เรื่องเด่นประเด็นร้อนจากงาน Google Cloud Next 22 ปีนี้คงหนีไม่พ้นการ rebranding ของ Data Studio กลายเป็น Looker Studio ตาม roadmap ของทาง Google ต้อนรับเข้าสู่ Solution หมวด Business Intelligence Modernization อย่างเป็นทางการเสียที
ต่อยอดจากเทคนิคที่แล้วที่ทำให้เราทราบว่าใครในองค์กรเราบ้างใช้ Data Studio วันนี้ Tangerine มีอีกหนึ่งเทคนิคในการติดตามดูพฤติกรรมการดูรายงานของผู้ใช้ต่างๆ เมื่อเรา public ออกมาให้ทีมอื่นๆ หรือแม้กระทั่งประชาชนทั่วไปให้ทราบถึง demographic ของพวกเขา, device ที่เขาใช้ หรือข้อมูลต่างๆ ซึ่งจะช่วยเราเข้าใจผู้ชมและปรับปรุงรายงานของเราให้ตรงผู้ชมมากขึ้น
หลายองค์กรเริ่มมีการปรับตัวมาใช้ Business Intelligence แทนที่ Google Sheets หรือ Excel ในมุมของการทำ report กัน โดยมักจะใช้ Data Studio สำหรับทำ Dashboard เนื่องจากฟรีไม่มีค่าใช้จ่ายแล้ว ยังใช้งานง่ายตอบโจทย์ธุรกิจค่อนข้างครบถ้วน ซึ่งเราก็ต้องการที่จะ Build ให้องค์กรของเราใช้ Dashboard ที่ทางทีม BI สร้างมาให้กับทุกคน แต่คำถามต่อมาคือเราจะทราบได้อย่างไรว่าใครในองค์กรเราใช้ Data Studio กันบ้างล่ะ วันนี้ทาง Tangerine มีทริคดีๆ มาเล่าให้ฟังกัน
เรื่องของการจัดการ data ถือเป็นก้าวสำคัญของแต่ละองค์กรที่ต้องเรียนรู้นอกเหนือจากการนำไปใช้งานในเรื่อง business เช่น เรื่องของควบคุมคุณภาพข้อมูล (data quality), นโยบายและความปลอดภัยของแต่ละองค์กร (security & policy), การเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต (data breach) ทั้งทางตรงและทางอ้อมเพราะว่าสิทธิ์ในการเข้าถึงอาจจะมากเกินไปก็ดี ไม่ได้ควบคุมก็ดี เป็นเรื่องที่องค์กรต้องคิดและวางแผนให้ครอบคลุมกับเรื่อง data management ครับ
Security เป็นเรื่องสำคัญพื้นฐานขององค์กรที่ต้องมีการกำกับดูแลให้เป็นไปตามนโยบายของแต่ละแห่ง รวมถึงต้องสอดคล้องกับ PDPA ในปัจจุบันด้วย เมื่อพูดถึงเรื่อง security แต่เดิมอาจฟังดูเหมือนเป็นเรื่องของ application หรือ infrastructure เพียงอย่างเดียว แต่ปัจจุบันนั้น data กลับมีค่าและสำคัญยิ่งกว่า จึงจำเป็นต้องมี security มากำกับดูแลไม่ต่างกัน
เคยมีปัญหากับการต้องใช้งาน Table บน BigQuery ร่วมกับคนอื่นมั้ย? ถ้าใครไม่มี อยากให้ลองจินตนาการดูง่ายๆ ว่าถ้าเรามี Table ที่มี user หลากหลายกลุ่มมาใช้งานร่วมกัน แต่ต้องการให้บางคนเข้าถึงข้อมูลแค่บาง Column(s) เท่านั้น วันนี้จะพาทุกคนมารู้จัก “Policy tag” ที่จะมาช่วยแก้ปัญหานี้กัน!
สำหรับใครที่ทำงานสาย Data ไม่ว่าจะเป็น Data Scientist หรือ Data Engineer จะอยู่ใน industries ไหน ล้วนคุ้นเคยกับเครื่องมือในการ EDA สำหรับ explore data หรือพัฒนา machine learning model อย่าง Jupyter Notebook ที่ทำให้เราเล่นกับข้อมูลได้ด้วยภาษา R, Python, Spark, Beam หรือเรียกได้ว่าทุกอย่างที่เราต้องการ
ปัจจุบันหลายๆ องค์กรต่างให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวและนโยบายต่างๆ ที่เกี่ยวกับการรักษาความปลอดภัยตั้งแต่ข้อมูลภายในองค์กรตลอดจนข้อมูลของลูกค้า เพราะข้อมูลในทุกวันนี้ไม่ต่างจากสินทรัพย์ในองค์กรที่มีคุณค่าและสามารถขับเคลื่อนธุรกิจได้ ประกอบกับประเทศไทยได้มีการบังคับใช้ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลหรือ PDPA นั่นยิ่งทำให้คำว่า Data Governance ได้รับความสนใจมากขึ้น
