เข้าใจ Data Quality คืออะไร ? รู้ทันกลไกในการพัฒนายุคดิจิทัล

ในยุคดิจิทัลที่ “ข้อมูล” มีบทบาทสำคัญ และเปรียบเสมือนขุมทรัพย์อันล้ำค่าที่องค์กรต่างก็แสวงหาเพื่อนำมาวิเคราะห์ พัฒนาธุรกิจ รวมถึงช่วยในการตัดสินใจกับเรื่องที่เกี่ยวข้อง แต่ข้อมูลดิบที่เก็บรวบรวมมานั้น ไม่ได้มีคุณภาพดีมากพอที่จะสามารถนำมาใช้ได้ทันที และบางครั้งอาจปะปนไปด้วยข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ไม่ครบถ้วน หรือข้อมูลมีความล้าสมัย ที่อาจส่งผลต่อการวิเคราะห์และตัดสินใจทางธุรกิจที่ผิดพลาดได้ เพราะฉะนั้นองค์กรจำเป็นจะต้องมีการคัดกรองข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงคุณภาพที่ถูกต้องและสมบูรณ์มากที่สุด เพื่อนำไปต่อยอดได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

Data Quality คืออะไร ?

Data Quality คือข้อมูลเชิงคุณภาพ ที่มีระดับความถูกต้อง ความสมบูรณ์ ความสอดคล้อง และความน่าเชื่อถือสูง เปรียบเสมือนมาตรฐานที่ใช้ในการวัดผล ว่าข้อมูลนั้นจะสามารถนำไปใช้งานได้หรือไม่ เพราะต้องนำไปใช้ในการวิเคราะห์ที่แม่นยำ พร้อมช่วยตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขับเคลื่อนธุรกิจไปสู่เป้าหมายได้อย่างมั่นใจ

5 องค์ประกอบสำคัญของ Data Quality

• ความแม่นยำ (Accuracy) ข้อมูลคุณภาพจะต้องสะท้อนถึงสถานการณ์ที่เกิดขึ้นจริง โดยปราศจากข้อผิดพลาด มาพร้อมความถูกต้อง แม่นยำ ที่สามารถตรวจสอบได้จริง
• ความสมบูรณ์ (Completeness) ข้อมูลคุณภาพจะต้องมีความสมบูรณ์ ครบถ้วนในเนื้อหา โดยไม่ควรมีส่วนสำคัญส่วนไหนหายไป 
• ความสอดคล้อง (Consistency) ข้อมูลคุณภาพจะต้องสอดคล้องกันทั้งในแง่ของรูปแบบ โครงสร้าง และความหมาย แม้จะนำมาจากคนละแหล่ง แต่จะต้องผ่านการคัดกรอง ย่อยข้อมูลเพื่อจัดทำข้อมูลเชิงคุณภาพให้มีความสอดคล้องกันมากที่สุด
• ความน่าเชื่อถือ (Reliability): ข้อมูลเชิงคุณภาพที่ดีจะต้องมีความน่าเชื่อถือ สามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยังแหล่งที่มาได้อย่างชัดเจน
• ความทันเวลา (Timeliness) ข้อมูลคุณภาพ ต้องเป็นข้อมูลที่เพียบพร้อม สามารถใช้งานได้ทันทีเมื่อจำเป็น และต้องเป็นชุดข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงตามเวลาจริง เพื่อให้แน่ใจว่าพร้อมใช้งานได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ และมีประสิทธิภาพ

การรักษาข้อมูลเชิงคุณภาพมีประโยชน์อย่างไร ในยุคที่ AI มีบทบาทสำคัญ ?

ต้องยอมรับว่าในปัจจุบัน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือหนึ่งในเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกแง่มุมของการใช้ชีวิต โดยดำเนินการผ่านการเทรนชุดข้อมูลมหาศาล เพื่อนำไปพัฒนาให้เกิดเป็นโซลูชันการทำงานที่แม่นยำและชาญฉลาด ในขณะเดียวกัน หากชุดข้อมูลเหล่านั้น ถูกเปลี่ยนเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ AI ก็จะได้รับการพัฒนา และมอบประโยชน์ให้กับผู้ใช้งานได้อย่างตรงจุดได้มากยิ่งขึ้น ยกตัวอย่างเช่น

1. ช่วยพัฒนาให้ AI ทำงานได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

ก่อน AI จะสามารถนำข้อมูลมาใช้งานจริง จะต้องผ่านการเรียนรู้ข้อมูลจากหลายแหล่ง หลายประเภท ไม่ว่าจะเป็น ข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ ฯลฯ ดังนั้น การป้อนข้อมูลที่ถูกต้อง จำเป็นจะต้องมีคุณภาพตามองค์ประกอบสำคัญของการทำข้อมูลเชิงคุณภาพ เพราะจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลของ AI ซึ่งจะช่วยให้ทำงานได้ง่าย รวดเร็ว และแม่นยำมากยิ่งขึ้น 

ตัวอย่าง: การใช้ AI วิเคราะห์ยอดขายเพื่อคาดการณ์ความต้องการ และการผลิตสินค้า การใช้ชุดข้อมูลตัวเลขด้านการขายที่ถูกต้อง สมบูรณ์ จะช่วยทำให้ AI สามารถวิเคราะห์และคาดการณ์ความต้องการสินค้าได้อย่างแม่นยำ ซึ่งจะทำให้ธุรกิจสามารถจัดการสต็อกได้อย่างเพียงพอต่อความต้องการในการขาย ลดโอกาสเสี่ยงที่จะทำให้ขาดทุนได้ 

2. ช่วยสร้างการตัดสินใจที่ชาญฉลาด

เมื่อข้อมูลคุณภาพถูกนำไปใช้ในการพัฒนาโมเดล AI จนสามารถทำงานได้อย่างแม่นยำแล้ว องค์กรจะได้รับประโยชน์จากชุดข้อมูลเชิงลึกที่ผ่านการวิเคราะห์มาอย่างชาญฉลาด ทำให้สามารถนำไปต่อยอดในการคาดการณ์และใช้วางแผนงานได้อย่างตรงจุด 

ตัวอย่าง: การใช้ AI ในบริษัทประกัน เพื่อเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นความสนใจในแต่ละแผนประกัน ยอดการซื้อกรมธรรม์ ประวัติการเคลม ตลอดจนปัจจัยความเสี่ยงทางด้านสุขภาพ ก็จะทำให้บริษัทสามารถประเมินและกำหนดเบี้ยประกัน ผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ AI สรุปให้ได้อย่างแม่นยำ ลดความเสี่ยงในการรับประกันที่อาจทำให้บริษัทต้องถูกเคลมอย่างไม่คุ้มค่าได้

3. เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบปฏิบัติการ AI

ข้อมูลเชิงคุณภาพที่ได้รับการคัดกรอง และจัดระเบียบเป็นอย่างดี มีส่วนช่วยในการพัฒนาประสิทธิภาพการทำงานของระบบ AI ได้มากกว่าที่คิด เพราะเป็นการขจัดข้อมูลที่ผิดพลาด หรือข้อมูลที่ไม่สำคัญออกจากระบบ ให้เหลือแต่ข้อมูลที่จำเป็นในการใช้งานอย่างแท้จริง เพื่อให้ AI ได้นำไปวิเคราะห์และเรียนรู้ ซึ่งวิธีนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยเพิ่มศักยภาพของโมเดลทำงานเท่านั้น แต่ยังช่วยลดภาระและเวลาในการประมวลผลได้เป็นอย่างดีอีกด้วย

ตัวอย่าง: เพิ่มความรวดเร็ว และแม่นยำในการหาคำตอบหรือเอกสาร โดยใช้โซลูชัน aiScript ที่จะมาช่วยเพิ่มความรวดเร็ว และแม่นยำในการดงข้อมูล ทั้งยังช่วยประมวลผลจากเอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผ่านการทำงานด้วย AI-OCR ที่ทำหน้าที่สแกน อ่านข้อมูล และแปลงผลเป็นไฟล์ได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ ทำให้ช่วยลดโอกาสเกิดความคลาดเคลื่อนได้อย่างมั่นใจ สามารถนำข้อมูลคุณภาพไปใช้งานในขั้นตอนถัดไป หรือค้นหาด้วยระบบ KMs ได้ทันที

รันธุรกิจให้เติบโตอย่างยั่งยืน ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงคุณภาพ (Data Quality) พร้อมนำไปใช้งานกับเทคโนโลยี AI ที่ใช้ภายในองค์กร ด้วยโซลูชันอัจฉริยะสำหรับธุรกิจจาก AIGEN ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่จะช่วยให้คำปรึกษา วิเคราะห์ และพัฒนาโซลูชันต่าง ๆ เพื่อให้สามารถตอบโจทย์การทำงานภายในองค์กรได้อย่างสูงสุด ติดต่อเราเลยที่นี่ 

ข้อมูลอ้างอิง

1. Data Quality สำคัญอย่างไร ทำไมเราต้องรู้. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 มิถุนายน 2567 จาก https://digi.data.go.th/blog/what-is-data-quality/
2. The Critical Role of Data Quality in AI Implementations. สืบค้นเมื่อวันที่ 20 มิถุนายน 2567 จาก https://shelf.io/blog/data-quality-in-ai-implementations/