์) หรือระบบประดิษฐ์ (เช่น คอมพิวเตอร์) โดยพื้นฐานแล้วประกอบด้วย:

• การนำเข้า (Input): การรับข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
• การประมวลผล (Processing): การจัดการและแปลงข้อมูล
• การจัดเก็บ (Storage): การเก็บข้อมูลที่ประมวลผลแล้วเพื่อใช้ในอนาคต
• การแสดงผล (Output): การนำเสนอข้อมูลที่ประมวลผลแล้วในรูปแบบที่ใช้งานได้
• การควบคุม (Control): การจัดการกระบวนการทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องและมีประสิทธิภาพ

ลองพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ: แอปพยากรณ์อากาศ แอปจะรับข้อมูล (อุณหภูมิ ความชื้น ความเร็วลม) จากเซ็นเซอร์ตรวจวัดสภาพอากาศ (การนำเข้า) จากนั้นใช้อัลกอริทึมในการพยากรณ์อากาศ (การประมวลผล) การพยากรณ์จะถูกจัดเก็บไว้ (การจัดเก็บ) แล้วแสดงผลให้ผู้ใช้เห็นบนโทรศัพท์ (การแสดงผล) ซอฟต์แวร์เบื้องหลังจะควบคุมการทำงานทั้งหมด (การควบคุม)

ประวัติโดยย่อของการประมวลผลข้อมูล

ประวัติศาสตร์ของการประมวลผลข้อมูลนั้นเกี่ยวพันกับการพัฒนาเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ นี่คือไทม์ไลน์ของเหตุการณ์สำคัญ:

• สมัยโบราณ: ลูกคิดและอุปกรณ์คำนวณด้วยมืออื่นๆ
• ศตวรรษที่ 17: การพัฒนาเครื่องคิดเลขกลไกโดย แบลซ ปัสกาล และ กอทท์ฟรีด วิลเฮล์ม ไลบ์นิซ
• ศตวรรษที่ 19: เครื่องวิเคราะห์ (Analytical Engine) ของ ชาร์ลส์ แบบเบจ ซึ่งถือเป็นต้นแบบของคอมพิวเตอร์สมัยใหม่ บันทึกของ เอดา เลิฟเลซ เกี่ยวกับเครื่องวิเคราะห์นี้ได้รับการยอมรับว่าเป็นอัลกอริทึมแรกที่ตั้งใจให้เครื่องจักรประมวลผล
• ศตวรรษที่ 20: การประดิษฐ์คอมพิวเตอร์อิเล็กทรอนิกส์ เช่น ENIAC และ Colossus ในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง
• ปลายศตวรรษที่ 20: การพัฒนาไมโครโปรเซสเซอร์และการปฏิวัติคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล การเกิดขึ้นของอินเทอร์เน็ตและเวิลด์ไวด์เว็บ
• ศตวรรษที่ 21: ยุคของบิ๊กดาต้า, คลาวด์คอมพิวติ้ง, ปัญญาประดิษฐ์ และอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (Internet of Things)

องค์ประกอบหลักของระบบประมวลผลข้อมูล

โดยทั่วไปแล้ว ระบบประมวลผลข้อมูลประกอบด้วยองค์ประกอบหลักดังต่อไปนี้:

• ฮาร์ดแวร์ (Hardware): ส่วนประกอบทางกายภาพของระบบ เช่น คอมพิวเตอร์ เซิร์ฟเวอร์ อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล และอุปกรณ์เครือข่าย
• ซอฟต์แวร์ (Software): โปรแกรมและแอปพลิเคชันที่สั่งการฮาร์ดแวร์ให้ประมวลผลข้อมูล ซึ่งรวมถึงระบบปฏิบัติการ ซอฟต์แวร์แอปพลิเคชัน และภาษาโปรแกรม
• ข้อมูล (Data): วัตถุดิบที่ระบบนำมาประมวลผล ข้อมูลสามารถอยู่ในรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อความ ตัวเลข รูปภาพ เสียง และวิดีโอ
• บุคลากร (People): บุคคลที่ออกแบบ พัฒนา ใช้งาน และบำรุงรักษาระบบ ซึ่งรวมถึงโปรแกรมเมอร์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้ดูแลระบบ และผู้ใช้งานปลายทาง
• ขั้นตอน (Procedures): วิธีการและแนวทางที่กำหนดขึ้นสำหรับการใช้ระบบ ซึ่งรวมถึงขั้นตอนการป้อนข้อมูล โปรโตคอลความปลอดภัย และขั้นตอนการสำรองและกู้คืนข้อมูล

การประมวลผลข้อมูลในอุตสาหกรรมต่างๆ

การประมวลผลข้อมูลเป็นพื้นฐานของแทบทุกอุตสาหกรรม นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

• การเงิน: ธนาคารและสถาบันการเงินใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อจัดการบัญชี ประมวลผลธุรกรรม ตรวจจับการฉ้อโกง และวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมการซื้อขายความถี่สูงจะวิเคราะห์ข้อมูลตลาดเพื่อดำเนินการซื้อขายในหน่วยมิลลิวินาที ซึ่งเป็นงานที่นักเทรดที่เป็นมนุษย์ไม่สามารถทำได้
• การดูแลสุขภาพ: โรงพยาบาลและคลินิกใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อจัดการเวชระเบียนผู้ป่วย จัดตารางนัดหมาย วินิจฉัยโรค และวางแผนการรักษา การแพทย์ทางไกล (Telemedicine) อาศัยการประมวลผลข้อมูลอย่างมากเพื่อให้บริการด้านสุขภาพจากระยะไกล
• การผลิต: โรงงานใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อควบคุมสายการผลิต จัดการสินค้าคงคลัง และเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ใช้ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และอัลกอริทึมเพื่อคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์และกำหนดเวลาการบำรุงรักษาเชิงรุก
• การค้าปลีก: ผู้ค้าปลีกใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อติดตามยอดขาย จัดการสินค้าคงคลัง ปรับแคมเปญการตลาดให้เป็นส่วนตัว และให้การสนับสนุนลูกค้า แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซอาศัยการประมวลผลข้อมูลทั้งหมดเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำธุรกรรมออนไลน์ ตัวอย่างเช่น ระบบแนะนำสินค้าของ Amazon ใช้ประวัติการซื้อและพฤติกรรมการท่องเว็บเพื่อแนะนำสินค้าให้กับลูกค้า
• การศึกษา: โรงเรียนและมหาวิทยาลัยใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อจัดการระเบียนนักเรียน จัดส่งหลักสูตรออนไลน์ และมอบประสบการณ์การเรียนรู้ส่วนบุคคล ระบบกวดวิชาที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถปรับให้เข้ากับสไตล์การเรียนรู้ของนักเรียนแต่ละคนและให้ข้อเสนอแนะที่ปรับแต่งได้
• การขนส่ง: สายการบินใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อจัดการตารางบิน ติดตามสัมภาระ และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้เชื้อเพลิง รถยนต์ไร้คนขับอาศัยการประมวลผลข้อมูลขั้นสูงเพื่อนำทางบนท้องถนนและหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง
• ภาครัฐ: หน่วยงานภาครัฐใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อจัดการบริการสาธารณะ จัดเก็บภาษี และบังคับใช้กฎหมาย ตัวอย่างเช่น หน่วยงานด้านภาษีใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุผู้ที่อาจหลีกเลี่ยงภาษี

ผลกระทบของการประมวลผลข้อมูลต่อสังคม

การประมวลผลข้อมูลมีผลกระทบอย่างลึกซึ้งต่อสังคม เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิต การทำงาน และการมีปฏิสัมพันธ์ของเรา ผลกระทบที่สำคัญบางประการ ได้แก่:

• ผลิตภาพที่เพิ่มขึ้น: ระบบอัตโนมัติและการประมวลผลข้อมูลได้เพิ่มผลิตภาพในหลายอุตสาหกรรม
• การสื่อสารที่ดีขึ้น: อินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์มือถือทำให้การสื่อสารกับผู้คนทั่วโลกง่ายขึ้น
• การตัดสินใจที่ดีขึ้น: เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและระบบธุรกิจอัจฉริยะให้ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถปรับปรุงการตัดสินใจได้
• การเข้าถึงข้อมูลที่มากขึ้น: อินเทอร์เน็ตทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ทำให้ผู้คนเรียนรู้และรับทราบข้อมูลข่าวสารได้ง่ายขึ้น
• โอกาสใหม่ๆ: การประมวลผลข้อมูลได้สร้างโอกาสใหม่ๆ ในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และการพัฒนาซอฟต์แวร์

อย่างไรก็ตาม การเพิ่มขึ้นของการประมวลผลข้อมูลก็นำมาซึ่งความท้าทายเช่นกัน เช่น:

• การถูกแทนที่ของงาน: ระบบอัตโนมัติอาจนำไปสู่การถูกแทนที่ของงานในบางอุตสาหกรรม
• ความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว: การรวบรวมและใช้ข้อมูลส่วนบุคคลทำให้เกิดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว
• ภัยคุกคามด้านความปลอดภัย: ระบบสารสนเทศมีความเสี่ยงต่อการโจมตีทางไซเบอร์
• ความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัล: การเข้าถึงเทคโนโลยีและความรู้ด้านดิจิทัลที่ไม่เท่าเทียมกันอาจทำให้ความไม่เท่าเทียมทางสังคมรุนแรงขึ้น

อนาคตของการประมวลผลข้อมูล

สาขาการประมวลผลข้อมูลมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แนวโน้มสำคัญบางประการที่กำลังกำหนดอนาคต ได้แก่:

• ปัญญาประดิษฐ์ (AI): AI กำลังเปลี่ยนแปลงหลายอุตสาหกรรม ทำให้เครื่องจักรสามารถทำงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้สติปัญญาของมนุษย์ ซึ่งรวมถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และหุ่นยนต์
• การเรียนรู้ของเครื่อง (ML): อัลกอริทึม ML ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมอย่างชัดเจน สิ่งนี้กำลังทำให้เกิดแอปพลิเคชันใหม่ๆ ในด้านต่างๆ เช่น การตรวจจับการฉ้อโกง การแพทย์เฉพาะบุคคล และยานยนต์ไร้คนขับ
• คลาวด์คอมพิวติ้ง (Cloud Computing): คลาวด์คอมพิวติ้งให้การเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวเตอร์ตามความต้องการผ่านอินเทอร์เน็ต ซึ่งทำให้องค์กรสามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ง่ายและประหยัดขึ้น
• บิ๊กดาต้า (Big Data): ปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูลกำลังเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ สิ่งนี้นำเสนอทั้งความท้าทายและโอกาสสำหรับองค์กรในการสกัดข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า
• อินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (IoT): IoT กำลังเชื่อมต่ออุปกรณ์หลายพันล้านเครื่องเข้ากับอินเทอร์เน็ต ทำให้เกิดข้อมูลจำนวนมหาศาล ข้อมูลนี้สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และสร้างบริการใหม่ๆ
• ควอนตัมคอมพิวติ้ง (Quantum Computing): ควอนตัมคอมพิวติ้งมีศักยภาพในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งคอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกไม่สามารถทำได้ แม้จะยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ควอนตัมคอมพิวติ้งอาจปฏิวัติวงการต่างๆ เช่น การค้นคว้ายา วิทยาศาสตร์วัสดุ และการเข้ารหัส

การประยุกต์ใช้และตัวอย่างในทางปฏิบัติ

เรามาเจาะลึกถึงการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติของการประมวลผลข้อมูลพร้อมตัวอย่างระดับโลกกัน:

1. เกษตรกรรมแม่นยำ (Precision Agriculture)

เกษตรกรทั่วโลกกำลังใช้ประโยชน์จากการประมวลผลข้อมูลเพื่อการเกษตรกรรมที่แม่นยำ เซ็นเซอร์รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความชื้นในดิน อุณหภูมิ และระดับสารอาหาร โดรนที่ติดตั้งกล้องจะถ่ายภาพทางอากาศของพืชผล ข้อมูลนี้จะถูกประมวลผลโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการชลประทาน การให้ปุ๋ย และการควบคุมศัตรูพืช ซึ่งนำไปสู่ผลผลิตที่เพิ่มขึ้นและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ตัวอย่างเช่น ในประเทศอินเดีย เกษตรกรกำลังใช้แอปบนมือถือที่ให้คำแนะนำเฉพาะบุคคลโดยอิงจากข้อมูลที่รวบรวมจากไร่นาของพวกเขา ในประเทศเนเธอร์แลนด์ ผู้ปลูกในเรือนกระจกกำลังใช้ระบบควบคุมสภาพอากาศที่ซับซ้อนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของสภาพการเจริญเติบโต

2. เมืองอัจฉริยะ (Smart Cities)

เมืองต่างๆ ทั่วโลกกำลังกลายเป็น "เมืองอัจฉริยะ" โดยใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพชีวิต เซ็นเซอร์รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการไหลของการจราจร คุณภาพอากาศ และการใช้พลังงาน ข้อมูลนี้จะถูกประมวลผลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการจราจร ลดมลพิษ และปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ตัวอย่างเช่น สิงคโปร์กำลังใช้เครือข่ายเซ็นเซอร์และกล้องเพื่อตรวจสอบการจราจรและจัดการการเก็บขยะ บาร์เซโลนากำลังใช้ไฟถนนอัจฉริยะที่ปรับความสว่างตามการสัญจรของคนเดินเท้า

3. การแพทย์เฉพาะบุคคล (Personalized Medicine)

การประมวลผลข้อมูลกำลังปฏิวัติการดูแลสุขภาพโดยทำให้เกิดการแพทย์เฉพาะบุคคล ขณะนี้แพทย์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลทางพันธุกรรม วิถีชีวิต และประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วยเพื่อวางแผนการรักษาเฉพาะบุคคลได้ อัลกอริทึม AI สามารถวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อตรวจหาโรคได้เร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น ตัวอย่างเช่น ในสหรัฐอเมริกา นักวิจัยกำลังใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายความเสี่ยงของผู้ป่วยในการเป็นโรคหัวใจ ในสหราชอาณาจักร บริการสุขภาพแห่งชาติ (National Health Service) กำลังใช้ AI เพื่อวินิจฉัยโรคมะเร็ง

4. การเข้าถึงบริการทางการเงิน (Financial Inclusion)

ธนาคารบนมือถือและระบบการชำระเงินดิจิทัลกำลังใช้การประมวลผลข้อมูลเพื่อให้บริการทางการเงินแก่ผู้คนในประเทศกำลังพัฒนาที่ขาดการเข้าถึงบริการธนาคารแบบดั้งเดิม แอปบนมือถือช่วยให้ผู้คนสามารถส่งและรับเงิน ชำระค่าใช้จ่าย และเข้าถึงสินเชื่อได้ M-Pesa ของเคนยาเป็นตัวอย่างสำคัญของระบบโอนเงินผ่านมือถือที่ประสบความสำเร็จ เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยเสริมศักยภาพให้กับบุคคลและธุรกิจขนาดเล็กและส่งเสริมการเติบโตทางเศรษฐกิจ

5. การบรรเทาภัยพิบัติ (Disaster Relief)

การประมวลผลข้อมูลมีบทบาทสำคัญในความพยายามบรรเทาภัยพิบัติ ภาพถ่ายดาวเทียม ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย และข้อมูลจากเซ็นเซอร์สามารถนำมาใช้เพื่อประเมินผลกระทบของภัยพิบัติและประสานงานการช่วยเหลือและบรรเทาทุกข์ ตัวอย่างเช่น หลังจากเหตุการณ์แผ่นดินไหวที่เฮติในปี 2010 ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียถูกนำมาใช้เพื่อทำแผนที่พื้นที่ที่เสียหายและระบุผู้ที่ต้องการความช่วยเหลือ ในช่วงพายุเฮอริเคนฮาร์วีย์ในปี 2017 มีการใช้โดรนเพื่อประเมินความเสียหายและจัดส่งสิ่งของจำเป็น

การพัฒนาทักษะสำหรับยุคสารสนเทศ

เพื่อที่จะเติบโตในยุคสารสนเทศ การพัฒนาทักษะเฉพาะเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งรวมถึง:

• ความรู้ด้านข้อมูล (Data Literacy): ความสามารถในการทำความเข้าใจ ตีความ และวิเคราะห์ข้อมูล
• การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking): ความสามารถในการประเมินข้อมูลและตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
• การแก้ปัญหา (Problem-Solving): ความสามารถในการระบุและแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน
• การสื่อสาร (Communication): ความสามารถในการสื่อสารกับผู้อื่นอย่างมีประสิทธิภาพ
• การทำงานร่วมกัน (Collaboration): ความสามารถในการทำงานเป็นทีมอย่างมีประสิทธิภาพ
• ทักษะทางเทคนิค (Technical Skills): ความเชี่ยวชาญในการใช้เทคโนโลยีและซอฟต์แวร์

สถาบันการศึกษาและโปรแกรมการฝึกอบรมทั่วโลกกำลังปรับหลักสูตรของตนเพื่อให้นักเรียนและผู้ประกอบวิชาชีพมีทักษะที่จำเป็นเหล่านี้ แพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์มีหลักสูตรด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และสาขาอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาความเกี่ยวข้องในภูมิทัศน์ทางเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

ข้อพิจารณาทางจริยธรรม

พลังที่เพิ่มขึ้นของการประมวลผลข้อมูลทำให้เกิดข้อพิจารณาทางจริยธรรมที่สำคัญ ซึ่งรวมถึง:

• ความเป็นส่วนตัว (Privacy): การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลและทำให้แน่ใจว่าบุคคลสามารถควบคุมข้อมูลของตนเองได้
• อคติ (Bias): การจัดการกับอคติในอัลกอริทึมและชุดข้อมูลเพื่อป้องกันการเลือกปฏิบัติ
• ความรับผิดชอบ (Accountability): การกำหนดขอบเขตความรับผิดชอบที่ชัดเจนสำหรับการตัดสินใจที่ทำโดยระบบ AI
• ความโปร่งใส (Transparency): การทำให้อัลกอริทึมและชุดข้อมูลมีความโปร่งใสมากขึ้นเพื่อเพิ่มความไว้วางใจและความเข้าใจ
• ความปลอดภัย (Security): การปกป้องระบบสารสนเทศจากการโจมตีทางไซเบอร์และการละเมิดข้อมูล

รัฐบาล องค์กร และบุคคลทั่วไปต้องทำงานร่วมกันเพื่อจัดการกับความท้าทายทางจริยธรรมเหล่านี้ และทำให้แน่ใจว่าการประมวลผลข้อมูลถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม การพัฒนาแนวทางและกฎระเบียบทางจริยธรรมเป็นสิ่งสำคัญในการส่งเสริมความไว้วางใจและป้องกันความเสียหาย

บทสรุป

การประมวลผลข้อมูลเป็นส่วนพื้นฐานของชีวิตสมัยใหม่ ส่งผลกระทบต่อทุกอุตสาหกรรมและกำหนดวิธีที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับโลก ในขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาต่อไป การประมวลผลข้อมูลจะยิ่งมีประสิทธิภาพและแพร่หลายมากขึ้น โดยการทำความเข้าใจพื้นฐานของการประมวลผลข้อมูล การพัฒนาทักษะที่จำเป็น และการจัดการกับความท้าทายทางจริยธรรม เราสามารถใช้ประโยชน์จากพลังของมันเพื่อสร้างอนาคตที่เจริญรุ่งเรืองและเท่าเทียมกันสำหรับทุกคน

เปิดรับพลังของการประมวลผลข้อมูล – เรียนรู้ ปรับตัว และมีส่วนร่วมในโลกที่ข้อมูลเชิงลึกขับเคลื่อนความก้าวหน้าและปรับปรุงชีวิตผู้คนทั่วโลก