Data Management คือ อะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับะุรกิจยุคใหม่

การเรียนรู้ของเครื่องกำลังผลักดันธุรกิจขนาดใหญ่ไปข้างหน้าด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่คำถามที่ว่า Data Management คือ อะไร? ไม่ใช่แค่สำหรับบริษัทระดับองค์กรเท่านั้น
การจัดการข้อมูลเกี่ยวข้องกับแนวคิดและตัวแปรต่างๆ มากมาย ซึ่งอาจทำให้เกิดความสับสนได้ แต่ทีมขนาดเล็กสามารถปรับปรุงรายได้ ผลผลิต และประสบการณ์ของลูกค้าด้วยข้อมูลได้

การปกป้องข้อมูลของคุณควรมีความสำคัญเป็นอันดับแรกตลอดกระบวนการทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเพิ่มมากขึ้นและการโจมตีจากแรนซัมแวร์ก็แพร่หลายมากขึ้น

เนื่องจากแอปพลิเคชันทางธุรกิจและฐานข้อมูลภายในมีหลายขนาด แต่ละบริษัทจึงควรใช้แนวทางของตนเองในขั้นตอนเหล่านี้ คุณควรทำเช่นนั้นโดยคำนึงถึงระบบนิเวศเทคโนโลยีเฉพาะของคุณ และหากจำเป็น ให้กำหนดและเพิ่มขั้นตอนใหม่ให้กับกระบวนการ

ตัวอย่างเช่น Cleasing Data อาจเป็นขั้นตอนเล็กๆ และสั้นสำหรับสตาร์ทอัพที่มีข้อมูลจำกัด แต่บริษัทระดับองค์กรอาจจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญตั้งแต่เนิ่นๆ ของกระบวนการ

ตัวอย่าง Data Management

การจัดการข้อมูลมีความซับซ้อนและมีตัวแปรมากมาย แผนการจัดการข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้คุณมองเห็นขอบเขตของการจัดการข้อมูลภายในธุรกิจได้

Dallas City Hall

Image source

ประเภทของการจัดการข้อมูล

การจัดการข้อมูลเป็นงานที่ซับซ้อนซึ่งส่งผลกระทบต่อทุกแง่มุมของธุรกิจของคุณ การจัดการข้อมูลอาจรวมถึงงานประจำวัน การสร้างนโยบาย หรือการบำรุงรักษากระบวนการ ดังนั้นไม่ว่าคุณจะค้นคว้าข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลหลัก คุณจะใช้การจัดการข้อมูลหลายประเภท

Data Migration

การย้ายข้อมูลเป็นกระบวนการครั้งเดียวในการย้ายข้อมูลจากฐานข้อมูลหนึ่งไปยังอีกฐานข้อมูลหนึ่ง สิ่งเหล่านี้มักเกิดขึ้นเนื่องจากบริษัทของคุณกำลังเพิ่มระบบหรือตำแหน่งข้อมูลใหม่ การย้ายข้อมูลยังหมายถึงการเปลี่ยนรูปแบบข้อมูลหรือแอปพลิเคชันอีกด้วย

ตัวอย่างเช่น หากบริษัทของคุณกำลังเปลี่ยนไปใช้ CRM ใหม่ คุณจะต้องทราบการย้ายข้อมูลจากแพลตฟอร์มปัจจุบันของคุณไปยังแพลตฟอร์มใหม่

การย้ายถิ่นมักเป็นโครงการเชิงกลยุทธ์ที่ต้องมีการออกแบบ การทดสอบ และการตรวจสอบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

Data Integration

การจัดการข้อมูลจะรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว

ข้อมูลไม่ค่อยถูกรวบรวมโดยแพลตฟอร์มเดียว โดยปกติแล้ว จะมีแอปพลิเคชันหลายตัวสำหรับกระบวนการเฉพาะทาง ทีมที่แยกจากกันมักจะมีฐานข้อมูลของตนเอง และแต่ละทีมจะรวบรวมส่วนหนึ่งของข้อมูลบริษัทของคุณ

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีร้านค้าออนไลน์ที่คุณขายรองเท้าวิ่ง คุณอาจมีแอปหนึ่งที่รวบรวมข้อมูลที่ลูกค้าของคุณกรอกเมื่อทำการซื้อ แอปที่สองจะรวบรวมข้อมูลการเรียกเก็บเงินหรือการบัญชี แอปที่สามพร้อมแชทบอทตอบคำถามของลูกค้า

แต่ละแอปจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าแต่ละราย เป้าหมายของการจัดการคือการดึงส่วนต่างๆ เหล่านั้นมารวมกันและเสนอมุมมองลูกค้ารายเดียว (SCV)

เมื่อคุณรวมข้อมูล คุณภาพของข้อมูลจะดีขึ้นเนื่องจากคุณสามารถเปรียบเทียบข้อมูลเพื่อความถูกต้องและความเกี่ยวข้องได้ การจัดการยังช่วยให้คุณติดตามผู้ใช้ตลอดเส้นทางของลูกค้าทั้งหมด

หากบริษัทของคุณทำงานกับแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ภายใน คุณอาจต้องการทีมวิศวกรที่มีโซลูชันเฉพาะกิจเพื่อรวมข้อมูลของคุณ สำหรับองค์กรขนาดเล็กและขนาดกลางที่ทำงานกับแพลตฟอร์มบนคลาวด์ iPaaS อาจเป็นโซลูชันที่ยอดเยี่ยม

ETL เป็นการจัดการข้อมูลประเภทหนึ่ง การรวมข้อมูลแตกต่างจาก ETL เนื่องจาก ETL ประมวลผลข้อมูลภายในสภาพแวดล้อมคลังสินค้า

Data Modeling

โมเดลข้อมูลคือ Diagram อย่างง่ายของระบบของคุณและข้อมูลที่มีอยู่ในระบบเหล่านั้น การสร้างแบบจำลองข้อมูลช่วยให้ทีมเห็นว่าข้อมูลไหลผ่านระบบและกระบวนการทางธุรกิจของคุณอย่างไรได้ง่ายขึ้น

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างข้อมูลที่โมเดลข้อมูลอาจมี:

Product data
Partner information
Customer data

Data storage

การจัดเก็บข้อมูลคือแนวทางปฏิบัติในการบันทึกและเก็บรักษาข้อมูลสำหรับอนาคต การจัดเก็บทางอิเล็กทรอนิกส์เป็นเรื่องปกติมากกว่าการจัดเก็บเอกสารที่เป็นกระดาษเนื่องจากมีปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น

บริษัทอาจใช้เทปแม่เหล็ก แผ่นแสง หรือสื่อเชิงกลในการจัดเก็บข้อมูล ตัวเลือกอื่นๆ ได้แก่:

การจัดเก็บไฟล์ทางกายภาพ
บล็อกพื้นที่เก็บข้อมูลในเครือข่ายพื้นที่จัดเก็บข้อมูล (SAN)
พื้นที่จัดเก็บออบเจ็กต์ ซึ่งจัดเก็บออบเจ็กต์ เช่น วิดีโอจาก Facebook หรือไฟล์จาก Dropbox

Data Catalogs

Catalogs ข้อมูลคือรายการทรัพยากรข้อมูลภายในธุรกิจ พวกเขามักจะใช้ข้อมูลเมตาเพื่อจัดระเบียบทรัพยากรเหล่านี้ แค็ตตาล็อกข้อมูลสามารถทำให้ข้อมูลธุรกิจมีความโปร่งใสและสามารถค้นหาได้สำหรับผู้ใช้

ตัวอย่างเช่น ผู้จำหน่ายอย่าง Google เสนอ Catalogs ข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์เสริมสำหรับการจัดการข้อมูล ผลิตภัณฑ์เหล่านี้เป็นแถบค้นหาที่ช่วยให้ค้นหาและจัดหมวดหมู่เนื้อหาข้อมูลได้ง่าย

หากคุณดำเนินธุรกิจขนาดเล็ก คุณสามารถจำลองฟังก์ชันของ Catalogs ข้อมูลได้โดยการสร้างรายการสินทรัพย์ข้อมูลทั้งหมดที่บริษัทของคุณมี Catalogs ข้อมูลนี้สามารถช่วยให้ทีมต่างๆ ของคุณสามารถค้นหาข้อมูลที่ต้องการเข้าถึงได้อย่างง่ายดาย แท็กและป้ายกำกับเป็นวิธีที่ดีในการจัดหมวดหมู่กลุ่มข้อมูลเพื่อให้ค้นหาได้ง่ายในภายหลัง

การมีรายการสินทรัพย์ข้อมูลที่ชัดเจนและครบถ้วนยังมีประโยชน์เมื่อคุณต้องการสร้างเวิร์กโฟลว์หรือการผสานรวมระหว่างฐานข้อมูล

Data Processing

การประมวลผลข้อมูลคือการที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลรวบรวมและแปลข้อมูลให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์

การประมวลผลข้อมูลโดยทั่วไปมีสามวิธี ได้แก่ อิเล็กทรอนิกส์ เครื่องกล และด้วยตนเอง ธุรกิจจำนวนมากในปัจจุบันพึ่งพาการประมวลผลข้อมูลอัตโนมัติ

การประมวลผลข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อเอาต์พุตข้อมูล ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจทำให้บริษัทดำเนินการตามแนวคิดและกลยุทธ์ที่ไม่ถูกต้อง

Data governance

การกำกับดูแลข้อมูลเป็นกฎและขั้นตอนที่กำหนดการจัดการข้อมูลที่บริษัท บ่อยครั้งที่ทีมหรือบุคคลจะรับผิดชอบในการกำกับดูแลข้อมูล พวกเขาจะรับผิดชอบสิ่งต่างๆ เช่น:

Access requests
Column name definitions
Database record maintenance

การกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพจะสร้างข้อมูลที่สม่ำเสมอและเชื่อถือได้ นอกจากนี้ยังช่วยรักษาข้อมูลให้ปลอดภัย

Data Lifecycle Management (DLM)

พูดง่ายๆ ก็คือ DLM ระบุขั้นตอนต่างๆ ที่ข้อมูลไหลผ่าน และสร้างนโยบายเพื่อจัดการแต่ละขั้นตอนเหล่านั้น

เป้าหมายสูงสุดของกรอบงานนี้คือการเพิ่มอายุการใช้งานข้อมูลของคุณให้สูงสุด

ขั้นตอนหรือขั้นตอนของ DLM คือ:

Collection
Access
Usage
Storage
Transfer
Deletion or destruction

ส่วนใหญ่แล้ว DLM จะถูกใช้งานโดยบริษัทขนาดใหญ่ที่ทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งจำเป็นต้องจัดหมวดหมู่เป็นระดับต่างๆ ซึ่งมักจะใช้ระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน

Data Pipelines ETLs

Pipelines ข้อมูลคือเส้นทางที่กลุ่มข้อมูลใช้จากระบบหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง บางครั้งการติดตามเส้นทางเหล่านี้จะทำให้ข้อมูลเปลี่ยนแปลง แต่ในบางครั้งข้อมูลจะยังคงเหมือนเดิม

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณเป็นลูกค้า ConnectX ที่ทำงานเกี่ยวกับแคมเปญ Google Ads ข้อมูลโฆษณาแบบชำระเงินของคุณย้ายจาก Google Ads ไปยังแดชบอร์ด ConnectX ผ่านการผสานรวม วิธีนี้ช่วยให้คุณวิเคราะห์ข้อมูลโฆษณาที่เสียค่าใช้จ่ายจากหลายแพลตฟอร์มได้ในที่เดียว

เพื่อความสะดวกในการเปรียบเทียบ คุณสามารถเปลี่ยนแปลงข้อมูลผ่านกระบวนการนี้ได้ เช่น จับคู่เขตเวลา คุณสามารถปล่อยให้ข้อมูลเหมือนเดิมได้

ETL เป็น Pipelines ข้อมูลประเภทหนึ่งที่ได้รับความนิยม ช่วยให้ธุรกิจดึงข้อมูลจากหลายแหล่งมาไว้ในแหล่งเดียวได้ง่ายขึ้น

Data Security

บริษัทต่างๆ ใช้ความปลอดภัยของข้อมูลเพื่อปกป้องข้อมูลจากการโจรกรรม การทุจริต และอื่นๆ ตลอดวงจรชีวิตของข้อมูล

ความปลอดภัยของข้อมูลประกอบด้วย:

Hardware
Software
Storage
Backups
User devices
Access
Admin controls
Data governance

ตัวอย่างเช่น CAPTCHA เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมในการป้องกันไม่ให้แฮกเกอร์ป้อนโค้ดที่เป็นอันตรายลงในแบบฟอร์มบนเว็บ

Data Architecture

สถาปัตยกรรมข้อมูลเป็นโครงสร้างที่ช่วยให้ทีมของคุณสนับสนุนกลยุทธ์ข้อมูลของคุณ โดยจะแสดงให้เห็นว่าบริษัทของคุณได้รับข้อมูลมาอย่างไรและข้อมูลนั้นไปอยู่ที่ไหน นอกจากนี้ยังครอบคลุมถึงการจัดเก็บข้อมูล การใช้งาน และความปลอดภัยอีกด้วย สถาปัตยกรรมข้อมูลคือจุดเริ่มต้นของกลยุทธ์ข้อมูลส่วนใหญ่

สถาปัตยกรรมข้อมูลของคุณช่วยให้ธุรกิจของคุณเข้าใจข้อมูลของคุณ นอกจากนี้ยังช่วยให้สร้างแนวทางสำหรับการกำกับดูแลข้อมูลได้ง่ายขึ้นอีกด้วย

Customer Data Platforms and Data Warehouses

คลังข้อมูลและแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าเป็นสองวิธีทั่วไปที่บริษัทรวบรวมและจัดเก็บข้อมูล

คลังข้อมูลคือฐานข้อมูลที่บริษัทถ่ายโอนข้อมูลทั้งหมดไป ซึ่งโดยปกติจะมาจากแหล่งที่หลากหลาย คลังข้อมูลมักเรียกว่า Data Lake หรือ Data Marts คุณอาจคุ้นเคยกับคำว่าคลังข้อมูลองค์กร (EDW) สำหรับบริษัทขนาดใหญ่

แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายกว่า นอกจากนี้ยังรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าของคุณและแสดงข้อมูลให้กับผู้ใช้ปลายทางในรายงานแบบภาพที่ได้รับการปรับแต่งโดยเฉพาะ บ่อยครั้งที่แพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าเป็นเพียง “ส่วนหน้า” ของคลังข้อมูลเบื้องหลัง

ในทั้งสองกรณี ธุรกิจอาจจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดจาก CRM, Help Desk, การวิเคราะห์เว็บ, การเงิน และระบบภายในอื่นๆ ไว้ในที่ใดที่หนึ่งเหล่านี้

ประโยชน์ของการลงทุนในการจัดการข้อมูลและเหตุใดจึงสำคัญ

การจัดการข้อมูลสามารถทำให้บริษัทของคุณมีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อลูกค้าของคุณมากขึ้น ข้อมูลที่โดดเด่นสามารถช่วยให้ทีมของคุณจำกัดข้อผิดพลาดและสร้างความไว้วางใจได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้ธุรกิจของคุณมีข้อมูลในการตัดสินใจได้ดีขึ้นอีกด้วย

Data Management Goals and Challenges

จากข้อมูลของ Statista ภายในปี 2570 ตลาดโลกสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่จะมีมูลค่า 103 พันล้านดอลลาร์ ผู้จัดการธุรกิจชั้นนำยินดีลงทุนในข้อมูลเนื่องจากมูลค่าที่เถียงไม่ได้

แต่มีข้อดีคือ ข้อมูลอาจเป็นเรื่องยากในการจัดการอย่างถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่ได้เริ่มคิดถึงการจัดการข้อมูลตั้งแต่เนิ่นๆ หากไม่มีสิ่งนี้ คุณอาจได้รับข้อมูลจำนวนมหาศาลในรูปแบบที่ไม่สามารถจัดการได้โดยสิ้นเชิง

การจัดการข้อมูลสามารถช่วยให้ผู้คนและธุรกิจตัดสินใจได้ดีขึ้น ลดความขัดแย้ง และปกป้องผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย แต่ถ้าคุณได้รับการจัดระเบียบตั้งแต่เนิ่นๆ

ด้วยเหตุนี้ เป้าหมายข้อมูลต่อไปนี้จึงเป็นสิ่งที่ทุกองค์กรควรมี

Customer Data Platform

Data Management คืออะไร?