สำรวจความพร้อมของ master data ก่อนเริ่มทำ BI โปรเจ็ค

เพื่อให้ทราบถึงสิ่งที่ต้องทำในระหว่างการทำโครงการ เพื่อให้ได้ข้อมูลอ้างอิงที่ครบถ้วนและถูกต้องเพียงพอต่อการใช้งาน

ก่อนเริ่มลงมือทำโครงการ Business Intelligence ใดๆ ก็ตาม สิ่งที่ผมมักจะทำเสมอคือการ “ประเมิน” ความพร้อมของข้อมูลอ้างอิง หรือ master data readiness ที่มีอยู่ภายในองค์กร หรือภายในแหล่งข้อมูลเบื้องต้นก่อนเสมอ ไม่ว่าจะเป็นโปรเจ็คที่ดูเหมือนจะง่ายๆ อย่างเช่น reporting system หรือจะเป็นลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้นอย่างการผสานรวมข้อมูลจากหลายๆ แผนกเข้าด้วยกัน หนึ่งในหัวข้อหลักที่ผมมักจะถามอยู่เสมอคือ ข้อมูลอ้างอิงมีความพร้อมแค่ไหน และจะต้องทำอะไรบ้าง เพื่อให้มีความพร้อมเพียงพอ

สิ่งที่จะต้องรู้ก่อนก็คือ BI solution หรือระบบที่กำลังจะพัฒนา หรือกำลังจะนำมาใช้ มีความต้องการข้อมูลอ้างอิงอะไรบ้าง และอย่างไรบ้าง ผมเรียกส่วนนี้ว่า master data requirements แต่ละระบบงานก็มีความต้องการแตกต่างกันออกไป คนที่น่าจะรู้เรื่องความต้องการเหล่านี้ได้ดีที่สุดคือ คนที่เป็นเจ้าของ solution

พอเข้าใจแล้วว่าต้องใช้ข้อมูลอ้างอิงอะไรบ้าง คราวนี้ก็มาถึงคราวสำรวจตรวจความพร้อมกัน วัตถุประสงค์การสำรวจคือ "เพื่อให้ทราบถึงสิ่งที่ต้องทำ ในระหว่างการทำโครงการ เพื่อให้ได้ข้อมูลอ้างอิงที่ครบถ้วนและถูกต้องเพียงพอต่อการใช้งาน"

โดยทั่วไปแล้วปัญหาของคุณภาพข้อมูลอ้างอิงในระบบงานไอที เพียงแต่ปัญหาเหล่านั้นอาจจะไม่ได้ส่งผลกระทบรุนแรงในแง่ของการปฎิบัติการ หรือมิฉะนั้นก็อาจจะไม่สามารถมองเห็นได้ชัดเจนถึงความรุนแรงของปัญหา แต่การนำระบบ BI มาใช้ จะเป็นการเปิดเผยปมปัญหาคุณภาพของข้อมูลที่ไม่มีใครเคยเห็นมาก่อนก็ได้

ผมมักจะตั้งต้นด้วยคำถามง่ายๆ เหล่านี้ ในแต่ละชนิดของข้อมูลอ้างอิง

อธิบาย “ความหมาย” ของข้อมูลอ้างอิง ทั้งทางด้านความเข้าใจทางธุรกิจ และทางด้านการใช้งานในระบบ IT ตัวอย่างเช่น “สินค้า” มีความหมายรวมถึงสินค้าที่เป็นของแจกแถมด้วยหรือไม่ สินค้าเก่าหยุดจำหน่ายนานแค่ไหน ถึงจะถูกพิจารณาว่า ไม่ต้องการให้ปรากฎในรายงานการขายอีกต่อไป ในระบบคอมพิวเตอร์ที่ใช้อยู่ มีการบันทึก “สินค้าลวง” (dummy) ไว้บ้างหรือเปล่า? อาจจะเพื่อความสะดวกในการปรับยอดทางบัญชี
อธิบาย “กระบวนการจัดการ” ข้อมูลอ้างอิง ไม่ว่าจะเป็นการสร้างเพิ่ม การเปลี่ยนแปลง หรือการลบข้อมูลอ้างอิง ตัวอย่างเช่นข้อมูล “ลูกค้า” ใครเป็นคนอนุมัติให้สร้างลูกค้ารายใหม่ขึ้นได้ในระบบ ใครเป็นคนบันทึกลงในฐานข้อมูล ถ้าลูกค้าขอการเปลี่ยนแปลงที่อยู่ในการจัดส่งสินค้า ใครจะเป็นคนแจ้งให้ฝ่ายบันทึกข้อมูลทราบ หรือถ้ามีการเปลี่ยนแปลงพนักงานขายที่ดูแลลูกค้ารายนี้ พนักงานบันทึกข้อมูลจะทราบได้อย่างไร
ประมาณการปริมาณข้อมูลที่ “สอดคล้องกับความต้องการ” ของระบบ ตัวอย่างเช่น หากต้องการทำรายงานยอดขายรายจังหวัดและรายอำเภอของบริษัทที่มีลูกค้า 20,000 ราย ในบรรดาลูกค้าทั้งสองหมื่นรายนั้น มีจำนวนมากน้อยเท่าไหร่ที่มีข้อมูลจังหวัดและอำเภอบันทึกอยู่ในฐานข้อมูล เป็นไปได้มากทีเดียวที่จะมีลูกค้าเป็นจำนวนมาก ที่มีแต่ข้อมูลจังหวัด แต่ไม่รู้ว่าอยู่ในอำเภออะไร
ประมาณการปริมาณข้อมูลที่ “ถูกต้องเที่ยงตรง” ตามที่ต้องการ ตัวอย่างเดิม ในบรรดาลูกค้า 20,000 รายที่มีอยู่ในระบบ อาจจะมีแค่ 50% หรือแค่ 10,000 รายเท่านั้นที่มีข้อมูลทั้งอำเภอและจังหวัด แต่กระนั้น ในบรรดา 10,000 รายที่มีข้อมูลจังหวัด อาจจะไม่ได้ถูกต้องเที่ยงตรงอย่างที่ต้องการก็เป็นได้ อาทิเช่น ความแตกต่างระหว่าง กรุงเทพฯ กับ กทม. หรือโคราชกับนครราชสีมา นี่ยังไม่นับโอกาสที่จะพิมพ์ผิดตกเกินอีกมากมาย ข้อมูลอ้างอิงของลูกค้า 20,000 ที่อยู่ในสภาพดีพร้อมใช้งานได้เลยอาจจะเหลืออยู่แค่ไม่ถึง 5,000 รายก็เป็นได้

การทำความเข้าใจกับสถานการณ์ปัจจุบัน จะช่วยให้การวางแผนการพัฒนาและติดตั้งระบบ Business Intelligence เป็นไปได้อย่างราบรื่นมากขึ้น อย่างน้อยก็ทำให้เห็นภาพได้ว่า มีความท้าทายอะไรรออยู่เบื้องหน้าบ้าง

ที่มา:http://blog.bzinsight.net/master-data-readiness-assessment-before-bi-project/

เขียนใน GotoKnow โดย วิทยา พรพัชรพงศ์ , Wittaya Pornpatcharapong
ใน Business Intelligence

คำสำคัญ (Tags): #bi#business intelligence#implementation#master data#project

หมายเลขบันทึก: 209717เขียนเมื่อ 18 กันยายน 2008 16:06 น. ()แก้ไขเมื่อ 18 มิถุนายน 2012 16:21 น. ()สัญญาอนุญาต: จำนวนที่อ่าน