ก่อนจะไปจัดธรรมาภิบาลข้อมูล ต้องเข้าใจก่อนว่าข้อมูลที่มีอยู่นั้นเป็นประเภทอะไรบ้าง ซึ่งในโลกยุคปัจจุบันข้อมูลได้ถูกแบ่งออกมาเป็น 3 ประเภทใหญ่ๆ ได้แก่
- ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) คือข้อมูลที่มีนิยามโครงสร้างข้อมูลไว้อย่างชัดเจน ทำให้ง่ายในการสืบค้น พร้อมใช้งานต่อยอดได้ทันที ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูล (Database) ที่เป็นตาราง หรือไฟล์รูปแบบ Spreadsheet อย่างเช่นไฟล์ Excel หรือ Comma-Separated Values (CSV) เป็นต้น
- ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data) คือข้อมูลที่มีโครงสร้างระดับหนึ่ง อาจเป็นลำดับชั้น (Hierarchy) โดยนิยามโครงสร้างมาประกอบด้วย อย่างเช่น ไฟล์ Extensible Markup Language (XML) หรือ Javascript Object Notation (JSON) หรือเว็บเพจต่าง ๆ
- ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) คือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแน่นอน และไม่ได้มีนิยามโครงสร้างข้อมูลแต่อย่างใด อย่างเช่น เอกสารกระดาษ รูปภาพ วีดีโอ เสียง ข้อความยาว ๆ บนโลกโซเชียลเน็ตเวิร์ก
ก่อนที่จะทำ Data Governance นั้น เราจำเป็นต้องเข้าใจก่อนว่าภายในองค์กรของเรามีข้อมูล ประเภทใดบ้าง เพื่อที่จะจัดการข้อมูลในแต่ละชนิดได้อย่างถูกวิธีแล้วจึงจะสามารถนำมาบูรณา การร่วมกันต่อยอด อย่างการทำ Big Data Analytics หรือหา insight บางอย่างภายในข้อมูลที่มีได้
อะไรคือ Data Governance
คำว่า “ธรรมาภิบาลข้อมูล”หรือ “Data Governance” นั้นถ้าเป็นภาษาทางการนั้นคือการ กำหนดสิทธิ หน้าที่ และความรับผิดชอบในการบริหารจัดการข้อมูล ว่ากันตั้งแต่การจัดทำ การจัดเก็บ การจำแนกหมวดหมู่ การประมวลผลหรือใช้ข้อมูล การเปิดเผยข้อมูล การตรวจสอบ รวมถึงการทำลาย พร้อมกับการกำหนดมาตรการในการควบคุมและพัฒนาคุณภาพของข้อมูลให้มีความถูกต้อง พร้อมใช้ และทำให้ข้อมูลเป็นปัจจุบันรวมทั้งกฎเกณฑ์ต่างๆในการอนุญาตให้เข้าถึงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ชัดเจนมีมาตรการความมั่นคงปลอดภัย และไม่ให้มีข้อมูลส่วนบุคคลถูกละเมิดเกิดขึ้น
หากพูดเป็นหลักการภาพรวมที่ทำให้เข้าใจง่ายขึ้น Data Governance นั่นคือ แนวคิดและ กระบวนการบริหารจัดการข้อมูล (Data Management) ให้เป็นไปตามวงจรชีวิตของข้อมูล (Data Life Cycle) อย่างมีระบบที่จะทำให้มีมาตรฐานอย่างเช่นนิยามและโครงสร้างข้อมูลที่มีความชัดเจนเพื่อให้ สามารถนำไปใช้งานต่อยอดได้อย่างสะดวก รวมทั้งมีความชัดเจนว่าใครเป็นเจ้าของข้อมูล ผู้ดูแลข้อมูล และใครมีสิทธิเข้าถึงได้บ้างนั่นเอง
Data Governance Framework
Data Governance นั้นถือได้ว่าเป็นส่วนที่สำคัญในการบริหารจัดการข้อมูลเพื่อให้เกิดการขับ เคลื่อนองค์กรด้วยข้อมูลที่ดีได้อย่างยั่งยืน และเป็นแนวทางที่จะช่วยให้สามารถกำหนดทิศทาง ควบคุม ให้ข้อมูลมีคุณภาพที่ดี เป็นขั้นตอนที่จะทำให้ข้อมูลภายในองค์กรดีขึ้นได้ แต่ทั้งนี้การจัดทำ Data Governance นั้นไม่ได้มีรูปแบบที่ตายตัวชัดเจน ดังนั้น ทาง DGA จึงได้กำหนด Data Governance Framework ขึ้นมาเพื่อให้เป็นหลักยึดได้ง่ายขึ้นว่าจะต้องมีปัจจัยใดบ้างเป็นสำคัญที่จะต้องคำนึงถึงและ พิจารณา อันได้แก่
- Policy & Standard คือนโยบายต่างๆ และมาตรฐานในการจัดเก็บข้อมูล โดยจะต้อง มีการจัดทำเอกสารนิยามต่างๆ เพื่ออธิบายข้อมูลให้มีความชัดเจน อย่างเช่น เอกสาร พจนานุกรมข้อมูล (Data Dictionary) การใส่คำอธิบายของข้อมูลหรือชนิดข้อมูล เป็นต้น
- Privacy & Compliance คือการกำหนดนโยบายความเป็นส่วนตัวและการอนุญาตให้ใช้ งานข้อมูลดังกล่าว การจัดลำดับชั้นความลับของข้อมูล
- Role & Responsibility คือการกำหนดหน้าที่และความรับผิดชอบในการดูแลข้อมูล ใครต้องทำอะไรในข้อมูลชุดนั้นๆ บ้าง อย่างเช่น ใครเป็นเจ้าของข้อมูล (Data Owner) ใครเป็นผู้ใช้ข้อมูล (Data User) หรือผู้สนับสนุนข้อมูล (Data Supporter)
- Process คือกระบวนการในการบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีระบบ วิธีการจัดการกับข้อมูล แต่ละประเภท เพื่อให้พร้อมใช้งานได้ตลอดเวลา และให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน
- Guideline คือแนวทางปฏิบัติต่าง ๆ ที่จะทำให้กระบวนการภายในทั้งหลายไปใน แนวทางเดียวกัน
เป้าหมายของการทำ Data Governance
สำหรับการทำ Data Governance นั้น เป้าหมายที่สำคัญที่สุดคือการทำให้เกิด “ข้อมูลที่ดี” ภายในองค์กร ซึ่งข้อมูลที่ดีนั้นมี 3 องค์ประกอบสำคัญด้วยกัน ได้แก่
- Data Security ข้อมูลจะต้องมีความปลอดภัย สามารถรักษาความลับข้อมูลได้ (Confidentiality) มีการกำหนดสิทธิว่าใครแก้ไขได้บ้าง (Integrity) และมีการสำรอง ข้อมูลไว้เผื่อกรณีเกิดปัญหาต้องกู้คืนข้อมูล (Availability)
- Data Privacy ข้อมูลจะต้องมีการปกป้องความเป็นส่วนบุคคล โดยต้องมีการขออนุญาต (consent) จากเจ้าของข้อมูลส่วนบุคคลก่อนเสมอ
- Data Quality ข้อมูลจะต้องมีคุณภาพ มีความถูกต้อง ครบถ้วน เป็นปัจจุบัน มีมาตรฐานเดียวกัน ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้
ส่วนที่ยากสุดใน 3 องค์ประกอบนั้นคือ Data Quality เนื่องด้วยคำว่าคุณภาพที่ดีนั้นอาจเรียก ได้ว่าไม่ได้มีอะไรบอกชัดเจนนักว่าอะไรเรียกว่า “มีคุณภาพ” จึงถือว่า Data Quality เป็นงานที่มีมิติ ซับซ้อน จึงต้องใช้ความละเอียดรอบคอบในระดับสูง ถึงจะสามารถประเมินได้ว่ามีคุณภาพจริงหรือไม่ ซึ่ง Data Governance Framework ได้มีแนวทางในการตรวจสอบเพื่อการประเมินผล 6 องค์ประกอบ ให้พิจารณาด้วยกัน ได้แก่
การทำ Data Governance หรือ ธรรมาภิบาลข้อมูล คือ “การกำกับดูแลข้อมูลโดยมีการกำหนดนโยบายที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอย่างมีระบบตั้งแต่การเกิดของข้อมูล การจัดเก็บ การวิเคราะห์ การทำลาย การเข้าถึง การรักษาความปลอดภัย” การทำ Data Governance จึงมีนัยสำคัญอย่างมากต่อทุกๆองค์กรที่ต้องการใช้ข้อมูลในการขับเคลื่อนธุรกิจ โดยเฉพาะองค์กรที่ต้องการเป็น Data Driven Organizationในขั้นตอนแรกของการดำเนินโครงการ Data Governance คือ การกำหนดแนวทางการปฎิบัติหรือกรอบการทำโครงการ ซึ่งกรอบที่ว่านี้ไม่ใช่เพียงแต่เป็นกรอบโครงสร้างบทบาทหน้าที่ในธรรมาภิบาลข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นกรอบโครงสร้างที่ครอบคลุมทั้งในเชิงปฎิบัติและกระบวนการที่จะทำให้โครงการ Data Governance มีกระบวนการที่นำไปใช้ได้อย่างต่อเนื่อง เรียกว่า Data Governance Framework หรือ “กรอบธรรมาภิบาลข้อมูล” โดยมุ่งเน้นกระบวนการที่ลดความซับซ้อนและทำให้ข้อมูลมีประสิทธิภาพสูงสุด
อย่างไรก็ตาม แต่ละองค์กร จะมีการใช้ Framework หรือ กรอบธรรมาภิบาลที่แตกต่างกัน ซึ่งตามหลักสากล Framework นี้ ก็มีให้เลือกใช้อ้างอิงได้หลากหลาย ทำให้หลายองค์กรจึงต้องเผชิญกับปัญหาในการเลือก Framework ที่จะนำมาปฎิบัติในองค์กร
Framework ที่เหมาะสมที่สุดของแต่ละองค์กร มีปัจจัยที่เกี่ยวข้องกันหลายส่วน ทั้งประเภทของข้อมูล ความพร้อมของเทคโนโลยี บุคลากรที่เกี่ยวข้อง รวมไปถึง นโยบายในการใช้ประโยชน์จากข้อมูล
สำหรับตัวอย่าง Framework ต่าง ๆ ที่สามารถใช้อ้างอิงเป็นมาตรฐานทั้งในประเทศไทย และสากล มีดังต่อไปนี้ …. (มีคำอธิบายใต้รูป)
Data Governance เป็นโครงการเชิงนโยบาย ที่สามารถแก้ปัญหาข้อมูลกระจัดกระจาย การเข้าไม่ถึงข้อมูล และการหวงแหนข้อมูลของแต่ละแผนกได้ หากนำไปปฎิบัติอย่างถูกต้องค่ะ
สนใจบริการในการ Implement Data Governance และ Data Catalog ติดต่อทีมงาน Coraline ได้ ทุกช่องทางค่ะ
#DataScience #Optimization #ProductivityImprovement #DigitalTransformation #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DataManagement #DataGovernance #DataQuality #DeepLearning
#Coraline ให้คำปรึกษา และรับพัฒนาโครงการ Big Data, Data Model, Artificial Intelligence และ Digital Transformation เพื่อเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ
Data Governance Framework มีอะไรบ้าง
Data Governance ควบคุมอะไร
Data Steward ทำอะไรบ้าง
การกำกับข้อมูลคืออะไร