Contact

Follow

  • medium-logo-black-transparent
  • Black Twitter Icon

66 95-460-8830

©2017 by Coraline

Please reload

Recent Posts

Career Path ของ Data Expert แต่ละหน้าที่

January 27, 2019

 

Data Expert ประกอบไปด้วย 3 ผู้เชี่ยวชาญหลัก ได้แก่

 

1. Data Engineer ทำหน้าที่ในการออกแบบระบบการไหลของข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการจัดโครงสร้าง การจัดเก็บข้อมูล รวมไปถึงช่องทางการนำผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผลไปแสดงผลอีกด้วย

 

2. Data Scientist ทำหน้าที่สร้าง Model โดยการนำข้อมูลขนาดใหญ่เป็นต้นแบบ และมองหาผลลัพธ์เชิงลึก (Insight) จากการสร้าง Data Model

 

3. Data Analyst ทำหน้าที่ใช้ Data เพื่อ

และยังเป็นผู้ประเมินปัญหา และประเมินผลลัพธ์จาก Model อีกด้วย

 

ในการทำงาน หากเป็นโครงการที่มีขนาดใหญ่ และซับซ้อน ก็จำเป็นต้องใช้บุคลากรจากทั้ง 3 หน้าที่ ทำงานร่วมกัน ดังรูปด้านล่างนี้

 

 

 

อย่างไรก็ตาม หากเป็นโครงการขนาดเล็ก ซึ่งอาจต้องการแค่การวิเคราะห์ทั่วไป เช่น การเขียนกราฟ หรือการเชื่อมโยงข้อมูล ก็อาจไม่จำเป็นต้องมีทั้ง 3 หน้าที่ ทั้งนี้ หน้าที่ที่จำเป็นมากที่สุด คือ Data Analyst เพราะเป็นบุคคลที่เข้าใจธุรกิจมากที่สุด ในขณะที่ Data Engineer จะเป็นผู้เข้าใจระบบ และ Data Scientist เป็นผู้สร้าง Model ซึ่งงานสร้างระบบ และ Model อาจเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว ในขณะที่ธุรกิจ ยังคงต้องดำเนินอยู่ตลอดไป

 

สำหรับ Career Path ของทั้ง 3 หน้าที่ ประเมินจากลักษณะของงาน มีดังนี้

 

1. Data Engineer – เนื่องจากในตำแหน่งนี้ จำเป็นต้องรู้จักเครื่องมือหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นเครื่องมือที่ใช้จัดการโครงสร้างของข้อมูล เครื่องมือในการเก็บข้อมูล เครื่องมือในการวิเคราะห์ข้อมูล การออกแบบแนวทางการใช้ข้อมูล การสร้าง Software หรือ Application ซึ่งทั้งหมดนี้ เป็นการเรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง เมื่อสะสมประสบการณ์ไปเรื่อยๆ อาจจะได้เป็น Chief Technology Officer (CTO) หรือ ผู้บริหารระดับสูงด้านเทคโนโลยีนั่นเอง

 

2. Data Scientist การเป็นผู้ออกแบบ Model นั่น ความเป็นจริง เป็นศาสตร์แนวลึกมากกว่าแนวตั้ง หากต้องการต่อยอดไปให้ไกล ควรจะต่อยอดไปในส่วนอื่นที่เกี่ยวข้องกันด้วย เช่น เป็น Software Developer หรือ Intelligence ทั้งนี้ โครงการแต่ละโครงการ มีระยะเวลาไม่เท่ากัน การอยู่กับโครงการใด โครงการหนึ่งนานเกินไป ก็อาจเป็นความเสี่ยงที่จะได้เรียนรู้แนวทางการใช้ Model ในรูปแบบอื่นๆ ดังนั้น Career Path จึงเป็น Specialist หรือ ผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งในบางองค์กร จะมีการเปิดแผนกวิเคราะห์ข้อมูลขึ้นมา ซึ่ง Data Scientist ที่มีประสบการณ์ และต่อยอดไปในเชิงธุรกิจด้วย จะสามารถเป็น Chief Information Officer (CIO) หรือ ผู้บริหารเทคโนโลยีสารสนเทศระดับสูงได้

 

3. Data Analyst เป็นผู้วิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งเป็นพื้นฐานของทุกๆ อาชีพ และทุกๆ ตำแหน่งในสมัยนี้ เพราะการตัดสินใจอะไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์ และจำเป็นต้องใช้ข้อมูลเป็นปัจจัยหลัก ไม่ว่าจะเป็น การวิเคราะห์ทางการเงิน การวิเคราะห์ทางการตลาด การวิเคราะห์การชนส่ง หรือแม้กระทั่งการวิเคราะห์ในทางกฎหมาย เมื่อผ่านการเป็น Data Analyst ไปแล้ว ก็จะเข้าสู่การเป็น Business Analyst ในแผนกต่างๆ ขององค์กรที่มี Data-Driven Business (สมัยก่อนจะเป็น Business Analyst ได้โดยไม่ต้องเป็น Data Analyst ก่อน ซึ่งอาจต้องสะสมประสบการณ์ระดับหนึ่ง ปัจจุบัน องค์กรที่ยังไม่ผันตัวเป็น Data Driven Business อาจไม่จำเป็นต้องมี Skill ด้าน Analytics เพราะจะใช้ประสบการณ์หน้างานเป็นหลักเกณฑ์ในการตัดสินใจมากกว่าใช้ข้อมูล) ในลำดับสูงสุด Data Analyst สามารถเลื่อนขั้นเป็นได้ทั้งหมด ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ และความรู้ในธุรกิจด้านนั้นๆ ไม่ว่าจะเป็น Chief Marketing Officer (CMO) ตำแหน่งสูงสุดทางการตลาด Chief Financial Officer (CFO) ตำแหน่งผู้บริหารสูงสุดด้านการเงิน Chief Operating Officer (COO) ตำแหน่งสูงสุดด้านการฝ่ายปฏิบัติการ รวมไปถึง Chief Executive Officer (CEO) ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร

 

จากกราฟ Google Trend ด้านล่างนี้ แสดงให้เห็นได้ว่า Business Analyst และ Data Analyst ค่อนข้างเป็นที่ต้องการอย่างมาก ในตลาดแรงงาน เพราะนอกจากจะสามารถเข้าใจธุรกิจได้แล้ว ยังสามารถวิเคราะห์ และมองหาแนวทางการใช้ข้อมูลเบื้องต้นได้อีกด้วย

 

ในขณะที่ Data Scientist เป็นกราฟแนวขึ้น (ขึ้นจาก 0) นั่นเพราะ เป็นอาชีพใหม่ที่มาแรง และเป็นที่ต้องการอย่างมากในองค์กรที่มีนโยบายเป็น Data Driven Business ซึ่งจากการที่ไม่เคยมี และต้องการจะมี ทำให้ มีโครงการมากมายรอให้ Data Scientist เข้าไปสร้างสรรค์ แต่ก็ไม่สามารถคาดเดาได้ว่า เมื่อถึงจุดอิ่มตัว ที่ Data Scientist ได้สร้าง Model ต่างๆ สำเร็จได้แล้ว กราฟของ Data Scientist จะเป็นเช่นไร

 

ส่วน Data Engineer นั้น ไม่ใช่อาชีพใหม่ แต่เป็นการต่อยอดจากการเป็น IT มาก่อน และเหตุผลที่เป็นกราฟที่ไม่ชันเท่าใดนั้น เพราะเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น Cloud Computing ได้เกิดขึ้นมา และทำให้การดำเนินงานด้านเทคโนโลยี มีความสะดวกมากขึ้นนั่นเอง

 

 

หากถามว่า อาชีพไหนมีความมั่นคงที่สุด ก็คงตอบไม่ได้ เพราะทุกอาชีพ ต่างมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา อาชีพที่มั่นคงที่สุด คือ อาชีพของคนที่รู้จักอาชีพของตัวเองดีที่สุด เพราะถ้าคุณรู้จักอาชีพของตัวเอง และมีการต่อยอดความรู้อย่างสม่ำเสมอ คุณจะปรับตัวเองให้เข้ากับอะไรใหม่ๆ ได้อยู่เสมอค่ะ

 

#BigData
#DataScience
#Optimization
#ProductivityImprovement
#DigitalTransformation

 

#Coraline ให้คำปรึกษาการทำ Big Data Project และ Digital Transformation เพื่อเพิ่มศักยภาพของธุรกิจ

 

Share on Facebook
Share on Twitter
Please reload

Please reload