ข่าวสารและบทความ

Data Quality Debt หรือ “หนี้คุณภาพข้อมูล” คือ ต้นทุนแฝงที่หลายองค์กรไม่รู้ตัว เมื่อผู้ใช้งานต้องเสียเวลาทำความสะอาดข้อมูลซ้ำ ๆ บทความนี้อธิบายสาเหตุ ผลกระทบ และแนวทางแก้ไขผ่าน Data Governance เพื่อยกระดับการใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

ก่อนการดำเนินการโครงการ Data Governance และติดตั้งระบบ Data Catalog  ปัญหาที่เกิดขึ้น คือ เมื่อ User ต้องการข้อมูล จะต้องไปขอที่ฝ่าย IT ซึ่ง IT จะต้องไปค้นหาข้อมูลในระบบต่าง ๆ เพื่อแสดงรายละเอียดที่ต้องการ โดยที่ระบบนั้นไม่มี Metadata หรือ Data Dictionary ส่งผลให้ข้อมูลที่ IT ส่งให้ อาจจะถูกต้องบ้างหรือไม่ถูกบ้าง อีกทั้งฝ่าย IT ไม่ใช่เจ้าของข้อมูล

ปัญหาที่พบในปัจจุบันคือ ผู้ใช้งาน หรือ User มักจะขอข้อมูลจากฝ่าย IT โดยอธิบายรายละเอียดข้อมูลที่ต้องการ จากนั้น IT จึงไปค้นหาและส่งมอบข้อมูลให้ แต่เมื่อ User ได้รับข้อมูล บางครั้งกลับพบว่าข้อมูลไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน หรือไม่อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งาน ทำให้แต่ละคนต้องแก้ไขปัญหาด้วยตนเอง ผลลัพธ์ที่ได้คือ รายงานไม่สามารถใช้งานได้จริง เนื่องจากข้อมูลไม่มีความพร้อมใช้

ระบบกลางที่ช่วยในการค้นหา เข้าถึง และร้องขอข้อมูลได้ง่ายและปลอดภัย ด้วยฟีเจอร์หลัก: Data Discovery, Data Lineage, Data Quality, Metadata, Data Classification, Data Monitoring, Data Request

Data Catalog เป็นเครื่องมือในการทำบัญชีรายชื่อข้อมูลทำให้เราสามารถรู้ได้ว่า องค์กรเรามีข้อมูลอะไรเก็บที่ไหน และใครมีสิทธิ์ในการเข้าถึงข้อมูล