การเริ่มต้นอาชีพ Data Analyst: แนวทางและทักษะที่จำเป็น

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) เป็นพื้นฐานสำคัญที่ช่วยเปลี่ยนแปลงธุรกิจในปัจจุบัน องค์กรต่าง ๆ อาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตัดสินใจและวางกลยุทธ์ธุรกิจ ทำให้งานด้าน Data Analyst เป็นที่ต้องการอย่างมาก บทความนี้จะพาคุณมาทำความรู้จักกับอาชีพ Data Analyst และทักษะที่จำเป็นสำหรับการเริ่มต้นในสายงานนี้

ความสำคัญของ Data Analysis ต่อธุรกิจ

การวิเคราะห์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อธุรกิจในหลายด้าน ได้แก่:

• การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ: ข้อมูลที่ดีช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจ การตัดสินใจที่มีพื้นฐานจากข้อมูลที่เชื่อถือได้ช่วยให้องค์กรสามารถวางแผนและดำเนินงานได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจเลือกทำเลที่ตั้งของร้านค้าใหม่ หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ ที่ตอบสนองความต้องการของตลาด

• พัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการ: การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ทราบความต้องการของลูกค้าและตลาด การศึกษาความคิดเห็นและข้อเสนอแนะจากลูกค้าสามารถนำมาปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการให้ตรงตามความต้องการของตลาดได้มากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยในการระบุโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่

• รับมือกับการเปลี่ยนแปลง: การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้องค์กรเห็นแนวโน้มและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาดได้ทันเวลา ตัวเลขและข้อมูลต่าง ๆ หากนำไปวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพแล้วจะช่วยให้เห็นถึงแนวโน้มและทิศทางในอนาคต ส่งผลให้ภาคธุรกิจมีเวลาปรับตัวและวางแผนรับมือกับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างยืดหยุ่น

บทบาทของ Data Analyst

Data Analyst ทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่สามารถนำมาใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ รวมถึงการวางแผนกลยุทธ์ต่าง ๆ

หน้าที่หลักของ Data Analyst

• การป้อนข้อมูล (Data Entry): ข้อมูลที่ได้รับมาในรูปแบบของ Big Data มักขาดโครงสร้างและไม่มีระเบียบ Data Analyst จึงต้องทำการทำความสะอาด (Data Cleaning) และเตรียมข้อมูล (Data Wrangling) ให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ โดยกระบวนการนี้รวมถึงการแปลงข้อมูล (Data Transformation) เพื่อให้ข้อมูลสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

• การวิเคราะห์และทำเหมืองข้อมูล (Analytic and Data Mining): กระบวนการนี้เป็นการใช้เทคนิคต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหาความสัมพันธ์และแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลนั้น การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) ช่วยในการจัดแยกประเภทและรูปแบบของข้อมูลเพื่อให้ง่ายต่อการใช้งานในอนาคต

• การรายงานและการแสดงข้อมูล (Reporting and Data Visualization): การนำผลการวิเคราะห์ข้อมูลมาแสดงผลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย ผ่านการใช้กราฟหรือแดชบอร์ด Data Analyst ต้องสามารถนำเสนอข้อมูลในภาษาที่ผู้ตัดสินใจเข้าใจได้อย่างง่าย ลดความซับซ้อนและเพิ่มความชัดเจนให้กับผู้รับข้อมูล

• การจัดการข้อมูล (Data Management): การจัดระเบียบและเก็บข้อมูลให้เป็นระบบ เป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยให้การค้นหาและเลือกใช้ข้อมูลในเวลาที่จำเป็นสามารถทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังช่วยสนับสนุนการทำงานของฝ่ายอื่น ๆ ในองค์กรผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลตามความต้องการที่ได้รับ

ทักษะที่จำเป็นสำหรับ Data Analyst

การเป็น Data Analyst ต้องอาศัยทักษะในหลายด้าน ดังนี้:

1. คณิตศาสตร์และสถิติ: การวิเคราะห์ข้อมูลต้องใช้ทักษะและความรู้ในด้านคณิตศาสตร์และสถิติ เพื่อให้สามารถทำความเข้าใจและตีความข้อมูลได้อย่างถูกต้อง การรู้จักการหา Growth การหา Metrics ที่มีคุณภาพเพื่อนำไปใช้ในการรายงานหรือแสดงใน Dashboard เป็นสิ่งที่จำเป็น

2. การแสดงผลข้อมูล (Data Visualization): การแสดงข้อมูลที่ซับซ้อนให้ง่ายต่อการเข้าใจเป็นทักษะสำคัญที่ Data Analyst ต้องมี การนำเสนอข้อมูลที่ดีช่วยลดความสับสนและช่วยให้ผู้ฟังสามารถทำความเข้าใจและตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

3. ความเข้าใจธุรกิจ (Business Domain Expertise): นักวิเคราะห์ข้อมูลต้องเผชิญกับโจทย์ทางธุรกิจที่หลากหลาย ดังนั้นการมีความเข้าใจในธรรมชาติของธุรกิจและเทรนด์ต่าง ๆ เป็นสิ่งที่สำคัญ การรู้จักความต้องการของลูกค้าและอุปสรรคใหม่ ๆ อยู่เสมอจะช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างถูกต้องและเต็มที่

4. การจัดเก็บฐานข้อมูล (Database): ทักษะในการจัดเก็บและวางแผนโครงสร้างข้อมูลเพื่อรองรับข้อมูลจำนวนมากได้อย่างเพียงพอ ตลอดจนเข้าใจโครงสร้างข้อมูล (Data Structure) และสามารถจัดการกับข้อมูลในระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ

5. เครื่องมือด้านข้อมูล (Data Tools): การใช้เครื่องมือที่จำเป็นต่อการจัดการข้อมูล เช่น MS Excel, SQL, และ Google Data Studio เป็นสิ่งที่จำเป็น Data Analyst ต้องสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการทำงานเพื่อให้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ

การเปลี่ยนข้อมูลเป็น Insights

Data Report และ Dashboard: เป็นเครื่องมือสำคัญที่ Data Analyst ใช้ในการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกให้กับฝ่ายบริหารเพื่อการตัดสินใจ

• Data Report: การนำ Insights ทางธุรกิจมานำเสนอในรูปแบบเอกสาร ช่วยให้ฝ่ายบริหารสามารถเข้าใจเนื้อหาได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจได้ทันที ตัวอย่างเช่น การสรุปยอดขายเพื่อใช้ในการวางแผนการตลาด
• Dashboard: การสรุปข้อมูลสำคัญในหน้าเดียวเพื่อตัดสินใจได้ทันท่วงที ข้อมูลมักจะถูกอัปเดตอยู่บ่อย ๆ เพื่อให้ผู้ที่ดู Dashboard สามารถเข้ามาดูสถานการณ์ล่าสุดและนำไปตัดสินใจได้อย่างทันท่วงที

ความแตกต่างระหว่าง Data Analyst และ Data Scientist

แม้ว่า Data Analyst และ Data Scientist จะทำงานในวงการ Data Science เหมือนกัน แต่ทั้งสองอาชีพมีเป้าหมายและทักษะที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน:

• Data Analyst: เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างรายงานและแดชบอร์ด โดยการใช้ข้อมูลในการหาคำตอบที่ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจได้ถูกต้อง ยกตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ว่าสินค้าไหนขายดีในช่วงไหนเพื่อวางแผนโปรโมชั่น

• Data Scientist: เน้นการสร้างโมเดลทำนายผลจากข้อมูล เพื่อให้สามารถใช้ประโยชน์ต่อได้ ยกตัวอย่างเช่น การสร้างระบบแนะนำสินค้าสำหรับเว็บไซต์ E-Commerce โดยใช้เทคนิค Machine Learning

ทักษะที่ควรฝึกเพื่อเริ่มต้นในสายงาน Data Analyst

1. Analytical Thinking: การคิดวิเคราะห์เป็นพื้นฐานสำคัญของอาชีพ Data Analyst เพราะต้องทำงานกับข้อมูลที่หลากหลายและไม่เคยเห็นมาก่อน การตั้งคำถามและหาคำตอบจากข้อมูลเป็นทักษะที่จำเป็น เช่น การวิเคราะห์ราคาบ้านหรือการตรวจสอบความผิดปกติของข้อมูล

2. Microsoft Excel & SQL: โปรแกรมคู่ใจสำหรับการดึงและวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น การใช้ Excel ช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลได้อย่างง่ายดาย และ SQL เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมสูงสุดในการดึงข้อมูลจาก Database หรือ Data Warehouse เพื่อการใช้งานต่อ

3. Data Storytelling: การนำเสนอข้อมูลอย่างน่าสนใจเป็นเทคนิคที่ Data Analyst ต้องฝึกฝน เพื่อให้ Insights ที่ได้สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจได้ การใช้เครื่องมือ Data Visualization เช่น Tableau หรือ PowerBI ช่วยในการนำเสนอข้อมูลในรูปแบบ Interactive

การทำงานประจำวันของ Data Analyst

Create a service request: รับรีเควสความต้องการเบื้องต้นจากทีมที่ต้องการใช้งาน เช่น ต้องการยอดขายรายเดือน หรือข้อมูลลูกค้าใหม่ที่เข้ามาซื้อ Collect & analyze requirements and usage cases: เก็บข้อมูลและวิเคราะห์วิธีการนำข้อมูลไปใช้งาน รวมถึงเคสตัวอย่างในการนำไปใช้งาน Timeline estimation: ประมาณเวลาที่ต้องใช้ในการทำงาน และสื่อสารกับทีมที่ต้องการใช้ข้อมูล Work in process: ดำเนินงานกับทีม Data Analyst ในการวิเคราะห์และจัดการข้อมูล Deliver Results: ส่งมอบงานให้กับทีมที่รีเควสมา ทดสอบใช้งานจริง และปรับแก้ให้ตรงกับความต้องการทางธุรกิจ

บทสรุป

การเริ่มต้นอาชีพ Data Analyst ต้องอาศัยทักษะในการคิดวิเคราะห์ ความเข้าใจในธุรกิจ และความสามารถในการใช้เครื่องมือด้านข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ถ้าคุณมีความสนใจในงานที่ท้าทายและเต็มไปด้วยโอกาสในการเติบโต Data Analyst อาจเป็นอาชีพที่เหมาะสมสำหรับคุณ