ในปัจจุบัน ทุกคนต่างให้ความสำคัญกับข้อมูลส่วนตัว เช่นเดียวกับองค์กรที่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลในหลายมิติ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลภายในบริษัทหรือข้อมูลลูกค้า การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ตัวอย่างที่ชัดเจนคือในปี 2563 บริษัท H&M ถูกหน่วยงานด้านการคุ้มครองข้อมูลของเมืองฮัมบูร์ก (Data Protection Authority of Hamburg – HmbBfDI) สั่งปรับเป็นเงินกว่า 35.3 ล้านยูโร (ประมาณ 1,300 ล้านบาท) เนื่องจากมีการบันทึกข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อนของพนักงานโดยไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งกรณีนี้เกิดจากข้อผิดพลาดในการเข้าถึงฐานข้อมูลของพนักงาน ส่งผลให้ทุกคนในองค์กรสามารถเข้าถึงข้อมูลบนไดรฟ์เครือข่ายของบริษัทได้ภายในระยะเวลาไม่กี่ชั่วโมง
ในประเทศไทย กฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เช่น พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ได้รับความสนใจและความสำคัญจากหลายภาคส่วน ในแง่ของธุรกิจ การให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) จึงเป็นสิ่งที่ทุกองค์กรไม่ควรมองข้าม
บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับ Data Governance ว่าคืออะไร ทำไมจึงสำคัญ และมีกรณีศึกษาที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้อย่างไรบ้าง เพื่อเสริมสร้างความปลอดภัยและประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลขององค์กร
เลือกอ่านหัวข้อที่คุณสนใจ
Data Governance ใน Cloud คืออะไร และทำไมจึงสำคัญในการจัดการข้อมูลองค์กร?
Data Governance หมายถึง การกำกับดูแลข้อมูล ซึ่งหากอธิบาย Data Governance ใน Cloud ก็คือ การบริหารจัดการข้อมูลเพื่อให้เกิดความพร้อมใช้งาน ความน่าเชื่อถือ ความสมบูรณ์ และความปลอดภัยของข้อมูลภายในสภาพแวดล้อมคลาวด์ โดยต้องมีการกำหนดขอบเขต นโยบาย และกระบวนการที่ชัดเจนเพื่อให้ทุกฝ่ายในองค์กรปฏิบัติตาม พร้อมทั้งการใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือเพื่อให้มั่นใจในความสอดคล้องและปฏิบัติตามข้อกำหนดต่าง ๆ ความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเมื่อธุรกิจย้ายทรัพยากรข้อมูลไปสู่ระบบคลาวด์ด้วยเหตุผลต่าง ๆ ยกตัวอย่างเช่น:
● ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น: การย้ายข้อมูลไปยังโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์สาธารณะอาจเสี่ยงต่อการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต การรั่วไหลของข้อมูล และการละเมิดความปลอดภัย
● การเติบโตของข้อมูลอย่างรวดเร็ว: แม้ระบบคลาวด์จะสามารถรองรับปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ แต่การควบคุมและรักษาคุณภาพของข้อมูลที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วก็เป็นเรื่องที่ท้าทาย
● การรวมข้อมูลจากภายนอก: การนำข้อมูลจากแหล่งภายนอก เช่น ข้อมูลที่ได้รับจากการซื้อขาย เข้ามาใช้ ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องและการจัดทำเอกสารที่ชัดเจนเกี่ยวกับแหล่งที่มา การจัดประเภท และข้อมูลเมตา
● การรักษาความโปร่งใส: การจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบ Data Lakes บนคลาวด์อาจทำให้การติดตามทรัพย์สินข้อมูลเป็นเรื่องยาก จำเป็นต้องมีการค้นพบและประเมินแหล่งที่มาของข้อมูล
● การปฏิบัติตามข้อกำหนด: การย้ายข้อมูลสู่คลาวด์ต้องมีการปฏิบัติตามมาตรฐานข้อกำหนดด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว เช่น GDPR และ CCPA
หากธุรกิจละเลยการกำกับดูแลข้อมูลในระบบคลาวด์ อาจก่อให้เกิดผลกระทบอย่างมาก ยกตัวอย่างเช่น:
● การตัดสินใจที่ผิดพลาด: ข้อมูลที่ขาดความน่าเชื่อถือและคุณภาพไม่เพียงพอจะทำให้ธุรกิจเสี่ยงต่อการตัดสินใจที่ไม่ถูกต้อง อาจนำไปสู่ความสูญเสียทางการเงินและพลาดโอกาสสำคัญ
● ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น: การขาดการกำกับดูแลข้อมูลอย่างเหมาะสมอาจเพิ่มโอกาสในการละเมิดข้อมูล ทำให้ข้อมูลสำคัญของลูกค้า การเงิน และทรัพย์สินทางปัญญาตกอยู่ในความเสี่ยง ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาทางกฎหมาย ค่าใช้จ่ายในการป้องกัน และความเสียหายต่อชื่อเสียง หรือ อาจนำไปสู่ค่าปรับและปัญหาทางกฎหมาย
การให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลข้อมูลในระบบคลาวด์จะมอบประโยชน์มากมายแก่ธุรกิจ เช่น การตัดสินใจที่ดีขึ้น ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย การปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ราบรื่น และการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน โดยการกำกับดูแลข้อมูลอย่างเข้มแข็งช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมและมีความโปร่งใสต่อทรัพยากรข้อมูลในระบบคลาวด์ สร้างความเชื่อมั่นในข้อมูลเชิงลึก และส่งเสริมการใช้งานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ.
ความท้าทายของการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ใน Cloud
ความท้าทายของการจัดการข้อมูลในระบบคลาวด์ ที่องค์กรต้องเผชิญเมื่อทำการจัดการข้อมูลในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ ได้แก่:
● ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย: การจัดเก็บข้อมูลในโครงสร้างพื้นฐานของคลาวด์สาธารณะสร้างความกังวลเกี่ยวกับการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต การรั่วไหลของข้อมูล และการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งเป็นเรื่องที่น่ากังวลสำหรับองค์กรที่คุ้นเคยกับระบบภายในที่มีมาตรการความปลอดภัยเข้มงวด เพื่อแก้ไขปัญหานี้ องค์กรควรใช้มาตรการความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง เช่น การเข้ารหัสข้อมูล การจัดการสิทธิ์การเข้าถึง และการอัปเกรดความปลอดภัยอย่างต่อเนื่องจากผู้ให้บริการคลาวด์
● การขยายของข้อมูล: ความรวดเร็วในการสร้าง อัปเดต และส่งข้อมูลในระบบคลาวด์จำเป็นต้องมีการควบคุมที่เพื่อรักษาคุณภาพข้อมูล โดยเฉพาะกับข้อมูลที่มีปริมาณสูง การตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้เป็นจึงเป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่สำคัญ
● การจัดการข้อมูล: การรวมข้อมูลจากแหล่งภายนอก รวมถึงแหล่งข้อมูลที่ต้องเสียค่าใช้จ่าย ก่อให้เกิดความท้าทายในการประเมินความน่าเชื่อถือของข้อมูล
● การรักษาความตระหนักรู้เกี่ยวกับข้อมูล: แม้ว่าการใช้ Data Lakes จะช่วยให้ขยายการจัดเก็บข้อมูลได้อย่างยืดหยุ่น แต่ก็อาจทำให้การมองเห็นและควบคุมทรัพย์สินข้อมูลลดลงได้ หมายุึง การที่ข้อมูลกระจัดกระจายและขาดการจัดการที่เหมาะสมอาจทำให้ผู้ใช้งานไม่สามารถระบุแหล่งที่มาของข้อมูล หรือทราบว่าข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร ทำให้ยากต่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพและความปลอดภัย เช่น ข้อมูลจากเว็บไซต์ ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย หรือข้อมูลจากการทำแคมเปญโฆษณา เป็นเรื่องยาก เมื่อผู้จัดการต้องการข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ตลาด แต่ไม่สามารถมั่นใจได้ว่าข้อมูลที่นำมาใช้นั้นถูกต้องหรือมาจากแหล่งที่เชื่อถือได้ อาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาดหรือขาดความแม่นยำในเชิงธุรกิจ
● การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมาย: ข้อกำหนดการปฏิบัติตามกฎระเบียบต้องการมาตรฐานและขั้นตอนที่สามารถตรวจสอบและวัดผลได้ การย้ายข้อมูลสู่ระบบคลาวด์จำเป็นต้องมีเครื่องมือเพื่อบังคับใช้ ตรวจสอบ และรายงานการปฏิบัติตาม รวมถึงการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลอย่างเหมาะสม
● การกำหนดการควบคุมและการทำงานอัตโนมัติที่ชัดเจน: การกำหนดการควบคุมในระดับองค์กรเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในการจัดการข้อมูล ซึ่งต้องมีการกำหนดตัวชี้วัดให้ชัดเจน ให้ทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลจากแหล่งเดียวกัน และมีการกำหนดกระบวนการที่ชัดเจน
● การรักษาคุณภาพของข้อมูล: การรักษาคุณภาพของข้อมูลจำเป็นต้องกำหนดความคาดหวังด้านคุณภาพข้อมูล การติดตั้งการควบคุมการตรวจสอบคุณภาพ การติดตามและรายงานคุณภาพ รวมถึงการจัดการเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลฃ
การจัดการข้อมูลในระบบคลาวด์อย่างมีประสิทธิภาพจำเป็นต้องจัดการกับความท้าทายเหล่านี้อย่างเหมาะสม องค์กรต้องให้ความสำคัญกับความปลอดภัย การควบคุมและการทำงานอัตโนมัติ การรักษาคุณภาพข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพื่อให้สามารถเก็บเกี่ยวประโยชน์จากการจัดการข้อมูลในระบบคลาวด์ได้อย่างเต็มที่
เหตุผลที่ Data Governance สำคัญสำหรับ Looker
เป็นที่ทราบกันดีว่า Looker เป็นส่วนหนึ่งของระบบ Cloud ที่มีความสามารถเฉพาะตัวและคุณสมบัติที่โดดเด่นในการสนับสนุนการจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นการวิเคราะห์และการตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งทำให้ Looker แตกต่างจากเครื่องมืออื่น ๆ ใน Google Marketing Platform ที่มุ่งเน้นไปทางด้านการวิเคราะห์และการตลาดเป็นหลัก เหตุผลที่ Data Governance สำคัญสำหรับ Looker และคุณสมบัติที่ช่วยสนับสนุนได้แก่:
● Single Source of Truth (แหล่งข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว): Looker ได้รับการออกแบบให้ทำงานร่วมกับคลังข้อมูลกลาง (Data Warehouse) ทำให้ทุกคนในองค์กรสามารถใช้ข้อมูลเดียวกันที่น่าเชื่อถือ ช่วยลดความไม่สอดคล้องและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายและไม่ผ่านการตรวจสอบ การที่ข้อมูลทั้งหมดถูกรวมศูนย์ไว้ ช่วยให้ผู้ใช้มั่นใจได้ว่ากำลังทำงานกับข้อมูลที่ถูกต้องและทันสมัย
● LookML (Looker Modeling Language) ช่วยในเรื่องการจัดการข้อมูลอัตโนมัติ: LookML เป็นภาษาสำหรับกำหนดรูปแบบข้อมูลที่ Looker ใช้ ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการตัวชี้วัดได้จากศูนย์กลาง และการเปลี่ยนแปลงตัวชี้วัดจะถูกนำไปใช้กับทุกส่วนของระบบ เช่น รายงานและแดชบอร์ด ช่วยลดข้อผิดพลาดจากการเปลี่ยนแปลงข้อมูลด้วยตนเอง และสร้างความเข้าใจร่วมกันเกี่ยวกับตัวชี้วัดสำคัญในองค์กร
● การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล (Built-in Security and Access Controls): Looker มีระบบรักษาความปลอดภัยที่เข้มงวด รวมถึงการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาทของผู้ใช้งาน (Role-Based Access Control) ผู้ดูแลสามารถกำหนดสิทธิ์ให้ผู้ใช้งานเฉพาะเจาะจงเพื่อดูข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับหน้าที่ของตนเองเท่านั้น ช่วยป้องกันการเข้าถึงข้อมูลที่ไม่จำเป็น และสนับสนุนความปลอดภัยของข้อมูลแต่ละแผนก
ตัวอย่างการใช้งานจริงของ การมีการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ใน Looker
หลักการของการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) และวิธีการที่สามารถประยุกต์ใช้ภายใน Looker และแพลตฟอร์ม Google Cloud สามารถนำไปใช้ในสถานการณ์จริงได้ดังนี้
- การกำหนดมาตรฐานข้อมูลและกฎธุรกิจใน Looker Studio:
- สถานการณ์: บริษัทต้องการให้ข้อมูลการขายจากหลายภูมิภาคถูกรายงานในสกุลเงินเดียวกัน (เช่น USD)
- การจัดการข้อมูล: ใน Looker Studio ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดฟิลด์ที่คำนวณเพื่อแปลงข้อมูลการขายจากทุกภูมิภาคให้เป็น USD โดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนล่าสุด ฟิลด์ที่คำนวณนี้จะถูกนำไปใช้ในรายงานและแดชบอร์ดทั้งหมด ซึ่งช่วยให้ข้อมูลมีความสอดคล้องกันและลดความเสี่ยงจากข้อผิดพลาดที่อาจเกิดจากการแปลงสกุลเงินด้วยมือ ตัวอย่างนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล (Data Quality Management) ในกรอบการจัดการข้อมูล
2. การควบคุมการเข้าถึงและความปลอดภัยของข้อมูล:
- สถานการณ์: องค์กรต้องการจำกัดการเข้าถึงข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) ตามบทบาทของผู้ใช้
- การจัดการข้อมูล: โดยการเชื่อมต่อ Looker Studio กับ IAM ของ Google Cloud ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดบทบาทผู้ใช้และสิทธิ์การเข้าถึงได้ ตัวอย่างเช่น ตัวแทนฝ่ายขายอาจเข้าถึงแค่ข้อมูลการติดต่อของลูกค้า ส่วนทีมการตลาดสามารถเข้าถึงข้อมูลทางประชากรเพิ่มเติมสำหรับการกำหนดเป้าหมายแคมเปญ ตัวอย่างนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการการเข้าถึงข้อมูล (Data Access Management)
3. การติดตามสายการไหลของข้อมูล (Data Lineage) และการวิเคราะห์ผลกระทบ:
- สถานการณ์: นักวิเคราะห์ธุรกิจต้องการเข้าใจแหล่งที่มาของข้อมูลในแดชบอร์ดของ Looker Studio และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับรายงานอื่นๆ
- การจัดการข้อมูล: การใช้ LookML ในการสร้างโมเดลข้อมูล สามารถกำหนดได้ว่าข้อมูลจะถูกดึงและแปลงอย่างไรจากฐานข้อมูลต้นทางไปยังรายงานต่างๆ ใน Looker ได้อย่างชัดเจน เพื่อทำความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลหนึ่งจะส่งผลต่อรายงานอื่นๆ อย่างไร ตัวอย่างนี้เกี่ยวข้องกับการค้นพบข้อมูลและการประเมิน (Data Discovery and Assessment)
4. การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลและการแจ้งเตือน:
- สถานการณ์: ผู้ดูแลข้อมูลรับผิดชอบในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลสต็อกสินค้าที่แสดงในแดชบอร์ด Looker Studio
- การจัดการข้อมูล: Looker Studio สามารถใช้ตั้งกฎและการแจ้งเตือนเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูล เช่น การตั้งค่าแจ้งเตือนเมื่อระดับสต็อกสินค้าต่ำกว่าค่าที่กำหนดไว้ การติดตามเชิงรุกนี้ช่วยรักษาคุณภาพข้อมูลและทำให้สามารถดำเนินการแก้ไขได้ทันท่วงที ตัวอย่างนี้เกี่ยวข้องกับการจัดการคุณภาพข้อมูล (Data Quality Management)
5. การรายงานความสอดคล้องกับข้อกำหนด (Compliance Reporting):
- สถานการณ์: บริษัทต้องการแสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องกับข้อกำหนดของ GDPR ในการเก็บและใช้ข้อมูลส่วนบุคคล
- การจัดการข้อมูล: Looker Studio สามารถใช้สร้างรายงานที่ติดตามบันทึกการเข้าถึงข้อมูล สิทธิ์การเข้าถึงผู้ใช้ และนโยบายการเก็บข้อมูล รายงานเหล่านี้สามารถใช้เป็นหลักฐานในการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดและช่วยให้มั่นใจว่าองค์กรปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างนี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและการปกป้องข้อมูล (Auditing and Data Protection)
ตัวอย่างเหล่านี้เป็นเพียงหลักการทั่วไปของการจัดการข้อมูล แต่ก็แสดงให้เห็นว่าเราสามารถประยุกต์ใช้หลักการเหล่านี้ในสถานการณ์จริงโดยใช้ Looker Studio ได้อย่างไร สำหรับข้อมูลที่ละเอียดขึ้นเกี่ยวกับฟีเจอร์เฉพาะของ Looker Studio ควรศึกษาจากเอกสารอย่างเป็นทางการหรือปรึกษาผู้เชี่ยวชาญเพื่อความเข้าใจที่ครบถ้วน
ประเด็นสำคัญ (Key takeaway) ของการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance)
การกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ถือเป็นเรื่องสำคัญ โดยเฉพาะในบริบทของการย้ายข้อมูลไปยังระบบคลาวด์ (Cloud) ซึ่งมีปัญหาหลายประการที่เกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการนี้ โดยเฉพาะความต้องการในการมีการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มแข็ง เพื่อจัดการกับปัญหาต่างๆ และใช้ประโยชน์จากการประมวลผลข้อมูลในระบบคลาวด์ (Cloud) ได้เต็มที่ นี่ประเด็นสำคัญที่เราสามารถสรุปได้ ดังนี้:
- ความสำคัญของการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance) ในคลาวด์ (Cloud) : เมื่อธุรกิจต่างๆ เริ่มสร้างและย้ายข้อมูลไปยังระบบคลาวด์ การจัดการข้อมูลจะมีการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน ซึ่งต้องการการกำกับดูแลข้อมูลเพื่อจัดการกับความเสี่ยงในด้านความปลอดภัยของข้อมูล การขยายตัวของข้อมูล การจัดการ การค้นหา ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนดต่างๆ
- กรอบการกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance Framework) :: การกำกับดูแลข้อมูลที่ครอบคลุมต้องครอบคลุมกระบวนการทั้งหมดของวงจรชีวิตข้อมูล ตั้งแต่การรับข้อมูล การประมวลผล จนถึงการลบข้อมูล ซึ่งขั้นตอนหลักๆ ได้แก่:
- การค้นพบและประเมินข้อมูล (Data Discovery and Assessment): การระบุและทำความเข้าใจข้อมูลที่องค์กรมี แหล่งที่มาของข้อมูล การแปลงข้อมูล และข้อมูล Meta
- การจัดประเภทและการจัดระเบียบข้อมูล (Data Classification and Organization): การจัดประเภทข้อมูลตามระดับความสำคัญหรือความลับ เพื่อกำหนดนโยบายการกำกับดูแลและข้อกำหนดการปฏิบัติตามข้อบังคับ
- การจัดทำแคตตาล็อกข้อมูลและการจัดการข้อมูล (Meta Data Cataloging and Metadata Management): การทำแคตตาล็อกข้อมูลที่มีข้อมูลครบถ้วนเกี่ยวกับข้อมูล เพื่อให้สามารถค้นหาข้อมูลได้ง่ายและโปร่งใส
- การจัดการคุณภาพข้อมูล (Data Quality Management) : การประกันว่าข้อมูลมีความน่าเชื่อถือ ด้วยกระบวนการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล การติดตามและการแก้ไขปัญหาคุณภาพข้อมูล
- การจัดการการเข้าถึงข้อมูล(Data Access Management) : การควบคุมการเข้าถึงข้อมูลเพื่อป้องกันการเข้าถึงที่ไม่เหมาะสมหรือไม่ได้รับอนุญาต โดยการกำหนดบทบาทและสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล
- การกำกับดูแลข้อมูลที่เหนือกว่าความเทคโนโลยี: การกำกับดูแลข้อมูลที่ประสบความสำเร็จต้องใช้วิธีการที่ครอบคลุม ซึ่งรวมถึงการมีผู้คนที่รับผิดชอบ กระบวนการที่ชัดเจน และเทคโนโลยีที่ใช้ในการสนับสนุนกระบวนการเหล่านั้น
- ประโยชน์ของการกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่ง:
- การตัดสินใจที่ดีขึ้น: การค้นหาข้อมูลที่มีประสิทธิภาพทำให้การตัดสินใจจากข้อมูลเป็นไปได้อย่างแม่นยำและการวางแผนธุรกิจมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้น: การกำกับดูแลข้อมูลที่แข็งแกร่งช่วยลดความเสี่ยงในการโดนปรับปรุง เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และสร้างความไว้วางใจจากลูกค้า
- การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ: กรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่ชัดเจนช่วยให้องค์กรสามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งช่วยให้มั่นใจว่าการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและมาตรฐานอุตสาหกรรมเป็นไปตามข้อกำหนด
- บทบาทของ Looker ในการกำกับดูแลข้อมูล: แม้ว่าแหล่งข้อมูลจะเน้นหลักการของการกำกับดูแลข้อมูล แต่ Looker ซึ่งเป็นเครื่องมือในการสร้างแอปพลิเคชันและการแสดงผลข้อมูลสามารถมีบทบาทสำคัญในการสนับสนุนการกำกับดูแลข้อมูล ด้วยความสามารถในการกำหนดมาตรฐานข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง การติดตามการไหลของข้อมูล การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล และการสร้างรายงานที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามข้อกำหนด ซึ่งช่วยสร้างกลยุทธ์การกำกับดูแลข้อมูลที่ครอบคลุม
จากข้อมูลข้างต้น จะเห็นได้ว่าทุกธุรกิจ ควรเริ่มให้ความสนใจในเรื่อง Data Governance และ Google Cloud ก็เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญในการทำ Data Governance สำหรับใครที่สนใจทำ Data Governance ให้ธุรกิจของคุณ สามารถกรอกแบบฟอร์มด้านล่าง เพื่อให้ทีมงาม Predictive ติดต่อกลับได้เลยค่ะ
ขอบคุณข้อมูล Google cloud for data governance
Get in touch
Let's work together!
"*" indicates required fields