ตกผลึกข้อมูลของเรา ด้วย 6 Data Tools สุมหัวคุยกันเรื่องเดต้า

ตกผลึกข้อมูลของเรา ด้วย 6 Data Tools สุมหัวคุยกันเรื่องเดต้า

08 November 2023

เคยได้ยินไหมด้วยประโยคสุดฮิตในหลายปีที่ผ่านมาว่า “Data is a new oil” ข้อมูลก็เหมือนขุมน้ำมันดี ๆ ที่ให้เราดึงไปใช้ประโยชน์กัน แต่วิธีในการนำมาใช้งานนั้นไม่ง่ายเลย ไม่ว่าจะเป็นปัญหาที่เกิดจากตัวข้อมูล ผู้ให้ข้อมูล เครื่องมือต่าง ๆ ที่ใช้ และรวมถึงบุคลากรที่เกี่ยวข้องกับเรื่องนี้ ดังนั้นในบทความนี้จะขอนำเสนอวิธีการต่าง ๆ ที่จะช่วยคลี่คลายปัญหาต่าง ๆ เหล่านี้ไปทีละ step โดยจะมีทั้งหมด 6 เครื่องมือด้วยกัน ซึ่งส่วนใหญ่นั้นผู้เขียนได้นำมาจาก Open Data Institute (ODI) ประเทศอังกฤษ เนื่องจากเคยได้รับการเข้าร่วมอบรมแล้วรู้สึกว่าสิ่งนี้จะช่วยให้ทีมที่ทำงานเกี่ยวกับข้อมูลนั้นแก้ไขปัญหาต่าง ๆ เหล่านี้ได้

  1. Open Data Fundamental: เข้าใจธรรมชาติของข้อมูลเปิด
  2. Data Infrastructure: สำรวจโครงสร้างพื้นฐานทางด้านข้อมูล
  3. Data Ecosystem Mapping: เข้าใจกลไกการแลกเปลี่ยนข้อมูล
  4. Data Ethics Canvas: สร้างกรอบการใช้งานข้อมูลอย่างเหมาะสม
  5. Sustainable Data Institutions: มุ่งสู่การเติบโตอย่างยั่งยืน
  6. Data Skills: อนาคตเรา เราเป็นคนสร้าง

โดยในการเรียงลำดับขั้นตอนนี้นั้น เราจะเน้นไปที่ปัจจัยสาเหตุต่าง ๆ จากภายนอก มายังปัจจัยภายในทีม แล้วค่อยมาที่ปัจเจกบุคคล

Open Data Fundamental: เข้าใจธรรมชาติของข้อมูลเปิด

โดยทั่วไปแล้วหากว่ากันด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลต่าง ๆ นั้นก็เป็นเรื่องที่ดีสำหรับข้อมูลที่เรามีอยู่แล้ว แต่หากเป็นข้อมูลจากที่อื่น ๆ จากทีมอื่น ๆ หล่ะ เราจะต้องทำยังไงเพื่อให้ได้ข้อมูลเหล่านั้นมา ในหัวข้อนี้จะเล่าถึงธรรมชาติของข้อมูลเปิดและเรื่องราวต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับการทำความเข้าใจการเปิดหรือการให้ข้อมูลกัน

รูปภาพจาก https://theodi.org/insights/tools/the-data-spectrum/

ภาพนี้เป็นตัวอย่างที่ดีที่ชี้ให้เห็นถึงธรรมชาติและระดับของข้อมูลที่อยู่รอบ ๆ ตัวเรา ซึ่งมีทั้งข้อมูลปิดที่เข้าถึงได้เฉพาะองค์กร ไปจนถึงข้อมูลเปิดที่อาจจะมีความละเอียดของข้อมูลที่น้อยกว่า แต่มีขนาดใหญ่กว่า และอาจหาได้ง่ายจากข้อมูลเปิดของภาครัฐ จะเห็นได้ว่าในแต่ละระดับเองก็จะมีชั้นความลับ และระดับการเข้าถึงข้อมูลที่แตกต่างกันออกไป ซึ่งหากเราต้องการข้อมูลจากที่อื่นนั้นก็อาจจะต้องคำนึงถึงระดับชั้นของข้อมูลด้วยว่าสามารถขอได้ถึงระดับไหน

เมื่อเราพูดถึงเรื่องระดับชั้นของข้อมูลไปแล้วสิ่งต่อมาที่ต้องคิดคือ ถ้าเราต้องการข้อมูลจากทีมอื่นเราจะต้องทำอย่างไร ซึ่งโดยหลัก ๆ แล้วทาง ODI พบว่ามีอยู่ 2 สาเหตุหลัก ๆ ที่ทำให้การแชร์ข้อมูลนั้นเป็นเรื่องที่ยาก ได้แก่

  1. การกลัวที่จะแชร์ข้อมูล โดยที่ไม่รู้ว่าใครจะเอาข้อมูลไปใช้ยังไง ดังนั้นการขจัดเหตุนี้ผู้ขอข้อมูลจึงจำเป็นต้องสร้างความไว้วางใจในการใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม
  2. การกักเก็บข้อมูล เนื่องจากข้อมูลนั้นเหมือนน้ำมันสามารถสร้างประโยชน์และคุณค่าได้ และในขณะเดียวกันก็อาจนำไปสู่ผลลบในงานบางอย่างด้วยเช่นกัน ดังนั้นการสกัดข้อมูลด้วยองค์ความรู้และความสามารถที่ถูกต้อง ก็จะทำให้เกิดนวัตกรรมทางข้อมูลได้

รูปภาพจาก https://theodi.org/news-and-events/blog/what-are-data-institutions-and-why-are-they-important/

และด้วยการใช้ข้อมูลจากผู้อื่นหรือแม้กระทั่งเราต้องการให้คนอื่นมาใช้ข้อมูลของเรานั้น การสร้างความไว้เนื้อเชื่อใจเองก็เป็นสิ่งที่จำเป็นเช่นกัน โดยจะแบ่งหัวข้อเป็น 4 ระดับจากส่วนพื้นฐานไปสู่ยอดพีระมิด

  1. การสอดคล้องกับกฎหมาย มีความปลอดภัย มีงบประมาณในการดูแลข้อมูล และสามารถใช้งานข้อมูลได้จริง
  2. องค์ความรู้ หลักธรรมภิบาล คุณภาพ และความถูกต้อง
  3. การเข้าถึง ความรับผิดชอบ จริยธรรม และความโปร่งใส
  4. ผลกระทบเชิงบวกที่เกิดขึ้นจากงานของเรา

คำถามประจำหัวข้อนี้คือ เราเคยทบทวนกับหัวข้อทั้ง 4 เหล่านี้กับทีมเราหรือไม่ อะไรที่ยังเป็นพื้นฐานแต่เรายังขาดอยู่ แล้วเราจะทำให้ดีขึ้นได้อย่างไร เพื่อสร้างความไว้วางใจผู้ให้และใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

Data Infrastructure: สำรวจโครงสร้างพื้นฐานทางด้านข้อมูล

องค์ประกอบพื้นฐานของข้อมูลนั้น ประกอบไปด้วย 5 อย่างหลัก ๆ ได้แก่

  1. ข้อมูลที่เรามีอยู่มีอะไรบ้าง ได้ทำตารางจัดเก็บข้อมูลไว้ไหมว่า ข้อมูลมาจากไหน ได้รับมาเมื่อไหร่ ความถี่เป็นอย่างไร ต้องประสานงานกับใครบ้างเพื่อให้ได้ข้อมูลนี้มา
  2. มาตรฐานข้อมูล เช่น จัดเก็บแบบไหน รูปแบบอะไร โครงสร้างข้อมูลเป็นอย่างไร
  3. เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง เช่น ความรู้ เครื่องมือที่ใช้งาน
  4. นโยบายที่เกี่ยวข้อง เช่น PDPA นโยบายภายในองค์กร นโยบายการจัดเก็บข้อมูล
  5. องค์กรของเรา เช่น การสนับสนุนต่าง ๆ บริบทขององค์กร

คำถามในหัวข้อนี้คือ คิดว่าเพื่อน ๆ ของเรามีสิ่งไหนบ้างจาก 5 ข้อด้านบนที่ยังไม่รู้ และสิ่งไหนใน 5 ข้อนี้ที่ทีมควรจะพัฒนาให้ดียิ่งขึ้นไปอีก

Data Ecosystem Mapping: เข้าใจกลไกการแลกเปลี่ยนข้อมูล

ในการทำงานเกี่ยวกับข้อมูลมาก ๆ นั้น การเข้าใจกลไกแลกเปลี่ยนและสร้างคุณค่าให้แก่ข้อมูลก็เป็นเรื่องที่สำคัญเช่นกัน โดยทาง ODI ก็จะมีแผนผังให้เราได้ลองวาด ecosystem ของเรากัน ใครเป็นผู้ใช้งานของเรา ใครเป็นผู้ให้ข้อมูลเราบ้าง แล้วมีความสัมพันธ์กันอย่างไร บางทีการ connect the dot ในแผนผังนี้อาจช่วยก่อให้เกิดไอเดียใหม่ ๆ หรือแนวทางใช้ข้อมูลใหม่เกิดขึ้นก็เป็นได้ แถมยังเป็นการบันทึกข้อมูลภายในทีมไว้เผื่อมีคนใหม่เข้ามาจะได้เข้าใจทีมได้มากขึ้นด้วย

รูปภาพจาก https://theodi.org/documents/427/2022_ODI_Mapping-data-ecosystems-2022-update-1.pdf

รายละเอียดสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่ https://theodi.org/insights/guides/mapping-data-ecosystems/

Data Ethics Canvas: สร้างกรอบการใช้งานข้อมูลอย่างเหมาะสม

กรอบการใช้งานข้อมูลที่ถูกต้อง นอกจากจะทำให้เราไม่เสี่ยงในเรื่องของกฎหมายแล้ว ก็ยังทำให้ผลกระทบเชิงลบต่อผู้ที่เกี่ยวข้องน้อยลงตามไปด้วย โดยทาง ODI ก็จะมีแผนผังให้เติมกัน เพื่อประเมินข้อมูลและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงแนวทางในการตัดสินใจกับงานของเราอีกด้วย

รูปภาพจาก https://theodi.org/documents/468/Data-Ethics-Canvas-English-Colour-1.pdf

รายละเอียดสามารถอ่านเพิ่มเติมได้ที่ https://theodi.org/insights/tools/the-data-ethics-canvas-2021/

Sustainable Data Institutions: มุ่งสู่การเติบโตอย่างยั่งยืน

ในการเติบโตอย่างยั่งยืนจากการใช้งานข้อมูล ก็ต้องทำให้เกิดส่วนของรายได้เข้ามาด้วยเพื่อให้ทีมสามารถดูแลรักษาข้อมูลได้ต่อไป โดยโมเดลในการหารายได้นั้นอาจมาจากการเก็บค่าธรรมเนียมการใช้ข้อมูล ค่าประมวลผลข้อมูล ค่าวิเคราะห์หรือการให้บริการทางด้านข้อมูล ไปจนถึงการขอทุนและการรับบริจาค โดยสิ่งเหล่านี้เองก็เป็นเรื่องของภายในทีมว่าจะต้องตัดสินใจอย่างไรกันดี

Data Skills: อนาคตเรา เราเป็นคนสร้าง

ทางฝั่งของ ODI เองนั้นก็ได้ยกตัวอย่างสกิลและองค์ความรู้ต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลมาให้ดู ซึ่งอาจจะมีบางส่วนที่ตรงและไม่ตรงบ้างกับบริบทของทีม แต่คำถามคือ เรารู้ว่าสิ่งเหล่านี้จำเป็นกับทีมเราหรือไม่ และถ้าหากจำเป็นแต่เรายังขาดอยู่ การหาบุคลากรเพิ่มนั้นก็อาจเป็นทางออกที่ดี หรือจะพัฒนาคนในทีมของเราให้เก่งเพิ่มขึ้นก็ได้เช่นกัน นอกจากนั้นสกิลต่าง ๆ ก็อาจเป็นส่วนที่ช่วยสร้าง career path ให้กับในทีมของเราได้ทำสิ่งที่ชอบก็เป็นได้

รูปภาพจาก https://theodi.org/insights/tools/data-skills-framework/#main

บทสรุป

จากทั้งหมด 6 วิธีการนี้ ผู้เขียนเชื่อว่าผู้อ่านน่าจะได้มุมมอง ได้เห็นการใช้งานเครื่องมือต่าง ๆ เหล่านี้ไม่มากก็น้อย เพื่อนำไปสานต่อโครงการหรืองานที่ทำอยู่เพื่อให้เกิดการใช้ข้อมูลที่หลากหลายยิ่งขึ้น สร้างกลยุทธ์ในการใช้ข้อมูลและให้ข้อมูลกับผู้ที่เกี่ยวข้องได้มากขึ้น รวมไปถึงการพัฒนาทีมให้สอดคล้องกับลักษณะการใช้และบริหารข้อมูลที่มีอยู่ด้วยทักษะต่าง ๆ เพื่อให้งานออกมาดีที่สุดครับ

อ้างอิง

https://theodi.org/insights/tools/

Senior Data Engineer
Big Data Institute (Public Organization), BDI

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.