Data Governance 2026: Strategic Roadmap สู่ความสำเร็จในยุค AI และ Analytics
- Kasidet Khongphuttikun
- 14 ต.ค.
- ยาว 2 นาที
ทำไม Data Governance ถึงสำคัญกับองค์กรในปี 2026
การกำกับดูแลข้อมูลและการวิเคราะห์ (Data and Analytics Governance) ในปัจจุบันกำลังเผชิญกับความท้าทายครั้งใหญ่ เนื่องจากแนวทางแบบดั้งเดิมที่เน้นการควบคุมแบบรวมศูนย์ไม่สามารถรองรับการกำกับดูแล AI ได้อย่างเพียงพอ ผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ต้องปรับเปลี่ยนไปสู่โมเดล Adaptive Governance ที่สามารถตอบสนองทั้งโอกาสและความเสี่ยงในภูมิทัศน์ AI ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
จากการสำรวจ Chief Data and Analytics Officer Agenda Survey ปี 2025 พบว่ากว่า 90% ของผู้นำด้านข้อมูลและการวิเคราะห์ระบุว่า "คุณค่าและผลลัพธ์" และ "การมุ่งเน้นผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ" เป็นประเด็นที่น่ากังวลสูงสุดในช่วง 12-18 เดือนที่ผ่านมา ความท้าทายนี้สะท้อนให้เห็นว่าองค์กรส่วนใหญ่ยังคงใช้แนวทางการกำกับดูแลแบบเก่าที่ไม่สอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจที่แท้จริง
ปัญหาของ Data Governance ในปัจจุบัน
1. แนวทางแบบ One-Size-Fits-All ที่ล้าสมัย
องค์กรส่วนใหญ่ยังคงใช้แนวทางการกำกับดูแลแบบเดียวสำหรับทุกสถานการณ์ โดย 70% ขององค์กรใช้โมเดลแบบรวมศูนย์ (Centralized Model) ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบมากกว่าการสอดคล้องกับโครงการทางธุรกิจโดยตรง แนวทางนี้เหมาะสมกับบางสถานการณ์เช่นการปฏิบัติตามกฎระเบียบ แต่ไม่เหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Self-Service หรือการทดลอง Data Science
2. การกำกับดูแลแบบแยกส่วน (Siloed Governance)
ทีม Data และ Analytics มักไม่เข้าใจถึงความเสี่ยงทางธุรกิจของแนวทางแบบแยกส่วนที่พวกเขาใช้อยู่ จากการสำรวจพบว่า มีหลายโครงการที่ยังคงใช้แนวทาง "Data Governance" หรือ "Analytics Governance" หรือ "Content Governance" หรือ "AI Governance" แยกกัน โดยมีเพียง 13% ขององค์กรที่รู้สึกพร้อมในการนำ AI Governance อย่างเต็มรูปแบบ
3. ขาดโมเดลความไว้วางใจ (Trust Model)
องค์กรส่วนใหญ่มีสมมติฐานโดยนัยว่าสินทรัพย์ข้อมูลทั้งหมดมีความน่าเชื่อถือเท่าเทียมกัน โดยทั่วไปไม่มีโมเดลความไว้วางใจร่วมกันเพื่อช่วยให้ผู้คนเข้าใจว่าสินทรัพย์ข้อมูลของพวกเขามาจากไหน ใครสร้างมัน และคุณค่าสัมพัทธ์ของมันในการบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจ
Future State: Data Governance ในปี 2026 และหลังจากนั้น
Adaptive Governance: รูปแบบใหม่ที่ยืดหยุ่น
Adaptive Governance คือความสามารถขององค์กรในการกำหนดรูปแบบและกลไกการกำกับดูแลเพื่อส่งมอบผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ต้องการในบริบทของธุรกิจ โดยมี 4 รูปแบบหลัก ได้แก่:
Control Style - เหมาะสำหรับการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับความต้องการทางธุรกิจที่ไม่เปลี่ยนแปลง เช่น การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (Regulatory Compliance) การจัดการข้อมูลหลัก (Master Data Management)
Outcomes Style - รองรับการตัดสินใจในสถานการณ์ธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงและต้องสมดุลระหว่างความเสี่ยง ผลตอบแทน และประสิทธิภาพ เช่น ประสบการณ์ลูกค้าหลายช่องทาง (Multichannel Customer Experience) การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics)
Agility Style - ให้อำนาจแก่บุคคลและทีมด้วยสิทธิ์ในการตัดสินใจสำหรับสถานการณ์ธุรกิจที่เร่งด่วน เช่น Self-Service Analytics, Data Science Labs, DataOps
Autonomous Style - ขับเคลื่อนคุณค่าและจัดการความเสี่ยงจากการตัดสินใจที่ทำโดย AI Algorithms แบบ Real-Time เช่น การตรวจจับการฉอโกง (Fraud Detection), Real-Time Auditing
Minimum Effective Governance
หลักการของ Minimum Effective Governance ต้องเป็นรากฐานสำคัญของโมเดล Data Governance ในอนาคต ซึ่งบังคับให้ CDAOs มุ่งเน้นการกำกับดูแลในกิจกรรมที่เชื่อมโยงโดยตรงกับคุณค่าขององค์กรหรือผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ให้ความสำคัญ การเริ่มต้นด้วยผลลัพธ์ทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงและวัดผลได้จะช่วยให้สามารถกำหนดขอบเขตของเครื่องมือการกำกับดูแลได้คมชัดยิ่งขึ้น
Trust Model: การจัดการความเชื่อมั่นในข้อมูล
Trust Model คือการสร้างรายการสินทรัพย์ข้อมูลขององค์กร โดยจัดหมวดหมู่ตาม Materiality (คุณค่าและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับสินทรัพย์ข้อมูล) และ Trust Rating (ขึ้นอยู่กับที่มาและการจัดการของสินทรัพย์ข้อมูล) การสร้าง Trust Model ที่มีประสิทธิภาพช่วยให้ตัดสินใจด้านการกำกับดูแลได้ดีขึ้นและช่วยกำหนดเป้าหมายการลงทุนในการปรับปรุงสินทรัพย์ข้อมูลที่สำคัญต่อองค์กร
Collaborative Teams
การตัดสินใจและการดำเนินการด้าน Data Governance เกิดขึ้นทุกที่ในองค์กร ไม่ใช่เพียงแค่ที่ส่วนกลางเท่านั้น สถานะอนาคตของ Data Governance ต้องนำแนวทางทีมทำงานร่วมกันมาใช้ในทุกระดับของการกำกับดูแล ทีมทำงานร่วมกันเริ่มต้นด้วยผลลัพธ์ทางธุรกิจที่กำหนดขอบเขตและให้ความสำคัญอย่างดี โดยรวมชุดทักษะและมุมมองที่สมดุลจากธุรกิจ ข้อมูล และพื้นที่เทคโนโลยีเพื่อบรรลุเป้าหมาย
เทคโนโลยีที่จำเป็นสำหรับ Data Governance ในปี 2026
Data and Analytics Governance Platform
Data and Analytics Governance Platform คือชุดความสามารถทางธุรกิจที่บูรณาการเพื่อช่วยผู้นำธุรกิจและผู้ใช้ประเมินและนำนโยบายการกำกับดูแลที่หลากหลายไปปฏิบัติ รวมถึงติดตามและบังคับใช้นโยบายเหล่านั้นในระบบธุรกิจขององค์กร Platform นี้ต้องรองรับการตั้งนโยบาย การบังคับใช้ และการปฏิบัติงาน โดยครอบคลุมนโยบายทุกประเภท สำหรับทุกประเภทของสินทรัพย์ข้อมูล
Generative AI Capabilities
ความสามารถของ GenAI ในเทคโนโลยี Data Governance ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องมอบโอกาสใหม่ให้กับ CDAOs ประโยชน์หลักของ GenAI คือความสามารถในการลดอุปสรรคทางเทคนิคในการโต้ตอบกับเทคโนโลยี ผู้ช่วย GenAI ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบและปรับเปลี่ยนเทคโนโลยีและข้อมูลพื้นฐานโดยใช้ภาษาธรรมชาติ
GenAI สามารถนำมาใช้ใน 4 พื้นที่หลัก:
Metadata Management Solutions - ใช้ GenAI เพื่อทำให้การจับข้อมูล Metadata การจัดหมวดหมู่ และการเพิ่มคุณค่าเป็นอัตโนมัติ
Augmented Data Quality Solutions - ใช้ GenAI เพื่อทำให้การทำความสะอาดข้อมูล การตรวจจับความผิดปกติ และการสร้างกฎเป็นอัตโนมัติ
Master Data Management (MDM) Solutions - ใช้ GenAI เพื่อเร่งกระบวนการทำความสะอาด มาตรฐาน และเพิ่มคุณค่าข้อมูล
Data and Analytics Governance Platforms - ใช้ GenAI เพื่อทำให้การตั้งนโยบาย การบังคับใช้ และการจัดการ Metadata เป็นอัตโนมัติ
Strategic Roadmap: 3 ขั้นตอนสู่ความสำเร็จ
ขั้นที่ 1: Prepare (2025)
ในขั้นตอนเตรียมการ องค์กรควร:
ทบทวนเหตุผลในการมี Data Governance และตรวจสอบสมมติฐานกับผู้มีอำนาจบริหาร
ระบุประเภทสินทรัพย์ข้อมูลที่มีคุณค่าสูงและความเสี่ยงสูงที่ยังไม่ได้รับการกำกับดูแล รวมถึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและข้อมูลสังเคราะห์
สร้างรายการสินทรัพย์ข้อมูลและการวิเคราะห์โดยใช้ Data Catalog หรือเครื่องมือที่คล้ายคลึงกัน
ทำการวิเคราะห์ต้นตอของปัญหาที่เป็นอุปสรรคสำคัญต่อความสำเร็จ
ปรับเทียบโมเดลการดำเนินงานการกำกับดูแลของคุณให้เป็นไปตามหลัก Adaptive Governance
ขั้นที่ 2: Build (2026)
ในขั้นตอนสร้าง องค์กรควร:
ย้ายโครงการ Data และ Analytics ไปสู่รูปแบบการกำกับดูแลใหม่
เปิดตัวโปรแกรมการกำกับดูแลที่ขับเคลื่อนโดยธุรกิจใหม่พร้อม Decision Rights Model ที่ชัดเจน
ออกแบบและใช้งานนโยบายการกำกับดูแลเป็นเครื่องมือที่เชื่อมโยงกัน
พัฒนารายการสินทรัพย์ให้เป็น Trust Model
สร้างทีม Data Governance ข้ามองค์กรที่ทำงานร่วมกัน
วิเคราะห์สภาพแวดล้อมเทคโนโลยีปัจจุบันสำหรับ Data Governance
ขั้นที่ 3: Transform (2027-2028)
ในขั้นตอนเปลี่ยนแปลง องค์กรควร:
ขยาย Adaptive Governance ไปสู่ขอบขององค์กร
ปรับปรุงวัฒนธรรมข้อมูลเพื่อสนับสนุนผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น
เปิดใช้งานการตอบสนองที่คล่องตัวต่อความท้าทายด้านการกำกับดูแลข้ามองค์กรและภูมิศาสตร์โดยใช้ Connected Governance Framework
สร้าง Dynamic, Trust-Based Decision Rights Model
ใช้งาน Data and Analytics Governance Platform ทั่วทั้งองค์กร
บทสรุป: เตรียมพร้อมสู่ปี 2026 กับ ALPHASEC
ตามที่ Gartner คาดการณ์ไว้ว่า ภายในปี 2027 จะมี 40% ของ CDAOs ที่จะเปลี่ยนชื่อการกำกับดูแลเป็น "Business Enablement" ของโครงการเชิงกลยุทธ์ทางธุรกิจตั้งแต่เริ่มต้น และ 80% ขององค์กร S&P 1200 จะเปิดตัวโปรแกรม Data Governance สมัยใหม่ที่มีพื้นฐานจาก Trust Model
การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ต้องการมากกว่าเพียงแค่เทคโนโลยีใหม่ แต่ต้องการการเปลี่ยนแปลงในด้าน:
กลยุทธ์: เชื่อมโยง Data Governance กับเป้าหมายทางธุรกิจ
องค์กร: สร้างทีมทำงานที่มีความหลากหลายและทำงานร่วมกันได้
วัฒนธรรม: สร้างวัฒนธรรมที่ให้คุณค่ากับข้อมูลและการตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูล
เทคโนโลยี: นำเครื่องมือและ Platform ที่ทันสมัยมาใช้
ALPHASEC พร้อมเป็นพันธมิตรของคุณในการเดินทางสู่ Data Governance ที่ทันสมัย ด้วยความเชี่ยวชาญ ประสบการณ์ และโซลูชันที่ครบครัน เราจะช่วยให้องค์กรของคุณพร้อมรับมือกับความท้าทายในปี 2026 และหลังจากนั้น
ติดต่อ ALPHASEC วันนี้ เพื่อรับคำปรึกษาเบื้องต้นและประเมินสถานะ Data Governance ขององค์กรคุณฟรี เราพร้อมช่วยให้คุณก้าวไปสู่ Future State ของ Data Governance ได้อย่างมั่นใจและประสบความสำเร็จ
เกี่ยวกับ ALPHASEC
ALPHASEC เป็นผู้นำด้าน Cybersecurity และ Data Governance Solutions ในประเทศไทย เรามุ่งมั่นที่จะช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และสอดคล้องกับกฎหมาย ด้วยทีมผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์และเทคโนโลยีชั้นนำ เราพร้อมเป็นพันธมิตรที่คุณไว้วางใจในการเดินทางสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Organization)
