รู้จัก “Data Analytics” สายงานที่เป็นที่ต้องการแห่งโลกอนาคต
ในอนาคต มีการคาดการณ์ว่าโลกจะเปลี่ยนไปมาก โดยเฉพาะการทำงานที่จะมีการใช้เทคโนโลยี หุ่นยนต์ และเครื่องทุ่นแรง แทนแรงงานจากมนุษย์ หลายคนเชื่อว่าจะมีบางอาชีพที่ ‘หายไป’ และบางอาชีพ ‘เป็นที่ต้องการ’ มากขึ้น
และเมื่อพูดถึงอาชีพที่เป็นที่ต้องการในอนาคต หรือ อาชีพที่จะมีรายได้ดีมากๆ เรามักจะเห็นอาชีพเกี่ยวกับเทคโนโลยี ข้อมูล และคอมพิวเตอร์เป็นหลัก หนึ่งในอาชีพที่หลายคนสนใจคือ “Data Analyst”
คนที่สนใจด้านนี้อยู่แล้วอาจพอเข้าใจว่าหน้าที่ของนักวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analyst นั้นทำอะไร แต่หลายๆ คน รวมถึงคนที่อยากเบนสายให้ตอบรับกับความต้องการในตลาดแรงงาน รู้เพียงแต่ว่าอาชีพนี้ ‘เป็นที่ต้องการ’ และ ‘เงินดี’
แต่ก็ยังไม่รู้อยู่ดีว่า Data Analyst ทำงานเกี่ยวกับอะไร
วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับอาชีพ “Data Analyst” ว่าคืออะไร มีหน้าที่อะไรบ้าง เงินเดือนเท่าไหร่ และถ้าอยากทำงานสายนี้ ต้องมีทักษะอะไรบ้าง
รู้จักกับ Data Analytics กันก่อน
ทุกวันนี้ เกือบทุกบริษัทเก็บข้อมูล (Data) จำนวนมากอยู่ตลอดเวลา เพราะข้อมูลเหล่านี้จำเป็นต่อการตัดสินใจในการทำธุรกิจ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลกองโตที่พวกเขามีนั้น คือ ข้อมูลดิบ (Raw Data) เช่น ตัวเลขหรือตัวอักษร เป็นต้น แต่ไม่ว่าจะอยู่ในรูปแบบอะไร ข้อมูลดิบเหล่านี้ไม่ได้บอกอะไรที่เป็นประโยชน์เลย…
จนกระทั่ง Data Analyst เข้ามามีบทบาท!
ข้อมูลดิบ หรือ ตัวเลขที่ไม่ได้บอกอะไรเรานั้นจะถูกจัดประเภท วิเคราะห์ และประมวลผลให้กลายเป็น ‘ข้อมูลเชิงลึก’ (Insight) ที่จะช่วยตอบคำถามต่างๆ ให้แก่บริษัท ตั้งแต่พฤติกรรมของลูกค้า ความพึงพอใจ ปัญหาของธุรกิจ และอื่นๆ อีกมากมาย ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้นี่เองจะช่วยให้บริษัทตัดสินใจในการทำธุรกิจได้อย่างชาญฉลาด และพาบริษัทก้าวไปสู่ความสำเร็จในที่สุด
แล้วการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) ทำอะไรได้บ้าง?
จริงๆ แล้วข้อมูลมีอยู่ทุกที่และสามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้หลายอย่าง ขึ้นอยู่กับว่า ‘ความต้องการ’ หรือ ‘คำถาม’ ที่ต้องการคำตอบนั้นคืออะไร ตัวอย่างของการใช้ประโยชน์จากข้อมูลมีตั้งแต่..
[ ] ช่วยให้การตัดสินใจรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
[ ] ลดต้นทุนในการทำธุรกิจ
[ ] พัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ ทั้งในด้านสินค้าและบริการ
[ ] ประมาณการพฤติกรรมของผู้บริโภคและยอดขาย
[ ] วิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด
[ ] ดึงดูดลูกค้ากลุ่มใหม่ ไปพร้อมๆ กับรักษาลูกค้าเดิม
[ ] เพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการ Supply Chain
จะเห็นได้ว่าข้อมูลที่วิเคราะห์ออกมาแล้วมีประโยชน์ต่อทุกๆ ด้านในการทำธุรกิจ ไม่แปลกใจเลยว่าทำไมอาชีพ Data Analyst จึงเป็นที่ต้องการอย่างมาก! ก่อนจะเตรียมตัวเพื่อสมัครตำแหน่งนี้ เรามาดูกันดีกว่าว่าขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นมีอะไรบ้าง
รู้จัก 5 ขั้นตอนทั่วไปของการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics)
1) Define : ระบุปัญหา
การระบุคำถาม ปัญหา หรือเป้าหมายในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นสำคัญมาก หากเราวิเคราะห์แบบไม่มีเป้าหมายในใจ ก็ไม่ต่างจากการเดินทางที่ไม่รู้ว่าจุดหมายคืออะไร ได้แต่เดินวกไปวนมา แวะตรงนั้นที ตรงนี้ที แม้ระหว่างทางเราจะเจอสิ่งที่น่าสนใจก็จริง แต่มันอาจไม่ช่วยให้เราเจอคำตอบเลย
จะออกเดินทางให้ถึงจุดหมายอย่างมีประสิทธิภาพ ก้าวแรกของเราต้องมั่นคง ดังนั้นต้องมีเป้าหมายอย่างชัดเจนก่อนว่าการวิเคราะห์ของเรานั้นทำเพื่ออะไร และถ้าจะให้ดีต้องตอบให้ได้ว่า มีสมมติฐานว่าอย่างไรบ้าง จะใช้ข้อมูลประเภทไหน และแหล่งข้อมูลจากที่ไหน
2) Collect : รวบรวม
เราสามารถรวบรวมข้อมูลได้จากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลจากซอฟต์แวร์ CRM ของบริษัท จากเครื่องมือในการทำการตลาดทางอีเมล จาก Google Trends หรือ จากแหล่งข้อมูลเปิด (Open Data) ของภาครัฐและองค์กรต่างๆ
3) Clean : ทำความสะอาด
การทำความสะอาดข้อมูล คือ การเตรียมข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ อย่างการลบชุดข้อมูลที่ผิด ไม่สมบูรณ์ หรือชุดข้อมูลซ้ำ
4) Analyse : วิเคราะห์
นำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ โดยเครื่องมือที่อาจช่วยเราได้นั้นมีอยู่มากมาย เช่น Excel, Python, R, Looker, Rapid Miner, Chartio, Metabase และ Microsoft Power BI เป็นต้น
หากโจทย์ที่เราต้องหาคำตอบนั้นกว้างมากๆ (เช่น “จะเพิ่มยอดขายได้อย่างไร”) อาจทำให้การวิเคราะห์เป็นเรื่องยาก เราสามารถเปลี่ยนคำถามก้อนใหญ่ที่กำกวมนี้ให้เป็นก้อนเล็กๆ ที่ชัดเจนได้ แทนที่จะถามว่า ‘จะเพิ่มยอดขายได้อย่างไร’ เราอาจถามด้วยคำถามเหล่านี้แทน
‘ลูกค้าต้องการอะไรจากเรา’
‘โปรโมชันไหนได้ผลที่สุด’
‘ผลตอบรับโฆษณาของเราเป็นอย่างไร’
คำตอบที่ได้จากคำถามเล็กๆ นี้ จะช่วยให้เราวิเคราะห์หาคำตอบที่ทำได้จริงและตอบคำถามใหญ่ได้ในที่สุด
5) Interpret and Share : ตีความและนำเสนอ
เมื่อได้ผลวิเคราะห์แล้ว เราต้องตีความและคิดหาวิธีแก้ไขปัญหาที่ได้รับมา จากนั้นก็นำข้อมูลเหล่านี้ไปนำเสนอให้แก่บริษัท ในรูปแบบที่เข้าใจง่าย เช่น กราฟ หรือ ชาร์ต แนวทางจากข้อมูลที่ถูกวิเคราะห์แล้วนี่แหละ จะช่วยให้บริษัทตัดสินใจได้ดีขึ้น
อยากเป็น Data Analyst ต้องมีทักษะอะไรบ้าง
Hard Skills ที่ต้องมีในการเป็น Data Analyst ได้แก่
1) ทักษะการใช้เครื่องมือในการจัดการฐานข้อมูล (Database Tools) อย่าง Microsoft Excel ที่ใช้กันโดยทั่วไป และ SQL ที่จัดการข้อมูลจำนวนมากได้ดีกว่า
2) ทักษะด้าน Programmin Languages เช่น Python หรือ R
3) ความรู้ด้านสถิติและคณิตศาสตร์ โดยการมีพื้นฐานที่แข็งแรงนี้จะช่วยให้เราเลือกใช้เครื่องมือในการแก้ปัญหาได้ดี ค้นหาจุดบกพร่องในข้อมูลได้ และเข้าใจผลของการวิเคราะห์ได้ดีกว่า
4) การนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ (Data Visutalizaion) การวิเคราะห์ได้ดีจะไม่ก่อให้เกิดประโยชน์เต็มที่ หากเรานำเสนอข้อมูลไม่ดี ดังนั้นทักษะนี้จึงจำเป็นอย่างมาก เพราะการตัดสินใจในการทำธุรกิจที่ดีนั้น ผู้รับสารต้องเข้าใจผลการวิเคราะห์อย่างถ่องแท้
บทความ Data Analyst Career Guide ฉบับสมบูรณ์จากเว็บไซต์ DataRockie แนะนำว่า หากสนใจเป็น Data Analyst ให้เริ่มจากการเรียนรู้ทักษะเหล่านี้ตามลำดับ
- Spreadsheets (เช่น การใช้ Excel และ Google Sheets สำหรับธุรกิจ)
- SQL และ Basic Databases
- Dashboard Tools (เช่น Data Studio, Tableau, และ Microsoft Power BI)
- สถิติและความน่าจะเป็น
- Programming Languages (เช่น Python และ R)
ส่วน Soft Skills ที่ Data Analyst ต้องมีได้แก่ความสามารถในการแก้ปัญหา ความสามารถในการสื่อสาร ความสามารถในการคิดวิเคราะห์ และความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับอุตสาหกรรมที่ทำงานอยู่ เป็นต้น
เป็น Data Analyst ได้เงินเดือนเท่าไหร่
Online Salary Guide ของปี 2022 จาก Adecco รายงานว่า รายได้ของ Data Analyst ที่มีประสบการณ์ 1-5 ปีอยู่ที่ 40,000-50,000 บาทต่อเดือน (หรือราวๆ 500,000 บาทต่อปี) ส่วนคนที่มีประสบการณ์มากกว่า 5 ปี เงินเดือนจะเริ่มต้นที่ 80,000 บาทขึ้นไป
ส่วนข้อมูลจาก Glassdoor เว็บไซต์หาเงินยอดนิยม ระบุว่ารายได้โดยเฉลี่ยต่อปีของอาชีพ Data Analyst อยู่ที่ 69,517 เหรียญสหรัฐฯ หรือราวๆ 2,300,000 บาท
ตอนนี้คุณผู้อ่านพอจะเข้าใจคร่าวๆ แล้วใช่ไหมว่าอาชีพ “Data Analyst” หรือนักวิเคราะห์ข้อมูลนั้นคืออะไร ถ้าหากใครสนใจจะพัฒนาทักษะและย้ายมาทำงานสายนี้ เพื่อตอบรับความต้องการในอนาคต เริ่มตอนนี้ก็ยังไม่สายนะ!
เนื้อหาอื่นๆ ที่น่าสนใจ
- พาส่อง 5 อาชีพมาแรง เมื่อก้าวสู่โลกเสมือน “Metaverse” > https://bit.ly/3J17DzX
#missiontothemoon
#missiontothemoonpodcast
#society
- 300
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
