10 เทคนิคการออกแบบการบริหารจัดการข้อมูลในองค์กร (Data governance)

Suraphan Laokondee
SCB TechX
Published in
2 min readAug 8, 2023

ในโลกปัจจุบันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การบริหารจัดการข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญอย่างมาก การบริหารจัดการข้อมูล (Data governance) คือการดำเนินการเพื่อให้ข้อมูลปลอดภัย ถูกต้อง และสามารถเข้าถึงและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการดำเนินการของบุคคล กระบวนการที่ต้องปฏิบัติ และเทคโนโลยีที่สนับสนุนการดำเนินการแต่ละขั้นตอนของการใช้ข้อมูล การบริหารจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยให้องค์กรมั่นใจได้ว่าข้อมูลมีความถูกต้อง สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร

ในบทความนี้ เราจะพูดถึง 10 เทคนิคเพื่อออกแบบการบริหารจัดการข้อมูลในองค์กรให้เกิดขึ้นจริงและสามารถปรับปรุงให้ดีขึ้นได้ตลอดเวลา

Photo by Austin Distel on Unsplash

1. ประเมินระดับความสามารถในการใช้งานข้อมูลของบริษัทในปัจจุบัน (Current data maturity level of the company)

การประเมินระดับความสามารถในการใช้งานข้อมูลของบริษัทในปัจจุบันเป็นขั้นตอนที่สำคัญในการออกแบบการบริหารจัดการข้อมูลขององค์กร โดยการประเมินระดับความสามารถในการใช้ข้อมูลภายในองค์กรจะช่วยให้เข้าใจได้ว่าองค์กรมีความเชี่ยวชาญในการใช้ข้อมูลอย่างไรและสามารถนำข้อมูลมาช่วยในการวางแผนอนาคตขององค์กรได้อย่างไร นอกจากนี้การประเมินระดับความสามารถในการใช้ข้อมูลยังช่วยเน้นให้เห็นจุดที่ต้องปรับปรุงและช่วยให้องค์กรปรับปรุงการวางแผนการจัดการข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

https://www.safegraph.com/blog/the-four-stages-of-data-maturity

2. Start small

เริ่มต้นด้วยเป้าหมายที่ชัดเจนและมี Data use case ที่ชัดเจน โดยการเริ่มต้นที่เป้าหมายที่เล็กสามารถทำให้เป้าหมายนั้นสำเร็จและเพิ่มระดับความสามารถในการใช้งานข้อมูลของบริษัทได้อย่างชัดเจน ทีมงานสามารถเห็นความก้าวหน้าได้อย่างเป็นขั้นเป็นตอน ทำให้ทีมงานเกิดความมั่นใจและมีแรงกระตุ้นให้อยากทำขั้นต่อไปมากขึ้น
หากองค์กรเริ่มต้นด้วย Data Governance strategy ที่ใหญ่เกินไป อาจทำให้องค์กรใช้เวลาและทรัพยากรที่มากเกินไป และอาจเกิดปัญหา Overwhelming ได้ ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดแรงต้านทานภายในได้

3. ระบุทรัพยากรข้อมูลของคุณ (Identify your data assets)

  • สำรวจข้อมูลในองค์กรเพื่อหาข้อมูลที่ถูกเก็บไว้และแบ่งประเภทและความสำคัญของข้อมูล
  • ระบุผู้ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลแต่ละประเภทได้และวิธีการใช้งานของข้อมูลในปัจจุบัน
  • ตรวจสอบคุณภาพและสถานะของข้อมูลว่ายังสามารถใช้งานได้และอัพเดตเป็นปัจจุบันเสมอ

4. กำหนดมาตรฐานภายในและนโยบายข้อมูล (Setting internal standards and data policies)

กำหนดโยบายและขั้นตอนการจัดการข้อมูลและการใช้ข้อมูลให้เหมาะสมกับระดับความสามารถในการใช้งานข้อมูลของบริษัท และให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการจัดการข้อมูลตลอดรอบชีวิตของข้อมูล (Data lifecycle) โดยใช้มาตรฐาน วิธีการ และนโยบายดังนี้:

  • การรวบรวมข้อมูล (Data collection)
  • การจัดเก็บข้อมูล (Data storage)
  • การกำหนดระยะเวลาในการเก็บรักษาข้อมูล (Data retention)
  • การนำข้อมูลไปใช้หรือการแบ่งปันข้อมูล (Data sharing)

ทั้งนี้ การกำหนดโยบายและขั้นตอนต้องมีการสอดคล้องกับกฎหมายและมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น PDPA และ HIPAA

5. สร้างทีมบริหารจัดการข้อมูล กำหนดหน้าที่และระบุบทบาทที่เหมาะสม (Build a data governance team, define responsibilities, and identify roles)

การกำกับดูแลข้อมูลเป็นงานที่จะต้องทำเป็นทีม การทำงานร่วมกันเป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้ผลลัพธ์ที่เราต้องการเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งที่เราควรกำหนดไว้คือหน้าที่ที่จะต้องรับผิดชอบในงานแต่ละส่วน โดยระบุหน้าที่ความรับผิดชอบของแต่ละส่วนงาน เช่น การรักษาคุณภาพของข้อมูล การรักษาความปลอดภัย การบำรุงรักษา และการเข้าถึงข้อมูล (Data quality, security, maintenance, and access) และกำหนดบทบาทหน้าที่ของผู้รับผิดชอบ (Role) ให้สอดคล้องกับความรับผิดชอบที่กำหนดไว้

6. การสื่อสารและจัดการการฝึกอบรมการบริหารจัดการข้อมูล (Communication and providing data governance training)

การสื่อสารอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งที่สำคัญในการทำให้กระบวนการกำกับดูแลข้อมูลสำเร็จ ทำให้ทีมงานและผู้บริหารเข้าใจความสำคัญและกระบวนขั้นตอนในการดำเนินงานได้ดียิ่งขึ้น การฝึกอบรมและการสอนทักษะที่จำเป็นในการบริหารจัดการข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นอีกหนึ่งอย่าง เพื่อให้ทีมงานมีความรู้ความเข้าใจและความสามารถในการดำเนินการ ควบคุมและดูแลให้เกิดกระบวนการกำกับดูแลข้อมูลที่ถูกต้อง

7. ตรวจสอบการบริหารจัดการข้อมูลและติดตามความคืบหน้า (Monitor your progress in data governance)

หลังจากที่เราเริ่มลงมือทำตามแผนที่ได้วางไว้แล้ว ข้อสำคัญต่อไปคือการเฝ้าสังเกตผลลัพธ์ว่าสิ่งที่เราทำนั้นมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล (Effective and efficient) เป็นอย่างไร ซึ่งเราสามารถกำหนดตัวชี้วัด (KPI) จากเป้าหมายที่เราวางไว้เพื่อวัดผลได้ เช่น ปัญหาคุณภาพข้อมูลถูกแก้ไขในระยะเวลา (Time frame) ที่กำหนด, จำนวนครั้งที่เกิดเหตุการณ์ผิดปกติของข้อมูล (Data issue), จำนวนผู้ใช้ข้อมูลในองค์กรที่ร้องเรียนเกี่ยวกับนโยบายข้อมูล (Data policy)

8. ทบทวนความคืบหน้า (Regularly review)

กำหนดให้มีการทบทวนความคืบหน้าและตัวชี้วัดต่างๆอย่างสม่ำเสมอเพื่อให้สามารถระบุสิ่งที่ควรปรับปรุงและพัฒนาได้ โดยควรให้ทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องมีส่วนร่วมในขั้นตอนนี้ และทำการสรุปหรือรายงานออกมาให้เห็น รายงานอาจไฮไลต์ถึงสิ่งที่ทำได้ดีและสำเร็จ รวมถึง ส่วนที่ยังมีความผิดพลาดหรือต้องปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้น เพื่อนำไปปรับแผนงานในอนาคต

9. พัฒนากลยุทธ์และแผนงาน (Developing strategies and roadmaps)

ในข้อที่ 2 การแนะนำให้เริ่มต้นด้วยสิ่งเล็กๆและชัดเจนจะช่วยให้องค์กรสามารถเริ่มต้นกระบวนการจัดการข้อมูลในองค์กรได้ง่ายขึ้น เพราะการเริ่มต้นเป็นสิ่งที่ยากที่สุดสำหรับการทำสิ่งใหม่ และข้อดีของการที่เราเริ่มต้นด้วยสิ่งเล็กๆ คือ เมื่อเราเห็นถึงข้อผิดพลาดหรือเห็นสิ่งที่ควรปรับปรุง เราสามารถแก้ไขและปรับปรุงได้ง่ายและรวดเร็ว
หลังจากที่เราเริ่มต้นกระบวนการไปแล้วและเห็นสิ่งที่ควรจะปรับปรุงให้เหมาะสมกับระดับความพร้อมขององค์กร เราสามารถนำแผนนั้นมาทำเป็นกลยุทธ์และแผนงาน (Roadmaps) ในระยะยาว และเลือกใช้เครื่องมือเทคโนโลยีต่างๆ ให้เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรได้ดีขึ้น

10. ใช้เครื่องมือในการบริการจัดการข้อมูลให้เหมาะสม (Suitable data governance tools for data quality, data catalogs and lineage tracking)

เครื่องมือและเทคโนโลยีในการบริหารจัดการข้อมูลในปัจจุบันได้รับการพัฒนาอย่างมากมาย การเลือกใช้ Data platform ที่มีเครื่องมือในการบริหารจัดการข้อมูลที่ดีสามารถช่วยให้องค์กรจัดการข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเสียเวลาในการแก้ไขข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งจะช่วยป้องกันการเสียหายที่อาจเกิดขึ้นกับองค์กรได้
เครื่องมืออย่าง Data Quality, Data catalog และ Data lineage สามารถช่วยให้เรากำหนด Data governance model และ Data isolation plan (DEV/PRD environment, separate by business unit) ขององค์กรได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้ยังช่วยให้เราสามารถกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล (Data access control) ตามประเภทของข้อมูลและกำหนดกฏและเงื่อนไขการเข้าถึงได้อย่างง่ายและละเอียดตาม Data policy ได้อีกด้วย

ท้ายนี้ SCB TechX พร้อมให้คำปรึกษาและบริการด้าน Data Platform แบบครบวงจร จากผู้เชี่ยวชาญมืออาชีพผู้มีประสบการณ์ด้าน Data ให้แก่บริษัทชั้นนำมากมาย สนใจสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมโปรดส่งรายละเอียดมาได้เลยที่ contact@scbtechx.io 😊

--

--