ตึกต่างๆภายในโรงเรียนท่ามะกาวิทยาคม

 

ฟอร์มของ น.ส.สุภาพร บุญสวัสดิ์

ฟอร์มของ นาย ศุภกร โคเลิศ

 

ฟอร์มของน.ส.ขนิษฐา เผยกลิ่น

 

นายศุภกร โคเลิศ

 

“5G ยังไม่ทันใช้ อะไรคือ 6G” สำรวจเครือข่ายแห่งอนาคตที่มี AI อยู่เบื้องหลัง

แต่นั้นคือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้น เมื่อ 5G กำลังจะถูกทยอยนำมาใช้งานมากขึ้นเรื่อยๆ เริ่มต้นตั้งแต่ปีหน้าเป็นต้นไป เหล่าวิศวกรทั้งหลายก็หันมาให้ความสนใจกับขั้นต่อไปของเทคโนโลยีว่าจะออกมาในรูปแบบไหน

คำตอบอาจจะยังไม่ชัดเจนเท่าไหร่นัก แต่ก็มีบางอย่างที่พอเป็นเค้าลางให้เห็นว่ามันน่าจะออกมาในรูปแบบไหน เรื่องนี้ต้องขอบคุณผลงานของ Razvan-Andrei Stoica และ Giuseppe Abreu ที่มหาวิทยาลัย Jacobs University Bremen ประเทศเยอรมนี ทั้งสองคนได้นำเอาข้อจำกัดของเทคโนโลยี 5G มาชำแหละและดูว่ามีปัจจัยไหนที่สามารถเป็นตัวขับเคลื่อนให้พัฒนาเทคโนโลยีสื่อสารไร้สาย และ 6G น่าจะเป็นผู้อยู่เบื้องหลังแอพพลิเคชั่นต่างๆ ที่ใช้เทคโนโลยี AI 

อีกประเด็นหนึ่งที่คนมักลืมพูดถึงกันเพราะไปจดจ่อเพียงแค่ความเร็วก็คือเรื่องการรองรับผู้ใช้งานที่เพิ่มมากขึ้นในพื้นที่เท่าเดิม เพราะ 5G นั้นมีเสาสัญญาณขนาดเล็ก เนื่องจากมีคลื่นความถี่ที่สั้นกว่า 4G จึงทำให้ต้องมีเสาสัญญาณติดอยู่ทั่วบริเวณ (5G ใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Millimeter Waves ที่ความถี่สูงและความยาวคลื่นสั้นกว่า 4G ซึ่งปัญหาใหญ่ของมันก็คือมันส่งสัญญาณไปไม่ได้ไกลเท่าไหร่ ในคลื่นของ 4G เราอาจจะห่างจากเสาสัญญาณได้ไกลเกือบ 10 กิโลเมตร ส่วน 5G ไกลสุดได้แค่ประมาณ 300 เมตรเท่านั้น แถมยังผ่านผนังไม่ได้และถ้าอากาศไม่ดีฝนตกก็สัญญาณหายได้เช่นกัน

เพราะฉะนั้นทางแก้ไขปัญหานี้ก็คือการสร้างจุดรับส่งสัญญาณขนาดเล็กที่มีเต็มไปหมดทุกแห่งในพื้นที่) โดยการมีจุดรับส่งสัญญาณมากมายแบบนี้นำมาซึ่งประโยชน์อีกอย่างหนึ่งของ 5G ก็คือสามารถรองรับอุปกรณ์ได้มากขึ้นในขนาดพื้นที่เดียวกัน เมื่อเทียบกับ 4G เพิ่มขึ้น 10 เท่าจากที่สามารถรับคนได้ราว 1 แสนคนต่อพื้นที่ 1 ตร.กม. กลายเป็น 1 ล้านคนต่อพื้นที่ 1 ตร.กม. ซึ่งจะเป็นประโยชน์มากในกรณีที่คนมารวมตัวกันเยอะๆ อย่างงานแข่งขันกีฬาระดับโลก การประชุมขนาดใหญ่ ฯลฯ และนำไปสู่การใช้งานในหลายรูปแบบของอุปกรณ์ Internet of things (IoT) อีกด้วย

                    แล้ว 6G จะดีกว่ายังไงล่ะ?

ซึ่งในตอนนี้มีการคาดการณ์ว่าจะอยู่ที่ราวๆ 1 terabit/second

หรือประมาณ 100 เท่าของ 5G

 

แต่ข้อมูลอะไรที่กันที่จะสามารถได้รับผลประโยชน์จากสิ่งนี้ จากคำอธิบายของ Stocia และ Abreu พวกเขาบอกว่ามันจะทำให้เหล่า AI นั้นเชื่อมโยงหากันและช่วยกันแก้ไขปัญหาระดับที่ซับซ้อนในทันที ยกตัวอย่างเช่นการขับเคลื่อนรถยนต์ไร้คนขับในเมืองขนาดใหญ่ที่ต้องมีการเชื่อมโยงกันและส่งต่อข้อมูลถึงกันอย่างมหาศาลระหว่างสมองกลที่เกี่ยวข้องในวินาทีนั้น คิดถึงรถยนต์จำนวนเกือบสามล้านคันที่เข้าออกเมืองหลวงอย่างนิวยอร์กทุกวัน นี่จะเป็นปัญหาที่ได้รับการแก้ไขโดยสมองกลที่สื่อสารกันตลอดทุกวินาที

รถยนต์ไร้คนขับคันหนึ่งที่ถูกขับเคลื่อนด้วย AI จะคอยส่งรับส่งสัญญาณจากสิ่งรอบข้างและตอบสนองตามความจำเป็น ตำแหน่งที่ตั้งของรถยนต์จะถูกส่งออกไปสู่พื้นที่โดยรอบ เสาไฟฟ้า พื้นถนน ไฟจราจร ทุกอย่างจะมี AI อยู่ในนั้นเพื่อคอยถ่ายทอดข้อมูลถึงกัน รถจักรยานที่ปั่นบนถนน มอเตอร์ไซค์ ปลอกคอน้องหมา นาฬิกาข้อมือของคนวิ่งออกกำลังกาย ฯลฯ AI เหล่านี้จะคอยบอกว่าให้ระวังอะไร เลี้ยวไปทางไหน ต้องเลี่ยงเส้นทางไหนเพื่อจะให้ถึงปลายทางเร็วที่สุด

Stoica และ Abreu กล่าวว่า

“การที่จะแก้ไขปัญหาที่กระจายตัวในการเชื่อมโยงกัน การสื่อสารด้วยข้อมูลจำนวนมากจะเป็นสิ่งจำเป็น ปริมาณของข้อมูลขนาดใหญ่และความรวดเร็วในการตอบสนองที่มากกว่า 5G จะขาดไม่ได้เลย”

แน่นอนว่านี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กน้อยที่ 6G น่าจะเป็นประโยชน์และสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับสังคม มีความท้าทายอีกหลายอย่างที่สามารถแก้ไขได้ด้วยวิธีที่คล้ายคลึงกันอย่างเช่น การตรวจสอบตลาดและวางแผนการเงิน การตรวจเช็คข้อมูลสุขภาพของคนไข้ การตอบสนองและคาดเดาถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นแบบ real-time ซึ่งสิ่งเหล่านี้ล้วนเป็นความก้าวหน้าที่ไม่เคยมีใครคาดเดาว่าจะสามารถทำได้มาก่อน

แต่กว่าจะถึงตอนนั้น (น่าจะสักช่วง 2030 เพราะแต่ละ generation ใช้เวลาประมาณ 10 ปี) ยังมีอะไรอีกมากมายที่จะต้องเกิดขึ้น 6G ยังคงห่างไกลและภาพยังเลือนลาง คงต้องใช้เวลาอีกสักพักกว่าทุกอย่างจะลงตัวและสรุปออกมาให้ทุกคนได้รับรู้ แต่ถ้า Stoica และ Abreu เกิดคาดการณ์ถูกต้องขึ้นมา สมองกลจะกลายเป็นสิ่งที่จำเป็นต่อการพัฒนาโลกของเราต่อไปข้างหน้า เทคโนโลยี AI จะเป็นผู้ที่อยู่เบื้องหลังและกำหนดทิศทางของสิ่งอื่นๆ ที่จะเกิดขึ้นรวมถึง 6G ด้วย

 

น.ส.ขนิษฐา เผยกลิ่น

 

ฺBig Data  คือ ข้อมูลขนาดใหญ่มากจนซอฟต์แวร์หรือฮาร์ดแวร์ธรรมดานั้นไม่สามารถที่จะจัดการหรือวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ฺBig Data คือ การรวบรวมข้อมูลทั้ง Structured (พวกที่เก็บในโครงสร้างตารางข้อมูล) และ Unstructured (พวกที่เป็น text ยาวๆ รูปภาพ และ วิดีโอต่างๆ) มาทำการประมวลวิเคราะห์ข้อมูลและนำไปใช้ประโยชน์

Big Data คือ 4Vs ที่ทุกคนพูดถึงกัน ซึ่งได้แก่ Volume (ข้อมูลขนาดใหญ่) Velocity (ข้อมูลที่เกิดและไหลเข้าสู่การจัดเก็บด้วยความเร็วสูง) Variety (ข้อมูลที่มีความหลากหลายในรูปแบบ) Veracity (ข้อมูลที่มีระดับคุณภาพปะปนกันไป)

ฺBig Data คือ buzzword ที่ทุกคนพูดถึงตลอดเวลา และใช้เป็น Marketing Term ในการสร้างภาพ (น่าเบื่ออออ)

Big Data คือ Big Trend ที่ทุกคนทุกองค์กรพูดถึงอย่างมากในปี 2017 ที่ผ่านมา แต่เป็นสิ่งที่มีคนเข้าใจน้อยมากว่า ตกลง Big Data คืออะไรกันแน่

Big Data คือ ไม่ใช่การที่เราซื้อ Hardware จำนวนมากเพื่อมาเก็บข้อมูลให้ได้เยอะที่สุด ไม่ใช่การถกเถียงว่าเราจะเก็บข้อมูลอะไรดี ไม่ใช่การมานั่งภูมิใจว่า เรามีข้อมูลมากมายมหายศาล

Big Data คือ การพยายามสร้างมูลค่าของธุรกิจจากการนำเข้ามูลจำนวนมากทั้งภายในและภายนอกองค์กร มาวิเคราะห์ประมวลผล (ไม่ใช่แค่เก็บเฉยๆ)

Big Data คือ การสร้างทักษะและความรู้ให้กับทีมงานเพื่อให้สามารถจัดการข้อมูลปริมาณขนาดใหญ่ได้ และเข้าใจเชิงลึกถึงข้อมูลขนาดใหญ่ ไม่ใช่แค่หลับหูหลับตาจับข้อมูลโยนเข้าถัง

Big Data คือ งานของทุกคน ไม่ใช่แค่งานของไอที หรือ ทีมวิเคราะห์ข้อมูล งานนั้นเริ่มตั้งแต่ตัดสินใจว่าจะเก็บข้อมูลอันไหน หรือ ไม่เก็บอันไหน จะเก็บไว้นานเท่าไหร่ จะเก็บไว้ที่ไหนอย่างไร จะเอาไปใช้อย่างไร

Big Data คือ การลงทุนระยะยาว ไม่ใช่การตั้งงบโครงการ แล้วเรียก vendor มา demo ระบบให้ดู แล้วจ่ายเงินเพื่อให้มีระบบซักระบบนึง

ท้ายสุดที่อยากฝากไว้ ก็คือ

 Big Data คือ การที่เราเริ่มก้าวจากการให้ความสนใจกับประโยชน์ในการใช้ข้อมูลอย่างแท้จริง จนทำให้เกิดความเข้าใจว่า เราควรต้องมีระบบในการบริหารจัดการข้อมูลที่ดีและสามารถรองรับการเติบโตของข้อมูลที่จะวิ่งไปถึงปริมาณใหญ่ๆ จนสามารถจัดการข้อมูลได้ถึงระดับ real-time และลดการใช้แรงงานในการประมวลผลข้อมูล สร้างรายงาน หรือการวิเคราะห์ข้อมูล

น.ส.สุภาพร บุญสวัสดิ์

                             วิทยาการข้อมูล(data science)

 

1 วิทยาการข้อมูล หรือ Data Science คือ

        วิทยาการข้อมูล หรือ Data Science คือ ศาสตร์ที่เกี่ยวกับการจัดการ จัดเก็บ รวบรวม ตรวจสอบ วิเคราะห์ วิจัย และนำเสนอผลการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำไปสู่ความรู้ที่สามารถนำไปใช้งานได้จริง (Actionable knowledge) อย่างเช่น การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ กระบวนการดำเนินงาน ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ การวางแผนการตลาด และทิศทางขององค์กรในอนาคต

2 ผลลัพธ์ที่ได้จาก Data Science 

 -ค้นพบสิ่งที่ไม่เคยรู้มาก่อนจากข้อมูลที่ได้
- ได้ Predictive Model เพื่อนำไปปฏิบัติจริง
- สร้าง Data Product ใหม่ๆ ที่จะส่งผลกระทบต่อธุรกิจ
- ช่วยให้ฝ่ายธุรกิจมีความมั่นใจและสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้น
     คนทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล จะนำข้อมูลที่กระจัดกระจายจากแหล่งต่างๆ มาจัดการและวิเคราะห์ เพื่อใช้ประโยชน์ตามโจทย์หรือวัตถุประสงค์การใช้งาน เช่น สร้าง Predictive Model หรือระบบอัลกอริทึมขึ้นมาประมวลผล เพื่อค้นหาอินไซต์เกี่ยวกับผู้ใช้งาน (user) หรือเก็บข้อมูลเพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจขององค์กรบริษัท เป็นต้น และนี่คือผลลัพธ์ที่จะได้จาก Data Science

3 ที่มาของตำแหน่ง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) 
      ตำแหน่งงาน Data Scientist ถูกตั้งขึ้นโดย  DJ Patil และ Jeff Hammerbacher ในปี 2008 โดยทั้งคู่เป็น ผู้บุกเบิกการสร้างทีม Data Science ที่ LinkedIn และ Facebook และตอนนี้ DJ Patil ได้รับแต่งตั้งให้เป็น Chief Data Scientist of the United States ไปเรียบร้อย
      ในปี 2012 วารสาร Harward Business Review  ตีพิมพ์บทความชื่อ Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century ทำให้อาชีพนี้กลายเป็น Talk of the town ในวงการธุรกิจและวงการสื่อตั้งแต่นั้นมา และทำให้เกิดความต้องการจ้างงานจากวงการธุรกิจสูง จนขาดแคลนบุคคลากรทางด้านนี้เป็นอย่างมาก ถือเป็นอาชีพที่เกิดขึ้นอย่างฉับพลันในวงการธุรกิจ โดยที่ยังไม่มีการเรียนการสอนในมหาวิทยาลัยจริงจัง

4 ทักษะที่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ต้องมี 
      นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ต้องมี ทักษะความรู้แบบสหวิทยาการ (Interdisciplinary) หรือมีองค์ความรู้ในหลากหลายด้าน เช่น ความรู้ด้านคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์และสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล ความเข้าใจทางธุรกิจ ความอยากรู้อยากเห็น ความคิดสร้างสรรค์ และความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge) สรุปคือ 
   1 ความรู้ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science)
   2 ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ (Math&Statistics)
   3 ความรู้เฉพาะสาขา (Domain Knowledge)
   4 ความอยากรู้อยากเห็นและความคิดสร้างสรรค์ (Curiosity & Creativity)
    การจะหาคนที่เป็น Data Scientist หรือคนเดียวที่เก่งทุกอย่างแบบเต็มตัว ไม่ใช่เรื่องง่าย ส่วนใหญ่แล้วจะเป็นการทำงานเป็น ทีม Data Science ที่ประกอบด้วยคนที่เก่งแต่ละด้านมาอยู่ในทีมเดียวกัน

5 อยากเป็น Data Scientist ควรเรียนอะไร?  
     สำหรับน้องๆ ที่สนใจและตั้งใจอยากทำงานด้านนี้โดยตรง สามารถเรียนต่อระดับอุดมศึกษาในคณะหรือสาขาที่ช่วยให้เรารู้จักและเข้าใจการจัดการข้อมูลได้หลากหลาย เช่น คณะวิทยาศาสตร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ คณะดิจิทัลมีเดีย สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ คณะการจัดการ คณะบริหารธุรกิจ และคณะอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นน้องๆ สามารถเลือกฝึกประสบการณ์ทางด้าน Data Science เพิ่มเติมได้เอง รวมทั้งการเรียนต่อระดับปริญญาโทสาขานี้โดยตรงที่มหาวิทยาลัยในต่างประเทศก็ยิ่งได้เปรียบ

6 Data Science กับอนาคตในตลาดงานประเทศไทย
         แม้ว่า การ์ทเนอร์ (Gartner, Inc.) บริษัทวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลด้านเทคโนโลยีสารสนเทศระดับโลกบอกว่า จะมีตำแหน่งงานด้านนี้เพิ่มขึ้นกว่า 4.4 ล้านอัตราทั่วโลกภายในปี 2558 แต่จะมีบุคลากรที่พร้อมสำหรับตำแหน่งงานดังกล่าวเพียง 1 ใน 3 เท่านั้น แต่คำถามที่น้องๆ ทุกคนที่สนใจงานนี้รอคอยกันอยู่ก็คือ เรียนจบด้านนี้มาแล้วจะมีงานรองรับในเมืองไทยมากน้อยแค่ไหน? เรานำบทสัมภาษณ์จากรุ่นพี่อย่าง ต้า-วิโรจน์ จิรพัฒนกุล อดีต Data Scientist ของ Facebook ให้สัมภาษณ์ไว้ใน TheMomentum มาฝากเพื่อให้น้องๆ นำไปประกอบการตัดสินใจ

กรณีวราภรณ์ ซาลาเปาพันล้าน

                                              กรณีวราภรณ์ ซาลาเปาพัน  

                             

กรณีศึกษา วราภรณ์ ซาลาเปาพันล้าน / โดย ลงทุนแมนหลายคนอาจคิดว่าการที่เราจะประสบความสำเร็จ
สร้างธุรกิจระดับพันล้านได้ ต้องทำธุรกิจที่ยิ่งใหญ่และเริ่มต้นจากแผนทางธุรกิจที่สวยหรูแต่รู้หรือไม่ว่ธุรกิจร้านขาย ซาลาเปาก็สามารถมีรายได้ทะลุพันล้านบาทได้ เช่นกันวันนี้ เรามาดูเบื้องหลังความสำเร็ของร้าซาลาเปาวราภรณ์ที่ขายซาลาเปาลูกละไม่กี่สิบบาท แต่สามารถมีรายได้ระดับพันล้านบาทแล้ว ซลาเปวราภรณ์ มีจุดเริ่มต้นอย่างไร?ลงทุนแมนจะเล่าให้ฟังก่อนหน้าที่จะมาเริ่มทำธุรกิจขายซาลาเปจริงๆ แล้วคุณแม่วราภรณ์ ทำธุรกิจขายของชำที่บ้านมาก่อในขณะที่ สามีคุณวราภรณ์ก็ทำงานขายของที่ตลาด
และมักจะซื้อซาลาเปากลับมาบ้านให้ลูกทั้ง 4 คเรื่องนี้ก็ได้กลายมาเป็นจุดเริ่มต้น ที่ทางคุณวราภรณ์เริ่มคิดค้นสูตรซาลาเปาขึ้โดยที่ต้องคิดค้นสูตรทำเอง เหตุผลก็เพราะว่าที่บ้านจะได้ไม่ต้องซื้อซาลาเปากิน
และทางคุณวราภรณ์ก็มั่นใจว่าซาลาเปาที่ทำเองสะอาด มีคุณภาพ และอร่อยกว่านช่วงแรก คุณวราภรณ์ไม่ได้ตั้งใจให้มันเป็นธุรกิจแต่พอทำกินเอง และทานไม่หมดในที่สุดคุณวราภรณ์ก็เริ่มขายซาลาเปาแถวบ้านที่ห้องแถว ย่านนางเลิ้งโดยทุกวัน คุณวราภรณ์จะเข้านอนตอนสามทุ่ม และตื่นมาเริ่มทำซาลาเปาตั้งแต่เที่ยงคืนในขณะที่ชื่อของ ซาลาเปาวราภรณ์ เกิดขึ้นจากการที่วันหนึ่งคุณวราภรณ์ เป็นคนรับออร์เดอร์จากทางโทรศัพท์พอลูกค้าถามว่าใครรับออร์เดอร์คะ?ทางเจ้าตัวรับเองก็ได้ตอบไปว่า “วราภรณ์” ค่ะ
หลังจากนั้นชื่อของซาลาเปาวราภรณ์ ก็ได้กลายมาเป็นแบรนด์ที่ถูกเรียกติดปากในเวลาต่อมาเมื่ซาลาเปาที่คุณแม่ทำเริ่มมีออร์เดอร์เยอะขึ้น และเริ่มขยายกิจการคุณภูมิ ผู้เป็นลูกชายจึงตัดสินใจลาออกจากงานที่ทำเพื่อมาช่วยแบ่งเบาภาระคุณวราภรณ์ ให้คุณแม่มีเวลาพักผ่อนมากขึ้นจากการบอกต่อ ปากต่อปาก ลูกค้าชื่นชอบซาลาเปาวราภรณ์ก็ได้ขยับขยายจากห้องแถวย่านนางเลิ้งกลายมาเป็นกว่า 100 สาขา ทั่วประเทศไทยในปัจจุบันแล้วตอนนี้ซาลาเปาวราภรณ์ ขายดีขนาดไหน?บริษัท วราภรณ์ สมพงษ์ ฟู้ดส์ จำกัด

ปี 2560 รายได้ 969 ล้านบาท กำไร 125 ล้านบาท
ปี 2561 รายได้ 1,025 ล้านบาท กำไร 108 ล้านบาท
ปี 2562 รายได้ 1,143 ล้านบาท กำไร 114 ล้านบาท

รู้จัก Tim Hortons รเาการแฟชื่อดังจากแคนาดา

                    รู้จัก Tim Hortons รเาการแฟชื่อดังจากแคนาดา

    

รู้จัก Tim Hortons ร้านกาแฟชื่อดัง จากประเทศแคนาดา /โดย ลงทุนแมนถ้าถามว่า ร้านกาแฟอะไร ที่คไทยพบเห็นกันบ่อยๆหลายคนคงนึกถึง Café Amazon หรือ Starbucksแต่ถ้าไปถามคำถามเดียวกันนี้กัคนในแคนาดาคำตอบที่ได้คงไม่ใช่ 2 ชื่อนี้เพราะร้านกาแฟที่พบเห็นได้มากที่สุดในแคนาดาคือร้านที่มีชื่อว่า “Tim Hortons”และหลายคนอาจยังไม่รู้ว่าTim Hortons ก็มีสาขาในไทยแล้วย้อนกลับไปเมื่อ 56 ปีที่แล้ในปี 1964 นักกีฬาฮอกกี้สองคนในแคนาดาได้ร่วมทุนกันเปิดร้านขายกาแฟและโดนัทโดยสองคนนี้มีชื่อว่าTim Horton และ Jim Charadeร้านโดนัทเล็กๆ นี้ ถูกตั้งชื่อว่า “Tim Hortons” ตามชื่อของ TimHortonโดยร้านตั้งอยู่ในเมือง Hamilton รัฐ Ontario ประเทศแคนาดาหลังจากเปิดร้านไปได้ 3 ปีRon Joyce อดีตตำรวจในเมือง Hamiltonได้เข้ามาขอซื้อสิทธิ์แฟรนไชส์จาก Tim Hortonต่อมา Tim Hortonและ Ron Joyce ได้ตกลงเป็นพาร์ตเนอร์ทางธุรกิจกันในปี 1967และขยายร้าน Tim Hortons จนมี 40สาขา ภายใน 7 ปีกระทั่งในปี 1974 Tim Horton ประสบอุบัติเหตุและจากไปอย่างกะทันหันRon Joyce จึงขอซื้อหุ้นของกิจการต่อจากครอบครัวของ Tim เป็นเงิน 30 ล้านบาทและเริ่มเดินหน้าขยายธุรกิจต่อไปด้วยตัวเองโดยสิ่งที่ทำให้ร้าน Tim Hortons เป็นที่รู้จักมากขึ้นคือ “Timbits” โดนัทก้อนกลมขนาดเล็กเคลือบด้วยความหวานจากทอปปิงต่างๆซึ่งได้รับความนิยมอย่างมากในแคนาดานอกจาก Timbits ที่เป็นที่นิยมแล้วยังมีอีกหลายเมนูที่น่าสนใจ เช่น“Double Double” กาแฟอะราบีกา สูตรน้ำตาล 2 ส่วน ครีม 2 ส่วนครัวซองต์ มัฟฟิน และโดนัทรสชาติต่างๆพอเป็นที่นิยมแบบนี้ Tim Hortons จึงขยายสาขาไปทั่แคนาดาได้อย่างรวดเร็วจนมี 500 สาขาในแคนาดา ภายในปี 1991การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญเกิดขึ้นในปี 2014เมื่อ Tim Hortons ถูกควบมาบริหารรวมกันกับ Burger Kingซึ่งบริษัทแม่ที่ดูแลทั้งสองแบรนด์ คือRestaurant Brands International หรือ RBIภายใต้การบริหารของ RBI
Tim Hortons ยังคงขยายสาขาอย่างต่อเนื่อง

ธุรกิจหลักทรัพย์ กำลังเติบโต สวนวิกฤติ

                                 ธุรกิจหลักทรัพย์ กำลังเติบโต สวนวิกฤติ 

                                   

ธุรกิจหลักทรัพย์ กำลังเติบโต สวนวิกฤติ /โดย ลงทุนแมนการระบาดของ Covid-19 ส่งผลกระทบเป็นวงกว้างต่อเศรษฐกิจไทย อย่างไม่เคยเห็นมาก่อน โดยเฉพาะธุรกิจการบิน โรงแรม ร้านอาหาร และภาคกาผลิตต่างๆแต่ท่ามกลางสถานการณ์แบบนี้กลับมีธุรกิจหนึ่งที่ไม่ได้รับผลกระทบ แต่กลับได้ประโยชน์นั่นคือ ธุรกิจนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์เรื่องนี้เป็นอย่างไร ลงทุนแมนจะเล่าให้ฟังมาทำความรู้จักว่า ธุรกิจนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ คืออะไร?เวลาที่เราทำการซื้อขายหุ้นผ่านตลาดหลักทรัพย์นั้น จะมีคนกลางทำหน้าที่จับคู่คำสั่งซื้อขายให้แก่เราซึ่งคนกลางที่ว่าก็คือ บริษัทหลักทรัพย์หรือที่เรารู้จักกันในชื่อว่า Brokerในปัจจุบัน บริษัทหลักทรัพย์ในประเทศไทยมีจำนวนทั้งหมด 50 แห่ง แน่นอนว่าด้วยจำนวนบริษัทใอุตสาหกรรมเท่านี้ ทำให้อาจบอกได้ว่า ธุรกิจนี้มีการแข่งขันกันพอสมควรอย่างไรก็ตาม บริษัทใดที่ต้องการจะเข้ามาเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์นั้น จำเป็นต้องมีใบอนุญาตการประกอบธุรกิจหลักทรัพจากกระทรวงการคลังและสำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์ และตลาดหลักทรัพย์ (กลต.) ซึ่งเรื่องนี้ทำให้ดูเหมือนว่า การเข้ามาแข่งขันในอุตสาหกรรมก็มีความยากในระดับหนึ่งขณะที่รายได้ส่วนใหญ่ที่บริษัทหลักทรัพย์มีนั้นประกอบไปด้วย
1. รายได้จากค่านายหน้าจากการซื้อขายหลักทรัพย์
2. รายได้จากการเป็นที่ปรึกษาการลงทุน
3. รายได้การจัดจำหน่ายหลักทรัพย์
4. รายได้จากค่านายหน้าจากการซื้อขายตราสารอนุพันธ์
5. รายได้อื่น เช่น ค่าธรรมเนียมการให้กู้ยืมเงินหรือหลักทรัพย์เพื่อมาลงทุน รวมทั้งค่าธรรมเนียมการซื้อขายกองทุนรวม

อย่างไรก็ตาม รายได้หลักของบริษัทหลักทรัพย์ส่วนใหญ่ยังเป็นค่านายหน้าจากการซื้อขายหลักทรัพย์

แนะนำสมาชิก

   ผู้จัดทำ

นายศุภกร โคเลิศ ม.5/4 เลขที่7

น.ส.สุภาพร  บุญสวัสดิ์ ม.5/4 เลขที่ 18

 

 

น.ส. ขนิษฐา เผยกลิ่น ม.5/4  เลขที่14