# Databricks เปิด Predictive AI Functions พยากรณ์และตรวจค่าผิดปกติได้ด้วยคำสั่ง SQL

> Databricks เปิด Predictive AI Functions รุ่น Beta เมื่อ 14 ต.ค. 2026 ฟังก์ชัน SQL 5 ตัวสำหรับพยากรณ์ ตรวจค่าผิดปกติ หาสาเหตุ และทำนายค่า โดยไม่ต้องสร้างโมเดลเอง

- ประเภท: ข่าว · หมวด: Data & Analytics
- เผยแพร่: 2026-10-15T05:07:00.000Z · อัปเดต: 2026-10-15T05:07:00.000Z
- โดย: กองบรรณาธิการ THAI DATA, THAI DATA IT BUSINESS ENTERPRISE
- ที่มา: https://thaidata.co.th/data/databricks-predictive-ai-functions-forecast-sql/

## สรุปประเด็นสำคัญ

- Databricks เปิด **Predictive AI Functions** รุ่น **Beta** เมื่อ **14 ตุลาคม 2026** เป็นฟังก์ชัน SQL **5 ตัว** ได้แก่ ai_forecast รุ่นใหม่ ai_top_drivers ai_detect_anomalies ai_predict_value และ ai_predict_class
- ai_forecast **เวอร์ชัน 2** ใช้ time series foundation model แบบ transformer รองรับวันหยุด ตัวแปรภายนอก และค่าที่ห้ามติดลบ แต่ต้องสั่ง version => '2' เพราะค่าเริ่มต้นยังเป็นเวอร์ชัน 1
- ผลทดสอบ fev-bench ที่ Databricks รายงานเอง ai_forecast ใหม่ชนะเวอร์ชันเดิมใน **98%** ของงาน และชนะฟังก์ชันของผู้ให้บริการคลาวด์ดาต้าแวร์เฮาส์ที่ไม่ระบุชื่อ **79%**
- ต้องใช้ Pro หรือ Serverless SQL warehouse และผู้ดูแลต้องเปิด preview ก่อน ใน Genie ตอนนี้ใช้ได้เฉพาะ ai_top_drivers อีก **4** ฟังก์ชันจะตามมา

Databricks เปิด Predictive AI Functions รุ่น Beta เมื่อวันที่ 14 ตุลาคม 2026 เป็นฟังก์ชัน SQL 5 ตัวที่ให้นักวิเคราะห์ข้อมูลพยากรณ์ตัวเลข ตรวจหาค่าผิดปกติ หาว่าอะไรทำให้ตัวชี้วัดเปลี่ยน และทำนายค่าที่ขาดหายได้ในคำสั่ง SQL เดียว โดยไม่ต้องส่งงานให้ทีม data science สร้างและดูแลโมเดลเอง

บล็อกประกาศของ Jonathan Brito และ Gary Shambat จาก Databricks ระบุว่าโมเดลเบื้องหลังทุกฟังก์ชันเป็นโมเดลที่ Databricks ดูแลจากส่วนกลาง ผลจึงออกมาเหมือนกันไม่ว่าจะเรียกจาก SQL editor, notebook, dashboard หรือถาม Genie ด้วยภาษาธรรมดา และรันได้กับข้อมูลหลายร้อยล้านแถว

## ฟังก์ชัน 5 ตัวใน Predictive AI Functions

| ฟังก์ชัน | ใช้ทำอะไร | ข้อกำหนดหลักตามเอกสาร |
| --- | --- | --- |
| ai_forecast (เวอร์ชัน 2) | พยากรณ์อนุกรมเวลาไปข้างหน้า | Pro หรือ Serverless SQL warehouse และสั่ง version => '2' |
| ai_top_drivers | จัดอันดับกลุ่มที่ทำให้ตัวชี้วัดเปลี่ยนมากที่สุดระหว่างกลุ่มควบคุมกับกลุ่มทดสอบ | Databricks Runtime 16.1 ขึ้นไป ใช้ SQL warehouse หรือคลัสเตอร์ที่เปิด Photon |
| ai_detect_anomalies | ให้คะแนนความผิดปกติ 0–1 กับข้อมูลอนุกรมเวลา | Pro หรือ Serverless SQL warehouse ใช้บน Classic ไม่ได้ |
| ai_predict_value | เทรน regression จากแถวที่มีค่า แล้วทำนายแถวที่เป็น NULL | Pro หรือ Serverless SQL warehouse หรือ Runtime 19.3 ขึ้นไป |
| ai_predict_class | เทรน classification แล้วใส่ประเภทพร้อมค่าความมั่นใจ | Pro หรือ Serverless SQL warehouse หรือ Runtime 19.3 ขึ้นไป |

ทุกฟังก์ชันใน Predictive AI Functions อยู่ในสถานะ Beta และผู้ดูแล workspace ต้องเปิด preview ชื่อ Predictive AI Functions จากหน้า Previews ก่อนใช้ ai_detect_anomalies ใช้เกณฑ์เริ่มต้นที่คะแนน 0.95 ปรับให้ต่ำลงเพื่อจับค่าผิดปกติมากขึ้นได้ และจำกัดให้วิเคราะห์เฉพาะช่วงล่าสุดได้สูงสุด 8,192 แถวต่ออนุกรม โดยยังใช้ข้อมูลก่อนหน้าเป็นบริบท

![Genie ตอบคำถามว่าช่วงเวลาใดทำให้รายได้ค่าโดยสารแท็กซี่นิวยอร์กเปลี่ยนมากที่สุด โดยเรียก ai_top_drivers ได้ว่าช่วงกลางวันวันธรรมดาเพิ่ม 2,906 ดอลลาร์ และช่วงเร่งด่วนเย็นวันธรรมดาลด 852 ดอลลาร์](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/databricks-predictive-ai-functions-forecast-sql/databricks-genie-ai-top-drivers.webp?v=3e2f23de) _(ภาพ: Databricks)_

ตัวอย่างในบล็อกใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างแท็กซี่นิวยอร์ก ai_top_drivers วิเคราะห์ว่ารายได้ค่าโดยสารที่เพิ่มจาก 133,302 เป็น 135,937 ดอลลาร์สหรัฐระหว่างมกราคมกับกุมภาพันธ์ 2016 มาจากช่วงกลางวันของวันธรรมดามากที่สุด ขณะที่ช่วงเร่งด่วนตอนเย็นของวันธรรมดาเป็นตัวฉุดหลัก

## ai_forecast เวอร์ชัน 2: foundation model วันหยุด และตัวแปรภายนอก

ไฮไลต์ของ Predictive AI Functions คือ ai_forecast รุ่นใหม่ ซึ่งใช้ time series foundation model แบบ transformer ที่ฝึกล่วงหน้าจากอนุกรมเวลาจำนวนมาก คล้ายกับที่โมเดลภาษาฝึกจากข้อความ จึงจับฤดูกาลและแนวโน้มได้เองโดยไม่ต้องปรับค่า สิ่งที่เพิ่มจากเวอร์ชัน 1 มีดังนี้

- **วันหยุด** ระบุ holiday_region ให้โมเดลคิดผลของวันหยุดในภูมิภาคนั้น เอกสารยกตัวอย่างรหัส 'US' แต่ไม่ได้แสดงรายการรหัสที่รองรับ
- **ตัวแปรภายนอก (covariates)** ใส่ปัจจัยที่รู้ล่วงหน้า เช่น ราคาที่วางแผนไว้หรือแคมเปญ หรือปัจจัยที่รู้เฉพาะในอดีต เช่น สภาพอากาศ
- **ค่าห้ามติดลบ** ตั้ง positive_only สำหรับตัวเลขอย่างยอดขาย จำนวนชิ้น หรือสินค้าคงคลัง
- **หลายตัวชี้วัดพร้อมกัน** พยากรณ์ได้ไม่จำกัดจำนวนกลุ่ม และสูงสุด 100 ตัวชี้วัดในแต่ละกลุ่ม

จุดที่ต้องระวังคือเอกสารระบุว่า ถ้าไม่ระบุ version ฟังก์ชันจะทำงานแบบเวอร์ชัน 1 ซึ่งเป็น Public Preview และรองรับ HIPAA ผู้ใช้จึงต้องสั่ง version => '2' เองทุกครั้งที่ต้องการโมเดลใหม่

![หน้าเอกสาร ai_forecast ระบุว่าเวอร์ชัน 1 เป็น Public Preview และรองรับ HIPAA ส่วนเวอร์ชัน 2 ที่แนะนำเป็น Beta และต้องเปิด Predictive AI Functions preview](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/databricks-predictive-ai-functions-forecast-sql/databricks-ai-forecast-docs-version-2.webp?v=d84526a3) _(ภาพ: Databricks (ภาพหน้าจอ))_

Databricks ทดสอบ ai_forecast ใหม่ด้วยชุดทดสอบ fev-bench โดยนับว่าในแต่ละงานระบบใดมีความคลาดเคลื่อนเชิงความน่าจะเป็นต่ำกว่า ผลที่บริษัทรายงานเองคือ ai_forecast ใหม่ชนะเวอร์ชัน 1 ใน 98% ของงาน และชนะฟังก์ชันของผู้ให้บริการคลาวด์ดาต้าแวร์เฮาส์รายหนึ่งที่บล็อกไม่ระบุชื่อ 79%

![กราฟของ Databricks แสดงอัตราชนะรายงานของ ai_forecast เวอร์ชัน 2 ที่ 98% เมื่อเทียบเวอร์ชัน 1 และ 79% เมื่อเทียบผู้ให้บริการคลาวด์ดาต้าแวร์เฮาส์](https://thaidata-co-th.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/thaidata.co.th/images/articles/databricks-predictive-ai-functions-forecast-sql/databricks-ai-forecast-win-rate.webp?v=c598ea13) _(ภาพ: Databricks)_

## ทำไมเรื่องนี้สำคัญ

แพลตฟอร์มข้อมูลรายใหญ่กำลังย้ายงานพยากรณ์จากมือทีม data science มาไว้ในคำสั่ง SQL เพียงหนึ่งสัปดาห์ก่อนหน้า Google Cloud เพิ่ม [TimesFM 3.0 ใน BigQuery](/data/bigquery-timesfm-3-0-multivariate-forecasting/) ให้ฟังก์ชันพยากรณ์รับปัจจัยอย่างโปรโมชันได้ Predictive AI Functions ของ Databricks ขยายแนวคิดเดียวกันไปถึงการหาสาเหตุ การตรวจค่าผิดปกติ และการทำนายค่า

อีกด้านคือ Genie ผู้ช่วยตอบคำถามข้อมูลของ Databricks Databricks ให้เหตุผลว่าฟังก์ชันเหล่านี้ใช้วิธี machine learning ที่ออกแบบเฉพาะงาน จึงตอบคำถามประเภท "ทำไมตัวเลขเปลี่ยน" ได้น่าเชื่อถือกว่าการให้โมเดลภาษาทั่วไปคิดเอง แต่ ณ วันประกาศ Genie ใช้ได้เพียง ai_top_drivers

## สิ่งที่องค์กรไทยควรทำ

- **ทดสอบย้อนหลังก่อนใช้จริง** เอาข้อมูลยอดขายหรือปริมาณงานในอดีตมาพยากรณ์ช่วงที่รู้คำตอบแล้ว เทียบกับโมเดลหรือวิธีที่ใช้อยู่ ผลทดสอบ 98% และ 79% เป็นตัวเลขของ Databricks เอง
- **ตรวจเรื่องวันหยุดไทย** ทดลองว่า holiday_region รับรหัสของไทยหรือไม่ ถ้าไม่ได้ ให้ใส่สงกรานต์ ปีใหม่ หรือแคมเปญอย่าง 11.11 เป็นตัวแปรภายนอกแทน
- **กำหนดให้ทีมใส่ version => '2'** ใน SQL ที่เขียนใหม่ทุกครั้ง และจดไว้ในมาตรฐานโค้ด เพราะลืมแล้วจะได้โมเดลเวอร์ชันเก่าโดยไม่รู้ตัว
- **ยังไม่ใช้กับงานที่ต้องผ่านการกำกับ** ฟังก์ชันใหม่ทั้งหมดเป็น Beta พฤติกรรมอาจเปลี่ยน ธนาคาร ประกัน และโรงพยาบาลควรใช้กับงานวิเคราะห์ภายในก่อน
- **ติดตามการใช้ทรัพยากร SQL warehouse** เมื่อรันกับตารางขนาดหลายร้อยล้านแถว เพื่อไม่ให้ค่าใช้จ่ายด้านคำนวณเกินงบ

ติดตามข่าวฐานข้อมูลและ Data Platform เพิ่มเติมได้ที่[หมวด Data](/data/)

## คำถามที่พบบ่อย

### Predictive AI Functions ของ Databricks คืออะไร?

Predictive AI Functions คือชุดฟังก์ชัน SQL ของ Databricks ที่เปิดรุ่น Beta เมื่อ 14 ตุลาคม 2026 ให้นักวิเคราะห์พยากรณ์อนุกรมเวลา ตรวจหาค่าผิดปกติ หาว่ากลุ่มใดทำให้ตัวชี้วัดเปลี่ยน และทำนายค่าที่ขาดหาย ด้วยโมเดลที่ Databricks ดูแลให้ จึงไม่ต้องสร้างหรือดูแลโมเดล machine learning เอง

### ใช้ Predictive AI Functions กับ SQL warehouse แบบไหนได้บ้าง?

ทุกฟังก์ชันใช้ได้บน Pro หรือ Serverless SQL warehouse และผู้ดูแล workspace ต้องเปิด Predictive AI Functions จากหน้า Previews ก่อน ai_detect_anomalies ใช้บน Classic SQL warehouse ไม่ได้ ai_top_drivers ต้องใช้ SQL warehouse หรือคลัสเตอร์ที่เปิด Photon บน Databricks Runtime 16.1 ขึ้นไป ส่วน ai_predict_value และ ai_predict_class ใช้บนคลัสเตอร์ Databricks Runtime 19.3 ขึ้นไปได้ด้วย

### ai_forecast เวอร์ชัน 2 ต่างจากเวอร์ชัน 1 อย่างไร?

ai_forecast เวอร์ชัน 2 ใช้ time series foundation model ที่ฝึกล่วงหน้าจากอนุกรมเวลาจำนวนมาก จึงพยากรณ์ได้โดยไม่ต้องปรับค่า และเพิ่มการคิดผลของวันหยุด ตัวแปรภายนอก และการบังคับให้ค่าไม่ติดลบ เวอร์ชัน 2 ยังเป็น Beta ส่วนเวอร์ชัน 1 เป็น Public Preview และค่าเริ่มต้นของฟังก์ชันยังเป็นเวอร์ชัน 1

### ถาม Genie ด้วยภาษาธรรมดาให้ใช้ Predictive AI Functions ได้หรือยัง?

ได้บางส่วน ณ 14 ตุลาคม 2026 Genie เรียกใช้ ai_top_drivers ได้แล้ว เช่น ถามว่าทำไมรายได้ไตรมาสก่อนลดลง ส่วน ai_forecast, ai_detect_anomalies, ai_predict_value และ ai_predict_class Databricks ระบุว่าจะตามมาเร็ว ๆ นี้ โดยยังไม่บอกวันที่


## แหล่งอ้างอิง

- [Unlock powerful insights and forecasts with Predictive AI Functions](https://www.databricks.com/blog/unlock-powerful-insights-and-forecasts-predictive-ai-functions) — Databricks
- [ai_forecast function](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/functions/ai_forecast) — Databricks
- [ai_detect_anomalies function](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/functions/ai_detect_anomalies) — Databricks
- [ai_top_drivers function](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/functions/ai_top_drivers) — Databricks
- [ai_predict_value function](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/functions/ai_predict_value) — Databricks
- [ai_predict_class function](https://docs.databricks.com/aws/en/sql/language-manual/functions/ai_predict_class) — Databricks