top of page
ค้นหา

จาก Data Silos สู่ Data Interoperability Ecosystem: พลังของการเชื่อมโยงข้อมูล 


การก้าวสู่การเป็น “Data-Driven Organization” หรือองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ไม่ได้หมายถึงเพียงแค่การที่องค์กรมีข้อมูลจำนวนมากเท่านั้น แต่องค์กรนั้น ๆ จะต้องสามารถบริหารจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ และหนึ่งในอุปสรรคสำคัญที่หลายองค์กรยังเผชิญคือ การที่ข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในรูปแบบไซโล ไม่สามารถเชื่อมโยงหรือใช้งานร่วมกันได้ ส่งผลให้ศักยภาพของข้อมูลยังถูกจำกัดไว้  

 

บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับแนวคิด Data Interoperability หรือ “ความสามารถในการทำงานร่วมกันของข้อมูล” ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญในการเปลี่ยนข้อมูลที่กระจัดกระจาย ให้กลายเป็นทรัพยากรที่เชื่อมโยง มีคุณค่า และพร้อมใช้งานในการตัดสินใจและพัฒนาองค์กรอย่างแท้จริง พร้อมแนะแนวทางที่องค์กรไทยสามารถเริ่มต้นได้อย่างเป็นรูปธรรม 

 

Data Interoperability คืออะไร   

Data Interoperability (ความสามารถในการทำงานร่วมกันของข้อมูล) คือ ขั้นตอนหรือกระบวนการที่ทำให้ข้อมูลในหน่วยงานสามารถรวบรวมและแลกเปลี่ยน มีมาตรฐานเดียวกัน โดยไม่จำเป็นต้องมาจากระบบเดียวกัน แต่สามารถติดต่อสื่อสารกันได้อย่างถูกต้องและปลอดภัย   



ระดับของ Data Interoperability 

แนวคิดเรื่อง ระดับของ Data Interoperability ถูกนำมาใช้เพื่อช่วยให้สามารถวางแผนและพัฒนาระบบให้รองรับการแลกเปลี่ยนข้อมูล ซึ่งจะนำไปสู่การทำงานร่วมกันที่ราบรื่นและเกิดประโยชน์สูงสุด โดยทั่วไป Data Interoperability จะถูกแบ่งออกเป็น 3 ระดับหลัก 


1. ระดับเทคนิค (Technical Interoperability): เป็นขั้นตอนพื้นฐานที่ทำให้ระบบสารสนเทศต่าง ๆ สามารถติดต่อสื่อสารแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้ หากไม่มีการเชื่อมต่อที่เหมาะสม ข้อมูลจะไม่ถูกส่งต่อหรือรับได้ ตัวอย่างเช่น  

  • การจัดการความปลอดภัยของข้อมูล อย่างการเข้ารหัส การพิสูจน์ตัวตน และการอนุญาต  

  • การใช้โปรโตคอลและมาตรฐานการสื่อสาร เช่น HTTP, RESTful API  

2. ระดับความหมาย (Semantic Interoperability): เป็นการทำให้ข้อมูลที่แลกเปลี่ยนนั้นมีความหมายเหมือนกันและถูกต้องในทุกฝ่าย ช่วยป้องกันความเข้าใจผิดและคลาดเคลื่อน ตัวอย่างเช่น  

  • การกำหนดคำศัพท์ร่วม เพื่อให้ระบบใช้คำนิยามเดียวกัน เช่น คำว่า “ลูกค้า” หรือ “วันที่” ต้องมีความหมายตรงกัน 

  • การจัดการหน่วยวัดและรูปแบบข้อมูล เช่น การกำหนดหน่วยเงิน หน่วยวัดระยะทาง 

3. ระดับองค์กร (Organizational Interoperability): เป็นการสร้างกรอบการทำงานร่วมกันระหว่างหน่วยงานหรือองค์กร  ตัวอย่างเช่น  

  • การกำหนดนโยบายและข้อตกลงร่วมกัน (Data Sharing Agreements) เช่น ข้อตกลงเรื่องการรักษาความลับข้อมูล และการใช้ข้อมูล  

  • โครงการ Digital ID และ NDID เป็นความร่วมมือระหว่างหน่วยงาน เพื่อให้สามารถยืนยันตัวตนข้ามหน่วยงานได้ เช่น ใช้แอปธนาคารยืนยันตัวตนเมื่อติดต่อราชการ



ทำไมองค์กรยุคใหม่ถึงต้องเข้าใจเรื่องนี้ และการใช้ Data Interoperability มีประโยชน์อย่างไร  

ในยุคที่ข้อมูลมีอยู่มากมาย สิ่งที่องค์กรต้องให้ความสำคัญไม่ใช่แค่ “การมีข้อมูล” แต่คือ “การแลกเปลี่ยนและใช้ข้อมูลร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ” หัวข้อนี้จะพาไปสำรวจว่าทำไม Data Interoperability จึงเสำคัญ พร้อมชี้ให้เห็นถึงประโยชน์ในการเปลี่ยนข้อมูลทั่วไปให้กลายเป็น ทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์ อย่างแท้จริง 


  1. ลดปัญหาข้อมูลแยกส่วน (Data Silos): ช่วยให้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ สามารถเชื่อมโยงและแลกเปลี่ยนกันได้ ลดการเก็บข้อมูลซ้ำ 

  2. เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน: องค์กรสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลร่วมกันได้อย่างรวดเร็ว แม่นยำ และถูกต้อง  

  3. สร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน: องค์กรที่มีการเชื่อมโยงข้อมูลที่ดีจะสามารถปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้รวดเร็ว และสร้างความได้เปรียบเชิงธุรกิจ 

  4. ลดต้นทุนและความซับซ้อน: ข้อมูลที่เชื่อมโยงกันเป็นระบบช่วยลดการทำงานซ้ำซ้อนและต้นทุนในการจัดเก็บ 

  5. สนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Decision Making): เมื่อข้อมูลเชื่อมโยงและมีมาตรฐานเดียวกัน ผู้บริหารและพนักงานสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วบนพื้นฐานของข้อมูลจริง  


กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ Data Interoperability  

หลายองค์กรทั่วโลกเริ่มตระหนักถึงความสำคัญของการเชื่อมโยงของข้อมูล โดยมีตัวอย่างทั้งภาครัฐและเอกชนที่นำ Data Interoperability ไปใช้อย่างเป็นรูปธรรม ตัวอย่างที่น่าสนใจในประเทศไทย ได้แก่ 


1. โครงการ NDID (National Digital ID)  

โครงการ NDID (National Digital ID) เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่สนับสนุนการยืนยันตัวตนแบบดิจิทัล ระหว่างธนาคารและสถาบันการเงินในประเทศไทย ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทำธุรกรรมออนไลน์ได้ โดยไม่ต้องไปที่สาขาหรือหน่วยงานรัฐ ด้วยการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างธนาคาร สถาบันการเงิน และหน่วยงานรัฐ ผ่านมาตรฐานกลางเดียวกัน ทั้งยังสามารถช่วยส่งเสริมนวัตกรรมทางการเงินและบริการดิจิทัลในประเทศได้อย่างมีประสิทธิภาพ 

2. โครงการ A-MED (Home Isolation) 

ในช่วงโควิด-19 ที่ต้องดูแลผู้ป่วยแบบ Home Isolation มีการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างหน่วยงาน โครงการ A-MED ใช้ฐานข้อมูลจาก MongoDB ที่มีความหลากหลายและเปลี่ยนแปลงรวดเร็ว พร้อมวิเคราะห์โครงสร้างข้อมูลเป็น Data Dictionary และยังนำมาตรฐานข้อมูลฉุกเฉิน NIEM มาใช้จำกัดความกลางในการแลกเปลี่ยนข้อมูล ส่งผลให้ระบบสาธารณสุขสามารถทำงานได้อย่างรวดเร็ว 

3. ระบบบูรณาการข้อมูลระหว่างหน่วยงาน (Integrated Data Service) 

เป็นอีกหนึ่งตัวอย่าง นั้นคือการบูรณาการข้อมูลระหว่างหน่วยงานภาครัฐ เช่น ระบบของกรมการปกครองที่เชื่อมโยงข้อมูลทะเบียนราษฎร์กับหน่วยงานต่าง ๆ เพื่อให้ข้อมูลไหลเวียนได้อย่างปลอดภัย เพิ่มความเร็วในการให้บริการ ทั้งยังสนับสนุนบริการสาธารณะที่ทันสมัย และตอบสนองความต้องการของประชาชนได้ดียิ่งขึ้น 




อุปสรรคของ Data Interoperability 

แม้ Data Interoperability จะเป็นกุญแจสำคัญในการเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน่วยงาน แต่ในทางปฏิบัติกลับพบว่า การดำเนินงานให้เกิดการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างแท้จริงยังคงเผชิญกับอุปสรรคหลายด้าน ได้แก่

 

  1. ความแตกต่างของมาตรฐานและโครงสร้างข้อมูล: แต่ละหน่วยงานหรือระบบมักใช้มาตรฐาน โครงสร้างข้อมูล หรือคำเรียกข้อมูลที่ไม่เหมือนกัน ทำให้เกิดปัญหาในการสื่อสารและแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างเข้าใจตรงกัน 

  2. ปัญหาเชิงเทคนิค: การเชื่อมต่อระบบที่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีแตกต่างกัน ทั้งฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ หรือโปรโตคอลการสื่อสาร ทำให้ต้องใช้ทรัพยากรเพิ่มขึ้นในการพัฒนาและดูแลระบบร่วม 

  3. ข้อจำกัดด้านกฎหมายและนโยบาย: กฎหมายหรือนโยบายภายในองค์กรอาจจำกัดการเข้าถึงหรือแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างหน่วยงาน ทำให้เกิดความล่าช้าและความไม่ยืดหยุ่น 

  4. ปัญหาด้านคุณภาพข้อมูล: ข้อมูลที่เก็บในแต่ละระบบอาจไม่ถูกต้อง ไม่สมบูรณ์ หรือไม่ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง ทำให้เกิดความคลาดเคลื่อนและเสี่ยงต่อการตัดสินใจที่ผิดพลาดเมื่อข้อมูลถูกนำไปใช้ 

  5. ปัญหาด้านวัฒนธรรมองค์กรและบุคลากร: การทำงานแบบแยกส่วน (Silo) ภายในหน่วยงาน และการขาดบุคลากรที่มีทักษะด้านข้อมูล ทำให้การขับเคลื่อน Data Interoperability เป็นไปได้ยาก 


วิธีการรับมือกับอุปสรรคของ Data Interoperability 

การบูรณาการข้อมูลระหว่างหน่วยงานเป็นเป้าหมายสำคัญในยุคดิจิทัล แต่ก็มีอุปสรรคมากมาย ดังนั้นการรับมือจึงจำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือหลายอย่าง วิธีรับมือกับอุปสรรคของ Data Interoperability ได้แก่ 


  1. กำหนดมาตรฐานกลางและกรอบแนวทางที่ชัดเจน: พัฒนามาตรฐานกลางสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูล เช่น TGIX ของ DGA ที่ครอบคลุมทั้งระดับเทคนิค ความหมายของข้อมูล และการจัดการองค์กร เพื่อให้หน่วยงานต่าง ๆ ใช้มาตรฐานเดียวกัน 

  2. สร้างข้อตกลงและกระบวนการทำงานร่วมกันระหว่างหน่วยงาน: กำหนดข้อตกลงด้านกฎหมาย นโยบาย และการดำเนินงานที่ชัดเจน เพื่อส่งเสริมความร่วมมือและลดอุปสรรคทางด้านนโยบาย รวมถึงสร้างความเข้าใจและความไว้วางใจระหว่างองค์กร 

  3. พัฒนาระบบและโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับการเชื่อมต่อข้อมูลอย่างยืดหยุ่น: ออกแบบระบบที่สามารถเชื่อมต่อและแลกเปลี่ยนข้อมูลได้แม้จะมีเทคโนโลยีหรือโปรโตคอลต่างกัน 

  4. ตรวจสอบและปรับปรุงคุณภาพข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ: จัดตั้งระบบบริหารจัดการคุณภาพข้อมูล (Data Quality Management) เพื่อให้ข้อมูลมีความถูกต้อง และทันสมัย ลดความเสี่ยงข้อมูลผิดพลาดและเพิ่มความแม่นยำของข้อมูล 

สรุป  

Data Interoperability จึงไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นการวางรากฐานสำคัญเพื่อให้องค์กรสามารถใช้ข้อมูลให้เกิดคุณค่า ทั้งหน่วยงานภาครัฐ รัฐวิสาหกิจ ตลอดจนภาคเอกชนที่มีระบบข้อมูลจำนวนมาก โครงสร้างการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่เป็นมาตรฐานจึงเป็นหัวใจสำคัญที่ช่วยลดความซ้ำซ้อน เพิ่มประสิทธิภาพ และเปิดทางสู่การพัฒนานวัตกรรมใหม่  

 

แหล่งอ้างอิง  

bottom of page