“Data Governance” พิมพ์เขียวข้อมูลที่ SME ควรรู้

ปัจจุบันเราไม่อาจปฏิเสธได้ว่า ‘ข้อมูล (Data)’ เป็นสิ่งสำคัญที่ทุกองค์กรให้ความสำคัญเป็นอย่างมาก จนเรียกได้ว่า Data เปรียบเสมือนขุมทรัพย์ในโลกดิจิทัล (Digital) ของผู้ที่สามารถนำข้อมูลไปสร้างผลประโยชน์ได้อย่างมหาศาล และข้อมูลนี้ก็เป็นสิ่งที่คอยขับเคลื่อนให้กับองค์กรด้วยเช่นกัน

เมื่อข้อมูลต่างๆ เริ่มมีความหลากหลายมากขึ้น จึงจำเป็นต้องมี Data Governance หรือ ‘การธรรมาภิบาลข้อมูล’ อันเป็นระเบียบและแนวทางปฎิบัติต่อข้อมูลเสมือนหนึ่งเป็นสินทรัพย์องค์กร โดยแบ่งออกเป็น 10 ส่วนหลักที่มีความสำคัญและเกี่ยวเนื่องกัน คือ

1.Data Architecture

เป็นการอธิบายถึงโครงสร้างและการเชื่อมโยงของข้อมูลทั้งหมดภายในองค์กร รวมไปถึงทิศทางการไหลของข้อมูลในระดับต่างๆ ทั้งหมด เพื่อให้คนในองค์กรเข้าใจภาพรวมทั้งหมดขององค์กร

2.Data Modeling & Design

เป็นการสร้างแบบจำลองข้อมูลเพื่อนำแนวคิดต่างๆ มานำเสนอในรูปแบบจำลองที่อธิบายได้เข้าใจง่าย และเพื่อสร้างความเข้าใจระหว่างผู้ออกแบบฐานข้อมูล ผู้เขียนโปรแกรม และผู้ใช้งานระบบฐานข้อมูล อาจเป็นในรูปแบบของไดอะแกรม (Diagram) หรือตาราง โดยแบ่งออกเป็นได้ 3 ระดับคือ Conceptual Data Model, Logical Data Model และ Physical Data Model

3.Data Storage & Operations

เป็นการดำเนินการจัดการข้อมูลภายในองค์กรตลอด Life Cycle โดยเริ่มตั้งแต่การวางแผนการใช้งาน การสำรองข้อมูล (Backup) การกู้คืนข้อมูล (Restore) การจัดเก็บถาวร (Archive) และกระบวนการต่างๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องและไม่สูญหาย

4.Data Security

เป็นขั้นตอนการสร้างความมั่นคงปลอดภัยของข้อมูลในบริบทของการรักษาความลับ ความถูกต้องของข้อมูล ความพร้อมใช้งานของข้อมูล โดยต้องดําเนินการตั้งแต่การวางแผน การจัดทํา การปฏิบัติตาม และการบังคับใช้นโยบายและขั้นตอนในการรักษาความมั่นคงปลอดภัย

5.Data Integration & Interoperability

เป็นขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ ในรูปแบบที่สอดคล้องกันเข้ามาอยู่ในแหล่งเดียวกัน เพื่อนำไปใช้ในการจัดทำ Master Data, Data Warehouse และ Data Lake สิ่งที่จะได้มาจากขั้นตอนนี้เพิ่มเติม คือการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างหน่วยงาน ซึ่งเป็นการทำงานร่วมแบบข้ามหน่วยงาน ทำให้เกิดการกำหนดมาตรฐานหรือข้อตกลงร่วมกันระหว่างหน่วยงานหรือระบบขึ้น เพื่อให้เกิดการควบคุมและจัดการคุณภาพของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

6.Reference & Master Data

เป็นการบริหารจัดการข้อมูลเพื่อให้ทุกหน่วยงานสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลร่วมกันได้ โดยข้อมูลอาจเก็บไว้แหล่งเดียวหรือมีระบบที่ใช้จัดเก็บ เพื่อลดความซ้ำซ้อนกันของข้อมูลที่มีอยู่ในระบบ ด้วยการกำหนดมาตรฐานต่างๆ โดยข้อมูลที่เป็นข้อมูลหลัก (Master Data) หมายถึง ข้อมูลที่สร้างและได้รับการใช้งานอยู่ภายในขอบเขตองค์กร เช่น ข้อมูลพนักงาน ข้อมูลสินค้า ข้อมูลผู้ขาย ส่วนข้อมูลอ้างอิง (Reference Data) หมายถึง ข้อมูลที่มีความเป็นสากลและมีการใช้งานโดยทั่วไป เช่น ข้อมูลชื่อจังหวัด ข้อมูลรหัสไปรษณีย์

7.Data Warehousing & Business Intelligent

เป็นการดำเนินการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึงรูปแบบที่หลากหลายมาเก็บในคลังข้อมูล โดยผ่านกระบวนการและจัดทำให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม เพื่อนำไปวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป

8.Document & Content

เป็นการวางแผนการจัดการ การเข้าถึง การใช้งาน และการควบคุมกิจกรรมต่างๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือแบบกึ่งโครงสร้าง เช่น การจัดเก็บ การป้องกันความเสียหาย การเข้าถึงข้อมูล ทั้งที่เก็บอยู่ในรูปแบบกระดาษ และไฟล์อิเล็กทรอนิกส์ มีข้อความ รูปภาพ เสียง ภาพเคลื่อนไหว ฯลฯ

9.Metadata Management

เป็นการบริหารจัดการและกำหนดมาตรฐานข้อมูลที่ใช้กำกับและอธิบายข้อมูลหลักหรือข้อมูลอื่นๆ ซึ่งรายละเอียดใน Metadata จะทำให้ทราบถึงคุณลักษณะของข้อมูล เพื่อทำให้ผู้ใช้งานเข้าใจข้อมูลและระบบ รวมถึงขั้นตอนการทำงานได้อย่างถูกต้องและตรงกัน

10.Data Quality Management

เป็นการวางแผนการดำเนินการ และการควบคุมกิจกรรมต่างๆ รวมถึงการปรับปรุง เพื่อให้ข้อมูลมีคุณภาพตลอดเวลา โดยต้องทำให้ข้อมูลมีความถูกต้อง (Accuracy) ครบถ้วน (Completeness) สอดคล้องกัน (Consistency) เป็นปัจจุบัน (Timeliness) ตรงตามความต้องการของผู้ใช้ (Relevancy) และพร้อมใช้ (Availability) ซึ่งอาจมีเครื่องมือหรือซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการวัดระดับคุณภาพของข้อมูลและประสิทธิภาพของการนำข้อมูลไปใช้

ทำไมต้องใส่ใจ Data Governance

การทำ Data Governance ผู้ได้รับประโยชน์สูงสุดก็คือผู้ประกอบการ เพราะว่าเป็นกลุ่มที่ต้องใช้ข้อมูลตลอดเวลา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลสินค้า ยอดขาย กลุ่มลูกค้า หรือการทำสินค้ารูปแบบใหม่ๆ เพื่อให้สอดคล้องกับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป รวมถึงข้อมูลที่เป็นข้อมูลภายในองค์กรก็ตาม การมี Data Governance ที่มีประสิทธิภาพสูงจะก่อให้เกิดข้อมูลอันมีค่ามหาศาล

ผลที่ตามมาคือ องค์กรสามารถดึงศักยภาพจาก Data ที่ผ่านการคัดกรองแล้วมาสร้าง Impact จนก่อให้เกิดผลประกอบการ ทั้งด้านกำไร จำนวนลูกค้าเติบโตอย่างก้าวกระโดด และช่วยสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันทางธุรกิจ

ถึงแม้ว่า Data Governance ถ้ามองจากภายนอกภาคธุรกิจอาจคิดว่าเป็นแค่การตั้งกฎการใช้ Data ของทั้งองค์กร ให้คนในองค์กรปฏิบัติตาม แต่หากมองให้ลึกจะเห็นได้ว่าการทำ Data Governance ของแต่ละองค์กรจะมีความแตกต่างกัน เนื่องจากไม่มีหลักปฏิบัติที่ตายตัว ขึ้นอยู่กับชนิดของ Data ในแต่ละองค์กรว่า มีลักษณะแบบใด สภาพแวดล้อมของ Data ภายในองค์กรมีความพร้อมในการทำ Data Governance หรือไม่ รวมไปถึงการสร้างความตระหนักให้กับคนในองค์กรเห็น


Data Governance จึงเป็นสิ่งที่ไม่ควรถูกมองข้าม คนในองค์กรต้องช่วยกันผลักดันให้เกิดขึ้นจริง เพื่อพัฒนาธุรกิจให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น