Data Governance: วางรากฐานข้อมูลให้มั่น ก่อนสร้างนวัตกรรม
Data Governance หรือ ธรรมาภิบาลข้อมูล คือ กระบวนการและโครงสร้างที่กำหนดวิธีที่องค์กรจัดการข้อมูลของตน ตั้งแต่การสร้าง จัดเก็บ ประมวลผล ไปจนถึงการทำลายข้อมูล เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง ครบถ้วน น่าเชื่อถือ ปลอดภัย และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด
โดยสรุป Data Governance เป็นการสร้าง "กฎ กติกา และความรับผิดชอบ" ในการใช้ข้อมูลทั่วทั้งองค์กร เพื่อให้ทุกคนทำงานกับข้อมูลในทิศทางเดียวกัน ข้อมูลมีคุณภาพ และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ข้อมูลผิดพลาดหรือไม่เหมาะสม
ทำไม Data Governance ถึงสำคัญ?
- คุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้น: ช่วยให้ข้อมูลถูกต้อง ครบถ้วน และเชื่อถือได้ ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญในการตัดสินใจทางธุรกิจ
- การปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ช่วยให้องค์กรปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับต่างๆ เช่น PDPA (Personal Data Protection Act) ได้อย่างถูกต้อง
- ความปลอดภัยของข้อมูล: กำหนดนโยบายและมาตรการในการปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึง การทำลาย หรือการเปิดเผยโดยไม่ได้รับอนุญาต
- เพิ่มมูลค่าจากข้อมูล: เมื่อข้อมูลมีคุณภาพและจัดการอย่างเป็นระบบ องค์กรจะสามารถนำข้อมูลไปวิเคราะห์ สร้างสรรค์นวัตกรรม และขับเคลื่อนธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น
- ลดความเสี่ยงและค่าใช้จ่าย: ช่วยลดความผิดพลาดในการใช้ข้อมูล ลดค่าใช้จ่ายในการแก้ไขข้อมูล และลดความเสี่ยงทางกฎหมาย
แนวทางสำหรับคนทำงานสาย Data
คนทำงานสาย Data ไม่ว่าจะเป็น Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer หรือ Data Steward ล้วนมีบทบาทสำคัญอย่างยิ่งในการขับเคลื่อนและปฏิบัติตามหลัก Data Governance
สามารถนำไปปรับใช้ได้ ดังนี้
1) ทำความเข้าใจนโยบายและมาตรฐานข้อมูลขององค์กร
- ศึกษาคู่มือและเอกสาร: ทำความเข้าใจนโยบาย กฎเกณฑ์ และมาตรฐานที่องค์กรกำหนดไว้สำหรับการจัดการข้อมูล เช่น วิธีการจัดเก็บ การตั้งชื่อ การจัดหมวดหมู่ การเข้าถึง และการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล
- รู้ถึงแหล่งข้อมูลหลัก (Source of Truth): ตระหนักว่าข้อมูลใดคือแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้และควรนำมาใช้เป็นหลักในการวิเคราะห์หรือสร้างโมเดล
2) เน้นคุณภาพข้อมูล (Data Quality)
- ตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์: ก่อนนำข้อมูลไปใช้ ควรตรวจสอบความถูกต้อง (Accuracy), ความครบถ้วน (Completeness), ความสอดคล้อง (Consistency), ความทันสมัย (Timeliness) และความเฉพาะเจาะจง (Uniqueness) ของข้อมูล
- บันทึกปัญหาข้อมูล: หากพบความผิดปกติหรือข้อบกพร่องในข้อมูล ควรบันทึกและแจ้งให้ผู้ที่เกี่ยวข้องทราบ เพื่อให้มีการแก้ไขและปรับปรุง
- ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing): มีส่วนร่วมในการทำความสะอาดข้อมูล แก้ไขข้อผิดพลาด และจัดการกับข้อมูลที่ซ้ำซ้อนหรือไม่สมบูรณ์
3) เข้าใจบริบททางธุรกิจของข้อมูล (Business Context)
- รู้ความหมายของข้อมูล: ไม่ใช่แค่รู้ว่าข้อมูลคืออะไร แต่ต้องเข้าใจว่าข้อมูลนั้นมีความหมายอย่างไรในบริบททางธุรกิจ (Business Glossary/Data Dictionary)
- มีส่วนร่วมในการนิยามข้อมูล: ร่วมกำหนดนิยามและคำจำกัดความของข้อมูลที่ชัดเจน เพื่อให้ทุกคนในองค์กรเข้าใจตรงกัน
4) ปฏิบัติตามแนวทางด้านความปลอดภัยและการเข้าถึงข้อมูล (Data Security & Access)
- จำกัดการเข้าถึง: เข้าถึงข้อมูลเฉพาะที่จำเป็นต่อการทำงานเท่านั้น และปฏิบัติตามสิทธิ์การเข้าถึงที่กำหนด
- ปกป้องข้อมูลละเอียดอ่อน: ให้ความสำคัญกับการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลสำคัญขององค์กรเป็นพิเศษ
- รายงานเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย: หากพบการเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือเหตุการณ์ที่อาจส่งผลต่อความปลอดภัยของข้อมูล ควรรีบรายงานทันที
5) สร้างเอกสารประกอบข้อมูล (Data Documentation/Metadata Management)
- จัดทำ Metadata: บันทึกข้อมูลเมตา (Metadata) ที่อธิบายเกี่ยวกับข้อมูล เช่น ที่มาของข้อมูล โครงสร้างข้อมูล ประเภทข้อมูล การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น
- จัดทำ Data Lineage: เข้าใจและบันทึกเส้นทางการเดินทางของข้อมูล ตั้งแต่แหล่งที่มา การประมวลผล ไปจนถึงการนำไปใช้งาน เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้
6) ส่งเสริมวัฒนธรรมข้อมูล (Data-Driven Culture)
- สื่อสารและให้ความรู้: เป็นส่วนหนึ่งในการส่งเสริมความตระหนักรู้และความสำคัญของ Data Governance ให้กับเพื่อนร่วมงาน
- เป็นผู้ริเริ่ม: เสนอแนะแนวทางหรือเครื่องมือที่สามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการ Data Governance ในทีมหรือในองค์กร
7) ทำงานร่วมกับ Data Stewards
- เป็นพันธมิตร: Data Steward คือบุคคลที่มีหน้าที่รับผิดชอบในการดูแลข้อมูลในแต่ละโดเมน การทำงานร่วมกับ Data Steward อย่างใกล้ชิดจะช่วยให้การจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Data Governance ไม่ใช่แค่เรื่องของฝ่าย IT หรือฝ่ายกฎหมาย แต่เป็นความรับผิดชอบร่วมกันของทุกคนที่ทำงานกับข้อมูล โดยเฉพาะคนทำงานสาย Data ที่ถือเป็นผู้ใช้และผู้สร้างข้อมูลโดยตรง การนำหลักการ Data Governance มาปรับใช้ในการทำงาน จะช่วยให้ข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่มีคุณค่าและขับเคลื่อนองค์กรไปข้างหน้าได้อย่างมั่นคง