ข่าวสารและบทความ

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

Data Steward มีบทบาทในการศึกษาและออกแบบกระบวนการด้านธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) เพื่อกำหนดเป็นนโยบาย มาตรฐาน และแนวปฏิบัติขององค์กร จากนั้นจึงนำไปใช้เป็นกรอบในการตรวจสอบข้อมูลที่อยู่ในระบบต่าง ๆ 

โครงการ Data Governance มีการแบ่ง Phase ในการทำงานออกเป็น 4 ส่วนด้วยกัน ได้แก่ 1. Study - ศึกษา Framework กฎหมายที่เกี่ยวข้อง และรายละเอียดต่าง ๆ เพื่อทำความเข้าใจ Data Governance 2.Design - ออกแบบนโยบาย มาตรฐาน ตัวชี้วัด และกระบวนการต่าง ๆ เพื่อพัฒนาโครงการ Data Governance  3. Implement - นำข้อมูลที่มีในระบบ มากำกับดูแลตามมาตรฐาน และกระบวนการที่ได้ออกแบบเอาไว้  4. Monitor - ติดตามผลในการกำกับดูแลข้อมูล ตามวัฏจักรข้อมูล 

Data Steward ทำหน้าที่ผลักดัน และ Implement โครงการ Data Governance ซึ่งรวมไปถึง การตรวจสอบมาตรฐาน Data Quality, Data Security

งานสาย Data มีหลากหลายมาก ขึ้นอยู่กับทักษะของคนทำงาน โดยสามารถแบ่งออกได้ดังนี้

อ้างอิงจากเอกสารธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ - Data Governance for Government โดย DGA จะมีการแบ่งคุณลักษณะของ Data Steward ออกเป็น 3 ประเภท ได้แก่

เมื่อ Data Governance เป็นสิ่งจำเป็นที่ทุกองค์กรต้องทำ อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรไม่ประสบความสำเร็จในการผลักด้านโครงการ Data Governance