ย้อนกลับไปเมื่อปี 2022 หลายคนน่าจะจำความรู้สึกตอนที่ Google ประกาศรีแบรนด์เครื่องมือทำ Dashboard คู่ใจของเราจาก Data Studio เป็น Looker Studio กันได้ใช่ไหมครับ ? ผ่านมา 4 ปี ในวันนี้ (ปี 2026) Google ได้ทำเซอร์ไพรส์อีกครั้งด้วยการ นำชื่อระดับตำนานอย่าง Data Studio กลับมาใช้อย่างเป็นทางการ !
แต่เดี๋ยวก่อนครับ… การกลับมาครั้งนี้ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนชื่อกลับไปกลับมาแบบขำๆ แต่เป็นการวางกลยุทธ์ใหม่เพื่อตอบโจทย์ยุค AI เหมือนแฟนเก่าที่กลับมาคบกันใหม่แต่สวยแซ่บสดใสกว่าเดิม ! วันนี้ผมจะมาสรุปให้ฟังครับว่ามีอะไรใหม่ และทำไมถึงน่าสนใจ
จุดยืน Data Studio ต่างจาก Looker อย่างไร ?
จาก use case ที่เจอกับลูกค้าในเนื้องาน Data Analytic ปัจจุบัน มักเริ่มต้นที่คำถามว่า “จะทำยังไงให้ Business Users เข้าถึงและใช้งานข้อมูลต่าง ๆ ง่ายที่สุด?”
Google จึงปรับโครงสร้างใหม่เพื่อให้เป็น Right tool for the right job
- Data Studio (ตัวใหม่): ถูกวางตัวให้เป็น ศูนย์รวม (Single Place) สำหรับการ Explore ข้อมูลส่วนตัว, ทำ Ad-hoc Reports ด่วนๆ และเชื่อมต่อ Ecosystem ของ Google อย่าง BigQuery, Sheets หรือ Ads ได้ไวที่สุด รวมถึงเป็นแหล่งรวม Data Apps และ AI Agents ด้วย
- Looker (Enterprise): จะแยกตัวออกไปโฟกัสที่ระบบ Enterprise BI เต็มรูปแบบ สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง (เน้น Data Governance) และต้องใช้ Central Semantic Model
ซึ่งถ้าใครต้องการ BI ของ Google แบบ Enterprise Grade ก็ต้อง Looker เลยครับ
Conversational Analytics & Data Agents
สำหรับองค์กรที่อัปเกรดเป็น Data Studio Pro สิ่งที่เปลี่ยนไปอย่างก้าวกระโดดคือฟีเจอร์ฝั่ง AI ครับ โดยเฉพาะ Conversational Analytics ที่พลิกโฉมหน้าตา UI ไปอย่างสิ้นเชิง
จากเดิมที่เราต้องลากวาง Chart ทีละอัน UI ใหม่นี้จะเปิดโอกาสให้เรา “คุย” กับข้อมูลได้เลย! แต่การจะทำแบบนี้ได้ เบื้องหลังเราจำเป็นต้องสร้างสิ่งที่เรียกว่า Data Agents มารองรับครับ
แล้ว Data Agents ใน Data Studio เกี่ยวข้องกับ BigQuery อย่างไร ?
หลายคนอาจจะสงสัยว่า AI มันไปดึงข้อมูลมาตอบได้อย่างไร ?
หากคุณกำลังมองหาโซลูชัน Cloud ที่ช่วยที่ขับเคลื่อนองค์กร
Tangerine ผู้เชี่ยวชาญด้าน Cloud Solution กว่า 15 ปี พร้อมให้คำปรึกษาและออกแบบโซลูชันที่ตอบโจทย์ที่สุดสำหรับคุณ
คำตอบคือ “Data Agents ถูกสร้างและทำงานอยู่บน BigQuery ครับ”
- BigQuery คือสมอง: เราจะทำการกำหนด Data Agent ให้อ่านข้อมูลจาก Dataset ใน BigQuery โดยตรง ซึ่งเราสามารถกำหนด Context, ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล และ Governance ได้จากฝั่ง BigQuery เลย
- Data Studio คือหน้าตา (UI): เมื่อ Agent พร้อมแล้ว Business Users ก็แค่เข้ามาที่ Data Studio พิมพ์คำถามด้วยภาษาคน เช่น “ยอดขายเดือนที่แล้วแบ่งตามสาขาเป็นยังไง?” ตัว Agent ก็จะไปประมวลผลคำสั่งเป็น SQL วิ่งไปหาข้อมูลใน BigQuery แล้วแปลงกลับมาเป็นคำตอบ หรือวาดเป็นกราฟให้เราดูในหน้า Data Studio ครับ
นอกจากนี้ Data Studio โฉมใหม่ยังรองรับการดึง Data Apps ที่สร้างจาก Colab notebooks เข้ามาแสดงผลในที่เดียวได้ด้วย เรียกว่าจบครบในแพลตฟอร์มเดียวจริง ๆ ครับ
ผู้ใช้งาน Conversational Analytics เดิม หาปุ่ม Add Data Source แบบเดิมไม่เจอ… ต้องทำยังไง ?
สำหรับใครที่เคยใช้งานฟีเจอร์ Conversational Analytics บน Looker Studio Pro มาก่อน พอเปิดเข้ามาเจอ UI ใหม่ของ Data Studio อาจจะมีจังหวะชะงักและสงสัยเล็กน้อยครับ ว่า
“เอ๊ะ… ทำไมถึงกด Add Data Source พวก BigQuery หรือ Google Sheets แบบตรงๆ เหมือนเมื่อก่อนไม่ได้แล้ว ?”
ไม่ต้องตกใจไปครับ ระบบไม่ได้พังแต่อย่างใด แต่ Google ได้ทำการ “ปรับเปลี่ยน Workflow ใหม่” เพื่อรองรับความสามารถของ AI ที่สเกลใหญ่ขึ้นครับ
สรุปการเปลี่ยนแปลง
- หมดยุคการต่อตรง (Direct Connect): ในหน้าแชท (Conversational UI) โฉมใหม่ เราจะไม่สามารถหยิบ Table จาก BigQuery หรือไฟล์ Google Sheets มาโยนใส่ตรง ๆ เพื่อคุยกับข้อมูลได้อีกต่อไป
หากใช้ UI เบื้องต้นสามารถกลับไปหน้าเดิมผ่าน Legacy View ได้เพื่อคุยกับ Agent เดิมก่อนที่จะ Deprecated ครับ
ต้องมี “ตัวกลาง” (The Agent Layer): ก่อนจะเริ่มคุยได้ เราจำเป็นต้องสร้าง Data Agent บน BigQuery ให้เรียบร้อยเสียก่อนครับ
Workflow ใหม่: สร้าง Data Agent บน BigQuery แล้ว Agent จะมาโผล่บน Data Studio ครับ
แม้จะดูเหมือนมีขั้นตอนเพิ่มขึ้นตอนเริ่มต้น แต่สิ่งที่ได้กลับมาคือความคุ้มค่าขึ้นครับเพราะ เชื่อมต่อได้หลากหลาย เราสามารถตั้งค่าให้ Agent ตัวเดียว ดึงข้อมูลจาก หลากหลาย Tables มารวมกันเป็น Context เดียวได้!
ดังนั้น ยอมเสียเวลา Set up เจ้า Data Agent ในตอนแรกนิดหน่อย รับรองว่าชีวิตการทำ Data Analytics หลังจากนั้นจะลื่นไหลและสนุกขึ้นอีกเยอะครับ !
ผลกระทบกับผู้ใช้ Looker Studio เดิม
ข่าวดีสำหรับทุกคนที่ใช้งานอยู่แล้วคือ ไม่ต้องทำอะไรเลยครับ! การอัปเกรดและเปลี่ยนชื่อนี้เป็นเรียบร้อย ซึ่ง Reports เดิม, Data Sources, และ Assets ต่างๆ จะถูกย้ายมาสู่หน้าใหม่อัตโนมัติ
Next Steps สำหรับงานด้าน BI กับ Data Studio
หลายองค์กรกระโดดไปในเรื่อง AI เลย จนลืมไปว่าพื้นฐานสำคัญของ AI ในอนาคตนั้นต้องมีงานด้าน Data Analytics ที่แข็งแกร่งและใช้ประโยชน์มันได้ ซึ่ง Data Studio ก็เป็น Business Intelligence ที่เหมาะสมในการเริ่มต้นครับ
ดังนั้นถ้าใครจะเริ่มต้นกับการเปลี่ยนแปลงนี้ ผมมี Guideline ให้ดังนี้
- ประเมิน Use Case ปัจจุบัน: สำรวจว่า Dashboards ที่ทีมงานใช้อยู่ เป็นแบบ Ad-hoc หรือเป็น Core Business Metric (ที่ควรขยับไป Looker) จะได้ประเมินว่าเราควรใช้ตัวไหน
- เตรียมความพร้อมฝั่ง BigQuery: หากสนใจฟีเจอร์ Conversational Analytics ที่ให้ AI ตอบคำถามด้าน Data หรือหา Insight ควร้เริ่มจัดระเบียบ Dataset ใน BigQuery ให้คลีน เพื่อเตรียมสร้าง Data Agents
- ติดตามงาน Google Cloud Next ’26: ปลายเดือนนี้ (เมษายน 2026) จะมีอัปเดตวิสัยทัศน์ใหญ่ของ Data Cloud รอติดตามฟีเจอร์เจาะลึกได้เลยครับ
หากอ่านจบแล้วรู้สึกว่าฟีเจอร์ Data Studio Pro และการใช้ Data Agents บน BigQuery ตอบโจทย์โปรเจกต์ที่กำลังคิดอยู่… ต้องการให้ผมหรือทีมงาน Tangerine เข้าไปช่วยทำ Proof of Concept (PoC) หรือแนะนำ Architecture เชิงลึกให้ไหมครับ? ทักเข้ามาคุยกันได้เลยครับ เราพร้อมลุยเสมอ !
สนใจบริการหรือสอบถามข้อมูลเพิ่มเติม
Website: https://www.tangerine.co.th/contact-us/
Email: marketing@tangerine.co.th
Tel: 02-285-5511
หน้าแรก 
โซลูชั่น 
โทร 
ติดต่อเรา