ข้อมูลดี มีชัยไปกว่าครึ่ง: Data Quality หรือ คุณภาพข้อมูล ส่งผลต่อการตัดสินใจในธุรกิจอย่างไรบ้าง?

ในยุคที่ข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่มีค่ายิ่งสำหรับองค์กรและกลายเป็นส่วนสำคัญที่ขับเคลื่อนธุรกิจ โดยเฉพาะการใช้ Data Analytics เพื่อช่วยในการตัดสินใจด้วยข้อมูล องค์กรที่มี Data Quality หรือ ข้อมูลคุณภาพ มีความถูกต้อง ครบถ้วน และน่าเชื่อถือจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถวิเคราะห์และตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถพัฒนาสินค้าและบริการที่ตรงใจลูกค้า และสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง และในทางตรงกันข้าม ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่สมบูรณ์ อาจสร้างความเสียหายอย่างร้ายแรง ทั้งต่อชื่อเสียง การเงิน และโอกาสทางธุรกิจด้วยเช่นกัน แล้วเราจะทำอย่างไรให้ข้อมูลของเรามีคุณภาพ ลองมาดูกันครับ

Table of Contents

• Data Quality คืออะไร?
• Data Quality สำคัญอย่างไรกับธุรกิจ และการวิเคราะห์?
• Data Quality มีปัจจัยอะไรบ้าง?
• เราจะต้องทำอย่างไร Data ถึงจะมีคุณภาพ?
• การมี Data Quality ที่ไม่ดี ส่งผลกระทบต่อธุรกิจอย่างไร
• สรุป

Data Quality คืออะไร?

Data Quality หรือคุณภาพของข้อมูล หมายถึง ความถูกต้อง ความสมบูรณ์ เชื่อถือได้ และมีการอัปเดตอย่างต่อเนื่องให้เป็นปัจจุบัน ซึ่งจะส่งผลต่อประสิทธิภาพในการนำข้อมูลไปใช้งานต่อไป ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ข้อมูล การทำรายงาน การทำ Dashboard หรือ การทำ Visualization ต่างๆ รวมไปถึงการตัดสินใจทางธุรกิจด้วย

Data Quality สำคัญอย่างไรกับธุรกิจ และการวิเคราะห์?

เนื่องจากการตัดสินใจและการวางแผนกลยุทธ์ขององค์กรในปัจจุบัน มักอาศัยข้อมูลเป็นพื้นฐาน

หากข้อมูลมีคุณภาพสูง ก็จะช่วยให้องค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างถูกต้อง เช่น พัฒนาสินค้าและบริการที่ตรงใจลูกค้า ลดความเสี่ยง หรือ แม้แต่สร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ด้วย

แต่หากข้อมูลมีคุณภาพต่ำ ผลการวิเคราะห์ และ การตัดสินใจย่อมคลาดเคลื่อนและอาจนำไปสู่ความเสียหายได้ด้วยเช่นกัน

Data Quality มีปัจจัยอะไรบ้าง?

คุณภาพของข้อมูลนั้น มีหลากหลายปัจจัยที่เราสามารถนำมาประเมินได้ ซึ่งขึ้นกับแต่ละคน หรือ แต่ละองค์กร จะกำหนด

ซึ่งเราสามารถเห็นได้จากผลลัพธ์การค้นหาบน Google ตามนี้

แต่เพื่อให้ง่ายต่อการเข้าใจ เราสามารถพิจารณา Data Quality เบื้องต้นได้จากปัจจัยเหล่านี้

• Accuracy: ข้อมูลต้องไม่มีข้อผิดพลาดและตรงกับความเป็นจริง
• Completeness: ข้อมูลต้องมีครบทุกส่วนที่จำเป็น
• Validity: ข้อมูลต้องตรงตามรูปแบบหรือมาตรฐานที่กำหนด
• Timeliness : ข้อมูลต้องเป็นปัจจุบันและพร้อมใช้งาน
• Consistency : ข้อมูลต้องสอดคล้องกันในทุกระบบและแหล่งข้อมูล

นอกจากปัจจัยที่กล่าวมาแล้ว ยังมีปัจจัยอื่นๆ ที่สามารถนำมาพิจารณาเพิ่มเติมได้ เช่น

• ความสามารถในการเข้าถึง (Accessibility): ข้อมูลต้องสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ที่มีสิทธิ์และใช้งานได้ง่าย ต้องมีการจัดเก็บข้อมูลในรูปแบบที่สามารถเข้าถึงและใช้งานได้โดยไม่เกิดความล่าช้าหรือข้อผิดพลาดในการดึงข้อมูล
• ความถูกต้องตามบริบท (Relevance): ข้อมูลต้องมีความสัมพันธ์และมีความสำคัญต่อการใช้งานในบริบทนั้นๆ ข้อมูลที่ไม่มีความเกี่ยวข้องอาจทำให้เกิดความสับสนและเสียเวลาในการวิเคราะห์
• ความโปร่งใส (Transparency): ข้อมูลต้องสามารถตรวจสอบและติดตามแหล่งที่มาได้ ต้องสามารถระบุได้ว่าใครเป็นผู้บันทึกข้อมูล เมื่อไหร่ และข้อมูลนั้นมาจากแหล่งใด
• ความมั่นคงและปลอดภัย (Security): ข้อมูลต้องถูกปกป้องจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต และต้องมั่นใจว่าข้อมูลจะไม่ถูกแก้ไขหรือสูญหายโดยไม่ตั้งใจ

เราจะต้องทำอย่างไร Data ถึงจะมีคุณภาพ?

มีหลายวิธีที่จะพัฒนา Data Quality ของธุรกิจ ดังนี้

• กำหนดกลยุทธ์การจัดการข้อมูล: องค์กรควรมีกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ชัดเจน ครอบคลุมถึงการเก็บรวบรวม จัดเก็บ ประมวลผล วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์จากข้อมูล
• ลงทุนในเทคโนโลยี: องค์กรควรลงทุนในเทคโนโลยีที่ช่วยจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ระบบฐานข้อมูล เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล และระบบรักษาความปลอดภัย
• ทำให้องค์กรเข้าใจความสำคัญกับข้อมูล: ควรช่วยให้คนในองค์กรมีความเข้าใจในคุณค่าของข้อมูล และใช้ข้อมูลอย่างถูกต้อง มีประสิทธิภาพ รวมถึงให้ความรู้และทักษะในการจัดการข้อมูล เพื่อร่วมกันช่วยในการตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาดได้
• การตั้งนโยบายและมาตรฐาน: การกำหนดนโยบายและมาตรฐานในการจัดการข้อมูลที่ชัดเจน
• มีการตรวจสอบ: ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลและจัดการข้อมูลให้พร้อมใช้อยู่อย่างสม่ำเสมอ

การมี Data Quality ที่ไม่ดี ส่งผลกระทบต่อธุรกิจอย่างไร

การมี Data Quality ที่ไม่ดี อาจส่งผลเสียต่อธุรกิจในแง่มุมต่างๆ ได้ เช่น

• ทำให้การตัดสินใจผิดพลาด: ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่สมบูรณ์ อาจทำให้เราตัดสินใจผิดพลาด จนส่งผลเสียต่อทั้งกลยุทธ์ แผนงาน และการลงทุน เช่น ธุรกิจอาจตัดสินใจลงทุนในสินค้า หรือ แคมเปญการตลาด จากข้อมูลลูกค้าที่ไม่ถูกต้อง จนทำให้เสียโอกาส เสียรายได้ หรือ ขาดทุนได้
• สูญเสียลูกค้า: ข้อมูลลูกค้าที่ไม่ถูกต้อง อาจทำให้บริการลูกค้าผิดพลาด และได้รับประสบการณ์ ที่ไม่ดี จนนำไปสู่ความไม่พึงพอใจ ซึ่งอาจทำให้สูญเสียลูกค้า และสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงของธุรกิจได้ด้วย
• เสียประโยชน์จากการลงทุนในข้อมูล: ไม่ว่าจะเป็นต้นทุนจากการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ หรือ ผิดที่ผิดทาง ทำให้ไม่สามารถได้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างที่ควรจะเป็น
• สูญเสียประสิทธิภาพการทำงาน: การได้ข้อมูลที่ช้าและไม่มีคุณภาพ อาจทำให้การทำงานมีความล่าช้าและไม่ราบรื่น เนื่องจากผู้ปฏิบัติงานต้องเสียเวลาในการตรวจสอบแก้ไขข้อมูล หรือ ทำรายงาน แทนที่จะสามารถทำงานที่สร้างคุณค่าโดยตรงได้มากกว่า
• เพิ่มความเสี่ยง: ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง อาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านกฎหมายหรือข้อบังคับ เช่น ธุรกิจอาจเผลอละเมิดกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูล หรืออาจถูกปรับสำหรับการรายงานทางการเงินที่ไม่ถูกต้อง

ตัวอย่างผลกระทบในธุรกิจต่างๆ:

• ธุรกิจค้าปลีกอาจสูญเสียยอดขายหลายล้านดอลลาร์ต่อปี จากการมีข้อมูลสินค้าคงคลังที่ไม่ถูกต้อง
• ธุรกิจการเงินอาจต้องเสียค่าปรับหลายล้านดอลลาร์ จากการรายงานทางการเงินที่ไม่ถูกต้อง
• ธุรกิจสายการบินอาจต้องยกเลิกเที่ยวบิน เนื่องจากข้อมูลการจองที่ไม่ถูกต้อง

สรุป

คุณภาพของข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญที่มีผลกระทบต่อธุรกิจในหลายด้าน การลงทุนในเทคโนโลยีและกระบวนการที่ช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูลจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่ต้องการประสบความสำเร็จในยุคดิจิทัล การจัดการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจะช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ และส่งผลกับธุรกิจในด้านต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น การเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน และการลงทุนต่างๆ ได้ดียิ่งขึ้นอีกด้วย