อยากย้ายสายเป็น Data Analyst ต้องมีทักษะอะไรบ้าง

นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือ Data Analyst คือคนที่ทำหน้าที่รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อหาข้อสรุปหรือชุดข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจได้

ตำแหน่ง Data Analyst สามารถทำงานได้ในบริษัทหรือองค์กรหลากหลายประเภท ไม่จำกัดแค่สายเทคโนโลยีเท่านั้น เช่น บริษัทเอกชน องค์กรขนาดใหญ่ สตาร์ทอัป หน่วยงานภาครัฐ หรือองค์กรที่มีข้อมูลจำนวนมากให้ใช้งาน เช่น บริษัทด้านการขายหรือการตลาดใช้ Data Analyst เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า, องค์กรด้านการศึกษา หรือสุขภาพ ก็ใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงการให้บริการและการวางแผนในอนาคต

หน้าที่ของ Data Analyst จะเริ่มตั้งแต่การทำความเข้าใจปัญหาที่เกิดขึ้นในการทำธุรกิจ การรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการสื่อสารผลลัพธ์ให้ทีมที่เกี่ยวข้องสามารถนำข้อมูลไปใช้ประกอบการตัดสินใจต่อได้

👩🏻‍💻 5 ทักษะสำคัญของ Data Analyst

การทำงานของ Data Analyst ไม่ได้อาศัยทักษะใดทักษะหนึ่งเพียงอย่างเดียว แต่เป็นการผสานทั้ง Technical Skill และ Soft Skill เข้าด้วยกัน ทักษะที่พบได้ทั่วไปในการทำงานจริง มีดังนี้

• Problem-solving and Critical Thinking
• Data Access & Data Preparation
• Data Analysis
• Data Visualization
• Communication

ทักษะทั้ง 5 ด้านนี้ไม่ได้แยกขาดจากกัน แต่เชื่อมโยงกันเป็นลำดับของกระบวนการทำงาน ตั้งแต่การทำความเข้าใจปัญหา ไปจนถึงการนำผลลัพธ์จากข้อมูลไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ

🧩 Problem-solving and Critical Thinking

ทักษะแรกที่สำคัญที่สุดของ Data Analyst ไม่ใช่การใช้เครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่ง แต่คือ ความสามารถในการคิดเป็น แก้ปัญหาเป็น และตั้งคำถามกับข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

ในการทำงานจริง Data Analyst มักจะได้รับ “ปัญหา” หรือ “คำถาม” จากฝั่งธุรกิจ เช่น

• ทำไมยอดขายช่วงนี้ลดลง
• ทำไมลูกค้าบางกลุ่มถึงเลิกใช้งาน
• แคมเปญที่ทำไปได้ผลจริงหรือไม่

เพื่อตอบคำถามเหล่านี้ Data Analyst ต้องสามารถ คิดให้ชัดว่ากำลังแก้ปัญหาอะไรอยู่ เพราะหากตั้งโจทย์ผิดตั้งแต่ต้น ต่อให้มีข้อมูลหรือเครื่องมือที่ดีเพียงใด ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจไม่ตอบคำถามที่แท้จริงของธุรกิจ

🗄️ Data Access & Data Preparation

หลังจากที่ Data Analyst เข้าใจปัญหาและตั้งคำถามได้ชัดเจนแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือ การรวบรวมและเตรียมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับปัญหานั้น

ในขั้นตอนนี้ เครื่องมืออย่าง SQL มักถูกใช้เพื่อช่วยเข้าถึงข้อมูลจากฐานข้อมูลต่าง ๆ ไม่ใช่ในแง่ของการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน แต่ในฐานะเครื่องมือสำหรับดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคำถามที่ตั้งไว้

นอกจากการเข้าถึงข้อมูลแล้ว อีกส่วนที่สำคัญไม่แพ้กันคือ การเตรียมข้อมูล (Data Preparation) ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เช่น

• ข้อมูลขาดหายหรือไม่
• มีข้อมูลซ้ำหรือข้อมูลผิดปกติหรือไม่
• ข้อมูลจากหลายแหล่งสามารถนำมารวมกันได้หรือไม่

สรุปแล้ว Data Access & Data Preparation คือทักษะที่ช่วยให้ Data Analyst สามารถเปลี่ยน “ข้อมูลดิบ” ให้กลายเป็น “ข้อมูลที่พร้อมนำไปวิเคราะห์” และเป็นพื้นฐานสำคัญก่อนจะเข้าสู่ขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างแท้จริง

🧠 Data Analysis

เมื่อ Data Analyst มีข้อมูลที่พร้อมใช้งานแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือ การนำข้อมูลเหล่านั้นมาวิเคราะห์เพื่อหาคำตอบให้กับปัญหาที่ตั้งไว้

ทักษะด้าน Data Analysis ไม่ได้หมายถึงการใช้สูตรซับซ้อนหรือสถิติขั้นสูงเสมอไป แต่คือความสามารถในการมองข้อมูลอย่างมีเหตุผล และตั้งคำถามกับสิ่งที่เห็นจากข้อมูล ในการทำงานจริง การวิเคราะห์ข้อมูลมักเริ่มจากเรื่องพื้นฐาน เช่น

• การเปรียบเทียบตัวเลขระหว่างช่วงเวลา
• การดูแนวโน้มว่าค่าต่าง ๆ เพิ่มขึ้นหรือลดลง
• การแยกข้อมูลออกเป็นกลุ่ม เพื่อดูความแตกต่างของแต่ละกลุ่ม

ตัวอย่างเช่น หากต้องการตอบคำถามว่า “ยอดขายลดลงเพราะลูกค้ากลุ่มไหน”

Data Analyst อาจเริ่มจากการแยกยอดขายตามกลุ่มลูกค้า เปรียบเทียบพฤติกรรมการซื้อของแต่ละกลุ่ม หรือดูว่าการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นกับทุกกลุ่ม หรือเฉพาะบางกลุ่มเท่านั้น

ในบางกรณี เครื่องมืออย่าง Python อาจถูกนำมาใช้เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลมีปริมาณมาก หรือมีขั้นตอนที่ต้องทำซ้ำหลายครั้ง อย่างไรก็ตาม Python เป็นเพียงตัวช่วยที่ทำให้การวิเคราะห์สะดวกและรวดเร็วขึ้น

หัวใจของ Data Analysis คือการเชื่อมโยงข้อมูลกลับไปที่โจทย์ตั้งต้น และตั้งคำถามกับผลลัพธ์ที่ได้อยู่เสมอว่าสิ่งที่เห็นจากข้อมูลนั้น สอดคล้องกับปัญหาหรือมีปัจจัยอื่นที่ควรพิจารณาเพิ่มเติมหรือไม่

📈 Data Visualization

หลังจากที่ Data Analyst วิเคราะห์ข้อมูลและได้ข้อสรุปแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือ การนำผลลัพธ์เหล่านั้นมาแสดงในรูปแบบที่ผู้อื่นสามารถเข้าใจได้ง่าย Data Visualization คือทักษะในการแปลงข้อมูล ตัวเลข หรือข้อสรุปจากการวิเคราะห์ ให้อยู่ในรูปของกราฟ ตาราง หรือ Dashboard ที่ช่วยให้เห็นภาพรวมได้ชัดเจนมากขึ้น

ในงานจริง ไม่ใช่ทุกคนที่มีเวลาหรือพื้นฐานมากพอจะอ่านตารางตัวเลขยาว ๆ ผู้บริหารหรือทีมธุรกิจจึงมักต้องการเห็นภาพรวมของข้อมูลอย่างรวดเร็ว

เครื่องมือด้าน Data Visualization เช่น Power BI มักถูกใช้เพื่อช่วยสร้างรายงานหรือ Dashboard ที่รวบรวมข้อมูลสำคัญไว้ในที่เดียว ทำให้ผู้ใช้งานสามารถติดตามผลหรือดูข้อมูลในมุมต่าง ๆ ได้ด้วยตนเอง

💬 Communication

แม้ว่า Data Analyst จะวิเคราะห์ข้อมูลได้ดี และสร้างกราฟที่เข้าใจง่ายแล้ว แต่หากไม่สามารถสื่อสารผลลัพธ์ให้ผู้อื่นเข้าใจและนำไปใช้ได้ งานวิเคราะห์นั้นก็อาจไม่ก่อให้เกิดคุณค่าเท่าที่ควร

ทักษะด้าน Communication คือความสามารถในการอธิบายสิ่งที่ได้จากข้อมูล ให้เหมาะสมกับผู้ฟังแต่ละกลุ่ม รวมถึงการรับฟังและทำความเข้าใจความต้องการของผู้อื่น เช่น การพูดคุยกับทีมธุรกิจเพื่อทำความเข้าใจโจทย์ให้ตรงกันตั้งแต่ต้น ซึ่งช่วยลดความคลาดเคลื่อนและทำให้งานวิเคราะห์ตอบโจทย์มากขึ้น

สรุป

การเป็น Data Analyst ไม่ได้อาศัยเพียงทักษะด้านใดด้านหนึ่ง แต่เป็นการผสานทักษะด้านการคิดแก้ปัญหา การทำงานกับข้อมูล การวิเคราะห์ การนำเสนอ และการสื่อสารเข้าด้วยกัน เพื่อให้ข้อมูลสามารถถูกนำไปใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจได้จริง

สำหรับใครที่กำลังสนใจย้ายสายมาเป็น Data Analyst หรืออยากเริ่มพัฒนาทักษะเหล่านี้อย่างเป็นระบบ TechUp มีคอร์ส Data Analyst Bootcamp ที่ออกแบบมาเพื่อคนที่ไม่มีพื้นฐาน หรือกำลังเปลี่ยนสายงานโดยเฉพาะ ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญได้ฟรีที่นี่ (คลิก)