Data Quality แตกต่างกับ Data Governance อย่างไร?

Data Quality แตกต่างกับ Data Governance อย่างไร?

Data Quality (คุณภาพข้อมูล) คือการควบคุมให้ข้อมูลมีความถูกต้อง สมบูรณ์ ใช้งานได้จริง และสอดคล้องกับข้อกำหนดหรือมาตรฐานที่กำหนดไว้ คุณภาพข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นในการตัดสินใจและวิเคราะห์ข้อมูล หากข้อมูลมีความไม่ถูกต้อง นำไปใช้งานไม่ได้ หรือขาดความเป็นปัจจุบัน อาจส่งผลต่อการตัดสินใจและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ในขณะที่ Data Governance (การกำกับดูแลข้อมูล) คือกระบวนการที่ครอบคลุมถึงการจัดการข้อมูลในภาพรวม ได้แก่ การกำหนดนโยบาย การกำหนดมาตรการควบคุม การกำหนดบทบาทและความรับผิดชอบของบุคลากรในการจัดการข้อมูล การปฏิบัติตามกฎระเบียบทางกฎหมาย และการใช้เครื่องมือและกระบวนการต่าง ๆ ในการดูแลข้อมูล

Data Quality คืออะไร?

Data Quality  หรือคุณภาพของข้อมูล คือวิธีการวัดคุณภาพโดยยึดจากความคาดหวังที่มีต่อข้อมูลซึ่งต้องสัมพันธ์กับวัตถุประสงค์การใช้งานของข้อมูล ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจะช่วยให้สามารถติดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ข้อมูลคุณภาพต่ำอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้

ข้อมูลที่มีคุณภาพควรประกอบด้วย 6 ลักษณะ ดังนี้

1.          ความถูกต้อง (Accuracy)

2.          ความครบถ้วน (Completeness)

3.          ความเป็นปัจจุบัน (Timeliness)

4.          ความสอดคล้องกัน (Consistency)

5.          ความน่าเชื่อถือ (Reliability)

6.          ตรงตามความต้องการของผู้ใช้ (Relevance)

คุณภาพข้อมูลถือว่ามีความสำคัญเป็นอย่างมากในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน ไม่ว่าจะใช้สำหรับการตัดสินใจ การวิเคราะห์ หรือการดำเนินงาน ฉะนั้น การมีข้อมูลที่มีคุณภาพจึงเป็นสิ่งที่จำเป็น และหากองค์กรใดให้ความสำคัญกับคุณภาพของข้อมูลก็ถือได้ว่าองค์พรนั้นมีความได้เปรียบในการดำเนินงาน

Data Governance คืออะไร?

Data Governance หรือธรรมาภิบาลข้อมูล คือการกำกับดูแล การกำหนดหน้าที่และความรับผิดชอบ และเกณฑ์การประเมินในการบริหารจัดการข้อมูลเพื่อให้การได้มาและนำข้อมูลไปใช้เป็นไปอย่างถูกต้อง ได้คุณภาพ มีความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว และป้องกันไม่ให้มีการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลเกิดขึ้น  Data Governance เปรียบเสมือนพิมพ์เขียวที่วางกรอบและทิศทางในการดูแลข้อมูลทั้งหมดขององค์กร ตั้งแต่การเก็บรวบรวม จัดระเบียบ วิเคราะห์ นำเสนอ แบ่งปัน ไปจนถึงการนำข้อมูลกลับมาใช้ใหม่ เพื่อใช้ประโยชน์ในการบริหารจัดการองค์กร ในแง่ของการเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน การตัดสินใจ และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการจัดการข้อมูลที่ไม่เหมาะสม

ความแตกต่างระหว่าง Data Quality และ Data Governance

1.          ขอบเขต (Scope) : Data Quality มีขอบเขตแคบกว่าโดยเน้นที่คุณสมบัติของข้อมูลโดยเฉพาะ เพื่อให้มีความถูกต้องสมบูรณ์ และนำไปใช้งานได้ ในขณะที่ Data Governance มีขอบเขตกว้าง ครอบคลุมถึงบทบาท ความรับผิดชอบ กระบวนการ และเครื่องมือต่าง ๆ โดยรวม

2.          เป้าหมาย (Goal) : Data Quality มุ่งเน้นไปที่การทำให้ข้อมูลมีคุณภาพตรงตามมาตรฐาน (มีความถูกต้องครบถ้วน เป็นปัจจุบัน สอดคล้องกัน น่าเชื่อถือ และตรงตามความต้องการของผู้ใช้งาน) ในขณะที่ Data Governance มีเป้าหมายในการจัดทำกรอบสำหรับการจัดการข้อมูลให้สอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร

3.          กระบวนการ (Processes) : Data Quality เน้นที่การทำความสะอาดข้อมูลและตรวจสอบคุณภาพของข้อมูล ในขณะที่ Data Governance เน้นการกำหนดนโยบาย บทบาท การรับรองความปลอดภัย และมาตรการในการจัดการข้อมูล

4.          ผลกระทบจากความล้มเหลว (Impact of Failure) : หาก Data Quality ล้มเหลว อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดและไม่มีประสิทธิภาพทำให้องค์กรสูญเสียความน่าเชื่อถือ และเงินมหาศาล  แต่ถ้า Data Governance ล้มเหลวอาจทำให้องค์กรถูกลงโทษทางกฎหมาย

ความสัมพันธ์ของ Data Governance และ Data Quality

คุณภาพข้อมูลเป็นจุดเริ่มต้นในการทำธรรมาภิบาลข้อมูล การดำเนินการทำให้ข้อมูลมีคุณภาพจำเป็นต้องมีการทำธรรมาภิบาลข้อมูลควบคู่กัน เริ่มตั้งแต่กระบวนการในการทำข้อมูลให้มีคุณภาพ การกำหนดว่าข้อมูลที่มีคุณภาพเป็นอย่างไรให้คนในองค์กรเห็นตรงกันว่าการวัดคุณภาพจะวัดมิติไหน มีการกำหนดกลยุทธ์ในการทำข้อมูลให้มีคุณภาพ ซึ่งการปรับปรุงคุณภาพข้อมูลนี้ถือเป็นส่วนนึงของการทำธรรมาภิบาลข้อมูล การทำธรรมาภิบาลข้อมูลที่ดีก่อให้เกิดการบริหารจัดการข้อมูลที่ดี ซึ่งจะส่งผลให้ข้อมูลมีความมั่นคงปลอดภัย มีคุณภาพ พร้อมใช้งาน

บทสรุป

จะเห็นได้ว่าแม้ว่า Data Quality และ Data governance จะมีความแตกต่างกัน แต่ Data Quality และ Data Governance ต่างเป็นส่วนสำคัญของการจัดการข้อมูลในองค์กร และการจัดการข้อมูลจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นหากใช้งานร่วมกัน  การให้ความสำคัญในสร้างความสมดุลระหว่างคุณภาพข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูล จะช่วยให้องค์กรสามารถใช้ข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และเป็นไปตามมาตรฐานที่กำหนด ทั้งนี้เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อองค์กร