Ethical AI-Ready Data Governance Maturity Assessment

“วัดระดับความพร้อมของข้อมูล การกำกับดูแล และการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม”

Ethical AI-Ready Data

Layer 1
Data Layer

(รากฐานข้อมูลคุณภาพสำหรับ AI)

1.1 Data Quality Assessment Checklist
1.2 Metadata Completeness Checklist

1.1 Data Quality Assessment Checklist

Checklist นี้ใช้ประเมินคุณภาพข้อมูล (Data Quality) ที่นำมาใช้ในการพัฒนา AI เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีคุณภาพและเหมาะสมในการนำไปใช้พัฒนาโมเดล AI โดย Checklist นี้อ้างอิงตามมิติด้านคุณภาพข้อมูล 7 มิติ ตามหลักการ Data Governance ของ DAMA และ AI-Ready Data ของ Gartner

เกณฑ์การประเมิน
0 = ไม่มีหลักฐาน / ไม่ทำเลย
1 = ทำแบบเฉพาะกิจ (Ad-hoc)
2 = มีขั้นตอนพื้นฐาน (Basic control)
3 = มีระบบและเครื่องมือสนับสนุน (Systematic)
4 = ทำได้ครบถ้วน มี KPI ชัดเจน และ audit ได้ (Optimized)

กลุ่ม 1: คุณภาพและความถูกต้อง
Accuracy

(ความถูกต้อง )

1ข้อมูลมีการเปรียบเทียบกับแหล่งข้อมูลต้นทาง (Source of Truth) เพื่อยืนยันความถูกต้องหรือไม่?

2มีการตั้งกฎตรวจสอบความถูกต้อง (Validation Rules) เช่น รูปแบบ, ช่วงของค่า, ณ จุดที่นำเข้าข้อมูลหรือไม่?

3มีการใช้เครื่องมือ Data Profiling เพื่อสแกนหาค่าผิดปกติ (Anomalies) หรือรูปแบบที่ไม่สอดคล้องกันหรือไม่?

4มีขั้นตอนที่ชัดเจนในการแจ้งเตือนและแก้ไขเมื่อตรวจพบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่?

5มีการเปรียบเทียบข้อมูลสรุปทางสถิติ (เช่น ค่าเฉลี่ย, ผลรวม) กับรายงานหรือเอกสารอ้างอิงที่เชื่อถือได้เป็นประจำหรือไม่?

กลุ่ม 1: คุณภาพและความถูกต้อง
Cleanliness

(ความสะอาด)

6มีกระบวนการค้นหาและจัดการข้อมูลที่ซ้ำซ้อน (Duplicates) อย่างเป็นระบบหรือไม่?

7มีนโยบายที่ชัดเจนในการจัดการข้อมูลที่ขาดหายไป (Missing Values) เช่น การเติมค่า, การลบ หรือการปล่อยไว้?

8มีการแก้ไขข้อผิดพลาดพื้นฐาน เช่น การตัดช่องว่างที่ไม่จำเป็น, การปรับตัวพิมพ์ใหญ่/เล็กให้เป็นมาตรฐานเดียวกันหรือไม่?

9มีการระบุและตรวจสอบค่าที่แตกต่างจากกลุ่มอย่างมีนัยสำคัญ เพื่อยืนยันว่าเป็นค่าที่ถูกต้องหรือเป็นข้อผิดพลาด?

10มีการใช้สคริปต์หรือเครื่องมืออัตโนมัติในการทำความสะอาดข้อมูลที่ต้องนำเข้าเป็นประจำหรือไม่?

กลุ่ม 1: คุณภาพและความถูกต้อง
Structure and Format

(โครงสร้างและรูปแบบ)

11รูปแบบวันที่และเวลาเป็นมาตรฐานเดียวกันทั้งหมดหรือไม่ (เช่น YYYY-MM-DD HH:MM:SS)?

12มีการกำหนดมาตรฐานการตั้งชื่อคอลัมน์และตารางข้อมูล (Naming Convention) ที่เข้าใจง่ายและสอดคล้องกันหรือไม่?

13มีการบังคับใช้รูปแบบของข้อมูลที่ควรจะเป็นหรือไม่ (เช่น รหัสไปรษณีย์ต้องเป็นตัวเลข 5 หลัก)?

14สำหรับข้อมูลกึ่งโครงสร้าง (เช่น JSON) มีการใช้ Schema ที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อรักษาความสอดคล้องหรือไม่?

15หน่วยวัดต่างๆ (เช่น สกุลเงิน, ระยะทาง) ถูกแปลงให้เป็นมาตรฐานเดียวกันทั่วทั้งชุดข้อมูลหรือไม่?

กลุ่มที่ 2: ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย
Reliability

(ความน่าเชื่อถือ)

16สามารถติดตามเส้นทางของข้อมูลตั้งแต่ต้นทาง, การแปลง, จนถึงปลายทาง (Data Lineage) ได้หรือไม่?

17มีการใช้ Checksum หรือ Hash เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลไม่ถูกเปลี่ยนแปลงระหว่างการส่งผ่านหรือไม่?

18มีบันทึก (Audit Trail) ที่สามารถตรวจสอบได้ว่าใคร, ทำอะไร, กับข้อมูลเมื่อไหร่ หรือไม่?

19มีกระบวนการสำรองข้อมูล (Backup) และแผนการกู้คืน (Recovery) ที่ทดสอบอย่างสม่ำเสมอหรือไม่?

20มีการประเมินความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูลจากภายนอก (Third-party Data) ก่อนนำมาใช้งานหรือไม่?

กลุ่มที่ 2: ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย
Security and Integrity

(ความปลอดภัยและความสมบูรณ์)

21มีการจำแนกข้อมูลตามระดับความละเอียดอ่อน (เช่น ข้อมูลสาธารณะ, ข้อมูลภายใน, ข้อมูลลับ) หรือไม่?

22มีการใช้ระบบควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงตามบทบาทหน้าที่ (Role-Based Access Control - RBAC) หรือไม่?

23มีการเข้ารหัส (Encryption) ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนทั้งในขณะจัดเก็บ (at rest) และระหว่างส่งผ่าน (in transit) หรือไม่?

24มีระบบตรวจสอบและแจ้งเตือนเมื่อมีการพยายามเข้าถึงหรือแก้ไขข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือไม่?

25มีการตรวจสอบและทบทวนสิทธิ์การเข้าถึงของผู้ใช้งานอย่างสม่ำเสมอ เพื่อลบสิทธิ์ที่ไม่จำเป็นออกไปหรือไม่?

กลุ่มที่ 3 ความพร้อมใช้งาน
Accessibility

(ความสามารถในการเข้าถึง)

26มีแหล่งข้อมูลกลาง (เช่น Data Warehouse, Data Lake) ที่ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้ในที่เดียวหรือไม่?

27ข้อมูลมีการจัดเก็บอย่างมีขั้นตอนการขอสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่ชัดเจน, ไม่ซับซ้อน, และใช้เวลาไม่นานหรือไม่?เป็นระบบโดยไม่เกิดการซ้ำซ้อนในหลายแหล่ง

28ข้อมูลสามารถถูกส่งออก (Export) หรือเชื่อมต่อกับเครื่องมือวิเคราะห์ (เช่น BI, Python, R) ได้โดยง่ายหรือไม่?

29มีเอกสารอธิบายวิธีการเชื่อมต่อและเข้าถึงแหล่งข้อมูลต่างๆ หรือไม่?

30ผู้ใช้สามารถเข้าถึงและดึงข้อมูลพื้นฐานได้ด้วยตนเอง (Self-Service) โดยไม่ต้องผ่านทีมเทคนิคทุกครั้งหรือไม่?

กลุ่มที่ 3: ความพร้อมใช้งาน
Discoverability

(ความสามารถในการค้นพบ)

31มีศูนย์กลางรวบรวมรายการชุดข้อมูลทั้งหมด (Data Catalog) เพื่อให้ผู้ใช้สำรวจได้ในที่เดียวหรือไม่?

32ผู้ใช้สามารถค้นหาชุดข้อมูลโดยใช้คำค้น (Keyword), Tag, หรือ Filter ต่างๆ ได้หรือไม่?

33Metadata ของแต่ละชุดข้อมูลระบุเจ้าของ (Data Owner) หรือผู้ที่สามารถให้ข้อมูลเพิ่มเติมได้หรือไม่?

34มีการจัดหมวดหมู่ชุดข้อมูลตามแผนก, โครงการ, หรือหัวข้อทางธุรกิจเพื่อให้ง่ายต่อการค้นหาหรือไม่?

35ผู้ใช้สามารถดูตัวอย่างข้อมูล (Data Preview) เพื่อประเมินความเหมาะสมก่อนตัดสินใจนำไปใช้งานได้หรือไม่?

กลุ่มที่ 3: ความพร้อมใช้งาน
Understandability

(ความสามารถในการทำความเข้าใจ)

36มีพจนานุกรมธุรกิจ (Business Glossary) ที่อธิบายความหมายของคำศัพท์ทางธุรกิจที่สำคัญหรือไม่?

37แต่ละชุดข้อมูลมีพจนานุกรมข้อมูล (Data Dictionary) ที่อธิบายรายละเอียดทางเทคนิคของทุกคอลัมน์หรือไม่?

38มีเอกสารประกอบที่อธิบายภาพรวม, วัตถุประสงค์, และข้อจำกัดของชุดข้อมูลหรือไม่?

39สามารถดูแผนภาพหรือเอกสารที่อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตารางหรือชุดข้อมูลต่างๆ ได้หรือไม่?

40รหัสหรือค่าเชิงหมวดหมู่ต่างๆ มีคำอธิบายที่ชัดเจนหรือไม่ (เช่น 1=ชาย, 2=หญิง)?

กลุ่มที่ 4: ความเหมาะสมต่อบริบท AI
Diversity and Coverage

(ความหลากหลายและครอบคลุม)

41ข้อมูลที่ใช้ฝึกโมเดล AI สะท้อนสัดส่วนและลักษณะของประชากรกลุ่มเป้าหมายในโลกจริงหรือไม่?

42มีการวิเคราะห์เพื่อหาความลำเอียง (Bias) ที่อาจเกิดจากกลุ่มตัวอย่างที่ไม่สมดุลหรือไม่?

43ข้อมูลครอบคลุมกรณีการใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงกรณีที่เกิดขึ้นไม่บ่อยแต่มีความสำคัญ (Edge Cases) หรือไม่?

44มีการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลายเพื่อลดอคติเชิงระบบ (Systemic Bias) ที่อาจมาจากแหล่งข้อมูลเดียวหรือไม่?

45มีการประเมินว่ามีกลุ่มประชากรหรือสถานการณ์ใดที่ยังขาดหายไปจากชุดข้อมูล (Data Gaps) หรือไม่?

กลุ่มที่ 4: ความเหมาะสมต่อบริบท AI
Timeliness and Freshness

(ความทันเวลาและความสดใหม่)

46มีการระบุอย่างชัดเจนว่าข้อมูลแต่ละชุดมีการอัปเดตล่าสุดเมื่อใด และมีความถี่ในการอัปเดตบ่อยแค่ไหน?

47ความสดใหม่ของข้อมูลเพียงพอต่อความต้องการในการตัดสินใจทางธุรกิจหรือการทำงานของโมเดลหรือไม่?

48มีระบบติดตามและแจ้งเตือนเมื่อข้อมูลที่สำคัญเริ่มเก่าเกินไป (Stale Data) หรือไม่?

49สำหรับโมเดล AI มีการเฝ้าระวังประสิทธิภาพที่อาจลดลงจากการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลตามกาลเวลา (Concept Drift) หรือไม่?

50มีกระบวนการนำเข้าข้อมูลใหม่ (Data Ingestion Pipeline) ที่เป็นอัตโนมัติและมีความเสถียรหรือไม่?

1.2 Metadata Completeness Checklist

Checklist นี้ใช้ประเมินความครบถ้วนของ Metadata ที่ใช้ในการพัฒนา AI เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีการอธิบายที่สมบูรณ์ ถูกต้อง และสามารถนำไปใช้ต่อยอดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย Checklist นี้สอดคล้องกับหลักการของ Data Governance และ AI Governance ที่อิงจากมาตรฐานสากล เช่น DM-BOK, GDPR, PDPA และ AI Act

เกณฑ์การประเมิน:
0 = ไม่มีหลักฐาน / ไม่ทำเลย
1 = ต้องปรับปรุง: ขาด Metadata ที่จำเป็นอย่างมีนัยสำคัญ ส่งผลต่อความสามารถในการใช้งานข้อมูล
2 = พอใช้: ข้อมูล Metadata มีรายละเอียดสำคัญเพียงบางส่วน แต่ยังไม่เพียงพอในการสนับสนุนการนำข้อมูลไปใช้ได้อย่างสมบูรณ์
3 = ดี: มีข้อมูล Metadata เกือบครบถ้วน แต่ยังขาดบางส่วนที่ไม่ส่งผลกระทบต่อการใช้งานมากนัก
4 = ดีเยี่ยม: มีข้อมูล Metadata ครบถ้วน ชัดเจน และเป็นไปตาม Standard Metadata Documentation Template

Checklist Items

(รายการตรวจสอบ)

1ระบุแหล่งที่มาของข้อมูล (Data Source) ไว้อย่างชัดเจน

2ระบุวัตถุประสงค์ของการใช้งานข้อมูล (Purpose of Use) อย่างชัดเจน

3จัดทำพจนานุกรมข้อมูล (Data Dictionary) อย่างครบถ้วน ถูกต้อง และชัดเจน

4ระบุช่วงเวลาที่เกี่ยวข้องของข้อมูล (Temporal Coverage) อย่างชัดเจน

5ระบุขอบเขตเชิงพื้นที่ของข้อมูล (Spatial Coverage) อย่างชัดเจน

6ระบุผู้รับผิดชอบหรือเจ้าของข้อมูล (Data Owner) อย่างชัดเจน

7จัดทำการควบคุม Version ข้อมูล (Version Control) อย่างชัดเจน

8ระบุเงื่อนไขหรือข้อจำกัดในการใช้งานข้อมูล (Conditions & Constraints) อย่างชัดเจน

9ระบุรูปแบบหรือโครงสร้างของข้อมูล (Format/Structure) อย่างชัดเจน

10ระบุข้อมูลอื่นที่เกี่ยวข้องหรือเชื่อมโยง (Related Data References) อย่างชัดเจน