ตำแหน่ง Data Engineer คืออะไร? ต้องทำอะไรบ้าง

ยุคที่สายงานด้าน Tech เติบโตอย่างรุ่งเรืองแบบก้าวกระโดด จะเห็นได้ว่ามีชื่อตำแหน่งงานใหม่ ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีเกิดขึ้นเป็นจำนวนมาก เพื่อรองรับความต้องการของตลาด ไม่ว่าจะเป็น UI Designer/UX Writer Programmer & Developer Database Management Data Engineer ฯลฯ ซึ่งทั้งหมดที่กล่าวไปนั้น เป็นสายงานที่กำลังเฟื่องฟู เป็นที่ต้องการแทบทุกองค์กร ยิ่งถ้าคุณได้ภาษาอังกฤษและภาษาที่สามแบบเป๊ะปังด้วยแล้ว เงินเดือนพุ่งแน่นอน

Data Engineer

ใครที่ยังลังเลว่าจะไปทางไหนในสายงานนี้ หรือควรฝึกสกิลด้านไหนเพิ่ม เพื่อจะลงสนามแข่งนี้อย่างมีประสิทธิภาพกว่าใคร วันนี้ JobsDB พาคุณมาเจาะลึกหนึ่งในอาชีพสายเทคที่มาแรงอันดับต้น ๆ อย่าง Data engineer มาดูกัน จริง ๆ แล้วอาชีพนี้เขาดูแลหรือรับผิดชอบงานเกี่ยวกับอะไรบ้าง ขอบข่ายงานเป็นไปในทิศทางไหน สกิลอะไรที่จำเป็นบ้าง เผื่อใครอ่านแล้วตรงใจ ใช่สิ่งที่ตัวเองกำลังมองหา

Data Engineer คืออะไร?

วิศวกรข้อมูลคือชื่อเรียกแบบสไตล์ไทยของ Data Engineer สารภาพตามตรง ๆ ว่า ครั้งแรกอ่านคำแปลภาษาไทยแล้วก็ยังไม่เห็นภาพว่าทำไมเรื่องข้อมูล ถึงต้องใช้งานวิศวกรมาจัดการ แต่พอมานึกดูให้ดีว่า ในยุคที่เต็มไปด้วยข้อมูลข่าวสารมากมาย Data ทุกอย่างกระจัดกระจายเต็มไปหมด แถมเปลี่ยนไวและมีอะไรเกิดขึ้นใหม่ตลอดทั้งวัน หากคุณไม่ลำดับหรือจัดความสำคัญให้ดี ทุกอย่างคงถูกรันไปอย่างไม่มีระบบ

Data Engineer จำแนก วิเคราะห์ วางแผนและคาดเดา

ภาพรวมของ Data Engineer จึงเป็นเรื่องจัดการข้อมูลทั้งหมดของระบบ เริ่มตั้งแต่ต้นทาง ด้วยการจำแนกข้อมูลทั้งในเชิงโครงสร้างและสถิติตัวเลข ดูว่าสิ่งไหนใช้ประโยชน์ได้ ข้อมูลไหนคัดออก จากนั้นนำข้อมูลต่าง ๆ กระจายไปยังแผนกอื่น ๆ ซึ่งการที่จะส่ง Data ไปนั้นต้องเป็นข้อมูลที่เป็นระเบียบและพร้อมใช้ ตลอดจนต้องวางแผนให้ทุก ๆ ข้อมูล Flow ไปได้อย่างราบรื่น ทั้งระบบหลังบ้านและการใช้งานหน้าบ้าน

ยังไม่จบเพียงเท่านั้น งานของ Data Engineer ยังเป็นเรื่องของการนำข้อมูลจาก Data Source ต่าง ๆ มาวิเคราะห์ ปรับปรุง รวมถึงความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เพื่อให้ข้อมูลที่ได้มานั้นมีประสิทธิภาพและนำไปพัฒนาได้อย่างตรงจุด เพราะการมีข้อมูลในมือที่เที่ยงตรง ถูกต้องและแม่นยำนั้น นอกจากจะเป็นประโยชน์ต่อระบบการทำงานแล้ว ยังช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือให้ผลิตภัณฑ์และแบรนด์ของคุณอีกด้วย

บางองค์กรวิศวกรข้อมูลจำต้องสร้างแบบจำลองทางข้อมูลไว้ด้วย เพื่อใช้คาดการณ์ (Forecast) แนวโน้มความน่าจะเป็นในแต่ละด้าน ว่าดาต้าที่ได้จะพุ่งไปในทิศทางไหนทางไหนบ้าง ตัวบริษัทเองจะได้ตั้งรับและพร้อมเผชิญกับการแก้ปัญหา

หน้าที่ของ Data Engineer มีอะไรให้ท้าทายบ้าง

เห็นภาพรวมกว้าง ๆ ของสายงาน Data Engineer กันไปแล้ว ทีนี้มาลงลึกให้เห็นไปเลย ว่าถ้าแบ่งเป็นข้อ ๆ แล้ว วิศวกรข้อมูลเขารับผิดชอบหรือต้องจัดการอะไรตรงไหนบ้าง เพื่อความเข้าใจที่ชัดเจน วัดกันไปเลยว่างานสไตล์นี้ใช่ทางเราไหม นางจัดแจงจัดการคือความชาเลนจ์ที่คุณกำลังมองหาอยู่ไหม

• รวบรวม Data จากแพลตฟอร์มและ Tools ต่าง ๆ อย่างรอบด้าน ทั้งข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) และไม่มีโครงสร้าง (Unstructured Data) รวมถึงข้อมูลเชิงสถิติ
• จัดระเบียบข้อมูลดิบ จากทุก Data ที่มี แล้วนำข้อมูลมาทำความสะอาด (Data Cleansing + Shaping + ETL) ให้เป็นระเบียบ เพื่อส่งต่อไปยังส่วนงานอื่น ๆ
• สร้างระบบข้อมูลที่ดี รวมถึงทำให้ Pipelines ของข้อมูลให้เป็นไปตามมาตรฐานเดียวกัน
• วิเคราะห์นำข้อมูลที่ซับซ้อน ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล พร้อมทั้งสร้างความน่าเชื่อถือของข้อมูล และปิดท้ายด้วยการรายงานผล
• สร้างอัลกอริทึมและสร้าง Model ต้นแบบ เพื่อให้ฝ่ายอื่น ๆ รันข้อมูลได้ รวมถึงสร้างเครื่องมือและโปรแกรมในการวิเคราะห์ข้อมูล
• จัดเตรียมข้อมูลสำหรับการสร้างแบบจำลอง เพื่อใช้คาดการณ์ถึงแนวโน้มความน่าจะเป็น
• ดูแนวโน้มและ Patterns ของข้อมูลจาก Big Data ที่ได้มา แล้วนำประเมินต่อว่าแนวโน้มจะเป็นไปในทิศทางไหน ตอบโจทย์ความต้องการและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจขององค์กรหรือไม่

ทักษะที่ Data Engineer จำเป็นต้องมี

หน้าที่ของ Data Engineer ที่เรายกตัวอย่างไปด้านบนนั้น เป็นเพียงตัวอย่างแบบน้ำจิ้มให้พอเห็นถึงภาพรวมเท่านั้น แต่เพียงเท่านี้จากสโคปงานและสิ่งที่ต้องจัดการนั้น จะเห็นได้ว่าสายงานนี้มีความซับซ้อนและชวนปวดหัวอยู่พอควร เพราะนอกจากต้องวิเคราะห์ข้อมูลแล้ว ยังต้องทำงานร่วมกับอีกหลาย ๆ ฝ่ายในองค์กร ทั้งสกิลเฉพาะและซอฟต์สกิลเป็นสิ่งจำเป็นไม่แพ้กัน

หน้าที่ของวิศวกรข้อมูล เรียกได้ว่าเป็นปราการด่านแรกในการย่อยและจัดการข้อมูล คล้าย ๆ นายทวารข่าวสาร Gate Keeper เหมือนกัน คัดกรองเอาข้อมูลจาก Big Data ที่คาดว่าจะเป็นประโยชน์มาใช้ ในทางกลับกัน หากคุณเลือกใช้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง แล้วทิ้ง Data ที่ดีไป องค์กรเองก็เสียโอกาสพัฒนาเช่นเดียวกัน

• มีพื้นฐานความรู้เกี่ยวกับภาษาโปรแกรม (เช่น Python, Java หรือ .NET)
• เข้าใจเรื่องสคริปต์และเว็บไซต์ เช่น json, xml, java script, html5
• เข้าใจกระบวนการ ETL และการใช้เครื่องมืออย่าง SSIS, Power Query รวมถึงใช้เครื่องมือในการสร้างรายงาน สร้าง Dashboard เช่น Power BI, Tablea ฯลฯ ได้
• ทักษะคณิตศาสตร์ สถิติและตัวเลข ในระดับดี
• เชี่ยวชาญด้านเทคนิคด้วยโมเดลข้อมูล การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining)
• นักสื่อสารที่ดี เพราะต้องพูดคุยและอธิบายกับทีมอื่น ๆ รวมถึงต้องใส่ใจ เข้าใจทุกรายละเอียดเป็นอย่างดี
• การแก้ปัญหาดี นำเสนอเด่น เพราะต้องอธิบายถึงที่มาที่ไปของมูล หรือทำไมเราจึงเลือกจัดการข้อมูลแบบนี้

อะไรก็ตามที่เรียกว่างานบนโลกนี้ไม่มีอะไรง่าย ทุกวิชาชีพมีต้นทุน ความซับซ้อนและใช้สกิลที่หลากหลายแตกต่างกันไป อยู่ที่ตัวคุณเองว่าจะตรงจริตกับสิ่งนี้ อยากทำและคิดจะทำไหม Data Engineer ใช้องค์ความรู้หลาย ๆ ด้านประกอบเข้าด้วยกัน ทั้งเรื่องของการวิเคราะห์ การสื่อสาร พื้นฐานภาษาคอม สถิติตัวเลข การใช้ Tools ต่าง ๆ หากคุณเอนจอยกับสิ่งเรานี้ก็ขอให้ลุยได้เลย หาก Hard Skill แน่นแล้ว Soft Skill ค่อยฝึกตามทีหลังได้ เอาว่าคุณเองอยากเติบโตในสายนี้จริงหรือไหม

หากคำตอบของคุณคือ “ใช่” ก็อย่าให้เข็มนาฬิกาเดินผ่านไปอย่างเปล่าประโยชน์ อัปเดตเรซูเม่ ใส่ผลงานให้พร้อม ไขว่คว้าโอกาสดี ๆ จากองค์กรชั้นนำได้แล้ววันนี้ที่ JobsDB แพลตฟอร์มหางานอันดับหนึ่งในไทย หาคนตรงงาน หางานตรงใจ

ดาวน์โหลดได้แล้ววันนี้ทั้ง iOS และ Android

คว้างานที่ใช่ ด้วยการค้นหางานที่ง่ายและรวดเร็ว พร้อมทั้งจัดการเรซูเม่อย่างมีประสิทธิภาพ ให้คุณอัปโหลด ดู และลบได้ทุกเมื่อที่ต้องการ เพลิดเพลินไปกับประสบการณ์การใช้งานแสนง่าย ด้วยระบบ AI ใหม่ ช่วยค้นหางานที่ตรงใจมากขึ้นถึง 6 เท่า​

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/%e0%b8%a1%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%b9%e0%b9%89%e0%b8%88%e0%b8%b1%e0%b8%81-%e0%b8%aa%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b9%84%e0%b8%ad%e0%b8%97%e0%b8%b5/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/%e0%b9%81%e0%b8%a3%e0%b8%87%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b9%84%e0%b8%ad%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b8%82%e0%b8%b2%e0%b8%94%e0%b9%81%e0%b8%84%e0%b8%a5%e0%b8%99/

https://th.jobsdb.com/th-th/articles/%e0%b9%82%e0%b8%a3%e0%b8%84%e0%b8%a0%e0%b8%b1%e0%b8%a2%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%8a%e0%b8%b2%e0%b8%a7%e0%b9%84%e0%b8%ad%e0%b8%97%e0%b8%b5/