การวิเคราะห์สมรรถนะด้านวิจัยและอัตรากำลังนักวิจัยผ่าน Microsoft Power BI Dashboard เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจด้านนโยบายเชิงกลยุทธ์
Main Article Content
บทคัดย่อ
การเพิ่มจำนวนและยกระดับคุณภาพผลงานตีพิมพ์ในวารสารวิชาการเป็นตัวชี้วัดสำคัญของสมรรถนะด้านวิจัย และความสามารถในการแข่งขันของสถาบันในระดับชาติและนานาชาติ การบริหารงานวิจัยเชิงกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงมีบทบาทสำคัญต่อการกำหนดนโยบาย กลยุทธ์ และการวางแผนทรัพยากรบุคคลด้านการวิจัย โดยเฉพาะการรักษาอัตรากำลังของนักวิจัยรุ่นใหม่และการบริหารกลุ่มนักวิจัยที่ใกล้เกษียณเพื่อให้การผลิตผลงานวิจัยมีความต่อเนื่องและยั่งยืน บทความนี้นำเสนอการออกแบบและพัฒนา Dashboard บริหารผลงานวิจัยด้วย Microsoft Power BI เพื่อรวบรวม วิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลผลงานตีพิมพ์ของบุคลากรทั้งในระดับชาติและนานาชาติ รวมถึงสถานะกำลังคนด้านการวิจัยในช่วงอายุต่างๆ ผ่านภาพข้อมูลที่เข้าใจง่าย ข้อมูลเป็นปัจจุบัน และสื่อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการพัฒนาแสดงให้เห็นว่า Dashboard สามารถช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นแนวโน้ม จุดแข็ง จุดอ่อนและโอกาสในการยกระดับงานวิจัยได้อย่างชัดเจน อีกทั้งสนับสนุนการติดตามความก้าวหน้า การตัดสินใจเชิงนโยบายและการวางแผนเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานข้อมูลจริง อีกทั้ง ยังช่วยให้บุคลากรตระหนักถึงสถานะผลงานของตนเอง ส่งเสริมทักษะการวิจัยและกระตุ้นความร่วมมือภายในสถาบัน ผลลัพธ์ดังกล่าวสามารถใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนนโยบายด้านการวิจัยเพิ่มศักยภาพในการประยุกต์ใช้ระดับสถาบัน หรือมหาวิทยาลัยวิจัยได้อย่างมีประสิทธิภาพและยั่งยืน
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
1) เนื้อหาทั้งหมดของบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์และองค์การ เจ้าของผลงานมีการคิด ค้นคว้า ทบทวนวิเคราะห์ สรุป เรียบเรียงและอ้างอิงข้อมูลโดยผู้แต่งเอง กองบรรณาธิการไม่มีส่วนร่วมรับผิดชอบ
2) บทความที่ตีพิมพ์ในวารสารนี้ ต้องไม่เคยได้รับการตีพิมพ์เผยแพร่ที่ใดมาก่อน และไม่อยู่ระหว่างการเสนอเพื่อพิจารณาตีพิมพ์ในวารสารฉบับอื่น หากตรวจพบว่า มีการตีพิมพ์ซ้ำซ้อน ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้แต่งแต่เพียงผู้เดียวในการละเมิดลิขสิทธิ์
3) ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ ถือเป็นกรรมสิทธิ์ของวารสารห้ามนำข้อความทั้งหมดหรือบางส่วนไปพิมพ์ซ้ำ เว้นเสียแต่ว่าจะได้รับอนุญาตจากทางกองบรรณาธิการวารสารฯ
เอกสารอ้างอิง
Banerjee, S., Fullerton, C. E., Gaharwar, S. S., & Jaselskis, E. J. (2025). Strategic web-based data dashboards as monitoring tools for promoting organizational innovation. Buildings, 15(13), 2204. https://doi.org/10.3390/buildings15132204
Dia, N. J., Sieras, J. C., Khalid, S. A., Macatotong, A. H. T., Mondejar, J. M., Genotiva, E. R., & Delena, R. D. (2025). EduGuard RetainX: An advanced analytical dashboard for predicting and improving student retention in tertiary education. SoftwareX, 29. https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102057
Elrayah, M., & Semlali, Y. (2023). Sustainable total reward strategies for talented employees’ sustainable performance, satisfaction, and motivation: Evidence from the educational sector. Sustainability, 15(2), 1605. https://doi.org/10.3390/su15021605
Gan, Q. (2023). Study on the relationship between research incentive mechanisms and research outcome commercialization in private higher education institutions. Frontiers in Business, Economics and Management, 12(1), 73-76. https://doi.org/10.54097/fbem.v12i1.13760
Gonçalves, C. T., Gonçalves, M. J. A., & Campante, M. I. (2023). Developing integrated performance dashboards visualisations using Power BI as a platform. Information, 14(11), 614. https://doi.org/10.3390/info14110614
Győrffy, B., Csuka, G., Herman, P., & Török, Á. (2020). Is there a golden age in publication activity? —an analysis of age-related scholarly performance across all scientific disciplines. Scientometrics, 124(2), 1081–1097. https://doi.org/10.1007/s11192-020-03501-w
Komljenovic, J., Sellar, S., & Birch, K. (2025). Turning universities into data-driven organisations: Seven dimensions of change. Higher Education, 89, 1369–1386. https://doi.org/10.1007/s10734-024-01277-z
Kridelbaugh, D. (2021). Succession planning: Best practices for knowledge transfer. Lab Manager. https://www.labmanager.com/succession-planning-best-practices-for-knowledge-transfer-27460
Kwiek, M., & Roszka, W. (2024). The young and the old, the fast and the slow: a large-scale study of productivity classes and rank advancement. Studies in Higher Education, 49(11), 2036–2051. https://doi.org/10.1080/03075079.2023.2288172
Li, X., Dong, Y., & Ai, Z. (2025). Path to intelligent evaluation: Utilizing power BI for enhanced performance insights. Computers and Education Open, 9, 100271. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2025.100271
Lv, A. (2024). Incentive mechanisms, work engagement, and productivity of higher education teachers in China: Basis for faculty development plan. International Journal of Research Studies in Management, 12(4), 187-199. https://doi.org/10.5861/ijrsm.2024.1044
Mahmud, D., & Ikbal, M. Z. (2024). Power BI and data analytics in financial reporting: A review of real-time dashboarding and predictive business intelligence tools. International Journal of Scientific Interdisciplinary Research, 5(2), 125–157. https://doi.org/10.63125/yg9zxt61
Martinez-Gil, J. (2023). Framework to automatically determine the quality of open data catalogs. arXiv preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.15464
Microsoft. (2025). Import a Power BI visual from AppSource into your workspace. Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/developer/visuals/import-visual
QS Quacquarelli Symonds. (2024). QS World University Rankings 2025. QS Top Universities. https://www.topuniversities.com/world-university-rankings/2025
Sijbrandij, J. J., Hoekstra, T., Almansa, J., Peeters, M., Bültmann, U., & Reijneveld, S. A. (2020). Variance constraints strongly influenced model performance in growth mixture modeling: A simulation and empirical study. BMC Medical Research Methodology, 20, 276. https://doi.org/10.1186/s12874-020-01154-0
Times Higher Education. (2024). World University Rankings 2025. https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings/2025/world-ranking
Tirupati, K. K., Joshi, A., Singh, S. P., Chhapola, A., Jain, S., & Gupta, A. (2023). Leveraging Power BI for enhanced data visualization and business intelligence. Universal Research Reports, 10(2), 676–711. https://doi.org/10.36676/urr.v10.i2.1375
White, M. (2022). Sample size in quantitative instrument validation studies: A systematic review of articles published in Scopus, 2021. Heliyon, 8(12), e12223. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e12223
Wiltshire, D., & Alvanides, S. (2022). Ensuring the ethical use of big data: Lessons from secure data access. Heliyon, 8(2), e08981. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08981
Zimmer, F., Henninger, M., & Debelak, R. (2024). Sample size planning for complex study designs: A tutorial for the mlpwr package. Behavior Research Methods, 56, 5246–5263. https://doi.org/10.3758/s13428-023-02269-0
