InspireAudit Excellence

16/10/2025

โกะส่งอีเมลให้กับผู้ที่ลงทะเบียนทัน เรียบร้อยแล้วนะคะ

โปรดตรวจสอบอีเมลของท่านใน inbox 💌
หากไม่พบลองตรวจสอบใน junk mail อีกครั้ง

สำหรับท่านที่ไม่ได้รับอีเมลในรอบนี้
ทาง InspireAudit Excellence จะหากิจกรรมดีๆ แบบนี้มาให้ทุกคนอีกครั้ง

แล้วพบกันค่ะ

โกะ - InspireAudit Excellence 💙

15/10/2025

14/10/2025

ทีมเหมา CIA Part 1-3
มาแรงขนาดนี้
ขอเคลียคิว
ให้ทุกคนแปปนะคะ 🥰

13/10/2025

ลงทะเบียนใช้ฟรีสำหรับนิติบุคคลที่สนใจค่ะ

สิทธิมีจำนวนจำกัด ถ้าสนใจรีบลงทะเบียนกันนะคะ 😊

📋 ทำให้การประเมินคณะกรรมการประจำปีเป็นเรื่องง่าย ครบทั้งการรวบรวม สรุปผล จบไว พร้อมรับรายงานผลทันที!

Bord Self Check by Thai IOD เครื่องมือสนับสนุนเลขานุการบริษัทในการประเมินคณะกรรมการประจำปี
✅ ลดภาระงานเลขานุการบริษัท รับรายงานผลการประเมินใน 3 วัน
✅ ติดตามและเปรียบเทียบผลการประเมินได้ทุกปีอย่างต่อเนื่อง
✅ ครอบคลุมครบทุกหมวดการประเมินที่สำคัญของคณะกรรมการ
✅ ทำการประเมินได้ทุกที่ผ่านระบบออนไลน์
✅ ข้อมูลปลอดภัย แสดงความเห็นได้อย่างตรงไปตรงมา

📌 เตรียมพร้อมสำหรับการประเมินคณะกรรมการประจำปีของบริษัทท่านด้วย ‘Board Self Check by Thai IOD’

👥 เพียงสมัครสมาชิกนิติบุคคล รับสิทธิ์ใช้บริการฟรี!
✏️ ลงทะเบียนเพื่อรับสิทธิ์ก่อนใครที่ https://forms.office.com/r/KWrZsKVuHz

สำหรับท่านที่ต้องการใช้สิทธิ์ แต่ยังไม่ได้เป็นสมาชิก หรือต้องการต่ออายุสมาชิก ท่านสามารถติดต่อฝ่ายสมาชิกเพื่อรับสิทธิพิเศษ ได้ที่
[email protected] โทร. 091-120-5348 (จรีพร)

13/10/2025

🤖 เมื่อ AI ทำพลาด 💥
บทเรียนที่ Deloitte Australia ต้องจ่าย “คืน” ด้วยเงินและชื่อเสียง ⚠️
เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา Deloitte Australia ตกเป็นข่าวใหญ่ในออสเตรเลีย
เนื่องจากต้องคืนเงินบางส่วน ให้รัฐบาลออสเตรเลีย
หลังส่งมอบรายงานมูลค่า 440,000 ดอลลาร์ออสเตรเลีย (ประมาณ 9.5 ล้านบาท)
แต่กลับ มีข้อมูลผิดพลาดหลายจุด จากการใช้ AI ช่วยเขียน 😳
เช่น
🔎 อ้างอิงงานวิชาการที่ไม่มีอยู่จริง
🔎 ใส่คำพิพากษาศาลที่ “AI สร้างขึ้นมา”
🔎 อ้างชื่อหนังสือปลอมที่ไม่มีอยู่จริง โดยอ้างว่าเขียนโดยอาจารย์มหาวิทยาลัย
สิ่งเหล่านี้เรียกว่า 🤖AI Hallucinations หรือการที่ AI มโนข้อมูลหรือเนื้อหาอันเป็นเท็จ ไม่ถูกต้องตามข้อเท็จจริงขึ้นมา
เหตุการณ์นี้ถูกเปิดโปงโดยนักวิจัยอิสระ และนำไปสู่การแก้ไขรายงานในลำดับถัดมา
(รายละเอียดข่าวฉบับเต็ม อ่านต่อใน comment)
-----------------------
เมื่อ AI มโนข้อมูลขึ้นเอง
แต่คนรับผลกระทบจริงคือ “เรา” ในฐานะผู้ส่งมอบงาน
InspireAudit Excellence จึงอยากชวนผู้อ่านทุกท่าน มาเรียนรู้ (Lessons Learned) ในมุมมองต่างๆ กันค่ะ 💡👉
-----------------------
🏢บทเรียนสำหรับ “ผู้ให้บริการ/ที่ปรึกษา/ Audit team” ที่ใช้ AI
1. อย่าพึ่ง AI โดยขาดการตรวจสอบจากมนุษย์ AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง
แต่ยังมีข้อจำกัด โดยเฉพาะเรื่อง “AI hallucination” หรือการสร้างข้อมูลที่ดูน่าเชื่อถือแต่ไม่เป็นความจริง
2. ต้องมี Governance ที่ชัดเจนในการใช้ AI ควรกำหนดแนวทางการใช้ AI ในงานวิชาชีพ
เช่น การเปิดเผยแหล่งที่มา การตรวจสอบข้อมูลที่ได้จาก AI และการอนุมัติรายงานจากผู้เชี่ยวชาญก่อนส่งมอบ
3. ความเสียหายไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่คือ “ชื่อเสียง”
บริษัทอาจเสียความน่าเชื่อถือในฐานะผู้ให้บริการ หรือผู้ส่งมอบคุณค่าให้แก่ลูกค้า ถ้าลูกค้าเชื่อว่ารายงานที่ได้มานั้นอาจไม่ผ่านการตรวจสอบอย่างเพียงพอ
-----------------------
🏢บทเรียนสำหรับ “ลูกค้า/ผู้ว่าจ้าง/หน่วยรับตรวจ”
1. ไม่ควร “เชื่ออย่างเดียว” ควร “กล้าทบทวน/สอบทาน” ด้วย
ลูกค้าต้องมีความสามารถหรือกลไกในการตรวจสอบคุณภาพงานจากผู้ให้บริการ แม้จะเป็น Big 4 ก็ตาม
2. ต้องมีความเข้าใจเกี่ยวกับ AI และความเสี่ยงของมัน
องค์กรที่จ้างงานต้องถามคำถามให้ถูก เช่น มีการใช้ AI หรือไม่? มีการ review จากคนจริงหรือไม่? มีกระบวนการในการสอบทานอย่างไร? แหล่งข้อมูลมาจากไหนบ้าง?
3. สัญญาว่าจ้างควรระบุความรับผิดชอบชัดเจน
โดยเฉพาะในยุคที่เทคโนโลยีเข้ามามีบทบาท สัญญาควรครอบคลุมถึงกรณีที่เกิดจากการใช้ AI เช่น ความถูกต้อง ความเป็นเจ้าของข้อมูล และการรับผิดชอบหากมีข้อผิดพลาด
----------------
💡 สรุป 💡
AI ไม่ได้ผิด แต่การใช้โดยไม่มี oversight คือ “ปัญหา”
✅ ไม่ใช้ AI = เสี่ยงตกขบวน
❌ ใช้ แบบไม่ตรวจสอบ = เสี่ยงตกเหว
ในยุคนี้ เราต้องไม่ใช่แค่ “มี AI”
แต่ต้อง “ใช้ AI อย่างรู้เท่าทัน” กันนะคะ
ด้วยความปรารถนาดีจาก InspireAudit Excellence ค่ะ 💙
ถ้าชอบเนื้อหาอัพเดตข่าวสารสำหรับวงการ IA จากทั่วโลกแบบนี้
อย่าลืมกด like & share เพื่อให้เรารู้ว่าเนื้อหาแบบนี้เป็นประโยชน์
และกด Follow Page เพื่อไม่ให้พลาดข่าวสารดีๆ แบบนี้นะคะ

13/10/2025

📚 จะดีกว่าไหม ถ้าการเตรียมสอบ CIA ไม่ต้องเหนื่อยคนเดียวอีกต่อไป?
เรามี Mini Course ฟรี! ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจภาพรวมของการเตรียมสอบ CIA มากขึ้น 💛
InspireAudit Excellence อยากชวนเพื่อนๆ มาเตรียมสอบ CIA Part 1–3
ในบรรยากาศแบบกลุ่มเล็กๆ อบอุ่น เป็นกันเอง และได้แลกเปลี่ยนประสบการณ์กันจริงๆ 💛
🖥️ เรียนแบบ Online Group Class (ผ่าน Google Meet)
📌 ฟรี! ไม่มีค่าใช้จ่าย
⏱️ เรียนแต่ละ Part ใช้เวลาแค่ประมาณ 2 ชม.
🎯 เป้าหมายของคลาสนี้ ไม่ใช่แค่ให้คุณ “สอบผ่าน” แต่ให้คุณ “มั่นใจและมีแรงไปต่อ”
- เข้าใจภาพรวมของแต่ละ Part ภายในระยะเวลาประมาณ 2 ชม./Part
- วางแผนเตรียมตัวสอบ อย่างมีเป้าหมายและเป็นระบบ
- เรียนรู้จากแนวข้อสอบ พร้อมเทคนิคเตรียมตัวให้สอบผ่าน
- ให้ทั้งความรู้ และพลังใจแก่ผู้เรียน (ไม่ว่าคุณจะสอบเป็นครั้งแรก หรือสอบมากี่ครั้งแล้วก็ตาม)
✨ แล้วคุณล่ะ...อยากให้เราเริ่มที่ Part ไหนก่อนดี?
พิมพ์โหวตในคอมเมนต์เลยค่ะ 👇
“1” 👉 Part 1
“2” 👉 Part 2
“3” 👉 Part 3
“เหมาทั้งหมด” 👉 ขอจัดเต็มทุก Part ไปเลย!
📲 แท็กเพื่อนที่อยากสอบ CIA ด้วยกัน มารวมโหวตได้เลยนะคะ 💬
📌 มาดูกันว่า ทีม Part ไหน จะมาแรงที่สุด แล้วเราจะจัดเวลามาแบ่งปันความรู้ดีๆ ให้เพื่อนๆ กันค่ะ 🚀

06/10/2025

วันนี้ InspireAudit Excellence ขอมาสรุปรายงานที่น่าสนใจจาก PwC US
"The end of traditional internal audit: Human-led, agent-powered"
เมื่อ “การตรวจสอบภายใน” ต้องก้าวข้ามรูปแบบเดิมๆ
รายงานนี้ชี้ให้เห็นว่า โลกของการตรวจสอบภายในแบบเดิม (Traditional Internal Audit) ที่อิงกับการสุ่มตัวอย่าง (Sampling) และมองย้อนอดีต (Backward-looking) ไม่สามารถรับมือกับความเร็วและความซับซ้อนของความเสี่ยงในปัจจุบันได้อีกต่อไป
นี่คือสัญญาณเตือน .... ถึงเวลาแล้วที่ Internal Audit ต้องขยับจาก
"การเป็นแค่เครื่องมือควบคุมให้องค์กร" สู่ "พลังที่ช่วยขับเคลื่อนกลยุทธ์ขององค์กร"
หรือนี่คือจุดสิ้นสุดของ IA แบบยุคเก่า และการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่กำลังจะมาถึง !!??
-------------------------------------
สรุป 5 Key Takeways จากรายงานฯ
1️⃣ความจำเป็นในการปรับเปลี่ยน (The Imperative to Modernize)
👉ความล้าสมัยของรูปแบบเดิม: รูปแบบการตรวจสอบภายในแบบดั้งเดิมที่อาศัยการทดสอบแบบสุ่มตัวอย่าง (sample-based testing) และการตรวจสอบที่มองย้อนหลัง (backward-looking) นั้น ช้า, แคบ, และตอบสนองไม่ทัน ต่อความเสี่ยงที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นในปัจจุบัน
👉 การเปลี่ยนผ่านสู่ Agentic AI: แม้ว่าทีมตรวจสอบหลายทีมจะเริ่มใช้ GenAI (Generative AI) เพื่อปรับปรุงงานย่อย ๆ เช่น การร่างเอกสาร แต่การก้าวไปข้างหน้าครั้งสำคัญจะมาจาก Agentic AI ซึ่งเป็นระบบอัจฉริยะที่สามารถ รับรู้ความเสี่ยง, เริ่มต้นการดำเนินการ, และทำงานทั้ง Workflow ได้โดยอัตโนมัติ ภายใต้ขอบเขตที่มนุษย์กำหนด
2️⃣ภาพอนาคตของการตรวจสอบภายใน (The Future State)
👉 การตรวจสอบแบบต่อเนื่อง: การตรวจสอบจะไม่ใช่แค่เหตุการณ์ตามกำหนดการประจำปีอีกต่อไป แต่จะดำเนินการอย่าง ต่อเนื่อง (Continuously) โดย Agentic AI จะตรวจจับความเสี่ยงทันทีที่เกิดขึ้นและทำการทดสอบการควบคุมทั่วทั้ง ประชากรข้อมูลทั้งหมด (Full Population Testing) ในแบบเรียลไทม์
👉 บทบาทของผู้ตรวจสอบเปลี่ยนไป: หน้าที่ของผู้ตรวจสอบจะเปลี่ยนจากการ "ปฏิบัติการ (Ex*****on)" ไปเป็นการ "จัดการและควบคุม (Orchestration)" และจากการ "ตรวจสอบ (Inspection)" ไปสู่การ "เป็นผู้สร้างอิทธิพล (Influence)" ต่อธุรกิจ
👉 CAE สู่ผู้นำเชิงกลยุทธ์: ผู้บริหารสูงสุดด้านการตรวจสอบ (CAE) จะถูกมองในฐานะ ผู้นำทางเชิงกลยุทธ์ (Strategic Navigator) ในการบริหารจัดการความเสี่ยงองค์กร และเป็นที่ปรึกษาที่เป็นศูนย์กลางในการตัดสินใจขององค์กร
3️⃣ผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม (Tangible Results from Case Study)
จากการนำ Agentic AI มาใช้ใน workflow การตรวจสอบแบบเต็มรูปแบบ ทาง PwC พบผลลัพธ์ที่ชัดเจน ดังนี้
👉 ประสิทธิภาพ (Efficiency): ลดเวลาในงานตรวจสอบที่ทำด้วยมือลงอย่างมาก
👉 ขอบเขตครอบคลุม (Coverage): ขยายการตรวจสอบไปสู่การทดสอบข้อมูล 100% (เทียบกับการสุ่มตัวอย่างในอดีต)
👉 ความรวดเร็ว (Speed): รอบเวลาการตรวจสอบ ลดลงประมาณ 50% (เช่น จาก 60 วัน เหลือ 30 วัน)
👉 การยกระดับบุคลากร (Talent Uplift): สามารถจัดสรรเวลาทำงานของผู้ตรวจสอบกว่า 500+ ชั่วโมงจากงานซ้ำซาก ไปสู่กิจกรรมที่มีมูลค่าสูงขึ้น เช่น การประเมินเชิงกลยุทธ์และการให้คำปรึกษาในการปรับปรุงกระบวนการ
4️⃣ทักษะใหม่ที่จำเป็นสำหรับผู้ตรวจสอบ (New Skills for Auditors)
บทบาทของผู้ตรวจสอบจะพัฒนาจาก "ผู้ปฏิบัติงาน (Task Executor)" เป็น "ผู้ร่วมงานเชิงกลยุทธ์ (Strategic Collaborator)" โดยเน้นทักษะที่ AI ทำซ้ำไม่ได้ เช่น
👉 การจัดการ AI (AI Orchestration): การกำหนดคำสั่ง, การติดตามประสิทธิภาพ, การจัดการข้อยกเว้น, และการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI
👉การมีส่วนร่วมกับธุรกิจแบบ Real-time: การใช้เวลามากขึ้นในการทำความเข้าใจบริบทการดำเนินงาน, การถามคำถามที่ดีขึ้น, และการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกความเสี่ยงที่ทันเวลาและนำไปปฏิบัติได้
👉 Human-first Facilitation: เน้นทักษะที่มนุษย์ที่เป็น Soft Skills เช่น การฟังอย่างเข้าใจ, การแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์, การสร้างความสัมพันธ์ที่ดี เพื่อทำหน้าที่เป็นหุ้นส่วนเชิงกลยุทธ์และสร้างความไว้วางใจ
👉 Responsible Stewardship: ความสามารถในการ "ตรวจสอบ AI ด้วยตนเอง" (audit the AI itself) เพื่อยืนยันความโปร่งใส, ความเป็นธรรม, และการปฏิบัติตามข้อกำหนดของระบบอัลกอริทึม
5️⃣สิ่งที่ผู้นำการตรวจสอบควรทำ (Actions for IA Leaders)
ผู้นำควรเริ่มดำเนินการ มีดังนี้
👉 ประเมินความพร้อม: ประเมินวิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์, ความสามารถ, ความเชื่อมั่นของบุคลากร, และวัฒนธรรมของทีมในการใช้ Agentic AI
👉 กำหนดมูลค่า: สร้างเกณฑ์พื้นฐานด้านต้นทุนและประสิทธิภาพก่อนนำ AI มาใช้ และ ติดตาม ROI หลังการใช้งานอย่างรอบคอบ เพื่อแสดงให้ผู้บริหารเห็นถึงมูลค่า
👉 สร้างขีดความสามารถของทีม: พัฒนาทักษะทีมงานที่มีอยู่ให้เชี่ยวชาญเครื่องมือ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล, จ้างบุคลากรที่มีทักษะด้านปฏิสัมพันธ์และการสื่อสารที่แข็งแกร่ง, และชี้แจงอย่างชัดเจนว่า เมื่อใดที่ AI เป็นผู้นำและเมื่อใดที่มนุษย์ต้องกำกับดูแล
👉 ให้อำนาจผู้ตรวจสอบในการสร้างแบบจำลอง: สร้างวัฒนธรรมที่มองว่า AI เป็น "พันธมิตร ไม่ใช่ภัยคุกคาม" ส่งเสริมการทดลองและสร้างแบบจำลองการให้คำปรึกษาเพื่อเรียนรู้ไปพร้อมกับการพัฒนาของเทคโนโลยี
💭คำถามชวนคิด 💭 คุณพร้อมที่จะสร้างวัฒนธรรมที่มองว่า AI เป็น "พันธมิตร" ไม่ใช่ "ภัยคุกคาม" แล้วหรือยังคะ 🧐❓
การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของการ ยกระดับเป้าหมายและคุณค่า ของทีมตรวจสอบภายในของคุณค่ะ 🚀
รายละเอียดเพิ่มเติมในช่อง comment 👇
💥 แถมฟรี Webinar จาก PwC US พร้อมสะสมชั่วโมง CPE ได้ด้วยนะคะ
ถ้าชอบเนื้อหาอัพเดตข่าวสารสำหรับวงการ IA จากทั่วโลกแบบนี้
อย่าลืมกด 👍 like & share เพื่อให้เรารู้ว่าเนื้อหาแบบนี้เป็นประโยชน์
และกด 💻 Follow Page เพื่อไม่ให้พลาดข่าวสารดีๆ แบบนี้นะคะ

06/10/2025

💭 หลายคนที่เป็นเจ้าของธุรกิจ หรือพนักงานประจำ
พอได้ยินคำว่า “ความเสี่ยง (Risk)” และ “การควบคุม (Control)” …
ก็รู้สึกอึดอัดขึ้นมาทันที 😩

แต่จริงๆ แล้ว “Risk & Control” ไม่ใช่เรื่องน่ากลัวเลยค่ะ
ถ้าเราเข้าใจมันอย่างถูกต้อง มันคือเครื่องมือสำคัญ
ที่จะพา “ธุรกิจเติบโตได้อย่างยั่งยืน” 💪

✨ คลาส “Risk and Control Essential for Sustainable Business Growth” ✨

เราได้ย่อยประสบการณ์จากการทำงานกับบริษัทใน SET50 และบริษัทที่ปรึกษาระดับโลก เพื่อถอด “Key Success Factors” ขององค์กรที่มีระบบบริหารความเสี่ยงและควบคุมภายในที่แข็งแรง ว่าเขาทำกันอย่างไรให้ธุรกิจเติบโตอย่างมั่นคงและโปร่งใส

คลาสนี้ออกแบบมาเพื่อให้เจ้าของธุรกิจและคนทำงาน
เริ่ม “มองเห็น” และ “เข้าใจ” ความเสี่ยงในธุรกิจของตัวเอง

รวมถึงเรียนรู้วิธีการ “ตอบสนองต่อความเสี่ยง” อย่างมีระบบ โดยไม่ต้องกลัวมันอีกต่อไป

เพราะบางครั้ง…
แม้ธุรกิจจะมีกำไรดี แต่คุณรู้ไหมว่า
มันอาจซ่อน “ความเสี่ยงที่มองไม่เห็น” อยู่ก็ได้ ⚠️
และถ้าเราเลือก “ช่างมัน” ปัญหาก็จะค่อยๆ สะสม
จนกลายเป็น “ความเสี่ยงใต้พรม” ที่รอวันระเบิด 💣

คลาสนี้จึงอยากชวนทุกคน
กลับมา “เอ๊ะ!” กับกระบวนการต่างๆ ในองค์กรตัวเอง
และเริ่ม “เปลี่ยนมุมมอง” ต่อคำว่า Risk

🌱 เพราะเมื่อเราบริหารความเสี่ยงได้ดี
เราสามารถ “Turn Risks into Opportunities” ได้จริง

และที่พิเศษสุด คลาสนี้ เรามีแจก Internal Control Checklist ให้เจ้าของธุรกิจนำไปประเมินและปรับใช้กับกิจการของตัวเองได้เลยทันที

📩 สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม เกี่ยวกับคลาส Private แบบนี้ หรือการฝึกอบรมแบบองค์กร

ทักแชตมาหาเราได้เลยค่ะ 💙

02/10/2025

ถ้าเราจะเปิดคลาสเตรียมสอบ CIA
เพื่อนๆ สนใจรูปแบบไหนมากกว่ากัน
กด Like 👍🏻 ถ้าชอบแบบ Private 1:1
กด Love ❤️ ถ้าชอบแบบ Group Class

02/10/2025

เอาข้อมูลดีๆ มาฝาก สำหรับเพื่อนๆ ที่ชอบทำกราฟนำเสนอหน่วยรับตรวจค่ะ 😊

✨ กราฟที่ดีไม่ใช่กราฟที่ ‘สวย’ แต่คือกราฟที่ ‘เล่าข้อมูลถูกต้อง’!
😰 เคยไหม? เวลาทำกราฟนำเสนอแล้วได้ feedback อย่าง
‘ขอกราฟนี้เป็น 3 มิติแทน’
‘เปลี่ยนสีกราฟให้สวยกว่านี้ได้ไหม’ หรือ
‘ตัวเลขไม่สวยเลย ขอปรับหน่อยนึงนะ’
และอื่น ๆ อีกมากมายที่อยากปรับให้กราฟดูสวยขึ้น ดูดีขึ้น
แม้จะไม่ผิด แต่บ่อยครั้งการปรับกราฟให้สวยขึ้น กลับทำให้ความถูกต้องของข้อมูลลดลง
ทำให้คนดูเข้าใจข้อมูลไม่ถูกต้อง และตัดสินใจผิดตามไปด้วย
สวนทางกับเป้าหมายของกราฟ ที่ควรช่วยเล่าข้อมูลให้เข้าใจง่ายและถูกต้อง
👉 วันนี้เราเลยรวบรวม 3 ข้อผิดพลาดยอดฮิต ที่ทำให้กราฟเล่าข้อมูลผิดไปมาฝากทุกคน
1️⃣ ใช้กราฟแท่ง แต่ไม่เริ่มแกนจาก 0
เวลาดูกราฟแท่ง คนดูจะตีความข้อมูลจากความยาวของแท่ง ว่าข้อมูลต่างกันมากน้อยขนาดไหน
แต่ถ้าแกนไม่เริ่มที่ 0 กราฟจะเหมือนถูกซูมไปที่ยอดของแท่ง
ยิ่งซูมมาก ความยาวก็ยิ่งต่างกันมาก ทำให้คนเข้าใจผิดว่าข้อมูลแตกต่างกันมาก
ทั้งที่ความจริงอาจจะไม่เป็นแบบนั้น
การใช้กราฟแท่งที่ดีต้องเริ่มแกนจาก 0 เพื่อความถูกต้องของข้อมูล
ให้คนดูเห็นข้อมูลทั้งหมด ไม่ใช่แค่ส่วนหนึ่ง
2️⃣ อยากให้กราฟสวยเลยทำเป็น 3 มิติ
กราฟวงกลมมีไว้แสดงสัดส่วน โดยเราตีความว่าข้อมูลไหนมากน้อยกว่ากันจากขนาดพื้นที่ในกราฟ
แต่ถ้าทำกราฟวงกลมเป็น 3 มิติ จะทำให้กราฟถูกบิดมุมมอง ทำให้แสดงขนาดพื้นที่ผิดเพี้ยน และสื่อสารข้อมูลผิดจากความจริงได้
ทางที่ดีควรใช้กราฟวงกลมแบบ 2 มิติ เพื่อให้เห็นสัดส่วนได้อย่างถูกต้อง
3️⃣ จะเปรียบเทียบข้อมูล แต่ใช้กราฟวงกลม
แม้ว่ากราฟวงกลมจะสวย แต่ถ้าต้องการเปรียบเทียบสัดส่วนระหว่างกราฟ การใช้กราฟแท่งจะเหมาะสมกว่า
เนื่องจาก แค่มองความยาวของกราฟแท่งที่วางคู่กัน ก็สามารถเปรียบเทียบข้อมูลได้แล้ว
ในขณะที่กราฟวงกลม คนดูต้องกะประมาณสัดส่วนระหว่างกราฟมาเทียบกันเอง ซึ่งอาจทำให้เข้าใจข้อมูลผิดพลาดได้
✅ เพียงเลี่ยงการทำ 3 ข้อนี้ กราฟของคุณก็เล่าข้อมูลได้ถูกต้อง ไม่บิดเบือนแล้ว เพราะกราฟที่ดีไม่ใช่กราฟที่สวย แต่คือกราฟที่เล่าข้อมูลถูกต้อง! แล้วอย่าลืมเอาไปใช้กันนะ