การทำงานกับข้อมูลสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งคือต้องจัดการข้อมูลให้มีคุณภาพ (Data Quality) แล้วถ้าสนใจทำข้อมูลให้มีคุณภาพ เราควรเริ่มจากตรงไหนก่อนดี?
วันนี้เลยขอเชิญ Data Engineer จาก SCB TechX คุณนัท เจษฎา วีรเดชกำพล มาช่วยแนะนำเชคลิสต์ 6 ข้อที่ควรคำนึงถึงก่อนทำ Data Quality เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพดีกว่าที่เคย หากท่านใดสนใจนำไปใช้ตามมาอ่าน Tips 1 นาที นี้กันได้เลยค่ะ
- Return on Investment: การปรับข้อมูลให้มีคุณภาพนั้นทำได้หลายด้านหากจะทำให้ครอบคลุมทุกด้านอาจใช้เวลา และ กำลังคนมาก ดังนั้นเราต้องดูที่ความคุ้มทุนด้วยว่าการปรับปรุง Data Quality ด้านนั้นจะคุ้มค่า กับการใช้ทรัพยากรที่มีจำกัดหรือไม่!
- Levels of Quality: ขณะที่ทรัพยากรมีจำกัดจึงควรอย่างยิ่งที่จะย้อนไปดูที่ Requirements ว่าปัญหาที่จะแก้นั้นตรงกับความต้องการหรือไม่แล้ววัดเปอร์เซ็นต์ Error ปรับข้อมูลให้มีคุณภาพ
- Data Quality Trends: เมื่อเจอจุดที่ต้องปรับแก้ ให้ลองปรับและ Monitor ดูว่าเทรนด์ความถูกต้องของข้อมูลดีขึ้นหรือไม่ ถ้าดีขึ้นแสดงว่ามาถูกทางแล้ว
- Data Issue Management Metrics: ระบุรายละเอียดของปัญหาเพื่อง่ายต่อการแก้ไข
• ระบุว่าว่าต้องแก้ไขด้านใด (Accuracy, Completeness, Consistency…)
• ระบุสถานะที่ส่งผลต่อธุรกิจ (Resolved, Outstanding, Escalated…)
• ระบุระดับความรุนแรง
• ระบุระยะเวลาที่อาจจะต้องใช้แก้ไข - Conformance to Service Levels: การทำ Data Quality ต้องไม่กระทบต่อ Business หรือ ผู้ใช้งาน เช่น ข้อมูลต้องพร้อมใช้งานตามเวลาที่กำหนด เป็นต้น
- Data Quality Plan Rollout: เมื่อผ่านเชคลิสต์ด้านบนแล้ว ต้องกำหนดแผนและมี Road Map การทำ Data Quality ให้ชัดเจน
จากเชคลิสต์ 6 ข้อที่ควรคำนึงถึงก่อนทำ Data Quality นี้หวังว่าจะมีประโยชน์ต่อผู้อ่านไม่มากก็น้อยนะคะ ท้ายนี้บริษัท SCB TechX ให้บริการด้านการจัดการข้อมูลแบบครบวงจร TechX Data Platform ที่คิดค้นและออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ตรงในการพัฒนา และ Deliver Data ให้แก่องค์กรชั้นนำมากมาย
หากท่านใดสนใจสามารถสอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ ▶️ contact@scbtechx.io
อ่านรายละเอียดเพิ่มเติมที่ ▶️ https://bit.ly/3Q2a9vd
