fbpx
บทความ 7 พฤษภาคม 2024

‘Data Governance’ จุดเปลี่ยนการใช้ AI และข้อมูลในธุรกิจ

ในโลกธุรกิจดิจิทัล ข้อมูล (Data) ถือเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ (Strategic Asset) ที่มิได้เป็นเพียงแค่เครื่องมือสร้างมูลค่าเพิ่ม แต่ยังเป็นรากฐานสำคัญสำหรับการเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้องค์กร ผ่านการใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างเป็นระบบและมีกลยุทธ์ เพื่อสร้างข้อได้เปรียบและช่วงชิงโอกาสทางธุรกิจจากเทรนด์ธุรกิจ/เทคโนโลยีใหม่ ๆ อาทิ ‘Artificial Intelligence – AI และ Data Analytic’  

แม้มูลค่าข้อมูลไต่ขึ้นสูงจุดสูงสุดใหม่ในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา แต่กฎพื้นฐานของกำกับดูแลไม่เคยเปลี่ยน คือ ข้อมูลต้องมีคุณภาพ เพราะการตัดสินใจที่ถูกต้องแม่นยำและเรียกใช้ได้อย่างรวดเร็ว เป็นเหตุให้องค์กรจำเป็นต้องรู้ว่าตนเองมีข้อมูลอะไร แหล่งที่มาของข้อมูล การจัดเก็บและการกำหนดเกณฑ์ทางธุรกิจเกี่ยวกับโครงสร้าง รวมถึงเนื้อหาและความถูกต้องของข้อมูล 

บทบาทของข้อมูลและ Data-Driven Decision-Making รวมถึงจำนวนและความเร็วของข้อมูลที่มีเพิ่มมากขึ้น ทำให้การกำกับดูแลข้อมูลหรือ Data Governance ต้องปรับเปลี่ยนให้สอดรับกับบริบทและความต้องการทางธุรกิจ เห็นได้ชัดจากการใช้ข้อมูลเพื่อฝึก AI & ML และ Data Analytic ซึ่ง 4 เทรนด์ Data Governance ที่จะส่งผลต่อการดำเนินธุรกิจอย่างมีนัยสำคัญนับตั้งแต่ปีนี้ มีดังต่อไปนี้

1) ศักราชใหม่ของ Data Governance

Data Governance กำลังเปลี่ยนจาก ‘Nice to Have’ เป็น ‘Must Have’ เพราะการจะอยู่รอดท่ามกลางการแข่งขันอย่างรุนแรงในโลกธุรกิจนับแต่นี้ องค์กรต้องสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้องและรวดเร็ว สามารถรับมือกับ Digital Landscape ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ด้วยการนำเทคโนโลยีมาใช้ในกระบวนการทางธุรกิจ การผสมผสาน การปฏิสัมพันธ์ Digital Cusumer กับภูมิรัฐศาสตร์-ข้อมูลประชากร เพื่อเพิ่มโอกาสใหม่ ๆ และสร้างมูลค่าหรือข้อได้เปรียบให้กับธุรกิจ 

นอกจากนี้ กฎระเบียบเกี่ยวกับการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มงวดมากขึ้นกำลังกลายเป็นความท้าทายใหม่ ที่ภาคธุรกิจต้องทำความเข้าใจและควบคุมการใช้งานข้อมูลให้เป็นไปตามเกณฑ์ที่กำหนดอีกด้วย

ทั้งหมดทั้งมวลนี้นำไปสู่ คำถามที่ภาคธุรกิจต้องตอบให้ได้ เพื่อวางแผนสำหรับการใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ:

  • องค์กรมีข้อมูลอะไรบ้าง
  • ข้อมูลเหล่านั้นอยู่ที่ไหน
  • Lineage ของข้อมูลเป็นอย่างไร ( Lineage คือ แผนที่การเดินทางของข้อมูลตั้งแต่จุดเริ่มต้นไปจนถึงปลายทางการใช้งาน)
  • องค์กรใช้กฎระเบียบอะไรในการกำกับดูแลข้อมูล
  • องค์กรให้ความสำคัญกับข้อมูลแค่ไหน
  • ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงข้อมูลเพื่อใช้สร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างไร

อ้างอิงจากรายงาน The Data Integrity Trends and Insights Report ปี 2023 ที่สำรวจความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญด้าน Data และ Analytics ทั่วโลกจำนวน 450 คน ร้อยละ 77 ของผู้สำรวจเปิดเผยว่า Data-Driven Decision-Making เป็นเป้าหมายสำคัญของแผนงานด้านข้อมูลในปี 2023 และมากกว่าครึ่ง (ร้อยละ 53) ระบุ Data Quality เป็นปัจจัยอันดับต้น ๆ ที่ทำให้ข้อมูลมีความสมบูรณ์ถูกต้องและเป็นพื้นฐานสำคัญของการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในองค์กร

นอกจากนี้ ภาพรวมเศรษฐกิจชะลอตัวและเทรนด์เทคโนโลยีใหม่ ๆ กำลังกดดันให้ภาคธุรกิจต้องเร่งทำดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน หรือนำ AI & ML และ Data Analytics มาใช้งาน ซึ่งเทคโนโลยีเหล่านี้ล้วนแต่จำเป็นต้องมี Data Governance จุดนี้เองทำให้องค์กรทั่วโลกกำลังมุ่งยกระดับ Data Governance ในองค์กรอย่างมีนัยสำคัญนับตั้งแต่ปี 2022 เป็นต้นมา 

2) จากประโยชน์อาจเป็นโทษหาก AI ปราศจาก Data Governance:

ทุกวันนี้ไม่ว่าจะหันไปทางไหนก็มีแต่คนพูดถึง AI ปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถเฉพาะตัว ตั้งแต่การจัดการงานต่าง ๆ ด้วยระบบอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลให้กระบวนการทำงาน ที่สำคัญช่วยลดการพึ่งพาแรงงานมนุษย์อีกด้วย

หลังจากที่ Gen AI ตัวแรก (ChatGPT) เปิดตัวได้เพียงปีกว่า (พฤศจิกายน 2022) Generative AI ได้กลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของผู้คนอย่างไม่คาดคิดและไม่รู้ตัว….แน่นอนว่าเทคโนโลยี AI ทำให้การทำ Digital Transformation กลับมาคึกคัก และศักยภาพของ AI ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง คำถาม คือ ปัจจัยเหล่านี้เกี่ยวข้องอย่างไรกับ Data Governance?

คำตอบ: AI อาจกลายเป็นโทษหากไม่มี Data Governance เพราะธรรมภิบาล สามารถตอบคำถามที่บ่งชี้ว่าข้อมูลที่นำมาใช้มีคุณภาพหรือไม่:

  • Lineage ของข้อมูลเป็นอย่างไร ( Lineage คือ แผนที่การเดินทางของข้อมูลตั้งแต่จุดเริ่มต้นไปจนถึงปลายทางการใช้งาน) 
  • ที่มา/แหล่งที่มาของข้อมูล
  • ข้อมูลที่นำมาใช้มีคุณภาพหรือไม่
  • องค์กรมีสิทธิ์ใช้งานข้อมูลเหล่านั้นหรือไม่
  • ข้อมูลมีการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอหรือไม่

คำตอบเหล่านี้จะช่วยสะท้อนให้องค์กรเห็นถึงความเสี่ยง หากมีการใช้ข้อมูลที่ด้อยคุณภาพและขาดการกำกับดูแลในการฝึก AI จะทำให้เกิดปัญหาอคติใน AI นอกจากนี้ องค์กรยังเสี่ยงตัดสินใจพลาดเพราะ Insights ที่ได้จาก Data Analytics ผิดพลาดและเชื่อถือไม่ได้ ซ้ำร้ายอาจต้องเผชิญกับปัญหาข้อมูลธุรกิจรั่วไหลและการละเมิดข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าและพนักงานอีกด้วย

3) ความต้องการ Data Governance และ Analytics เพิ่มสูงขึ้น

ท่ามกลางการแข่งขันทางธุรกิจที่ดุเดือด ทำให้การตัดสินใจต้องทำได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง ส่งผลให้ความต้องการ Data Governance และ Analytics เติบโตอย่างรวดเร็ว เพื่อให้ผู้ใช้งานค้นหา ทำความเข้าใจและสามารถเชื่อถือข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างแท้จริง ที่สำคัญต้องตอบสนองการใช้งานได้แบบเรียลไทม์ 

  ในอนาคตอันใกล้นี้เราจะได้เห็นการเติบโตของการเลือกใช้ข้อมูลด้วยตัวเอง ด้วยเหตุนี้ Data Marketplace (แพลตฟอร์มกลางสำหรับการซื้อ-ขายข้อมูลระหว่างองค์กร ภายใต้การกำกัลดูแลอย่างเหมาะสม) จะได้รับความนิยมมากขึ้น ซึ่งตลาดนี้จะทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลที่ได้รับการรับรอง อัปเดตและพร้อมใช้งาน ดังนั้นภาคธุรกิจจำเป็นต้องเรียนรู้เกี่ยวกับกลยุทธ์ Data Mesh และ/หรือ Data Fabric เพื่อระบุและรวบรวมสำหรับการใช้งานข้อมูล และ Data Governance จะสำคัญกว่าที่เคย

4) Data Democratization จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงจากล่างขึ้นบน

ช่วง 2-3 ปีที่ผ่านมา Data Asset พิสูจน์ตัวเองแล้วว่าสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มให้แก่องค์กรได้ ด้วยเหตุนี้องค์กรทั่วโลกจึงพยายามปรับปรุงทักษะความสามารถด้านข้อมูล (Data Literacy) ขององค์กรอย่างหนัก ผ่านการใช้ประโยชน์ข้อมูลและเครื่องมือในการวิเคราะห์ (Analytics Tools) รวมถึงสนับสนุนแนวทาง Data Democratization ในองค์กรที่กำลังอยู่ในกระแสความสนใจของภาคธุรกิจทั่วโลก

Data Democratization คือ การเข้าถึงข้อมูลในองค์กรโดยเท่าเทียมกัน เป็นการค้นหามูลค่าเพิ่มแบบทวีคูณ จากการผสมผสานโซลูชั่นต่าง ๆ ครอบคลุมตั้งแต่ Data Governance, Data Quality, และอื่น ๆ ที่ผ่านมามีการพิสูจน์ให้เห็นแล้วว่า Data Democratization สามารถยกระดับประสิทธิภาพการดำเนินงาน แถมลดต้นทุนได้มากกว่า การใช้ Vendors และผลิตภัณฑ์เฉพาะ ซึ่งปัจจัยเหล่านี้สำคัญอย่างยิ่งในช่วงเศรษฐกิจถดถอยที่ทุกองค์กรต่างมองหาแนวทาง ‘Do More with Less’ หรือทำ (งาน) ได้มากแต่ใช้เวลาและทรัพยากรน้อยลง

อย่างไรก็ตาม Data Democratization จะกลายเป็นความเสี่ยงขององค์กรทันที หากไม่มี Data Governance เพราะข้อมูลอาจถูกพนักงานนำไปใช้ในทางที่ผิดโดยเจตนา หรือตีความหมายผิดพลาดส่งผลต่อการดำเนินงานของธุรกิจ

5) การเรียกร้องให้ทำตามกฎระเบียบเพิ่มมากขึ้น

กฎระเบียบ/การบังคับใช้กฎหมายเกี่ยวกับการใช้ข้อมูล และกระแส ESG ของหน่วยงานต่าง ๆ จะกดดันให้ภาคธุรกิจจริงจังกับ Data Governance ยกตัวอย่าง การบังคับใช้กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (General Data Protection Regulation – GDPR) และกฎหมายส่งเสริมสิทธิความเป็นส่วนตัวและคุ้มครองผู้บริโภคสำหรับผู้อยู่อาศัยในรัฐแคลิฟอร์เนีย (California Consumer Privacy Act – CCPA) รวมถึงกฎระเบียบเกี่ยวกับ ESG ต่าง ๆ อีกด้วย

นอกจากนี้ยังมีเทรนด์อธิปไตยด้านข้อมูล หรือ Data Sovereignty (สิทธิการเป็นเจ้าของข้อมูล ที่ต้องได้รับการปกป้องคุ้มครองและต้องไม่ถูกนำไปใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต) กำลังเป็นประเด็นสำคัญที่หลายรัฐบาลกำลังพิจารณาถึงผลกระทบที่เกิดจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับประชากรและประเทศ ที่ถูกจัดเก็บนอกราชอาณาจักรของตนเอง ซึ่งแนวโน้มดังกล่าวนี้จะทำให้ Data Governance กลายเป็นหัวใจสำคัญของการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์โดยชอบด้วยกฎหมาย เพื่อลดความเสี่ยงการถูกฟ้องร้องในอนาคต

ในขณะเดียวกันผู้บริโภคทั่วโลกเริ่มกังวลเกี่ยวกับความมั่นคงปลอดภัยและการนำข้อมูลส่วนตัวของตนไปใช้เพื่อประโยชน์ของภาคธุรกิจมากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งการนำข้อมูลไปใช้ผิดวัตถุประสงค์/โดยไม่ได้รับอนุญาต ส่งผลต่อเสียต่อชื่อเสียงของแบรนด์และความสัมพันธ์กับลูกค้า

ในทางกลับกัน หากภาคธุรกิจสามารถปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกิดขึ้นได้ ย่อมได้รับประโยชน์มหาศาลเพราะแนวปฏิบัติด้าน Data Governance จะช่วยให้การจัดการข้อมูลมีประสิทธิภาพ สามารถส่งมอบผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้องภายในเวลาที่กำหนด ได้รับความน่าเชื่อถือและลดต้นทุน/ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้  

นอกจากเทรนด์ทั้ง 5 ที่กล่าวมาข้างต้นแล้ว ภาคธุรกิจยังต้องพร้อมรับมือกับกระแสใหม่ ๆ ที่พร้อมกดดันให้องค์กรต้องเร่งดำเนินการด้าน Data Governance เพื่อลดความเสี่ยงควบคู่กับการเพิ่มโอกาสทางธุรกิจในแง่มุมต่าง ๆ สำหรับองค์กรที่สนใจและต้องการยกระดับ/สร้างมาตรฐานด้าน Data Governance ที่สามารถรองรับความเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ กฎระเบียบและเทคโนโลยีในอนาคต พร้อมสร้างความน่าเชื่อถือให้กับธุรกิจได้จริง สามารถติดต่อขอข้อมูลจากทีมงานผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน Data Governance ของบลูบิคได้ที่ 

[email protected]

02-636-7011

ขอขอบคุณข้อมูลอ้างอิงจาก precisely