ปัจจุบัน เกือบทุกองค์กรต่างให้ความสำคัญกับการใช้ข้อมูลเพื่อขีดความสามารถของธุรกิจ อย่างไรก็ตาม องค์กรจำนวนไม่น้อยอาจยังคงเผชิญปัญหาในการนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะทั้งจากการไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการนำมาใช้งาน กระบวนการนำข้อมูลมาใช้งานดำเนินการยาก ไปจนถึงปัญหาเรื่องคุณภาพข้อมูล ในการแก้ปัญหาคอขวดของการใช้ข้อมูลในองค์กร คือการสร้างแนวทางให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นได้หรือที่เรียกว่า Data Democratization 

Data Democratization คืออะไร 

หากกล่าวอย่างรวบรัด Data Democratization เป็นการทำให้ข้อมูลกลายเป็นสิ่งที่ทุกคนในองค์กรสามารถเข้าถึงได้ โดยมีเป้าหมายให้พนักงานที่อาจไม่ได้เชี่ยวชาญเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถเข้าใจและนำข้อมูลไปใช้งานได้ตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการ ซึ่งจะนำไปสู่การใช้ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจสำคัญต่างๆ ในที่สุด 

5 เสาหลัก Data Democratization 

ในการผลักดันให้ Data Democratization สามารถเกิดขึ้นได้จริง องค์กรควรให้ความสำคัญกับ 5 ส่วน 

Data Strategy 

วางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลให้สามารถสร้างผลลัพธ์ได้จริง โดยตั้งต้นจากการวางเป้าหมายธุรกิจที่ชัดเจน (Business Objective) เพื่อกำหนดทิศทางว่าจะนำข้อมูลไปใช้พัฒนาขีดความสามารถหรือสร้างมูลค่าเพิ่มให้ธุรกิจในส่วนไหน การวางกลยุทธ์การใช้ข้อมูลไว้ตั้งแต่แรกจะช่วยทำให้องค์กรไม่หลงทาง ลดความผิดพลาดและเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการทรัพยากรต่างๆ ในองค์กร ซึ่งจะนำไปสู่การสร้างการเติบโตในระยะยาว

Data Governance

ธรรมาภิบาลข้อมูลเป็นอีกแกนสำคัญในการวางมาตรฐานและแนวทางการใช้ข้อมูล โดยเป้าหมายของ Data Governance เป็นการกำหนดสิทธิ หน้าที่ และบทบาทความรับผิดชอบของผู้เกี่ยวข้องกับข้อมูลภายในองค์กรให้ชัดเจน ซึ่งการทำ Data Governance สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามประเภทธุรกิจ เนื่องจากแต่ละองค์กรมีแหล่งที่มาของข้อมูลไม่เหมือนกัน รวมถึงประเภทของข้อมูลที่จัดเก็บและหน่วยงานที่รับผิดชอบด้านข้อมูลก็มีความแตกต่างกันด้วยเช่นกัน อย่างไรก็ตาม ในภาพรวมแล้ว แนวทางด้าน Data Governance สามารถแบ่งออกเป็น 3 ส่วนหลัก คือ 1. นโยบายการดูแลข้อมูล (Data Policy) 2. กลุ่มบุคคลที่รับผิดชอบดูแลจัดการข้อมูล (Data Governance Team) และ 3. กระบวนการจัดการข้อมูล (Process)

Data Architecture 

สถาปัตยกรรมข้อมูลเป็นการออกแบบและวางกระบวนการบริหารจัดการข้อมูลให้สามารถเข้าถึง แชร์ และใช้งานข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ครอบคลุมตั้งแต่แหล่งที่มาของข้อมูล รูปแบบการจัดเก็บและตำแหน่งที่เก็บข้อมูลดังกล่าว โดยโครงสร้างของ Data Architecture อาจมีความซับซ้อนและความแตกต่างกันไปตามประเภทของธุรกิจและเป้าหมายในการนำข้อมูลไปใช้งานขององค์กร โดยปัจจุบัน รูปแบบของโครงสร้างที่เก็บข้อมูลสามารถแบ่งออกเป็น 

• Data Warehouse 

คือที่เก็บข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (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) ที่รับข้อมูลจากต้นทางมาจัดเก็บเลยโดยไม่มีการแปลงข้อมูลก่อน โดย Data Lake เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลที่นำไปใช้เทรนโมเดล AI/ML 

• Data Lakehouse 

เป็นการนำข้อดีของ Data Warehouse และ Data Lake มาผสมผสานกัน โดยสามารถเก็บข้อมูลได้ทุกรูปแบบ และสามารถนำไปใช้งานได้ทั้งสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและใช้สำหรับเทรนด์โมเดล AI/ML 

Data Security & Privacy

วางมาตรการรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยเป็นการวางกระบวนการปกป้องข้อมูลเพื่อไม่ให้มีการเข้าถึง การใช้งาน การเปิดเผย การเปลี่ยนแปลง หรือการทำลายข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต ด้วยการใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การเข้ารหัส การตรวจสอบสิทธิ์ หรือ Firewall  ในการป้องกันการรั่วไหลหรือการละเมิดข้อมูล รวมถึงสร้างความตระหนักรู้ให้พนักงานให้ความสำคัญกับการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล 

Data Literacy 

เนื่องจากสุดท้ายแล้ว คนคือผู้ใช้ข้อมูลในการทำงานจริง ดังนั้น ทักษะความสามารถในด้านข้อมูล หรือ Data Literacy จึงเป็นเรื่องสำคัญ ซึ่งเป็นความสามารถในการทำความเข้าใจและนำข้อมูลไปใช้งานในรูปแบบต่างๆ ตามวัตถุประสงค์ที่ต้องการ ด้วยเหตุนี้ องค์กรจึงควรมีการฝึกอบรมพนักงานให้มีทักษะความเชี่ยวชาญและความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล เพื่อให้สามารถนำข้อมูลต่างๆ มาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

การสร้าง Data Democratization เป็นกระบวนการที่ต้องดำเนินการอย่างต่อเนื่อง ครอบคลุมการวางกลยุทธ์และการเตรียมความพร้อมในหลายส่วน สำหรับธุรกิจที่ต้องการวางกลยุทธ์ด้าน Data & AI เพื่อเพิ่มศักยภาพการแข่งขันและสร้างการเติบโตให้องค์กร Bluebik มีทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้าน Big Data & Advanced Analytics ที่สามารถให้บริการโซลูชันครบวงจรและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงตั้งแต่ระดับกลยุทธ์ไปจนถึงการนำไปปรับใช้ให้เหมาะสมกับองค์กร

ติดต่อเราสอบถามหรือปรึกษาเราได้ที่ 

✉ [email protected] 

☎ 02-636-7011

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