นักวิเคราะห์ข้อมูล: ตำนานกับความเป็นจริง

เมื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเริ่มมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นกับการดำเนินงานในแต่ละวันขององค์กรใดๆ ตำแหน่งงานว่างสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีทักษะก็เพิ่มสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว วันนี้ เกือบทุกองค์กรที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่กำลังมองหานักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความชำนาญเกือบตลอดเวลา อย่างไรก็ตาม เมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น ตำนานที่เกี่ยวข้องก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน
ตัวอย่างเช่น ผู้คนสับสนในการวิเคราะห์ข้อมูลกับคณิตศาสตร์ ซึ่งเป็นเรื่องใหญ่สำหรับพวกเขา พวกเขาไม่ค่อยรู้ เฮ้!
มายาคติเหล่านี้ส่วนใหญ่ผุดขึ้นเพราะผู้คนไม่ได้ตระหนักถึงโดเมนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Data Science และมักจะจบลงด้วยความสับสน ดังนั้น ก่อนที่เราจะจัดการกับตำนานที่แพร่หลาย เรามาพูดคุยกันเล็กน้อยเกี่ยวกับ Data Analyst และดูว่าต่างจาก Data Scientists อย่างไร

บทบาทของ Data Analyst นั้นคล้ายกับหน้าที่ของ Data Scientist ส่วนใหญ่ ความแตกต่างเพียงอย่างเดียวคือ Data Scientist เข้ามาในรูปภาพเมื่อปริมาณข้อมูลและความเร็วขององค์กรเกินระดับหนึ่งซึ่งต้องใช้ทักษะที่แข็งแกร่งมากขึ้นในการจัดเรียงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (ข้อมูลขนาดใหญ่) เพื่อระบุคำถามและดึงข้อมูลที่สำคัญ
ดังนั้นงานในแต่ละวันของ Data Analyst จึงคล้ายกับงานของ Data Scientist เล็กน้อย - ในระดับที่ค่อนข้างเล็กกว่า มาดูความรับผิดชอบที่สำคัญที่ล้อมรอบนักวิเคราะห์ข้อมูล:

รวบรวมข้อมูลและตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน

ลักษณะทางเทคนิคส่วนใหญ่ของงานนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้อง การรวบรวมข้อมูลมักเกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกับนักพัฒนาเว็บหรือนักพัฒนาแอปพลิเคชันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรวบรวมข้อมูล หน้าที่ที่สำคัญอย่างหนึ่งของนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการปรับปรุงการรวบรวมข้อมูลและพัฒนารูทีนแบบอัตโนมัติและแบบใช้ซ้ำได้ นักวิเคราะห์จะเก็บซอฟต์แวร์และเครื่องมือเฉพาะจำนวนหนึ่งไว้ในชุดเครื่องมือเพื่อช่วยให้บรรลุผลสำเร็จ

จำรูปแบบ

เมื่อมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องแล้ว นักวิเคราะห์ก็ตั้งเป้าที่จะหาแนวโน้มและรูปแบบจากกองข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จมักจะรู้วิธีสร้างการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลเสมอ และการจำแนกรูปแบบเป็นวิธีหนึ่งในการเริ่มต้น เพื่อให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น ก่อนอื่นนักวิเคราะห์ต้องสังเกตรูปแบบที่จำเป็นในข้อมูล
ใครคือ Data Scientist, Data Analyst และ Data Engineer?

จัดทำรายงาน

แนวโน้มและรูปแบบที่พบในขั้นตอนที่ 2 จำเป็นต้องสื่อสารกับส่วนที่เหลือของทีม ในการนั้น นักวิเคราะห์จำเป็นต้องสร้างและดูแลรายงาน – ทั้งภายในและต่อหน้าลูกค้า ในที่สุดรายงานเหล่านี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้บริหารเกี่ยวกับแนวโน้มใหม่ ๆ รวมถึงประเด็นการปรับปรุงสำหรับองค์กร ผู้มีอำนาจตัดสินใจคนต่อไปจะต้องเข้าใจรายงาน ดังนั้นจึงจำเป็นที่นักวิเคราะห์จะต้องรวบรวมเรื่องราวรอบๆ รายงานของเขา เพื่อให้เข้าใจและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น

การทำงานร่วมกับผู้อื่น

แม้ว่าคำว่า "นักวิเคราะห์" อาจทำให้คุณนึกถึงคนที่ทำงานแยกจากบริษัทอื่น แต่นั่นก็ห่างไกลจากความจริง นักวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้มีหน้าที่รับผิดชอบในการทำความเข้าใจข้อมูลและถ่ายทอดผลลัพธ์ไปยังผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย นักวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ยังต้องรับผิดชอบในการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับทีมที่เหลือ ตั้งแต่หน่วยธุรกิจไปจนถึงการทำความเข้าใจข้อกำหนดทางธุรกิจ ไปจนถึงทีมเทคโนโลยีเพื่อตรวจสอบประเภทของข้อมูลที่เก็บรวบรวม ไม่มีโดเมนใดที่ปราศจากความเชี่ยวชาญของนักวิเคราะห์ข้อมูล
บทบาทการวิเคราะห์ข้อมูล 4 อันดับแรกที่ควรระวัง

ก้าวไปข้างหน้าและทำลายตำนานที่เกี่ยวกับชีวิตของนักวิเคราะห์ข้อมูล:

ชำระเงิน: เงินเดือนนักวิเคราะห์ข้อมูลในอินเดีย

ตำนาน #1: นักวิเคราะห์ข้อมูลคือผู้เชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์

สิ่งนี้อาจเป็นจริงในช่วงเวลาหนึ่ง แต่ตอนนี้ด้วยเครื่องมือที่ซับซ้อนมากขึ้นเข้าสู่ตลาด จึงมีโอกาสมากขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ในการเรียนรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์
มีเครื่องมือวิเคราะห์มากมายที่จะช่วยคุณเริ่มต้น เครื่องมือเหล่านี้ทำให้การรับข้อมูลสะดวกสบายมากขึ้น ทำให้คุณมีงานหนักในการวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ยังมีแหล่งข้อมูลมากมายที่สามารถสอนศิลปะของการวิเคราะห์ข้อมูลให้คุณได้ ทั้งหมดนี้ต้องใช้ความคิดเชิงตรรกะและไม่ใช่ความเชี่ยวชาญในวิชาคณิตศาสตร์

ความเชื่อ #2: การวิเคราะห์ใช้เวลานาน

องค์กรส่วนใหญ่เลือกใช้การวิเคราะห์ข้อมูลโดยคิดว่าจะใช้เวลามากเกินไป และมีเวลาเหลือเพียงเล็กน้อยในการทำงานจริง อย่างไรก็ตาม ไม่ค่อยเป็นเช่นนั้น เมื่อคุณทราบเมตริกแล้ว คุณควรจับตาดูและวิธีติดตามเมตริกในเครื่องมือของคุณ การวัดเมตริกเหล่านั้นทำได้รวดเร็วมาก คุณจะทราบได้อย่างแม่นยำว่าจะดึงข้อมูลเหล่านั้นไปที่ใดและจะเปลี่ยนแปลงการดำเนินการได้อย่างไรโดยอิงจากเมตริกเหล่านั้น
แม้ว่าเมื่อคุณพยายามตอบคำถามใหม่ คุณอาจพบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณอาจใช้เวลานานกว่านั้น อย่างไรก็ตาม มันจะยังน้อยกว่าที่คุณคาดไว้
ทักษะการวิเคราะห์ข้อมูล 4 อันดับแรกที่คุณต้องการเพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญ!

ความเชื่อที่ #3: Analytics จะไม่บอกคุณในสิ่งที่คุณยังไม่รู้

เพียงเพราะคุณคิดว่าคุณสามารถเดาชะตากรรมของแคมเปญของคุณได้ หมายความว่ามันต้องเป็นความจริง ทุกครั้งที่องค์กรของคุณเรียกใช้แคมเปญใดๆ นักวิเคราะห์ข้อมูลจะวิเคราะห์ประเภทของเนื้อหาและช่องทางที่ทำงานได้ดี อัตราการแปลงของคุณในการทำการตลาดผ่านอีเมลอาจแตกต่างจากการตลาดบนโซเชียลมีเดีย ตัวชี้วัดเหล่านี้แตกต่างกันไปในแต่ละแคมเปญ และวิธีเดียวที่จะแน่ใจได้ว่าชะตากรรมของแคมเปญใด ๆ คือการนั่งลงและวัดตัวชี้วัด

ความเชื่อที่ #4: บริษัทของคุณไม่ใหญ่พอที่จะต้องวิเคราะห์

บริษัทใดๆ ไม่ว่าจะใหญ่หรือเล็ก สามารถยกเครื่องการดำเนินงานของตนโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กรขนาดเล็ก การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์อย่างยิ่งในการทำความเข้าใจวิธีเติบโต และเพื่อค้นหาว่าคุณกำลังเติบโตไปในทิศทางที่ต้องการหรือไม่ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณติดตามอัตราการแปลงจากผู้เข้าชมไปยังลูกค้าเป้าหมายและอัตราการแปลงจากลูกค้าเป้าหมาย ซึ่งช่วยในการทำความเข้าใจว่ามีส่วนใดของช่องทางที่ใช้งานไม่ได้ และช่วยให้คุณตัดสินใจว่าจะเน้นไปที่สิ่งใด การติดตามผลการปฏิบัติงานขององค์กรของคุณในช่องทางโซเชียลมีเดียต่างๆ จะแจ้งให้คุณทราบด้วยว่าช่องทาง/แคมเปญส่งเสริมการขายใดที่เหมาะกับคุณ
หากคุณมีงบประมาณจำกัด สมมติว่าคุณไม่จำเป็นต้องมีเครื่องมือราคาแพงเพื่อเริ่มต้น การใช้ Google สเปรดชีตหรือ Excel เพื่อติดตามความคืบหน้าของคุณก็จะทำงานได้อย่างราบรื่นเช่นกัน

ความเชื่อผิดๆ #5: คุณต้องรายงานทุก ๆ ตัวชี้วัด

ทั้งหมดนี้ขึ้นอยู่กับคุณ หากต้องการ คุณสามารถใช้เวลา 100% ในการรายงานทุกเมตริกที่คุณหาได้ มีข้อมูลมากมายไม่รู้จบ และคุณสามารถสร้างตัวชี้วัดเพื่อวิเคราะห์ต่อได้ ซึ่งจะนำคุณไปสู่การวนซ้ำที่ไม่สิ้นสุด
อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่สิ่งที่ปรากฏให้เห็นในความเป็นจริง ก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ใดๆ นักวิเคราะห์จะต้องนั่งคุยกับทีมธุรกิจก่อนเพื่อทำความเข้าใจข้อกำหนดที่แน่นอนซึ่งช่วยในการตัดสินใจเมตริกที่สำคัญสำหรับงานในมือ พวกเขาไม่จำเป็นต้องรายงานทุก ๆ ตัวชี้วัด แต่พวกเขาจำเป็นต้องรู้ตัวชี้วัดที่จำเป็นในการวัดสำหรับคำชี้แจงปัญหาเฉพาะ
คุณจะเปลี่ยนไปใช้ Data Analytics ได้อย่างไร

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว