Data Quality กุญแจสู่ข้อมูลที่น่าเชื่อถือและการตัดสินใจที่แม่นยำในองค์กร

 

เคยไหมที่ทีมการตลาดวางแผนแคมเปญอย่างดี แต่กลับส่งโปรโมชันไปหาลูกค้าผิดคน? หรือฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูลพบว่า รายงานสรุปยอดขายรายไตรมาสไม่ตรงกับความเป็นจริง? ปัญหาเหล่านี้ล้วนมีจุดเริ่มต้นมาจากสิ่งเดียวกัน นั่นคือข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ เพราะในโลกธุรกิจที่ทุกการตัดสินใจมีความสำคัญ การใช้ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือก็เปรียบเสมือนการเดินเรือโดยไม่มีเข็มทิศ ซึ่งอาจนำพาองค์กรไปสู่ทิศทางที่ผิดพลาดและสร้างความเสียหายได้ ด้วยเหตุนี้เอง Data Quality หรือคุณภาพของข้อมูล จึงไม่ใช่แค่เรื่องทางเทคนิค แต่เป็นรากฐานสำคัญที่จะกำหนดความสำเร็จหรือล้มเหลวของธุรกิจในยุคดิจิทัลนั่นเอง   

Data Quality คืออะไร 

Data Quality คือกระบวนการและมาตรฐานที่ใช้วัดความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือและประโยชน์ของชุดข้อมูลที่มีอยู่ โดยประเมินว่าข้อมูลนั้น ๆ  เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ในการนำไปใช้งานมากน้อยเพียงใด ข้อมูลที่มีคุณภาพดีจะต้องสะท้อนความเป็นจริงได้อย่างแม่นยำ มีความสมบูรณ์และพร้อมสำหรับการวิเคราะห์เพื่อนำไปสู่การตัดสินใจทางธุรกิจที่ดีที่สุด การมี Data Quality ที่ดีเปรียบเสมือนการมีวัตถุดิบชั้นเยี่ยม ยิ่งวัตถุดิบดีเท่าไหร่ ผลลัพธ์ที่ได้ก็ย่อมยอดเยี่ยมตามไปด้วย  

ทำไม Data Quality จึงสำคัญอย่างยิ่งต่อองค์กร  

ข้อมูลที่ขาดคุณภาพสามารถสร้างปัญหาให้องค์กรได้มากกว่าที่คิด เพราะฉะนั้นการให้ความสำคัญกับ Data Quality จึงเป็นการลงทุนที่คุ้มค่า โดยมีประโยชน์และมีความสำคัญต่อองค์กร ดังนี้ 

• ตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำ ข้อมูลที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือนำไปสู่การตัดสินใจที่เฉียบคมและมีโอกาสประสบความสำเร็จสูงขึ้น 
• เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดเวลาที่พนักงานต้องสูญเสียไปกับการแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาดซ้ำแล้วซ้ำเล่า 
• สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Insight) ของลูกค้าและตลาดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำกว่าคู่แข่ง 
• บริหารจัดการความเสี่ยงได้ดีขึ้น ข้อมูลที่มีคุณภาพช่วยให้การคาดการณ์และรับมือกับความเสี่ยงต่างๆ เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ 

7 ลักษณะสำคัญของ Data Quality ที่องค์กรควรรู้และให้ความสำคัญ

 

1. ความสมบูรณ์ (Data Completeness) 

ข้อมูลมีความครบถ้วนสมบูรณ์มากน้อยเพียงใด มีช่องว่างหรือข้อมูลที่ขาดหายไปหรือไม่ เช่น ข้อมูลลูกค้ามีแต่ชื่อแต่ไม่มีเบอร์โทรศัพท์หรืออีเมล ซึ่งทำให้ไม่สามารถติดต่อสื่อสารได้ ข้อมูลที่สมบูรณ์จะช่วยให้เห็นภาพรวมที่ชัดเจนและครบถ้วนยิ่งขึ้น   

2. ความถูกต้อง (Data Accuracy) 

ข้อมูลที่บันทึกไว้นั้นตรงกับความเป็นจริงหรือไม่ เช่น ชื่อลูกค้าสะกดถูกต้อง ที่อยู่เป็นปัจจุบัน หรือราคาสินค้าตรงกับราคาขายจริง การมีข้อมูลที่ถูกต้องเป็นหัวใจสำคัญของ Data Quality เพราะข้อมูลที่ผิดพลาดอาจนำไปสู่การดำเนินการที่ไม่ถูกต้องได้  

3. ความสอดคล้องกัน (Data Consistency)  

ข้อมูลในส่วนต่าง ๆ ขององค์กรมีความสอดคล้องเป็นไปในทิศทางเดียวกันหรือไม่ เช่น ข้อมูลสินค้าชิ้นเดียวกันที่อยู่ในระบบจัดการคลังสินค้ากับระบบขายหน้าร้าน ควรมีรหัสและรายละเอียดตรงกัน การจัดเก็บข้อมูลใน Database ที่ดีจะช่วยลดปัญหานี้ได้  

4. ความทันสมัย (Data Timeliness) 

ข้อมูลเป็นปัจจุบันและพร้อมใช้งานในเวลาที่ต้องการหรือไม่ ข้อมูลบางประเภทมีคุณค่าลดลงตามกาลเวลา เช่น ข้อมูลสต๊อกสินค้า หากไม่เป็นปัจจุบันก็อาจทำให้องค์กรเสียโอกาสในการขายหรือสั่งซื้อสินค้าซ้ำซ้อนได้  

5. ความเป็นเอกลักษณ์ (Data Uniqueness) 

ข้อมูลชุดเดียวกันถูกบันทึกซ้ำซ้อนกันในระบบหรือไม่ เช่น ข้อมูลลูกค้าคนเดียวกันแต่ถูกสร้างขึ้นมา 2 โปรไฟล์ ทำให้การนับจำนวนลูกค้าผิดพลาดและสร้างความสับสนในการทำ CRM ได้  

6. ความเกี่ยวข้อง (Data Relevance) 

ข้อมูลที่จัดเก็บนั้นมีความเกี่ยวข้องและจำเป็นต่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจหรือไม่ การเก็บข้อมูลที่ไม่จำเป็นหรือไม่เกี่ยวข้องอาจทำให้สิ้นเปลืองพื้นที่จัดเก็บและทำให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลซับซ้อนโดยใช่เหตุ 

7. ความเป็นไปได้ (Data Validity) 

ข้อมูลถูกจัดเก็บในรูปแบบ (Format) ที่ถูกต้องและเป็นไปตามกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้หรือไม่ เช่น รูปแบบของวันที่ควรเป็น DD/MM/YYYY หรือเบอร์โทรศัพท์ควรมีจำนวนหลักที่ถูกต้อง การมีข้อมูลที่ถูกต้องตามรูปแบบที่กำหนดทำให้ง่ายต่อการนำไปประมวลผลต่อ  

กลยุทธ์และแนวทางในการปรับปรุง Data Quality ในองค์กร 

การยกระดับคุณภาพของข้อมูลนั้น ไม่ใช่สิ่งที่ทำครั้งเดียวแล้วจบ แต่เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ต้องอาศัยการวางแผนและเครื่องมือที่เหมาะสม โดยมีแนวทางหลัก ๆ ดังนี้  

การกำหนดมาตรฐานและนโยบายการจัดการข้อมูล (Data Governance) 

เริ่มต้นด้วยการสร้างกฎเกณฑ์และมาตรฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลทั่วทั้งองค์กร ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่ข้อมูลในฐานข้อมูลไปจนถึงเอกสารและเนื้อหาต่าง ๆ ที่จัดเก็บในระบบการจัดการเอกสาร (DMS) และระบบ ECM กำหนดว่า ใครมีหน้าที่รับผิดชอบข้อมูลส่วนไหน มีกระบวนการนำเข้า แก้ไขและลบข้อมูลอย่างไร เพื่อให้ทุกคนปฏิบัติตามเป็นแนวทางเดียวกัน 

การทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) 

Data Cleansing เป็นกระบวนการตรวจสอบ ค้นหาและแก้ไขข้อมูลที่ผิดพลาด ไม่สมบูรณ์หรือซ้ำซ้อนในฐานข้อมูล อาจใช้เครื่องมืออัตโนมัติหรือทำด้วยตนเอง เพื่อปัดฝุ่นข้อมูลให้สะอาดและพร้อมใช้งานอยู่เสมอ ซึ่งเป็นขั้นตอนสำคัญในการปรับปรุง Data Quality  

การตรวจสอบข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ

จัดให้มีการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลเป็นประจำ อาจจะเป็นรายไตรมาสหรือรายครึ่งปี เพื่อวัดผลและค้นหาปัญหาใหม่ ๆ ที่อาจเกิดขึ้น ทำให้องค์กรสามารถแก้ไขได้อย่างทันท่วงที ก่อนที่ปัญหาข้อมูลจะส่งผลกระทบร้ายแรงต่อธุรกิจ  

 

 

Article Summary 

Data Quality ไม่ใช่แค่เรื่องทางเทคนิค แต่เป็นรากฐานสำคัญของวัฒนธรรมการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การมีข้อมูลที่สะอาด ถูกต้องและน่าเชื่อถือ จะช่วยให้องค์กรสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่ ด้วยการจัดการข้อมูลตั้งแต่ต้นทางเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่ง Ditto ก็ได้เข้ามามีบทบาทในการเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับคุณภาพข้อมูลได้ตั้งแต่ขั้นตอนการนำเข้า โดยช่วยให้ข้อมูลมีความทันสมัย (Up-to-date) อยู่เสมอ นอกจากนี้ ในขั้นตอนการจัดเก็บข้อมูลเอกสารที่เป็นกระดาษมาเป็น E-Document และนำมาจัดเก็บในระบบจัดเก็บเอกสาร ซึ่งจะช่วยตรวจสอบความถูกต้องและลดความเสี่ยงจากความผิดพลาดของมนุษย์ (Human Error) ผ่านกระบวนการอัตโนมัติ ทำให้ข้อมูลที่จัดเก็บมีความน่าเชื่อถือสูง

เมื่อองค์กรมีข้อมูลที่มีคุณภาพ ย่อมนำไปสู่การตัดสินใจที่แม่นยำ การดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพ และการสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืน ดังนั้นการลงทุนใน Data Quality วันนี้จึงถือการสร้างรากฐานที่มั่นคงเพื่อการเติบโตขององค์กรในอนาคต