ความท้าทายที่ต้องเผชิญ

Data Culture เบื้องต้น

Joanne Xiong

Content Developer, DataCamp

ความท้าทายที่มีอยู่

  • การสร้างวัฒนธรรมข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นต่อความสำเร็จทางธุรกิจ
  • กระบวนการนี้มีความท้าทาย!

Kodak

Data Culture เบื้องต้น

จำแนกประเภทความท้าทาย

                    ความท้าทายด้านบุคคล

  • ปัจจัยด้านมนุษย์ในองค์กร
  • ตัวอย่าง:
    • Data silos
    • Data literacy
    • Data ethics

                    ความท้าทายด้านกระบวนการ

  • ระบบ ขั้นตอน และเวิร์กโฟลว์
  • ตัวอย่าง:
    • Data quality
    • Data privacy
    • Data security
Data Culture เบื้องต้น

บุคคล - data silos

  • เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลถูกแยกเก็บภายในทีมหรือแผนกต่างๆ
  • ขัดขวางการทำงานร่วมกันและจำกัดความเข้าใจขององค์กร
  • ตัวอย่าง:
    • Ford's siloed data storage
  • แนวทางแก้ไข:
    • Centralized data team/data management system

แผนภูมิลูกศรเดี่ยวแสดงให้เห็นว่าวัฒนธรรมข้อมูลที่แข็งแกร่งส่งเสริมการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน

Data Culture เบื้องต้น

บุคคล - data silos

  • เกิดขึ้นเมื่อข้อมูลถูกแยกเก็บภายในทีมหรือแผนกต่างๆ
  • ขัดขวางการทำงานร่วมกันและจำกัดความเข้าใจขององค์กร
  • ตัวอย่าง:
    • Ford's siloed data storage
  • แนวทางแก้ไข:
    • Centralized data team/data management system

แผนภูมิลูกศรสองทิศทางแสดงความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันระหว่างวัฒนธรรมข้อมูลที่แข็งแกร่งกับการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน

Data Culture เบื้องต้น

บุคคล - data literacy

  • ความลังเลในการเรียนรู้ทักษะใหม่และปรับตัวตามแนวโน้มข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง
  • ขาดการลงทุนระยะยาวอย่างต่อเนื่อง
  • ตัวอย่าง:
    • สมมติว่าพนักงานทุกคนมี data literacy ในระดับเดียวกัน
  • แนวทางแก้ไข:
    • โปรแกรมฝึกอบรมเฉพาะบุคคล
    • ติดตามและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
Data Culture เบื้องต้น

บุคคล - data ethics

  • การใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบ เป็นธรรม และโปร่งใส
  • ตัวอย่าง:
    • อัลกอริทึมคัดเลือกพนักงานที่มีอคติของ Amazon
  • แนวทางแก้ไข:
    • กำหนดแนวปฏิบัติด้านจริยธรรมที่ชัดเจน
    • ส่งเสริมการเปิดอภิปราย

ภาพถ่ายอาคารสำนักงาน Amazon

Data Culture เบื้องต้น

กระบวนการ - data quality

  • ข้อมูลต้องมีคุณสมบัติ:
    • ถูกต้อง
    • เชื่อถือได้
    • เป็นปัจจุบัน
  • ตัวอย่าง:
    • "Greyball" ของ Uber ส่งผลกระทบรุนแรง
  • แนวทางแก้ไข:
    • ใช้กระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล
    • ใช้เครื่องมือทำความสะอาดข้อมูลอัตโนมัติ
Data Culture เบื้องต้น

กระบวนการ - data privacy & security

  • การใช้ข้อมูลที่ขยายตัวอาจทำให้มองข้าม data privacy และ data security
  • การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนช่วยรักษาความไว้วางใจของลูกค้าและป้องกันการรั่วไหล
  • ตัวอย่าง: การรั่วไหลของข้อมูล Equifax ปี 2017
  • แนวทางแก้ไข:
    • กำหนดการควบคุมการเข้าถึง
    • ใช้เทคนิคการเข้ารหัส
    • ตรวจสอบความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ

อาคารสำนักงาน Equifax

1 https://www.wsj.com/articles/equifax-to-add-more-buy-now-pay-later-plans-to-credit-reports-11639915203
Data Culture เบื้องต้น

มาฝึกกันเถอะ!

Data Culture เบื้องต้น

Preparing Video For Download...