ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์สำคัญในการสร้างความได้เปรียบให้ธุรกิจ องค์กรต่าง ๆ จึงต้องหันมาให้ความสำคัญกับการบริหารข้อมูล ด้วยการวางธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ที่เป็นแนวทางสร้างมาตรฐานและกำกับดูแลข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง อัปเดตเป็นปัจจุบัน และนำไปใช้ต่อยอดอย่างการเทรนโมเดล AI หรือใช้สำหรับงาน Business Intelligence อื่น ๆ เพื่อสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจ 

อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางโลกธุรกิจและเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไป ทำให้แนวทางบางอย่างในการทำ Data Governance เองก็เปลี่ยนไปเช่นกัน วันนี้ ‘บลูบิค (Bluebik)’ จึงอยากชวนมาดู 4 เทรนด์ที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Data Governance 

4 เทรนด์ที่น่าสนใจเกี่ยวกับ Data Governance 

1. Cloud-Based Data Governance 

ในปัจจุบันการใช้ระบบคลาวด์ (Cloud) กำลังเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งแนวโน้มนี้มีผลต่อเรื่องการทำ Data Governance ด้วยเช่นกัน โดยเฉพาะในแง่การค้นหา ติดตาม และจัดระเบียบข้อมูล ทำให้ Cloud-Based Data Governance กลายเป็นเทรนด์หนึ่งที่จะช่วยให้การกำกับดูแลข้อมูลมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยเมื่อองค์กรย้ายข้อมูลและระบบขึ้นไปอยู่บนคลาวด์ จะทำให้สามารถเชื่อมต่อและเข้าถึงคลังข้อมูลต่าง ๆ เช่น Data Warehouse, Data Lake หรือ Data Lakehouse 

นอกจากนี้ เทคโนโลยีและเครื่องมือต่าง ๆ ที่พัฒนาขึ้นและซับซ้อนยิ่งขึ้น จะทำให้แนวทางทำ Data Governance แบบเดิมที่ไม่ได้อยู่บนคลาวด์ อาจทำได้ยากขึ้นและไม่รองรับการขยายตัวของธุรกิจในอนาคต  

2. Data Governance as a Service  

Data Governance ไม่ใช่เพียงแค่กระบวนการทำงานและเครื่องมือที่ใช้อย่างแบบเดี่ยว ๆ (Standalone Tool) แต่ประกอบด้วยขั้นตอนที่ต้องผสานกันระหว่างบุคลากร กระบวนการ และเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อให้องค์กรสามารถกำกับดูแลข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น ขณะที่บางองค์กรอาจจำเป็นต้องปรับโครงสร้างและกระบวนการทำงานขนานใหญ่ เพื่อให้สามารถผลักดันการทำ Data Governance ให้เกิดผลลัพธ์ได้จริง 

จากความซับซ้อนนี้ ทำให้ Data Governance as a Service กลายเป็นอีกหนึ่งเทรนด์ที่กำลังเกิดขึ้น เพื่อเข้าไปช่วยองค์กรดำเนินการวางแนวทางกำกับดูแลด้านข้อมูล ซึ่งครอบคลุมกระบวนการหลายส่วน ไม่ว่าจะเป็น  

• การจำแนกและทำแผนผังข้อมูลที่จะช่วยให้องค์กรหรือบริษัท สามารถดำเนินการสำรวจข้อมูล และสามารถมองเห็นภาพรวมของข้อมูลที่เรามีอยู่ทั้งหมดได้อย่างง่าย และชัดเจนยิ่งขึ้น  

• การจัดเก็บข้อมูลในนแพลตฟอร์มที่อยู่บนคลาวด์ (Cloud-Based Platform) ซึ่งเชื่อมต่อกับเครื่องมือต่าง ๆ ที่ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลเป็นไปอย่างอัตโนมัติ 

• การทำ Data Observability ที่เป็นการสังเกตเกี่ยวกับความผิดปกติของข้อมูล และแนะนำแนวทางแก้ปัญหา เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้องเชื่อถือได้  

• การวาง Data Governance Model ที่เหมาะสมกับองค์กรให้สอดคล้องกับเป้าหมายของธุรกิจ ครอบคลุมเรื่องการวางนโยบาย โครงสร้างบุคลากรและหน้าที่ความรับผิดชอบ 

3. Data Democratization  

หากต้องการมุ่งไปสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization) การเปิดกว้างให้สามารถเข้าถึงและนำข้อมูลไปใช้ได้ดียิ่งขึ้น (Data Democratization) เป็นเรื่องสำคัญ ควบคู่ไปกับการบริหารจัดการการใช้ข้อมูลอย่างปลอดภัย และมีความรับผิดชอบ  

ในการผลักดันให้ Data Democratization สามารถเกิดขึ้นได้จริง องค์กรควรให้ความสำคัญกับเรื่อง Data Strategy ที่เป็นการวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูล โดยตั้งต้นจากการวางเป้าหมายธุรกิจที่ชัดเจน (Business Objective) เพื่อกำหนดทิศทางว่า จะนำข้อมูลไปใช้พัฒนาขีดความสามารถ หรือสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจในส่วนไหน รวมไปถึงการวาง Data Architecture ที่เป็นการออกแบบและวางกระบวนการบริหารจัดการข้อมูลให้สามารถเข้าถึง แชร์ และใช้งานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ครอบคลุมตั้งแต่แหล่งที่มาของข้อมูล  

ไปจนถึงการวางแนวทางด้าน Data Security & Privacy เพื่อกำกับดูแลด้านความปลอดภัย และความเป็นส่วนของข้อมูล รวมถึงการสร้าง Data Literacy ให้กับบุคลากรในองค์กร เพื่อให้สามารถทำความเข้าใจและนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่าง ๆ ตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการ  

4. Adoption of AI, ML, Gen AI 

ขณะนี้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning (ML) มีความสำคัญยิ่งขึ้น ในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหลากหลายส่วน รวมถึงการทำ Data Governance ด้วยเช่นกัน การทำเทคโนโลยี AI/ML มาผสมผสานเข้ากับกระบวนการกำกับดูแลข้อมูล จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความรวดเร็วในการปฏิบัติตามนโยบายและระเบียบข้อบังคับต่าง ๆ รวมถึงเพิ่มความสามารถในกระบวนการทำงาน เช่น การตรวจจับและระบุความผิดพลาดของข้อมูล การตรวจพบความผิดปกติที่เกิดขึ้นภายใน Data Pipeline ไปจนถึงการทำให้การประมวลผลข้อมูลต่าง ๆ เป็นไปแบบอัตโนมัติ เช่น การทำ Data Discovery หรือ Data Mapping 

นอกจาก AI/ML แล้ว Generative AI (Gen AI) ยังสามารถนำมาเพิ่มขีดความสามารถในการทำ Data Lineage ที่เป็นการทำแผนที่การเดินทางของข้อมูล ตั้งแต่จุดเริ่มต้นไปจนถึงปลายทางการใช้งาน ทั้งการช่วยตรวจจับความผิดพลาดที่มีแนวโน้มจะเกิดขึ้น และการทำ Post-Hoc Analysis ที่เป็นการเทียบผลลัพธ์จากโมเดล AI เพื่อหาความแตกต่าง ซึ่งจะทำให้องค์กรสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้น และเชื่อถือได้มากขึ้นจากการวิเคราะห์ข้อมูล  

คงกล่าวได้ว่า Data Governance นั้นมีความซับซ้อนมาก จึงจำเป็นต้องมีการเตรียมความพร้อมและการวางกลยุทธ์อย่างครอบคลุม บลูบิค (Bluebik) ในฐานะที่ปรึกษาชั้นนำผู้ให้บริการดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชันครบวงจร ครอบคลุมตั้งแต่การวางรากฐาน Data Governance จนถึงการพัฒนาโมเดล AI และ ML ขั้นสูง สามารถช่วยปลดล็อกพร้อมยกระดับการกำกับดูแลข้อมูลของ AI ให้มีความปลอดภัยและเป็นไปตามนโนบายขององค์กร กฎระเบียบและกฎหมายที่เกี่ยวข้อง ควบคู่กับการใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด  

สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data Governance เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร บลูบิค (Bluebik) มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร ผู้สนใจสามารถติดต่อสอบถามหรือปรึกษาได้ที่ [email protected] หรือโทรศัพท์ 02-636-7011 

ขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก montecarlodata, sganalytics