ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุด การบริหารจัดการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญ “Data Steward” หรือ “บริกรข้อมูล” คือผู้มีบทบาทสำคัญในการกำกับดูแลข้อมูลขององค์กร เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลถูกต้อง ครบถ้วน ปลอดภัย และถูกนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างสูงสุด
เอกสาร “ธรรมาภิบาลข้อมูลภาครัฐ” (Data Governance for Government) โดย DGA ได้แบ่งประเภทของ Data Steward ออกเป็น 3 ประเภทหลัก ตามคุณสมบัติและความเชี่ยวชาญ ได้แก่
บริกรข้อมูลด้านธุรกิจ (Business Data Stewards): เป็นผู้ที่เข้าใจแนวทางการกำหนดกลยุทธ์ขององค์กร และสามารถอธิบายให้ผู้บริหารองค์กร และ ผู้บริหารฝ่ายงาน ให้เข้าใจในแนวทางการกำกับดูแลข้อมูลได้
บริกรข้อมูลด้านเทคนิค (Technical Data Stewards): เป็นผู้มีความเข้าใจในกระบวนการ Data Governance มีความรู้ด้าน IT หรือมีประสบการณ์ในการทำ Data Management มาก่อน มีความเข้าใจในเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Data Catalog และเครื่องมือในการส่งต่อข้อมูล
บริกรข้อมูลด้านคุณภาพข้อมูล (Data Quality Stewards): เป็นผู้มีความเข้าใจในกระบวนการ Data Governance มีความรู้ด้าน IT หรือมีประสบการณ์ในการทำ Data Management มาก่อน มีความเข้าใจในเครื่องมือต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการบริหารฐานข้อมูล และเครื่องมือในการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เช่น การตรวจสอบความครบถ้วนของข้อมูล การตรวจสอบความสอดคล้องกันระหว่างข้อมูล 2 ชุด เป็นต้น
อย่างไรก็ตาม ในการปฏิบัติงานจริง อาจวิเคราะห์จากจำนวนภาระงาน และความเหมาะสมในการแต่งตั้ง Data Steward ต่อไป ซึ่งอาจไม่จำเป็นต้องมีตำแหน่ง Data Steward แยกตามคุณลักษณะดังกล่าว การพิจารณาการแบ่งส่วนงานของ Data Steward ต้องคำนึงถึงโครงสร้างขององค์กร จำนวนชุดข้อมูลที่จะ Implement และระยะเวลาที่ต้องการดำเนินโครงการต่อไป
สำหรับ Coraline เรามักจะแนะนำให้มีตำแหน่ง Data Steward กลางขององค์กร ที่ทำหน้าที่กำหนดนโยบาย กระบวนการ มาตรฐาน และการคัดเลือกเครื่องมือต่างๆ จากนั้นจะต้องมีการวางแผนเพื่อ Implement ซึ่งบางส่วนสามารถให้ Data Owner และทีม IT ช่วยกัน Support ต่อได้ และเมื่อ Implement สำเร็จแล้ว หน้าที่ของ Data Steward จะลดลง จึงไม่จำเป็นต้องมี Data Steward จำนวนมาก และไม่จำเป็นต้องแบ่งประเภทของ Data Steward ออกเป็นส่วนต่าง ๆ
บทความอื่น ๆ ของดร.อสมา กุลวานิสไชยนันท์
5 สิ่งที่จะได้จากการทำ Data Governance
ความแตกต่างระหว่าง Traditional AI และ Generative AI
Data ในองค์กรไม่พร้อมใช้ เพราะไม่มี Data Hub
