Data governance ง่ายนิดเดียว

ในยุคที่เรียกได้ว่าเป็น Digital Transformationที่องค์กรต้องขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงทำให้เกิด วลีที่เปรียบเทียบว่า “Data is an asset” หรือ “ข้อมูลเปรียบเสมือนทรัพย์สิน” ส่งผลให้หลายๆ องค์กรได้พยายามสร้างระบบต่างๆเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่ต้องการใช้งานภายในองค์กรขึ้นมามากมาย หากแต่เชื่อว่าหลายคนมักจะต้องพบกับปัญหาไม่ว่าจะเป็นกรณีที่มีข้อมูลมากมายในองค์กรแต่การนำเอามาใช้งานข้อมูลนั้นทำได้ยากเหลือเกินหรืออาจจะมีข้อมูลอยู่หลายชุดจนทำให้เกิดความซ้ำซ้อนสับสนว่าควรจะต้องหยิบเอาชุดใดไปใช้งานจึงจะถูกต้อง และบางทีอาจจะมีข้อมูลอยู่มากมายแต่ใช้จริงๆ ได้เพียงแค่ส่วนเดียวเท่านั้น เพราะไม่รู้ถึงที่มาของข้อมูล และไม่มีอะไรมาอธิบายว่าข้อมูลนั้นเก็บอย่างไร ความหมายคืออะไร ต้องใช้อย่างไร และไม่ได้เก็บเป็นมาตรฐานเดียวกันอีกด้วย เป็นต้น

สาเหตุของปัญหาดังกล่าวนี้ส่วนหนึ่งอาจเกิดได้จากการที่เราไม่ได้ดำเนินการตามวิธีการ
ธรรมาภิบาลข้อมูล หรือ Data Governance ก็เป็นได้ แม้ว่าใครหลายๆ คนอาจจะเคยได้ยินคำว่า Data Governance หรือธรรมาภิบาลข้อมูลมาบ้างแล้ว หากแต่หลักการจริง ๆ เป็นอย่างไร มีปัจจัยอะไรบ้างที่จะต้องพิจารณา รวมทั้งวิธีการที่จะทำให้เกิด Data Governance ได้นั้นจะต้องมีองค์ประกอบอะไรบ้าง บทความนี้มีสรุปไว้ให้แล้ว ง่ายนิดเดียว

ข้อมูลมีกี่รูปแบบ

ก่อนจะไปจัดธรรมาภิบาลข้อมูล ต้องเข้าใจก่อนว่าข้อมูลที่มีอยู่นั้นเป็นประเภทอะไรบ้าง ซึ่งในโลกยุคปัจจุบันข้อมูลได้ถูกแบ่งออกมาเป็น 3 ประเภทใหญ่ๆ ได้แก่

1. ข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) คือข้อมูลที่มีนิยามโครงสร้างข้อมูลไว้อย่างชัดเจน ทำให้ง่ายในการสืบค้น พร้อมใช้งานต่อยอดได้ทันที ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูล (Database) ที่เป็นตาราง หรือไฟล์รูปแบบ Spreadsheet อย่างเช่นไฟล์ Excel หรือ Comma-Separated Values (CSV) เป็นต้น
2. ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-structured Data) คือข้อมูลที่มีโครงสร้างระดับหนึ่ง อาจเป็นลำดับชั้น (Hierarchy) โดยนิยามโครงสร้างมาประกอบด้วย อย่างเช่น ไฟล์ Extensible Markup Language (XML) หรือ Javascript Object Notation (JSON) หรือเว็บเพจต่าง ๆ
3. 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

• ความถูกต้อง (Accuracy)
• ความครบถ้วน (Completeness)
• ความสอดคล้องกัน (Consistency)
• ความเป็นปัจจุบัน (Timeliness)
• ตรงตามความต้องการของผู้ใช้ (Relevancy)
• ความพร้อมใช้ (Availability)

จะเห็นได้ว่าการทำ Data Governance นั้นไม่ได้ยากนักหากเข้าใจในหลักการและเป้าหมายที่ จะได้ออกมาจากการดำเนินการ นอกจากนี้ การจะสร้าง Data Governance ให้เกิดขึ้นได้อย่างยั่งยืนนั้น ไม่ใช่หน้าที่ของแผนก IT ภายในองค์กรหรือใครคนใดคนหนึ่งเพียงเท่านั้น หากแต่เป็นภารกิจของคนทุกคน ภายในองค์กรหรือทุกระดับชั้นในธุรกิจที่จะต้องร่วมมือกันดำเนินการตามธรรมาภิบาลที่ได้มีการกำหนด
และตกลงร่วมกันไว้แล้ว ซึ่งต้องทำอย่างต่อเนื่องสม่ำเสมอ จึงจะส่งผลให้เกิด Data Governance ที่จะทำให้ข้อมูลนั้นมีคุณภาพและองค์กรจะสามารถปรับเปลี่ยนตัวเองให้กลายเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย
ข้อมูลได้ โดยแท้จริง