Generic Data Observatory: ความปลอดภัยของประเภทข้อมูลในการตรวจสอบข้อมูล

ในโลกที่เชื่อมโยงถึงกันในปัจจุบัน องค์กรต่างๆ พึ่งพาข้อมูลอย่างมากในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม การพึ่งพานี้ก่อให้เกิดความซับซ้อนในการจัดการและตรวจสอบข้อมูล โพสต์บล็อกนี้จะสำรวจแนวคิดของ Generic Data Observatory โดยเน้นที่แง่มุมที่สำคัญอย่างยิ่งของ Type Safety ในการตรวจสอบข้อมูล และผลกระทบต่อการรับรองความสมบูรณ์ ความปลอดภัย และความสามารถในการปรับขนาดของข้อมูลในบริบททั่วโลก เราจะเจาะลึกหลักการพื้นฐาน ประโยชน์ ความท้าทาย และการนำไปปฏิบัติจริง พร้อมยกตัวอย่างทั่วโลก

ทำความเข้าใจความจำเป็นของ Generic Data Observatory

Generic Data Observatory (GDO) โดยเนื้อแท้แล้วคือแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์และได้มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อสังเกต ตรวจสอบ และจัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ทั่วทั้งองค์กร มันไม่ใช่แค่ที่เก็บข้อมูล แต่เป็นระบบที่อำนวยความสะดวกในการกำกับดูแลข้อมูลที่ครอบคลุม ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคุณภาพข้อมูล ประสิทธิภาพ และความปลอดภัย คุณค่าหลักของ GDO อยู่ที่ความสามารถในการให้มุมมองแบบองค์รวมของภูมิทัศน์ข้อมูล ช่วยให้สามารถแก้ไขปัญหาเชิงรุกและส่งเสริมการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ความต้องการระบบดังกล่าวเติบโตขึ้นอย่างทวีคูณเมื่อองค์กรต่างๆ ขยายขอบเขตดิจิทัลไปทั่วโลก

องค์ประกอบหลักของ Generic Data Observatory

• การนำเข้าข้อมูล (Data Ingestion): กลไกในการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ (ฐานข้อมูล, API, บริการสตรีมมิ่ง) ทั่วโลก
• การแปลงข้อมูล (Data Transformation): กระบวนการทำความสะอาด แปลง และสร้างมาตรฐานข้อมูลเพื่อให้มั่นใจในความสอดคล้องและสามารถใช้งานได้ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อข้อมูลทั่วโลก ซึ่งอาจมีรูปแบบและมาตรฐานที่แตกต่างกัน
• การจัดเก็บข้อมูล (Data Storage): โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัยและปรับขนาดได้เพื่อรองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พิจารณาการซ้ำซ้อนทางภูมิศาสตร์และกฎระเบียบเกี่ยวกับอำนาจอธิปไตยของข้อมูล
• การจัดทำแคตตาล็อกข้อมูล (Data Cataloging): เครื่องมือจัดการเมตาดาตาและการค้นพบข้อมูลเพื่อให้ผู้ใช้สามารถค้นหาและทำความเข้าใจสินทรัพย์ข้อมูล
• การตรวจสอบข้อมูล (Data Monitoring): การตรวจสอบคุณภาพข้อมูล ประสิทธิภาพ และความปลอดภัยแบบเรียลไทม์และแบบย้อนหลัง นี่คือจุดที่ Type Safety เข้ามามีบทบาท
• การกำกับดูแลข้อมูล (Data Governance): นโยบาย กระบวนการ และเครื่องมือในการจัดการการเข้าถึงข้อมูล ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกำหนด สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลที่อยู่ภายใต้ GDPR หรือ CCPA
• การแสดงข้อมูลและการรายงาน (Data Visualization and Reporting): เครื่องมือสำหรับการแสดงข้อมูลและการสร้างรายงานเพื่อจัดทำข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

ความสำคัญของ Type Safety ในการตรวจสอบข้อมูล

Type Safety เป็นแนวคิดพื้นฐานในการพัฒนาซอฟต์แวร์และการจัดการข้อมูล ซึ่งหมายถึงการปฏิบัติตามเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นไปตามประเภทและรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในบริบทของ Generic Data Observatory Type Safety มีบทบาทสำคัญในการ:

• ความสมบูรณ์ของข้อมูล (Data Integrity): ป้องกันความเสียหายของข้อมูลและรับรองความถูกต้องของข้อมูล ระบบที่ปลอดภัยตามประเภทจะตรวจสอบข้อมูลอย่างเข้มงวดก่อนที่จะถูกจัดเก็บหรือประมวลผล
• การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล (Data Validation): บังคับใช้กฎคุณภาพข้อมูลและรับรองว่าข้อมูลเป็นไปตามรูปแบบและช่วงที่คาดหวัง สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการป้องกันข้อผิดพลาดในการประมวลผลการวิเคราะห์
• การป้องกันข้อผิดพลาด (Error Prevention): ตรวจจับข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ ใน Data Pipeline ลดผลกระทบจากความไม่สอดคล้องกันของข้อมูล
• การปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาด (Improved Scalability): ทำให้ Data Pipeline ที่ประมวลผลข้อมูลมีความยืดหยุ่นต่อความล้มเหลวมากขึ้น และช่วยให้ประมวลผลได้เร็วขึ้น
• การรักษาความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น (Enhanced Security): ป้องกันช่องโหว่ที่เกิดจากประเภทหรือรูปแบบข้อมูลที่ไม่คาดคิด สิ่งนี้จำเป็นอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้ามพรมแดนระหว่างประเทศ

การนำ Type Safety ไปใช้

การนำ Type Safety ไปใช้ใน Generic Data Observatory จำเป็นต้องมีแนวทางที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงการกำหนด Data Schema อย่างรอบคอบ การตรวจสอบข้อมูลในขั้นตอนต่างๆ ของ Data Pipeline และการใช้ภาษาและเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่ปลอดภัยตามประเภท

• การกำหนด Data Schema: กำหนด Data Schema ที่ชัดเจนและครอบคลุมซึ่งระบุประเภทข้อมูล รูปแบบ และข้อจำกัดของแต่ละฟิลด์ข้อมูล เครื่องมือเช่น JSON Schema, Protocol Buffers และ Avro มักใช้กันทั่วไป
• การตรวจสอบข้อมูลเมื่อนำเข้า (Data Validation at Ingestion): ใช้กฎการตรวจสอบเมื่อนำเข้าข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นไปตาม Schema ที่กำหนด ใช้ไลบรารีและเครื่องมือการตรวจสอบภายใน Data Pipeline การนำเข้าข้อมูล
• การตรวจสอบการแปลงข้อมูล (Data Transformation Validation): ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการแปลงข้อมูลไม่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดด้านประเภท ใช้ภาษาที่ปลอดภัยตามประเภทและเครื่องมือการตรวจสอบระหว่างการแปลง
• การออกแบบ API และสัญญาประเภท (API Design and Type Contracts): สำหรับข้อมูลที่เข้าถึงผ่าน API ให้ใช้การออกแบบ API ที่ปลอดภัยตามประเภท (เช่น การใช้เทคโนโลยีเช่น OpenAPI หรือ gRPC กับ Protobuf) เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่แลกเปลี่ยนระหว่างระบบเป็นไปตามสัญญาที่กำหนด
• การตรวจสอบและแจ้งเตือนข้อมูล (Data Monitoring and Alerting): ตั้งค่าระบบตรวจสอบเพื่อตรวจจับและแจ้งเตือนการละเมิดประเภทข้อมูล ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงรุกเกี่ยวกับปัญหาคุณภาพข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น
• ภาษาและเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่ปลอดภัยตามประเภท (Type-Safe Programming Languages and Tools): ใช้ภาษาและเครื่องมือการเขียนโปรแกรมที่มีระบบประเภทที่แข็งแกร่ง (เช่น TypeScript, Go, Scala, Rust) เพื่อสร้าง Data Pipeline ที่มีความแข็งแกร่งและปลอดภัยตามประเภท

ตัวอย่างทั่วโลกและกรณีศึกษา

เรามาสำรวจตัวอย่างและกรณีศึกษาจริงบางส่วนที่แสดงถึงการประยุกต์ใช้เชิงปฏิบัติและประโยชน์ของการนำ Generic Data Observatory ไปใช้โดยเน้นที่ Type Safety:

ตัวอย่างที่ 1: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซระหว่างประเทศ

สถานการณ์: แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซทั่วประมวลผลธุรกรรมหลายล้านรายการทุกวันในหลายประเทศ ข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลผู้ใช้ รายละเอียดผลิตภัณฑ์ ประวัติคำสั่งซื้อ และข้อมูลการชำระเงิน การรับรองความสมบูรณ์และความถูกต้องของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง

การนำไปใช้: แพลตฟอร์มนี้ใช้ GDO ที่มีความปลอดภัยประเภทข้อมูลที่แข็งแกร่งตลอด Data Pipeline ของตน โดยใช้:

• Data Schema: JSON Schema เพื่อกำหนดโครงสร้างข้อมูลสำหรับโปรไฟล์ลูกค้า แคตตาล็อกผลิตภัณฑ์ และรายละเอียดคำสั่งซื้อ
• การตรวจสอบข้อมูลเมื่อนำเข้า: กฎการตรวจสอบข้อมูลที่จุดสิ้นสุด API ที่รับข้อมูลจากภูมิภาคต่างๆ สิ่งนี้ป้องกันความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลที่เกิดจากรูปแบบที่ไม่ถูกต้องหรือฟิลด์ที่ขาดหายไป
• การแปลงข้อมูล: Data Pipeline ใน Scala ซึ่งเป็นภาษาที่ปลอดภัยตามประเภท ประมวลผลและสร้างมาตรฐานข้อมูล
• การตรวจสอบข้อมูล: ระบบตรวจสอบและแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับและติดธงความผิดปกติ เช่น ประเภทข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในข้อมูลคำสั่งซื้อหรือข้อมูลผลิตภัณฑ์

ประโยชน์: แนวทางนี้ช่วยลดข้อผิดพลาดของข้อมูล ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล และเร่งการแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล แพลตฟอร์มสามารถสร้างรายงานที่แม่นยำยิ่งขึ้น ตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น และปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้า

ตัวอย่างที่ 2: บริษัทบริการทางการเงินระดับโลก

สถานการณ์: บริษัทบริการทางการเงินดำเนินงานในหลายประเทศ จัดการข้อมูลทางการเงินจำนวนมหาศาล ความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นสิ่งสำคัญ

การนำไปใช้: บริษัทได้นำ GDO มาใช้ซึ่งออกแบบมาเพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน คุณสมบัติหลักประกอบด้วย:

• การออกแบบ API ที่ปลอดภัยตามประเภท: gRPC กับ Protocol Buffers ใช้เพื่อกำหนดและจัดการ API สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่แลกเปลี่ยนระหว่างระบบภายในเป็นไปตามสัญญาและประเภทข้อมูลที่กำหนด ลดช่องโหว่จากการจัดการข้อมูล
• การปิดบังและการเข้ารหัสข้อมูล (Data Masking and Encryption): ฟิลด์ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจะถูกปิดบังหรือเข้ารหัสระหว่างกระบวนการนำเข้าข้อมูล
• การกำกับดูแลข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด: การควบคุมการเข้าถึงข้อมูลถูกรวมเข้ากับระบบประเภทเพื่อมอบการกำกับดูแลที่เข้มงวดและการปฏิบัติตามกฎระเบียบทางการเงินทั่วโลก (เช่น GDPR, CCPA และมาตรฐานธนาคารระดับภูมิภาค)
• การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล: การตรวจสอบข้อมูลอย่างสม่ำเสมอเทียบกับ Schema ที่กำหนดไว้จะรับประกันความสมบูรณ์และความถูกต้องของข้อมูลทางการเงินในทุกระบบ

ประโยชน์: แนวทางที่ครอบคลุมนี้ช่วยเพิ่มความปลอดภัยของข้อมูล ทำให้การปฏิบัติตามกฎระเบียบง่ายขึ้น และช่วยให้บริษัทสามารถจัดให้มีการรายงานที่โปร่งใสและสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าทั่วโลก

ตัวอย่างที่ 3: องค์กรด้านสุขภาพระหว่างประเทศ

สถานการณ์: องค์กรด้านสุขภาพรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยจากคลินิกและโรงพยาบาลทั่วโลก การปกป้องข้อมูลผู้ป่วยที่ละเอียดอ่อนและการเปิดใช้งานการทำงานร่วมกันระหว่างระบบเป็นลำดับความสำคัญหลัก

การนำไปใช้: องค์กรนี้ใช้ GDO ที่มีความปลอดภัยประเภทข้อมูลที่แข็งแกร่งเพื่อจัดการบันทึกสุขภาพผู้ป่วย

• มาตรฐาน HL7 และ FHIR: พวกเขาใช้มาตรฐาน Health Level Seven (HL7) และ Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) ซึ่งรวมถึงประเภทข้อมูลและโครงสร้างที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับข้อมูลด้านสุขภาพ ซึ่งได้รับการตรวจสอบและติดตามโดยใช้เครื่องมือที่เหมาะสม
• การแปลงข้อมูล: การแปลงจะดำเนินการโดยใช้ Data Pipeline ที่มีความแข็งแกร่งและปลอดภัยตามประเภทเพื่อให้แน่ใจว่าบันทึกเป็นไปตามมาตรฐาน และรักษาการทำงานร่วมกันระหว่างระบบการดูแลสุขภาพที่แตกต่างกัน
• การเข้ารหัสข้อมูล: ข้อมูลผู้ป่วยทั้งหมดจะถูกเข้ารหัส และการควบคุมการเข้าถึงจะถูกบังคับใช้อย่างเข้มงวด โดยอิงจากประเภทข้อมูลและบทบาทของผู้ใช้
• การตรวจสอบข้อมูล (Data Auditing): พวกเขาสร้างและดูแลรักษาบันทึกการตรวจสอบที่ละเอียดเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือคำขอเข้าถึงใดๆ

ประโยชน์: ระบบนี้ช่วยให้องค์กรสามารถให้การดูแลที่ปลอดภัยและเป็นไปตามข้อกำหนดสำหรับผู้ป่วยในหลายภูมิภาค ช่วยเพิ่มการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างผู้ให้บริการด้านสุขภาพที่แตกต่างกัน และสนับสนุนการวิจัยและพัฒนา

ความท้าทายในการนำ Type Safety ไปใช้ในบริบททั่วโลก

แม้ว่าประโยชน์ของ Type Safety จะชัดเจน แต่ก็มีความท้าทายที่องค์กรต้องจัดการเมื่อนำ GDO ไปใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบททั่วโลก:

• ความซับซ้อนของข้อมูล: ข้อมูลอาจมีความซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ที่มีรูปแบบ มาตรฐาน และระดับคุณภาพที่แตกต่างกัน การพัฒนา Schema มีความสำคัญ
• การรวมระบบกับระบบเก่า (Integration with Legacy Systems): การรวม GDO เข้ากับระบบเก่าที่มีอยู่ ซึ่งอาจไม่ปลอดภัยตามประเภท ซึ่งมักต้องการการวางแผนอย่างรอบคอบและแนวทางแบบแบ่งระยะ
• ความแตกต่างทางวัฒนธรรมและกฎระเบียบ: การจัดการกับกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ข้อกำหนดเกี่ยวกับอำนาจอธิปไตยของข้อมูล และความอ่อนไหวทางวัฒนธรรมที่แตกต่างกันในแต่ละประเทศ
• ช่องว่างทักษะ: ความต้องการทักษะเฉพาะทางในการเขียนโปรแกรมที่ปลอดภัยตามประเภท การสร้างแบบจำลองข้อมูล การตรวจสอบข้อมูล และการกำกับดูแลข้อมูล อาจมีทรัพยากรไม่เพียงพอในบางภูมิภาค
• ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ (Scalability and Performance): การรับรองว่า Data Observatory และกระบวนการตรวจสอบตามประเภทสามารถจัดการปริมาณ ความเร็ว และความหลากหลายของข้อมูลได้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการนำ Generic Data Observatory ด้วย Type Safety ไปใช้

เพื่อเอาชนะความท้าทายเหล่านี้และรับประกันการนำไปใช้ที่ประสบความสำเร็จ องค์กรควรปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• กำหนดนโยบายการกำกับดูแลข้อมูลที่ชัดเจน: กำหนดนโยบายและขั้นตอนการกำกับดูแลข้อมูลที่ชัดเจนสำหรับการเข้าถึงข้อมูล คุณภาพ และความปลอดภัย ปรับนโยบายเหล่านี้ให้ตรงตามข้อกำหนดกฎระเบียบทั่วโลก (เช่น GDPR, CCPA, กฎหมายคุ้มครองข้อมูลระดับภูมิภาค)
• เลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม: เลือกเครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสมสำหรับการนำเข้าข้อมูล การแปลง การจัดเก็บ การตรวจสอบ และการวิเคราะห์ พิจารณาโซลูชันโอเพนซอร์สและเชิงพาณิชย์ตามความต้องการเฉพาะขององค์กร
• ใช้การตรวจสอบข้อมูลที่แข็งแกร่ง: ดำเนินการตรวจสอบข้อมูลที่ครอบคลุมในทุกขั้นตอนของ Data Pipeline รวมถึงการนำเข้าข้อมูล การแปลง และการจัดเก็บ ใช้ประโยชน์จากภาษาที่ปลอดภัยตามประเภทและไลบรารีการตรวจสอบ
• ให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูล: ลงทุนในโครงการคุณภาพข้อมูล ซึ่งรวมถึงการทำโปรไฟล์ข้อมูล การล้างข้อมูล และการเพิ่มข้อมูลข้อมูล กำหนดตัวชี้วัดคุณภาพข้อมูลและติดตามอย่างต่อเนื่อง
• ลงทุนในความปลอดภัย: ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง รวมถึงการเข้ารหัสข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง และการบันทึกการตรวจสอบ ให้ความสำคัญกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยในการจัดเก็บข้อมูล การถ่ายโอนข้อมูล และการควบคุมการเข้าถึง
• สร้างสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้: ออกแบบสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดได้ซึ่งสามารถจัดการกับปริมาณและความเร็วของข้อมูลที่เพิ่มขึ้น พิจารณาการใช้โซลูชันบนคลาวด์และระบบกระจาย
• ส่งเสริม Data Lineage และความโปร่งใส: ใช้การติดตาม Data Lineage เพื่อทำความเข้าใจที่มาและการไหลของข้อมูล จัดทำเอกสารและเมตาดาตาที่ชัดเจนเพื่อให้เกิดความโปร่งใส
• ให้การฝึกอบรมที่ครอบคลุม: จัดโปรแกรมการฝึกอบรมเพื่อสอนผู้ใช้เกี่ยวกับการกำกับดูแลข้อมูล คุณภาพข้อมูล และความปลอดภัยของข้อมูล ส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั่วทั้งองค์กร
• ตรวจสอบและทำซ้ำ: ตรวจสอบประสิทธิภาพและประสิทธิผลของ GDO อย่างต่อเนื่อง ทำการปรับปรุงซ้ำตามข้อเสนอแนะและความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป
• พิจารณาการจัดเก็บข้อมูลในท้องถิ่นและอำนาจอธิปไตยของข้อมูล: เมื่อจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ให้แน่ใจว่าได้ปฏิบัติตามกฎระเบียบของท้องถิ่นเกี่ยวกับที่จัดเก็บและการประมวลผลข้อมูล ใช้กลยุทธ์การพำนักข้อมูลตามที่กำหนด

สรุป

การนำ Generic Data Observatory ไปใช้โดยเน้นที่ Type Safety ในการตรวจสอบข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับองค์กรที่มุ่งมั่นที่จะจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพในโลกที่ซับซ้อนและเชื่อมโยงถึงกันมากขึ้น ด้วยการยอมรับ Type Safety องค์กรสามารถเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูล ปรับปรุงคุณภาพข้อมูล ป้องกันข้อผิดพลาด และเพิ่มความปลอดภัย ซึ่งจะช่วยให้สามารถตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น ปรับปรุงการดำเนินงาน และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันในระดับโลก ด้วยการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด องค์กรสามารถจัดการกับความท้าทายและนำ GDO ไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ ซึ่งเป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการกำกับดูแลข้อมูลและการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยไม่คำนึงถึงขอบเขตทั่วโลกของตน เนื่องจากปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูลยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง ความต้องการโซลูชันการจัดการข้อมูลที่แข็งแกร่งและปลอดภัยตามประเภทจะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นเท่านั้น นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจระหว่างประเทศที่ต้องจัดการกับข้อมูล กฎระเบียบ และความคาดหวังทางวัฒนธรรมที่หลากหลาย การลงทุนใน Data Observatory ที่แข็งแกร่งและปลอดภัยตามประเภทเป็นการลงทุนในอนาคตขององค์กรทั่วโลก