ในยุคที่ข้อมูลคือตัวแปรสำคัญในการเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ ไม่ว่าจะนำไปใช้เพิ่มประสิทธิภาพให้กระบวนการทำงาน สร้างโอกาสการขยายตัวใหม่ๆ หรือใช้ในการเทรนโมเดล AI สำหรับทำงานในหลายส่วน สิ่งที่องค์กรควรให้ความสำคัญเป็นลำดับแรกๆ จึงเป็นเรื่องคุณภาพข้อมูล หรือ Data Quality นั่นเอง
Data Quality คืออะไร
นิยามของ Data Quality คือระดับความถูกต้อง ความสอดคล้องเชื่อมโยง ความครบถ้วนสมบูรณ์และความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่เก็บรวบรวม และใช้งานภายในองค์กรหรือใช้สำหรับวัตถุประสงค์ต่างๆ โดยเฉพาะ โดยข้อมูลที่มีคุณภาพสูงเป็นองค์ประกอบสำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจหรือวางกลยุทธ์องค์กร
6 ลักษณะของ Data Quality
คำถามสำคัญในการสร้าง Data Quality คือธุรกิจจะรู้ได้อย่างไรว่าข้อมูลแบบไหนมีคุณภาพ โดยการวัดว่าข้อมูลแบบไหนมีคุณภาพ ข้อมูลนั้นๆ ควรประกอบด้วยลักษณะ 6 ข้อด้วยกัน
👉 1.) ความถูกต้อง (Accuracy)
ข้อมูลที่มีอยู่ไม่ผิดพลาด สะท้อนถึงข้อเท็จจริงหรือสถานการณ์ที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริงหรือไม่
👉 2.) ความครบถ้วนสมบูรณ์ (Completeness)
ข้อมูลในชุดข้อมูลของเรามีความครบถ้วนมากน้อยแค่ไหน ไม่ได้มีส่วนที่ตกหล่นในส่วนที่ควรจะมี
👉 3.) ความทันเวลาและเป็นปัจจุบันของข้อมูล (Timeliness and currency)
ข้อมูลเป็นข้อมูลล่าสุดตามสถานการณ์จริง และพร้อมใช้งานในเวลาที่ต้องการหรือไม่
👉 4.) ความสอดคล้องของข้อมูล (Consistency)
ข้อมูลที่จัดเก็บและมีที่มาจากแหล่งต่างๆ มีความสอดคล้องกัน โดยข้อมูลเดียวกันที่จัดเก็บในที่ต่างกัน ไม่ควรมีความขัดแย้งกัน
👉 5.) ความเป็นเอกลักษณ์ (Uniqueness)
ข้อมูลที่มีอยู่เป็นข้อมูลซ้ำหรือมีความทับซ้อนกันหรือไม่
👉 6.) ความละเอียดและความเชื่อมโยงของข้อมูล (Data granularity and relevance)
ข้อมูลในชุดข้อมูลของเรามีรายละเอียดและเชื่อมโยงกับวัตถุประสงค์ที่ต้องการหรือไม่ โดยบางกรณี หากข้อมูลมีรายละเอียดมากเกินไปอาจส่งผลให้เกิดความซับซ้อนเกินความจำเป็น หรือถ้ารายละเอียดไม่เพียงพอ อาจทำให้ผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ข้อมูลขาดความเฉพาะเจาะจงตามที่ต้องการ
สร้าง Data Quality เริ่มอย่างไร
สำหรับแนวทางในการสร้างคุณภาพข้อมูล เพื่อให้สามารถนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์และใช้ในกระบวนการวิเคราะห์ ประกอบด้วย
⭐ การวางธรรมาภิบาลข้อมูล (Data governance)
วางนโยบายและกระบวนการที่เกี่ยวข้องในการบริหารจัดการข้อมูลให้มีคุณภาพและมีมาตรฐาน กำหนดบทบาทและความรับผิดชอบในการดูแลชุดข้อมูลต่างๆ โดยการวางแนวทางที่ชัดเจนในการเก็บ รวบรวม ประมวลผล และใช้งานข้อมูล จะช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาคุณภาพข้อมูลในภาพรวมให้ดีขึ้นได้
⭐ การทำความเข้าใจข้อมูล (Data profiling)
ศึกษาและทำความเข้าใจข้อมูลที่มีอยู่เพื่อค้นหาความผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้องกัน เมื่อเห็นภาพรวมข้อมูลที่มีอยู่จะทำให้รู้ว่าควรเริ่มแก้ไขหรือปรับปรุงคุณภาพข้อมูลจากจุดไหน
⭐ การทำความสะอาดข้อมูล (Data cleansing)
ตรวจสอบ แก้ไข หรือจัดรูปแบบข้อมูลให้มีความถูกต้องพร้อมใช้งานที่สุด วางมาตรฐานข้อมูลให้เป็นไปในรูปแบบเดียวกัน รวมไปถึงคัดกรองข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่จำเป็นออกไปจากชุดข้อมูลที่จะใช้วิเคราะห์หรือประมวลผล เพื่อให้ชุดข้อมูลที่จะใช้มีความสมบูรณ์ มีคุณภาพ พร้อมนำไปวิเคราะห์และใช้งาน
⭐ การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data validation)
ตรวจสอบว่าข้อมูลใหม่ที่เข้ามาในฐานข้อมูลมีความถูกต้องตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ก่อนหน้านี้ เพื่อรักษามาตรฐานข้อมูลให้มีความสอดคล้องกัน โดยเข้าไปตรวจสอบในทุกวงจรชีวิตข้อมูล (Data Lifecycle) ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล การแปลงหรือแก้ไขข้อมูล และการจัดเก็บข้อมูล
⭐ การสังเกตและติดตามผล (Data monitoring)
เมื่อดำเนินการตามขั้นตอนต่างๆ ก่อนหน้านี้แล้ว ควรมีการตรวจสอบและติดตามผลเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดข้อมูลที่มีปัญหา และนำข้อผิดพลาดที่พบไปพัฒนาให้ข้อมูลมีคุณภาพดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง
แน่นอนว่าการสร้างคุณภาพข้อมูลเป็นกระบวนการที่ต้องทำอย่างต่อเนื่องในระยะยาว การวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลและแนวทางการดำเนินงานที่ชัดเจนจึงเป็นสิ่งสำคัญ สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร Bluebik มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร
