Data Analytics คืองานอะไร มาเจาะลึกบทบาท หน้าที่ และความสำคัญกัน

ในโลกธุรกิจที่มีการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากมายมหาศาล ทำให้ความสำคัญของการจัดการข้อมูลนั้นมีเพิ่มมากขึ้น ซึ่งนอกจากจะสามารถจัดการได้แล้ว ยังต้องมี “ประสิทธิภาพ” ด้วย การทำ Data Analytics หรือการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นมืออาชีพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในปัจจุบัน อาชีพ Data Analytics หรือ นักวิเคราะห์ข้อมูล จึงกลายเป็นที่ต้องการอย่างมากในหลาย ๆ ธุรกิจ เพราะข้อมูลคือหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจ การตัดสินใจ และการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ บทความนี้จะพาไปทำความรู้จักกับ Data Analytics คืองานอะไร มีความสำคัญอย่างไร มีบทบาทหน้าที่อะไรบ้าง พร้อมไปดูว่าการวิเคราะห์มีกี่ขั้นตอนอะไรบ้าง เพื่อให้เข้าใจการทำ Data Analytics อย่างละเอียด

Data Analytics คืองานอะไร?

Data Analytics คืองานอะไร คำถามยอดฮิตที่หลายคนอาจจะยังไม่รู้ว่ามีอาชีพนี้อยู่ด้วย!? อาชีพ Data Analytics หรือเจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ Data Analyst คือ ผู้เชี่ยวชาญที่มีหน้าที่ในการรวบรวม วิเคราะห์ ตีความ และนำเสนอข้อมูล โดยใช้ทักษะทางด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และเทคโนโลยี เพื่อช่วยองค์กรต่าง ๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้ผู้บริหารหรือทีมงานสามารถตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพ

หน้าที่หลักของเจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ

เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ มีหน้าที่หลักในการจัดการข้อมูล ซึ่งเริ่มตั้งแต่การเก็บรวบรวม จัดระเบียบ และทำความสะอาดข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลนั้นสามารถนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ จากนั้นจึงเริ่มวิเคราะห์ข้อมูล โดยการสร้างแผนภูมิ กราฟ หรือสถิติเพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ได้มาจากข้อมูลดิบ

นอกจากนี้ เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลยังมีบทบาทหน้าที่อื่น ๆ อีก ได้แก่

• การวิเคราะห์แนวโน้มและรูปแบบ หาความสัมพันธ์ที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า การขาย หรือกระบวนการทำงานขององค์กร ซึ่งเป็นหนึ่งในขั้นตอนของการวิเคราะห์แบบเชิงวินิจฉัย (Diagnostic analytics)
• มีความรู้ว่าการวิเคราะห์มีกี่ขั้นตอนอะไรบ้าง พร้อมทำอย่างเป็นระบบและเป็นขั้นเป็นตอน
• การคาดการณ์อนาคต หรือการพยากรณ์ด้วยการใช้โมเดลทางสถิติ เจ้าหน้าที่สามารถพยากรณ์แนวโน้มในอนาคต เช่น คาดการณ์ยอดขายหรือพฤติกรรมของลูกค้า เป็นหนึ่งในขั้นตอนของการวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive analytics) 
• เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลจะต้องสามารถสื่อสารข้อมูลที่ซับซ้อนให้กับทีมผู้บริหารหรือลูกค้าได้เข้าใจง่าย ด้วยการสร้างรายงานหรือ Dashboard ที่ช่วยให้ผู้ที่ไม่มีความรู้เชิงลึกสามารถเข้าใจข้อมูลได้
• ข้อมูลที่วิเคราะห์สามารถนำมาใช้แก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในองค์กร เช่น การปรับปรุงกระบวนการทำงาน การลดต้นทุน หรือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีม
• ติดตามผลลัพธ์ของการนำข้อมูลไปใช้ และปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์อย่างต่อเนื่อง

ทักษะที่สำคัญสำหรับ Data Analyst

• ความรู้ทางด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการวิเคราะห์ข้อมูล
• ทักษะด้านเทคโนโลยี เช่น ฐานข้อมูล SQL, ภาษาโปรแกรม Python, R
• ทักษะการสื่อสาร สามารถนำเสนอผลการวิเคราะห์ให้ผู้อื่นเข้าใจได้
• ทักษะการแก้ปัญหา สามารถวิเคราะห์ข้อมูล และหาแนวทางแก้ไขปัญหาได้อย่างเหมาะสม 
• ทักษะการทำงานเป็นทีม

การวิเคราะห์ข้อมูลมีกี่ขั้นตอน อะไรบ้าง?

การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) เป็นกระบวนการที่ใช้เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลดิบ ช่วยให้ธุรกิจหรือองค์กรสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นแบ่งออกเป็นหลายขั้นตอน ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีความสำคัญและต้องดำเนินการอย่างเป็นระบบเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพ หากใครสงสัยว่า การวิเคราะห์มีกี่ขั้นตอนอะไรบ้าง มาดูคำตอบพร้อมกันได้เลย

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection)

ขั้นตอนแรกในการวิเคราะห์ข้อมูล ของเจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือการเก็บข้อมูลดิบจากแหล่งต่าง ๆ ข้อมูลที่เก็บได้อาจมาจากฐานข้อมูลภายในองค์กร ระบบการจัดการลูกค้า (CRM) สื่อสังคมออนไลน์ หรือแหล่งข้อมูลภายนอกอื่น ๆ โดยข้อมูลเหล่านี้จะต้องมีความถูกต้องและครบถ้วนเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

2. การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

หลังจากเก็บข้อมูลมาแล้ว ข้อมูลมักจะอยู่ในรูปแบบของข้อมูลดิบ (Raw Data) ซึ่งยังไม่สามารถนำมาใช้วิเคราะห์ได้ ขั้นตอนนี้คือการทำความสะอาดข้อมูล (Data Cleaning) เช่น ลบข้อมูลที่ซ้ำกัน จัดการกับข้อมูลที่ขาดหาย หรือปรับรูปแบบข้อมูลให้เหมาะสม เพื่อให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์

3. การสำรวจและทำความเข้าใจกับข้อมูล (Data Exploration)

เมื่อข้อมูลได้รับการทำความสะอาดแล้ว เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ จะเริ่มสำรวจและทำความเข้าใจกับข้อมูล โดยใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อตรวจสอบโครงสร้าง แนวโน้ม และความสัมพันธ์ภายในข้อมูล เช่น การสร้างกราฟหรือแผนภูมิเพื่อดูแนวโน้มเบื้องต้น นี่เป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่

4. การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis)

เมื่อทำความเข้าใจกับข้อมูลแล้ว ขั้นตอนนี้เป็นการนำข้อมูลมาใช้ในการวิเคราะห์อย่างลึกซึ้ง เพื่อหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำได้หลายวิธี ขึ้นอยู่กับเป้าหมาย เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics) เพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต การวิเคราะห์แบบพยากรณ์ (Predictive Analytics) เพื่อคาดการณ์อนาคต หรือการวิเคราะห์แบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics) เพื่อแนะนำแนวทางการดำเนินการ

5. การตีความผลลัพธ์ (Data Interpretation)

หลังจากการวิเคราะห์แล้ว เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ จะต้องตีความผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูล ขั้นตอนนี้เป็นการหาความหมายและบทสรุปจากข้อมูล เพื่อให้สามารถนำเสนอข้อมูลที่ได้ให้กับผู้ที่เกี่ยวข้องได้เข้าใจง่ายและนำไปใช้ประโยชน์ได้

6. การนำเสนอข้อมูล (Data Presentation)

ขั้นตอนสุดท้ายของ การวิเคราะห์มีกี่ขั้นตอนอะไรบ้าง คือการนำเสนอผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ข้อมูลในรูปแบบที่ชัดเจนและเข้าใจง่าย โดยใช้การสร้างกราฟ แผนภูมิ รายงาน หรือ Dashboard เพื่อแสดงผลลัพธ์และข้อเสนอแนะที่ชัดเจน ซึ่งจะช่วยให้ทีมผู้บริหารหรือทีมงานอื่น ๆ ที่ไม่ได้มีความรู้เชิงลึกสามารถตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โอกาสทางอาชีพของ Data Analyst

Data Analytics คืองานอะไร Data Analyst เป็นอาชีพที่มีความต้องการสูงในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น ธนาคาร สถาบันการเงินต่าง ๆ การค้าปลีก สุขภาพ การศึกษา เทคโนโลยี และอื่น ๆ นอกจากนี้อัตราเงินเดือนของ เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ ถือว่าสูง แต่ก็ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ ทักษะ และสายงานที่จบมาด้วย

สรุป

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่สำคัญในการตัดสินใจเชิงธุรกิจ หากทำอย่างถูกต้องและเป็นระบบ จะช่วยให้องค์กรสามารถหาข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าและนำไปปรับปรุงกระบวนการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

 

ยิ่งในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีปริมาณมากขึ้น Data Analytics ก็ยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น ไม่เพียงแต่ในภาคธุรกิจเท่านั้น แต่ยังรวมถึงภาคการศึกษา สาธารณสุข การเมือง และสังคม เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ จะมีบทบาทสำคัญในการนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ แก้ไขปัญหาสังคม และสร้างอนาคตที่ดีกว่า

 

FAQ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับเจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล

 

เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลต่างจาก Data Scientist อย่างไร?

แม้ว่าทั้งสองอาชีพจะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล แต่เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ จะเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนาและการสร้างรายงาน ส่วน Data Scientist มักจะเน้นการสร้างแบบจำลองคาดการณ์ (Predictive Modeling) และใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องมือที่เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลควรเรียนรู้มีอะไรบ้าง? 

เครื่องมือที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่

• Excel สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐาน
• SQL สำหรับการดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล
• Python/R สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและการสร้างแบบจำลอง
• Power BI/Tableau สำหรับการสร้าง Dashboard และการนำเสนอข้อมูล

เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำงานในอุตสาหกรรมใดได้บ้าง?

เจ้าหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูล คือ สามารถทำงานในอุตสาหกรรมใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็น สถาบันการเงิน บริษัทต่าง ๆ โรงพยาบาล โรงเรียน และอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับความต้องการในการวิเคราะห์ข้อมูลของแต่ละองค์กร

หากคุณต้องการนำข้อมูลด้านการตลาด มาปรับใช้ในธุรกิจของคุณ Digimusketeers เรามีบริการ Data Consulting วิเคราะห์การตลาดด้วยข้อมูลเชิงลึก ผ่านการติดตั้ง Tools ที่ใช้เก็บข้อมูลทุกการเคลื่อนไหวผ่านเว็บไซต์ ได้ข้อมูลผู้บริโภคเชิงลึกที่เป็นกลุ่มเป้าหมายของธุรกิจ เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจ ในอนาคตให้เติบโต สามารถนำเอาข้อมูลที่ได้ มาทำโฆษณาที่แม่นยำยิ่งขึ้น

เพิ่มยอดขายด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดเชิงลึก

แอดไลน์เพื่อปรึกษาเราฟรี