ปัจจุบันเกือบทุกองค์กรต่างให้ความสำคัญกับการใช้ข้อมูลเพื่อขีดความสามารถของธุรกิจ อย่างไรก็ตาม องค์กรจำนวนไม่น้อยอาจยังคงเผชิญปัญหาในการนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะทั้งจากการไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการนำมาใช้งาน กระบวนการนำข้อมูลมาใช้งานดำเนินการยาก ไปจนถึงปัญหาเรื่องคุณภาพข้อมูล ในการแก้ปัญหาคอขวดของการใช้ข้อมูลในองค์กร คือ การสร้างแนวทางให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นได้ หรือที่เรียกว่า Data Democratization  

Data Democratization คืออะไร  

Data Democratization หรือประชาธิปไตยข้อมูล คือ การทำให้ข้อมูลกลายเป็นสิ่งที่ทุกคนในองค์กรสามารถเข้าถึงได้ โดยมีเป้าหมายให้พนักงานที่อาจไม่ได้เชี่ยวชาญเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถเข้าใจและนำข้อมูลไปใช้งานได้ตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการ ซึ่งจะนำไปสู่การใช้ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจสำคัญต่างๆ ในที่สุด

5 เสาหลักของ Data Democratization  

สำหรับการผลักดันให้ Data Democratization สามารถเกิดขึ้นได้จริง องค์กรควรให้ความสำคัญกับ 5 ส่วน ดังนี้ 

1. Data Strategy  

วางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลให้สามารถสร้างผลลัพธ์ได้จริง โดยตั้งต้นจากการวางเป้าหมายธุรกิจที่ชัดเจน (Business Objective) เพื่อกำหนดทิศทางว่าจะนำข้อมูลไปใช้พัฒนาขีดความสามารถ หรือสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจในส่วนไหน การวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลไว้ตั้งแต่แรกจะช่วยทำให้องค์กรไม่หลงทาง ลดความผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการทรัพยากรต่างๆ ในองค์กร ซึ่งจะนำไปสู่การสร้างการเติบโตในระยะยาว 

2. Data Governance 

ธรรมาภิบาลข้อมูล เป็นอีกแกนสำคัญในการวางมาตรฐานและแนวทางการใช้ข้อมูล โดยเป้าหมายของ Data Governance เป็นการกำหนดสิทธิ หน้าที่ และบทบาทความรับผิดชอบของผู้เกี่ยวข้องกับข้อมูลภายในองค์กรให้ชัดเจน ซึ่งการทำ Data Governance สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามประเภทธุรกิจ เนื่องจากแต่ละองค์กรมีแหล่งที่มาของข้อมูลแตกต่างกัน รวมถึงประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บและหน่วยงานที่รับผิดชอบด้านข้อมูล ก็มีความแตกต่างกันด้วยเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ในภาพรวมแล้ว แนวทางด้าน Data Governance สามารถแบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลัก 

• นโยบายการดูแลข้อมูล (Data Policy) 

• กลุ่มบุคคลที่รับผิดชอบดูแลจัดการข้อมูล (Data Governance Team) 

• กระบวนการจัดการข้อมูล (Process) 

3. Data Architecture  

สถาปัตยกรรมข้อมูล เป็นการออกแบบและวางกระบวนการบริหารจัดการข้อมูลให้สามารถเข้าถึง และใช้งานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ครอบคลุมตั้งแต่แหล่งที่มาของข้อมูล รูปแบบการจัดเก็บและตำแหน่งที่เก็บข้อมูลดังกล่าว โดยโครงสร้างของ Data Architecture อาจมีความซับซ้อน และความแตกต่างกันไปตามประเภทของธุรกิจ รวมถึงเป้าหมายในการนำข้อมูลไปใช้งานขององค์กร โดยปัจจุบันรูปแบบของโครงสร้างที่เก็บข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็น  

• Data Warehouse  

คือ ที่เก็บข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Structured Data) จากหลากหลายแหล่ง เพื่อใช้แชร์ข้อมูลระหว่างทีมต่างๆ ภายในองค์กร เพื่อนำไปใช้กับงานวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะ และสรุปผลข้อมูลออกมาเป็นรายงานสำหรับนำไปใช้งานด้าน Business Intelligence 

• Data Lake 

เป็นที่เก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบจากหลากหลายแหล่ง ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้างชัดเจน (Structured Data) ข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (Semi-Structured Data) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างแน่นอน (Unstructured Data) ซึ่งจะจัดเก็บอยู่ในลักษณะของไฟล์ โดยจัดเก็บในลักษณะของข้อมูลดิบ (Raw Data) ที่รับข้อมูลจากต้นทางมาจัดเก็บเลย โดยไม่มีการแปลงข้อมูลมาก่อน ทั้งนี้ Data Lake เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลที่นำไปใช้เทรนโมเดล AI/ML  

• Data Lakehouse  

เป็นการนำข้อดีของ Data Warehouse และ Data Lake มาผสมผสานกัน โดยสามารถเก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบ และสามารถนำไปใช้งานได้ทั้งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล และใช้สำหรับเทรนด์โมเดล AI/ML  

4. Data Security & Privacy 

วางมาตรการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยเป็นการวางกระบวนการปกป้องข้อมูล เพื่อไม่ให้มีการเข้าถึง การใช้งาน การเปิดเผย การเปลี่ยนแปลง หรือการทำลายข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ด้วยการใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การเข้ารหัส การตรวจสอบสิทธิ์ หรือ Firewall ในการป้องกันการรั่วไหล หรือการละเมิดข้อมูล รวมถึงสร้างความตระหนักรู้ให้พนักงานต้องให้ความสำคัญกับการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล  

5. Data Literacy  

สุดท้ายแล้ว ‘มนุษย์’ คือ ผู้ใช้ข้อมูลในการทำงานจริง ดังนั้นทักษะความสามารถในด้านข้อมูล หรือ Data Literacy จึงเป็นเรื่องสำคัญ ซึ่งเป็นความสามารถในการทำความเข้าใจ และนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่างๆ ตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการ ด้วยเหตุนี้ องค์กรจึงควรมีการฝึกอบรมพนักงานให้มีทักษะความเชี่ยวชาญ และความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล เพื่อให้สามารถนำข้อมูลต่างๆ มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ  

การสร้าง Data Democratization เป็นกระบวนการที่ต้องดำเนินการอย่างต่อเนื่อง ครอบคลุมทั้งการวางกลยุทธ์และการเตรียมความพร้อมในหลายส่วน สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขัน และสร้างการเติบโตให้องค์กร ‘บลูบิค (Bluebik)’ มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก ibm, amplitude, tuxsablog.skilllane, claravine, striim, credencys