ปัจจุบันเราไม่อาจปฏิเสธได้ว่า ‘ข้อมูล (Data)’ เป็นสิ่งสำคัญที่ทุกองค์กรให้ความสำคัญเป็นอย่างมาก
จนเรียกได้ว่า Data เปรียบเสมือนขุมทรัพย์ในโลกดิจิทัล (Digital)
ของผู้ที่สามารถนำข้อมูลไปสร้างผลประโยชน์ได้อย่างมหาศาล และข้อมูลนี้ก็เป็นสิ่งที่คอยขับเคลื่อนให้กับองค์กรด้วยเช่นกัน
เมื่อข้อมูลต่างๆ เริ่มมีความหลากหลายมากขึ้น จึงจำเป็นต้องมี Data Governance หรือ ‘การธรรมาภิบาลข้อมูล’ อันเป็นระเบียบและแนวทางปฎิบัติต่อข้อมูลเสมือนหนึ่งเป็นสินทรัพย์องค์กร โดยแบ่งออกเป็น 10 ส่วนหลักที่มีความสำคัญและเกี่ยวเนื่องกัน คือ
ไม่พลาดทุกข้อมูล ข่าวสารที่น่าสนใจ อย่าลืมกดไลก์ Facebook bangkokbanksme
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