3 อาชีพ สาย Data ที่เหมาะกับธุรกิจในยุคปัจจุบัน ในอดีตที่ผ่านมาการใช้ Data นั้นยังไม่เป็นที่นิยมกันมากนัก แต่ในปัจจุบันหลายคนคงเคยได้ยินคำว่า Big Data กันอย่างแพร่หลาย ทำให้องค์กรหลายส่วน เริ่มหันมาสนใจ Data มากขึ้นและทำให้เกิดอาชีพ และตำแหน่งที่เหมาะกับการใช้ Data อย่างจริงจังกันมากขึ้น ซึ่งที่ผ่านมามีสถานการณ์ Covid-19 เข้ามาในระหว่างช่วงเปลี่ยนผ่าน ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางต่างๆ จึงทำให้ 3 อาชีพ สาย Data มีโอกาสในการหาช่องทางการทำงานในรูปแบบใหม่ๆ บุคคลที่มีคุณสมบัติในความเชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้อง อาชีพดังกล่าวจะมีอะไรบ้าง

เรียนรู้เพิ่มเติม : เริ่มต้นเรียนรู้ Data Science เพื่อก้าวเข้าสู่นักวิจัยข้อมูล

อาชีพสาย Data

Data Analyst (นักวิเคราะห์ข้อมูล)

อาชีพ Data Analyst หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูลนั้น เป็นอาชีพที่องค์กรในปัจจุบันนั้นจำเป็นจะต้องมี เพื่อศึกษาข้อมูลในส่วนที่องค์กรนั้น ๆ ยังขาดข้อมูลอยู่ และต้องการมีไว้ เพื่อศึกษาและวิเคราะห์คู่แข่ง และนำเอาข้อมูลที่วิเคราะห์ได้มาเสนอให้กับองค์กร ซึ่งอาชีพนี้มีเงินเดือนและได้ค่าตอบแทนที่สูงโดยฐานที่ได้รับคือ 30,000 – 50,000 บาท ตามเนื้องานที่ได้รับมอบหมาย Data Analyst เป็นอีกหนึ่งอาชีพที่สำคัญอย่างมาก เพราะหากเรามีข้อมูลที่สามารถนำไปใช้วิเคราะห์ตลาด และวิเคราะห์กลุ่มลูกค้าได้ จะส่งผลให้ประสิทธิภาพของการทำงานนั้น ตรงจุด และได้ผลตรงตามเป้าหมายที่เราต้องการ ในส่วนของการวางแผนต่อไปก็จะทำให้เรารู้ว่าควรจะไปในทิศทางไหน เพื่อทำให้องค์กรเดินหน้าพัฒนาต่อไปได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

คุณสมบัติของ Data Analyst

Math / Statistics – ความรู้เรื่องตัวเลข สถิติ และทำงานเกี่ยวกับข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ว่าไม่ได้มีความจำเป็นต้องเข้าใจในส่วนที่เป็นทฤษฎี เช่น การหา Growth หา Metrics ที่มีประสิทธิภาพเพื่อนำไปรายงานใน Insight หรือแสดงใน Dashboard ซึ่งจะทำให้สามารถแสดงนัยยะสำคัญของข้อมูลได้อย่างถูกต้องและเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนตัดสินใจเรื่องอื่น ๆ

Data Visualization – การแสดงข้อมูลที่มีความซับซ้อนให้เข้าใจได้ง่าย เป็นอีกหนึ่งทักษะจำเป็นที่ Data Analyst ต้องมี และนอกจากการทำสไลด์ใน PowerPoint เพื่อรายงานแล้ว DA ต้องสามารถทำ Automated Dashboard ที่สามารถอัพเดตข้อมูลให้ลูกค้าได้เช็กตัวเลขได้แบบ Realtime ตอบสนองโลกธุรกิจยุคดิจิทัลที่ต้องอาศัยความรวดเร็ว

Database – Data Analyst มีความจำเป็นที่จะต้องมีความรู้ความเข้าใจใน Database หรือฐานข้อมูล ซึ่งเป็นที่จัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ใช้พื้นที่มาก สามารถที่จะวางแผน Infrastructure เบื้องต้นเพื่อให้สามารถรองรับปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาลของฐานข้อมูลได้อย่างเพียงพอ และรองรับจำนวนข้อมูลที่อาจเพิ่มมากขึ้นในอนาคตด้วย พร้อมทั้งความเข้าใจข้อมูลแบบต่าง ๆ (Data Structure) เพื่อจะได้นำมาวิเคราะห์ต่อได้อย่างถูกต้อง หรือหากมีข้อมูลตรงไหนตกหล่นขาดหายไป Data Analyst จะวางแผนเพื่อเก็บข้อมูลในส่วนนี้เพิ่มขึ้นมาได้

Data Tools – ทักษะความรู้ความเข้าใจในการใช้เครื่องมือที่ใช้จัดการกับข้อมูล ซึ่งเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับ DA มีดังนี้

MS Excel ที่เป็นทั้งตารางเก็บข้อมูล และสามารถ Pivot หรือวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย เพื่อทำเป็นรายงานได้ หรือ

MS Access เครื่องมือสร้าง Query อย่างง่ายที่จะทำให้สามารถเรียกดูข้อมูลได้โดยไม่จำเป็นต้องเขียนคำสั่งหรือ Coding ให้ยุ่งยาก ซึ่งจะสามารถจัดการกับข้อมูลที่มีปริมาณมากที่ Excel ไม่สามารถทำได้

SQL การเขียน Code เพื่อใช้จัดการกับข้อมูลที่มีอยู่ในระบบ ไม่ว่าจะเป็นการดึงข้อมูล การค้นหา จัดรูปแบบ ปรับปรุง เปลี่ยนแปลง เพิ่ม หรือ ลบข้อมูล เรียกได้ว่าเป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่สามารถใช้จัดการทุกอย่างได้ โดยที่ไม่มีข้อจำกัดเรื่องขนาดข้อมูลอีกด้วย

Data Scientists (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล) 

อาชีพนี้เป็นสายงานที่ได้รับความสนใจมาก หาก Data Analyst เป็นอาชีพที่วิเคราะห์ปัจจุบันแต่หากพูดถึง Data Scientists นั้น สามารถใช้ Data เพื่อทำนายอนาคตได้เลย หลังจากที่ Data Analyst รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบันแล้ว Data Scientists ก็จะนำผลการวิเคราะห์เหล่านั้นมาทำนายสิ่งที่อาจจะเกิดขึ้น รวมไปถึงการหาแนวทางดำเนินงานให้มีประสิทธิภาพและเหมาะสม การคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตว่าองค์กรจะไปในทิศทางใดได้บ้าง ไม่ว่าสถานการณ์นั้นจะไม่ค่อยสู้ดีนัก อาชีพ Data Scientists ก็สามารถวิเคราะห์ และหาทางออกให้องค์กรได้อย่างแน่นอน ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ สร้างสรรค์โปรโมชั่น พัฒนาผลิตภัณฑ์ และยังช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมผู้บริโภคมากขึ้น  แต่ก่อนจะนำข้อมูลไปใช้ ก็ต้องผ่านขั้นตอนการตั้งสมมติฐาน ทดลอง และหาผลลัพธ์ ซึ่งถือเป็นกระบวนการหนึ่งของนักวิทยาศาสตร์ (Scientist)

กระบวนการทำงานของอาชีพ Data Scientist คือ ตั้งสมมติฐาน ค้นคว้าหาข้อมูล  วิเคราะห์ข้อมูล สร้างแบบจำลอง  สื่อสารผลลัพธ์

ความสามารถที่จำเป็นสำหรับอาชีพ Data Scientists

 Data Scientist คืออาชีพที่ต้องมีความรู้หลายด้าน ทั้งทักษะทางตรง (Hard skill) และ ทักษะทางอ้อม (Soft skill) ประกอบไปด้วย

ความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ

  Data Scientist คือบุคคลที่มีความรู้คณิตศาสตร์เชิงลึกและสถิติ เพื่อนำมากลั่นกรองและตีความผลลัพธ์ของข้อมูล เช่น การเรียนรู้ด้วยตนเองของโปรแกรมต่างๆ (Machine Learning) การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) หรือพีชคณิต (Algebra) 

การเขียนโปรแกรม

มีความชำนาญการใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์และการเขียนโค้ด ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ และสร้างแบบจำลองในการพัฒนาระบบหรือผลิตภัณฑ์ รวมถึงทักษะการนำเสนอข้อมูลเชิงภาพ (Visualization) สื่อสารข้อมูลออกเป็นกราฟหรือภาพที่เข้าใจได้ง่าย

ความรู้ด้านธุรกิจและการตลาด

ทักษะนี้สามารถศึกษาเพิ่มเติมนอกเหนือจากสาขาที่เรียนได้ อาจอาศัยประสบการณ์การทำงานร่วมด้วย ความรู้ด้านธุรกิจและทักษะการตลาดเป็นสิ่งสำคัญที่ไม่แพ้ความรู้เฉพาะทางเลย เพราะจะช่วยให้ Data Scientist เข้าใจกลไกทางธุรกิจและคาดการณ์เทรนด์การตลาดได้  โดยพื้นฐานแล้วต้องเป็นผู้ที่สนใจโซเชียลมีเดียและสนใจเรื่องในกระแสสังคม เพื่อนำมาเชื่อมโยงกับความต้องการของผู้บริโภค ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการพัฒนาธุรกิจ

ทักษะการสื่อสาร

การสื่อสารอาจเป็นทักษะที่ถูกมองข้าม ทั้งที่จริงแล้วเป็นสิ่งสำคัญมาก เพราะ Data Scientist คือคนที่ต้องสื่อสารกับเพื่อนร่วมงานฝ่ายอื่นๆ เช่น ฝ่ายการตลาด ธุรกิจ เซลส์ ที่อาจไม่มีความรู้ด้าน Data โดยตรง พูดง่ายๆ ก็คือสามารถอธิบายเรื่องยากให้คนทั่วไปเข้าใจได้ โดยการเลือกวิธีนำเสนอที่เหมาะสมกับข้อมูลแต่ละประเภท ข้อมูลบางอย่างอาจจะเหมาะทำเป็นกราฟ แผนภูมิ หรือ Infographics 

เรียนรู้เพิ่มเติม : เริ่มต้นเรียนรู้ Data Science เพื่อก้าวเข้าสู่นักวิจัยข้อมูล

Data Engineer (วิศวกรข้อมูล)

วิศวกรข้อมูล (Data Engineer หรือ DE)  ทำหน้าที่สร้างชุดข้อมูลที่ง่ายต่อการวิเคราะห์ โดยปรับปรุงข้อมูล (Transform Data) ทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) สร้างความน่าเชื่อถือและคุณภาพของข้อมูลด้วยวิธีการต่าง ๆ โดยทำการรวมข้อมูลดิบจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ (Data Source) เพื่อสร้างชุดข้อมูลตามรูปแบบที่ตอบโจทย์ทางธุรกิจ อีกทั้งยังพัฒนาสถาปัตยกรรมที่ใช้ดึงข้อมูลและการแปลงข้อมูลต่าง ๆ และทดสอบเพื่อการสร้างแบบจำลองในการนำไปใช้ทำนาย คาดการณ์ (Forecast) ตอบโจทย์กับทางธุรกิจให้กับองค์กร

ทักษะที่สำคัญของวิศวกรข้อมูล (Data Engineer หรือ DE)

Hard Skills ของ Data Engineer

• ทักษะด้านคณิตศาสตร์ และตัวเลข ในระดับดี
• ทักษะด้านสถิติ
• ประสบการณ์ตรงกับการออกแบบฐานข้อมูล SQL
• เข้าใจเรื่องสคริปต์และเว็บไซต์ เช่น json, xml, java script, html5
• เข้าใจกระบวนการ ETL และการใช้เครื่องมืออย่าง SSIS, Power Query
• สามารถใช้งานเครื่องมือในการสร้างรายงาน สร้าง Dashboard เช่น Power BI, Tableau , Qlik
• ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคด้วยโมเดลข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) 
• ความรู้เกี่ยวกับภาษาโปรแกรม (เช่น Python, Java หรือ .NET)

Soft Skills ของ Data Engineer

• ทักษะการนำเสนอ สามารถในการอธิบายโดยสามารถนำความคิดที่ซับซ้อนมาทำให้เป็นรูปแบบที่เข้าใจง่าย
• นักสื่อสารที่ดีพร้อมการจัดการผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้
• มีความใส่ใจทุกรายละเอียด
• ทักษะการแก้ปัญหา

เรียนรู้เพิ่มเติม : เริ่มต้นเรียนรู้ Data Science เพื่อก้าวเข้าสู่นักวิจัยข้อมูล

—————————————————————————————————————–

ช่องทางติดตามอื่น ๆ
Facebook: https://www.facebook.com/youmooc
LINE: @youmooc (อย่าลืมใส่ @) [https://lin.ee/thXVOy0]